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2018年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然面臨的三大難題

2017年，人工智能領(lǐng)域在算法、政策、資金等方面已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破，業(yè)界歡欣鼓舞的情形很像1999年年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫時(shí)的情形。展望2018年，偌大的人工智能領(lǐng)域，優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺乏等將成為橫亙在人工智能領(lǐng)域面前的三大難題。

一、資金很多，項(xiàng)目不夠用了

當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險(xiǎn)，主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少，市場對創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望，而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳，泡沫即將出現(xiàn)。

騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告，分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號。一是資金多而項(xiàng)目缺。根據(jù)過往數(shù)據(jù)和2017年上半年的情況預(yù)測，2017年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，數(shù)量在25～30家之間。同時(shí)，美國的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長，最后將穩(wěn)定在1380億～1500億元之間。

2018年，中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù)，但增長速度依然平緩。這段時(shí)期，創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn)，找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。

到2020年，美國AI公司累計(jì)數(shù)量將會超過1200家，累計(jì)融資額將達(dá)到2000億元。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)量會上漲到30家以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會達(dá)到900億～1000億元。

二是周期長而營收難

可以說人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí)，起源于上世紀(jì)80～90年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究方法是由對已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)而來，而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。

2006年，深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項(xiàng)目和技術(shù)，要想獲得消費(fèi)者歡迎，還需要等待相當(dāng)長的時(shí)間。

從投融資趨勢來看，涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2017年中國人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總?cè)谫Y金額近600億元，在政府的鼓勵(lì)和行業(yè)并購中，2018年中國AI的投資額將會持續(xù)大幅增加。

同時(shí)，行業(yè)并購開始加劇。CBInsights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購，為2016年同期的兩倍。2018年，仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時(shí)，中國AI企業(yè)數(shù)量不會同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年呈現(xiàn)緩慢增長趨勢，預(yù)期累計(jì)融資量將會達(dá)到900億～1000億元，而新增公司數(shù)量僅會上漲到30家左右。

資金多而項(xiàng)目缺，周期長而營收難，項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)非常相似。

三、事情很多，人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在很熱門，目前的困境是缺乏專家，一個(gè)博士生大概需要五年的培養(yǎng)時(shí)間，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學(xué)習(xí)，這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴(yán)峻。

人工智能競爭的根本就是爭奪頂級人才。據(jù)說世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過50人，因此科技巨頭們紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。

作為國家未來的發(fā)展方向，AI技術(shù)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用，而AI技術(shù)的研發(fā)、落地與推廣離不開各領(lǐng)域頂級人才的通力協(xié)作。在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中，AI頂級人才的領(lǐng)軍作用尤為重要，他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。然而，中國人工智能領(lǐng)域人才極為欠缺。

據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人，遠(yuǎn)不能滿足我國市場百萬級的AI人才需求量。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，我國人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層（芯片／處理器、傳感器等）、技術(shù)層（自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)／深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人等）和應(yīng)用層（語音識別、人臉識別）等組成，目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問題。一是產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲備薄弱，尤其是處理器／芯片和AI技術(shù)平臺上人才缺乏，會嚴(yán)重削弱中國在國際上的競爭力。

二是供求嚴(yán)重失衡，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。過去三年中，我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位，如算法工程師，供應(yīng)增幅達(dá)到150％以上。盡管增長如此高速，但是由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。人才不足，是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。

近幾年來，Google不斷收購AI領(lǐng)域公司最主要目的是“搶購”一批世界上一流的專家，在一個(gè)迅速成長的人工智能領(lǐng)域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也在相機(jī)而動(dòng)。2018年，人才饑渴癥不會得到緩解。

四、場景很多，路不好走了

梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件可以發(fā)現(xiàn)，醫(yī)療、金融、無人駕駛等三大熱點(diǎn)在吊足了公眾胃口的同時(shí)，尚有疑問待解。

一是AI醫(yī)療的變革信號在哪里？

2017年的每個(gè)月中，都有VC流入AI＋醫(yī)療領(lǐng)域，國內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計(jì)融資額已超過180億元。

科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形，IBMWaston已應(yīng)用于臨床診斷和治療，2016年就已進(jìn)入中國在多家醫(yī)院推廣。阿里健康重點(diǎn)打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺；騰訊在2017年8月推出騰訊覓影，可輔助醫(yī)生對食管癌進(jìn)行篩查。圖瑪深維2017年11月獲投2億元，正在把深度學(xué)習(xí)引入到計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中；晶泰科技（XtalPi）近期也融資1500萬美元，用于開發(fā)新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù)，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。

遺憾的是，盡管政府亮起綠燈，企業(yè)投了人力、財(cái)力，但人工智能卻并沒有在醫(yī)療領(lǐng)域推出爆發(fā)式應(yīng)用。原因在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù)，而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘，在保障健康的同時(shí)又保障數(shù)據(jù)安全性？這將是推動(dòng)智能醫(yī)療快速發(fā)展中需要解決的問題。

二是AI如何深層次地撬動(dòng)金融？

與智能醫(yī)療一樣面臨數(shù)據(jù)問題的還有金融領(lǐng)域，大量的可信度較高的數(shù)據(jù)掌握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出這些數(shù)據(jù)以推動(dòng)金融科技的創(chuàng)新，是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。

當(dāng)前，應(yīng)用人臉識別、指紋識別技術(shù)作為驗(yàn)證客戶身份、遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付的方案，已經(jīng)發(fā)展成熟，正在逐步推廣。

如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶和深挖客戶潛在需求的技術(shù)也已較為成熟，而數(shù)據(jù)源的問題亟待解決。

美國科技公司FutureAdvisor最早研制出“機(jī)器人理財(cái)顧問”。隨后，此類機(jī)器人理財(cái)顧問迅速風(fēng)靡全球。

2017年智能投股曾被視為是下一個(gè)風(fēng)口。但是，機(jī)器人炒股的結(jié)果是賠了。

三是智能汽車究竟何時(shí)上市？

無人駕駛汽車被稱為“四輪機(jī)器人”，但其發(fā)展何時(shí)會像智能手機(jī)一般人手一部、徹底顛覆傳統(tǒng)手機(jī)進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)變革？這個(gè)問題仍然沒有答案。

2017年，汽車行業(yè)內(nèi)智能造車勢力動(dòng)作不斷，其中一部分已陸續(xù)交出答卷，讓產(chǎn)品接受市場的檢驗(yàn)，而另一部分仍在“溫室”中培養(yǎng)，等待結(jié)果。所以稱之為“溫室”，是因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)都對其予以厚望，尤其是在投融資上，雖然投資事件數(shù)不多，但金額已達(dá)234億元。

百度宣布開放阿波羅平臺；阿里巴巴與上汽集團(tuán)等傳統(tǒng)車企展開合作；騰訊成功入股特斯拉成為第五大股東，領(lǐng)投入股的蔚來汽車的首款純電動(dòng)產(chǎn)品已正式上市。

時(shí)間正在跟我們賽跑。2017年12月20日，一支百度Apollo無人車車隊(duì)，在雄安新區(qū)測試開跑。2018年年初，北京順義區(qū)無人駕駛試運(yùn)營基地正式啟動(dòng)，成為北京出臺國內(nèi)首部自動(dòng)駕駛新規(guī)以來，該市首個(gè)開展無人駕駛試運(yùn)營的區(qū)域。2018年，哪輛無人汽車會上路？行業(yè)和消費(fèi)者都在拭目以待。

回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破滅，很多人依然覺得不可思議。那時(shí)候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)ISP與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容ICP等均在爆發(fā)，常有一日不見如隔三秋的感嘆。

2000年4月，納斯達(dá)克指數(shù)一路狂飆突進(jìn)到歷史頂點(diǎn)，5400多點(diǎn)。但不幸泡沫破裂，資本市場崩盤。納斯達(dá)克指數(shù)迅速滑落。寒冬持續(xù)了3年時(shí)間，才慢慢回暖。

如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展，與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。

產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán)，肩負(fù)國家戰(zhàn)略的重任，高度依賴資本市場渠道，輿論高度爆炒，從業(yè)者無不都是“三高”社會精英。

但美中不足的是，上市的產(chǎn)品卻體驗(yàn)欠佳，應(yīng)用場景略顯不足，魚目混珠的項(xiàng)目時(shí)有出現(xiàn)，泡沫的感覺越來越強(qiáng)。無論是政府還是企業(yè)，大家都應(yīng)該對未來的風(fēng)險(xiǎn)加以防范。