近日，英特爾宣布將收購人工智能初創(chuàng)企業(yè)NervanaSystems，另一科技巨頭蘋果也表示將收購人工智能公司Turi。在近一年里，360人工智能研究院、搜狗“清華大學天工智能計算研究院”等多家企業(yè)相繼成立。從硅谷到中國，人工智能技術成為科技企業(yè)熱衷開掘的對象。

這波熱潮下，深居實驗室的人工智能技術，也隨著科技公司的產(chǎn)品和服務越來越多地進入大眾日常生活。這背后是技術的進步和資本的助力。那么，過去的60年里在高峰和低谷間反復游走的人工智能技術能否就此獲取長久的生命力？

巨頭搶灘

今年3月，AlphaGo與李世石的人機大戰(zhàn)讓人工智能快速進入大眾視野。這場啟蒙性的對弈背后，是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場——BBC預測，2020年全球人工智能市場規(guī)模將達1190億元人民幣。

事實上，巨頭的布局早已開始。從2011年開始，大數(shù)據(jù)、深度學習算法和計算資源的成熟令人工智能技術實現(xiàn)飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)一邊在整合自身的技術資源，形成體系和重點；另一廂則加快對相關公司的收購與合作步伐，試圖把握風口，成為產(chǎn)業(yè)變革中的下一個的巨擘。

國內(nèi)企業(yè)中，百度無疑是入局最早、投入最大的一家。百度大腦目前正在金融、汽車、醫(yī)療等諸多領域加速商業(yè)化，例如百度外賣通過人工智能技術進行物流調(diào)動，提升物流效率；百度地圖80%的數(shù)據(jù)采集和處理工作由機器完成，提升更新及時性、降低采集成本；百度金融可以快速地實現(xiàn)征信升級，實現(xiàn)“秒放”貸款。李彥宏稱，人工智能的“井噴式”創(chuàng)新，將推動互聯(lián)網(wǎng)進入第三幕，并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。

更多的企業(yè)沒有百度整合資源的系統(tǒng)布局，而是選擇從業(yè)務需求出發(fā)，逐漸拓展。以騰訊為例，騰訊優(yōu)圖實驗室總監(jiān)黃飛躍介紹，騰訊的技術更多輔助公司內(nèi)部的產(chǎn)品以及騰訊生態(tài)內(nèi)的企業(yè)，目前支持了騰訊QQ空間、QQ音樂、微眾銀行等50個以上的業(yè)務。

黃飛躍告訴記者，目前，優(yōu)圖實驗室分為圖像、人臉、音頻語音幾塊業(yè)務，有自研儲備技術支持固定業(yè)務，比如人臉識別技術長期支持微眾銀行的遠程人臉識別；同時，優(yōu)圖實驗室會深研跟進技術，尋找更多業(yè)務場景拓展技術外延；再者，團隊會在大范疇里尋找更多技術點，比如圖像識別最開始進行場景和標簽識別，后來通過與公司信息安全部達成合作，開始進行色情標志、營業(yè)執(zhí)照和身份證的識別等。

“騰訊生態(tài)比較大，有更多的場景可供發(fā)掘，是有先天的優(yōu)勢的。隸屬SNG（社交網(wǎng)絡事業(yè)群）的團隊最初定位于幫助qq空間提升體驗、提高用戶活躍度和留存率，逐漸做大后，發(fā)現(xiàn)公司有很多實用需求，在這個過程中又進一步提煉了技術，并通過優(yōu)圖開放平臺和騰訊云對外輸出。”黃飛躍表示。

同時，黃飛躍也指出了目前技術研發(fā)的尷尬——人工智能技術大多不能脫離現(xiàn)有的業(yè)務和產(chǎn)品而存在，只能作為補充和輔助，很難支撐獨立業(yè)務，也很難找到好的商業(yè)模式。

無獨有偶。華為諾亞方舟實驗室首席科學家李航也表示，目前已經(jīng)有很多相關成熟的技術，當務之急是需要找到應用場景和結(jié)合點。

李航告訴記者，實驗室做出來的東西是比較理想的環(huán)境下的結(jié)果，應用到實際產(chǎn)品中時，工程上有很多問題要解決，而這個周期是漫長的。目前，成立四年的諾亞方舟實驗室圍繞華為三個事業(yè)部的產(chǎn)品做研發(fā)，大致包括基于數(shù)據(jù)挖掘的智能通訊網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)、智能手機等。

在資本催化之下，相關創(chuàng)業(yè)公司也雨后春筍般涌現(xiàn)，語音識別、圖像識別、機器人與無人駕駛等技術相繼進入大眾視野。目前為止，人工智能商業(yè)化的主要方向大概包括：自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（圖像識別）、機器與機器人等。這些技術主要的應用場景有搜索、機器人、自動駕駛、移動支付、智能硬件等。

資本泡沫隱現(xiàn)

隨著商業(yè)化的逐步成熟，人工智能似乎也迎來了最好的創(chuàng)業(yè)時代。

據(jù)風險投資數(shù)據(jù)公司CBInsights的報告，2010年，全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)募資約為4500萬美元，2015年，這一數(shù)據(jù)更新為3.1億美元，而2016年一季度交易金額上升至6.02億美元。前兩個季度更是有200多家相關初創(chuàng)企業(yè)獲得了風投資金。不難發(fā)現(xiàn)，大量的資源以及資本正涌入人工智能領域。

今年7月，創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復曾在演講時提到，創(chuàng)新工場在人工智能領域迄今為止已投資近1億美金，2015年投資了Face++、地平線機器人技術、Uisee等25家公司。

在日前舉辦的全球人工智能與機器人峰會上，紫牛基金創(chuàng)始合伙人張泉靈也表示，去年9月成立的紫?；鹉壳盀橹雇顿Y了7個人工智能相關項目，人工智能也是其目前核心關注的領域。

但與此同時，多位投資人在該峰會上坦言，人工智能領域目前存在泡沫。

昆仲資本董事總經(jīng)理姚海波介紹，硅谷的投資一般相對理性，而中國的錢多，投資人也多，大行業(yè)被稀釋了?！斑^去的一年里，硅谷所有基金都在做人工智能的投資，包括國內(nèi)政府基金都在硅谷投人工智能和大數(shù)據(jù)。”當國內(nèi)公司的估值比硅谷同類公司估值高的時候，可以看到風口來了。

聯(lián)想之星執(zhí)行董事劉維表示，一些人工智能領域的高階的人才已經(jīng)動了創(chuàng)業(yè)的決心，風投也已經(jīng)準備好錢了，這個時候，風口之上有非常多典型的泡沫。

松禾資本厲偉也不否認產(chǎn)業(yè)泡沫，但他認為，任何領域在剛開始時都會有泡沫，資金的大量涌入加速了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，最重要的是要把握度的問題?！安灰^度恐懼泡沫。泡沫不夠行業(yè)發(fā)展不起來，泡沫太多了，行業(yè)的發(fā)展也不健康。”

厲偉表示，目前松禾的投資先從應用切入。他認為，人工智能的領域很大，包括底層技術、應用等。底層技術是最重要的，但底層技術需要的投入巨大，光靠VC做不來，需要有國家資金支持。

張泉靈則強調(diào)，除了算法能力，數(shù)據(jù)的使用途徑至關重要。“我堅信AI會成為下沉的基礎設施，這些下沉是通過各種各樣的公司來完成的，創(chuàng)業(yè)公司有希望在細分領域上突破，這一波的創(chuàng)業(yè)機會是隨著人工智能的下沉去找到應用點?！?/p>

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