馬宏賓+李楠楠

一人工智能風再起

一百多年前狄更斯說：“這是一個最好的時代，這是一個最壞的時代；這是一個智慧的時代，這是一個愚蠢的時代。”用一篇文章的話來講：“從蒸汽機的出現(xiàn)到今天的人工智能，從卓別林在《摩登時代》中所描繪的大機器生產(chǎn)到今天互聯(lián)網(wǎng)中的虛擬現(xiàn)實，從‘飛鴿傳書到今天手機、微信的普及。人類文明的進程從來沒有像今天這樣日新月異?！痹谶@個過程中，每個人都或多或少地感受到了“智能”的力量，感受到了“智能”帶給我們的便利，從智能手機、智能電視、智能家居，到智能汽車、智慧城市、數(shù)字地球，無一不跳動著“智能”的旋律。二十年前，尼葛洛龐帝在《數(shù)字化生存》一書中描繪“人類生存于一個虛擬的、數(shù)字化的生存活動空間”的場景，當時的人們都難以相信，但今天都變成了現(xiàn)實。信息技術(shù)帶來的革命，已為人所熟知，人工智能，是否會帶來下一場的革命？

今年“人工智能”首次寫入政府工作報告，成為社會最關(guān)注的名詞之一?？萍疾坎块L萬鋼明確表示，科技部目前正制定人工智能創(chuàng)新發(fā)展規(guī)劃。事實上，近一年來我國人工智能領(lǐng)域政策層面的提速非常明顯，僅2016年就接連出臺了四個重要政策文件。前不久，國家發(fā)改委正式批復(fù)了19個國家工程實驗室，其中有3個分屬人工智能領(lǐng)域?？萍疾空谥贫ㄈ斯ぶ悄軐ｍ椧?guī)劃，并加快項目立項、加大經(jīng)費支持。綜觀全球，包括蘋果、亞馬遜、谷歌、微軟、BAT等互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭都在積極布局人工智能。

從社會的普遍關(guān)注來看，毫無疑問我們已經(jīng)進入了智能時代。而“人工智能”作為智能時代最顯眼的關(guān)鍵詞，在Google Deepmind開發(fā)的計算機圍棋程序AlphaGo擊敗世界頂尖職業(yè)棋手李世石這一爆炸性事件的引爆下，在2016年大放異彩，標志著“人工智能”這一學(xué)術(shù)術(shù)語進入了尋常百姓家，也使得“深度學(xué)習(xí)”等技術(shù)名詞開始走出學(xué)術(shù)象牙塔。

事實上，很多國人會發(fā)現(xiàn)朋友圈有了越來越多關(guān)于人工智能的文章與討論，也有很多國人從完全不知道這個概念到開始關(guān)注相關(guān)發(fā)展，甚至主動思考這些技術(shù)是否會在自己的工作和生活中得到應(yīng)用。

那么，這一非同尋常的“人工智能熱”是一場泡沫嗎？聯(lián)想起前兩年大熱的機器人、工業(yè)4.0等概念，“智能”大有席卷一切、改變一切的趨勢。很多專家也說人工智能會帶來一場革命，看起來庫茲韋爾在《奇點臨近》中預(yù)言的“奇點”已經(jīng)漸行漸近。

未來會像樂觀者想象的那樣一切為之改變嗎？抑或像悲觀者所擔心的人類最終會毀于自己創(chuàng)造的“智能”？這一波的“智能熱”因何而來又將走向何方？“智能”會把人類帶向何方？我們?nèi)绾尾拍馨盐兆r代的脈搏，趕上智能時代的節(jié)奏？

二、智能概念面面觀

在一個大家都在談?wù)摗爸悄堋钡臅r代，到底“智能”是什么？這個看似很簡單的問題，其實非常不簡單。關(guān)于“人工智能”，不妨舉幾個典型的所謂定義：

維基百科上說“Artificial intelligence （AI） is intelligence exhibited by machines”，換言之就是“人工智能”就是“機器”展現(xiàn)出的“智能”。因此，只要是某種機器，具有某種或某些“智能”的特征或表現(xiàn)，都應(yīng)該算作人類創(chuàng)造出來的“人工智能”。按這一概念，我們其實早已與“智能”相識已久，中國古人發(fā)明的木牛流馬、法國科學(xué)家帕斯卡17世紀發(fā)明的加法機或可在一定程度上視為早期的智能機器。

大英百科全書則限定人工智能是數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任務(wù)上的能力（原文：“the ability of a digital computer or computer-controlled robot to perform tasks commonly associated with intelligent beings. ”）。

美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授將人工智能與知識相關(guān)聯(lián)：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科—怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)”，這一定義可避免用“智能”定義“人工智能”，而“智能”的概念恰恰欲說還休、欲罷不能。

百度百科定義人工智能是“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)”，將其視為計算機科學(xué)的一個分支，指出其研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

圍繞著人工智能，存在弱、強、超之辯，這是導(dǎo)致人們面對人工智能或歡欣、或恐懼的一個原因。強人工智能（BOTTOM-UP AI）認為，有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，且這樣的機器被認為有“知覺”乃至“自我意識”；弱人工智能（TOP-DOWN AI）認為，不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。

庫茲維爾等人曾預(yù)言人工智能終將超越人類。會真的如此嗎？人工智能脫離“人”的控制，還是“人工智能”嗎？事實上，專門研究人工智能的科學(xué)家和技術(shù)專家更容易認識到目前人工智能技術(shù)的局限性，用李開復(fù)的話說，目前的人工智能技術(shù)只適用于幫人類解決人類需要思考“5秒”（以內(nèi)）的問題。

比如在對語音和人臉、物體的識別方面，深度學(xué)習(xí)等現(xiàn)代人工智能技術(shù)，借助日益強大的電腦的計算能力和可幾乎無限擴展的網(wǎng)絡(luò)資源，確實已經(jīng)超過了通常人類所具有的水平。拿AlphaGo來說，他在圍棋上也似乎戰(zhàn)勝了人類，但若綜合考慮，他真的像人一樣具有無限的學(xué)習(xí)能力和對環(huán)境的適應(yīng)能力嗎？如果不修改他的程序，他能在象棋或任何其他事情上也做得很好嗎？如果考慮到他工作時所消耗的巨大電能，他是不是離人類的功耗水平差得老遠呢？

三、智能時代云與雨

歷史是面最好的鏡子，雖然歷史不能像吉普賽人的水晶球一樣準確地預(yù)知未來，但審視歷史常會帶給我們很多的啟示。智能時代的發(fā)展歷史，譜寫著無數(shù)的詠嘆調(diào)，也譜寫著無盡的樂符華章。

人工智能的歷史源遠流長。在古代的神話傳說中，技藝高超的工匠可以制作人造人，并為其賦予智能或意識?，F(xiàn)代意義上的AI始于古典哲學(xué)家用機械符號解釋人類思考過程的嘗試。人類在思考“智能”時發(fā)揮了無盡的想象力與思辯力，雖然“人類一思考，上帝就發(fā)笑”，但人類為了造出能像人一樣“思考”的機器，在人工智能的道路上不屈不撓地開拓探索，經(jīng)過了多次高潮與低潮的洗禮。

現(xiàn)代意義上的人工智能離不開計算機科學(xué)之父圖靈，他在上個世紀中葉提出了“機器會思考嗎？”（Can Machines Think？）的問題，并天才地通過“模擬者游戲”給出了一種測試判定機器是否具有智能的試驗方法，即所謂“圖靈測試”。這一思想影響至今，圖靈機的計算模型也成為推動計算機不斷發(fā)展、能力不斷提高的一種理想模型—事實上，在圖靈提出這些天才思想的那個年代，還沒有人看到任何具有哪怕很原始計算能力的電子計算機。圖靈開啟了人工智能的時代。

“人工智能”正式得名于1956年的達特茅斯會議，而之前1955年美國西部計算機聯(lián)合大會（Western Joint Computer Conference）的“學(xué)習(xí)機討論會”（Session on Learning Machine）就已經(jīng)討論了模式識別和計算機下棋，主持人皮茨總結(jié)時說：“（一派人）企圖模擬神經(jīng)系統(tǒng)，而紐厄爾則企圖模擬心智（mind）……但殊途同歸?！鼻傻氖牵@句話恰恰預(yù)示了人工智能隨后幾十年關(guān)于“結(jié)構(gòu)與功能”兩條路線的“斗爭”。

達特茅斯會議的與會者麥卡錫、明斯基、塞弗里奇、香農(nóng)、紐厄爾、司馬賀、撒繆爾、伯恩斯坦、摩爾、所羅門諾夫、維德羅后來都為智能機器的風起云涌做出了重要的貢獻，數(shù)學(xué)與哲學(xué)成為人工智能研究的靈魂。

在人工智能的第一波浪潮中，司馬賀1957年曾預(yù)言十年內(nèi)計算機下棋會擊敗人。1968年麥卡錫和象棋大師列維（David Levy）打賭說十年內(nèi)下棋程序會戰(zhàn)勝列維，但不幸最后賠了列維兩千塊。事實上，直到1997年IBM的“深藍”才擊敗國際象棋大師卡斯帕羅夫。由此可見，面對人工智能，人們的期望與實際進展之間存在巨大的鴻溝，另一方面機器智能與人腦的差異陷入悖論，這導(dǎo)致了人工智能在上個世紀70年代陷入低谷。這次低潮既受制于計算機發(fā)展的水平，也受制于政府資助的減少，更與人工智能的“業(yè)績”不達預(yù)期密切相關(guān)。

邏輯編程語言和專家系統(tǒng)的興起，帶來了人工智能在上個世紀80年代初期的又一次繁榮，人們期盼著用人工智能來實現(xiàn)智能醫(yī)療等方面的突破，但好景不長。到了80年代末，人們就已經(jīng)通過大量嘗試，意識到專家系統(tǒng)等在實際應(yīng)用中存在的問題和瓶頸，人們對人工智能的盲目樂觀與實際情況未能達到預(yù)期，不可避免地帶來了人工智能研究的又一次低潮。

80年代以后，人工智能的研究重點轉(zhuǎn)向“知識”與“認知”，目標是造出能夠?qū)崿F(xiàn)人機對話、語言翻譯、圖像識別并且能像人腦一樣思考推理的機器智能。隨著微型計算機的出現(xiàn)，摩爾定律在數(shù)十年內(nèi)一直左右著信息技術(shù)特別是計算機技術(shù)的發(fā)展：“當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數(shù)目，約每隔18～24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍”。信息技術(shù)的快速發(fā)展助推了人工智能技術(shù)的發(fā)展。然而，人工智能在上個世紀從來沒有達到像2016年（達特茅斯會議60周年）時“家喻戶曉”這樣的熱度。

我們以語音識別舉例，幾十年前IBM和AT&T提出了人類用語音與機器交互這一偉大的夢想，激發(fā)了無數(shù)人士和機構(gòu)為之奮斗、為之激動、也為之失望。

這一領(lǐng)域經(jīng)歷過多次“爆炒”，又多次從頂峰摔下，就像希臘神話中西西弗斯那樣，每次看到了希望，又跌落了下去。但每一次跌落，都會帶來對技術(shù)手段的反思、改進，孕育全新的技術(shù)思想甚至技術(shù)革命，重新出發(fā)，再度超越。如今，我們知道智能手機已經(jīng)普遍用上了語音識別技術(shù)，就中文語音識別來說，科大訊飛、云之聲、百度、思必馳等企業(yè)提供的語音識別產(chǎn)品在安靜環(huán)境下，已經(jīng)能夠較為精準地識別中文文字。

然而理性來看，即便是語音識別技術(shù)借助于深度學(xué)習(xí)、海量數(shù)據(jù)樣本以及無處不在的互聯(lián)網(wǎng)取得了如此重大的技術(shù)突破，在實際應(yīng)用中也仍然存在著諸多問題，特別是各種復(fù)雜噪音環(huán)境下的魯棒性問題，人和機器還無法做到直接用人類的自然語言進行無障礙交流。

以上回顧，是我們思考技術(shù)發(fā)展的趨勢、路徑和規(guī)律。按新技術(shù)發(fā)展的Gartner曲線來說，通常新技術(shù)經(jīng)歷過孕育期后會被炒作得大熱，再跌下來，又慢慢爬坡到穩(wěn)定的狀態(tài)。

但對比人工智能整個領(lǐng)域或細分領(lǐng)域的發(fā)展，一波三折，可歌可嘆！這一方面反映了人工智能問題的巨大吸引力，也體現(xiàn)了它巨大的難度，需要從業(yè)者具有多年的積淀與磨練，遠非看上去那樣簡單美好。

人工智能的發(fā)展，得益于一代代科學(xué)家、工程師、技術(shù)迷們對科技信仰的堅持與追索，也得益于有識之士和機構(gòu)、政府的大力支持，更得益于應(yīng)用場景對技術(shù)不斷提出的需求和挑戰(zhàn)，才帶來了智能時代的浩蕩洪流。吳軍的《浪潮之巔》、李彥宏的《硅谷商戰(zhàn)》、克里斯坦森的《創(chuàng)新者的窘境》，都從不同側(cè)面帶給我們一些相關(guān)的思考。

四、智能機器案例談

人類的發(fā)展史，從另一個側(cè)面看，也是一部機器的發(fā)展史，是機器從缺少智能到賦予智能、更多智能、更高智能發(fā)展的一個過程，也是人類從刀耕火種到機械化生產(chǎn)到現(xiàn)在所謂“智能制造”的過程。這一過程中，人越來越“懶”，機越來越“智”，“人機”關(guān)系也在不斷迭代，以致現(xiàn)在越來越多的人擔心機器取代人類，“人機大戰(zhàn)”成為無數(shù)科幻電影的題材。

下面舉若干智能機器的案例。

計算機（電腦）：計算機可稱為最典型的智能機器，從計算尺、機械式計算機到電子計算機，從非馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)到馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)再到哈佛結(jié)構(gòu)，從大型機到小型機到微型機到嵌入式，從傻大黑粗到精小強悍，從內(nèi)存很小到海量內(nèi)存，從不能聯(lián)網(wǎng)到無網(wǎng)不機，從僅能做簡單計算到計算無所不能，從Apple II的1MHz主頻、48KB內(nèi)存到MacBook Pro的3.8GHz主頻、16G內(nèi)存，從早期用戶必須學(xué)習(xí)編程到現(xiàn)在很小的孩子就可以熟練玩電腦，滄海桑田的變化，不正是智能時代的反映嗎？

1947年貝爾實驗室提出手機概念。1973年摩托羅拉“馬丁·庫帕”發(fā)明世界上第一部推向民用的手機，重1.13公斤，內(nèi)部電路板數(shù)量達30個，通話時間只有10到35分鐘，而充電時間卻要10小時，僅有撥打和接聽電話兩種功能。后來，磚頭塊似的“大哥大”（摩托羅拉3200和8900）成為老板們的象征。再后來，越來越多的手機出現(xiàn)，從單頻到雙頻、多頻，從GSM到4G，從功能機到智能機，從無藍牙支持到有藍牙支持，從無屏幕到液晶屏、觸摸屏，從不能裝軟件到可隨意裝軟件，從要看說明書到幾乎沒人看說明書，“智能”程度越來越高，娛樂、網(wǎng)購、出行……某種程度上人們已完全離不開智能手機。

家電：1879年愛迪生發(fā)明白熾燈，開創(chuàng)了家庭用電時代。上個世紀初，理查森發(fā)明的電熨斗投放市場。其后，吸塵器、電動洗衣機、壓縮機式家用電冰箱、電灶、空調(diào)器、全自動洗衣機、收音機、錄音機、冰箱、微波爐、電視……相繼問世。如今，智能家電能夠自動感知住宅空間狀態(tài)和家電自身狀態(tài)、家電服務(wù)狀態(tài)，從而自動控制及接收住宅用戶在住宅內(nèi)或遠程的控制指令。智能家居至今在中國已經(jīng)歷了十余年的發(fā)展，從人們最初的夢想，到今天真實地走進我們的生活，經(jīng)歷了一個艱難的過程。這個過程伴隨著技術(shù)的不斷提高，“智能”程度越來越高，消費者才開始享受到智能家居帶來的便利。

汽車：1769年，法國人居紐制造了世界上第一輛蒸汽驅(qū)動的三輪汽車。伴隨著內(nèi)燃機、柴油機的發(fā)明，1885年，德國工程師卡爾·本茨制成第一輛內(nèi)燃機發(fā)動機汽車。1896年福特試制出第一臺汽車，上個世紀初才開始大批量生產(chǎn)。后來汽車技術(shù)不斷進步，產(chǎn)品日益多樣化、全球化、電子化、智能化?，F(xiàn)在集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的智能汽車已經(jīng)成為公眾關(guān)注的焦點，谷歌、特斯拉、百度和眾多車企都在進行相關(guān)研發(fā)，包括北京理工大學(xué)在內(nèi)的多個高校及研究所都是汽車智能化、無人化研究的中堅力量。

飛機：萊特兄弟在1903年制造出了第一架依靠自身動力進行載人飛行的飛機“飛行者”1號并試飛成功。伴隨噴氣發(fā)動機的發(fā)明，后來出現(xiàn)了噴氣式飛機。超音速飛機、直升機、民航機發(fā)展迅速。無人機的發(fā)展也有近百年的歷史。消費領(lǐng)域的大疆無人機已發(fā)展為細分領(lǐng)域的龍頭。無人機領(lǐng)域的智能化應(yīng)用將越來越多，比如亞馬遜用無人機來送快遞，國家電網(wǎng)用無人機來進行線路巡檢等。

機器人：機器人的熱度絲毫不亞于目前的人工智能熱，但除了掃地機器人和少數(shù)兒童陪伴機器人，成功進入家庭的機器人其實很少，很多機器人尚處于實驗室的演示階段。我國主辦的世界機器人大會上也展出了各種各樣的機器人產(chǎn)品。不管是工業(yè)機器人還是服務(wù)機器人、特種機器人，智能化都是一個必然的趨勢。美國的Atlas和日本的ASIMO等機器人一定程度上展現(xiàn)了較高的智能。

五、智能產(chǎn)業(yè)之我見

智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展到底是哪些因素在起到根本的推動作用？是國家政策？是科學(xué)大師？是技術(shù)天才？是商界精英？是投資機構(gòu)？還是大勢所趨？智能產(chǎn)業(yè)未來將有怎樣的發(fā)展？如何面對目前人工智能的熱潮？下面談?wù)剛€人的一點淺見。

1·機遇：人工智能這個產(chǎn)業(yè)中存在著很多機遇，“智能一切”已經(jīng)在深深改變著人類的生產(chǎn)、貿(mào)易、生活，“人工智能”的重要性不言而喻，說它將來會帶來革命性的影響也不為過。隨著人工智能平臺（特別是Caffe、TensorFlow、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架和Hadoop、Spark等云計算平臺）的出現(xiàn)，技術(shù)變得越來越成熟易用，典型的人工智能算法本身可能不再會成為實際應(yīng)用的主要瓶頸，大量數(shù)據(jù)的采集也變得越來越容易，這樣人工智能技術(shù)及平臺未來很有可能就如電力、互聯(lián)網(wǎng)一樣，最終變?yōu)槿祟惖囊环N基礎(chǔ)設(shè)施，為人類提供方方面面的服務(wù)。事實上，目前商業(yè)智能中人工智能技術(shù)已經(jīng)得到了很多應(yīng)用，比如電商自動推薦商品、媒體主動推送新聞、證券公司提供智能投顧、金融機構(gòu)對客戶進行自動風險評估、APP或一些商業(yè)場景的人臉識別認證等。

另一方面，工業(yè)智能技術(shù)的應(yīng)用還不夠普遍，工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用實例近年來逐年增多，正呈現(xiàn)方興未艾之勢。不管是哪類應(yīng)用，都有大量的細分行業(yè)和具體場景，有待人工智能技術(shù)的進一步挖掘和推廣，而如何發(fā)現(xiàn)適于技術(shù)應(yīng)用的場景（需求）并將其與現(xiàn)有技術(shù)緊密結(jié)合起來，將是未來發(fā)展的關(guān)鍵。

2·挑戰(zhàn)：伴隨著大量的機遇，其實同時有許多挑戰(zhàn)。當人工智能應(yīng)用的門檻逐漸降低時，傳統(tǒng)的一些成功模式有可能會面臨挑戰(zhàn)。對于有賴于深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用來說，能否獲取海量高質(zhì)量有效數(shù)據(jù)和是否具有足夠大規(guī)模計算資源將變?yōu)橄嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的核心競爭力的一部分，在這一方面BAT等大企業(yè)具有顯著優(yōu)勢，更多的企業(yè)和個人則需考慮如何獲得差異化競爭優(yōu)勢。另一方面，其實深度學(xué)習(xí)也不是解決很多現(xiàn)實問題的靈丹妙藥，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)和其他人工智能技術(shù)在低功耗、易便攜等嵌入式領(lǐng)域可能會發(fā)揮重要作用，迎接這方面的挑戰(zhàn)會更有助于建立差異化細分領(lǐng)域的專業(yè)優(yōu)勢。

3·反思：伴隨著人工智能大熱，我們也要當心人工智能泡沫化、娛樂化的傾向，也要看到我國在人工智能領(lǐng)域原創(chuàng)性思想較為缺乏的現(xiàn)實?；仡櫄v史，當人工智能的某項技術(shù)出現(xiàn)并得到“爆炒”后，如果實際效果遠遠達不到人們的預(yù)期，往往會重新陷入低谷；另一方面，如果人工智能的技術(shù)一旦真正達到可以應(yīng)用的程度，就往往會很快得到關(guān)注，比如人臉識別歷經(jīng)數(shù)十年的研究，直到近幾年才達到正面人臉識別99%以上的準確率，因此迅速開始商業(yè)化應(yīng)用。

從目前人工智能的已有實際應(yīng)用來看，很多領(lǐng)域其實離人們的期望還有很遠距離，比如自然語言理解以及自然語言交互的技術(shù)還遠非成熟，但目前大量的迎賓機器人、陪護機器人等所謂的服務(wù)機器人已開始普遍應(yīng)用相關(guān)的技術(shù)，用戶體驗實際上并不理想，這是相當多機器人企業(yè)難以實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵因素之一。

幸運的是，我國在智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上具有最大的市場，面臨最廣泛的需求，政府為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了最顯著的政策支持，投資機構(gòu)在這方面的投資也在持續(xù)增長，所以有理由相信我國的人工智能相關(guān)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)會得到持續(xù)的發(fā)展。

4·規(guī)律：我們舉幾個與智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展相關(guān)的規(guī)律，供讀者思考。

（1）摩爾定律：摩爾定律深刻影響了信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展數(shù)十年，那么延伸到智能產(chǎn)業(yè)，會不會也出現(xiàn)一個相應(yīng)的摩爾定律？即，當價格不變時，智能產(chǎn)品的性能水平，每隔一段時間將翻倍，換言之，當性能不變時，智能產(chǎn)品的價格每隔一段時間減半。在人工智能走向“奇點”的進程中，不妨邊走邊看，讓數(shù)字說話，大數(shù)據(jù)告訴我們是否存在這樣更廣闊的新摩爾定律。

（2）二八定律：二八定律又名80/20定律、帕列托法則（定律）也叫巴萊特定律、最省力的法則、不平衡原則等，被廣泛應(yīng)用于社會學(xué)及企業(yè)管理學(xué)等方面。所有的領(lǐng)域當中該定律頻繁出現(xiàn)，比如社會上20%的人占有80%的社會財富，IT和家電行業(yè)20%的企業(yè)掌握了80%的市場，企業(yè)80%的利潤來自它20%的項目等。在機器人領(lǐng)域，某公司董事長曾預(yù)言五年內(nèi)80%的國內(nèi)機器人企業(yè)會活不下去，退出市場。在人工智能領(lǐng)域，這一現(xiàn)象未來是否會日益顯著呢？

（3）老大定律：這是二八定律的一個典型表現(xiàn)?！独隙撬啦豢伞芬粫模}目所揭示的“老大定律”在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)表現(xiàn)突出，比如近年來大量的O2O企業(yè)或網(wǎng)站已經(jīng)死掉，大面積的“死亡”與幾年前蓬勃發(fā)展時的“熱鬧”形成鮮明對比。當然這里的“老大”并非一定指唯一的“老大”，也可以指第一梯隊，比如常見的“雙寡頭”。針對智能產(chǎn)業(yè)，隨著競爭的加劇，類似的規(guī)律是否會有越來越多的表現(xiàn)？

（4）長尾定律：“長尾理論”看起來是對傳統(tǒng)的“二八定律”的徹底叛逆，但事實上長尾定律只是揭示了另一個側(cè)面：大多數(shù)產(chǎn)品雖然銷量很低，但這些產(chǎn)品積少成多，可以積累成足夠大甚至超過大規(guī)模大批量銷售的產(chǎn)品的市場份額。因此關(guān)注這部分“長尾”需求，也能找到更多的機會。對于智能產(chǎn)業(yè)來說，個性化、定制化、差異化、去中心化、分布式的需求將是未來持續(xù)發(fā)展的動力。

（5）三角定律：智能產(chǎn)業(yè)是高科技的前沿，高科技行業(yè)永遠充滿了“最聰明”的一批人的競爭。比爾·蓋茨說“微軟離破產(chǎn)永遠只有18個月”，即便有如此之深的危機感，微軟也未能贏得移動互聯(lián)網(wǎng)時代的重大機會。那么，智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)什么樣的企業(yè)能夠成功？我們根據(jù)智能產(chǎn)業(yè)無數(shù)的成與敗，提出一個三角形：最下面的支撐角是滿足根本需求的基礎(chǔ)性“功能”或“性能”，上面的兩個延伸角則是“成本”與“體驗”。如果一個產(chǎn)品或服務(wù)在當時所在的時代，基礎(chǔ)角很扎實，又能兼顧某一個延伸角，要么“成本”控制很好，要么用戶“體驗”很好，那么這樣的產(chǎn)品或服務(wù)就有可能獲得成功。拿手機為例，隨著智能手機日益成熟，并不斷降低成本、改進體驗，當年大行其道的山寨機已經(jīng)越來越?jīng)]有市場了。

智能產(chǎn)業(yè)特別是智能機器人的從業(yè)者如果注意到這個“三角定律”，就有可能避免一些彎路或少跳一些坑?？莆炙箼C器人曾經(jīng)的“雙十一”銷量破億，與餐廳機器人不斷下崗形成鮮明對比，發(fā)人深思。

（6）內(nèi)外定律：唯物辯證法告訴我們，內(nèi)因是根本，外因是條件。在人工智能熱、機器人熱的背后，往往出現(xiàn)好的項目投資人趨之若鶩的情況。有些項目，如果離開燒錢，完全難以走到最后，滴滴、快的是典型的例子，在燒錢大戰(zhàn)中其他類似產(chǎn)品或服務(wù)難以為繼，倒在了激烈的競爭中。然而，如果只看到這一表面現(xiàn)象，忽略了勝出產(chǎn)品和團隊的內(nèi)在競爭力，就會得到偏頗的結(jié)論。

再舉一例，國內(nèi)上市企業(yè)中很多涉及到機器人業(yè)務(wù)，如果比較一下這些企業(yè)的營收、利潤以及政府補貼，我們不難發(fā)現(xiàn)拿政府補貼最多的企業(yè)營收或利潤并不一定好，營收及利潤非常好的企業(yè)拿政府補貼并不一定非常多，這個現(xiàn)象可以給喧囂熱鬧的智能產(chǎn)業(yè)帶來一些冷思考。缺少核心技術(shù)以及核心競爭力的積累，終將行之不遠。

（7）潮流定律：科技的發(fā)展中會出現(xiàn)一次次的技術(shù)革命，技術(shù)的發(fā)展和需求的演化會形成一次次的共振，從而推動著世界出現(xiàn)了一次又一次浪潮。站在浪潮之巔的人員、機構(gòu)和企業(yè)，在大浪潮的推動下，會得到更多的發(fā)展機會。

（8）融合定律：我們認為未來智能產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)日益融合的規(guī)律，智能時代已有的發(fā)展現(xiàn)狀已經(jīng)通過無數(shù)實例展示了這一規(guī)律。未來可以預(yù)見：軟件變硬，硬件變軟；虛中有實，實中有虛；數(shù)理計工，深度融合；人機交互，人機協(xié)作。

六、智能一切享未來

未來已來?？萍际且话央p刃劍，用得好了給我們的生活帶來好處，用的不好會給人類帶來災(zāi)難。在當下這個智能時代，不管是人工智能還是智能機器，所有有價值的技術(shù)，其終極目標都應(yīng)該是讓人類的生產(chǎn)和生活更加美好。單純談這些概念并沒有很大的意義，這些技術(shù)一定要與具體的細分領(lǐng)域、細分產(chǎn)業(yè)、細分應(yīng)用相結(jié)合，通過關(guān)注普遍或小眾的需求，研究如何把技術(shù)和需求緊密結(jié)合，在這一過程中一方面應(yīng)用需求會不斷促進技術(shù)發(fā)展（如海量數(shù)據(jù)的需求催生了大數(shù)據(jù)技術(shù)），另一方面技術(shù)創(chuàng)新也可能創(chuàng)造出新的需求（如蘋果iPhone開創(chuàng)了智能手機的新范式）。

技術(shù)和需求應(yīng)通過動態(tài)迭代逐漸找到平衡點，不一定是最先進的技術(shù)、算法，也不一定有海量數(shù)據(jù)，但特定場景的需求，能夠通過一定的算法實現(xiàn)，這個可能比單純的強調(diào)算法或者數(shù)據(jù)更重要。比如，對于銀行機器人來說，雖然自然語音交互技術(shù)目前還不能給人類帶來非常好的體驗，但用戶在這個場景最關(guān)心的其實是辦理業(yè)務(wù)，所以如能將銀行業(yè)務(wù)與其較好地對接，仍然可以為銀行和用戶創(chuàng)造出真正的價值。

展望未來，智能產(chǎn)業(yè)必將深刻地改變?nèi)祟惖纳詈蜕a(chǎn)。隨著國家對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越重視和支持，國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)之火必將繼續(xù)呈燎原之勢。未來幾年說不定會達到一個頂峰，高潮過后，大家可能發(fā)現(xiàn)這個結(jié)果不達預(yù)期，那時可能會有一個調(diào)整，調(diào)整之后，越來越多的人員和機構(gòu)會得到更清醒的認識，更加專注于技術(shù)或商業(yè)的本質(zhì)。人工智能最后可能在一些非常細分、垂直或者專門的領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。

當大家都忘掉它的時候，它在背后發(fā)揮著不可替代的作用，就像大家每天呼吸的空氣一樣，它已經(jīng)融入到我們的生活里了，那個時候我們就可以說，人工智能已經(jīng)取得了巨大的成功。

大浪淘沙，不妨拭目以待。不忘初心，方得始終。