人工智能所蘊(yùn)含的力量讓人向往又恐懼。2016年的兩次人機(jī)大戰(zhàn)第一次讓公眾認(rèn)識到人工智能的強(qiáng)大力量。

“智造”并不是一個(gè)新詞，幾年前，我們可以看到數(shù)字技術(shù)從虛擬世界向?qū)嶓w世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數(shù)字制造設(shè)備的發(fā)明讓制造變得民主化，所以誕生了創(chuàng)客這個(gè)群體，讓普通人也可以通過智造來實(shí)現(xiàn)想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進(jìn)化了。

人工智能認(rèn)知差距存在：已走入平常生活

人工智能所蘊(yùn)含的力量讓人向往又恐懼。2016年的兩次人機(jī)大戰(zhàn)第一次讓公眾認(rèn)識到人工智能的強(qiáng)大力量。霍金和馬斯克將AI列為“人類最大的威脅之一”。

在另一陣營，包括扎克伯格、李開復(fù)、吳恩達(dá)等在內(nèi)的多位人工智能業(yè)界和學(xué)界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠(yuǎn)。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區(qū)別。人工智能學(xué)家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨(dú)立思考并解決問題，具有思維能力的“強(qiáng)人工智能”，目前，科學(xué)界和工業(yè)界對何時(shí)發(fā)展出“強(qiáng)人工智能”并無定論。

現(xiàn)在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學(xué)院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們?nèi)粘Ｉ钪幸呀?jīng)用到了許多人工智能技術(shù)：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應(yīng)用Siri放進(jìn)了大家的口袋里；拍照、簽到時(shí)用到的人臉識別技術(shù)，智能音箱的語音對話系統(tǒng)，以及我們現(xiàn)在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學(xué)習(xí)的算法。

人工智能算法存在于人們的手機(jī)和個(gè)人電腦里，存在于政府機(jī)關(guān)、企業(yè)的服務(wù)器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時(shí)時(shí)刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經(jīng)高度滲透進(jìn)我們的生活之中。

人工智能的商業(yè)潮起：九大領(lǐng)域形成熱點(diǎn)

人工智能的歷史已經(jīng)有60年的時(shí)間，但它作為一個(gè)商業(yè)化浪潮是最近幾年爆發(fā)的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術(shù)商業(yè)化的臨界點(diǎn)。

下圖出自于騰訊研究院發(fā)布的《中美人工智能產(chǎn)業(yè)報(bào)告》，人工智能領(lǐng)域的投資金額從2012年起呈現(xiàn)出了非常陡峭的增長趨勢，轉(zhuǎn)折點(diǎn)就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破。

IT產(chǎn)業(yè)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，在存儲、運(yùn)算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學(xué)習(xí)最終有了質(zhì)的飛躍。互聯(lián)網(wǎng)積累了20年的數(shù)據(jù)終于有了用武之地——訓(xùn)練數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展直接引領(lǐng)了此次人工智能產(chǎn)業(yè)浪潮。

截至目前，美國在融資金額上人工達(dá)到了938億，中國僅次于美國達(dá)到了635億。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展出了九大熱點(diǎn)領(lǐng)域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動駕駛。

另一個(gè)明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉(zhuǎn)型。從互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)的歷次轉(zhuǎn)換歷程中，把握技術(shù)革命帶來的商業(yè)范式革命是屹立不敗的關(guān)鍵。技術(shù)革命將帶來基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)模式、行業(yè)渠道、競爭規(guī)則變化的漣漪效應(yīng)。

谷歌最早意識到機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性，從2012年開始從搜索業(yè)務(wù)積累數(shù)據(jù)。從2012年到2017年短短的5年時(shí)間已經(jīng)滲透到了超過1200個(gè)谷歌的服務(wù)中。業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略從“移動優(yōu)先”轉(zhuǎn)為“人工智能優(yōu)先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook, Amazon, Apple, Microsoft, Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉(zhuǎn)型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎(chǔ)到全局打造AI生態(tài)：

第一，通過建立AI實(shí)驗(yàn)室，來建立核心的人才隊(duì)伍。第二，持續(xù)并購來爭奪人才和技術(shù)。第三，建立開源的生態(tài)，占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)核心。今天，大多數(shù)技術(shù)進(jìn)步都不是封閉的創(chuàng)造發(fā)明。技術(shù)的指數(shù)級增長，受益于底層技術(shù)的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項(xiàng)目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務(wù)將可能化為無形，即與云服務(wù)結(jié)合。工具AI將大幅降低企業(yè)使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務(wù)“云端化”來賦能全行業(yè)。正如馬化騰所說的未來的企業(yè)都是在云端用AI處理大數(shù)據(jù)。并且在一些領(lǐng)域開始試水消費(fèi)級人工智能的場景。

認(rèn)識人工智能的能力與局限

AI要在商業(yè)上取得成功，首先要理解人工智能的真實(shí)能力。AI的爆發(fā)對商業(yè)的塑造也許與互聯(lián)網(wǎng)徹底顛覆傳統(tǒng)行業(yè)不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業(yè)中。應(yīng)用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現(xiàn)有的生產(chǎn)中，進(jìn)入垂直領(lǐng)域，創(chuàng)造直接的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

從認(rèn)識物理世界到自主決策，目前人工智能已經(jīng)具備以下幾種能力：

⒈感知智能：在語音識別、圖像識別領(lǐng)域已經(jīng)有很深入的應(yīng)用，賦予了機(jī)器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機(jī)器理解；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。

⒉理解能力：自然語言理解成為隱形的標(biāo)配植入到產(chǎn)品中。配合計(jì)算機(jī)視覺可用于理解圖像，來執(zhí)行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。

⒊數(shù)據(jù)智能：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器能夠洞察數(shù)據(jù)的秘密，并且不斷自動優(yōu)化算法，提升數(shù)據(jù)分析能力。

⒋決策能力：本質(zhì)是用數(shù)據(jù)和模型為現(xiàn)有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機(jī)器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領(lǐng)域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。

人工智能的價(jià)值地圖：產(chǎn)業(yè)融合正在加速

與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業(yè)變革正在不動聲色地滲入到各行各業(yè)。一大批AI應(yīng)用的先導(dǎo)者正在將AI能力賦能產(chǎn)業(yè)，涉及吃住行、工業(yè)醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域。下面我將用三個(gè)例子來說明正在發(fā)生的“AI+”產(chǎn)業(yè)增強(qiáng)革命。

首先是零售行業(yè)。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍(lán)圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經(jīng)過收銀臺便可自動完成結(jié)算過程。從顧客進(jìn)店開始，通過人臉識別驗(yàn)證顧客身份，在顧客購物時(shí)，通過圖像識別和對比技術(shù)判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結(jié)算。

現(xiàn)在，各種形式的無人零售商店在國內(nèi)也如雨后春筍般興起。當(dāng)然，無人收費(fèi)只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應(yīng)用將全面改變現(xiàn)在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時(shí)裝周采購設(shè)計(jì)師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經(jīng)驗(yàn)做決策，但在信息時(shí)代，這些都可以用精準(zhǔn)的算法做決策。

第二個(gè)例子是醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)療在任何國家都是最大的行業(yè)之一，我們經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技進(jìn)步追求的最終目標(biāo)也是增進(jìn)健康。

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用很廣泛。用人工智能來輔助醫(yī)療影像診斷大家已經(jīng)比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準(zhǔn)醫(yī)療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個(gè)大數(shù)據(jù)，對任何人在他沒有得病的時(shí)候我們測量他的組學(xué)數(shù)據(jù)，分析組學(xué)大數(shù)據(jù)，那么就可以對他未來健康發(fā)展的危險(xiǎn)因素做出評估，根據(jù)評估進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)，這樣的話有些疾病不發(fā)展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質(zhì)量，這樣就把整個(gè)醫(yī)療健康體系的關(guān)口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。

第三個(gè)例子來自制造業(yè)。

波士頓有家著名的機(jī)器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機(jī)器人。這個(gè)公司開發(fā)了一款名為Baxter的智能協(xié)作機(jī)器人。這個(gè)機(jī)器人的特點(diǎn)是和人的交互不再是機(jī)械的。Baxter采用順應(yīng)式手臂并具有力度探測功能，能夠適應(yīng)變化的環(huán)境，可“感知”異?，F(xiàn)象并引導(dǎo)部件就位。你只要挪動它的手臂就能進(jìn)行訓(xùn)練，完成特定的任務(wù)。其次，對于制造業(yè)來說人工智能不僅僅意味著完成某項(xiàng)工任務(wù)的機(jī)器人，也是未來制造業(yè)智能工廠、智能供應(yīng)鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)過程、制造過程和制造裝備的智能化。

人工智能的經(jīng)濟(jì)影響

分享了三個(gè)例子，我來總結(jié)一下人工智能在經(jīng)濟(jì)層面的影響。

第一，生產(chǎn)效率的提升。人工智能創(chuàng)造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應(yīng)性和敏捷性的復(fù)雜任務(wù)。

第二，交易成本的下降。互聯(lián)網(wǎng)的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的引入，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的服務(wù)匹配，進(jìn)一步優(yōu)化資源的分配。

第三，人工智能將帶來數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃。機(jī)器學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”，海量的數(shù)據(jù)需求催生了多種類型的數(shù)據(jù)交易模式。數(shù)據(jù)的需求會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進(jìn)數(shù)據(jù)在個(gè)人、企業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈層面流通。數(shù)據(jù)的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數(shù)據(jù)、商業(yè)渠道、博客等公共資源等。

轉(zhuǎn)型之路：五要素堅(jiān)實(shí)人工智能基礎(chǔ)

人工智能將一切變化都帶入了超高速發(fā)展的軌道。創(chuàng)新科技公司已集體轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)行業(yè)又改如何應(yīng)對即將到來的人工智能時(shí)代？實(shí)現(xiàn)人工智能的轉(zhuǎn)型，需要從幾個(gè)方面并行：

數(shù)據(jù)、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應(yīng)用的基礎(chǔ)。

第一是數(shù)據(jù)。我們對數(shù)據(jù)的認(rèn)識不應(yīng)該停留在統(tǒng)計(jì)，改進(jìn)產(chǎn)品或者作為決策的支持依據(jù)。而應(yīng)該看到它導(dǎo)致機(jī)器智能的產(chǎn)生。但首先，數(shù)據(jù)是有條件的。垂直行業(yè)的數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在國家層面，也有許多數(shù)據(jù)開放計(jì)劃。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業(yè)的人才流動越來越頻繁。但同時(shí)，企業(yè)通過開放生態(tài)，降低開發(fā)門檻?？梢宰尭嘀行∑髽I(yè)享受AI能力。

第三是算力，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)通過成百上千個(gè)GPU來提升算力，使深度學(xué)習(xí)能夠走向生產(chǎn)環(huán)境。但隨著數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，現(xiàn)有算力將無法匹配。

除了這三駕馬車，從實(shí)驗(yàn)室到行業(yè)應(yīng)用，在人工智能的應(yīng)用過程中還需要加入兩個(gè)元素：

首先是場景。理解場景是人工智能應(yīng)用的核心。人工智能必須落到精準(zhǔn)的場景，才能實(shí)現(xiàn)實(shí)在的價(jià)值。理解人工智能能力可落地的場景及對應(yīng)的流程，將AI納入決策流程。

其次是人機(jī)回環(huán)，即human-in-the-loop?！叭藱C(jī)回圈”的第一層含義是人工智能應(yīng)用中需要用戶，即人的反饋來強(qiáng)化模型。更進(jìn)一步，機(jī)器學(xué)習(xí)是一種嘗試創(chuàng)建允許通過讓專家與機(jī)器的一系列交互參與到機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練中的系統(tǒng)工作。機(jī)器學(xué)習(xí)通常由工程師訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不是某個(gè)領(lǐng)域的專家?！叭藱C(jī)回圈”的核心是構(gòu)建模型的想法不僅來自數(shù)據(jù)，而且來自于人們怎樣看待數(shù)據(jù)。專家會成為垂直領(lǐng)域的AI顧問，把關(guān)模型的正確性。

人工智能并不是靜態(tài)的東西，訓(xùn)練出來的模型要用到某個(gè)業(yè)務(wù)場景里，業(yè)務(wù)場景里產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個(gè)閉環(huán)和迭代。

總結(jié)

1.本輪人工智能浪潮是基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，將快速滲透到數(shù)據(jù)密集行業(yè)。

2.人工智能目前從感知智能、理解智能、數(shù)據(jù)智能和決策智能四方面發(fā)揮在各行各業(yè)的能力。

3.人工智能成為新的生產(chǎn)要素，人機(jī)協(xié)同將成為普遍趨勢。

4.人工智能的應(yīng)用轉(zhuǎn)型需要滿足數(shù)據(jù)、算法、算力、場景、反饋五個(gè)元素才能奠定行業(yè)應(yīng)用的基礎(chǔ)。

目前，人工智能對實(shí)體行業(yè)的滲透還處于萌芽期。人工智能被寄予了成為下一代產(chǎn)業(yè)革命驅(qū)動力的厚望。而釋放人工智能的能量，形成產(chǎn)業(yè)革命的動能，需要尋找契合人工智能技術(shù)特點(diǎn)，并找到優(yōu)于其他技術(shù)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)適用領(lǐng)域，讓人工智能真正解決行業(yè)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)層面的收益。從長久來看，人工智能的定位絕不僅僅是解決狹窄的、特定領(lǐng)域的簡單應(yīng)用，而是真正像人類一樣能夠同時(shí)解決不同領(lǐng)域、不同類型的問題，進(jìn)行判斷和決策。這也是我們通常所說的“通用人工智能”。發(fā)展人工智能的終極目的并不是取代人類，而是通過人工智能將人類從繁重的重復(fù)工作中解放出來，實(shí)現(xiàn)對人類整體更有價(jià)值的目標(biāo)。這個(gè)未來也許還有些遙遠(yuǎn)，但通往未來的道路上，新商業(yè)和新經(jīng)濟(jì)將會是革命性技術(shù)附贈的禮物，無限可能的未來等待我們一起描繪。

未來智能實(shí)驗(yàn)室致力于研究互聯(lián)網(wǎng)與人工智能未來發(fā)展趨勢，觀察評估人工智能發(fā)展水平，由中國科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心劉鋒、石勇、和劉穎創(chuàng)建。

未來智能實(shí)驗(yàn)室的主要工作包括：建立AI智能系統(tǒng)智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)（城市）云腦架構(gòu)，形成科技趨勢標(biāo)桿企業(yè)庫并應(yīng)用與行業(yè)與智慧城市的智能提升。