■罗杰
人工智能已不再停留在概念和融资的噱头层面，而是进入真正的商业落地和商场竞争阶段
7月6日，由深圳市人工智能（AI）行业协会主办的全球人工智能创业者大会开幕。在这波人工智能大潮中，深圳是国内最早一批建立行业协会的城市，而此次大会，也是深圳人工智能行业协会成立以来首次举办的大型行业活动。
值得关注的是，深圳作为以务实著称的改革开放前沿城市，此次大会的主题就是关于人工智能应用，探讨应用场景和未来发展方向，发掘和加速AI商业场景应用落地发展的现在及未来。
无独有偶，就在深圳大会举行的两天前，在北京举行的百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏表示，2018年是人工智能产品化元年。而在今年5月苏州举办的 “2018全球人工智能产品应用博览会”上，参展厂商聚焦的同样是AI落地应用方案。
作为全球领先的计算机视觉技术解决方案提供商，图麟科技CEO魏京京在全球人工智能创业者开发大会上发表了 “人工智能进入全面商用化阶段”的主旨演讲。演讲中他表示，2018年，人工智能已经进入全面商用化阶段。成熟的技术、政策的支持、海量的市场、丰富的数据以及强大的资本，多方因素已为人工智能打造了一片沃土，从实验室走向市场，接受市场考验，这是所有企业都将面临的挑战。魏京京认为，在经历了过去两年的概念普及、政策出台和资本助力之后，人工智能的创业者必须尽快用好这些外部支持，将概念和技术转化为实际应用和商业收益，而不能依靠“烧钱”维持发展。“技术、政策、资本等多层面已对AI产业形成有力支撑，现在需要这些创业者回归到商业的本质。只有真正融合各个行业，解决行业根本问题的商业，才具备价值。”魏京京指出。
从2016年开始的这一波人工智能浪潮，源于第三阶段深度学习技术的突破，之后因为商业力量迅速介入而壮大。不仅谷歌、微软、百度等互联网巨头加入，像商汤科技、旷视科技、图麟科技这样拥有原创算法的团队也迅速崛起。而近两年来，在国内产业升级的背景下，政府不断出台政策给予扶持，比如《新一代人工智能发展规划》的推出。此外，在过去两年人工智能概念普及阶段，AI被资本推上创业风口，截止至2017年6月，中国人工智能行业创投融资总规模已达到了635亿元。预计至2020年，中国人工智能市场规模将达到2700亿元。
魏京京指出，国内的人工智能技术已经具备了商业化所需的大部分条件：成熟的技术、政策支持、资本助力、海量的市场、丰富的数据和平台整合能力。“在这场全球技术领域的竞赛当中，中国拥有自己的独特优势。”他认为。比如数据，中国作为世界第一大人口大国，拥有着7.3亿互联网用户以及世界上最大的智能手机用户市场，加之丰富的商业化应用场景，为人工智能在中国市场的落地提供了有力支撑。因此，自 2018年开始，整个行业将侧重落地应用，让AI对各行业产生真正的价值，也为人工智能公司本身带来商业利益，这才是一个良性的产业发展路径。
人工智能从实验室走向市场，艰难落地的过程在带来挑战的同时，也催生了新的机遇——平台输出能力。如今，人工智能应用场景非常多样化，已经覆盖了安防、工业、医疗、智能硬件、自动驾驶、语音识别等众多行业，根据不同行业客户的不同需求，衍生出了一大批整合了语音交互、人脸识别、图像识别等各类技术的企业，并向这个市场输出各类普适性或定制化产品，如智慧社区、智慧城市、智慧家庭等等。今年以来，“AI+安防”陆续在一些城市完成测试，正式投入运营；AI+工业，这一细分领域的龙头图麟科技的技术已经在数十家工厂投入使用；此次百度的AI开发者大会上，李彦宏也展示其AI在医疗、智能家居等方面的应用成果；而 AI应用难度系数最大的无人驾驶汽车，也随着百度“阿波龙”的量产运营而宣告实现商用化。此外，零售、金融、物流、教育等各个行业，也不断融入人工智能因子……
“技术实力、产品能力、市场渠道、落地应用，这四者缺一不可。算法算力是构建技术壁垒，奠定商用化的基础；商业化布局是平台整合能力的一大表现；加之市场的落地，将会共同助推AI全面商用化进程。”魏京京说。
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人工智能一路走来
1956年
“人工智能” (Ar t i f i c ia l In te l l igence）一词诞生。此后60多年，学术界形成了多种研究范式，其中主流的 “神经网络范式”以计算机科学为理论基础，研究者尝试通过计算机编写程序的方式，让计算机模仿人类的智能行为。从今天人工智能的研究进展来看，神经网络的研究范式占据主流。
2006年
加拿大学者杰弗瑞·辛顿教授（Geof f r ey Hin ton）首次提出“深度学习”算法，并组建团队将深度学习用于ImageNe t大规模视觉识别挑战赛中，创造了16%错误率的纪录。同年，谷歌将深度学习算法首次用于语音识别，在其一个语音输入基准测试中，单词错误率最低达到了12.3%。而在此之前，世界上各语音识别模型的单词识别错误率在30%以上。
2014年
深度学习的能力在图像识别、语音识别领域展示出来，美国逐渐涌现出一批以深度学习为技术能力的创业公司。人工智能开始走出实验室，进入科研转化阶段。同时期，部分中国在美留学生和企业家研究或接触到深度学习的科研成果，感受到创业热潮的来临。2014年前后，众多留美学生和企业精英回到中国，创办自己的企业。国内数十家人工智能技术服务类创企获得风险投资，人工智能创业热潮初见端倪。
2016年
“人工智能”陆续成为众多投资机构的投资标的，人工智能投资市场迅速升温。据亿欧智库统计，2014-2017年间，国内约700家人工智能创企获得投资，投资总额超过1000亿元。
2017年
“人工智能”首次被写入中国政府工作报告，成为国家战略。在科研进展、精英创业与国家战略的 “三重”保障下，人工智能投资市场一片乐观。
2017年下半年，投资市场开始收紧，投资决策日趋谨慎。 “投资有相对明确的应用场景与商业模式的、具备一定竞争壁垒的人工智能创企”，成为当前主流投资逻辑。
数据来源：亿欧智库