兩年前，一場圍棋的人機大戰(zhàn)掀動了人工智能的熱潮，各類AI創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍般涌現(xiàn)，資本紛紛加碼，深度學習、神經網絡等概念炙手可熱。然而，除了人臉識別、語音智能之外，人工智能帶來的驚喜與公眾的期待還有相當距離，以致于有人問：“光會下棋的機器人有用嗎?”
此前，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復曾談過這個問題。他將人工智能的發(fā)展大致分成了四個階段，分別是互聯(lián)網智能化、商業(yè)智能化、實體世界智能化和自主智能化。他說，每一波浪潮都以不同方式利用人工智能的力量，顛覆不同產業(yè)，讓人工智能更深層地融入人們的生活，而現(xiàn)在，人工智能領域顯然還存在著大量技術瓶頸。
“今天的AI解決了很多問題，但是，這些問題在行業(yè)內部可能根本就不是最重要價值鏈條上的一環(huán)，AI做的僅是錦上添花的事，重要價值鏈條的問題可能目前的AI技術還是解決不了?！眲?chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛進一步補充。
“容易摘的果子都摘完了”
在談及人工智能的發(fā)展時，數據是繞不過去的話題，被稱為AI發(fā)展的“石油”。天風證券副總裁趙曉光曾言：“未來所有的競爭就是圍繞四個字：精準數據，得數據者得天下。”
在趙曉光看來，人工智能首先要有數據，智能手機通過各種傳感器拿到了海量的數據，所以才有了整個ToC領域(面向消費者領域)的軟件產業(yè)化和IT產業(yè)的發(fā)展。他認為，未來整個信息產業(yè)所有的創(chuàng)新都會圍繞怎么拿到數據、怎么處理數據、怎么轉化和輸出數據等三個維度展開。
中國擁有海量的數據，也正是因此，中國企業(yè)發(fā)展人工智能的路徑基本依賴機器對于數據的學習，例如流程廣告預測、商品推薦、語音識別、人臉識別等。在行業(yè)發(fā)展早期，基于數據學習的發(fā)展十分迅猛，“這些果子特別容易摘，因為只要把AI用起來計算總結，就能得到結果。”王詠剛說。
王詠剛把現(xiàn)階段的AI稱為人工智能1.0階段，“從1.0到2.0，AI的角色是從科研轉變至商業(yè)賦能?！彼硎?，人工智能剛開始是以一個科技創(chuàng)新為主的形態(tài)出現(xiàn)的，那時候科學家、技術人員會是人工智能行業(yè)的主導，在海量數據的練習中，人工智能取得了非?？焖俚陌l(fā)展和重要的商業(yè)成果。
“而下一步人工智能想真正發(fā)揮作用，就必須向著各個行業(yè)、各個領域逐步深入發(fā)展?！蓖踉亜傉f，這個深入發(fā)展不僅僅是需要科技創(chuàng)新，還需要人工智能技術和每一個行業(yè)的領域知識，以及每個行業(yè)的業(yè)務流程緊密結合，這才能真正提高行業(yè)效率、降低行業(yè)成本?！八訟I賦能，必須進入到行業(yè)中去，必須進入到業(yè)務中去。”
“深耕需要大家一起努力”
2018年，人工智能領域經歷了一波“擠泡沫”的過程，不少AI創(chuàng)業(yè)公司的估值下降了20%30%，甚至直接被行業(yè)淘汰。據《2018中國人工智能投資市場研究報告》顯示，2012年至2018年上半年，中國共有580家企業(yè)獲得投資，而成功融資四輪以上的企業(yè)僅占1成左右。留下來的企業(yè)大都在探索和行業(yè)的深度融合問題，但目前來看，成效并不顯著。
對此，王詠剛也表示，從單純的科技創(chuàng)新到人工智能商業(yè)賦能是一個必然的發(fā)展道路，因為任何單純的科技創(chuàng)新都沒辦法支撐一個更大規(guī)模的產業(yè)級應用。不過他也指出，在這條路上，最大的挑戰(zhàn)就是核心的人工智能人才對行業(yè)里的場景和業(yè)務流程并不熟悉。
“經常會發(fā)現(xiàn)我們很多的人工智能公司送到行業(yè)里面適用的人工智能產品，看上去非常酷，在科技上可以拿到各種比賽的第一名，但是并不能解決行業(yè)最關注的效率問題?！蓖踉亜傉f。
中國科學院秘書長鄧麥村也表示，人工智能的前沿技術成果和產業(yè)實際需求之間需要紐帶來連接，只有通過創(chuàng)新鏈、產業(yè)鏈和資本鏈的三點聯(lián)動，才有利于技術與產業(yè)的雙向助力。
為此，在投資AI領域創(chuàng)業(yè)項目的基礎上，創(chuàng)新工場成立了人工智能工程院，并于近日扎根粵港澳大灣區(qū)，將新募集的第三期25億元人民幣資金加碼AI、大數據等賽道，探索AI落地場景?！百Y本能夠為人工智能產業(yè)發(fā)展注入強勁動力，資本與技術有機結合、進而使產業(yè)落地為商業(yè)機會，是產業(yè)高速發(fā)展的最強路徑。”王詠剛希望借助資本的力量，讓這種結合更快、更深地進行。
“實際上，從科研實驗室中走出來的深度學習、遷移學習、強化學習等技術已經開始深入到金融、零售、交通等具體的行業(yè)領域，并與行業(yè)需求緊密結合，但這些結合尚處于早期初淺階段?！蓖踉亜傉f，“在人工智能技術跨過‘最容易摘的果子’階段之后，深耕需要大家一起努力?！?/span>
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