謝闐地

近幾年，人工智能（AI）火爆了大江南北。得益于深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，人工智能在學(xué)術(shù)研究上進(jìn)展飛快，而日益強大的互聯(lián)網(wǎng)公司把越來越多的人和設(shè)備都維持在線，這使得人工智能第—次有了直接進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的機會。對于2017年來說，今年的AI產(chǎn)業(yè)又會呈現(xiàn)出哪些趨勢呢？

1878年，愛迪生在巴黎世博會上展出了他的一攬子發(fā)明：白熾燈泡、小區(qū)發(fā)電站以及輸電網(wǎng)配套設(shè)施。1880年，愛迪生利用竹纖維把燈絲壽命從幾個小時延長到170個小時，并在1889年給整個艾爾菲鐵塔裝上了電燈，驚艷世人。同時，愛迪生也開始了他雄心勃勃的電力能源生意——在紐約的各個街區(qū)里建設(shè)發(fā)電站，為所在街區(qū)的燈泡提供照明用電。

其實，2016年人工智能的大環(huán)境和愛迪生的境遇挺像：自己生產(chǎn)燈泡，然后自己建設(shè)小區(qū)發(fā)電站和輸電配套設(shè)施給自己賣出去的燈泡供電。2016年最著名的人工智能事件大抵是有人寫出了先進(jìn)的人工智能程序，可以上網(wǎng)、上電視節(jié)目、下圍棋、認(rèn)個圖片或者答個題。過去的一年是人工智能第三次復(fù)興的元年，這毫無爭議。得益于深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，人工智能在學(xué)術(shù)研究上進(jìn)展飛快，而日益強大的互聯(lián)網(wǎng)公司把越來越多的人和設(shè)備都維持在線，這使得人工智能第一次有了直接進(jìn)入產(chǎn)業(yè)的機會。

但顯然，和愛迪生后來遭遇的麻煩一樣，并不是給燈泡通上電能亮就行。用電器會越來越多，電力要完成的職能越來越廣泛。很快，發(fā)電、電網(wǎng)、用電器分成了三個截然不同的大行業(yè)，遵循各自的標(biāo)準(zhǔn)，驅(qū)動現(xiàn)代社會前行。和現(xiàn)在幾乎任何一個商業(yè)機構(gòu)都要用電一樣，未來任何一種商業(yè)行為也都要借助于人工智能的力量。這事實上也就像是近些年的趨勢：三百六十行，行行離不開互聯(lián)網(wǎng)。

那么，人工智能實際發(fā)展的情況距離人人都像用電一樣“即插即用”還有多遠(yuǎn)呢？2017年又會走近多少？這里不妨簡單做個預(yù)測。

IT系統(tǒng)全面轉(zhuǎn)向AI化

宏觀上，2017年人工智能將成為計算型公司的標(biāo)配能力。有的公司會將這種能力向外輸出有的則未必。首先，部署著全球IT資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們首當(dāng)其沖，其中國內(nèi)最為激進(jìn)的反倒不是人工智能喊得最響的百度，而是2015年就默默把所有業(yè)務(wù)都遷移上云的阿里。

2017年計算型公司除了拼業(yè)務(wù)市場份額和資金實力之外，還要開始拼計算力了。這會逼迫到現(xiàn)在還沒有完成IT改造的大小公司都加快步伐，這樣才有可能承載即將到來的AI底層化。比如打著人工智能旗幟的黑馬公司——今日頭條，2016年底的宕機事件恰到時機地敲了警鐘，今日頭條之前的IT架構(gòu)能夠承載快速增長的業(yè)務(wù)口馬？頭條實驗室的研發(fā)成果不僅僅要服務(wù)頭條的受眾和廣告主，還到了要把整個數(shù)據(jù)底層管起來的時候。只有足夠強大的數(shù)據(jù)底層才有可能在接下來率先推出或適應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化的AI中間件和操作系統(tǒng)，繼而才能在AI時代搶占先機。想想2011年大家都開始現(xiàn)學(xué)Android和iOS開發(fā)時，競爭對手已經(jīng)囤了幾百個移動開發(fā)者的情況，競爭差距會因此迅速的拉開。所以2017年AI業(yè)界的序幕，很大程度上來說是各大公司的lT改造與升級。事實上，不光是今日頭條，百度、阿里、騰訊、美團、搜狗等公司也在磨刀霍霍。這一趨勢“近水樓臺”地帶動了金融機構(gòu)全面接入人工智能技術(shù)。2016年各大銀行、保險、證券機構(gòu)已經(jīng)在試水用人工智能解決賬戶安全與金融風(fēng)險的問題。2017年這一趨勢會更加明顯并真正得到普及。

想象一下ATM機刷臉取現(xiàn)成為標(biāo)配的場景，毫無疑問這將在半年內(nèi)普及。對金融機構(gòu)來說，其面臨兩大的挑戰(zhàn)：一是傳統(tǒng)IT構(gòu)架下，地方分治多年，利用人工智能相關(guān)的系統(tǒng)轉(zhuǎn)型升級也是一個總行回收權(quán)力，重整業(yè)務(wù)清理冗員降低成本的過程——上AI系統(tǒng)容易，調(diào)整利益分配難；二是在科技公司把“獲客入口”都搶占之后，金融體系如何守住自己前端“獲客”通道對抗同行？又或者，是否推出自己的金融科技產(chǎn)晶7俗話說甲方的困難就是乙方的機會，2016年出現(xiàn)的大量天價估值A(chǔ)I研發(fā)公司在2017年可以到金融圈里收果子了。

即便是這樣，這些充滿實驗室氣氛的AI研發(fā)公司還是會遭遇挑戰(zhàn)。在我看來，那些在2015到2016年期間被高估資本價值的Al公司在2017年不會那么容易融到資金。如果說資本的作用是加速把原本是未來的資產(chǎn)負(fù)載表拉近，那么沒有達(dá)到預(yù)期的公司就需要在2017年用收入和市場份額來證明自己拿得住現(xiàn)在的估值。這不是一件容易的事，歷史經(jīng)驗告訴我們，被資本高估的公司死亡幾率更大。2017年人工智能全面開花時如果有AI公司倒閉，也并不奇怪。

更多AI黑天鵝應(yīng)用

相對于IT系統(tǒng)全面轉(zhuǎn)向AI化，應(yīng)用層面今年會出現(xiàn)什么黑天鵝就不是那么好預(yù)測的事情了。事實上，去年計算機視覺技術(shù)語音識別技術(shù)、自然語言理解技術(shù)已經(jīng)基本達(dá)到了目前IT領(lǐng)域所能承載的及格線，而利用這些技術(shù)能升級哪些應(yīng)用，或者誕生什么新應(yīng)用是無法預(yù)測的。不過，大應(yīng)用走向平臺化，利用AI技術(shù)接入小應(yīng)用并為小應(yīng)用收單是2017年可以預(yù)見的趨勢。而大量的小應(yīng)用會因此而獲得視覺、語音和自然語言方面的AI能力，相信2017年還會有更多的黑馬小應(yīng)用（微信小應(yīng)用只是其中一種）出現(xiàn)。

2017年最值得期待的還是iOS與Android兩大系統(tǒng)在迎接人工智能升級過程中孰勝孰敗的問題。經(jīng)過長達(dá)八年的廝殺，這兩個操作系統(tǒng)最后殺了一個平手。而在AI時代，兩者又站在了同一起跑線上。

值得思考的是，目前大家使用最多的計算設(shè)備仍然是手機，也就是說能夠運行和接入AI系統(tǒng)的設(shè)備們還是被iOS和Android瓜分了。在出現(xiàn)一個新的普及率可以匹敵手機的設(shè)備之前，一個全新的適合AI的操作系統(tǒng)想像顛覆Windows一樣顛覆iOS和Android，這在2017年不太可能發(fā)生。而且，蘋果和谷歌在AI這件事上已經(jīng)開始上刺刀了，這關(guān)系到未來十年甚至三十年的用戶與數(shù)據(jù)入口的爭奪。顯然，這比七八年前的PK刺激得多。

2017年還得看傳感器

可以看到2017年AI產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的主旋律是“競爭加劇”。在激烈的競爭中會重新洗牌城頭變幻大王旗，讓一些創(chuàng)業(yè)公司垮掉，也會誕生一些黑馬公司。這一切的速度都要比七八年前移動互聯(lián)網(wǎng)來臨時勇快更兇猛。

反倒是大工業(yè)領(lǐng)域現(xiàn)世安穩(wěn)、歲月靜好——當(dāng)然，整個工業(yè)體系也在升級轉(zhuǎn)型。不過，至少2017年工業(yè)制造行業(yè)包括熱門的智能汽車、智能家居等，首先要解決的問題是把數(shù)據(jù)放到線上。毫無疑問，2017年會出現(xiàn)更便宜更好的傳感器，幫助工業(yè)領(lǐng)域解決數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}。

比如無人駕駛汽車，2017年怎么拐，其實還是看激光雷達(dá)能不能量產(chǎn)降價，以及固態(tài)雷達(dá)是不是達(dá)到了商用的水準(zhǔn)。而全自動化的工廠也還在研究定位、追蹤、糾錯、保障等一系列物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的IT問題?？梢灶A(yù)見，在AI大潮迎面撲來的2017年，首先因為AI賺到錢的必然是傳感器經(jīng)銷商、云服務(wù)商和IT技術(shù)顧問們。