：三年前打败了柯洁的人工智能 真的改变这个世界了吗？2020-07-14 13:49:030阅( 四 )
“目前人工智能所处的阶段是一个容易产生迷茫甚至悲观的阶段 ， 这是大多数颠覆性技术在加速普及之前必经的阶段 。 当迷雾消散时 ， 一个经济和社会全面互联网化的时代就开始了 。 ”李彦宏说 。
漫漫长路
针对人工智能的几个主要应用方向 ， 国内科技巨头们都有不同布局 ， 在细分赛道 ， 也有优秀的独角兽冒头 。
如在计算机视觉方向 ， 就诞生了有“AI四小龙”之称的商汤、旷视、依图、云从四家代表企业 。
人工智能的主要落地场景 ， 如安防、交通、医疗等 ， 都需要建立在视觉智能化的基础上 ， 这也是AI四小龙的主要业务方向 。 因为涵盖范围广 ， 商业潜力大 ， AI四小龙诞生之后一度受到资本热捧 ， 根据胡润研究院发布的《2019胡润全球独角兽榜》 ， 四家企业估值都已超百亿人民币 ， 其中商汤估值达到了400亿元人民币 。
商汤因融资规模巨大 ， 甚至有“融资机器”之称 ， 其投资方中 ， 还包括了阿里巴巴等科技巨头 。
得益于技术红利的推动 ， 除计算机视觉方向外 ， 各技术细分领域也都诞生了大小不一的独角兽 ， 如NLP方向的追一科技、蓦然认知、竹间科技；智能驾驶方向的图森未来等 。
与创业公司相比 ， 巨头在人工智能层面的布局野心更大 ， 涵盖的方向更广 ， 且多与主业相结合 。
如阿里巴巴在2017年成立的达摩院 ， 计划在3年里投入超过1000亿元用于涵盖基础科学和颠覆式技术创新的研究 。
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图13/15达摩院旗下最大的机器智能实验室分支iDST负责人金榕曾在采访中介绍 ， 达摩院的设立主要有两个目标 ， 一是把达摩院的AI基础能力放到平台上支撑所有业务 ， 二是上云 ， 在产品得到内部核心业务验证后 ， 将产品上云商业化 ， 进一步放大价值 ， 服务整个社会 。
在达摩院“大脑”的支撑下 ， 阿里巴巴也逐渐实现了技术成果转化 ， 如在计算机视觉领域 ， 在被誉为人工智能世界杯的 CVPR 2019 WebVision 竞赛中图像分类竞赛中 ， 阿里巴巴以 82.54% 的识别准确率获得冠军 。
腾讯同样也在进行腾讯云的建设 ， 截至5月份 ， 腾讯云AI公有云日处理图片超30亿张 ， 日处理语音250万小时 ， 自然语言处理超千亿句 ， 客户数超过200万 ， 服务全球超过12亿用户 。
而在产品层面 ， 腾讯云也已经拥有了多项能力 ， 如包括腾讯云神图、慧眼、图像分析、智能识图以及OCR在内的视觉服务 ， 包括腾讯云语音识别、语音合成、机器翻译等在内的智能语音产品 ， 包括情感分析、智能分词、文本纠错等在内的自然语言处理产品 。
在本届人工智能大会上 ， 腾讯发布了进一步拓展视觉人工智能能力的4个平台产品 ， 继续深入计算机视觉领域研究 。
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图14/15科技巨头之中 ， 百度在人工智能领域的布局较早 ， 目前 ， 旗下人工智能助手小度 ， 让用户以自然语言对话的交互方式 ， 实现影音娱乐、信息查询、生活服务、出行路况等多项功能的操作 ， 是百度除搜索等产品外 ， 与普通用户交集最大的人工智能产品 。
巨头们似乎都已将未来的比拼重点放在了人工智能上 ， 从成果上来看也取得了一定的成效 。 但实质上 ， 在推进人工智能发展的过程中 ， 始终存在着诸多阻碍 。
首先是底层研究需要突破 。 在这一层面 ， 资金投入、教育深化是基础 ， 但并不存在绝对的因果关系 ， 技术的突破存在许多偶然性 ， 在人工智能发展历史中 ， 就多次因为陷入技术瓶颈而停滞不前 。
其次 ， 在企业推动人工智能技术研发的过程中 ， 基础研究与产业团队如何融合、协同一直是困扰各大公司的问题——谷歌也未能幸免 。 如何将底层研究与实际业务所需这样的长期投入与短期收益相结合 ， 非常考验各大公司的投入耐心和内部协同能力 。
再次 ， 商业化变现困难是现阶段仍制约人工智能企业发展的难题 。 如风头正盛的AI四小龙 ， 虽然从估值上看 ， 它们的技术价值前景得到了认可 ， 但因为技术落地难、商业模式盈利难 ， 四小龙的IPO进程都一再受阻 ， 旷视在2019年8月向港交所递交招股书 ， 在今年2月其申请上市状态已变为“失效” ， 3月 ， 有外媒报道称商汤也推迟了赴港IPO计划 。
而商业化变现困难的根本原因 ， 仍是底层研究的制约下 ， 人工智能难以落地 。
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图15/15事实上 ， 从2017年开始 ， 人工智能行业就开启了“存量阶段” ， 投资人更看重人工智能的实际落地场景 ， 对处于早期阶段的人工智能公司 ， 开始了保守的投资模式 ， 对处于中后期的人工智能公司 ， 其投资意愿有所提升 。
具体的表现为 ， 2016年开始 ， 私募对人工智能公司的天使轮投资频率开始减少、对战略投资轮投资频率开始上升：拿到天使轮的人工智能公司从2016年的301家 ， 减少到2019年的113家；拿到战略投资轮的人工人工智能公司从2016年的11家 ， 增加到2019年的39家 。
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