2018-2023年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告
產業現狀近年來，工信部以信息技術、制造技術深度融合為主線，以人工智能在制造業的創新運用為主攻方向，在大數據、智能制造、機器人產業等人工智能相關領域開展了一系列的工作，積極推進人工智...
2017年5月23日—5月27日，被稱之為“人類最后的希望”的柯潔與AlphaGo鏖戰三輪，最終總比分 0：3柯潔敗于AlphaGo。賽后柯潔一度哽咽稱：它太完美我很痛苦，看不到任何勝利的希望。
前百度首席科學家吳恩達說：就像100年前的電力、20年前的互聯網一樣，AI也會改變每一個產業!
有人說，現在就像1995年，那一年，第一家互聯網公司——網景上市，一天之內大漲208%，互聯網正式登上歷史舞臺，引爆了之后浩浩蕩蕩的“.com”熱潮。
一位AI從業者這樣激動地說道：“我看到的是一片藍海無限可能，看到所有產業，包括醫療、金融都可以做，那不就跟當年的.com一樣?”
其實在歷史長河中AI已經幾度潮起潮落，為什么這次大家都這么篤定它就是未來呢?
關鍵點就是深度學習的突破。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD(數字、生活、設計)創新大會上宣布推出真正2.0版本的阿爾法圍棋(AlphaGo)。其特點是擯棄了人類棋譜，只靠深度學習的方式成長起來挑戰圍棋的極限。
2017年5月23日~5月27日，被稱之為“人類最后的希望”的柯潔與AlphaGo鏖戰三輪，最終總比分 0：3柯潔敗于AlphaGo。
賽后柯潔一度哽咽稱：它太完美我很痛苦，看不到任何勝利的希望。
這是AlphaGo深度學習的第一次公開亮相。
可以說，深度學習解決了人工智能領域的一個百年難題。
如果沒有它，AI可能會再次遭遇泡沫后的沉寂。
人類是個極為復雜的生物，就連我們自己對自己的了解也只能算微乎其微，就像人類很多復雜的能力其實都是憑感覺而為之，過后很難清楚地描述和歸納，也正因為如此，它們也無法寫成程序，讓計算機進行復制。
從駕車到辨認面孔，這種不自知是存在于人類諸多能力中的一種普遍現象。
圍棋也是一個典型代表，它是高度復雜的戰略游戲，無法依靠機會和運氣取勝，并且和象棋不同的是，沒人能解釋高段位圍棋該如何下。
事實上，甚至連圍棋大師都無法完全搞懂自己為什么會下得一手好棋。
匈牙利出生的哲學家、科學家波蘭尼對這一現象早就有過精彩的概括，他說，“我們知道的，比我們講得出來的還多。”后來這種現象就被稱為波蘭尼悖論。
而深度學習幫助人工智能克服了“波拉尼的悖論”，算是另辟蹊徑，繞過這個理論限制。
也就是只要灌入海量的標記過的數據，計算機就可從這些數據中，自己找出細微的模式，學會人類最精巧的技藝。
而數據在這其中起到了至關重要的作用，大數據其實已經存在了10年多，因為互聯網的發展，使其為深度學習從量變到質變，于是這兩三年深度學習發展迅猛，據業界專業人士稱，當數據從原來的幾十萬份，增加到幾百萬，幾千萬份時，計算機的模型預測精確度會呈現跳躍性的提高，比如：10%、20%。
可以說，深度學習引爆了AI，大部分國家、產業都將目光投向了人工智能，甚至把它視為未來生死存亡的關鍵。
坤鵬論之前講過，如今，以BAT為代表的中國互聯網公司們，都在人工智能這條賽道上狂奔，那么美國那邊的AI是什么樣的情景?
Google CEO桑達爾·皮查伊1年前就將Gogle的企業目標從“行動優先”直接轉向“人工智能優先”(AI First)。
微軟CEO薩提亞·納德拉在最近的2017年微軟年報中，直接將以前的公司目標“行動和云端優先”改為了“AI和云端優先”，并且6次提到AI，而2016年的微軟年報對人工智能只字未提。
我們從這些公司目標中也可以清晰地看出來，美國科技公司對于科技的純粹與執著。
而且也正像坤鵬論曾經說過的，人工智能的最大玩家還是那些互聯網巨頭，小玩家很難很難。
從AI人才的爭奪這塊就可以看出端倪。
比如：美國的亞馬遜的AI人才招聘接近瘋狂，根據薪資研究機構Paysa今年4月的調查，亞馬遜一年投資2.28億美元來做AI人才招聘，比第二名Google、第三名微軟的總和還多。
已經有不少美國AI創業公司開始抱怨，所有人才都已Google、Facebook、亞馬遜、微軟、英特爾席卷一空。
去年，李開復曾說，“做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業能拿到年薪200到300萬美元的offer。”
不過此話一出，許多從業者紛紛表示，開復博士多說了個0。
不管是300還是30，都算是不小數目，可想美國AI人才競爭之激烈。
毋庸置疑，中國和美國是世界AI兩極，在中國AI的熱度絲毫不遜美國。
2017百度沸點國人搜索榜單十大科技事件中，AlphaGo對戰柯潔、智能音箱熱賣、無人駕駛汽車上五環，這三大AI事件入圍百度2017科技熱搜，而且“AlphaGo對戰柯潔”更是排名第一。
和美國一樣，中國公司對于AI人才簡直到了“寤寐求之”的狀態，瘋搶成了常態，今日頭條創始人張一鳴放話：“人才的水平有多高，我們的薪酬就有多高。”商湯科技 “按圖索驥”，畫出“博士人才名單”，但凡有人即將畢業，就馬上找上門，不讓任何魚兒漏網。
投資界的金主們懷著極度急迫的心情，唯恐錯過這個史無前例的颶風級“風口”。
人工智能最核心的是人才，“得AI人才者得天下”。
一場場驚心動魄的搶人大戰正在上演，百萬年薪都難求AI一人才。
一位在BAT任職的高級HR說，他們已經屢次在爭搶AI算法工程師、AI系統架構師等人才時敗給創業公司。“他們搶人時似乎就是在拍賣會舉牌，明明心理價位是年薪二三十萬，最后抬高好幾倍也會買單，只想將目標人選快快納入囊中，似乎就萬事大吉。而BAT因為是上市公司，有薪酬體系，不能太破例，只能望而興嘆。”
據權威數據統計，全世界AI人才數量約為25萬，主要分布在美國、歐洲、印度及中國。美國擁有10年以上經驗的AI人才比例接近50%，中國10年以上經驗的人才比率只有不到25%。
不過，值得慶幸的是，中國年輕一代的占比更高，28歲-37歲中青年(80后)是AI領域發展的主力軍，占AI發展總人數的50%以上。
相較而言，美國AI人才在各年齡段分布得更加平均，48歲及以上的資深人才占比為16.5%，遠高于中國的3.7%。
與此同時，投資界也隨之沸騰，加之今年國家對貨幣高位鎖定，錢很難出海，所以正像某位已經入行18年的資深投資人所說，2017年資本的浪頭最澎湃。
根據咨詢公司清科集團的數據顯示，今年前11個月，中國新成立了3418只風險資本和私募股權基金，共籌資人民幣1.6萬億元，是2015年的兩倍多，2006年的10倍多。
清科集團估計，當前有大約12000家投資公司管理人民幣8.5萬億元資金，而2015年是8000家公司管理人民幣5萬億元資金。
而如此海量的資金，不少都在瞄準人工智能。
據PitchBook統計，2017年全球人工智能和機器學習領域共獲得風險投資超過108億美元。
過去十年來，該領域的風險投資大幅增長：2010年投資不足5億美元，2016年達到57億美元，而2017年投資額較2016年增長了接近一倍。
數據顯示，2017年AI領域融資最高的5起投資事件中，中國企業占了4起。
其中，蔚來汽車融資達到16億美元，位列第一。其次是曠視科技(機器視覺)、商湯科技(計算機視覺和深度學習技術)與明碼生物科技(使用測序數據改善健康，并提供精準醫學解決方案)。
騰訊11月發布的《2017互聯網科技創新白皮書》顯示，截至2017年6月，中國創業投資機構共發生767項針對人工智能的投資案例。
2017上半年產生的融資已經超過150億元，累積融資額攀升到635億元，占據全球融資總額的33.18%。
2017年是AI元年，同時2017年也是從投資AI轉向投資AI時代的關鍵一年。
當然，在喧鬧繁華中，也有人在給沸騰的人工智能火爐潑冷水。
華興資本的包凡說：
就人工智能平臺而言，我認為這可能是巨頭之爭，它有三大核心能力——數據、計算能力和算法能力。
這三個要素里，在算法上，初創企業可能有一些優勢。但在數據和計算能力這兩個要素上，初創企業幾乎很難和科技巨頭抗衡。
而人工智能只是個技術工具，它需要在實際生活中找到應用場景，當人工智能技術在實際生活中應用時，你必須專注某一垂直領域的運用。
歸根結底是要讓數據發揮最大的價值，這才是初創企業生存的關鍵。
李開復說：
現在創投市場人工智能泡沫很嚴重，每個商業計劃書上都要加上人工智能，幾乎任何行業的創始人都說自己是人工智能公司。
人工智能從業者說：
遺憾的是，很多地方又把人工智能當作共享經濟，把人工智能當作概念來炒作了。
當前大部分中國AI技術，都利用了一些開源的技術框架，在這些底層算法之上進行優化。但從技術的原創性來看，與美國和英國相比還遠遠不夠，中國大量AI企業的可復制化非常高。
前阿里集團執行副總裁、現嘉御基金創始人衛哲則表示：
“很多只是有一定算法的，或者還是基于機器學習的公司，今天搖身一變都給自己貼上了人工智能的標簽”。
客觀講，人工智能目前其實還是小荷剛露尖尖角，尚處于最初級的弱人工智能時代，在弱人工智能階段，AI的發展還要被劃分為三個階段：技術驅動階段、數據驅動階段和場景驅動階段，我們現在處于弱人工智能的早期階段——技術驅動階段，所以，我們看到了英偉達憑借自身旗下的GPU芯片，股價飆出天際。
人工智能還是個嬰兒，但它的泡沫已經漸漸吹大，科技總是螺旋式上升，總會在起起伏伏中壯大，2018年會怎么樣?實話說，坤鵬論不是AI專家，給不出準確的答案，但有句名言總會讓我們醍醐灌頂：我們總是高估未來兩年的變化，卻低估未來十年的變化。
站在未來看現在，站在未來安排現在，唯此，才會加大未來贏的機率!
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