人工智能概念火热 缺少创造价值的应用
从AlphaGo到Master，人类围棋选手不敌人工智能让科技公司兴奋异常，2016年的科技圈也到了逢人必谈AI的程度。
回首这一年，国际巨头领跑、BAT加速圈地、新秀公司一举成名……一方面，语音识别、无人驾驶、机器学习等AI技术的价值被挖掘，另一方面，机器人、智能家居等市场应用可行性却争议不断。
概念火热“忽如一夜春风来”
“在未来，人类思考需要5秒以下的工作，都将被人工智能所取代，这一领域蕴藏着巨大商机。”创新工场董事长李开复如是强调，人工智能将是移动互联网之后的下一次革命，而人工智能的体量将远超移动互联网。
2016年，科技圈不再将人工智能视为科幻文艺作品中的幻想，这个技术大概念逐渐取代陈旧的技术名词，被众人追捧。自1956年达特茅斯会议上第一次被提及以来，人工智能通过科技公司大肆宣传与实践，如今来到最接近普通人世界的时期。
根据VentureScanner的统计，截至2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列第一。而《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》显示，全球每10.9个小时诞生一家人工智能企业，因此，经过一年的时间全球人工智能企业数量早已数以千计。
据了解，全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。
人工智能企业主要覆盖了深度学习/机器学习（通用）、深度学习/机器学习（应用）、自然语言处理（通用）、自然语言处理（语音识别）、计算机视觉/图像识别（通用）、计算机视觉/图像识别（应用）、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
人工智能企业数量飙升，不只是人工智能概念风口强劲，资本的疯狂追捧更是关键影响因素。据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%，人工智能发展前景极为广阔。
根据市场统计，去年中国人工智能逾百家创业公司获得投资，总额近百亿元。覆盖范围从深度学习等软件算法以及GPU、CPU、传感器等关键硬件组成的基础支撑层，到语音/图像识别、语义理解等人工智能软件应用以及数据中心、高性能计算平台等硬件平台组成的技术应用层，到AI解决方案集成层，再到工业机器人、服务机器人等硬件产品层以及智能客服、商业智能（BI）等软件组成的运营服务层。
创新工场在2016年宣布成立的人工智能工程院日前正式露面。在过去的时间里，创新工场已投资了近30家人工智能相关的创业公司，如旷视科技、地平线机器人、驭势科技、第四范式、小鱼儿科技等。
李开复强调，中国具备独特的人工智能机会。他表示，目前世界上43%的人工智能论文作者中，都有华人/中国人的身影；在中国，年轻人具备较高的数学知识，愿意追寻“热门行业”，可以快速训练出大批的“人工智能工程师军队”；国内存在着利于人工智能发展的市场机遇，例如传统企业的“非智能”技术较弱，易于被取代；中国大市场在过去孕育了大量已经走到C轮的应用，在未来需要人工智能的帮助；中国对于人工智能的约束较少。
在中国，支持人工智能的政策已经落至具体实施方案层面。2015年，“中国大脑计划”的筹备工作已经展开，北京、上海、深圳，中国各经济中心都开始制定人工智能和智能机器人的发展战略。
“人工智能”在2015年全国“两会”上与“互联网+”一道成为探讨话题。2016年5月，国家发改委印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，宣布将推动建设人工智能等8类“互联网+”创新平台。
能够获得来自政府、市场多方面的支持，人工智能似乎已然成为全行业必然的方向，无论是金融、医疗、安防、教育等传统行业还是机器人、互联网、无人车等科技领域，谁能率先抓住人工智能关键技术谁就能获得巨大的市场。据预测，人工智能将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。以金融行业为例，高盛公司估计，到2025年人工智能可通过节省成本和带来新盈利机会每年创造大约340亿-430亿美元的价值。
忙于秀技“几处早莺争暖树”
2016年，涌入人工智能领域的企业有的在默默加强技术储备，更多的则在发布会、会展、论坛等场合展示起自家成果。月初的CES展会吸引了4200多家参展商，人工智能展商就是赚足眼球的重要组成部分。
在人工智能操作系统方面，从2015年开始参与研发的谷歌、Facebook、微软等巨头带来了不一样的成果。Facebook带来了智能管家Jarvis，可以控制电灯、烤吐司、播放歌曲；谷歌的TensorFlow则是深度学习的杰出代表，在自然语言处理、语音识别、视觉领域、机器人等方面均有所成就；微软的智能对话系统小冰也在向操作系统演化。CES上也少不了国内企业的身影，百度发布了度秘的升级版DuerOS，阿里的YunOS也进行了展示。
在CES展会上打着人工智能标签的产品更是花样百出，三星的Qsmart、海尔的Smartlife、LG的SmartThinkQ、长虹的SmartService、TCL的AIxperience、小米的SmartHome概念。在服务方面，人工智能也开始渗透。
亚马逊此前推出了AmazonML、谷歌推出了RankBrain搜索算法。国内也有网易易盾借助人工智能算法打造了反垃圾云服务，阿里云的ET已经开放给云计算客户。
除了展会，科技公司都玩起了“人工智能PK人类”的戏码。2016年3月的人机围棋大赛中，围棋九段李世石1：4败于人工智能AlphaGo，让人对于人工智能重新树立了看法，不久前AlphaGo升级版Master再度出山杀得世界围棋界片甲不留。
江苏卫视播出的第四季《最强大脑》节目中，搭载百度大脑的人工智能机器人“小度”，挑战最强大脑的名人堂选手。搜狗CEO王小川在《一站到底》节目中表示，目前搜狗正在研究一台聪明的问答机器狗，至今研发时间已经超过9个月，耗资4000余万元，并透露，机器狗未来将参加节目的答题挑战。
华丽的展示背后是科技企业布局速度的加快，其中BAT就是典型代表。百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。
2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。另外，百度还成立了独立风险投资公司专注于人工智能等领域。百度的人工智能产品包括度秘、百度无人驾驶汽车，在百度地图、百度外卖、百度糯米、百度金融等产品中深度学习技术和大数据模型、数据风控技术等都开始投入运用。
阿里方面，早在2015年6月联合富士康向日本软银旗下的机器人公司SBRH战略注资7.32亿元，布局机器人领域。阿里的人工智能产品主要应用在两个层面上：第一是电商业务，第二则是B端。
阿里去年推出了人工智能项目“ET”，已在交通、空管、货运等领域担任调度员工作，不久前还联合饿了么研发出人工智能ET新的调度引擎，正全面推行到外卖送餐领域。
腾讯在人工智能领域的布局，最主要的手段是投资。此前，腾讯与硅谷风投机构FelicisVentures领投美国数据公司Diffbot1000万美元A轮融资，参投专注于生命大数据和数字生命研究的公司iCarbonX（碳云智能）近10亿元的A轮融资。
另外，腾讯展开了技术储备，人工智能研究项目包括WHATLAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。产品层面，腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块，还推出智能机器人“小微”，为用户提供可视化的数据定制服务的云搜，中文语义分析平台文智，应用于腾讯征信、微众银行、财付通的优图人脸识别等等。
缺少应用“纸上得来终觉浅”
市场热闹，真正创造的价值未必有多少？人工智能在语音识别、无人驾驶、机器学习等领域已经产生用户量级，但在机器人、智能家居方面仍然雷声大雨点小，市场甚至怀疑太多参与者拿人工智能吹捧自家产品会带来严重的泡沫。
王小川在日前极客公园2017创新大会上表示，“AI正在过河”，但是AI是很泛的概念。今天人工智能变成所有人去追捧的一个热潮。
但是，并没有找到一个既已面世，但又同时有巨大用户规模，还有巨大改变世界能力的技术。日前能够看到什么东西影响大呢？王小川认为，无人驾驶领域未来有很大的用户规模，并且有很大的商业价，然而现在还没有面世。
他认为，科技企业能够做出技术，并且让这个技术保持领先，就是一个困难的事情。有些技术还没等到变成产品或者商业化就开始落后了，因此，保持技术领先是一个难题。更难的是把一个技术变成产品，让更多的用户受益。更难的是，这个技术不仅有它的用户规模，还能够去改变世界，有很大的商业上的意义和对世界的冲击。
360公司创始人、董事长周鸿祎在人工智能方面也不激进，“现在一夜之间人工智能又成了风口，基本上每一头猪都在身上打上了人工智能的标记”，他认为，现在人工智能其实根本没有算法上的突破，突破还只是大数据，“没有大数据人工智能就是空中楼阁。”
事实上，人工智能深入到互联网行业更多地表现在概念层面，创业公司希望抱住人工智能的大腿，获得资本上的支持，将一些伪“人工智能”添加到产品中去，市场上出现了大量的硬件、机器人、语音交互软件，这给普通用户造成了对人工智能错误的解读判断。
理性的成长路线应该是技术的成熟驱动商业的爆发，而非商业的风口催熟技术。“最近三四个月，我们看到的顶尖项目已经越来越少了。”李开复直言，“人工智能和移动互联网创业不一样，人工智能一定需要科学家，而科学家却不见得有工程师可以带出来创业。”
技术的诞生就是为了制造更多的财富，但人工智能如何变现仍然很遥远。调查显示，盈利良好或前景乐观的人工智能创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作以及可实现的切入点。
然而，在创业企业涌入的同时，市场的天平却仍然掌握在巨头手中。例如，在人脸识别、语音识别等方面，阿里、百度、网易等巨头的识别准确率无不做到了99%和97%，而很多创业团队的识别准确率仍停留在80%左右。
有分析人士认为，在人工智能相关的技术、人才、数据、资金等方面，巨头拥有绝对的话语权，初创企业与巨头争夺入口难上加难，或许硬件方面是最好的选择。因此，大量的创业公司选择了智能家居、智能机器人等领域作为突破口，但硬件的时机并不成熟却是不争的事实。
技术准备不足是人工智能商业化难以推动的内在原因，而消费市场尚未被培养起来则是外在原因。例如，不少聊天机器人和智能语音技术还面临语义理解不准确的问题，也导致用户黏性不强。
普通消费人群对于智能语音的需求并没被开发出来。当前企业考虑的应该是收集更多的数据、加强机器学习、获得好的算法，把更多的精力运用到技术升级中去而不是急于推广产品。
创新工厂预测，目前的人工智能产业仍面临六大挑战：前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口巨大；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资等问题；以及创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持等。