人工智慧的價值一定在於進攻，而非防禦
作者｜極客邦CEO霍泰穩
編輯｜Emily
AI 前線導讀：2018 年 1 月 13 日，以「助力人工智慧落地」為主題的 AICon 全球人工智慧與機器學習技術大會在北京國際會議中心召開，主辦方極客邦科技 CEO 霍泰穩在大會開場帶來題為《人工智慧的行業趨勢和洞見》的主題演講，內容涵蓋行業應用分析、人才情況、政府政策、代碼趨勢以及產業發展。AI 前線直擊現場，在演講結束的第一時間為各位讀者帶來演講的全文。
更多乾貨內容請關注微信公眾號「AI 前線」，（ID：ai-front）
如月之恆，如日之升。
從 1956 年在達特茅斯召開的學術會議開始，人工智慧發展到今天已經走過了整整一個甲子，我想這中間已有數不清的浮沉和起落，也有很多說不清道不完的故事。而此時此刻，人工智慧這位『花甲老人』卻再一次以全新的面貌回歸到大眾視野，站在了浪潮之巔。
不管是 10 年前興起的移動互聯網，還是 5 年前開始火熱的雲計算，我認為他們對於人類社會的影響都遠遠不如人工智慧，因為 AI 可以滲透和影響的行業真的是太多太多了。
有人說，隨著計算能力和數據能力的不斷夯實，人工智慧的發展將會迎來新的拐點。也有人說，人工智慧就像是當年工業革命中，電燈對於人類的影響一樣，必將深刻和深遠。
回望過去的一年，不管是在國家層面，還是在媒體圈，亦或是產業與學術界，人工智慧都得到了前所未有的關注。還記得吳恩達的那句名言嗎：一百年前，電可以為很多企業、很多行業帶來巨大的交通通訊和農業網路，今天人工智慧也會為很多企業帶來一樣大的改變。他的這句話一直縈繞在我耳邊，也讓我更為直觀的理解了人工智慧的意義和價值。
今天我也借著這次機會，和大家分享下我看到的過去這一年人工智慧的一些行業趨勢以及我們的洞見。
首先，我們先來看下過去 5 年中，在百度搜索人工智慧和機器學習相關辭彙的趨勢變化。
從趨勢中，我們不難看出來目前整個社會對於人工智慧和機器學習的關注度。所以我們說 2017 年是人工智慧的應用元年，這一點都不為過。前兩天和一位老朋友聊天，他說現在的互聯網公司，出門不談人工智慧，都不好意思說自己是互聯網公司。從我們角度看，過去的一年基本每天都有人工智慧的新聞。
蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、Facebook、騰訊、阿里巴巴等全球市值 TOP20 的公司都發布了自己的人工智慧戰略，也基本都提出「AI First」或者「All in AI」的遠景計劃。
AWS、Azure、阿里雲、騰訊雲、IBM 雲、Oracle 雲這些雲類企業也都在雲計算之上開放了自己的人工智慧能力。今年 4 月馬化騰用幾句話講清楚了在開放能力上，雲計算和人工智慧的關係，他說，雲是數字化升級的基礎設施，而人工智慧則是雲上生長出來的前沿產品，「雲 + 人工智慧」未來或相當於「電 + 計算機」。沿著這個比喻往深想，你會發現確實很貼切，不就是因為有了計算機，才有了互聯網時代嗎？
再聚焦到國內，我們也可以感受到這股人工智慧熱潮。先從招聘的幾個數據來看。這是一個來自拉勾網的數據報告。
人工智慧崗位從發布數量上看，2016 年比 2015 年增長 184.78%,2017 比 2016 增長了 25.85%；從投遞量上看，2016 比 2015 投遞總量增長了 127.16%，2017 比 2016 投遞總量增長了 184.20%。
從 AI 人才入行的學歷統計上看，碩士是 AI 人才的主力軍。
但這並不代表只有碩士及以上學歷才可以進入人工智慧領域，根據拉勾網的數據，AI 人才除了 65.7% 的碩士學歷人群外，佔比第二多的是本科及以下學歷。
從人才的分布情況上看，北京在數量上遙遙領先於其他一線及二三線城市。首都得天獨厚的技術氛圍和政策支持讓更多 AI 從業者選擇在北京進行人工智慧的研究與發展。
而對於人工智慧崗位工作經驗的要求，2016 與 2017 年總體差別不大，仍然以 3~5 年工作經驗的人群為主，5 年以上經驗的從業者仍然屬於少數。
那麼，AI 從業者的薪資水平如何？今年一年，我看到的大部分新聞都是說人工智慧的工程師薪資很高，而且供需嚴重不平衡。但從拉勾的數據，我們可以得出這樣的結論：2017 年，AI 技術人才的招聘需求並沒有想像的那麼旺盛。從圖裡大家可以看出來，2016 年招聘需求增長比較猛烈，但 2017 年的人才投遞增長比較猛烈。什麼意思呢？一句話總結就是：市場的需求會早於人才的反應，這是招聘里的行話，不知道大家是否理解，市場的需求會早於人才的反應。
還有一部分數據，我沒放出來，到時候大家可以看 AI 前線的文章，我們會有這個分析。我和幾個獵頭的朋友也聊了，最後得到這幾點結論：
人才固然重要，但是如果不給人才一片自由生長的沃土，那就是對人才極大的浪費。從剛剛的數據我們也看到了，有那麼多 AI 技術人才選擇了北京，選擇了首都，很重要的一個原因就是北京的政策保障了人工智慧領域人才的成長。
軟銀董事長孫正義曾經說過人工智慧未來將直接決定國家競爭力。普京甚至更直接，他說誰能成為人工智慧領域的領先者，誰就能統治整個世界。而中國政府絕對是全球最早關注人工智慧發展的國家之一。
從 2015 年開始，國務院以及相關部委就相繼發布了多個人工智慧相關的指導意見和行動實施方案，甚至在十九大報告中也有提及。2017 年 12 月 14 日，工業和信息化部又發布了《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》，這一計劃更為具體，其中提到了重點落地領域和重點技術，也列出了三年目標，簡單來說就是希望能夠提速人工智慧產業發展，並且做到世界領先。而在今年 7 月，國務院正式印發的《新一代人工智慧發展規劃》中，也明確指出了新一代人工智慧發展三步走的戰略目標，這基本就是國家在人工智慧領域的規劃藍圖。
大家可以看到，從 2015 年到 2017 年這三年時間，國家相繼發布了多份文件來推動人工智慧產業的發展，特別是 2017 年，多份文件直接以人工智慧作為發文標題，可見其重視程度以及戰略重要性。以最近發布的行動計劃為例，我們可以看到工信部直接列出了 3 年內的行動計劃和行動目標，並且還指出了人工智慧發展的重點領域方向，總體來看，思路清晰，方向明確，接下來要做的就是執行了。
MIT 斯隆管理評論是世界上十大綜合管理類期刊之一，也是世界上頂級商學院的專家進行研究鎖必備的工具。近期，他調研了全球 3000 多位企業的高管和經理人，並分析了他們在人工智慧方面的一些應用情況。
從這張圖中大家可以看到，75% 的決策者都認為人工智慧能夠拓展業務的邊界，84% 的決策者認為人工智慧可以幫助他們保持競爭優勢。
之前有和朋友聊到，很多人會認為人工智慧可以幫助他們節省成本，這話我認為對，但方向錯了。人工智慧的價值一定在於進攻而非防禦。從這個調查中也能看出所以然。
但是理想很豐滿，現實很骨感。就現在這個階段，注意是現在。人工智慧在企業中的應用也才剛剛開始。從上面的數據中我們可以看到，其實只有 5% 的企業在他們的產品或者業務中大規模應用了人工智慧。但是 80% 的企業其實都還沒有真正開始。這也能印證前面我們看到的拉勾的招聘需求的變化，在 2017 年，其實沒有我們想像中的激增。但我也相信，這一輪人工智慧在企業中的普及速度，會遠遠快於上一輪的雲計算。所以我經常在我們內部說，AI 的一切才剛剛開始。
我們再來看看代碼層面的一些分析。GitHub 之前發布了他們 2017 年的數據。
先從語言層面說，我們看到 Python 在過去一年增長迅猛。GitHub 根據過去 12 月提交的 PR 數量來對編程語言進行了排名。2016 年，JavaScript 仍然佔據頭榜。
有意思的是，在 2017 年，Python 已經超過 Java 語言，躍升到了第二位，去年一年增長了 40% 的 PR，這其實也是得益於過去一年人工智慧的發展。
GitHub 還統計了 2017 年最熱門的項目 Topic，我們驚奇的發現，排在第一位的居然是機器學習、深度學習也在其中。另外，還有 API、插件、iOS、資料庫、Bot、遊戲、Library 等關鍵詞。
另外，GitHub 還列出了過去一年被 Fork 最多的開源項目排行。我們可以看到，排在第一位的是 TensorFlow，他的 Fork 數遠超第二名的 Bootstrap。大家可以看下後面一些項目大部分都是前端，都是 Web。而人工智慧能甩開這些應用場景極其豐富的項目這麼多，足以見證開發者對於它的關注程度。當然，也能側面說明在人工智慧領域，開源的重要性。
說完了代碼層面的東西，我們在往上升一個層面，講講產業層。
PitchBook 是一家關注私募股權、PEVC併購的數據分析服務提供商。據 PitchBook 統計，2017 年全球人工智慧和機器學習領域共獲得風險投資超過 108 億美元。過去十年來，該領域的風險投資大幅增長：2010 年投資不足 5 億美元，2016 年達到 57 億美元，而 2017 年投資額較 2016 年增長了接近一倍。
而數據顯示，2017 年融資最高的 5 起投資事件中，中國企業竟然佔了 4 起。
話再說回來，一個領域的發展，我認為離不開這三個元素：一是技術的成熟，二是人才的推動，三是企業的發展。
這三個因素互相影響，共同構成了生態的基礎。前面我談了這麼多，總結下來可以說就是人工智慧的應用剛剛開始，但它的未來卻也很近。人工智慧對於行業，對於社會，對於國家的影響，都是空前的，這不是炒作。因為人工智慧可以和我們所處的任何場景結合：比如你正在刷的朋友圈，你家裡在用的電視冰箱洗衣機，你那會來會場乘坐的公共汽車或者駕駛的小型汽車······
AI is everywhere，我相信。
今日薦文
TAG:AI漫遊 |