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语音识别、自然语言理解等技术要产品化商业化落地目前还看不到苗头。在国内 ,BAT等巨头占有者最大的用户群与数据,它们可以用深度学习的算法,在大数据的基础之上,更好的应于广告的推荐以及内容平台的信息流算法推荐。国内BAT,前两年的共同战略还是连接与生态战略,转眼间,都在给自身贴AI标签了。有人认为,创业公司可以选择做垂直领域的先行者,积累用户和数据,结合技术和算法优势,成为垂直领域的颠覆者。

这也是我们看到巨头研发的聊天机器人都只能做到几轮对话的原因。李彦宏、马化腾、雷军、马云等大佬均提及了“人工智能”这一概念,并且都在推动之中。所以我们看到,当前中国互联网巨头也纷纷开始从谷歌、Facebook、微软以及全球名牌大学招募顶尖人才。人工智能当前有了一定的发展和突破,但离真正商用、产品化落地与人类生活紧密关联的时间点还太遥远。

技术虽炫酷但盈利方面艰难而人工智能的技术虽炫酷但盈利方面艰难,当前即便是与人工智能息息相关的机器人产业,其前景也并不乐观。这是科技互联网领域常见的场景,从O2O、P2P 、VR到今天的人工智能尽皆如此。

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但这个远不是其他领域创业打鸡血拼宏愿谈理想就能成,开发人工智能是一个庞大的系统工程 ,它不会是一个突然出现的风口 ,更是一个长时间的经济技术、科研发展水平的缓慢沉淀与推动的过程。当前人工智能领域的人才是稀缺性人才,创业公司也很难去抢到优质人才。在推理性与逻辑性 、专业性的实际问题层面的解决能力上依然被一些用户与业内人士嘲为智障助理,实用价值并不大。当然人工智能是未来这并不错,问题是这个变革或者说真正改变人类的未来时间点什么时候来,但肯定不是现在。创业者缺数据但数据是AI的基础人工智能(AI)已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉 、机器人等多个领域,在人机围棋大战中屡屡获胜,而这背后,经过了是海量数据的积累与学习。事实上,无论是谷歌facebook,还是BAT ,都可以利用人工智能算法收集到很多的数据,这些都可以帮助它在未来推送有价值的广告。

而当前人工智能项目又是巨头的标配,国内资本嗅到风向又开始助推,因为一旦下注到一个好的项目被BAT收购接盘,在高点退出,也是一笔划算的买卖。但如果被称之为下一代新的入口与全球科技巨头争抢布局的未来技术奇点与底层基础设施的产业,在3年之后,市场规模才91亿元,还不及共享单车市场的一个零头,这只能意味着人工智能产业的发展还处于初级阶段,AI在短时间内也很难成为风口。

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对于巨头来说,如果人工智能的应用只能停留在下棋与炫技的层面,那可能意味着投资回报率不对等以及很大的泡沫与风险。另外,许多巨头研发的AI助理在基于上下文的对话能力与理解口语中的逻辑、能力履行、基于上下文的对话能力方面都存在欠缺 ,也意味着当前的人工智能还处于相对初级的阶段。

但在当前,最重要的是基于用户特定场景需求要具备逻辑理解能力与颠覆性的商业模式方面,人工智能的应用还没影儿。百度人工智能早早已在布局,今年阿里宣布启动“NASA”计划,腾讯正式宣布成立AILab。

我们知道,人工智能在美国已经研究几十年,但依然很难看到盈利的希望,商业化落地依然面临尴尬局面,创业者的游戏都是资本推动的 ,资本是逐利而短视的,如果游戏的结果是一直是无底洞的投入换不来真金白银,游戏就很难玩下去 。通过技术手段的过滤和机器学习在内容产业领域也正在成为BAT的标配与必争之地。但即便是这些巨头的人工智能助理,它们的服务范围基本定位在信息检索,资讯收集获取 ,而无法搞定相对复杂一点的问题。对于创业者来说 ,一旦科技巨头都在开足马力 ,加大火力 ,在进行人工智能布局的时候,创业公司与巨头相比,在人才储备与数据、用户 、流量、资本不在一个档次,贸然进入这个赛道,结果是可以想象的。

当前人工智能还停留在学术层面:投资回报率不对等另一方面,当前人工智能的深度学习在语音和图像以及自然语言处理的应用方面虽有进展,但更适合在搜索引擎和学术、信息流内容数据推荐方面 ,还无法应用在许多普通用户的产品上面。甚至有人激情万丈的喊出:“创业就去搞人工智能”。

比如对于今日头条这家从诞生之初就自冠以人工智能属性的公司,其基于数据的推荐算法驱动机制尽管带来了低俗的标签,但却俘获了海量用户。其次,人工智能基本上是被巨头推动的 。

早前创新工场李开复指出,硅谷各公司在用“不合理”的价钱去挖人 ,给刚毕业的人工智能领域博士都能开出超过200万到300万美元的年薪。李开复是国内人工智能领域疯狂投资者之一,声称创新工场投资接近25家企业,包括地平线机器人、Face++ 、Uisee等。

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人工智能应用的服务行机器人层面,虽然功能性虽不断完善,但当前的产品体验层面依然离商业化与消费者太远。有数据显示,在2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore,但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0,下了1个新APP的人占8.4%。另外,在谷歌发布新版神经机器翻译系统后,某定位于机器翻译创业团队发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。另外,人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理,从当前来看,在手机、电脑等常规的硬件载体之外 ,人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体 ,人机语音交互的智能化程度低,硬件层面缺乏配套。

而人工智能的基础层涉及到大数据、人机交互 、计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础,价值高,能聚集大量开发者和用户,有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层,它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。有业内人士认为,从未来性看,结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步,但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。

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AI的基础是大数据,这些资源通常掌握在巨头手中。当然,不能否认人工智能将是辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域的重要变革变量,对互联网、安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、智能家居等诸多行业均会进行重要改造。

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