【獵雲網（微信號：ilieyun）北京】3月30日報道（文/竹子）
李世石與AlphaGo的大戰，把人工智能帶到了大眾面前。一石激起千層浪，關於人工智能的討論一夜激增，有人欣喜“人工智能將徹底改變世界”，有人擔憂“AI會不會毀滅人類”。
事實上，人工智能並不是一個新鮮的詞彙，在過去60年裡它已經經歷了三起三落。
而在今年，人工智能首次被寫入政府工作報告，導致當日A股智能概念股全線飄紅，幾家公司甚至強勢漲停。科技產業億萬富豪馬克·庫班（Mark Cuban）一度公開表示，全球首位萬億富豪將來自人工智能領域。
對這一波熱潮，資本市場也表現出了不同的態度。有人謹慎圍觀，也有人摩拳擦掌躍躍欲試。毋庸置疑，未來幾十年，人工智能將會對多個產業造成衝擊，成為繼工業革命後推動人類社會前進的下一波浪潮。但現階段，人工智能仍然有很多問題亟待解決。
而當下，正是人工智能行業機遇與挑戰、變革與陷阱共存的節點。對此，創投圈相關人士也紛紛表達了自己的觀點，獵雲君蒐集資料後，將它們簡單分為了三類：看到的陷阱、發現的機遇和給出的建議（注意，本文只選取了部分看法，不能全面代表文中任何一位的所有觀點）。
如果你正在猶豫是否要進軍人工智能領域，或者你根本不知道人工智能和你的生活有什麼關係，下文或許會對你有所啟發。
他們看到的陷阱……
百度風投CEO劉維：
回過頭看過去的五年、十年甚至過去二三十年，人類在做信息機器、智能機器的過程中不斷地出現看上去很美但做不出來的東西，有三個層面的問題：
第一，底層技術本身的成熟度遠遠沒有達到大家想象的程度。比如現在無人駕駛或者自動駕駛。可能有一天落葉飄過來這個攝象頭就沒有辦法很好的工作，在逆光的情況下、光線的情況下非常容易不準確。還有語音交互還沒有達到真實可用的水平，所以底層技術的不成熟，也制約我們把這個東西做出來。
第二，真能做出來一些人工智能產品，需求也多，但不一定賣得出去。
人工智能這個領域任何一個開發都有相當的投入，基於行業理解去構建產品的過程。把產品構建出來後你調整的餘地其實並不大，很多時候企業想用你的東西，但為了用你的東西，管理的成本、改造的成本，也大大超出了他的預期，所以這個東西能不能賣得出去，就阻礙了人工智能項目落地的真正的問題。
第三，即便你做出來了，還賣出去了，但也不代表“高枕無憂”。
整個中國的經濟有高度的分層，這種分層就決定了你一個非常概念突破的、技術突破的，也花了很大的精力去聚焦的小產品，有可能贏得一些先導用戶，從先導用戶再到真正佔領市場，這個路徑還是需要很長的時間，需要等待，需要教育市場，需要根據不同的客戶所取得的渠道、區域，建立這種中間層，在整個市場中，其實前後都有追兵或者阻截。
迅雷創始人程浩：
技術創業者如果只定位做技術提供商，而不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，未來價值會越來越小，不往上游走風險非常大，甚至是死路一條。
原因有幾點：未來很多基礎技術服務都是大公司的賽道，都會免費；依託於算法的技術壁壘會越來越低；技術提供商如果不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，則非常容易被上游碾壓。
既然做純技術提供商沒有出路，怎麼辦？可以考慮“一橫一縱”理論。“一橫”就是指你提供的技術服務。通常“一橫”能服務很多行業，要在其中選一個最大、最適合你的行業，深入扎進去做“全棧”，就升級為了“一縱”。在垂直外的行業，因為沒有利益衝突，仍可老老實實的做技術服務。這樣的話，商業上你能吃透一個垂直行業，技術上你還能通過橫向合作，不斷獲取對方反饋的數據來夯實你的技術。
線性資本創始人王淮：
那個年代叫人工智能大家一定覺得你在忽悠，我們那時候叫數據挖掘，最多叫機器學習，人工智能這個詞應該是過去兩年才真正的沒有變成老鼠過街人人喊打的狀態，以前大家是不怎麼敢提的。現在AI泡沫很多，資本會越堆越大，5年內會有一個擠泡沫的過程。
華創資本合夥人熊偉銘：
有人在說計算機算法、視覺識別、語音識別，從這些角度來看，AI產業發展已經具備了良好的技術基礎。但這些都是概念化的東西，投資人更想聽到的是能落地的內容。教育也好、醫療也罷，AI都要與具體的業務場景相結合，單純地只講人工智能技術是不靠譜的。
目前許多創業公司都不是完全意義上的人工智能公司，不具備像O2O或P2P那樣很大的市場規模和業務量。AI在結合具體行業時面臨著很多困難。
另外，AI的發展需要投入大量資金，但它的回報週期一般在五年以上，對於一家企業而言，究竟AI對業務驅動能產生多大促進作用還沒有人能給出具體答案。所以，AI是一個距離盈利很遠的行業。
他們發現的機遇……
紅杉資本合夥人周奎：
在這兩年，可以看到產業裡最優秀的一批公司，從最早說自己是互聯網企業，到後來說自己是大數據企業，再到現在很多公司都會說說自己是一個智能企業。從PC互聯網到移動互聯網，再到大數據、人工智能。AI變成每個公司的一個烙印，這是產業變遷的痕跡。
我預測未來五到十年，每一個在產業裡成功的公司都會是一個AI公司，而不是一個專家學者，或者說少數IT人員的一個符號。
機器這麼強，是不是會替代人力？當然。現在可以看到一些非常優秀的公司只有很少人，大部分是機器在工作。當越來越多人的工作被機器替代時，每個產業就會變得越來越繁榮，你會說就業機會減少了嗎？沒有，反而產業的繁榮帶來了更多的就業機會，人會從製造業等程序化的事情解放出來，加入到做一些創意的事情中去。
創新工場CEO李開復：
人工智能將取代大量簡單工作，任何的工作如果需要超過五秒鐘的思考，都是做不過機器的，而且不是說它能不能打過我們，而是它必然的把我們遠遠甩在後面。50%的工作將會被人工智能取代，尤其是翻譯、新聞報道、助理、保安、銷售、客服、交易、會計、司機、家政等領域，甚至90%的工作將會被取代。
但中國有很多機會，雖然創業成本高，科學家稀缺，但是這裡是中國的做人工智能的好處：
一、中國人數學很厲害；二、挑一個領域，可以收集很大的數據，而且這個數據是有標註的，而且精確的；三、能買很多機器；四、只要給我一個數學天才，半年的時間就可以讓他在人工智能產生價值，做一個有價值的人工智能工程師。
IDG資本合夥人牛奎光：
在語音識別和圖像識別之外，還有一個方向我特別看好覺得很激動的事，就是什麼時候人工智能能夠給每個人都配一個祕書。我覺得如果能給每個人都配備一個類似祕書的服務，使它能記住每個人的偏好、興趣點，那麼可能會使人的生活便利程度大大增加。
英諾天使創始合夥人李竹：
未來的三十年，我們認為是人工智能普及的三十年，人工智能比互聯網+的普及還要廣，可以普及到所有的地方。
中國有可能成為全世界人工智能領跑的國家。移動互聯網，中國已經在某些方面領跑了，比如本地生活服務，有像美團、餓了麼、滴滴。但是在人工智能方面，中國的機會更大。
中國人工智能創業趨勢：人工智能有五年以上的創業期，初創的企業，可以在五年中從容的選擇機會，當趨勢出現的時候，在大波浪的時候做還不晚。
搜狗CEO王小川：
我把人工智能分成這麼三類。叫級別、判斷和創造，創造叫生成。
現在的人工智能還是有很多的侷限性。例如在一個有背景音樂的環境裡，兩三個人同時說話，人很清楚可以辨別出什麼聲音是人說的，但機器做不到。語音識別是不是人工智能的核心，或者是人工智能未來很重要的一部分？我並不這麼認為。因為語音搜索只是一個皮毛。另外比較難的是自然語言的處理。
有一個個人觀點，就是讓機器做判斷和決策，這個是裡面唯一有巨大商業價值的東西，把人的勞動取代，讓機器產生更高的工作，比如像金融裡面是這個例子，阿爾法狗也是，它是在做判斷和決策，一旦讓機器有這樣功能了，他就有很高的效率。
大家開始思考人工智能了，這就是一個錯誤，人工智能現在的基本做法是要學習，其實對於搜索引擎公司，不管是百度還是搜狗大部分還是在學習。現在有了深度學習以後我們可以想像的更多，比如在網頁搜索裡面，以前靠我們的工程師怎麼是高品質的，讓這個機器去學，或者是圖象識別這個裡面如何更好的發現人臉，發現這個特徵。深度學習之後需要更大的數據量才能做提升。
信天創投合夥人蔣宇捷：
人工智能是未來最重要的一個方向。智能時代來臨後，基於各行各業垂直化的需求和應用，一定會顛覆掉之前的傳統行業。
創業公司如果將人工智能技術應用到這些行業中，未來的機會跟市場體量還是巨大的，創業者可以從細分領域切入，最後通過智能化產品解決不同行業共通的問題。這樣就有可能做成平臺級產品，而這種產品的市場規模，很有可能是千億美元級別。
他們給出的建議……
GGV紀源資本肖鴻達：
目前，人工智能已經不是一場區域化的戰鬥，它是一種全球化競爭，遍佈美國、以色列、中國等。
目前觀察的情況表明，AI現有的商業模式並不非常清晰。因為，不管是2B還是2C，不管是提供技術還是提供解決方案，不管是提供產品還是提供服務，不同的場景之下，在不同的領域，其商業模式都可能完全不一樣。
舉個例子，AI公司到底應該是2B還是2C？二者各有利弊。2B，發展可能會更快，但天花板也會更低；2C，因為要跟巨頭掰手腕所以難度大
因此，在我們對人工智能行業有超高期望值的當下，更需要理性的去選擇一個現在技術可以實現、市場相對成熟、且能夠有一個成立的商業模式的企業，這樣的投資才可能產生更大價值。
前百度首席科學家吳恩達(Andrew Ng)：
幾乎所有人工智能最近的進步都是通過一種類型——即輸入數據(A)然後快速生成簡單的迴應(B)，也就是監督學習(supervised learning)實現的。A B 這種系統下最有效的技術就是深度學習，仍距離具有自我意識的高人工智能還差得很遠。
從研究角度來看，我認為遷移學習和多任務學習是我需要探索的領域之一。當今機器學習技術的多數經濟價值都是應用學習，學習許多標籤化的數據，以此完成你希望解決的具體任務。我們之所以看好遷移學習，是因為現代深度學習技術已經可以為具備海量數據的問題提供不可思議的價值，這可以為很多應用模式的發展提供巨大的動力。
當然，人工智能有其他更加直接的風險，包括對人類工作職位的影響、人工智能研究者對研究信息的分享、以及人工智能軟件自身的可信度。他說：“我們不能用‘討論幾百年之後才發生的事情’來掩蓋這些更加直接的問題。”
看到了人工智能對人類產生了種種正面及負面的影響，我呼籲各位人工智能領域的領軍者，不應侷限於科技對企業、產業的影響，而是從全人類的角度，用人工智能等創新科技，為每一個個體建立一個自由發展的世界。
藍馳創投合夥人朱天宇：
AI不是風口，AI只是一個標籤。這個標籤讓我們識別什麼呢？無論在行業的需求側還是供給側，比如說高級算力，從芯片到算法等等，現在有了新的可能性。但是這套算力到底輸送到什麼場景中去，怎麼賺錢，怎麼解決行業問題，這不是靠風口，也不是說我們都談論AI就可以做到的。
關鍵還是要知道怎麼從場景裡抓需求，怎麼找到有效的解決方案，怎麼規模化擴展，還是創業的三大方法論。AI 創業者早期要“一邊賺錢一邊賺數據”，因為三到五年之後，這樣的機會可能消失。
創新工場管理合夥人汪華：
工業革命花了上百年的時間逐步完成，而人工智能可能在接下來短短的十幾年內，可能就會對整個世界發生更工業革命快十倍，甚至劇烈十倍的衝擊。我們大量的人口會被拋出現在的軌跡，社會、經濟、政治、財富分配、就業、教育，所有的制度是不是已經準備好了？我們到底能不能解決這個問題，這是非常非常有意思的話題。
360董事長周鴻禕：
人工智能領域則是泡沫和風口同時存在。一定不能抽象的投人工智能，人工智能一定要和交通或行業相結合，建議大家多注意IOT領域。
看完這些觀點是不是有點意猶未盡？
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