人工智能奇點臨近

李文卉

人工智能發展的奇點已到，一旦有重大技術突破，極有可能重塑商業新生態，從而帶來巨大的市場。

2017年伊始，谷歌人工智能Alpha Go連勝60位知名棋手的消息霸占各大新聞頭條，人工智能相關A股股價隨即全線飄紅，人類再次震驚于人工智能的“威力”。

而在湖北，以自動駕駛技術、機器人制造等為代表的人工智能產業正發展得如火如荼。目前，人工智能技術已經全面進入金融、醫療、電商、教育等領域，為武漢建設國家中心城市提供了新動力。

2016年11月底，武漢·中國光谷人工智能產業聯盟正式成立。該聯盟通過匯聚國內外人工智能領域產學研專家，共同探討行業趨勢、應用案例、技術動態，形成“產業平臺—技術研發—資本運作”立體運行模式。目前加入該聯盟的企業已達30多家。

人工智能新境界

很多人調侃，2016年的投資界有三寶：直播、VR/AR、人工智能。

但與直播和VR/AR比起來，人工智能相當“滄桑”。

1956年的夏天，一場在美國達特茅斯大學召開的學術會議，多年以后被世人認定為全球人工智能研究的起點，但鑒于當時簡單的計算機與編程工具，研究者們主要著眼于一些比較特定和簡單的問題。進入二十世紀80年代，出現了人工智能數學模型方面的重大發明，其中包括著名的多層神經網絡（1986年）和BP反向傳播算法（1986年）等，也出現了能與人類下象棋的高度智能機器（1989年），但第一代臺式計算機出現之后，又對其產生了巨大的沖擊。

然而，技術創新從來沒有停止過。直到2016年春天，一場AlphaGo與世界頂級圍棋高手李世石的人機世紀對戰，人工智能浪潮再次被推上了新高。

雖然人工智能出現的時間已不短，但很多人對它的認知仍然停留在“下圍棋”上。

武漢泰迪智慧科技有限公司（以下簡稱“泰迪科技”）創始人、CTO李成華告訴《支點》記者，人工智能的這一波熱潮，主要得益于技術上的突破。

“深度學習技術在圖像識別、語音識別和語言理解等方面都取得了很大突破，也帶來了更多商業上的應用。”李成華說，比如科大訊飛的智能會議系統，就運用了先進的語音識別和轉換技術，此外包括很多智能家居、指紋識別、智能安防等產品，都依賴于人工智能技術。

所謂“深度學習”，是人工智能中的一種技術或思想，曾被美國麻省理工大學技術評論列為2013年十大突破性技術之一。

具體來說，“人工智能”是一個技術組合體，計算機和機器人能夠以模擬人類思維的方式來解決問題。作為人工智能的一個分支概念，機器學習是一個由高度復雜但重要的數學技術構建的完整工具包，在此工具包的協助下，計算機能夠通過學習經驗而提高執行任務的質量。而深度學習則是機器學習下屬的一個更為細分的概念，其作用可以簡單用“輸入A，輸出B”來概括。

“深度學習技術是實現強人工智能的突破口。”李成華進一步解釋，“強人工智能”被認為是人工智能領域門檻最高的階段，它具備人腦一樣處理各種問題的能力，還有自我學習、理解和溝通能力。不過，之前幾十年，人類通過不懈努力在工業生產等諸多領域實現的人工智能，都只能算是弱人工智能。

“我認為強人工智能是一定會實現的，我們有生之年就能見到。”李成華說。

風投“香餑餑”

麥肯錫近期發布的人工智能深度報告《機器的崛起：中國高管眼中的人工智能》指出，經過60多年，人工智能的發展到了爆發的臨界點，中國將引領行業趨勢。

“很多技術，之前大家不知道它們也應歸納到人工智能的范疇。”李成華舉例，比如機器學習、圖像技術、語音識別、個人助手（蘋果Siri）、機器人等等。

談及人工智能技術的商業運用，人們很自然地聯想到微軟、谷歌等美國科技公司。其實在國內，百度的搜索數據和智能汽車、阿里巴巴的大數據和智能金融、騰訊的智能社交、云服務等也早已開始發力人工智能；科大訊飛、曠視科技等技術公司也一直在提供語音識別、圖像識別方面的服務。李成華本人就曾擔任京東深度神經網絡實驗室的首席科學家，在業內被稱作“JIMI（京東客服機器人）之父”。

“目前來看，人工智能的原創技術還是來自于國外，國內跟國外在技術上的差距還是很大的。但國內技術運用的速度要明顯快一些。二者疊加，國內外在人工智能產業化運用方面的差距，不會超過半年。”李成華說。

談及產業運用的機會，李成華表示，人工智能跟互聯網一樣，是顛覆性的通用性技術，跟各行各業都能結合。目前來看，語音客服、自動駕駛、機器人、醫療和金融等領域，更有可能率先看到這種顛覆。

泰迪科技現在的業務之一，就是通過人工智能技術，對語言和知識進行處理，讓人工智能可以在一定程度上替代某些專業人士，比如理財師、法律人員、醫生等。

“比如在醫療影像上，人工智能技術已經能起到輔助診斷的作用，這既能降低專業醫生的診斷誤差率，又能緩解不發達地區的醫療資源短缺問題。”李成華進一步解釋。

也正是由于技術革新帶來的商用領域擴展，人工智能成了風投爭相追捧的“香餑餑”。

《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》顯示，2015年全球共有超過800家人工智能企業成立。中國在這股浪潮中表現搶眼，2015年，中國人工智能領域投資達到146筆，超過26億美元融資規模。人工智能相關企業數量和專利數量都僅次于美國。包括百度、騰訊、阿里巴巴等企業，都將人工智能提到了公司戰略層面。

“其實，大量風投資金的進入，也客觀上促進了行業發展。”李成華也笑言，有泡沫對行業來說不一定是壞事，因為這至少可以讓越來越多的人了解和接納這個技術。

市場研究機構Research and Markets發布分析報告認為，隨著機器學習和自然語言處理技術在媒體、廣告、零售、金融等行業的應用，僅這些領域的人工智能市場規模未來將達百億美元級。研究機構Gartner也稱，預計2018年，全世界將有60億臺設備用上人工智能技術，屆時人們將在互聯網家電、汽車等產品上與人工智能零距離接觸。

市場最看重的不僅是技術

成本，依然被認為是橫在眾多科技公司面前的重要阻礙。據媒體報道，2009年，以百度的技術要完成一個人工智能系統，可能需要200-300人的頂尖科學家團隊忙上一年，這是大多數企業無法承受的人力成本和時間成本。經過幾年發展，情況雖然有所緩解，但依然沒有得到根本攻克。

“這也是大家愿意到武漢創業的重要原因之一，湖北的高校資源是很多地方無法比擬的。”李成華舉例說，人工智能公司的員工大致分三個梯隊——從業十年以上的頂級人才、有幾年經驗的專家或者高校教師、剛畢業的碩士研究生——在市場緊俏的情況下，湖北占有明顯的人才資源優勢。

2016年春天，AlphaGo擊敗世界圍棋選手，標志著人工智能實現歷史性突破，更引發了一波創業熱。湖北的30多家人工智能企業，跟北上廣比起來，還相差甚遠。然而，2016年的另一個流行詞是“資本寒冬”，從大量失敗的創業項目可以看出，人工智能既是風口也有泡沫。另一方面，像BAT這樣的大公司對人工智能也虎視眈眈，密集布局。創業公司如何才能突出重圍？

“初創公司最重要的還是要從市場角度解決問題。市場最看重的不是技術本身，而是你能為客戶解決什么問題。且解決問題也不能單靠技術手段，而要提供一整套的解決方案。”李成華解釋，這一整套的解決方案，應該既包括前端的數據采集，也包括后端的產品形態（硬件）。

對創業公司來說，應該選取自己在人力成本上不那么重的一兩個行業，來研究提供整體解決方案。李成華并不認為，在人工智能這樣顛覆性的行業里，BAT這樣的科技巨頭比創業公司更容易獲得成功。

“正因為如此，在武漢·中國光谷人工智能產業聯盟里，既有專門提供人工智能技術的公司，又有極驗驗證、傳神這樣的服務型企業，還有一些單純做硬件的公司。”泰迪科技作為該聯盟的副理事長單位，李成華認為將軟件和硬件結合，對人工智能產業未來的發展至關重要。

當然，如果把技術的發明、成熟、產業化，再到全面爆發、發揮最大的社會和經濟價值的過程看作一條時間軸的話，人工智能產業目前的發展還處于時間軸的前端，未來的道路還非常漫長。

所以，談及成立人工智能產業聯盟的初衷，李成華坦言，是希望把高校、技術應用方和技術提供方等上下游企業都結合起來，形成一個合力，共同推進湖北人工智能產業的發展，在千億級別的全國市場上，分得更多羹，同時也希望能起到示范作用。

在人工智能產業寫入國家戰略以后，相關技術產品會投入到制造業、教育業、交通業、環保業、醫療業、社會治理與網絡安全上去，與這些行業融合互補打造高效率的智慧城市。正如麥肯錫的報告所提出的：企業現在處于怎樣的階段？未來的目標競爭領域是什么？需要哪些人工智能能力以及如何獲得這些能力？這些都是中國傳統企業的CEO們，在制定“人工智能”戰略時必須積極思考的問題，從而作出審慎決策。

不過，任何一項新技術的發展，必然有一個純投資期，包括資金和時間的投資。這就需要我們有足夠的耐心和信心，不要期望在短期內明顯獲利。