2016年3月，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石后，“AI（人工智能）”这一概念，便被大量聚焦在闪光灯之下，让全世界的人看到了它的影响力。
而早在人工智能成为全民口中热词以前，中国企业便已察觉商机。这两年来，人工智能初创企业大量涌现，巨头公司动作频繁，资本也热情跟进。
据艾媒咨询 (iiMedia Research)数据显示，通过对中国168家以人工智能为驱动技术或业务的非上市公司的信息整理，其中，34.5%的人工智能创业公司于2015年成立，除此之外，20.8%成立于2014年，2016年成立的人工智能占到了16.7%。其分析师认为，2015年是名副其实的人工智能创业年。
在产业如此快速的发展下，AI元年已至，已是业界共识。在人工智能龙头企业科大讯飞2017半年报发布会的现场上，高级副总裁兼董秘江涛便称，人工智能正在面临前所未有的窗口期机遇，未来3-5年，将确定整个基本格局。
一场由人工智能主宰的科技革.命正在拉开序幕，“AI+”这一产业诉求，将在各行各业孕育变化的种.子。作为推进产业发展的主角，中国企业应该如何把握机遇？让技术走向应用场景，挖掘真正的行业痛点并持续锚定，将会是企业争夺话语权的关键所在。
人工智能是下一个技术红利？
中国发展人工智能已具备天时地利人和。小米雷军曾在全国两.会上说，世界43%的人工智能论文产自中国，而对数学教育的重视，使中国在人工智能领域具有坚实的基础。
可以说，中国具有非常多的人才资源和技术成果，研发实力不可小觑。“在核心源头技术上，我们已经处于国际第一梯队，甚至是在引领技术的发展。”科大讯飞高级副总裁杜兰在接受《世界经理人》采访时说。
麦肯锡研究报告中提到，中国将引领人工智能技术领域，部分中国公司甚至超过了全球知名的竞争对手。在2017年《MIT科技评论》的一份“全球最聪明50家公司”榜单中，我们可以略窥一二。在这份以“拥有真正的创新技术，以及实用又野心勃勃的商业模式”为标准的榜单中，有9家中国公司名列其中，包括科大讯飞（第6位）、腾讯（第8位）、旷视科技（第11位）、大疆（第25位）、富士康（第33位）等。
这些公司在全球范围内的表现亮眼，除了拥有聪明的技术，还有聪明的商业模式。杜兰认为，只有将人工智能的技术快速应用落地，才是发展的硬道理。而从应用场景来讲，中国无疑具有得天独厚的优势。
作为一家专注于为AI项目提供硬件研发服务和资金支持的机构，深创谷投资了很多具有优秀算法的企业。其联合创始人兼首席执行官徐家斌在接受《世界经理人》采访时说道：“中国拥有大量的第二产业资源，为人工智能提供很多应用的机会。而中国人口多、企业多，导致了我们的应用场景会非常丰富。”
人工智能还将为中国制造业的转型带来契机。麦肯锡公司总裁鲍达民发表署名报告《中国人工智能的未来之路》指出：随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎，而人工智能是中国加速生产力发展的一个重要机遇。“在‘中国制造’向‘中国智造’的转型过程中，人工智能扮演了重要的角色。”杜兰补充说。
综上种种，在中国，人工智能的发展受到了高度重视。2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》（以下简称“《规划》”）中明确提出，到2030年，人工智能产业竞争力达到国际领先水平，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。《规划》在政策层面上，将人工智能发展提升到了国家战略高度。
与此同时，中国的企业正在这一领域施展拳脚，在这份入局者名单中，除了专注于人工智能的优秀企业如科大迅飞、思必弛等，还有以BAT为代表的互联网巨头，以及诸多知名企业如华为、京东、滴滴等，在大量的新兴企业中，还不乏独角兽公司的诞生。跨界企业通过研发技术的同时，将人工智能逐渐深入内嵌到企业的各个产品和技术之中。而人工智能企业如科大讯飞、思必驰等，通过多年收集的数据，不断完善AI系统，均在各垂直行业做出不同尝试，其中包括了人脸识别、语音识别、聊天机器人等。
站在时代发展的拐点上，中国在人工智能领域蓄势待发。没有人会怀疑，人工智能，将会是下一个技术红利。
人工智能已超过人的智能？
人工智能是什么？事实上，这个词并非横空出世，其理论曾在二十世纪五六十年代被首次提出。该领域的创始人之一尼尔斯•尼尔森（Nils Nilsson）对人工智能定义是：“对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。”
在麦肯锡报告中的定义是，人工智能依据通用的学习策略，读取海量的“大数据”，并从中发现规律、联系和洞见。其能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。
当时，人工智能被赋予“模拟人类智慧”这一使命，但囿于技术发展，其成果始终无法达到预期，因而随着时间流逝，人工智能便逐渐淡出公众视野。
在漫长的沉寂时间里，人工智能的技术在不断迭代、升级，人们也注意到了它的一些成果。然而，这些技术突破的孤例，仍不足以支撑人工智能的大规模商业化。
直至互联网出现后，在这二十年间的高速发展下，积累了大量需要提.炼和加工的数据，人工智能的技术才有了突飞猛进的进步。“机器和人一样，从某种程度上说，人工智能是靠大数据‘喂养’起来的。就像一个学生，如果不让他去学习、思考、做作业来提高自己的知识水平，他是很难学习到这个知识点的。”杜兰表示。
埃森哲的相关研究报告提到，全球公共云计算市场在2015年已达近700亿美元，近两年云计算的进一步发展，这个量级已经超出了许多人的想象。另一方面，随着更多设备实现互联，全球数据量的年均复合增长率已经高达50%以上。这意味着我们每天在网络上透露的数据，都将为人工智能提供学习的“养料”。
目前人工智能发展到什么程度？杜兰说道：“我们将人工智能分为计算智能、感知智能和认知智能三个领域。计算智能指的是让机器‘能存会算’，即快速计算和记忆存储能力。1996年IBM的超级计算机‘深蓝’击败国际象棋冠军加里•卡斯帕罗夫后，在这一领域，人工智能的计算能力便超过了人类。感知智能则是让机器‘能听会说’，指的是视觉、听觉、触觉等感知能力；人工智能在部分领域超过人类。当前我们面临的最大挑战是来自认知智能，它是指让机器能理解会思考，具有自主学习能力。这一领域，目前科学界还没有获得重大的突破，人工智能认知的能力不及人类。而这也是我们亟待突破的领域。”
在感知智能上，中国有多家智能语音公司，如科大讯飞、百度、搜狗等公司，其机器语音识别的能力表现都相当突出。其中，科大讯飞语音识别技术，可以实时将语音转写成文字，在标准环境下，准确率达到98%，已超过了速记员的准确率。
在认知智能上，中国企业正在不断进行探索和突破。据了解，科大讯飞正在研究的“超脑计划”便是对认知智能的尝试。该计划主要涉及教育领域，其正在进行的国家科技部863重大专项——类人答题机器人项目，计划将让机器人参加高考。未来还会让机器协助老师，为试卷批改打分，甚至是对主观题、论述题等批改打分。
杜兰介绍，在核心技术上，科大讯飞坚持的是源头核心技术创新路径。该公司认为，未来人工智能改变世界有三个要素：核心算法、行业大数据和行业专家。“首先，要有核心算法。基于深度神经网络，科大讯飞已有很多新算法和创新。其次，要有行业大数据，要让机器像人类那样能理解会思考，就必须‘喂’给它海量数据。最后，还要有行业专家。人工智能在各个细分领域的应用创新，需要与行业专家合作，由顶尖专家制定标准，把他们的知识和智慧聚集起来，供机器学习和训练，让机器具备最优秀人类的能力。”
人工智能场景化，机会与泡沫并存？
随着AI支撑技术的不断发展，AI在持续拓展更多的应用场景。纵观AI行业，AI+教育、AI+司法、AI+医疗、AI+金融、AI+驾驶、AI+家居等等，人工智能正在渗透各行各业。
根据艾瑞咨询(iResearch）研究，目前，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的 60% 和 12.5%。在中国，所有和人工智能相关的公司中，71% 专注于开发应用。其余的公司专注算法，其中，55% 的公司研究计算机视觉，13% 研究自然语言处理，9% 致力于基础机器学习。
专注于计算机视觉的AI企业商汤科技，利用人工智能的人脸识别功能加上大数据的运用，在各地抓获了上百名的犯罪分子。其在1000+路监控视频中实时检测、跟踪、识别人脸，实现事前、事中和事后的人脸布控和信息挖掘，帮助警.察快速破案。人脸识别技术已经在很多领域得到应用，包括安检、交通安全、支付等等。
同样的，“车脸识别”这一技术也逐渐开始应用。通过车辆外观的一般细节和特殊细节，来获取车辆信息，比如颜色、型号和外观缺损等细节，均可判断并记录特定的信息，即同型号、同颜色的车辆，通过车脸识别技术，能够判定出车辆的不同车主。
众多AI企业在不同的细分和应用领域建立商业模式。据麦肯锡预计，2025 年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。未来人工智能相关技术的发展，将全面渗透金融、医疗、安防、零售、制造业等传统产业，市场前景十分广阔。
然而，机会很多，也有泡沫。通过AI技术赋能各种产品和业务，并切实提高场景效率的企业才真正具有价值，否则，看似机会在前，实则泡沫暗藏。
“人工智能最大的坑，我觉得是撬不动。需求不错，技术不错，甚至产品也不错，比对手都好，但就是没有好到足够好，没有好到能彻底解决用户需求、改变行业格局。”百度风投CEO刘维曾提到。
对此，徐家斌建议，企业可以寻找垂直领域和细分场景为突破口。一是找到行业痛点和客户的需求，二是要有典型的应用场景和具体目标客户。
“未来AI产业应该不是一统的游戏，更多是各自有各自的应用场景和实现路径，各自有各自的发展，是互相印证、彼此促进的关系。”徐家斌说。
图 / 杜兰、徐家斌
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