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　　【中国安防展览网 市场分析】普通公众对人工智能快速发展的认知始于2016年初AlphaGo的惊世对局，科研和产业界则更早感受到了此次人工智能热潮的来临。其实，2010年以来，基于深度学习的人工智能技术陆续在谷歌、Facebook、百度等互联网公司获得广泛应用；2016年，谷歌的战略重心已从“移动先行”全面转向“人工智能先行”；埃森哲预测，到2035年时，人工智能可将12个发达经济体的年经济增长率提升一倍；2016年下半年，美国白宫科技政策办公室连续发布人工智能战略规划和研究报告，呼吁美国政府关注人工智能相关的科研、教育、产业发展及可能引发的就业和经济问题。
 

人工智能战略白皮书：投资AI生态 共赢智慧未来
 

　　回望历史，人工智能在过去数十年间也几度成为大众关注的焦点，但转瞬又归于沉寂。此次人工智能热潮是否仍会昙花一现？创新工场认为，人工智能在未来很长一段时间内只是人类的工具，在社会和经济生活中扮演协作者、助力器和加速器的角色。人工智能相关的商业模式还处在相对早期的实践和发展阶段，不同垂直领域在适用人工智能的水平和阶段上有巨大差异。
 

　　人工智能产业发展的六大挑战
 

　　创新工场认为，目前的人工智能产业发展面临六大挑战：
 

　　一、前沿科研与产业实践尚未紧密衔接
 

　　除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。科学家和研究者所习惯的学术语境，与创业者和工程师所习惯的产品语境之间还无法快速衔接。
 

　　二、人才缺口巨大，人才结构失衡
 

　　据LinkedIn统计，目前拥有约25万名人工智能专业人才，其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。人才供需矛盾显著，算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高。人才结构方面，人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到优。
 

　　三、数据孤岛化和碎片化问题明显
 

　　数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。
 

　　四、可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟
 

　　虽然TensorFlow、Ca?e、MXNet等深度学习框架已被数以万计的研发团队采纳，相关开源项目的数量也在飞速增加，但一个完整人工智能生态所*的，从芯片、总线、平台、架构到框架、应用模型、测评工具、可视化工具、云服务的模块化与标准化工作，尚需三年或更长时间才能真正成熟。
 

　　五、一些领域存在超前发展、盲目投资等问题
 

　　目前的人工智能技术只有在限定问题边界、规范使用场景、拥有大数据支持的领域才能发挥大效能。但创投界存在盲目追捧，不顾领域自身发展程度，或利用人工智能来包装概念等现象。由此产生的盲目创业和投资问题虽非主流，但仍有可能伤害整个行业的健康发展。
 

　　六、创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持
 

　　与互联网时代、移动互联网时代的创业相比，人工智能创业团队面临诸多新的挑战。例如，对人才较为依赖，科学家创业者自身的商业实践经验较少，高质量大数据较难获得，深度学习计算单元和计算集群的价格十分昂贵，等等。
 

　　未来人工智能产业的特点
 

　　挑战从来都与机遇并存。创新工场认为，未来十年是人工智能发展的关键时期。这一时期内的人工智能产业将呈现出以下特点：
 

　　机器将成为人类的工具
 

　　机器将在若干行业替代人工劳动，或协助人类完成任务。李开复博士预测，从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来十年将有约90%被人工智能全部或部分取代。同时，一些全新的工作机会将应运而生，一部分传统工作会转变为人工智能辅助下的全新工作类型。相关人群的再培训和再就业变得至关重要。
 

　　人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业
 

　　以金融行业为例，据高盛公司估计，到2025年人工智能可通过节省成本和带来新盈利机会创造大约每年340亿至430亿美元的价值。创新工场认为，在金融、医疗、安防、教育、能源、机器人、互联网产业升级、传统行业的流程自动化及商业智能等方面，人工智能都具有千亿美元以上的市场潜力。而自动驾驶技术对于交通运输和汽车制造业的颠覆，更具有无法估量的经济价值。
 

　　传统行业面临人工智能带来的重大机遇和挑战
 

　　许多传统行业甚至来不及完成全面的信息化和网络化改造，就将面对智能化带来的巨大转型压力。如果无法适应人工智能环境下的下一代商业模式，或无法尽快将人工智能技术应用在流程优化、效率提升、成本控制等方面，企业将在竞争中处于极为不利的地位。
 

　　中国将成为人工智能科研与产业化的中坚力量
 

　　美国白宫科技政策办公室发布的报告指出，中国研究者贡献的人工智能相关论文数量已在近年超越美国，居世界。据创新工场统计，即便只考虑人工智能论文，2015年华人作者的论文数量已占全部论文的42.8%，被引用次数则占55.8%。虽然来自美国、加拿大、欧洲的研究者仍是人工智能算法中那些革命性突破的核心推动者，但借助人才优势，中国会很快成为人工智能科研与产业化的中坚力量。
 

　　人工智能时代的教育和职业培训意义重大
 

　　无法适应人工智能时代要求的人才培养体系必将被时代摒弃。未来，学生不再需要学习大量简单、可重复、可被机器完全替代的技能，而必须将更多精力用于思想方法的提高、个人素质的培养和高层次知识、技能的学习上。同时，学习如何与智能机器协作来完成复杂任务，也将成为未来职业培训的一个主要方向。
 

　　创新工场的人工智能战略
 

　　创新工场自2009年成立至今，已在移动互联网和各垂直领域投资了近300家创业公司，对人工智能目前和未来落地的主要应用场景有着透彻的理解和深厚的经验积累。创新工场创始人李开复博士本身就是人工智能专家，曾在语音识别领域做出过突破性贡献，是人工智能技术发展*的代表人物之一。基于这些自身优势，创新工场正全力支持人工智能领域的人才创业。
 

　　把握时机对创业和投资至关重要。创新工场根据技术成熟度和未来发展趋势，将人工智能各应用领域划分为现阶段已成熟、三到五年成熟、五到十年成熟、十年后成熟等不同类型，并分别设计相应的投资策略。
 

 

　　目前，创新工场已投资30多家直接利用人工智能技术创造商业价值的创业公司。其中，旷视科技、驭势科技、第四范式、地平线机器人、小鱼儿科技、奇幻工房等公司已成长为各自领域内的创业明星。已成功在香港上市的美图公司则正将人工智能技术应用于美图秀秀、美图手机等明星产品。此外，更多创新工场已投资的垂直领域公司正积极引入人工智能技术改进流程，提升服务质量和效率。
 

　　为更好地推动人工智能科研成果向产业实践转化，创新工场宣布成立人工智能工程院，并由李开复博士亲自担任院长。
 

　　创新工场人工智能工程院是专门面向人工智能的创业人才培养基地和创业项目孵化实验室。创新工场人工智能工程院的使命是为人工智能创业提供人才与技术、产品和商业经验、市场推广、
 

　　软硬件平台、高质量大数据源等多方位的支持。人工智能领域的人才和高水准技术团队如果已经有了清晰的商业模式和成熟的产品规划，创新工场可直接提供投资支持；如果商业模式或产品规划尚未清晰，创新工场人工智能工程院则可使用孵化的方式，帮助创业者实现创业梦想。
 

　　人工智能工程院的任务
 

　　创新工场人工智能工程院的主要工作任务包括：
 

　　一、对接科研成果与商业实践，帮助海内外人工智能人才创业
 

　　创新工场人工智能工程院面向海内外招聘人工智能科学家和驻场创业家(EIR)，利用创新工场丰富的产品化和商业化经验，协助他们完成前沿科研成果向商业应用的转化，同时也可根据需要，为他们匹配的创业伙伴，搭建的创业团队，对接有价值的商业渠道，发展成熟的商业模式。
 

　　二、培育和孵化高水准的人工智能技术团队
 

　　创新工场人工智能工程院招聘人工智能相关的算法工程师、架构工程师、应用开发工程师等人才，并在高校相关专业招聘实习生。来自谷歌、微软等工程与研究团队的技术专家将作为导师，带领并培养年轻工程师、研究员，孵化高水准的人工智能技术团队。
 

　　三、积累和建设人工智能数据集，促进大数据的有序聚合和合理利用
 

　　大数据是人工智能科研与产业化的关键。创新工场人工智能工程院计划在科研数据和商业数据两个方面，投入资金与技术力量，推动数据集建设和大数据聚合，探索在利用大数据的同时切实保证数据安全和用户隐私的技术、流程与规范。
 

　　四、开展广泛合作，促进人工智能产业的可持续发展
 

　　创新工场正与国内高校合作建设人工智能相关课程，同时也积极与技术社区、科技媒体、教育机构等开展合作。创新工场计划利用算法竞赛、技术俱乐部、论坛和会议等方式全面推动技术交流与人才培养。创新工场还希望加强与政府相关部门、国内外高科技公司的合作，促进人工智能相关的技术、格式、接口、服务的标准化，提高人工智能在更大范围内的普及程度，建立规范、合理、健康、可持续发展的人工智能产业生态。
 

　　人类智慧，机器智慧，宇宙智慧。在追求智慧的道路上，我们从未松懈。未来也许玄妙难解，但值得期待。