2017人工智慧泡沫隱現，未來該如何發展？春節閱讀特輯

2017年，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，人工智慧寫入中小學教材，這個領域也湧入了大批創業者，創業公司的融資估值屢創新高。而另一方面，「人工智慧的創投泡沫要破了」的爭論再次迴響，博弈、競爭、對壘越來越艱難......未來，人工智慧將面臨著怎樣的機遇與挑戰？我們梳理了人工智慧領域部分重要投資人、創業者的觀點，看看他們有何判斷。

李開復

AI巨頭是有史以來最難以打破的壟斷

中國AI市場的競爭正在不斷加劇。一方面，BAT等互聯網巨頭紛紛入局AI市場，百度甚至於2017年宣布了語音技術全系列永久免費，打響了人工智慧「免費站」；另一方面，國際巨頭谷歌也在中國成立了AI中心，時隔7年後再次回到AI市場，在已經硝煙瀰漫的中國人工智慧市場又平添了一絲緊張氣息。

AI巨頭有特別巨大的力量，它們的數據越多，所以擁有了壟斷性的力量。「數據越多，造成產品做得越好，造成用戶越多，造成賺更多錢，造成買更多的機器，造成雇更多的人，造成拿更多的數據。」這樣的邏輯對於AI巨頭來說無可厚非，因為這是「商業公司應該做的事情」，但李開復強調，這對於整個經濟來說，已經成為「有史以來最大的、難以打破的壟斷」。

2018中國最大AI紅利是政策

李開復說2017年關於AI印象最深的一件事一定是7月國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》，這不僅展示出了國家對於AI發展的重視，影響也將是全球性、歷史性的。

在科技發展和政策規範的相互作用之間，最好的政策能夠推動科技進步，不增加更多的限制，關於AI的發展規劃，正在延續這樣的傳統。

我們之前在移動支付、互聯網金融等科技發展中，都有過類似的經歷，所以我認為現在AI發展規劃，能夠讓中國延續類似的成功。

人工智慧四波浪潮與機會

李開復說，展開來講技術和投資和創業的機會，我們就要把AI很負責的切分成4種，第一種是叫做互聯網智能化，第二種是商業智能化，第三種是實體世界智能化，第四波是全自動智能化。

第一、第二波浪潮是把可能的事把已有的數據用的更好，賺更多的錢，創造更多的機會。三是把過去沒有的數據捕捉起來，做過去不能做的事情，所以這更厲害。第四波就是說我們不是捕捉數據、運用數據用數據做推測預測，而我們這個東西真的要跟人一樣，能夠能走能行動能摸能拿起來東西，就像科幻片的機器人一樣，雖然沒有強AI的動力，但是它可以走可以行動可以摸可以拿起東西，這四波的難度不一樣的，但是沒有絕對的先後順序，成熟的程度一定是有先有後的。

吳恩達

看好小公司AI驅動

AI就好像新型電力，將轉型社會上的每一個行業。然而，一兩家科技巨頭公司不可能完成這一場空前的社會變革。吳恩達希望已經完成初步AI轉型的巨頭公司能夠幫助其他公司完成AI轉型，也期待在各領域能有更多的AI公司參與到這場AI驅動社會的理想構建中。而在這場變革中，吳恩達選擇了投身AI教育，讓百萬工程師掌握AI這項技能，讓他們用這個工具去更好地改變世界。

面對巨頭的壟斷，創業公司如何在夾縫中生存自然也成為了大家最關心的話題。AI在各行各業的興起為創業公司帶來了無數的機會，但眾所周知，如Google、Amazon在發展過程中不僅形成了產業的壟斷，也同時形成了數據的壟斷。在這個數據為王的時代，這是否意味著創業公司就無法有所作為了呢？吳恩達認為，數據的垂直化意味著初創公司依舊大有施展拳腳的餘地。從垂直產業入手，積累數據，初創公司也能叫板巨頭。

判斷一家公司是不是AI公司：看數據

吳恩達認為，定義「互聯網公司」存在誤區——商場 + 網站 ≠ 互聯網公司。

「我認識一家大型零售公司的CIO，有一次CEO對他說：『我們在網上賣東西，亞馬遜也在網上賣東西，我們是一樣的。』但其實不是的，互聯網公司應該如何定義呢？不是看你有沒有網站，而是看做不做A/B測試、能不能快速迭代、是否由工程師和產品經理來做決策。這才是互聯網公司的精髓。」

同樣地，現在我們經常聽人說「AI公司」。在AI時代，我們同樣要知道：傳統科技公司 + 機器學習/神經網路 ≠ AI公司。

那麼，怎樣才算是一家真正的AI公司，吳恩達教授認為有3個重要的特徵，都與數據直接相關：

第一，AI公司傾向於策略性地獲取數據。

第二，AI公司通常有統一的數據倉庫。

第三，普遍的自動化以及對人工智慧產品經理的新定位（從哪兒獲取數據，如何獲取數據，對數據精準度的要求）。

李彥宏

互聯網人口紅利結束了，未來發展的動力就是AI

李彥宏認為，從中國互聯網網民的成長速度和中國GDP成長速度的比較中，可以發現互聯網的人口紅利結束了，他認為，互聯網的成長動力從「網民人數成長、上網時間的增加和網上的信息量不斷增加」已經逐步轉變成了「演算法、算力和數據。」他認為，未來，中國數字經濟發展的主要推動力就是人工智慧，而人工智慧會以一個非常快的速度向前發展。從金融到房產、教育、醫療等，能想到的產業都會因AI而發生變化，AI堪比工業革命。

人工智慧剛剛走到石器時代，但未來它會像電流一樣普遍

業界通常把人工智慧分為三個階段：第一階段，弱人工智慧；第二階段，強人工智慧；第三階段，超人工智慧。實際上，目前所有的人工智慧技術，不管多先進，都屬於弱人工智慧，只能在某一個領域做得跟人差不多，而不能超越人類。

李彥宏說自己可能比大多數人都更保守一些。在他看來，人工智慧永遠不會到那一步，很可能連強人工智慧都到不了。未來，機器可以無限接近人的能力，但是永遠無法超越人的能力。但是，僅僅是無限接近人的能力，就已經可以產生足夠大的顛覆性。

李彥宏表示，智能領域的權威人士都認為，在不久的未來，智能流會像今天的電流一樣平靜地環繞、支持著我們，在一切環節提供養料，徹底改變人類經濟、政治、社會、生活的形態。陸奇稱智能時代的核心本質是「knowledge in every system, intelligence in every interaction」（知識無處不在，任何交互都是智能的）。未來世界的人們將像穿衣吃飯一樣享用著人工智慧而無所察覺。

聯想之星高天垚：八年投資技術領域，我判斷AI未來五年會迎來大爆發

高天垚在高科技與先進技術領域做了七八年，他認為做技術類投資，需要三方面的能力：第一，底層技術解析的能力。把技術的本質講明白是最基本的要求；第二，敏感度。早期創業者往往會需要投資人的幫助，比如在業務發展方向上的判斷，這就要求投資人對行業了解的同時對新技術的應用點也要有一定的敏感度；第三，跨界能力。比如幫助項目補足非技術領域的人才。

回到投資本身，前沿技術領域他們看好4個方向：1.深度學習，2.感測設備，3.航天軍工，4.AI技術+垂直行業。

洪泰基金宋楠：AI 創業的進入門檻不斷降低，但隱形門檻急劇增高

宋楠認為，AI創業門檻降降低有以下原因：一方面是演算法和框架，無論是百度、谷歌、Facebook 都有開源的深度學習的框架，提供給廣大的開發者；另一方面是硬體，現在高計算能力硬體獲取的方式包括成本在不斷降低；再有就是數據，數據在國內有些人眼裡，獲取不是特別難的事情，或者敢做這件事的人都有數據，獲取數據的方式多種多樣，在沒有隱私的互聯網世界裡這是比較可悲的。這些就是進入門檻不斷降低，最具代表性的是開源的深度學習框架越來越多，並且越來越方便。

另外就是這個行業沒有統一的標準。本質上不知道哪家的無人車在公路上更順暢，而什麼是更順暢？跑的更快？還是出錯率更低？哪個好不好其實都不存在，所以導致魚龍混雜，什麼樣的創業者都存在，也是非常普遍的問題。

與此同時，拿到融資的概率或者拿到融資的難度在提升，在大牛紛紛做了人工智慧創業之後，新進入的創業者拿到錢的難度是非常高的，比如無人車王勁融到了錢，那麼以後再做無人車，要什麼級別的工程師才能融到錢？所以門檻是在提高的。

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