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當前，AI的(de)競(jing)爭已然升級(ji)到(dao)國(guo)(guo)家競(jing)爭。2017年首(shou)次出現了 AI中國(guo)(guo)威(wei)脅(xie)論 。谷歌前董(dong)事(shi)長施密特公開抱怨美國(guo)(guo)政府(fu)對企業在人工智能領域(yu)的(de)支持(chi)不足，這將使美國(guo)(guo) 在10年內 向中國(guo)(guo)拱(gong)手讓出在該(gai)領域(yu)的(de)主導權(quan)。
抱怨的背后正(zheng)體現出中國(guo)人工(gong)智能(neng)厚積薄發(fa)，取(qu)得了一定(ding)成(cheng)就，尤(you)其是在(zai)應用(yong)層的發(fa)展達到了與美國(guo)相近的水平(ping)。如在(zai)移(yi)動(dong)支付方面，目(mu)前(qian)中國(guo)的移(yi)動(dong)支付普及率為77%，位居全球第一，在(zai)大量(liang)應用(yong)的背后，從刷臉支付到算法優(you)化，人工(gong)智能(neng)扮(ban)演(yan)著關鍵作(zuo)用(yong)。美國(guo)人免不了喝上一壺老(lao)陳(chen)醋。
事實真的如此嗎?
我們在(zai)做《中美(mei)兩(liang)國(guo)人(ren)(ren)工智能(neng)產(chan)(chan)業(ye)發展(zhan)全面解讀(du)》報告時發現：中國(guo)人(ren)(ren)工智能(neng)企業(ye)數量(liang)、人(ren)(ren)才數量(liang)都僅為美(mei)國(guo)的(de)一半(ban);美(mei)國(guo)布局(ju)全面，而(er)中國(guo)無(wu)論是(shi)企業(ye)還是(shi)人(ren)(ren)才，在(zai)產(chan)(chan)業(ye)基礎層(ceng)(ceng)、技(ji)術層(ceng)(ceng)、應用層(ceng)(ceng)，分布不均，僅應用層(ceng)(ceng)略有積累(lei)。
施密特(te)之抱(bao)怨，終究無法(fa)掩蓋中美兩國(guo)巨(ju)大的(de)產業落差。
與其(qi)關注誰威脅(xie)誰，不如把心思放(fang)在技(ji)術創新(xin)上。這才是每一(yi)個AI企(qi)業(ye)(ye)都應該時時刻(ke)刻(ke)思考的(de)(de)問題，也(ye)是一(yi)個科技(ji)企(qi)業(ye)(ye)的(de)(de)本分。
不過(guo)，現在產業(ye)界也不夠冷靜。甚(shen)至于出現了一些讓人(ren)擔憂的跡象。回顧2017，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領域已(yi)經(jing)出現了三大突破(po)，算法(fa)、政策(ce)、資(zi)金，均創里(li)程碑(bei)，業(ye)界歡呼(hu)鼓舞，這種情(qing)(qing)形(xing)像(xiang)極了1999年底網絡泡沫泛濫(lan)的情(qing)(qing)形(xing)。
展望2018，偌大一個(ge)人工智能(neng)，優(you)秀項(xiang)目不(bu)夠、頂尖(jian)人才(cai)不(bu)足(zu)、場景落地缺缺，三大難題橫亙眼前，又(you)將如(ru)何(he)破解?
2017年的三大突破
1 算法的突破
要(yao)說在2017年把人(ren)工智能引入輿論高潮的(de)，就不得(de)不提(ti)圍棋(qi)人(ren)機大戰。來自谷歌旗下(xia)的(de)AlphaGo以(yi)3：0擊敗了世界排名第一的(de)柯潔，隨(sui)后AlphaGo Zero又取(qu)得(de)超(chao)(chao)過(guo)(guo)AlphaGo 的(de)實力(li)，贏(ying)得(de)了100場比賽的(de)全勝(sheng)，并在40天內(nei)超(chao)(chao)過(guo)(guo)了所有舊版本。
AlphaGo的前幾代版(ban)本，主(zhu)要采用深(shen)度(du)學習算(suan)法，一(yi)開始用上千盤人(ren)類棋譜進行訓(xun)練(lian)。
AlphaGo Zero則(ze)跳過了這(zhe)個步驟，自我對(dui)弈(yi)學習下棋，完全(quan)從亂下開(kai)始，采用的(de)是(shi)強化學習。該(gai)系統從一(yi)(yi)個對(dui)圍(wei)棋一(yi)(yi)無所(suo)知的(de)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)開(kai)始，將該(gai)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)和一(yi)(yi)個強力(li)搜索算法結合(he)，自我對(dui)弈(yi)。在對(dui)弈(yi)過程中(zhong)，神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)不斷調整、升級，預測每一(yi)(yi)步落子和最終的(de)勝利者。
強化學(xue)(xue)習(xi)其實(shi)也是機器學(xue)(xue)習(xi)的一(yi)個分支，強化學(xue)(xue)習(xi)是一(yi)種(zhong)(zhong)標記(ji)延遲(chi)的監督(du)學(xue)(xue)習(xi)。它講究在一(yi)系列(lie)的情(qing)景(jing)之(zhi)下，通過(guo)多(duo)步恰當的決(jue)策來達到一(yi)個目(mu)標，是一(yi)種(zhong)(zhong)序列(lie)多(duo)步決(jue)策的問題。
AlphaGo Zero的(de)成(cheng)果提示，AI并非(fei)只有深度學習，強化學習也很值得研(yan)究。
在過去的(de)三十年，深度(du)學習運動一度(du)被認為是學術界(jie)的(de)一個異類， Geoff Hinton和他(ta)同事的(de)努(nu)力，使得深度(du)學習成為主流(liu)，應用(yong)于語(yu)音識別、圖像標簽以及其(qi)他(ta)無數在線(xian)工(gong)具的(de)用(yong)戶(hu)體驗。
有趣(qu)的(de)是，臨(lin)近(jin)年(nian)底，深度(du)學(xue)習(xi)之父Hinton發(fa)布(bu)新論文Capsule，斷(duan)然宣稱要放棄反向傳播和深度(du)學(xue)習(xi)理(li)論，欲自廢三十年(nian)功(gong)力再(zai)練一(yi)套新AI 功(gong)夫 。圈(quan)(quan)里圈(quan)(quan)外頓時蒙(meng)圈(quan)(quan)。
自我顛覆或醞釀著AI的(de)(de)另一次(ci)飛躍。李飛飛對此大(da)為(wei)贊賞，發(fa)推特(te)稱：沒有工具(ju)是(shi)永恒(heng)的(de)(de)，即使是(shi)反向傳播(bo)和深度學習。重(zhong)要(yao)的(de)(de)是(shi)基(ji)礎研究(jiu)繼續推進。
2 政策的突破
2017頂層設計已經明確昭示產業發(fa)展方向，可以預期，2018年(nian)后各地將掀起(qi)新一輪的發(fa)展高潮(chao)。
為(wei)搶抓人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)發展(zhan)的重大戰略機遇，構筑(zhu)我(wo)國(guo)(guo)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)發展(zhan)的先發優勢，加快建設(she)創新(xin)型國(guo)(guo)家(jia)和世(shi)界(jie)科技強(qiang)國(guo)(guo)，2017年7月(yue)，國(guo)(guo)務(wu)院印發的《新(xin)一代人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)發展(zhan)規劃》，提(ti)出三(san)步走(zou)計劃，到(dao)2030年人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)理論(lun)、技術(shu)與應用總體達到(dao)世(shi)界(jie)領(ling)先水平。
《規劃(hua)》旨在大力發展(zhan)五大人工(gong)智(zhi)能(neng)2.0技(ji)術(包括深度學(xue)習、跨界融合(he)、人機(ji)協同、群智(zhi)開放(fang)和自主操控)，用(yong)以解決技(ji)術、產(chan)業、社會和國防四大領域的(de)問題。值得一提(ti)的(de)是，規劃(hua)中還提(ti)到了讓中小(xiao)學(xue)開設人工(gong)智(zhi)能(neng)和編(bian)程課程，人工(gong)智(zhi)能(neng)教育從(cong)娃娃抓起，一時(shi)間(jian)風頭無兩(liang)，蓋過規劃(hua)。
繼《規劃》發布(bu)(bu)后，11月(yue)15日，科(ke)技部(bu)在(zai)北京召開新一代人(ren)工智(zhi)(zhi)能發展(zhan)(zhan)規劃暨重大科(ke)技項目啟動(dong)(dong)會，宣布(bu)(bu)依托百度、阿里、騰訊和(he)科(ke)大訊飛四家(jia)公司，成立人(ren)工智(zhi)(zhi)能四大平臺(tai)，標志著新一代人(ren)工智(zhi)(zhi)能發展(zhan)(zhan)規劃和(he)重大科(ke)技項目進入全(quan)面啟動(dong)(dong)實施階段。
作為(wei)創(chuang)業(ye)者和(he)企業(ye)家(jia)，2018年發展(zhan)什么樣(yang)的人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)技(ji)術和(he)產(chan)(chan)品、怎樣(yang)發展(zhan)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)技(ji)術和(he)產(chan)(chan)品?翻開(kai)《規(gui)劃》，尤其是關于 培育高(gao)端高(gao)效的智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)經濟(ji) 的內(nei)容(rong)，一(yi)定可(ke)以找到(dao)一(yi)些思路： 大力發展(zhan)人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)新(xin)(xin)興產(chan)(chan)業(ye)，將技(ji)術轉換(huan)成應(ying)(ying)用，實(shi)(shi)現在智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)軟硬(ying)件(jian)、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)機器(qi)人(ren)(ren)、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)運載工(gong)(gong)(gong)具(車、船、飛機、火箭等)、VR/AR、智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)終端和(he)物聯網基(ji)礎(chu)器(qi)件(jian)的創(chuang)新(xin)(xin);加(jia)快推進產(chan)(chan)業(ye)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)化升級，促進傳統(tong)企業(ye)的改造，讓制(zhi)造、農業(ye)、物流、金融、商務和(he)家(jia)居(ju)等各領(ling)域都實(shi)(shi)現人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)規(gui)模化應(ying)(ying)用;大力發展(zhan)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)企業(ye)，推動企業(ye)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)升級，推廣(guang)應(ying)(ying)用智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)工(gong)(gong)(gong)場;打造人(ren)(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)創(chuang)新(xin)(xin)高(gao)地(di)，鼓(gu)勵打造建(jian)設以人(ren)(ren)才、企業(ye)、生產(chan)(chan)要素為(wei)中(zhong)心(xin)的產(chan)(chan)業(ye)群、產(chan)(chan)業(ye)園。
3 AI 投融資突破(po)
一(yi)改前(qian)兩年(nian)的低調(diao)，2017年(nian)的資本(ben)，高調(diao)的聚集到屈指可(ke)數的較成規模的AI創(chuang)業項目中(zhong)。
7月11日(ri)，4.1億美元!商湯科技刷新(xin)AI領域單輪融資紀錄!
10月31日，4.6億(yi)美(mei)元(yuan)!曠視(shi)科技獲4.6億(yi)美(mei)元(yuan)C輪融資(zi)，再次刷新了(le)融資(zi)記錄!
2017年(nian)，一系(xi)列眼花(hua)繚亂的融資事件陸續(xu)爆發(fa)。
2017年(nian)中國(guo)AI領域投融資創出歷史新高(gao)，一(yi)年(nian)內總投融資達582億元(yuan)。
在投資(zi)熱門領域方面(mian)(mian)，VC對(dui)計算(suan)機視覺與圖(tu)像、自然(ran)語言處理和智(zhi)能(neng)機器人(ren)的(de)關注持續全年，其趨勢基(ji)本符合(he)騰訊研究(jiu)院8月發布(bu)的(de)《中美(mei)兩國人(ren)工智(zhi)能(neng)產業發展全面(mian)(mian)解讀》和《中美(mei)人(ren)工智(zhi)能(neng)創(chuang)投趨勢報告》的(de)預測。
值得一提的(de)(de)(de)是，國(guo)產AI芯(xin)(xin)片(pian)獨角獸出(chu)現。長期(qi)以來，中國(guo)信息產業受(shou)制于人，在產業核心芯(xin)(xin)片(pian)方面的(de)(de)(de)落后不僅僅是技術、資金(jin)的(de)(de)(de)匱乏，更(geng)重要的(de)(de)(de)還有產業生態意識的(de)(de)(de)淡薄。AI芯(xin)(xin)片(pian)投資周期(qi)長，金(jin)額大，產出(chu)小的(de)(de)(de)特(te)點，使(shi)得很多投資商及企業對(dui)它望(wang)而(er)卻(que)步。而(er)此次(ci)一億美(mei)元的(de)(de)(de)融資，將用于發(fa)展國(guo)產AI芯(xin)(xin)片(pian)的(de)(de)(de)產品(pin)化和市場化，有助于推動(dong)產業走(zou)向自主發(fa)展的(de)(de)(de)道路。
粥多(duo)(duo)僧少，泡(pao)沫也在醞釀。由于創業公司成立數(shu)量較(jiao)前兩(liang)年(nian)有所回落(luo)，2017年(nian)資金(jin)明(ming)顯偏向中(zhong)后(hou)期、大多(duo)(duo)數(shu)是一些較(jiao)為(wei)成熟(shu)的(de)項目(mu)，金(jin)額(e)相當巨大。
2018年，投(tou)資(zi)人(ren)會不會對AI初創項目表示(shi)更(geng)多熱情?
許多AI初創項(xiang)目，屬于 三缺一 項(xiang)目，缺少獨創技術、缺少應用場(chang)景、缺少成熟度，只有一個(ge)概念，徘(pai)徊在實驗(yan)室里，難以推(tui)開市場(chang)的大門，看起來有點懸(xuan)。
2018年的三(san)大難題
1 資金(jin)很多，項目不(bu)夠用了
當前(qian)的(de)AI產業發展(zhan)面臨泡沫化的(de)風險，主要體現在(zai)投資供應數(shu)量大(da)而項目供給數(shu)量少，市場對創業項目寄(ji)予很高的(de)期望，而實(shi)際的(de)產品體驗欠佳。
泡沫(mo)(mo)即將出(chu)現。在騰訊研究院發布的(de)《中(zhong)美兩國(guo)人(ren)工(gong)智能產業發展全面解讀》報告中(zhong)，分析(xi)了引發行業泡沫(mo)(mo)的(de)兩個信號：
一是(shi)資金多(duo)而(er)項(xiang)目缺。
綜合過往數(shu)據(ju)和2017年前半年的情況(kuang)，今年美(mei)國(guo)(guo)新(xin)增企業數(shu)量(liang)將跌到(dao)谷底，在2017之際，美(mei)國(guo)(guo)新(xin)增企業數(shu)量(liang)范(fan)圍在25-30家(jia)之間(jian)徘徊(huai)。同時，美(mei)國(guo)(guo)的累計融資量(liang)持(chi)續(xu)快速增長，最后將穩(wen)定在1380-1500億元的區間(jian)。
2018年后，中美兩(liang)國(guo)AI企業數(shu)量增(zeng)長都(dou)將有(you)所恢復，但依然平緩(huan)。在這段時期內，創投圈將會發(fa)現(xian)，找(zhao)到一個新的有(you)潛力的項目越(yue)來越(yue)難，由于新增(zeng)企業數(shu)量稀(xi)少(shao)，經常(chang)只能跟(gen)投一些項目。
到(dao)(dao)2020年，美國累(lei)(lei)計(ji)AI公司數量(liang)將會(hui)超過1200家(jia)，累(lei)(lei)計(ji)融(rong)資將達(da)到(dao)(dao)驚人的(de)2000億人民幣。中(zhong)(zhong)國AI企業(ye)增勢不明朗(lang)。根據行業(ye)發展周(zhou)期(qi)來計(ji)算，中(zhong)(zhong)國人工智能產業(ye)將會(hui)在2018年回暖，新增公司數量(liang)會(hui)上揚到(dao)(dao)30以上，預期(qi)融(rong)資累(lei)(lei)計(ji)量(liang)將會(hui)達(da)到(dao)(dao)900-1000億元。
二(er)是周期長而營收難。
通俗的說(shuo)，人工智能(neng)期望值被大(da)大(da)高估了(le)。引領本(ben)輪AI熱潮的深(shen)度學習(xi)，起源于(yu)上世紀八九(jiu)十(shi)年代的神(shen)經網絡研究。在很多情(qing)況下，前沿研究是(shi)由(you)對已(yi)有(you)方法的微小(xiao)改動和改進組成，而這些(xie)方法在幾十(shi)年前就已(yi)經被設計出來了(le)。
2006年(nian)，深度學習算法(fa)獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關的(de)AI技術和(he)產(chan)品的(de)成熟度仍然有限，甚至被譏笑為 人工智障 。許(xu)多項目和(he)技術，要想獲得消費(fei)者歡迎，還需要相當長的(de)時間(jian)。
從投(tou)融資趨(qu)勢來(lai)看，涌入人(ren)工智能領域(yu)的資金(jin)依然還會增加。
一個依據(ju)(ju)是，據(ju)(ju)不完(wan)全統(tong)計(ji)，2017年(nian)(nian)(nian)中國(guo)(guo)人工智能(neng)領域的投(tou)(tou)融(rong)資事件(jian)約(yue)353起，比2016年(nian)(nian)(nian)稍有回落。但投(tou)(tou)資金(jin)額(e)激增(zeng)，總融(rong)資金(jin)額(e)近(jin)600億(yi)人民幣，在(zai)政府的鼓勵和行(xing)業并購中，2018年(nian)(nian)(nian)中國(guo)(guo)AI的投(tou)(tou)資將會(hui)持續(xu)大幅(fu)增(zeng)加。
另一(yi)(yi)個依據是(shi)，行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)并購開(kai)始(shi)加劇。根(gen)據CB Insights提供的(de)(de)數據顯示，自2011年以來(lai)，已(yi)有(you)近140家(jia)人工智能(neng)初(chu)(chu)創公司(si)被收購，而2017年的(de)(de)第一(yi)(yi)季度，海(hai)外就有(you)34家(jia)人工智能(neng)初(chu)(chu)創公司(si)被收購，為(wei)去年同(tong)(tong)期(qi)的(de)(de)兩倍。2018年，仍將延續這一(yi)(yi)趨勢。在資(zi)(zi)金增長(chang)的(de)(de)同(tong)(tong)時，中國AI企業(ye)(ye)(ye)(ye)數量(liang)卻(que)不能(neng)同(tong)(tong)幅增長(chang)。根(gen)據行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)發展周期(qi)來(lai)計算(suan)，中國人工智能(neng)產(chan)業(ye)(ye)(ye)(ye)將會(hui)在2018年呈現回暖，預期(qi)融資(zi)(zi)累計量(liang)將會(hui)達(da)到900-1000億人民(min)幣，而新增公司(si)數量(liang)僅僅上揚到30家(jia)左右。
資金多(duo)而項(xiang)目缺，周期長(chang)而營收難，項(xiang)目卻一天比一天更(geng)加昂(ang)貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lian)網泡沫何其相似(si)。
2 事情很多，人(ren)不夠用(yong)了
算法大(da)神YoshuaBengio曾表示： 深(shen)度學習(xi)現在炙手可(ke)熱(re)，目(mu)前(qian)的(de)困境(jing)是(shi)缺(que)(que)乏專家，一個博士生大(da)概需要五年的(de)時(shi)間(jian)培(pei)養，但是(shi)五年前(qian)還沒有博士生開始從事深(shen)度學習(xi)，這(zhe)意味(wei)著(zhu)現在該領域的(de)專家特別少，可(ke)以(yi)說彌(mi)足珍貴(gui)、極度稀缺(que)(que)。 這(zhe)是(shi)三年前(qian)AI面臨的(de)困境(jing)，至今(jin)依然未得到(dao)改善，甚至變得更加嚴(yan)峻(jun)。
人(ren)工智能競爭以頂(ding)(ding)級人(ren)才(cai)為根(gen)本。 據(ju)(ju)說世界上深度學(xue)習領域(yu)的(de)頂(ding)(ding)尖人(ren)才(cai)不(bu)超(chao)過(guo)50人(ren)，Andrew Ng表(biao)示(shi)深度學(xue)習領域(yu)人(ren)才(cai)匱乏的(de)主要原因首先是數(shu)據(ju)(ju)，對于(yu)解(jie)決某些領域(yu)的(de)問題，獲取數(shu)據(ju)(ju)并非(fei)易(yi)事(shi);其次是計算基礎(chu)架構(gou)工具，包括(kuo)計算機硬件(jian)和軟件(jian);最后是這(zhe)個(ge)領域(yu)的(de)工程師培養時間(jian)非(fei)常長。所以科技巨頭們等紛紛通過(guo)收購(gou)初創公(gong)司(si)來招攬人(ren)才(cai)。
作為(wei)國家(jia)未來的(de)發(fa)展方向，AI技術對于經濟(ji)發(fa)展、產業轉(zhuan)型和科技進(jin)步起著至關重(zhong)要的(de)作用。而AI技術的(de)研發(fa)，落地與推廣離不(bu)開各領域頂級人(ren)才(cai)的(de)通力協(xie)作。在推動AI產業從興起進(jin)入快速發(fa)展的(de)歷程中(zhong)，AI頂級人(ren)才(cai)的(de)領軍(jun)作用尤為(wei)重(zhong)要，他們是推動人(ren)工智能發(fa)展的(de)關鍵(jian)因(yin)素。
然而，中國人工智能領域人才發展極為欠缺。
據騰訊研究(jiu)院(yuan)發布的《2017全(quan)球人(ren)(ren)工智能人(ren)(ren)才白皮(pi)書(shu)》顯示，目前(qian)我國(guo)約(yue)有(you)20所大(da)學的研究(jiu)實驗室專注于(yu)人(ren)(ren)工智能，高校教師以及在讀碩博(bo)生約(yue)7000人(ren)(ren);產(chan)業界現(xian)存人(ren)(ren)員人(ren)(ren)數(shu)約(yue)為39000人(ren)(ren)。遠不(bu)能滿足我國(guo)市場百(bai)萬級的人(ren)(ren)才需求量(liang)。
從產業發(fa)展來看，我國人(ren)工(gong)智(zhi)能領域人(ren)才分布嚴重失衡。
人工智能產(chan)業由基(ji)礎(chu)層(ceng)(芯(xin)片/處理(li)器、傳感器等)，技術層(ceng)(自然語(yu)言處理(li)，計算機視覺與圖像，機器學習(xi)/深度學習(xi)，智能機器人等)和應用層(ceng)(語(yu)音(yin)識別(bie)，人臉識別(bie))等組成，目前(qian)我國在產(chan)業層(ceng)次人才(cai)上面臨兩個問題(ti)如下：
問題一，產業分布不(bu)均。中國(guo)AI產業的(de)主(zhu)要(yao)從業人(ren)員集中在(zai)應用(yong)層(ceng)，基礎層(ceng)和(he)技(ji)術層(ceng)人(ren)才儲(chu)備(bei)薄弱，尤其(qi)是處理器/芯片和(he)AI技(ji)術平臺上，嚴(yan)重削(xue)弱中國(guo)在(zai)國(guo)際上競爭力。
問題二，供(gong)求嚴重失衡，人(ren)才(cai)缺(que)口很難在(zai)短期內得(de)到有效填補。過(guo)去三年(nian)(nian)中，我國期望(wang)在(zai)AI領域(yu)工作的(de)求職者正(zheng)以每年(nian)(nian)翻倍的(de)速(su)度迅猛(meng)增長，特別是(shi)偏基礎層面的(de)AI職位(wei)，如(ru)(ru)算法工程師，供(gong)應增幅達到150%以上。盡(jin)管(guan)增長如(ru)(ru)此高(gao)速(su)，仍然很難滿(man)足市場需(xu)求。但是(shi)，由于(yu)合格AI人(ren)才(cai)培養所需(xu)時間和成本(ben)遠(yuan)高(gao)于(yu)一般(ban)IT人(ren)才(cai)，人(ren)才(cai)缺(que)口很難在(zai)短期內得(de)到有效填補。
人才不足，是制(zhi)約中國AI產業發展的關(guan)鍵因素。
近(jin)幾年來，Google不斷的收購(gou)AI領域的公(gong)司最主要的目的是 搶購(gou) 一批(pi)世界上最一流的專家，在(zai)一個迅速(su)成長的人工(gong)智能領域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭(tou)也(ye)相機(ji)而動。
可以(yi)推想，人(ren)(ren)才流動，還將(jiang)加劇。人(ren)(ren)才引進，還需持續(xu)。2018年，無法緩解人(ren)(ren)才饑(ji)渴(ke)癥。
3 場景很多，路不好走了
如果梳(shu)理一下(xia)2017全年(nian)的AI產業大事件，人工智能技術(shu)與行業結合，九大熱(re)門領(ling)域遍地開花。
其中(zhong)，醫療、金(jin)融、無人駕駛這三大(da)熱(re)點中(zhong)的懸疑，更是大(da)大(da)的吊足了公眾(zhong)的胃(wei)口(kou)。
懸疑一，AI醫療的變(bian)革的信(xin)號在(zai)哪里?
作為民生領域，醫療(liao)年年改，卻(que)次次令人無奈(nai)。風險投資也對AI+醫療(liao)有(you)持(chi)續不斷的(de)支持(chi)。2017年，每個月都有(you)VC流入AI+醫療(liao)領域，國內所有(you)醫療(liao)人工智能公(gong)司累計融資額(e)已超過180億人民幣。
科技(ji)企業智能(neng)醫(yi)療的布局(ju)與(yu)應用(yong)(yong)已有雛形，IBM Waston已應用(yong)(yong)于臨床(chuang)診斷和治療，在(zai)(zai)2016年就(jiu)進(jin)入中國(guo)在(zai)(zai)多家醫(yi)院推(tui)廣(guang);阿里(li)健康重點(dian)打造醫(yi)學影(ying)像智能(neng)診斷平(ping)臺;騰訊在(zai)(zai)17年8月(yue)推(tui)出(chu)騰訊覓影(ying)，可輔(fu)助(zhu)醫(yi)生對食管癌(ai)進(jin)行篩查。圖瑪深(shen)維11月(yue)獲投2億元(yuan)，正在(zai)(zai)把深(shen)度學習引入到計算機(ji)輔(fu)助(zhu)診斷系統中，晶(jing)泰科技(ji) (XtalPi)近期也融(rong)資1500萬美元(yuan)，用(yong)(yong)于新(xin)一代(dai)的智能(neng)藥物(wu)研發(fa)技(ji)術，以解決藥物(wu)臨床(chuang)前研究中的效率與(yu)成功率問題。
遺(yi)憾的是，盡管政府亮(liang)了綠(lv)燈，企業投了人(ren)力(li)財力(li)，但人(ren)工(gong)智(zhi)能卻并(bing)沒有在醫(yi)療領域出(chu)現爆發。原因何(he)在?在于人(ren)工(gong)智(zhi)能需(xu)要大量(liang)共享數(shu)(shu)據(ju)，而醫(yi)院和患者(zhe)的數(shu)(shu)據(ju)如同(tong)孤島(dao)。如何(he)打破各方壁壘，保障(zhang)健康的同(tong)時又保障(zhang)數(shu)(shu)據(ju)安(an)全性(xing)?這將是推動智(zhi)能醫(yi)療快速發展的一個(ge)重要信號。
懸(xuan)疑二，AI如何深層(ceng)次的撬(qiao)動(dong)金融?
與(yu)智(zhi)能(neng)醫(yi)療面臨相同數據(ju)問題的(de)(de)還有金融領域，大(da)(da)量的(de)(de)可信度較(jiao)高的(de)(de)數據(ju)握在各大(da)(da)銀行手中(zhong)，AI怎(zen)么能(neng)夠撬出來這(zhe)些數據(ju)以(yi)推動金融科技的(de)(de)創新(xin)，是創業者們絞盡腦汁思考的(de)(de)課題。
當前，人(ren)臉(lian)識(shi)別、指紋識(shi)別技(ji)術作為驗證客戶身份(fen)、遠程開戶、刷臉(lian)支付，解決(jue)金融安全隱(yin)患的(de)方案(an)，已經(jing)發展成熟(shu)正在逐步推廣。
如何利用知識圖譜挖(wa)掘潛(qian)在客(ke)戶、進一步深挖(wa)客(ke)戶潛(qian)在需求的(de)(de)技術(shu)也已較為成熟，而數據源的(de)(de)問(wen)題亟(ji)待(dai)解決。
美國的科(ke)技(ji)公司FutureAdvisor最早研制出 機(ji)器(qi)人(ren)理財(cai)顧問(wen) 。隨后，此類機(ji)器(qi)人(ren)理財(cai)顧問(wen)迅速風(feng)靡全球。
2017年智能投顧更(geng)是(shi)火(huo)燒火(huo)燎，被視為是(shi)下一個風(feng)口。但是(shi)，機器人炒股，結果賠了。
懸(xuan)疑(yi)三(san)，智能汽車究竟何時上市?
無人(ren)駕駛(shi)汽車被稱為 四輪機(ji)(ji)(ji)器人(ren) ，但其發展何(he)時會像智能(neng)手機(ji)(ji)(ji)一般，人(ren)手一臺，徹底顛覆傳統手機(ji)(ji)(ji)進而推動整個(ge)產業變革?這(zhe)答案(an)仍然(ran)是個(ge)懸疑。
2017年，汽車行業內(nei)智能造車勢力(li)動作不(bu)斷，其(qi)中一部(bu)(bu)分(fen)已(yi)陸續交出答卷，讓產(chan)品接受市(shi)場的檢驗(yan)，而一部(bu)(bu)分(fen)仍在(zai)溫室(shi)中培養，等待結果(guo)。之所以(yi)稱之為(wei) 溫室(shi) ，是因為(wei)各行各界都對其(qi)予以(yi)厚望，尤其(qi)是在(zai)投融資上，雖然投資事件(jian)數不(bu)多，但金(jin)額達(da)234億人民幣。
百(bai)度(du)宣布開放阿波羅平(ping)臺。阿里巴巴與(yu)上汽(qi)集團等(deng)傳統車(che)企展開合(he)作(zuo)。騰訊于年(nian)初成功(gong)入股(gu)特斯拉成為第五大股(gu)東，領投蔚來汽(qi)車(che)首款純電動產(chan)品，已正(zheng)式上市。
時間正在(zai)跟(gen)我(wo)們(men)賽跑。2017年，無人(ren)駕駛(shi)(shi)車輛走上北京五環被(bei)交(jiao)警調查，12月20日，一支百(bai)度Apollo無人(ren)車車隊，在(zai)雄(xiong)安(an)新區測試開跑。2018年初，北京順義區無人(ren)駕駛(shi)(shi)試運(yun)營基地正式啟(qi)動，成為北京出臺國內首部自動駕駛(shi)(shi)新規以(yi)來，全市首個開展無人(ren)駕駛(shi)(shi)試運(yun)營的區域。2018年，誰會上路?行(xing)業(ye)和消費者都拭(shi)目以(yi)待。
結束語
回顧(gu)2000年互聯(lian)網(wang)泡沫(mo)的幻(huan)滅，很多人依然覺得不可思議。那(nei)時候的產業(ye)發展日新月異，軟件應用、網(wang)絡服(fu)務ISP，網(wang)絡內容ICP爆(bao)發，常有一(yi)日不見如隔三秋的感嘆(tan)。
2000年4月，納(na)斯達克(ke)指數(shu)一路狂飆突進到歷(li)史頂(ding)點，5400多點。但不幸(xing)泡沫破(po)裂，資本市場崩盤。 納(na)斯達克(ke)指數(shu)迅速滑落。中間經歷(li)了9.11恐怖(bu)襲擊事(shi)件(jian)，還有安(an)然(ran)事(shi)件(jian)。寒(han)冬持(chi)續了3年時間，才慢慢走出低谷(gu)。
如今的AI產業正蓬(peng)勃發展(zhan)，與互(hu)聯網初期階段何(he)其(qi)相似(si)。
產業帶(dai)著耀(yao)眼的光環，肩負國家戰略的重任，高(gao)度依(yi)賴(lai)資本市場(chang)渠道，輿論高(gao)度爆(bao)炒，從(cong)業者無不都(dou)是三高(gao)社會精英。
但美中不(bu)足(zu)的是，上市(shi)的產(chan)品卻體驗欠佳(jia)，應用場(chang)景略顯不(bu)足(zu)，魚目混(hun)珠的項(xiang)目時(shi)有出現(xian)。
且不說納斯(si)達(da)克(ke)如何，單單A股市場(chang)，就常(chang)常(chang)為之躁動不已。理智的資(zi)本(ben)市場(chang)變得荷(he)爾(er)蒙過剩，泡沫的味道越(yue)來(lai)越(yue)濃。無論是(shi)政府還(huan)是(shi)企業，大家都應該(gai)對未來(lai)的風險(xian)加以防范。
文章編輯：CobiNet(寧波)
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