AI产业面临泡沫化危机，明年初或将出现第一波倒下的AI公司

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2016年，“AlphaGo”用深度学习、理性思考的对弈击败人脑，直接将人工智能再次推至聚光灯下。随着基础算法、智能硬件和网络条件等要素的发展、成熟，人工智能在经历了一段不短的探索期后，似乎看到了“羽翼丰满”后爆发的曙光。

热度催生泡沫

关注热度导致资本竞逐是人工智能领域目前产生“泡沫”的逻辑。据上海申银万国证券人工智能投资分析报告显示，目前人工智能领域仍处于“弱人工智能”向服务智能发展阶段，虽然诸如生物识别等领域的一些企业或将成为优质标的，但市场整体爆发还需假以时日。“预期和实际发展情况存在差距，但可以预期的高回报催生了目前泡沫的出现。”上海雨晟信息科技有限公司董事长吴献斌说。

李开复在不久前推出一篇《我不是李开复，我是人工智能》的文章，他认为人工智能成功需要五个条件：单一、清晰领域，顶尖AI科学家，自动标注数据，海量数据（千万级别），超大计算量。但目前，关于无人驾驶、家用机器人、语音识别和语音理解、人工智能平台等方面，“吹牛吹得太过火了”，“小心泡沫就要来了！”因为有诸多制约因素：目前研发领域难以变现，传统企业不会用数据，大型互联网企业的数据无法互相分享，存在“数据黑洞”。此外，人工智能在2B领域很难有爆发迹象，不能期待达到像2C那样的发展速度。因此，他接受采访时认为，当下人工智能概念确实有点过热，明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。

值得注意的是，如今人工智能领域同质化竞争现象普遍存在。“2014年在初创微软‘小冰’的时候，业内至少有10家企业在做同样的对话机器人。”赵帅表示，未来一定会随着部分企业的发展导致部分泡沫破裂。

与此同时，基础算法研究和应用场景、商业化等环节产生了一定程度的脱节，具象的产品并没有成规模化地成为现实。“比如深度学习这一非常具有战略意义的基础算法，它虽然是一种关乎‘能力’的算法，但目前也没有找到特别适合的应用场景。”上海合时智能科技有限公司董事长卢秋红说，“但并不意味着基础研究没有价值，只是需要时间寻找产品化的可能。”

此外，技术发展、资本融入等供给端的利好却客观上造成了供需失衡。“目前涉及人工智能的实际需求非常低，类似智能穿戴设备、无人驾驶还没有到爆发阶段。”赵帅说，“所以‘2C’业务现在规模很小，更多是‘2B’，就是BI层面（Business Intelligence）。它侧重提升企业处理应用数据效率等。可以简单认为是通过人工智能应用，减少人力成本。”

调整与希望并存

“泡沫的确存在，但人工智能已经推开了一扇门。”吴献斌说，“下一步行业会调整，但资本投入仍会继续，包括投资、并购、人才高薪跳槽等等。”

业内人士认为，虽然人工智能前景被看好，但基于目前市场规模、软件行业收入增速整体放缓等因素影响，“春已到，花未开”的阶段会延续一段时间作为行业调整期。

对未来行业发展，百度方面表示需进一步拓宽现有技术的应用场景，并通过并购合作，形成AI领域软硬结合。例如以人脸识别技术为例，目前识别准确率可达到99.7%，可以进行一些成熟的商业推广。百度目前正在乌镇试点一种人脸识别取火车票系统，预估2017年至少有100个以上的景区能布置这样的刷脸技术。

赵帅认为“BAT”这样的大公司着力布局的是通用架构层面，即通过深度挖掘数据量和优化底层算法，提供一个多场景或者通用的人工智能平台。“其他创业团队可以在细分领域有所突破，比如穿戴设备、智能医疗等。”

“算法等底层研究没有穷尽，只能在商业开发中不断优化。作为市场主体，关键是寻找到有市场价值的产品作为技术的突破点，同时平衡基础研究、技术迭代和市场开发等环节的权重。”卢秋红说。

而搜狗CEO王小川则对于国内的人工智能发展抱着乐观的态度。他表示，随着大量资金的涌入，人工智能在发展中必然会产生巨大的泡沫，这个泡沫阶段会有大量公司因达不到市场预期而失败，但这种泡沫对人工智能的发展是非常值得的，因为中国市场的泡沫，本质上是产业发展的催化剂，它将带来人工智能领域人才、技术等多面的虹吸效应。也许未来中国会有一些人工智能公司失败或倒闭，但最终结果却是中国的公司在全球AI发展及应用上创造更大的价值。

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