人工智能商業(yè)化還要多久？

　　一直以來，人工智能都是人們關(guān)注的焦點。伴隨AlphaGo先后兩次戰(zhàn)勝圍棋界冠軍李世石、柯潔二人，人工智能便進(jìn)入到“暖春”階段。現(xiàn)階段，在人工智能領(lǐng)域，百度、谷歌、蘋果、微軟、Facebook、IBM、英特爾等國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加注資金，對應(yīng)用更為廣泛的人工智能產(chǎn)品進(jìn)行開發(fā)。

　　伴隨數(shù)據(jù)的增多以及硬件算力(大量高性能硬件組成的計算能力，如GPU)的提升，語音識別、自動駕駛、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)正逐步從實驗室走向應(yīng)用化和產(chǎn)業(yè)化。然而，技術(shù)壁壘逐漸消除之后，人工智能再次面臨著另外一個難題——商業(yè)模式的探索。

　　近日，國務(wù)院印發(fā)了我國第一份人工智能發(fā)展規(guī)劃——《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。《規(guī)劃》對人工智能的發(fā)展進(jìn)行了戰(zhàn)略性部署，確立了“三步走”的目標(biāo)?！兑?guī)劃》指出，到2030年，我國人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。

　　此前，在第十六屆中國互聯(lián)網(wǎng)大會上，工業(yè)和信息化部部長苗圩曾表示，新興科技產(chǎn)業(yè)應(yīng)加強關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)突破，加快人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)的研發(fā)和商用。

　　由此可見，以人工智能為首的新興科技，正在逐漸成為國家發(fā)展扶持的對象。而對于人工智能如何實現(xiàn)商業(yè)場景的應(yīng)用?如何使人工智能成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的又一驅(qū)動力?日益成為越來越多工商企業(yè)界甚至是政府所關(guān)注的焦點。

　　一、人工智能的近憂——商業(yè)價值沒有得到充分的驗證

　　日前，麥肯錫發(fā)布的一份報告顯示，2016全年，全球企業(yè)在人工智能領(lǐng)域投資約300億美元，與2013年相比，多出3倍。然而，投資的90%用于研發(fā)，10%用于收購，大部分人工智能投資者尚未拿到投資回報。足以見得，人工智能的商業(yè)價值并未充分體現(xiàn)。

　　1、技術(shù)驅(qū)動人工智能熱潮再襲

　　無論是語音識別還是圖像識別，亦或是AlphaGo的出現(xiàn)，現(xiàn)階段的人工智能確實取得了飛速發(fā)展，實質(zhì)上這是技術(shù)驅(qū)動的結(jié)果，并不是商業(yè)驅(qū)動，甚至談不上人工智能商業(yè)化。為什么說是技術(shù)驅(qū)動?

　　首先是大數(shù)據(jù)時代的到來。數(shù)據(jù)極大的增多，是人工智能再一次賺足人眼球的重要原因。究其根本，數(shù)據(jù)的增多得益于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展;再者就是整個硬件算力(大量高性能硬件組成的計算能力，如GPU)層面的提升。伴隨GPU、TPU等硬件的不斷更新，計算能力得到了大大地提升;最后就是深度學(xué)習(xí)廣泛運用于人工智能。在80年代，人們就開始提及深度學(xué)習(xí)。然而，在當(dāng)時的條件，沒有充足的數(shù)據(jù)以及高效的算力支撐，深度學(xué)習(xí)根本無法開展，因此，深度學(xué)習(xí)并不能完全作用于人工智能。從目前來看，人工智能只是單純地實現(xiàn)了技術(shù)的驅(qū)動。

　　2、人工智能尚未充分滿足客戶需求

　　從客戶需求角度來講，實際上，人工智能并沒有完全的、充分的滿足客戶需求?，F(xiàn)階段，用戶在感知和交互方面的需求極為強烈，但是目前人工智能在這兩方面的發(fā)展并不能滿足用戶需求。例如：在語音交互方面，用戶要想實現(xiàn)語音喚醒，操作起來還是比較困難的。而且，人工智能并沒有解決在遠(yuǎn)距離上實現(xiàn)語音識別功能的問題。

　　而且，從目前的幾個典型應(yīng)用場景來看，諸如：機器翻譯、語音助手以及身份識別，并沒有滿足用戶需求。實際的客戶需求并沒有得到完全的、充分的滿足，這也就意味著人工智能技術(shù)本身沒有得到商業(yè)認(rèn)可。

　　3、新的商業(yè)模式?jīng)]有出現(xiàn)

　　實際上，人工智能并沒有帶來新的商業(yè)模式，主要體現(xiàn)在兩個方面：

　　一方面是指現(xiàn)有的人工智能技術(shù)是一種優(yōu)化，主要是在業(yè)務(wù)層面的優(yōu)化。換句話講，一旦失去人工智能這種技術(shù)，公司不會受到任何影響，公司的業(yè)務(wù)還能繼續(xù)進(jìn)行運作，企業(yè)的商業(yè)模式也不會遭受威脅。從目前整個商業(yè)層面來看，至今沒有出現(xiàn)因為離開了人工智能，企業(yè)的商業(yè)模式受到極大挑戰(zhàn)的案例。

　　另外一個層面是說，人工智能團(tuán)隊在企業(yè)里面僅僅是起到技術(shù)支撐的作用，算得上是技術(shù)部門，而不是獨立的業(yè)務(wù)部門。這一點也就說明了由于人工智能而單獨存在的商業(yè)模式并沒有出現(xiàn)。

　　4、人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域狹窄

　　據(jù)統(tǒng)計，目前覆蓋全球的62個國家的近千家人工智能公司，人工智能應(yīng)用場景僅僅包含語音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語音翻譯、智能機器人和智能汽車等十余個產(chǎn)業(yè)。由此可見，整個人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域還是比較狹窄、狹隘的。

　　就目前應(yīng)用領(lǐng)域來講，人工智能廣泛應(yīng)用于機器翻譯、智能控制、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、語言和圖像理解、遺傳編程機器人工廠、自動程序設(shè)計、航天應(yīng)用、龐大的信息處理、儲存與管理、執(zhí)行化合生命體無法執(zhí)行的或復(fù)雜或規(guī)模龐大的任務(wù)等方面。比如，人臉識別技術(shù)現(xiàn)在開始逐步應(yīng)用，并且主要運用在安防領(lǐng)域。當(dāng)然，我們也看到了人工智能在醫(yī)療、教育、娛樂等方面的做了一些嘗試，但其開發(fā)的廣度和深度還是有待拓展的。

　　而在大量的線下實體行業(yè)中，人工智能技術(shù)并沒有得到充分的應(yīng)用。因為在這些行業(yè)里面，數(shù)據(jù)往往都是很少量的，沒有大量的用戶行為數(shù)據(jù)。沒有大量數(shù)據(jù)的支撐，就很難實現(xiàn)人工智能技術(shù)層面的應(yīng)用。然而，沒有應(yīng)用場景支持的人工智能終究還是空中樓閣。

　　三角獸科技創(chuàng)始人兼COO馬宇馳表示，人工智能技術(shù)只有真正落地，有商業(yè)場景應(yīng)用才具有生命力。

　　當(dāng)然，人工智能的商業(yè)化不是一蹴而就的，它的實現(xiàn)是需要一個過程的，需要企業(yè)把人工智能真正地應(yīng)用到商業(yè)環(huán)境里面去。人工智能可以通過技術(shù)支撐不斷發(fā)展，拓展更多的應(yīng)用場景，應(yīng)用到更多的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而多樣化的應(yīng)用場景、廣大的市場需求又反過來驅(qū)動支撐技術(shù)，從而帶動整個人工智能行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

　　二、人工智能怎樣才能真正落地?

　　百分點集團(tuán)董事長蘇萌認(rèn)為，目前人工智能領(lǐng)域的火爆，與3年前大數(shù)據(jù)火爆場景似乎同出一轍。他表示，盡管現(xiàn)在在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊越來越多，但真正能找到并實現(xiàn)商業(yè)模式的團(tuán)隊并不多。目前應(yīng)該深刻思考的一個問題是：人工智能如何能真正的落地。在蘇萌看來，能真正實現(xiàn)人工智能落地的領(lǐng)域只有行業(yè)人工智能和商業(yè)人工智能。

　　百分點集團(tuán)技術(shù)副總裁兼首席架構(gòu)師劉譯璟認(rèn)為，人工智能本身是一個非常綜合的領(lǐng)域，它與哲學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、信息學(xué)、心理學(xué)和生命科學(xué)等學(xué)科都存在著密切關(guān)系。如果人工智能要實現(xiàn)自身發(fā)展，支撐其發(fā)展的底層理論同樣也要得到更新。除了在理論層面進(jìn)行更新外，劉譯璟強調(diào)在技術(shù)層面要建立集中式建模+ 微建模的建模模型，實現(xiàn)云計算與邊緣計算的緊密結(jié)合。

　　在劉譯璟看來，目前在計算能力方面，量子計算將給人工智能帶來新的飛躍。一方面，量子算法可以極大的提高機器學(xué)習(xí)的效率，另一方面，量子物理理論闡述：人的意識與量子計算之間有很大的關(guān)聯(lián)的。正是基于量子理論與意識之間微妙的關(guān)系，量子計算有可能會為人工智能帶來“意識”。現(xiàn)階段，像IBM、Google、微軟這樣的巨頭公司早已經(jīng)開始布局量子計算領(lǐng)域。

　　針對大量的線下實體行業(yè)往往不具備海量數(shù)據(jù)，劉譯璟給出自己的看法，通過建立實用的知識圖譜解決機器學(xué)習(xí)面臨的冷啟動問題。解決冷啟動這一問題是利用人們在該領(lǐng)域中已有的經(jīng)驗和知識，將這些知識“告知”計算機，并讓它利用這些知識解決問題。劉譯璟認(rèn)為，建設(shè)一個實用的知識圖譜，首先需要清晰準(zhǔn)確地梳理已有的知識，然后用實體、屬性、關(guān)系等方式對知識進(jìn)行描述。一旦將知識圖譜建立起來，將不僅為單個企業(yè)，還將為整個行業(yè)、乃至整個世界帶來極大的價值。目前，像 Google、微軟這樣的巨頭已經(jīng)在紛紛建設(shè)自己的知識圖譜。

　　可以預(yù)料到，人工智能的進(jìn)一步發(fā)展一定會依賴于各行各業(yè)知識圖譜的建設(shè)，否則人工智能終將停留在實驗室而無法深入到真實業(yè)務(wù)中。

　　然而，IBM大中華區(qū)副總裁郭繼軍曾經(jīng)表示，并不是每個領(lǐng)域都要實現(xiàn)人工智能商業(yè)化，首先要找到適合運用人工智能的領(lǐng)域。人工智能的商業(yè)應(yīng)用勢必會在傳統(tǒng)的線下行業(yè)得到運用，甚至是更加聚焦的垂直行業(yè)里面。但是，在這些行業(yè)里面，數(shù)據(jù)往往都是很少量的，沒有大量的LG數(shù)據(jù)以及用戶行為數(shù)據(jù)。通過人工智能，在行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，形成一套新的、完整的知識體系，從而幫助這些企業(yè)進(jìn)行決策。

　　在郭繼軍看來，找到合適的領(lǐng)域之后，最為重要一點便是解決如何提高數(shù)據(jù)挖掘能力的難題。大數(shù)據(jù)是企業(yè)能否實現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵性因素。在深度學(xué)習(xí)之前，可能因為算力的原因，沒有辦法理解和洞察企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但是基于深度學(xué)習(xí)的人工智能現(xiàn)在具備這樣的能力。所以對于現(xiàn)階段的人工智能來講，不是懼怕數(shù)據(jù)太多，而是怕沒有數(shù)據(jù)可進(jìn)行分析。

　　三、究竟我國的人工智能商業(yè)化還要多久?

　　在此前發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告中似乎能找到答案，報告指出，雖然目前中國AI企業(yè)增勢并不明朗，但根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)量會上揚到30家以上，預(yù)期融資累計量將會達(dá)到900-1000億人民幣。

　　日前，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》的頒發(fā)，確立了“三步走”目標(biāo)：到2020年人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平同步;到2025年人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破、技術(shù)與應(yīng)用部分達(dá)到世界領(lǐng)先水平;到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。《規(guī)劃》從國家層面對人工智能進(jìn)行系統(tǒng)布局，部署構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢。

　　這樣看來，到2025年，人工智能的部分應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化運作，到2030年，人工智能的總體應(yīng)用將實現(xiàn)更為廣泛的商用。由此看來，人工智能商業(yè)化已經(jīng)處于陣痛期，人工智能的商業(yè)化運作，產(chǎn)業(yè)化運營已經(jīng)離我們不遠(yuǎn)了。