人工智能：投资热 落地难
视觉中国供图
6月25日，在重庆2018高考志愿填报咨询大会上，人工智能、智能控制相关专业格外火爆，有特别多的考生和家长前来咨询。记者发现，教育部公布的“2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中，“机器人工程”“数据科学与大数据技术”等人工智能方向的专业屡次上榜。在新增备案本科专业名单中，有19所教育部直属高校申请开设“数据科学与大数据技术”专业，全国申请新设该专业的高校约有250所。
而与学生及家长们的热捧相反，在日前发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》称，过去一年，产业对人工智能期待值很高，各种应用层出不穷，但收获却很少。2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元，90%以上的AI企业亏损。
业界普遍认为，作为2017年全球信息通信领域最大热点的人工智能产业，雷声大、雨点小，遭遇商业落地之痛，确实令人深思。
AI机器人替代人工成为趋势
人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2017年，从AlphaGo打败世界围棋冠军起，人工智能的产业热度再次被引爆。
随着人力成本的不断上升和先进制造需求的放大，全球工业机器人快速增长，增速达到每年17％，预计到2020年将达到400亿美元。工业机器人被用于自动化生产，包括装配、包装、焊接、产品检查和喷漆等环节。机器人可以确保更高质量的生产，减少人为错误和满足中小型企业日益增长的需求。因此，机器换人已经成为制造业发展的重要趋势。
中国信息通信研究院发布的《2017年中国人工智能产业数据报告》显示，人工智能是2017年全球信息通信领域的最大热点，远高于物联网、5G、安全与隐私、区块链等。
记者近日从“2018中国IT市场年会”上获悉，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动。预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。
据工信部副部长辛国斌透露，2017年工信部共确定了202个智能制造综合标准化和新模式应用，97个智能制造试点示范项目，完成了25个智能制造标准立项。在示范项目的带领下，一大批企业积极推进智能化改造升级，服务型制造，共享经济等新模式日益普及，形成了许多新的增长点。
资本的热情与实际应用反差过大
此前已有报告显示，2018年会是人工智能行业的大洗牌期。根据腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》，截至2017年6月31日，全球AI公司总数达2542家，其中中国有592家。仅去年一年，全球已有超过50家AI创业公司宣布倒闭。
尽管如此，资本对AI产业的青睐不减。今年4月，人工智能平台公司商汤科技宣布完成6亿美元C轮融资，继去年旷视科技4.6亿美元融资以后，再次刷新了全球人工智能领域融资记录。而商汤科技刚于去年7月获得4.1亿美元B轮融资。云从科技也总计获得25亿元发展资金。
虽然融资额不断提高，但是国内人工智能的应用目前仍然处在初级阶段，商汤科技从事的机器视觉领域，不过是人脸识别这一块应用。安防领域，主要是海康威视和依图科技。云从科技主要瞄准的是传统银行。
家住重庆九龙坡的刘女士告诉记者：“家里去年买了一台‘智能冰箱\\’，广告号称可以实现食材管理、娱乐等功能，但其实只是比普通冰箱多了一个显示屏而已，所谓的食材管理功能都要自己逐个录入，使用起来并不方便。”
刘女士的吐槽并非个例。从市面上的产品可以看出，大多数被标为智能厨具的产品，不过是在传统厨具的基础上加入了手机客户端远程操控的功能，将以往厨具上的按键直接复制到手机上。从技术层面上看，这些智能厨具只是在原来基础上增加了无线网络、蓝牙等数据传输模块，外加一个配套的手机客户端，并没有真正的核心创新。“芯”片之痛依然。
中国智慧家庭研究中心主任梅晓春认为，人工智能应用于家电领域，还处于一个特别初级的阶段，甚至绝大多数家电人工智能产品，还仅仅是概念而已。
已有超过十年投资经验，在TMT领域的多个方向都有布局的联想之星合伙人刘维认为，互联网在进入一个阶段性的冬天，它的边际效应已经逐渐遇到了瓶颈。当各行各业可以很方便地应用互联网作为工具时，只喊着互联网，或者因为互联网而大肆烧钱，指望未来效率大量提升，就不容易成功了。
对于目前AI行业过度渲染，但实际上雷声大雨点小的现象，刘维的观点是：确实容易过度，因为AI看不见摸不着，拿一个评测，搞一个演示就可以说事，或者敢吹就能拿钱。“很多号称能解决的问题，都是长期看能解决，短期内做不到的，创业者选择什么路径，先去解决什么问题，我觉得非常关键。”
标准化和简单化是发展方向
“人工智能产业缺乏的不是算法，而是如何更好地转化成工程手段。”卡耐基梅隆大学机器学习系副主任、Petuum创始人兼CEO邢波说，人工智能太高深了，为人所知的有自动驾驶、医疗等应用场景，其实最普通的土木工程领域，也需要人工智能技术的变革，但是这些小的应用场景很少有人关注。
推动人工智能发展的目标只有一个，那就是AI与实体产业的融合，AI向传统经济的赋能，只有当人工智能内化为产业经济的核心能力，所做的一切才真正具有价值。邢波认为，人工智能产业的实验方法应该符合工业标准，可以被重复理解和使用，而不是把它当成艺术品一样观赏，更不能闭门造车。
业内人士认为，目前的智能家电不够智能，还是缺乏核“芯”技术，设计产品时并没有理解到消费者的真正痛点，设计理念过于理想化，炫技成分居多。结果就是，许多智能家电在很大程度上背离了消费需求。
在业内专家看来，人工智能未来面临的挑战主要有三个方面：首先是如何更好协同在一起，形成良好的AI发展生态。其次是建立统一标准，规范大家的行为。最终还是要行业应用，行业深度融合，这是人工智能的终极目标。
“未来人工智能行业要标准化和简单化，把一些标准制定出来，这个行业会形成更大的突破。”金山云高级副总裁、合伙人梁守星坦言，人工智能发展过程中的法律法规制定问题，也是行业面临的挑战。拿无人汽车来说，自动驾驶这个环节，已经涉及法律法规。一旦法律法规跟上了，人工智能的落地也会更加快速。
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