錢多人傻 AI投資泡沫大

2016年，在A lphaG o的推動下，人工智慧這一技術名詞大範圍走進大眾

視野，在深度學習和大數據等的推動下，人工智慧也從實驗室開始大規模走向產業應用層面。

3月15日的政府工作報告中首次提及人工智慧，人工智慧的國家級戰略重要性不斷增加，很快將推出相關政策。此外，科技部還表示即將出台人工智慧發展規劃，並將由中央設置專門項目對人工智慧的核心技術和相關技術進行基礎性研究。人工智慧成為近期最火爆話題。

人工智慧的三次浪潮

60年來，人工智慧經歷了三次浪潮。

第一次，五十年代的達特茅斯會議確立了人工智慧（AI）這一術語，人們陸續發明了第一款感知神經網路軟體和聊天軟體，證明了數學定理，人類驚呼「人工智慧來了」、「再過十年機器人會超越人類」。然而，人們很快發現，這些理論和模型只能解決一些非常簡單的問題，人工智慧進入第一次冬天。

第二次，八十年代Hopfield神經網路和BT訓練演算法的提出，使得人工智慧再次興起，出現了語音識別、語音翻譯計劃，以及日本提出的第五代計算機。但這些設想遲遲未能進入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。

第三次，隨著2006年Hinton提出的深度學習技術，以及2012 年 ImageNet 競賽在圖像識別領域帶來的突破，人工智慧再次爆發。這一次，不僅在技術上頻頻取得突破，在商業市場同樣炙手可熱，創業公司層出不窮，投資者競相追逐，一派花團錦簇、烈火烹油的熱鬧景象。

矽谷看好的三個方向

「人工智慧」概念寬泛，根據應用方向不同，得到了投資人不同的對待。其中，三大方向得到了矽谷投資人的普遍偏愛。

第一個方向，顯然是自動駕駛。

目前，無論是國內還是矽谷，自動駕駛已經成了一片紅海。巨頭混戰之下，技術的完善只是時間問題。

目前，矽谷至少有19家公司在設計無人駕駛的汽車和卡車，相比5年前大幅增加。

第二個方向，是將圖像識別應用於安防。

圖像識別領域，可以說是現在人工智慧視覺、語音、語義、大數據四大方向最為成熟的一個。

第三個方向，是形態各異的語音入口。

作為最自然的交互模式，人們一直希望，人工智慧能夠直接用語音與我們交流。然而在這背後，NLP（自然語言理解）一直是個困難的話題。

但隨著神經網路的發展，語音、語義技術也取得了新的突破。Siri、Google Assistant、Viv、亞馬遜Alexa都活躍在這片戰場上。

入局，還是等待？

任何一個熱門領域，都必須遵循真實世界的商業規律，不能僅僅依靠投資人的熱情炒起來。投資人之所以看好這三個方向，背後是日趨成熟的技術和清晰可見的商業化路徑。

曾在1980年代創辦過兩家人工智慧公司的傑里·卡普蘭（Jerry Kaplan）等人來說，矽谷重新煥發的熱情令人不安，因為它顯現出的樂觀情緒並無根據，一如早前該領域被期望過高但最終達不到人們預期的時代。

卡普蘭當年創辦的兩家公司一家後來成為了安全公司（Symantec），另一家（Teknowledge）最終倒閉。

「有時候我在矽谷與人工智慧熱衷者在一塊的時候，我感覺我自己彷彿是福音派集會中的無神論者。」他說道。

國內，人工智慧領域更加「高燒」，一場集體的狂歡揭示了賽道單一的孤單——甚至有投資人直言，在曾經的O2O、去年的VR紛紛冷卻后，「沒有別的可投了」。

李開復：明年初將迎倒閉潮

李開復日前接受南都記者專訪時表示，人工智慧領域「有泡沫」，創業同質化之外有不懂行的投資人也扎堆進入。「明年初開始將有第一波企業會面臨死亡，行業調整顯現。」

人工智慧更多是面向2B層面的業務，需要給予其更多的時間去成長，「但的V C行業是急功近利的，」可能因此倒逼人工智慧公司畸形增長。過往7-8年間，互聯網領域多個垂直領域實現了奇迹式的爆發成長，「我覺得會不會『寵壞』了這一批投資人，讓他們覺得所有的領域都要爆發成長。」

如果說人工智慧這個風口是真實的，現實卻是2B的領域很難有爆發現象，李開復更擔心人工智慧公司難以達到「被寵壞」了的V C們對於利潤和成長規模的要求，帶歪行業發展。