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　　【中国安防展览网 企业关注】人工智能并不是一个新的概念，它实际上诞生于 20 世纪 50 年代。在这 60 年间，人工智能的发展并不是一帆风顺，而是起起落落，先后经历了 Pre-AI 时代、黄金时代、次低谷、第二次繁荣、第二次低谷，我们目前正处于第三次浪潮之中。随着 2016 年 AlphaGo 在围棋领域的突破，人工智能的发展终于迎来了好的时机。
 

　　与前两次不同，第三次人工智能的热潮迎来了全面商业化的爆发。互联网兴起产生的海量数据、以及摩尔定律带来的计算力的突飞猛进，推动了深度学习技术在人工智能领域的普及，并促进语音识别、图像识别等技术快速发展并且迅速产业化。
 

　　经历了 2016 和 2017 的爆发，2018 年的人工智能，一边是升腾的火焰，一边是冰冷的海水。一众科技巨头凭借自身雄厚的财力，不断巩固自己在人工智能领域的地位，而众多 AI 创业公司在经历过野蛮生长之后，终于也迎来了大考。
 

　　PC 互联网时代的中国诞生了 BAT，移动互联网时代诞生了 TMD。在这场考试里，只有少数的公司能够经受住考验，成为 AI 大时代的 BAT 或者 TMD。而那些实力不强、无法落地的 AI 公司将迎来寒冬。
 

　　2018 年的三把火
 

　　1、政策的火
 

　　3 月 5 日上午，国务院总理代表国务院向十三届全国人大一次会议作政府工作报告。在报告中，明确提出：“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。”
 

　　这已经是人工智能第二次进入《政府工作报告》，充分显示了中国对 AI 产业发展的重视。然而，今年除了中央对人工智能产业发展的支持之外，地方政府也纷纷出台相关的 AI 政策和规划。据不完全统计，截止到 2018 年 10 月，全国 31 个省市中已有 20 个推出新一代人工智能发展规划。各地政府在响应国家战略的同时，也在结合本地资源优势和发展条件，试图打造人工智能产业相关的差异化发展方向。
 

　　除了产业规划之外，今年还有非常重要的一个政策：教育部在今年初发布的《高等学校人工智能创新行动计划》。此前 LinkedIn 的发布的《AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的 AI 领域技术人才数量超过 190 万，其中美国相关人才总数超过 85 万，而中国的相关人才总数也超过 5 万人，缺口巨大。
 

　　该行动计划的主要目的就是引导我国高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和合作交流等能力，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑。今年，就有众多高校成立人工智能相关学科或者研究院，比如南京大学人工智能学院以及清华大学人工智能研究院。
 

　　可以预见，从中央到地方再到高校，在各种政策的支持之下，AI 的热度还会持续下去。
 

　　2、技术的火
 

　　在今年 5 月举行的 Google I/O 2018 大会上，Google Duplex 技术成为了今年技术界大的头条之一。这是一项可以让机器人在电话中进行自然对话并完成实际任务的新技术，其效果让人真假难辨。Google 母公司 Alphabet 董事长 John Hennessy 在接受采访时表示，Google 的这个 AI 已经在“预约领域”通过了图灵测试。
 

　　9 月，DeepMind 一篇 ICLR 的投稿论文又引起了巨大反响。其可以生成以假乱真的图像的 BigGAN 让人印象深刻，甚至被称为“*佳 GAN”，也进一步证明了 GAN 在计算机视觉领域的潜力。
 

　　10 月，Google AI 团队新发布的 BERT 模型，在机器阅读理解水平测试 Squad 1.1 中表现出惊人的成绩：两个衡量指标上全面超越人类，并且在 11 种不同 NLP 测试中创出佳成绩。在计算机视觉处理中，人们越来越多地采用预训练好的大型网络来提取特征，然后再进行后续任务，而 BERT 的突破则为预训练在 NLP 领域的应用指明了方向。
 

　　不过，目前 AI 技术层面的重大突破仍然是由国外的公司主导，中国则主要是产业方向的突破。
 

　　3、产业的火
 

　　虽然今年的资本市场遇冷，但是 AI 领域却没有冷却的迹象。
 

　　5 月，优必选完成腾讯领投的 8.2 亿美元的C轮融资，以 50 亿美元估值高的 AI 创企。6 月，智能芯片创业公司寒武纪宣布完成数亿美元的 B 轮融资，估值达到 25 亿美元。
 

　　此外，计算机视觉领域的几家*也在今年纷纷获得融资。根据公开资料，6 月，商汤宣布完成 C+ 轮6.2亿美元融资，估值 45 亿美金；3 个月之后，商汤获得软银 10 亿美元融资，估值达到 60 亿美金，打破优必选的记录。此外，依图和云从也在今年先后获得新一轮融资。
 

　　根据 CVSource 的数据，2018 上半年由于商汤科技、云从科技、优必选科技等企业获得高额投资，因此中国 AI 领域今年上半年的融资额已经超过 2017 年全年。可见，资本市场对 AI 的前景依然看好，而中国 AI 产业的发展并未减速，依然在高速前进。
 

　　除了 AI 创业公司的突进，百度、阿里、华为等大型科技公司今年也在 AI 领域取得了一些突破性的成绩。
 

　　7 月，百度董事长兼执行官李彦宏在百度 AI 大会上宣布* L4 级量产自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产下线，并称正在研发 AI 芯片——昆仑。
 

　　9 月，阿里巴巴在杭州云栖大会上发布了* L4 车辆协同自动驾驶新能源车，并宣布成立平头哥半导体公司，大力发展 AI 芯片。
 

　　10 月，华为全联接大会 2018 上，华为轮值董事长徐直军在华为全联接大会上公布了华为的 AI 发展战略，以及全栈全场景 AI 解决方案，其中包括 Ascend(昇腾) 系列芯片：昇腾 910 和昇腾 310。
 

　　虽然目前英伟达仍然是 AI 芯片领域毫无争议的霸主，但随着国内科技巨头纷纷加入 AI 芯片的战局，预计明年中国的 AI 芯片市场将迎来一波大丰收。
 

　　繁荣下的阴影
 

　　1、道德伦理的阴影
 

　　3 月 21 日，据美国《纽约时报》和英国《观察者报》消息，一家数据分析公司( Cambridge Analytica )通过收集了 5000 万选民的 Facebook 个人资料，并利用这些资料构建了一个强大的软件程序来预测和影响投票箱中的选择结果，引发对数据隐私泄露和 AI 被滥用的担忧。
 

　　在今年 3 月的中国发展高层论坛上，百度董事长兼 CEO 李彦宏表示，“中国人对隐私问题的态度更开放，也相对来说没那么敏感。如果他们可以用隐私换取便利、安全或者效率。在很多情况下，他们就愿意这么做。”
 

　　虽然根据市场调研机构 GfK 的调查，相比其他国家，中国用户更愿意为了利益分享数据。但是各种数据泄露带来了一系列的负面后果，比如身份盗用、欺诈行为等等。正如苹果 CEO 蒂姆·库克说的那样，“我们的个人信息正在被别人当作武器来攻击我们！”
 

　　中国用户更愿意为了利益分享数据

 

　　5 月 25 日起，被视为“*严”的欧盟隐私法案《通用数据保护条例》生效。然而，人工智能的发展极其依赖大数据，因此这个条例很可能会对 AI 的发展和创新造成影响。
 

　　此外，AI 被用于军事技术也引发了大众的担心。此前，微软因一份涉及人脸识别软件的政府合同而受到广泛抨击，微软公司表示，它将更加谨慎地考虑这方面的合同，并敦促立法者规范此类人工智能技术的使用。而亚马逊、Google 等也面临这些问题，并遭到了各界的抗议。
 

　　公众对于数据收集、监控和信息操纵的担忧，以及对 AI 军事化用途的抵制，将会成为各国政府和企业都必须面临的问题。
 

　　2、技术缺陷的阴影
 

　　这一波以机器学习为代表的人工智能更像是增强智能，目前还存在很多瓶颈和缺陷，然而过多的炒作和夸大也对 AI 的发展造成了不利影响。机器学习界的宗师级人物迈克尔·乔丹曾直言不讳，“我讨厌将机器学习称为 AI”。
 

　　比如在翻译领域，2016 年具有里程碑意义的 Google 神经机器翻译系统问世，当时有人表示：“作为翻译，看到这个新闻的时候，我理解了 18 世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。”然而，大众高估了现有 AI 的水平。
 

　　4 月，腾讯 AI 同传亮相博鳌会议现场，很快其糟糕的表现就引发了群嘲。9月，科大讯飞又卷入“AI 同传造假”事件。就连 Google 也不例外，其搭载在 Pixel 手机上的实时翻译因为表现不佳遭到吐槽。
 

　　实际上，技术的不可靠带来的后果不只是笑话，还有生命。
 

　　3 月 20 日凌晨，Uber 的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州发生交通事故，成为**自动驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。而特斯拉的 Autopilot 系统也已经造成过多起致命事故。因此，对待 AI 技术，我们必须慎重。
 

　　此外，深度学习不透明的问题也给 AI 应用带来了重重挑战，Amazon 的 AI 招聘工具被爆出因歧视女性而关闭。如果解决不了这个问题，一些涉嫌歧视的数据将被算法性地编码进人工智能程序中，从而影响未来人类与人工智能的关系。
 

　　正如剑桥大学教授鲁恩奈如普(Rune Nyrup)所言，“没有事实上的技术中立。对机器来说，中立的就是占统治地位的。”
 

　　3、产业落地的阴影
 

　　人工智能是一个投入巨大的行业，不管是数据，计算力，还是人才。CBInsights 的报告称，机器学习将很快走下神坛，2016 年之后出现的上千家 AI 初创公司将直面科技巨头的竞争，因此需要稳健的商业模式来保持活力。
 

　　根据 CVSource 的数据，从2017 年开始，人工智能企业融资数量开始增长缓慢 ，在资本日益紧张的情况下，资金正在向头部企业聚拢，未来中小企业的生存将愈加艰难。
 

　　除了创业公司，一些大公司也在 AI 领域遇到了各种阻力和挫折。例如科技巨头 IBM 的新财报显示，包括 Watson 业务在内的认知解决方案部，是该公司 2018 年第三季度表现糟糕的部门之一，其主打的 AI 医疗服务更是遭遇了诸多质疑和重大挫折。
 

　　此外，中国 AI 巨头之一科大讯飞也正面临从增收到增利的挑战。2018 年第三季度财报显示，科大讯飞归属于上市公司股东的扣非净利润同比下降的态势依旧，为 442.8 万元，同比减少 89.65%，其总市值已经从高时期的千亿跌落至不足 500 亿。
 

　　今年 5 月，中科视拓 CEO 刘昕在谈到人工智能企业时，曾表示依赖技术输出的 AI 企业会越来越艰难。这个趋势会愈发明显。
 

　　坏的时代，也是好的时代
 

　　“这是好的时代，也是坏的时代”，英国文学家狄更斯这样描述工业革命发生后的时代。
 

　　对于 AI 来说，这是坏的时代，也是好的时代，科技变革总是要来的，我们不应该拒绝 AI 时代的到来，而是应该消解其负面影响。
 

　　是的，目前 AI 领域还存在着泡沫，而且泡沫很大，但是任何事物都有两面性，比如 1995~2001 年期间的互联网泡沫，就为如今移动互联网的兴盛留下了诸多宝贵的遗产。这一轮的 AI 泡沫，显然也不是百害而无一利的。
 

　　在未来的十年中，AI 会形成非常大的趋势，会比大多数人想象得更加深刻地去改变生活的每一个角落，而泡沫的好处就是让更多的人感受到这样一股大的浪潮的来临，并且为之做好接纳的心态和准备。
 

　　终，那些拥有数据、技术，并真正理解应用场景的公司，将成为这波人工智能浪潮中的大赢家。
 

　　结语：AI 的浪潮已经来临，没有人能够置身事外。就像微软公司开发平台事业部的资深副总裁潘正磊所说的那样，30 年前，数据库是一个全新的概念，但现在每一个开发人员多多少少都可以做一些数据库。再过几年之后，AI 就会像数据库一样，变成一个大家都可以使用的东西。