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AI技術(shù)已有60余年的發(fā)展歷程，并在近年呈現(xiàn)出爆發(fā)式的發(fā)展態(tài)勢(shì)，資本、從業(yè)者潮水般涌入。《人類簡(jiǎn)史》作者尤瓦爾.赫拉利甚至做出大膽預(yù)測(cè)，在下一個(gè)世紀(jì)，人工智能等強(qiáng)大技術(shù)將改變我們的身體、大腦和意識(shí)，因此，我們也許會(huì)是最后一代人類。但在一些從業(yè)者看來(lái)，人工智能仍然處在誕生到泡沫的階段，真正落實(shí)到產(chǎn)業(yè)并開(kāi)始大規(guī)模應(yīng)用也就是這幾年的時(shí)間，這在業(yè)界似乎也是一個(gè)共識(shí)。

通用人工智能尚未見(jiàn)曙光

1950年，艾倫.麥席森.圖靈發(fā)表《計(jì)算機(jī)器與智能》，其中30%是他對(duì)機(jī)器思考能力的一個(gè)預(yù)測(cè)，他認(rèn)為2000年時(shí)人類應(yīng)該制造出可以在5分鐘的問(wèn)答中騙過(guò)30%成年人的人工智能，目前我們已遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于這個(gè)預(yù)測(cè)。

圖靈還設(shè)計(jì)了一種“模仿游戲”，即圖靈測(cè)試：遠(yuǎn)處的人類測(cè)試者在一段規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，根據(jù)兩個(gè)實(shí)體對(duì)他提出的各種問(wèn)題的反應(yīng)來(lái)判斷是人類還是電腦。事實(shí)上，到目前為止，還沒(méi)有人工智能通過(guò)這個(gè)測(cè)試。在這個(gè)測(cè)試中，人工智能需要具備像人類一樣思考的能力，這就是我們所說(shuō)的通用人工智能的核心要素。

過(guò)去幾十年中，人工智能經(jīng)歷了幾次浪潮與寒冬。2016年，AlphaGo贏得與世界圍棋冠軍的比賽，大眾對(duì)人工智能的熱情被重新點(diǎn)燃，時(shí)至今日，人工智能仍然處在一個(gè)火熱的爆發(fā)階段。那么，人工智能發(fā)展現(xiàn)狀究竟是怎樣的呢？

近年來(lái)，人工智能的進(jìn)展主要集中在專用人工智能領(lǐng)域。涌現(xiàn)了大量例如工業(yè)機(jī)器人（300024）、自主無(wú)人機(jī)等相對(duì)成熟的產(chǎn)品。中國(guó)科協(xié)原副主席張勤在采訪中提到，當(dāng)前，“專項(xiàng)”人工智能是人工智能落地的首選。但專用人工智能也存在很大的局限性，由于任務(wù)單一、需求明確，很難舉一反三、融會(huì)貫通。通用人工智能雖然一直討論和提及，但真正意義上的通用人工智能仍尚未出現(xiàn)。“通用人工智能模型有賴于對(duì)生物腦的工作機(jī)理的破解，但這個(gè)破解目前尚未見(jiàn)到曙光。”張勤說(shuō)。

通用人工智能還有很長(zhǎng)的路要走，思必馳CMO龍夢(mèng)竹提出，“不同條件下，不同的AI智能硬件對(duì)同一句話的理解邏輯完全可能不一樣，所以短時(shí)間內(nèi)語(yǔ)音交互是不可能完全達(dá)到通用人工智能的水平。”

AI企業(yè)的生意經(jīng)

為了決勝AI時(shí)代，從BAT到獨(dú)角獸，都在向B端市場(chǎng)發(fā)展。通過(guò)2018年人工智能領(lǐng)域的投資情況不難看出，BAT等行業(yè)巨頭均在人工智能尤其是toB的領(lǐng)域做了布局。甚至有觀點(diǎn)稱，AI本身就是一個(gè)toB生意，是賣給商業(yè)的，而不是賣給用戶的。在這個(gè)賽道上，人工智能千帆競(jìng)逐，提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐，AI技術(shù)也在這個(gè)過(guò)程中不斷發(fā)展，人工智能將以怎樣的姿態(tài)重構(gòu)各行業(yè)，取決于開(kāi)發(fā)者們。

以醫(yī)療行業(yè)為例，AI影像和AI輔診技術(shù)在不斷拓展AI醫(yī)學(xué)的應(yīng)用場(chǎng)景，幫助醫(yī)生提高工作效率，促進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療。騰訊公司表示，未來(lái)依托AI輔診引擎和智慧醫(yī)院生態(tài)，醫(yī)療AI的應(yīng)用場(chǎng)景將更豐富。診前，通過(guò)AI導(dǎo)診、AI分診預(yù)診等，將提升診前信息收集的精確度和效率，同時(shí)，診后AI隨訪等新的應(yīng)用場(chǎng)景也將助推診室之外的醫(yī)患智慧化溝通。

阿里云研究院院長(zhǎng)田豐認(rèn)為，在toB領(lǐng)域，不同產(chǎn)業(yè)當(dāng)中還有大量的AI應(yīng)用空間有待挖掘，比如農(nóng)業(yè)和工業(yè)的細(xì)分垂直領(lǐng)域。他舉例到，在種植業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)在每棵果樹(shù)之間設(shè)置傳感器，可以實(shí)時(shí)識(shí)別天氣情況、生長(zhǎng)情況以及土壤狀況等，并通過(guò)識(shí)別出的數(shù)據(jù)針對(duì)每棵蘋果樹(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)化的種植除草。

為了讓汽車出行者也更快的享受到技術(shù)帶來(lái)的便利，傳統(tǒng)汽車也在不斷的接受改造與迭代。嚴(yán)威表示，隨著智能車艙的發(fā)展，用戶已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)刷臉開(kāi)門、車載系統(tǒng)-云平臺(tái)-手機(jī)APP之間信息互通、疲勞檢測(cè)、分心檢測(cè)、通過(guò)手勢(shì)控制車窗等、視線追蹤、乘客屬性分析等，極大提升了駕駛安全性及人車交互的智能化水平。

黎明將至TO B領(lǐng)域仍面臨挑戰(zhàn)

在人工智能的賦能下，金融、醫(yī)療、汽車等行業(yè)在過(guò)去的一年中都呈現(xiàn)爆發(fā)態(tài)勢(shì)。市場(chǎng)契機(jī)已至，下一步要做的就是找到各行業(yè)的突破口。C端市場(chǎng)不好做，B端市場(chǎng)也是塊硬骨頭。在迎來(lái)時(shí)代機(jī)遇的同時(shí)，人工智能也面臨著一些問(wèn)題。

人工智能并不一個(gè)獨(dú)立的技術(shù)，而是一種技術(shù)群。田豐提出，人工智能在不同的行業(yè)里的優(yōu)勢(shì)是有前提條件的，比如說(shuō)行業(yè)的數(shù)據(jù)積累夠不夠多，或者是這個(gè)行業(yè)基于技術(shù)智能去解決的問(wèn)題夠不夠多，商業(yè)價(jià)值夠不夠大，由許多綜合因素來(lái)決定。同時(shí)，他認(rèn)為，當(dāng)前人工智能的軟件與硬件條件也有優(yōu)化空間。“運(yùn)行效率和算法的訓(xùn)練速度都是關(guān)鍵點(diǎn)。訓(xùn)練一個(gè)算法越快，算法優(yōu)化和迭代的越快。現(xiàn)在的邊緣智能，實(shí)際上就是把算法燒到芯片里面，直接在邊緣上運(yùn)算，例如在云上做訓(xùn)練，邊緣做應(yīng)用。”

近年來(lái)，在新能源、共享出行等社會(huì)趨勢(shì)的支持下，人工智能與汽車產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，也迸發(fā)出無(wú)限的發(fā)展空間。商湯科技車載業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人嚴(yán)威表示，在傳統(tǒng)汽車向智能汽車升級(jí)的過(guò)程中，技術(shù)創(chuàng)新同樣面臨巨大的考驗(yàn)與革命，對(duì)傳統(tǒng)汽車廠商來(lái)說(shuō)，既想要跟上產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮，又受限于互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)技術(shù)儲(chǔ)備不足。因此，把B端廠商的成熟技術(shù)及量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)和人工智能頭部企業(yè)領(lǐng)先的AI技術(shù)結(jié)合起來(lái)，才能實(shí)現(xiàn)更為平滑、穩(wěn)健的產(chǎn)品落地。

通過(guò)技術(shù)的反復(fù)迭代，人工智能有了真正的突破和創(chuàng)新。談到下一步的行業(yè)發(fā)展方向，云從科技安防行業(yè)部總經(jīng)理李夏風(fēng)表示，接下來(lái)是從“感知”到“認(rèn)知”的一個(gè)階段。在“認(rèn)知”階段，人工智能就可以將被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)，這是從事后處理到事前防御的跨越。