人工智能商業(yè)化還要多久？

一直以來(lái)，人工智能都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)。伴隨AlphaGo先后兩次戰勝?lài)褰绻谲娎钍朗?、柯潔二人，人工智能便進(jìn)入到“暖春”階段?，F階段，在人工智能領(lǐng)域，百度、谷歌、蘋(píng)果、微軟、Facebook、IBM、英特爾等國內外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加注資金，對應用更為廣泛的人工智能產(chǎn)品進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

伴隨數據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(yǔ)音識別、自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習等人工智能技術(shù)正逐步從實(shí)驗室走向應用化和產(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(zhù)另外一個(gè)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)展規劃——《新一代人工智能發(fā)展規劃》?！兑巹潯穼θ斯ぶ悄艿陌l(fā)展進(jìn)行了戰略性部署，確立了“三步走”的目標?！兑巹潯分赋?，到2030年，我國人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(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(huì )上，工業(yè)和信息化部部長(cháng)苗圩曾表示，新興科技產(chǎn)業(yè)應加強關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)突破，加快人工智能、虛擬現實(shí)等技術(shù)的研發(fā)和商用。

由此可見(jiàn)，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(shí)現商業(yè)場(chǎng)景的應用？如何使人工智能成為我國經(jīng)濟發(fā)展的又一驅動(dòng)力？日益成為越來(lái)越多工商企業(yè)界甚至是政府所關(guān)注的焦點(diǎn)。

一、人工智能的近憂(yōu)——商業(yè)價(jià)值沒(méi)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(jiàn)得，人工智能的商業(yè)價(jià)值并未充分體現。

1、技術(shù)驅動(dòng)人工智能熱潮再襲

無(wú)論是語(yǔ)音識別還是圖像識別，亦或是AlphaGo的出現，現階段的人工智能確實(shí)取得了飛速發(fā)展，實(shí)質(zhì)上這是技術(shù)驅動(dòng)的結果，并不是商業(yè)驅動(dòng)，甚至談不上人工智能商業(yè)化。為什么說(shuō)是技術(shù)驅動(dòng)？

首先是大數據時(shí)代的到來(lái)。數據極大的增多，是人工智能再一次賺足人眼球的重要原因。究其根本，數據的增多得益于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展；再者就是整個(gè)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)習廣泛運用于人工智能。在80年代，人們就開(kāi)始提及深度學(xué)習。然而，在當時(shí)的條件，沒(méi)有充足的數據以及高效的算力支撐，深度學(xué)習根本無(wú)法開(kāi)展，因此，深度學(xué)習并不能完全作用于人工智能。從目前來(lái)看，人工智能只是單純地實(shí)現了技術(shù)的驅動(dòng)。

2、人工智能尚未充分滿(mǎn)足客戶(hù)需求

從客戶(hù)需求角度來(lái)講，實(shí)際上，人工智能并沒(méi)有完全的、充分的滿(mǎn)足客戶(hù)需求?，F階段，用戶(hù)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(mǎn)足用戶(hù)需求。例如：在語(yǔ)音交互方面，用戶(hù)要想實(shí)現語(yǔ)音喚醒，操作起來(lái)還是比較困難的。而且，人工智能并沒(méi)有解決在遠距離上實(shí)現語(yǔ)音識別功能的問(wèn)題。

而且，從目前的幾個(gè)典型應用場(chǎng)景來(lái)看，諸如：機器翻譯、語(yǔ)音助手以及身份識別，并沒(méi)有滿(mǎn)足用戶(hù)需求。實(shí)際的客戶(hù)需求并沒(méi)有得到完全的、充分的滿(mǎn)足，這也就意味著(zhù)人工智能技術(shù)本身沒(méi)有得到商業(yè)認可。

3、新的商業(yè)模式?jīng)]有出現

實(shí)際上，人工智能并沒(méi)有帶來(lái)新的商業(yè)模式，主要體現在兩個(gè)方面：

一方面是指現有的人工智能技術(shù)是一種優(yōu)化，主要是在業(yè)務(wù)層面的優(yōu)化。換句話(huà)講，一旦失去人工智能這種技術(shù)，公司不會(huì )受到任何影響，公司的業(yè)務(wù)還能繼續進(jìn)行運作，企業(yè)的商業(yè)模式也不會(huì )遭受威脅。從目前整個(gè)商業(yè)層面來(lái)看，至今沒(méi)有出現因為離開(kāi)了人工智能，企業(yè)的商業(yè)模式受到極大挑戰的案例。

另外一個(gè)層面是說(shuō)，人工智能團隊在企業(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(mén)，而不是獨立的業(yè)務(wù)部門(mén)。這一點(diǎn)也就說(shuō)明了由于人工智能而單獨存在的商業(yè)模式并沒(méi)有出現。

4、人工智能技術(shù)應用領(lǐng)域狹窄

據統計，目前覆蓋全球的62個(gè)國家的近千家人工智能公司，人工智能應用場(chǎng)景僅僅包含語(yǔ)音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語(yǔ)音翻譯、智能機器人和智能汽車(chē)等十余個(gè)產(chǎn)業(yè)。由此可見(jiàn)，整個(gè)人工智能的應用領(lǐng)域還是比較狹窄、狹隘的。

就目前應用領(lǐng)域來(lái)講，人工智能廣泛應用于機器翻譯、智能控制、專(zhuān)家系統、機器人學(xué)、語(yǔ)言和圖像理解、遺傳編程機器人工廠(chǎng)、自動(dòng)程序設計、航天應用、龐大的信息處理、儲存與管理、執行化合生命體無(wú)法執行的或復雜或規模龐大的任務(wù)等方面。比如，人臉識別技術(shù)現在開(kāi)始逐步應用，并且主要運用在安防領(lǐng)域。當然，我們也看到了人工智能在醫療、教育、娛樂(lè )等方面的做了一些嘗試，但其開(kāi)發(fā)的廣度和深度還是有待拓展的。

而在大量的線(xiàn)下實(shí)體行業(yè)中，人工智能技術(shù)并沒(méi)有得到充分的應用。因為在這些行業(yè)里面，數據往往都是很少量的，沒(méi)有大量的用戶(hù)行為數據。沒(méi)有大量數據的支撐，就很難實(shí)現人工智能技術(shù)層面的應用。然而，沒(méi)有應用場(chǎng)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(chǎng)景應用才具有生命力。

當然，人工智能的商業(yè)化不是一蹴而就的，它的實(shí)現是需要一個(gè)過(guò)程的，需要企業(yè)把人工智能真正地應用到商業(yè)環(huán)境里面去。人工智能可以通過(guò)技術(shù)支撐不斷發(fā)展，拓展更多的應用場(chǎng)景，應用到更多的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，而多樣化的應用場(chǎng)景、廣大的市場(chǎng)需求又反過(guò)來(lái)驅動(dòng)支撐技術(shù)，從而帶動(dòng)整個(gè)人工智能行業(yè)的可持續發(fā)展。

二、人工智能怎樣才能真正落地？

百分點(diǎn)集團董事長(cháng)蘇萌認為，目前人工智能領(lǐng)域的火爆，與3年前大數據火爆場(chǎng)景似乎同出一轍。他表示，盡管現在在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)團隊越來(lái)越多，但真正能找到并實(shí)現商業(yè)模式的團隊并不多。目前應該深刻思考的一個(gè)問(wèn)題是：人工智能如何能真正的落地。在蘇萌看來(lái)，能真正實(shí)現人工智能落地的領(lǐng)域只有行業(yè)人工智能和商業(yè)人工智能。

百分點(diǎn)集團技術(shù)副總裁兼首席架構師劉譯璟認為，人工智能本身是一個(gè)非常綜合的領(lǐng)域，它與哲學(xué)、數學(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(zhù)密切關(guān)系。如果人工智能要實(shí)現自身發(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，劉譯璟強調在技術(shù)層面要建立集中式建模+微建模的建模模型，實(shí)現云計算與邊緣計算的緊密結合。

在劉譯璟看來(lái)，目前在計算能力方面，量子計算將給人工智能帶來(lái)新的飛躍。一方面，量子算法可以極大的提高機器學(xué)習的效率，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(huì )為人工智能帶來(lái)“意識”?，F階段，像IBM、Google、微軟這樣的巨頭公司早已經(jīng)開(kāi)始布局量子計算領(lǐng)域。

針對大量的線(xiàn)下實(shí)體行業(yè)往往不具備海量數據，劉譯璟給出自己的看法，通過(guò)建立實(shí)用的知識圖譜解決機器學(xué)習面臨的冷啟動(dòng)問(wèn)題。解決冷啟動(dòng)這一問(wèn)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(wèn)題。劉譯璟認為，建設一個(gè)實(shí)用的知識圖譜，首先需要清晰準確地梳理已有的知識，然后用實(shí)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(lái)，將不僅為單個(gè)企業(yè)，還將為整個(gè)行業(yè)、乃至整個(gè)世界帶來(lái)極大的價(jià)值。目前，像Google、微軟這樣的巨頭已經(jīng)在紛紛建設自己的知識圖譜。

可以預料到，人工智能的進(jìn)一步發(fā)展一定會(huì )依賴(lài)于各行各業(yè)知識圖譜的建設，否則人工智能終將停留在實(shí)驗室而無(wú)法深入到真實(shí)業(yè)務(wù)中。

然而，IBM大中華區副總裁郭繼軍曾經(jīng)表示，并不是每個(gè)領(lǐng)域都要實(shí)現人工智能商業(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)應用勢必會(huì )在傳統的線(xiàn)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，數據往往都是很少量的，沒(méi)有大量的LG數據以及用戶(hù)行為數據。通過(guò)人工智能，在行業(yè)領(lǐng)域內，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(lái)，找到合適的領(lǐng)域之后，最為重要一點(diǎn)便是解決如何提高數據挖掘能力的難題。大數據是企業(yè)能否實(shí)現人工智能的關(guān)鍵性因素。在深度學(xué)習之前，可能因為算力的原因，沒(méi)有辦法理解和洞察企業(yè)的非結構化數據，但是基于深度學(xué)習的人工智能現在具備這樣的能力。所以對于現階段的人工智能來(lái)講，不是懼怕數據太多，而是怕沒(méi)有數據可進(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，但根據行業(yè)發(fā)展周期來(lái)計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì )在2018年回暖，新增公司數量會(huì )上揚到30家以上，預期融資累計量將會(huì )達到900-1000億人民幣。

日前，《新一代人工智能發(fā)展規劃的通知》的頒發(fā)，確立了“三步走”目標：到2020年人工智能總體技術(shù)和應用與世界先進(jìn)水平同步；到2025年人工智能基礎理論實(shí)現重大突破、技術(shù)與應用部分達到世界領(lǐng)先水平；到2030年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng )新中心?！兑巹潯窂膰覍用鎸θ斯ぶ悄苓M(jìn)行系統布局，部署構筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢。

這樣看來(lái)，到2025年，人工智能的部分應用領(lǐng)域將實(shí)現商業(yè)化運作，到2030年，人工智能的總體應用將實(shí)現更為廣泛的商用。由此看來(lái)，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(yíng)已經(jīng)離我們不遠了。