文∣陳軍

像所有新生伊始的事物一樣，“人工智能”還不是一個(gè)邊界清晰的概念。雖然早在上世紀(jì)七八十年代，這個(gè)詞就已經(jīng)紅遍全球。當(dāng)時(shí)，中國許多主流高校的人工智能所幾乎與計(jì)算機(jī)系是同一時(shí)間建立起來的。但時(shí)至今日，當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，其背后具象早已與數(shù)十年前大相徑庭。這一輪的“人工智能熱”應(yīng)該是于2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)突破在學(xué)術(shù)圈的爆炸，而后隨著極具新聞價(jià)值的AlphaGo事件迅速普及到全社會(huì)。由于人工智能話題迅速引爆，各種方向開始努力往這個(gè)概念上靠，以至于所有與“智能”有關(guān)的東西都被歸為AI，但其實(shí)很多初級(jí)“智能”只靠信息化技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等就可以達(dá)到，這些技術(shù)和應(yīng)用其實(shí)早就有了，它們不是真正的人工智能。

隨著人工智能的面紗慢慢被揭開，重要的產(chǎn)業(yè)推力如資本和政府等越來越清楚地了解它。就像Gartner的技術(shù)成熟度曲線所示，人工智能作為一個(gè)概念的熱度會(huì)在后面的時(shí)間里逐漸減弱，大量的項(xiàng)目會(huì)被證偽，而一些生命力強(qiáng)大的應(yīng)用會(huì)留下來。人們談?wù)撊斯ぶ悄茉掝}會(huì)變少，但人工智的實(shí)際應(yīng)用反而會(huì)無感知地通過各種途徑融入我們的生活。

目前，業(yè)界公認(rèn)的人工智能應(yīng)該是以深度學(xué)習(xí)為核心的一系列方法以及它們擴(kuò)散出去的創(chuàng)新。短短幾年間，人工智能的核心內(nèi)涵從關(guān)注深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖片識(shí)別等算法問題，到關(guān)注智能音箱、智能家居等應(yīng)用問題，到最近開始全面鋪開到AI芯片、嵌入式AI、AI教育和生態(tài)等問題。隨著基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的硬件、算法提升，我們很難預(yù)測(cè)五年后當(dāng)人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，人們?cè)谡務(wù)撌裁?。人工智能概念的外延目前還沒有穩(wěn)定，人類還在不斷探索人工智能的邊界。

人工智能對(duì)中國的意義

眾所周知，中國在許多行業(yè)的尖端技術(shù)上與發(fā)達(dá)國家仍有不少的差距，如高端制造、芯片、創(chuàng)新藥等。但互聯(lián)網(wǎng)浪潮興起之際，中國在這個(gè)方向迎面趕上并且逐漸走到了第一梯隊(duì)。這首先是由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)充分的開放性，以至于沒有任何人能以專利等形成長(zhǎng)期壁壘；其次，互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)天然適合于具有人口數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì)的國家?；ヂ?lián)網(wǎng)是一場(chǎng)影響深遠(yuǎn)的信息革命，它徹底改變了人類的生活方式，也給中國經(jīng)濟(jì)提供了一個(gè)彎道超車的機(jī)會(huì)。

人工智能將是沿襲互聯(lián)網(wǎng)革命，而且力度和下沉能力更強(qiáng)的顛覆性技術(shù)。從目前的發(fā)展進(jìn)程來看，它和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣，以開放、開源為原則，以共享生態(tài)的形式發(fā)展深入，這給具有工程師紅利的中國帶來了發(fā)展優(yōu)勢(shì)。中國目前的AI技術(shù)和世界頂尖技術(shù)相對(duì)而言不算大，而且由于中國的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)發(fā)展起來，受益于人口基數(shù)之壯大，他們對(duì)AI的投入能力將客觀上增強(qiáng)中國匯集AI人才，進(jìn)行AI深入研究的能力。從某種程度上說，AI時(shí)代帶給中國的機(jī)會(huì)，將比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更大。

作為互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新之都的杭州，在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新、深度學(xué)習(xí)所需的數(shù)據(jù)紅利上有得天獨(dú)厚的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，而“杭州智造”在國內(nèi)乃至國際上眾多領(lǐng)域的應(yīng)用，是杭州不斷保持創(chuàng)新活力的例證。人工智能應(yīng)用中很重要的一環(huán)就是視頻圖像的采集，杭州的?？低暋⒋笕A股份、宇視科技等公司生產(chǎn)的智能化信息傳感設(shè)備讓中國乃至世界上很多的AI應(yīng)用場(chǎng)景成為可能。2018年8月，杭州的嘉楠耘智公司推出了7nm工藝芯片，目前雖然應(yīng)用在礦機(jī)為主，但也算是我們的芯片產(chǎn)業(yè)的一道曙光。

人工智能的創(chuàng)業(yè)

互聯(lián)網(wǎng)更多的是人與人、人與物的連接，所以它更多影響的是終端的消費(fèi)或娛樂模式；而人工智能不僅可以改變?nèi)伺c人、人與物的連接，還能改變物與物的連接，所以它能夠改變生產(chǎn)和流通中的諸多模式。AI的發(fā)展比拼絕不僅僅在學(xué)術(shù)理論上，更多的是怎樣把它應(yīng)用到實(shí)際場(chǎng)景中，到各行各業(yè)去找到它的應(yīng)用模式。

金融、醫(yī)療、零售、安防、教育、自動(dòng)駕駛等方向是目前人工智能創(chuàng)業(yè)的重點(diǎn)區(qū)域。雖然已經(jīng)有許多大企業(yè)進(jìn)入這些領(lǐng)域，但創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)仍然非常多，而且不用擔(dān)心因?yàn)榇笃髽I(yè)的壟斷而找不到生存空間。這是因?yàn)槿斯ぶ悄軐?duì)行業(yè)的賦能并不是建立一個(gè)流程或標(biāo)準(zhǔn)，從而統(tǒng)一行業(yè)的過程；相反，它是一個(gè)反標(biāo)準(zhǔn)化，追求在各種場(chǎng)景和各個(gè)細(xì)節(jié)上找到適用點(diǎn)，進(jìn)行突破的過程，這就是場(chǎng)景化。場(chǎng)景化首先決定了沒有人能迅速一統(tǒng)江湖，再加上人工智能應(yīng)用在任何一個(gè)點(diǎn)上都需要耗費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間去理解業(yè)務(wù)、搜集數(shù)據(jù)、清洗、建模、訓(xùn)練、優(yōu)化等一系列過程，導(dǎo)致真正的創(chuàng)新是一點(diǎn)一滴地在許多點(diǎn)上冒出來的。從這個(gè)意義上說，人工智能的創(chuàng)業(yè)充滿了機(jī)會(huì)，只要你對(duì)某個(gè)領(lǐng)域或者某個(gè)問題真正地感興趣，擁有強(qiáng)烈的好奇心，投入的時(shí)間和思考就會(huì)讓你在這個(gè)小領(lǐng)域上建立一定的優(yōu)勢(shì)。與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)類似，平臺(tái)級(jí)的戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)結(jié)束，但“長(zhǎng)尾”上的“微創(chuàng)新”仍然充滿機(jī)會(huì)。唯一的問題是，目前的投入產(chǎn)出模式?jīng)Q定了大部分人工智能創(chuàng)業(yè)將很難盈利，只能靠資本的推動(dòng)；現(xiàn)在的投入是為了積累更多的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，占據(jù)更多的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但真正從利潤(rùn)上豐收可能還需要等待行業(yè)成本的降低，直到它顯著低于邊際效用。

目前的AI初創(chuàng)企業(yè)大多偏重于應(yīng)用層上做文章，可以一定程度脫離底層的算法邏輯，而關(guān)注于業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)等問題，充分利用中國的數(shù)據(jù)紅利。其次，很多輕量、簡(jiǎn)單、易用，大量的“一站式”工具被開發(fā)出來，現(xiàn)在無論是Tensorflow還是Caffe，都提供了更便捷的模型使用環(huán)境，甚至還有大量的“預(yù)訓(xùn)練”模型可以被使用；而且像?？低?、科大訊飛這樣的應(yīng)用解決方案提供商，還提供了特定應(yīng)用方向的API，更加降低了創(chuàng)業(yè)難度。終有一天，人工智能賦能的創(chuàng)業(yè)，可能就像今天維護(hù)一個(gè)公眾號(hào)就能實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)一樣的簡(jiǎn)單。

人工智能創(chuàng)業(yè)面臨的問題

① 凱爾達(dá)集團(tuán)焊接機(jī)器人（李忠/攝）

② 依維柯汽車變速器生產(chǎn)線機(jī)器人（李忠/攝）

③ 人們?cè)诤贾菔械谝蝗嗣襻t(yī)院掛號(hào)大廳使用智能語音導(dǎo)診機(jī)器人

一是人才問題。人工智能還是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，它可以說是計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)和哲學(xué)的交叉學(xué)科，在擬人化動(dòng)作行為應(yīng)用場(chǎng)景上還需要有尖端的制造工藝、控制系統(tǒng)支撐，它不是一個(gè)專業(yè)或者學(xué)科能覆蓋的?，F(xiàn)在高校的計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生雖然很多、也有不少人工智能所，但實(shí)際上并沒有對(duì)口的專業(yè)。而且數(shù)學(xué)方面的能力參差不齊，也導(dǎo)致很多人并不能勝任AI的深入研究，因此人才的培養(yǎng)還需要加強(qiáng)。在高精尖零部件、技術(shù)工業(yè)、工業(yè)設(shè)計(jì)、大型智能系統(tǒng)、大規(guī)模應(yīng)用系統(tǒng)以及基礎(chǔ)平臺(tái)等方面國內(nèi)還和世界領(lǐng)先有較大差距。所以，政府除了鼓勵(lì)科研院校開設(shè)人工智能相關(guān)的院系、加強(qiáng)相關(guān)研究之外，還可以加大相關(guān)人才引入。

二是數(shù)據(jù)共享。目前，大部分的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景還依賴于巨量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，很多場(chǎng)合下都是先有人工再有智能。而整個(gè)社會(huì)中最大量的數(shù)據(jù)集中在政府機(jī)關(guān)、金融機(jī)構(gòu)、行業(yè)巨頭手中。為了讓這些數(shù)據(jù)更好地造福于民，需要政府在數(shù)據(jù)的安全性、對(duì)外分享的規(guī)范性、數(shù)據(jù)交互的標(biāo)準(zhǔn)性等方面給予充分的引導(dǎo)和指導(dǎo)。在保證安全性、合規(guī)性的前提下，通過規(guī)范性的數(shù)據(jù)獲取規(guī)則和規(guī)范，可以大幅度地減少各創(chuàng)新企業(yè)獲取數(shù)據(jù)而付出的成本，減少整個(gè)社會(huì)的資源損耗，避免重復(fù)溝通、各自為政、重復(fù)建設(shè)等一系列問題。

三是平臺(tái)問題。無論是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù)還是眾多的社會(huì)服務(wù)、生活場(chǎng)景的應(yīng)用，在底層上有很大的共通性。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，已經(jīng)有很多的大企業(yè)進(jìn)行了開放式平臺(tái)的搭建，讓眾多的中小企業(yè)依托于平臺(tái)搭建上層的具體行業(yè)、生活應(yīng)用，從而組建生態(tài)鏈。政府可以引導(dǎo)大企業(yè)組建國家級(jí)的與人工智能有關(guān)的應(yīng)用平臺(tái)并開放給廣大的初創(chuàng)企業(yè)，既方便促成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的形成，又可以減少初創(chuàng)企業(yè)在基礎(chǔ)平臺(tái)、基礎(chǔ)功能上的研發(fā)投入，從而更加專注于場(chǎng)景應(yīng)用，讓整個(gè)生態(tài)環(huán)境更健康。為了提升平臺(tái)的規(guī)范性，政府需要加大對(duì)平臺(tái)的監(jiān)管或者通過注入資金到平臺(tái)公司中以便更好的把控運(yùn)營方向。

四是知識(shí)產(chǎn)權(quán)。企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展離不開最根本的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)。人工智能創(chuàng)業(yè)大多數(shù)屬于投入大、周期長(zhǎng)、見效慢的企業(yè)行為。在漫漫長(zhǎng)路中如果沒有良好的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制，則會(huì)發(fā)生眾多“出師未捷身先死”的悲劇，從而大大打擊初創(chuàng)企業(yè)的積極性。在互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新過程中，類似的問題比比皆是，很多初創(chuàng)企業(yè)的產(chǎn)品或者運(yùn)營模式還沒有全面鋪開的時(shí)候，就已經(jīng)被行業(yè)大鱷模仿、打壓，從而不得不面對(duì)被兼并或者關(guān)門的悲劇。

五是政府布局。企業(yè)行為的內(nèi)在有較多的逐利性、短期性特征。而人工智能在智能傳感器、智能芯片、智能軟件、精密制造為重點(diǎn)的產(chǎn)業(yè)核心基礎(chǔ)能力的深層次研究往往需要長(zhǎng)時(shí)間的投入和試錯(cuò)。人工智能絕不是一種技術(shù)、一個(gè)行業(yè)的事情，是涉及多種軟硬件、整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的事情，政府不能完全任由企業(yè)按照市場(chǎng)化來發(fā)展，政府需要進(jìn)行產(chǎn)業(yè)布局、政策引導(dǎo)。浙江力推的“政產(chǎn)學(xué)研金介用”七位一體創(chuàng)新模式就是一個(gè)很好的參考模式。杭州的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新氛圍讓大多數(shù)企業(yè)有追求短平快的基因，這樣的氛圍下AI初創(chuàng)企業(yè)很容易在資本和企業(yè)生存壓力下投入到能盡快出成果的垂直行業(yè)應(yīng)用類產(chǎn)品研發(fā)中。而大多應(yīng)用產(chǎn)品的最終效果，非常依賴于核心基礎(chǔ)理論、深度學(xué)習(xí)算法乃至芯片的計(jì)算能力，只有基礎(chǔ)應(yīng)用做到極致后，應(yīng)用類產(chǎn)品才能真正投入到量化生產(chǎn)，杭州的海康威視、大華股份近幾年的發(fā)展就是依賴于其在圖像識(shí)別的基礎(chǔ)功能做到了頂尖水平。對(duì)于大多數(shù)AI行業(yè)應(yīng)用，政府推動(dòng)、市場(chǎng)主導(dǎo)原則完全適用，但對(duì)于人工智能相關(guān)的芯片、硬件、深度算法和通用平臺(tái)等則需要政府嚴(yán)格篩選、重點(diǎn)培育。