人(rén)工智能在兩會(huì)期間(jiān)受到了非常高(gāo)的關注，國務院總理(lǐ)李克強在政府工作(zuò)報告中首次提及加快“人(rén)工智能”的技(jì)術(shù)研發和(hé)轉化，是需要培育壯大(dà)的新興産業之一。百度李彥宏、騰訊馬化騰、科大(dà)訊飛劉慶峰都提交了相關的兩會(huì)提案，同時(shí)兩會(huì)期間(jiān)“深度學習技(jì)術(shù)及應用國家(jiā)工程實驗室”也在百度正式挂牌，這被認為(wèi)是當初“中國大(dà)腦(nǎo)”概念的最終落地，也被認為(wèi)是中國将人(rén)工智能發展提升到國家(jiā)戰略的重要标志(zhì)。

    比起國家(jiā)政策層面開(kāi)始高(gāo)度重視(shì)人(rén)工智能，産業層面人(rén)工智能早就已經發展得(de)如火(huǒ)如荼，随着雲計(jì)算(suàn)等基礎設施的完善、數(shù)據量的爆發式增長，尤其是深度學習算(suàn)法的應用使得(de)語音(yīn)識别、圖像識别等技(jì)術(shù)取得(de)長足進步，圍繞語音(yīn)、圖像、機器(qì)人(rén)、自動駕駛等人(rén)工智能技(jì)術(shù)的創新企業大(dà)量湧現。從融資情況來(lái)看，據統計(jì)人(rén)工智能風險投資仍保持每年42%的增長，截至2016年11月，全球1485家(jiā)人(rén)工智能公司總融資金額高(gāo)達89億美元。在資本助推下，人(rén)工智能已成為(wèi)近兩年的最大(dà)風口之一。而國內(nèi)外巨頭在AI領域的布局則不勝枚舉。經過這幾年的快速發展，可(kě)以說人(rén)工智能早就已經脫離單純實驗室和(hé)學術(shù)範疇，開(kāi)始與産業更加緊密的結合，實現更多(duō)具體(tǐ)項目和(hé)行(xíng)業的落地應用。同樣在風口之下必有(yǒu)泡沫，而未來(lái)判斷人(rén)工智能最大(dà)的分化就是看它在實際應用中的效果具體(tǐ)有(yǒu)何差别。

    那(nà)麽普通(tōng)人(rén)該怎麽去判斷一家(jiā)公司人(rén)工智能程序的競争優勢或者是否隻是概念的忽悠呢？簡單來(lái)說人(rén)工智能行(xíng)業可(kě)以劃分為(wèi)三層，最底層是基礎平台層，包括芯片、服務器(qì)、數(shù)據服務商等，屬于通(tōng)用且必要型；中間(jiān)層是技(jì)術(shù)提供層，如采用計(jì)算(suàn)機視(shì)覺、機器(qì)學習等；最上(shàng)面那(nà)一層則是應用層，包括無人(rén)駕駛、醫(yī)療、教育、機器(qì)人(rén)等，承載着很(hěn)多(duō)行(xíng)業的應用。所以總結起來(lái)一個(gè)AI成功的要素基本包含這幾點：高(gāo)質量和(hé)大(dà)量的數(shù)據源、足夠的算(suàn)力資源和(hé)優秀的算(suàn)法、優秀AI技(jì)術(shù)人(rén)才及落地應用能力、明(míng)确的垂直化行(xíng)業應用場(chǎng)景。以機器(qì)視(shì)覺所需的數(shù)據源和(hé)數(shù)據量舉例來(lái)說，數(shù)據量和(hé)算(suàn)法可(kě)以分别比作(zuò)人(rén)工智能程序的燃料和(hé)發動機，好的算(suàn)法模型可(kě)以實現精準的物體(tǐ)和(hé)場(chǎng)景識别，而數(shù)據集的豐富性和(hé)大(dà)規模性對算(suàn)法訓練尤為(wèi)重要。實現機器(qì)精準視(shì)覺識别的第一步，就是獲取海量而優質的應用場(chǎng)景數(shù)據。以人(rén)臉識别為(wèi)例，訓練該算(suàn)法模型的圖片數(shù)據量至少(shǎo)在百萬級别。關于數(shù)據量對提高(gāo)算(suàn)法準确率方面的重要性，更是有(yǒu)人(rén)直言，擁有(yǒu)更多(duō)高(gāo)質量的數(shù)據源的公司終将戰勝擁有(yǒu)好算(suàn)法的公司。因為(wèi)随着谷歌(gē)TensorFlow等生(shēng)态系統的成熟，很(hěn)多(duō)領域都會(huì)有(yǒu)訓練好的模型可(kě)以用來(lái)參考，相關公司隻需要有(yǒu)足夠的數(shù)據來(lái)訓練參數(shù)就好了。

    同樣人(rén)才也是區(qū)分AI公司競争力的一大(dà)維度，AI的爆發離不開(kāi)頂尖的科學家(jiā)，需要有(yǒu)能力部署人(rén)工智能技(jì)術(shù)并且使之産品化的資深工程師(shī)，前幾天全球深度學習的四劍客之一——吳恩達從百度離職，立馬成為(wèi)科技(jì)圈的頭條即說明(míng)擁有(yǒu)真正高(gāo)端技(jì)術(shù)人(rén)才在這一領域的核心壁壘。

   具體(tǐ)到AI的行(xíng)業應用層面，根據落地的不同難度和(hé)不同行(xíng)業內(nèi)的特性來(lái)看，業界普遍認為(wèi)現在将AI算(suàn)法應用到行(xíng)業存在較大(dà)機會(huì)的主要為(wèi)這幾個(gè)領域：無人(rén)駕駛、工業自動化、視(shì)頻監控、醫(yī)療、教育等。投資者可(kě)以重點跟蹤人(rén)工智能在這些(xiē)行(xíng)業的進展程度，如應用場(chǎng)景的深化、清晰的變現能力等。

    根據IDC在其《全球半年度認知/人(rén)工智能系統支出指南》(Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence SystemsSpending Guide)中預測，人(rén)工智能的收入将從2016年的80億美元增長到2020年的470億美元，複合年增長率(CAGR)為(wèi)55.1%。正如《連線》雜志(zhì)創始主編凱文.凱利（KK）的預測，“人(rén)工智能将是下一個(gè)20年颠覆人(rén)類社會(huì)的技(jì)術(shù)，變成像電(diàn)、互聯網一樣的基礎服務和(hé)革新力量”。AI毋容置疑将是未來(lái)發展的大(dà)趨勢，其前景十分廣闊，未來(lái)将進入到應用為(wèi)王的階段。

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