看上去，人工智能（AI）在與人類的進化較量中占了上風(fēng)。

4月下旬，著名物理學(xué)家史蒂芬·霍金在北京舉辦的全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會上做了視頻演講，“生物大腦可以達(dá)到的和計算機可以達(dá)到的，沒有本質(zhì)區(qū)別。計算機在理論上可以模仿人類智能，然后超越”，“人工智能可能是人類文明的終結(jié)者”。

5月下旬，目前圍棋世界排名第一的中國職業(yè)九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo（阿爾法狗）進行終極對弈，盡管柯潔早已放出豪言，“我會抱必勝心態(tài)、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”，但是此前德?lián)浯筚愔?，人工智能獲勝已經(jīng)讓部分看客有些心灰意冷，一旦柯潔失敗，或許會再次加深這一悲觀情緒。

當(dāng)然，“文明終結(jié)”的憂慮還為時尚早，無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序，尚屬“弱人工智能”。

在還沒有到人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代，企業(yè)家、投資者以及創(chuàng)業(yè)者們可能更擔(dān)心另一些現(xiàn)實的問題，比如，怎么把人工智能商業(yè)化。這是過去數(shù)十年人工智能一直溫而不火的重要原因。

一、真正的爆發(fā)

無論是科學(xué)家的危言聳聽式擔(dān)憂，還是商業(yè)巨頭們瘋狂的攻城掠地，總之，“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。

創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)對《財經(jīng)國家周刊》記者說，“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業(yè)的請求，基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府，都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題?！?/p>

要知道，人工智能的概念第一次被提出來是在61年前，盡管持續(xù)有些熱度，但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發(fā)性的關(guān)注。

“人工智能”關(guān)注度爆發(fā)的導(dǎo)火索，或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1：4輸給AlphaGo。

它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發(fā)節(jié)點。就好比在1997年，名為深藍(lán)的IBM計算機也曾經(jīng)擊敗世界象棋冠軍，但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。

李開復(fù)也曾錯誤地預(yù)判人工智能的技術(shù)趨勢，從而導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)失敗——2000萬美元的投入、100個員工，幾乎全軍覆沒。

李開復(fù)反思道，“創(chuàng)新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創(chuàng)新”，而判斷它能否成為科技主流的重要標(biāo)志，就是能否商業(yè)化。

Deep Mind創(chuàng)始人、AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯也表示，“我們發(fā)明AlphaGo，并不是為了贏得圍棋比賽，我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺，我們的最終目的是把這些算法應(yīng)用到真實的世界中，為社會所服務(wù)?！?/p>

那么，人工智能商業(yè)化的時候真的到了嗎，會不會又是一陣虛火？

4月25日，在JIC投資沙龍上，阿里云戰(zhàn)略資深總監(jiān)李樹翀解釋，“AI的基礎(chǔ)是三個理論，第一是算法，第二是必須得有計算的支撐，第三是必須有數(shù)據(jù)作為序列或者教化算法的基礎(chǔ)”，這三方面都在走向成熟。

2016年，百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數(shù)據(jù)博覽會上表達(dá)過類似觀點，“越來越多的數(shù)據(jù)每天的產(chǎn)生，導(dǎo)致了我們可以利用這些數(shù)據(jù)做一些過去只有人能夠做的事情，同時，計算能力越來越強大，計算的成本越來越低廉”。

出門問問創(chuàng)始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例，稱“四年前跟現(xiàn)在相比，我們都不知道能用在哪里，手機也沒有習(xí)慣”，而今天，“家庭、車等場景我們都能看得清楚，跟產(chǎn)業(yè)、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”

在這種情況下，毫無疑問，4月10日德?lián)淙藱C大戰(zhàn)最終以AI冷撲大師完勝，成了真正引爆AI商業(yè)化的導(dǎo)火索。

這是因為，圍棋是一種“完全信息博弈”，比賽雙方所有信息都呈現(xiàn)在棋盤上；而撲克和電腦游戲這些由多人對戰(zhàn)的游戲是“不完全信息博弈”，計算機無法獲知所有信息。

“不完美信息”人工智能冷撲大師的勝利，意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里，機器一樣可以獲勝，它最大的價值就在于賦予了人工智能商業(yè)化的可能性。

德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結(jié)束的時候，李開復(fù)發(fā)了一條朋友圈，“據(jù)聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰(zhàn)，其實已經(jīng)不再具有科學(xué)意義了。以后我們應(yīng)該更關(guān)注商業(yè)領(lǐng)域的人工智能，在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域產(chǎn)生商業(yè)價值。”

生活在“弱人工智能”時代的我們，還遠(yuǎn)沒到擔(dān)心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題，但毫無疑問的是，人工智能的商業(yè)化時代，真的來了。

二、開始總是美好的

“中國任何浪潮來了都會來得太猛，大家都跳進去瞬間就有可能藍(lán)海變成紅?！保铋_復(fù)如是說。

不出所料，浪潮之下，巨頭們都聞風(fēng)而來。

4月28日，百度公布了2017年第一季度未經(jīng)審計的財務(wù)報告，李彥宏在財報中明確提到，百度的戰(zhàn)略已經(jīng)從“移動先行”變成“AI先行”。

同一天，剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇，在百度與小魚在家聯(lián)合發(fā)布的搭載了百度DuerOS操作系統(tǒng)的視頻通話機器人“分身魚”發(fā)布會上重申，“對百度公司來講，不光是一個搜索引擎的公司，基于AI，從現(xiàn)在到將來會逐漸成為一個平臺，這是一個戰(zhàn)略上和文化上的改變?！?/p>

這讓人聯(lián)想到，早先陸奇的到來和百度前首席科學(xué)家吳恩達(dá)的離開，在曾與吳恩達(dá)有過接觸的首席科學(xué)家林暉看來，這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化，從“學(xué)術(shù)派”走到了“實干派”。

隨后，5月3日，據(jù)美國科技網(wǎng)站報道，騰訊宣布任命語音識別技術(shù)頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室，現(xiàn)有50多位世界知名院校的AI科學(xué)家（90%為博士）與200多位應(yīng)用工程師，此舉或意味著騰訊在AI領(lǐng)域的正面回?fù)簟?/p>

相對低調(diào)的阿里巴巴事實上也在伺機而動，去年以來，阿里逐漸拋棄了AI產(chǎn)品頭上的“云”背書，直接用“人工智能”給產(chǎn)品定位。endprint

今年3月9日的阿里巴巴技術(shù)峰會上，馬云推出了“NASA”計劃，稱面向未來20年組建強大的獨立研發(fā)部門，同時點名了五大技術(shù)，機器學(xué)習(xí)、芯片、IoT、操作系統(tǒng)和生物識別都與人工智能相關(guān)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)三巨頭BAT的布局加速，一場真正的商業(yè)化戰(zhàn)爭，已經(jīng)蓄勢待發(fā)了。

根據(jù)獵云網(wǎng)研究院4月13日發(fā)布的《2017人工智能投融資白皮書》顯示，2016年1月～2017年2月，共發(fā)生365起人工智能領(lǐng)域融資事件。

其中，來自投資界的數(shù)據(jù)顯示，僅2017年第一季度，就有超60家人工智能公司獲得了融資，金額超億元的融資事件至少有5起。

這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”，不禁讓人聯(lián)想起一年以前VR概念風(fēng)頭正盛的時候。

去年一季度，共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。

然而，僅僅一年后，市場研究公司Crunchbase5月1日發(fā)布的報告顯示，今年一季度全球VR/AR的風(fēng)險投資額只有2億美元，不僅暴跌八成，而且被26家公司分食，創(chuàng)出了過去一年中投資的最低紀(jì)錄。

AI會不會重蹈VR覆轍，還不好說，但資本一定有高潮也有低谷。更何況，即便是在當(dāng)下，也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態(tài)度。

建投華科投資股份有限公司董事總經(jīng)理戴燚認(rèn)為，“比爾·蓋茨說有關(guān)人工智能領(lǐng)域的重大進步的所有預(yù)言，都已經(jīng)被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說，仍然有一定的警示意義?！?/p>

在他看來，“人工智能處于初期發(fā)展階段，對于投資、尤其是對于我們產(chǎn)業(yè)并購的整合者來說，可能為時尚早?！?/p>

三、小心陷阱

對于人工智能，科學(xué)家在渲染危機感，投資者在夸大它的神奇，然而創(chuàng)業(yè)者需要警惕：人工智能的創(chuàng)業(yè)路徑跟過往的經(jīng)驗完全不同。

其中，最大的不同就是創(chuàng)業(yè)門檻的高低，起步資金就是最重要的一項。

“移動互聯(lián)網(wǎng)時代讓創(chuàng)業(yè)成本達(dá)到歷史新低，一個產(chǎn)品經(jīng)理帶著一個工程師就可以零元創(chuàng)業(yè)”，李開復(fù)調(diào)侃到，“但AI的創(chuàng)業(yè)成本卻達(dá)到歷史新高，挖人、買數(shù)據(jù)、買機器，每一項都要投重資”，以創(chuàng)新工場投資的一家創(chuàng)業(yè)公司為例，“第一個月就花了500萬買機器”。

并且，人工智能創(chuàng)業(yè)大部分是“B端”的，然而大多數(shù)投資公司已經(jīng)習(xí)慣了投資“C端”創(chuàng)業(yè)者，這就決定了融資的難度。

李開復(fù)這樣對《財經(jīng)國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創(chuàng)業(yè)公司的投資模式，“給你一筆錢搞100萬個用戶，再給你一筆錢搞1000萬個用戶，再給你一筆錢開始變現(xiàn)，再給你一筆錢你就盈利了，再給你一筆錢你就上市了，這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”，這與大多數(shù)“B端”創(chuàng)業(yè)者要去苦苦哀求企業(yè)級用戶的門是完全不同的。

然而，矛盾之處在于，創(chuàng)業(yè)者要想避免被BAT碾壓，最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領(lǐng)域，避開社交、游戲、電子支付，而“賣企業(yè)級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫(yī)院”等等“B端”領(lǐng)域，雖然BAT可能不會去做，但創(chuàng)業(yè)公司也很難成功。

并且，在人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，一個很大的問題就是“想象力不夠”，導(dǎo)致從一開始同質(zhì)化競爭就很嚴(yán)重。

“大家都做一樣的應(yīng)用，人臉識別現(xiàn)在大概有15個公司”，李開復(fù)反問道，“人臉識別當(dāng)然有商業(yè)價值，但是需要15家公司來做嗎？”

當(dāng)然，作為最早一批回國創(chuàng)業(yè)的科學(xué)家，曾在谷歌擔(dān)任高級工程師的出門問問創(chuàng)始人李志飛對《財經(jīng)國家周刊》記者闡述了不同的看法。

“早期有一些趨同，這個不值得奇怪”，因為，“這就跟摘果子一樣，最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想，是不是可以再自己培養(yǎng)果子或者到另一個地方去摘，關(guān)鍵是后面這個產(chǎn)業(yè)是不是真能夠進一步地升華。”

那么，創(chuàng)業(yè)過程中最需要注意的問題是什么？

最顯而易見的一點，是要找到強需求而不是偽需求，然后判斷這個強需求能不能被技術(shù)解決，同時，讓場景和產(chǎn)業(yè)深度結(jié)合起來。

其次，脫離工程師的思維，把焦點放在用戶身上。

李志飛說，“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術(shù)很復(fù)雜的東西，但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”

以語音識別軟件出門問問為例，李志飛說，“過去我們喜歡演示特別復(fù)雜的句子，比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的講完，但用戶真實的習(xí)慣可能是把它分成幾個短句，通過漸進式的交互去完成查詢?！?/p>

此外，不要急于打造平臺級技術(shù)和場景，什么都想做。

過去的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗告訴創(chuàng)業(yè)者，通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值，但是危險在于，一旦業(yè)務(wù)方向不像設(shè)想的那么順利，就會無形中拉高B輪融資的難度，造成現(xiàn)金流枯竭，這對于現(xiàn)今需求量極大的人工智能創(chuàng)業(yè)尤為危險。

在這一點上，李志飛很坦誠，“我們也跟熱點，這是肯定的，因為你不跟熱點的話，拿不到錢”，“但是熱點一定是輔助的，公司業(yè)務(wù)的核心一定要以AI技術(shù)推動，然后才會有各種各樣的使用場景，如果你隨著資本波動而波動的話，一定會死的很慘?！?/p>

李志飛稱，“對于技術(shù)型公司，你的擴張速度要永遠(yuǎn)保證你的賬上還有18個月的經(jīng)費”，因為“錢是很貴的”。

除此之外，團隊的協(xié)調(diào)、合伙人之間的契合度也在技術(shù)導(dǎo)向型公司被無限放大。這是因為，跟過去移動互聯(lián)網(wǎng)時代的產(chǎn)品經(jīng)理和工程師不一樣，AI的工程師和產(chǎn)品經(jīng)理的價值觀和思維方式并不相同。

此時的人工智能就像襁褓中的嬰兒，初來世間，走錯一步路都有可能夭折，“腳踏實地”顯得尤為重要。

就像李開復(fù)所說的，人工智能一定要從必然的問題解決起，對于是否未來會對人類構(gòu)成威脅這種問題，有一些天才來想一想就夠了，當(dāng)下之急是探索人工智能否解決人類重復(fù)的勞動、帶來好的創(chuàng)業(yè)機會。endprint