□ 文 劉 贊

2016年熱點(diǎn)盤點(diǎn)
——人工智能篇 在多領(lǐng)域深度應(yīng)用中尋求突破

□ 文 劉 贊

2015年冬天，人工智能以極其迅猛的勢頭撲面而來。2016年春天，李世石和AlphaGo的人機(jī)大戰(zhàn)更將人工智能推上萬眾矚目、無其他熱點(diǎn)能及的位置。如今換了名字的master又已經(jīng)連續(xù)戰(zhàn)勝頂尖高手，獲勝60場，這是人們最熟悉的人工智能應(yīng)用場景。人工智能最早被暢想出來是希望機(jī)器能通過學(xué)習(xí)掌握人類的知識，從而替代人類完成部分工作，顯然不止于下棋這一件事。由于人類是一個(gè)有感知、有思考、有創(chuàng)造、有決策、有反饋及操作能力的系統(tǒng)，人工智能也需要逐步去實(shí)現(xiàn)，最終能否成為一個(gè)與人類能力相近的系統(tǒng)，還有待科學(xué)家們持續(xù)的創(chuàng)造和突破。

人工智能目前仍處在模擬智能階段，機(jī)器通過學(xué)習(xí)模仿人類，還不能進(jìn)行語義理解、決策和創(chuàng)造性發(fā)揮。當(dāng)下應(yīng)用的人工智能無論是行為主義（以機(jī)器人為代表）、連接主義（以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用為代表），還是符號主義（以專家系統(tǒng)為代表）流派，衡量標(biāo)準(zhǔn)都是機(jī)器的“表示、推理和學(xué)習(xí)”能力，目前占上峰（主流）的連接主義還較難解決演繹推理和認(rèn)知學(xué)習(xí)的高階需求。在此條件下，異化大腦（多層、大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)）的運(yùn)算基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法和計(jì)算能力。在認(rèn)知智能的算法突破之前，人工智能+任何行業(yè)的應(yīng)用都需要感知、通信連接和處理控制的過程。這個(gè)過程中，感知和處理控制都需要硬件載體。因此，2016年人工智能的整體應(yīng)用重點(diǎn)之一是基礎(chǔ)平臺建設(shè)，包括協(xié)議、專屬芯片、底層計(jì)算資源和數(shù)據(jù)資源的建設(shè)，以及數(shù)據(jù)的消費(fèi)（場景和交互模式）和處理方式拓展。以谷歌、Facebook、微軟、高通、百度、阿里為代表的國內(nèi)外科技巨頭的布局均在以上相關(guān)領(lǐng)域。

由此可以推斷，人工智能的發(fā)展無論從數(shù)據(jù)積累、技術(shù)突破、基礎(chǔ)搭建還是應(yīng)用探索都不是一個(gè)短周期的過程，想象中的顛覆式變革需要逐步實(shí)現(xiàn)。人工智能同樣是人類理性應(yīng)用工具和技術(shù)等先進(jìn)手段追求利潤最大化和效率的探索之一，其發(fā)展必然受政府、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)等共同推動(dòng)。人工智能與傳統(tǒng)領(lǐng)域的結(jié)合也會(huì)越來越緊密。不一定是人工智能+，更多是傳統(tǒng)領(lǐng)域+人工智能，因此很難去評估人工智能市場的規(guī)模有多大，除了提供人工智能解決方案的企業(yè)，更難清晰界定人工智能企業(yè)的范圍。

金融+人工智能：用生物特征識別身份，探索智能投顧模式

金融領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用普通人能夠感受到的是身份識別和驗(yàn)證，以及創(chuàng)新金融產(chǎn)品開發(fā)和量化投資。人工智能+金融具體實(shí)際應(yīng)用如下：

身份識別和驗(yàn)證：（1）機(jī)器替代人工開戶；（2）交易過程身份驗(yàn)證。

創(chuàng)新金融產(chǎn)品開發(fā)：（1）基于數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品設(shè)計(jì)；（2）金融衍生產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

量化投資：（1）豐富維度，提升分析精度；（2）根據(jù)市場變化，改變相關(guān)影響因子，調(diào)整投資策略。

其中身份識別和驗(yàn)證應(yīng)用范圍最廣，收益也最直接、清晰。

2016年中國智能投顧已有招商銀行等銀行機(jī)構(gòu)、宜信投米RA等財(cái)富管理公司、京東智投等互聯(lián)網(wǎng)金融公司以及創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)推出產(chǎn)品和服務(wù)，而以美國的Betterment 、Wealthfront為行業(yè)標(biāo)桿，基本提及智能投顧就會(huì)提到這兩家公司。智能投顧之所以被關(guān)注，首先解決提高人均產(chǎn)出的問題，以有限的理財(cái)師為更多人提供投顧服務(wù)。目前，個(gè)性化的機(jī)器投資顧問服務(wù)還處于嘗試階段，作為個(gè)性化分析的基礎(chǔ)，需要用戶行為數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、投資數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)還較為分裂，且難以獲取并打通，因此，機(jī)器尚無法通過數(shù)據(jù)方式全面分析用戶的偏好以及關(guān)聯(lián)同偏好和資產(chǎn)基礎(chǔ)的用戶進(jìn)行組合投資。主流智能投顧產(chǎn)品仍以問卷測試，結(jié)合過往投資情況以及年齡、性別、職業(yè)評估等方式分析客戶投資偏好。

其次，已往的投顧服務(wù)主要服務(wù)于高凈值人群，目前國內(nèi)可投600萬以上的高凈值人群大概有30萬，這兩年能保持在10%左右的增長。高凈值人群的資產(chǎn)保值增值已經(jīng)呈現(xiàn)配置全球化及多元產(chǎn)品組合的趨勢。目前國內(nèi)的QDII和ETF產(chǎn)品相對較少，有些公司會(huì)借助智能投顧的方式實(shí)現(xiàn)全球財(cái)富配置。對于普通人來說也有機(jī)會(huì)去接觸資管服務(wù)。

最后，國內(nèi)智能投顧發(fā)展面臨最大的問題是定性和監(jiān)管政策還未出臺。按照理想化的智能投顧包括從客戶分析到資產(chǎn)配置、投資組合選擇、交易執(zhí)行，組合再選擇、稅負(fù)管理和組合分析，而國內(nèi)已有的顧問和資管服務(wù)涉及不同監(jiān)管牌照，需同時(shí)擁有兩塊牌照或券商牌照（已暫停發(fā)放）才能開展業(yè)務(wù)。盡管智能投顧信息透明化和費(fèi)率低，大概是投顧服務(wù)費(fèi)率的1/4，但是受數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、監(jiān)管政策等的影響，很有可能會(huì)成為資管銷售的升級渠道，未來5年還不能以機(jī)器替代人類完成投顧服務(wù)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的個(gè)性化金融服務(wù)。

工業(yè)+人工智能：機(jī)器人市場繼續(xù)擴(kuò)張，智能制造為新熱點(diǎn)

工業(yè)發(fā)展歷經(jīng)手工業(yè)（手工生產(chǎn)）、機(jī)器大工業(yè)（機(jī)械制造）、現(xiàn)代工業(yè)（半自動(dòng)化、自動(dòng)化生產(chǎn)），正向新工業(yè)（信息化、智能化）發(fā)展。工業(yè)和人工智能的結(jié)合呈現(xiàn)先直接替代人工（機(jī)器人）后基于信息化實(shí)現(xiàn)全面智能化的特點(diǎn)。機(jī)器人的發(fā)展領(lǐng)先了一步，自上世紀(jì)90年代進(jìn)入發(fā)展期，2010年已進(jìn)入智能化時(shí)期，2012年全球工業(yè)機(jī)器人（本體加集成）的市場容量為1600億元，預(yù)計(jì)到2017年將達(dá)到2700億。工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)和發(fā)展是工業(yè)發(fā)展和提升效率的另一路徑，隨著信息化和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，兩條路徑開始結(jié)合發(fā)展，而工業(yè)機(jī)器人向智能化發(fā)展比工業(yè)信息化向智能化發(fā)展提早了至少10年以上。

國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）2016年2月發(fā)布的《2015年全球工業(yè)機(jī)器人統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，2014年工業(yè)機(jī)器人70%的銷售總量分布在五個(gè)主要市場：中國、日本、美國、韓國、德國，其中，中國的購買量比2013年增長了56%，是其他四國每國購買量的一倍。中國目前是工業(yè)機(jī)器人的消費(fèi)大國，但近90%非自產(chǎn)。國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人已進(jìn)入發(fā)展期和創(chuàng)新活躍期，預(yù)計(jì)2018年開始進(jìn)入成熟階段，可能在已有工業(yè)機(jī)器人本體制造、系統(tǒng)集成及行業(yè)應(yīng)用（解決方案）等范疇產(chǎn)生大型企業(yè)。

工業(yè)機(jī)器人未來將成為智能制造的一部分，技術(shù)融合發(fā)展是必然趨勢。智能制造的核心關(guān)鍵詞是自動(dòng)化、連接和智能控制，核心要實(shí)現(xiàn)的是整合資源、降低成本和提高效率。智能制造和工業(yè)4.0是工業(yè)發(fā)展的下一個(gè)方向，所有工業(yè)大國都在自上而下和自下而上的推動(dòng)。智能制造是一個(gè)完整的系統(tǒng)，因此面臨眾多挑戰(zhàn)?，F(xiàn)階段還是政府倡導(dǎo)、企業(yè)嘗試。未來，政府、企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)、專家等大力投入共同推進(jìn)智能制造和工業(yè)4.0的發(fā)展，這一探索將持續(xù)20-30年。工業(yè)將領(lǐng)先農(nóng)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)最先完成智能化過程，工業(yè)+人工智能也是近30年商業(yè)機(jī)會(huì)最多，所需資本、人力投入最多的領(lǐng)域。

具體到汽車領(lǐng)域。2016年，多巨頭進(jìn)入無人駕駛領(lǐng)域。2016年也發(fā)生了第1例無人駕駛事故致死事件。

2016年1月谷歌宣布在谷歌汽車上路14個(gè)月后經(jīng)歷了272樁意外事故，從測試剛開始的第一個(gè)季度中平均每785英里(約合1263千米)發(fā)生一次，減少到了14個(gè)月后的每5318英里(約合8558千米)才發(fā)生一次。但是5月特斯拉出現(xiàn)了事故，環(huán)境識別和即時(shí)決策同時(shí)出錯(cuò)。

另一方面，無人駕駛是烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)的重頭戲。BAT均為無人駕駛進(jìn)行戰(zhàn)略布局。百度的“無人駕駛汽車”項(xiàng)目，從發(fā)布智能互聯(lián)車載產(chǎn)品“CarNet”中僅提供API及部分軟件支持，到百度無人駕駛汽車首次測試完成，百度計(jì)劃在未來5年內(nèi)將“百度無人駕駛汽車”量產(chǎn)；騰訊從“i車生活平臺”開始宣告進(jìn)軍車聯(lián)網(wǎng)并開始布局，一方面入股國內(nèi)最大數(shù)字地圖公司四維圖新，另一方面與富士康、和諧汽車形成戰(zhàn)略合作；阿里選擇與上汽集團(tuán)合作布局，合資設(shè)立10億元互聯(lián)網(wǎng)汽車基金，推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)汽車開發(fā)和運(yùn)營平臺建設(shè)，未來將形成開放式的資本平臺；豐田、大眾等老牌汽車企業(yè)也在此領(lǐng)域投入。

目前，無人駕駛?cè)允馨踩{駛系統(tǒng)成本較高、自產(chǎn)海量數(shù)據(jù)的本地處理和傳輸、環(huán)境識別精度和即時(shí)決策準(zhǔn)確度等的制約。但無人駕駛?cè)砸运淼男碌漠a(chǎn)品形態(tài)和服務(wù)形態(tài)繼續(xù)倍受關(guān)注。下一階段，無人駕駛的商業(yè)機(jī)會(huì)和目標(biāo)包括：高敏傳感器和高性能芯片、車聯(lián)網(wǎng)綜合預(yù)算平臺、各類高級輔助駕駛系統(tǒng)和車內(nèi)服務(wù)。

當(dāng)駕駛自動(dòng)化，汽車就變成了行走的娛樂或辦公空間，它所能連接的是吃、購物、本地服務(wù)、其他交通方式等所有日常行為，還是必不可少的重要數(shù)據(jù)入口，也難怪會(huì)成為眾巨頭的必爭之地。

醫(yī)療：信息化基礎(chǔ)快速建設(shè)，專家系統(tǒng)探索應(yīng)用

曾經(jīng)有人說，如果說金融是“互聯(lián)網(wǎng)+”的最后一個(gè)陣地，那么醫(yī)療永遠(yuǎn)不可能互聯(lián)網(wǎng)化。這么絕對的說法來自“任何形式的線上服務(wù)都無法取代線下醫(yī)療核心服務(wù)”這樣的共識?；ヂ?lián)網(wǎng)化發(fā)展基本是從醫(yī)療周邊服務(wù)努力向核心切入，仍然做的是資源和渠道的生意。先不說其他限制條件，醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)化、智能化的發(fā)展需基于信息化的基礎(chǔ)。中國雖然已從信息化基礎(chǔ)建設(shè)快速追上，比如已經(jīng)建成統(tǒng)一信息編碼體系，其中ICD10使用占比83.6%是最高的，影像傳輸?shù)奈募?biāo)準(zhǔn)只有60%，后面的ICD9占50%以下，但數(shù)據(jù)打通仍只實(shí)現(xiàn)了3%。

在這樣的基礎(chǔ)條件下，人工智能+醫(yī)療的發(fā)展主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)療機(jī)器人、智能診斷和個(gè)人智能健康管理四個(gè)方面。

精準(zhǔn)醫(yī)療的基礎(chǔ)層基因測序已基本完成，但是上游基本是外資壟斷，前三大企業(yè)占據(jù)全球97%的份額，中游測序服務(wù)商需要向上采購設(shè)備、耗材，從下游醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)導(dǎo)入樣本，服務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重，只能靠跑馬圈地去擴(kuò)大規(guī)模。下游主要服務(wù)集中在生育健康服務(wù)、新藥研發(fā)和復(fù)雜疾病檢測領(lǐng)域。

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)則越來越依賴于數(shù)據(jù)的采集和判斷，借助大數(shù)據(jù)來減少誤診率。智能診斷一方面是同類案例精準(zhǔn)快速調(diào)研輔助診斷以及各種影像檢測結(jié)果的識別；另一方面將病人的圖像結(jié)果翻譯成診斷信息，預(yù)期速度是人類的30倍，準(zhǔn)確率高達(dá)99%。

另外，據(jù) BCG波士頓咨詢測算，截至2016 年1月，全球醫(yī)療機(jī)器人行業(yè)每年?duì)I收達(dá)到74.7 億美元，預(yù)計(jì)未來5年年復(fù)合增長率能穩(wěn)定在15.4%，至2020年，全球醫(yī)療機(jī)器人規(guī)模有望達(dá)到114億美金（約為全球服務(wù)機(jī)器人市場的6%）。其中，手術(shù)機(jī)器人占60%左右市場份額。全球外科手術(shù)芬達(dá)機(jī)器人有3266臺，內(nèi)地有29臺。

醫(yī)療+人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)信息化數(shù)據(jù)化發(fā)展與局部智能應(yīng)用同時(shí)推進(jìn)的特點(diǎn)，醫(yī)療+人工智能的突破不僅是減少誤診率（提升效率），更是醫(yī)療服務(wù)模式的深度變革和突破。

在2016年9月的安博會(huì)上，所有企業(yè)展示的安防系統(tǒng)已普遍應(yīng)用人臉識別技術(shù)，從前端的識別設(shè)備到后臺系統(tǒng)，從智能攝像頭到與安檢設(shè)備結(jié)合。而教育領(lǐng)域已有創(chuàng)業(yè)企業(yè)在探討應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。雖然實(shí)現(xiàn)還需要一定周期，各傳統(tǒng)領(lǐng)域+人工智能的探索卻已普遍推進(jìn)，尤其是已實(shí)現(xiàn)信息化的企業(yè)。

創(chuàng)新應(yīng)用+人工智能：交互方式的變革

2016年投向人工智能創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域的投資人預(yù)期人工智能可以改變?nèi)藗兊慕换シ绞?，從而帶來新的商業(yè)機(jī)會(huì)。主要代表為虛擬現(xiàn)實(shí)和BOT（Chatbot），這兩個(gè)領(lǐng)域也是2016年人工智能最吸睛的領(lǐng)域。相對來說BOT技術(shù)更成熟，虛擬現(xiàn)實(shí)仍需嫁接發(fā)展。

虛擬現(xiàn)實(shí)：熱點(diǎn)中的熱點(diǎn)，技術(shù)不足制約發(fā)展

2016年VR/AR幾乎可以說火遍大街小巷，相比2015年僅是VR設(shè)備銷量就有500%的增長率。根據(jù)友盟+U-App應(yīng)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截至2016年Q2，VR類應(yīng)用季度活躍用戶總體規(guī)模已達(dá)到587萬。由于體驗(yàn)感仍處于較低水平，VR類APP平均次周留存為22.7%。

目前，VR行業(yè)整體發(fā)展仍處于早期階段。硬件規(guī)格價(jià)格從幾元到萬元差距較大，90%的用戶購買的是200元以下的產(chǎn)品，普遍以獵奇的心態(tài)參與體驗(yàn)。內(nèi)容制作成本較高，對于錄制設(shè)備和錄制平臺要求都極高，需要制作以第一人稱看360度無死角完整覆蓋的全范圍影像，單價(jià)5萬美金以上的全景攝像機(jī)或多臺Gopro同步才能完成拍攝。另外，視頻的精細(xì)制作及對畫面剪輯和拼接的技術(shù)要求也很高。2016年，VR內(nèi)容制作相對匱乏，根據(jù)IDC&京東發(fā)布報(bào)告顯示，55%為游戲內(nèi)容制作，40%為影視內(nèi)容制作，主要分布在泛娛樂領(lǐng)域，絕大多數(shù)VR設(shè)備應(yīng)用以視頻內(nèi)容聚合為主。

由于內(nèi)容的不足，偽全景的視頻內(nèi)容+低分辨率的設(shè)備+已有數(shù)據(jù)傳輸效率不足+數(shù)據(jù)庫不充分，讓用戶產(chǎn)生眩暈等不適應(yīng)感。獵奇的心里和生理的不適造成客戶的粘性非常低，盡管如此，VR線下體驗(yàn)店卻快速增長。根據(jù)慧辰資訊2016年12月網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)，目前全國有2200家左右線下體驗(yàn)店，盡管盈利模式不清晰，行業(yè)人士仍預(yù)計(jì)明年將有100%的增長率。

2016年春天還火了一款名為Pokemon Go的LBS增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲，盡管只能在手機(jī)屏上實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，還較為初級，但增加了用戶與現(xiàn)實(shí)環(huán)境和游戲內(nèi)容的互動(dòng)體驗(yàn)，短期內(nèi)人氣暴漲，不少玩家跨區(qū)下載，甚至引發(fā)游戲服務(wù)器數(shù)次崩潰。

無論現(xiàn)實(shí)如何，虛擬現(xiàn)實(shí)帶來的用戶交互模式變化的嘗試仍是很有價(jià)值的。

BOT：持續(xù)性的積累，落地服務(wù)已獲收益

BOT最早出現(xiàn)在手機(jī)系統(tǒng)、社交服務(wù)和聊天軟件里，比如微軟 Cortana、蘋果 Siri 和 Google Now，另外還被應(yīng)用到虛擬客服里，而后者2015年僅在國內(nèi)就帶來數(shù)千萬級的銷售收入。BOT核心解決機(jī)器和人的交互問題，尤其是深度的語義交互，基于自然語言處理和語義理解等技術(shù)，結(jié)合領(lǐng)域知識庫的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)機(jī)器在領(lǐng)域的認(rèn)知和交互能力。

這些BOT的特點(diǎn)是服務(wù)領(lǐng)域單一，但其領(lǐng)域的知識庫（過往服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和固定話術(shù)設(shè)計(jì)）積累比較完整，對于人工智能的要求是快速檢索和準(zhǔn)確表達(dá)。2016年主要應(yīng)用領(lǐng)域包括資訊獲取、售后服務(wù)、銷售服務(wù)以及虛擬偶像/影視人物，應(yīng)用行業(yè)覆蓋科技領(lǐng)域（如谷歌的Allo）、新聞資訊領(lǐng)域（如華爾街日報(bào)的聊天機(jī)器人）、旅游領(lǐng)域（如亞洲航空的票務(wù)機(jī)器人）、金融科技領(lǐng)域（如招行的小i機(jī)器人）、保險(xiǎn)領(lǐng)域（如安泰保險(xiǎn)的機(jī)器人Ann）、快消領(lǐng)域（如絲芙蘭的Kiki聊天機(jī)器人）、交通領(lǐng)域（如優(yōu)步的叫車機(jī)器人）和娛樂業(yè)（如瘋狂動(dòng)物城的兔警官）。

未來BOT的發(fā)展方向由易到難分別是多領(lǐng)域擴(kuò)展、跨屏跨硬件同步服務(wù)和提升知識的專業(yè)屬性，用于更為專業(yè)的虛擬服務(wù)，如醫(yī)療診斷等。

創(chuàng)新應(yīng)用+人工智能相較于傳統(tǒng)領(lǐng)域，重點(diǎn)不僅是提升效率，更多是提升用戶體驗(yàn)，豐富服務(wù)內(nèi)容和形式，滿足互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展下，用戶對科技的依賴和增強(qiáng)需求。

人工智能+行業(yè)應(yīng)用發(fā)展的五大關(guān)鍵要素

2016年世界前二經(jīng)濟(jì)體均在人工智能領(lǐng)域有所動(dòng)作。2016年12月國務(wù)院印發(fā)《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》（簡稱《規(guī)劃》），對“十三五”期間我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)、政策措施等作出全面部署安排?！兑?guī)劃》指出，發(fā)展人工智能，培育人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進(jìn)人工智能在經(jīng)濟(jì)社會(huì)重點(diǎn)領(lǐng)域推廣應(yīng)用，打造國際領(lǐng)先的技術(shù)體系。2016年10月奧巴馬政府發(fā)布《國家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》，為國家資助的AI研究和發(fā)展劃定策略。包括長期投資策略、建立標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)評估基準(zhǔn)、為人工智能發(fā)展提供規(guī)定了一個(gè)高水平框架，該框架可用于確定人工智能所需要的科學(xué)和技術(shù)并追蹤研發(fā)投入的進(jìn)度并最大化投入的影響。政策驅(qū)動(dòng)、人才儲(chǔ)備、企業(yè)投入、科研支持這些都是人工智能發(fā)展的必要條件。

總結(jié)2016年人工智能+行業(yè)應(yīng)用狀況，現(xiàn)階段發(fā)展的關(guān)鍵要素為：

1.科研成果到商業(yè)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化落地

人工智能算法已發(fā)展60年，主要前沿研究成果均在各科研機(jī)構(gòu)，部分科技巨頭企業(yè)擁有領(lǐng)域頂級科學(xué)家。新興技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用需由有學(xué)術(shù)背景的機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)可行性論證、技術(shù)應(yīng)用設(shè)計(jì)和商業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化?；蛘呖蒲袡C(jī)構(gòu)派生企業(yè)，如科大訊飛，或者企業(yè)需設(shè)置相應(yīng)的職能崗位，如谷歌的Hilton、百度的吳恩達(dá)。成熟的商業(yè)應(yīng)用則實(shí)現(xiàn)落地成果的商業(yè)過程。

2.核心算法的模塊化

目前市場現(xiàn)狀說自己是人工智能的企業(yè)很多，說得清人工智能算法的不多。人工智能+行業(yè)應(yīng)用對于算法和計(jì)算資源都有較高的要求，從社會(huì)整體資源利用最大化的角度，核心算法模塊化更利于商業(yè)應(yīng)用拓展和整體效率提升。

3.基于多點(diǎn)連接的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一

連接是將應(yīng)用場景與數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)與智能控制/表現(xiàn)的關(guān)鍵。無論是萬物互聯(lián)，還是局域網(wǎng)內(nèi)連接，實(shí)現(xiàn)都需要在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下。以智能硬件為例，互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)家電企業(yè)都在建立互聯(lián)互通的標(biāo)準(zhǔn)，每家都表示愿意接受其他家連接進(jìn)來（品牌連接或者云連接），但結(jié)果各自有各自的領(lǐng)地，各有千萬級左右的連接量，互相不連通。

4.數(shù)據(jù)整合應(yīng)用

多數(shù)據(jù)庫的融通不只是意愿度的問題，還需要大量的基礎(chǔ)性工作，包括多ID融合、多數(shù)據(jù)入口對于同一描述統(tǒng)一以及整合后數(shù)據(jù)的持續(xù)采集和維護(hù)。數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，對于整合后數(shù)據(jù)應(yīng)用的框架設(shè)計(jì)、算法和數(shù)據(jù)結(jié)果應(yīng)用監(jiān)測都需要從宏觀政策和標(biāo)準(zhǔn)制定的角度予以明確。

5.應(yīng)用場景和交互方式的拓展

非剛需與智能應(yīng)用發(fā)展的矛盾是人工智能+行業(yè)應(yīng)用的主要制約因素。不僅需要讓新興技術(shù)與傳統(tǒng)領(lǐng)域更緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)+智能的升級，或者創(chuàng)造具有剛需條件的應(yīng)用場景，讓智能真正融入到社會(huì)生活的日常場景。

模擬智能向延展和拓展智能發(fā)展還有不知何時(shí)能實(shí)現(xiàn)的距離，而人工智能+行業(yè)應(yīng)用卻可基于算法現(xiàn)狀進(jìn)行拓展。相信企業(yè)信息化、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)、人工智能等將會(huì)交互發(fā)展，共同推進(jìn)效率提升、成本降低和社會(huì)生活服務(wù)升級。

（作者單位：慧辰資訊 TMT互聯(lián)網(wǎng)研究部）