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應(yīng)該說，過去一年最風(fēng)生水起的技術(shù)領(lǐng)域就是人工智能。谷歌的AlphaGo著實(shí)掀起了一陣媒體關(guān)注的熱潮，大有上升到第四次產(chǎn)業(yè)革命的高度。一大批創(chuàng)業(yè)公司也聚焦AI技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新，行業(yè)的發(fā)展勢頭和前景是非常好的。但與此同時(shí)，不可否認(rèn)地說整個(gè)行業(yè)存在過熱現(xiàn)象。一批創(chuàng)業(yè)公司跟風(fēng)巨頭，從事純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)研究，而沒有去著眼考慮具體的應(yīng)用領(lǐng)域。下面我簡單談一下對于當(dāng)前AI創(chuàng)業(yè)的一些個(gè)人思考：

應(yīng)用技術(shù)成熟，硬件載體廉價(jià)

近年來，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的飛速發(fā)展主要得益于以下三個(gè)方面。首先，適合人工智能計(jì)算的專有硬件進(jìn)入量產(chǎn)時(shí)代。這當(dāng)中非常突出的是NVIDIA，它的GPU天生擅長并行處理任務(wù)，非常適合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。過去的一年多內(nèi)其股價(jià)上漲了3倍，足以說明其相關(guān)產(chǎn)品的出貨量持續(xù)向好。其次是移動(dòng)計(jì)算能力的強(qiáng)大。如今手機(jī)的處理能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過三十年前的想象。很多早期科幻片里，光速飛船上還用大哥大尺寸的東西通話，而今天已經(jīng)可以用小型手機(jī)來實(shí)現(xiàn)了。當(dāng)下很多復(fù)雜計(jì)算任務(wù)和控制邏輯，可以在體積非常小且低功耗的移動(dòng)平臺(tái)上完成。這讓很多過去無法想象的應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)，例如無人機(jī)，本質(zhì)上它只是多種應(yīng)用技術(shù)達(dá)到成熟之后相互結(jié)合的一種產(chǎn)品。最后一個(gè)關(guān)鍵的是人工智能的應(yīng)用技術(shù)正在走向成熟，這里不僅僅是指軟件技術(shù)、開源代碼包，也包含相應(yīng)的人才梯隊(duì)，在市場上不再稀缺。

并無重大理論突破

從理論角度，人工智能領(lǐng)域這些年其實(shí)并沒有重大突破。即便是媒體炒的火熱的deep learning（深度學(xué)習(xí)）以及reinforcement learning（增強(qiáng)學(xué)習(xí)）也并不足夠新鮮。直到今天，我們?nèi)耘f搞不清人類智能的本質(zhì)是什么?；蛘哒f，學(xué)術(shù)界和業(yè)界并不是在研究媒體關(guān)注的“具有自主意識(shí)的AI”，而更多是貼近垂直應(yīng)用，解決應(yīng)用當(dāng)中的實(shí)際問題。今天，依賴deep learning技術(shù)，我們已經(jīng)可以在特定應(yīng)用下模擬人類的感知（perception）。我們可以讓機(jī)器從一堆證件照里找出某個(gè)具體的人，甚至有可能比人找得更加準(zhǔn)確。我們正在試圖讓機(jī)器去識(shí)別和理解，圖像里到底有什么。但這絕不是極具熱度的自主意識(shí)的AI。即便是最強(qiáng)大最前沿的人工智能軟件，比如AlphaGo，它歸根到底還是個(gè)按照預(yù)設(shè)邏輯執(zhí)行的機(jī)器，從這點(diǎn)上它和我們用的計(jì)算器在本質(zhì)上并無差別。AlphaGo并沒有自主思考的能力，所以我們大可不必?fù)?dān)心，類似《終結(jié)者》電影中AlphaGo向人類宣戰(zhàn)的場景出現(xiàn)。

在真正的人工智能道路上，我們還有很長的路要走。這當(dāng)中有些研究和計(jì)算理論、數(shù)學(xué)，甚至哲學(xué)相關(guān)的。比如，把圖靈問題放在人工智能領(lǐng)域，我們可以問自己一個(gè)詭異的問題，“使用人類智慧是否能夠理解人類智慧是怎么工作的？”甚至更繞一點(diǎn)，這個(gè)問題本身是否是用人類智慧不可解答的？當(dāng)然，這些都不影響目前人工智能在具體應(yīng)用領(lǐng)域大放異彩，逐步把人從一些機(jī)械的、重復(fù)的勞動(dòng)中解放出來，這才是我們目前要關(guān)心的。

行業(yè)整體存在過熱現(xiàn)象，創(chuàng)業(yè)公司機(jī)會(huì)有限

目前在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，已經(jīng)開始出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)過熱以及投資過熱現(xiàn)象。早兩年和投資圈的人閑聊時(shí)，都希望幫著介紹“VR”項(xiàng)目。而現(xiàn)在見面聊天，都問有沒有人工智能項(xiàng)目推介。除了資本圈一哄而上，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)內(nèi)也開始追逐這股熱潮。不管有沒有使用場景，從公司的管理層到一線的研發(fā)，都希望將技術(shù)路線往人工智能上靠一靠，一定程度上造成了過度設(shè)計(jì)和資源浪費(fèi)。

創(chuàng)業(yè)公司面臨的一個(gè)共性問題，就是缺乏用戶。在缺乏有效用戶數(shù)據(jù)的情況下，很多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法未必奏效。比如，一些創(chuàng)業(yè)公司基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（比如多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM等），來解決一些簡單的分類或推薦問題。而實(shí)際上卻沒有那么多用戶數(shù)據(jù)來進(jìn)行有效的訓(xùn)練。即便訓(xùn)練出來一個(gè)模型，其評測的結(jié)果也很難具備統(tǒng)計(jì)意義。而實(shí)際上，在訓(xùn)練樣本極其稀疏的情況下，基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的啟發(fā)式規(guī)則，往往會(huì)比統(tǒng)計(jì)模型更加簡單可控。

而同時(shí)，我們也看到國內(nèi)很多中小型公司，都跟風(fēng)設(shè)立了所謂的人工智能實(shí)驗(yàn)室。甚至還出現(xiàn)了一些沒有細(xì)分應(yīng)用場景的，做純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)或平臺(tái)的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目或者實(shí)驗(yàn)室。我認(rèn)為廣義的人工智能研究，或者人工智能技術(shù)平臺(tái)，可能只有如Google、Facebook、Baidu、Alibaba、Microsoft這樣量級(jí)的大公司，才有足夠的財(cái)力、人才儲(chǔ)備、行業(yè)號(hào)召力來進(jìn)行。而小團(tuán)隊(duì)或創(chuàng)業(yè)公司更多的機(jī)會(huì)是聚焦在一個(gè)個(gè)具體的垂直應(yīng)用上。雖然有一定技術(shù)通用性，但人工智能技術(shù)的每一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都有很深的行業(yè)沉淀和差異性。比如，一個(gè)做人臉識(shí)別的專家的經(jīng)驗(yàn)未必就適用在金融風(fēng)控上。同樣，一個(gè)做自動(dòng)駕駛的專家也未必會(huì)做程序化交易。在人工智能的細(xì)分創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域上，往往要求founding team是在相關(guān)行業(yè)從業(yè)多年的博士或者研究團(tuán)隊(duì)，否則很難在相應(yīng)領(lǐng)域產(chǎn)生足夠深的積淀。因此不基于細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域的，側(cè)重于純技術(shù)甚至平臺(tái)的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，很可能不靠譜。

需要結(jié)合國情和實(shí)際

在分析人工智能細(xì)分領(lǐng)域的前景時(shí)，我們需要看到它背后的社會(huì)源動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，不能照搬美國的一些模式。

例如，對于美國本土市場而言，自動(dòng)駕駛極有可能會(huì)是下一個(gè)巨大的風(fēng)口。一則美國地廣人稀，路況簡單，對自動(dòng)駕駛的技術(shù)要求沒有國內(nèi)那么復(fù)雜，相對而言形成成熟技術(shù)比較容易。二則美國人工成本極貴，比如美國打車動(dòng)輒上百美元，包車一天少說也得300美元。所以在商業(yè)動(dòng)機(jī)上，自動(dòng)駕駛的商業(yè)利益遠(yuǎn)比國內(nèi)大（國內(nèi)司機(jī)人工成本低）。

除了自動(dòng)駕駛自身可能觸發(fā)的出行、旅游，甚至車載娛樂業(yè)的變革，美國的自動(dòng)駕駛技術(shù)還有一個(gè)巨大的潛在可能性——外賣行業(yè)。美國的人工成本極高，加上地廣人稀，外賣產(chǎn)業(yè)極度不發(fā)達(dá)。很簡單的道理，你送一個(gè)餐要開30公里，下一個(gè)餐又得跑20公里，效率極低。除了少數(shù)的披薩和大城市核心區(qū)域，大部分餐飲都不提供外賣服務(wù)，只能是自己去取餐。但有了自動(dòng)駕駛或者無人機(jī)，這種能夠靈活實(shí)現(xiàn)短距離配送的手段，將打開全新的外賣市場。比如可以有一種自動(dòng)配送車，按照中央調(diào)度的信息設(shè)定去哪里取外賣，然后送到哪里。按照密碼取貨，還可以保溫。這一天的到來應(yīng)該不會(huì)遙遠(yuǎn)。相反，中國城市內(nèi)路況復(fù)雜，人口密度高，再加上人工相對便宜，因此自動(dòng)駕駛的經(jīng)濟(jì)源動(dòng)力未必有美國那么強(qiáng)勁。

再比如，因?yàn)樯鐣?huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)利益的雙重驅(qū)動(dòng)，電子交警在中國國內(nèi)各個(gè)城市得到了普遍應(yīng)用。這催生了一個(gè)巨大的產(chǎn)業(yè)鏈，硬件攝像頭，違章識(shí)別系統(tǒng)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了很多上市公司。而反觀北美，因?yàn)榉?、人口密度等多種原因，電子警察實(shí)際應(yīng)用又遠(yuǎn)不如國內(nèi)這么廣泛。相應(yīng)的技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新動(dòng)力也就沒有國內(nèi)那么足。

后記：

“人工智能”歸根到底是人類社會(huì)科技進(jìn)步的代表，如同一百多年前蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、電力技術(shù)、晶體管被發(fā)明出來一樣，都以不同的方式促進(jìn)了人類社會(huì)生產(chǎn)力的提高，人工智能如今處于起步發(fā)展階段，很多應(yīng)用還處于探索狀態(tài)，但不可否認(rèn)基于AI技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)出現(xiàn)在我們?nèi)粘Ｉ钪?，可以代替人類去做單調(diào)、乏味、機(jī)械性的工作，機(jī)器的效率比人更高，比如物流倉儲(chǔ)中的機(jī)器人、無人制造工廠、汽車安全輔助系統(tǒng)、酒店自助入住、旅游線路定制規(guī)劃、銀行自助無人終端等，但這些無人設(shè)備工作過程中離不開人類的輔助，比如數(shù)據(jù)源更新、設(shè)備維護(hù)、修理、校正，“人+技術(shù)”組合或許是未來人工智能發(fā)展的重要途徑。

作者簡介：

“對世界上癮”系列文章，由窮游網(wǎng)創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)主筆，分別從創(chuàng)新、品牌、營銷以及產(chǎn)業(yè)格局分析等方面，講述他們從業(yè)十余年的經(jīng)驗(yàn)及感想，分享行業(yè)及職場干貨。每月定期更新，陪讀者一起“對世界上癮”。

金翔宇博士畢業(yè)于南京大學(xué)、美國弗吉尼亞大學(xué)，獲計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。2016年4月加入窮游網(wǎng)，擔(dān)任首席技術(shù)官（CTO），全面負(fù)責(zé)規(guī)劃、制定和實(shí)施公司技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，包括：互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品研發(fā)、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、以及技術(shù)創(chuàng)新等方面的工作。

加入窮游網(wǎng)前，金博士先后就職于美國Yahoo！Labs（雅虎實(shí)驗(yàn)室）、阿里巴巴集團(tuán)硅谷研發(fā)部，從事搜索、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算方面的研究和實(shí)踐。此前，他曾在微軟亞洲研究院、美國惠普實(shí)驗(yàn)室從事過模式識(shí)別和人工智能的研究工作。金博士還曾擔(dān)任美國科學(xué)應(yīng)用國際集團(tuán)（SAIC）顧問，以及多家學(xué)術(shù)期刊與會(huì)議的審稿人。

【號(hào)外】想要捕捉文旅大消費(fèi)行業(yè)風(fēng)向標(biāo)？想要了解最前沿的文旅跨界創(chuàng)新？想要學(xué)習(xí)行業(yè)大佬最新的干貨分享？想要與行業(yè)精英現(xiàn)場互動(dòng)深入交流？來“2017中國文旅大消費(fèi)創(chuàng)新峰會(huì)”吧！6月13-14日，北京·國際會(huì)議中心，文旅大消費(fèi)頂級(jí)內(nèi)容盛宴等你來！了解會(huì)議詳情&報(bào)名請戳：我要報(bào)名！（提前報(bào)名有優(yōu)惠）