人工智能热潮：美国技术领先 中国擅长商业化

　　“只要不太急于求成，持之以恒地投入，中国的人工智能产业相当值得期待。”芮勇说。

　　挤出泡沫

　　马云在一次内部讲话中强调：“全球都在讲人工智能，到了风口浪尖，在创新面前，没有第二只有第一，创新落伍了，你就输了。”

　　焦虑的不仅是BAT，华为公司创始人任正非5月30日在全国科技创新大会上发言提到，“未来二三十年人类社会将演变成一个智能社会，其深度和广度我们还想象不到。如果不能坚持创新，迟早会被颠覆。”

　　开放趋势之下，人工智能也注定不是一场巨头间的战争。

　　市场调研机构CBInsights的统计数据显示，2014年风险资本对人工智能的投资增长302%，达到3.09亿美元。

　　中国人工智能领域已有近百家创业公司，65家获得投资，共计29.1亿元人民币，其中旷视科技、优必选、云知声、SenseTime四家公司登上艾瑞独角兽榜单。

　　更多初创公司只是打上了人工智能的标签。它们本质上是用国际开源的平台，用数据训练一两个模型，甚至照搬国际模型，这其实潜含危险，最大的风险是产品严重同质化，尤其在人脸识别、语音识别等成熟领域，这些公司的产品没有突破性创新，根本没有继续走下去或被收购的价值。

　　姚星常常为投资人鉴定真伪人工智能公司。他说，辨识伪人工智能公司有两个关键点：一是这家公司所采用的技术是否是最新、最前沿的技术，如果不是，则是用人工智能概念包装的伪人工智能。

　　其二，这家公司的技术和业务是否具备可扩展性？若否，则是采用部分机器学习算法或浅层人工智能技术的商业公司，而非真正的人工智能公司。

　　iPIN是一家拥有文本认知智能技术的公司，从去年开始，iPIN收到了不少投资机构的投资意向，该公司创始人兼CEO杨洋告诉记者，到目前为止，他还没有遇到真正有能力鉴别人工智能技术水平的投资机构。

　　“这对于做伪人工智能的公司绝对是一个好消息。”杨洋调侃说。

　　危险在于，就算是一些初创时期确实手握人工智能独特技术和商业模式的公司，也在资本的胁迫下慢慢走形。

　　在资本的压力之下，一些人工智能创业公司开始过早商业化，研发投入逐步降低，人员结构也发生变化，销售开始主导公司，最终技术公司变成营销公司，失去了被并购的价值。

　　投资人工智能公司，需要专业技术知识和长线投资眼光。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期。这些都属于5年-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件（如神经元芯片等）属于10年以后才能普及的技术，但该技术可能还没研发成熟就被淘汰了。

　　需要在这一轮变革中保持耐心和恒心的还有政府和高校。人工智能涉及计算机科学、生物学、社会学、哲学、材料学、工程学等多个学科，中国高校基础学科的研究能力无法被充分利用，体制内缺乏一套产学研流畅对接的机制。这导致中国高校在这次产业变革中严重缺位。从美国的经验来看，正是其从法律、机制上保证了产学研的平滑转换，才令美国在这一轮的人工智能研究中占据上风。

　　一些乐观的投资人认为，技术发展本身就是驱逐泡沫的手段，“不用很长，一年或一年半的时间，很多真实情况就会暴露出来，泡沫也将逐渐散去”。