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人工智能行业正在风起云涌。来自研究机构的分析报告称，2010年前，中国涉及人工智能及服务的企业不到20家，而去年这个数字已经飞速上升至709家。从资本市场的表现来看，截至2016年11月，全球范围内总计1485家与人工智能技术有关的公司，融资总额达到89亿美元。来自市场研究机构艾瑞咨询的数字则显示，未来5年我国人工智能市场的年复合增长率将达到50%。
人工智能正在向着明天大步流星地前行。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃表示，人工智能让我们的时代从“大定律小数据”向“大数据小定律”转变，“知识自动化的能力将成为未来社会最重要的实力”。
然而，我们的生活真被人工智能改变了吗？这块近乎凭空出现的“大蛋糕”，中国企业又能分得多少？
黑白十九路之变
——人工智能取得了革命性的突破，在围棋领域引发的关注正是其快速发展的缩影
让我们把目光投回围棋。这项古老的活动在过去一年中与人工智能之间种种“亲密接触”，正是大势所趋的一个缩影。
比如一日千里的成长速度。2016年3月版本号为“V18”的AlphaGo和李世石对弈时，第四盘曾犯下“业余棋手都不会犯的错误”，人类棋手在第一盘和第五盘也有胜机。但9个月之后，12月底横空出世的V25版AlphaGo“Master”，没有给任何棋手机会，甚至有两盘棋，因为工程师操作失误出现了“滑标”，下错一手后，人工智能仍然获得了胜利。尽管职业高手胡耀宇表示，这60盘都是20秒或30秒一步的快棋，对人工智能肯定有利得多。但大部分职业高手认为，即便人工智能让先人类，取胜仍会很困难。
比如在应用市场的火热。AlphaGo并非唯一涉足围棋的人工智能。活跃在围棋对弈网站野狐上的，还有据传来自腾讯的“绝艺”和“刑天”，它们同样实力非凡，取胜名单中甚至包括古力、柯洁这样的顶级职业棋手。在2016年11月28日农心杯比赛的前夜，绝艺甚至在与韩国第一人朴廷桓的网棋比赛中获得了惊人的五连胜。而在Master现身之后，野狐上又出现了新的人工智能高手“骊龙”。在中国之外，日本的人工智能围棋“DeepZenGo”在1：2输掉了与老将赵治勋九段的“电王战”后，日本又宣布将举办一场新的世界大赛，邀请中国、韩国、日本各一名代表棋手和围棋人工智能角逐冠军。
比如对传统行业的指导和变革。“人机大战”后，顶级职业赛事中，效法AlphaGo的开场布局屡见不鲜，人类高手开始借鉴人工智能的思路。而围棋软件ZEN也在发布了新版本后，被棋友和赛事讲解者们用来判断比赛形势，甚至预测棋手们下一步的着法。胡耀宇表示：“人工智能取得了革命性的突破，未来作为工具软件，可以帮助职业棋手训练，在这方面起到重要的作用。”古力甚至认为，“因为Master的出现，很多我们认为的围棋真理已经被改变”。
有能量，有应用，这正是人工智能所面对的现实与未来。
從感知到认知
——“感知”让人工智能有了像人一样的眼睛耳朵，“认知”则让人工智能真正开始像人一样通过推理进行决策
你知道吗？淘宝和天猫上为你服务的客服很有可能并不是真人，而是一个名叫“阿里小蜜”的人工智能机器人。去年“双11”，“阿里小蜜”累计接待消费者数超632万，相当于5.2万客服小二连续工作24小时，占比超过了客服服务总数的95%。
“阿里小蜜”的工作原理是通过语音识别和语义理解判断出消费者遇到的问题，再从知识库里找出答案。在创新工场董事长李开复看来，包括语音识别、语义理解、图像识别、人脸识别等一系列被称之为“感知”，解决“是什么”的应用，正是人工智能应用的第一步。
在人工智能“感知”技术中，语音识别是其中最成熟的应用，包括科大讯飞的讯飞输入法、有道笔记的语音识别和亚马逊的“回声”智能音箱，都已是相当成熟的产品。被称为“BOT”的智能聊天机器人也成为最火热的概念之一，“阿里小蜜”就是这样的应用，能够根据人们的语音来检索答案，完成指令，而微软小冰、苹果Siri语音助手和网易七鱼这些结合了云计算和大数据的BOT们也得到了长足的发展。
紧随其后的是图像识别和人脸识别，在2016年，支付宝登录页面和招商银行手机端的大额转账，都引入了人脸识别验证。百度则把人脸识别闸机投放在了世界互联网大会的会场。百度深度学习实验室负责人林元庆介绍说，在2015年末时，百度大脑的图像识别率在92.0%左右，而现在则高达99%，“这甚至高于指纹识别的95%”。数据显示，语音和图像识别技术成为国内人工智能市场上最广泛的应用，目前分别占比60%和12.5%。
“感知”是让人工智能有了像人一样的眼睛耳朵，而“认知”则让人工智能真正开始像人一样，通过推理进行决策。AlphaGo令人惊叹，正是因为它能够应对像围棋这样复杂的问题，并给出解决方案。“推理是人工智能真正要面对的难点，AlphaGo解决的问题至少有明确的胜负，而更多的决策其实只有更好，而没有绝对的对错。”阿里云科学家初敏告诉笔者。
从应用来看，智能投顾、智能搜索和无人驾驶是人工智能在“认知”层面的三大热点。智能投顾是人工智能和投资顾问的结合体，在这一领域，国外出现了Wealthfront等知名平台，国内也出现诸如拿铁财经、钱景等应用。
在智能搜索方面，搜狗CEO王小川告诉笔者，搜索和输入法的未来将走向智能问答与自动问答，“不再让用户自己总结关键词输入，而是让搜索引擎能够真正地像人与人对话一样，懂得用户所想，并为其解答问题，辅助决策”。他还透露说，搜狗已耗时9个月，耗资4000余万元，正在开发这样的智能问答机器人。
无人驾驶则结合了人工智能在“感知”和“认知”两个阶段的功能。来自市场研究机构的数据显示，到2025年，自动驾驶车辆的市场价值可能达到420亿美元，到2030年，具备无人驾驶和部分人工驾驶功能的智能汽车市场份额有望超过50%。 夯实发展基础
——尽管取得了长足发展，但人工智能在不断应用于市场产品之外，也需要不断夯实未来发展的基础
对于普通用户来说，人工智能的声名鹊起，是包括去年春晚机器人舞蹈、AlphaGo等在内一系列“明星产品”市场教育的结果，而在业界看来，人工智能其实就是“大数据+强计算+新算法”，它的快速发展，也正来自这三个方面的强力支撑。
在数据方面，英特尔公司全球副总裁杨旭表示，在万物智能互联的新时代，互联的物体越来越多、越来越智能，并由此产生出汹涌而来的数据洪流。“在现在的‘人联网’时代，每人平均每天产生1.5GB的数据量，而我们预计到2020年将有500亿台相互连接的智能设备，到‘物联网’时代，一辆无人驾驶汽车一天就能产生4000GB的数据量，这些庞大而复杂的数据，为人工智能学习提供了基础。”
在计算力方面，优必选人工智能首席科学家陶大程坦言，2014年他研究用摄像机去捕捉和计算人体姿态，“当时估计10秒视频需要最好的服务器算1个小时才能做出来，现在只要一块好一点的显卡，完全能够实时计算。计算能力的提升，让人工智能真正可以处理海量数据”。
更重要的是算法的提高。深度学习、神经网络、蒙特卡洛树搜索……它们改变了人工智能的思考方式。百度首席科学家吴恩达表示，神经网络和深度学习是人工智能取得突破的关键。“在这样的模型下，吸纳越多数据，人工智能会变得越聪明。”
尽管取得了长足发展，但作为全新的前沿技术，人工智能在不断应用于市場产品之外，也需要不断夯实未来发展的基础。从近期的动向来看，一方面，人才从学校向产业界的流动成为风潮。去年10月，卡耐基梅隆大学机器学习部门副教授鲁斯·萨拉赫丁诺夫加入苹果，负责人工智能技术开发团队；11月，斯坦福人工智能与计算机视觉实验室主任李飞飞加入谷歌。在国内，优必选也宣布悉尼大学教授陶大程加盟，担任人工智能首席科学家，在机器人运动控制方面则与清华大学教授赵明国开展了深度合作。
另一方面，在专利储备上，中国企业也开始后来居上。来自市场研究机构的统计显示，全球关于人工智能的专利申请数量，美国、中国、日本位列前三，三国占总体专利的73.85%，位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8%。
不过，尽管人工智能的发展风生水起，但这一技术目前并不完美。初敏坦言，“人工智能才刚刚起步，现在不少应用其实是为人工智能而人工智能，市场相对比较浮躁。人工智能不能只停留在概念上，必须用来解决实际需求”。陈静
人工智能正在向着明天大步流星地前行。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃表示，人工智能让我们的时代从“大定律小数据”向“大数据小定律”转变，“知识自动化的能力将成为未来社会最重要的实力”。
然而，我们的生活真被人工智能改变了吗？这块近乎凭空出现的“大蛋糕”，中国企业又能分得多少？
黑白十九路之变
——人工智能取得了革命性的突破，在围棋领域引发的关注正是其快速发展的缩影
让我们把目光投回围棋。这项古老的活动在过去一年中与人工智能之间种种“亲密接触”，正是大势所趋的一个缩影。
比如一日千里的成长速度。2016年3月版本号为“V18”的AlphaGo和李世石对弈时，第四盘曾犯下“业余棋手都不会犯的错误”，人类棋手在第一盘和第五盘也有胜机。但9个月之后，12月底横空出世的V25版AlphaGo“Master”，没有给任何棋手机会，甚至有两盘棋，因为工程师操作失误出现了“滑标”，下错一手后，人工智能仍然获得了胜利。尽管职业高手胡耀宇表示，这60盘都是20秒或30秒一步的快棋，对人工智能肯定有利得多。但大部分职业高手认为，即便人工智能让先人类，取胜仍会很困难。
比如在应用市场的火热。AlphaGo并非唯一涉足围棋的人工智能。活跃在围棋对弈网站野狐上的，还有据传来自腾讯的“绝艺”和“刑天”，它们同样实力非凡，取胜名单中甚至包括古力、柯洁这样的顶级职业棋手。在2016年11月28日农心杯比赛的前夜，绝艺甚至在与韩国第一人朴廷桓的网棋比赛中获得了惊人的五连胜。而在Master现身之后，野狐上又出现了新的人工智能高手“骊龙”。在中国之外，日本的人工智能围棋“DeepZenGo”在1：2输掉了与老将赵治勋九段的“电王战”后，日本又宣布将举办一场新的世界大赛，邀请中国、韩国、日本各一名代表棋手和围棋人工智能角逐冠军。
比如对传统行业的指导和变革。“人机大战”后，顶级职业赛事中，效法AlphaGo的开场布局屡见不鲜，人类高手开始借鉴人工智能的思路。而围棋软件ZEN也在发布了新版本后，被棋友和赛事讲解者们用来判断比赛形势，甚至预测棋手们下一步的着法。胡耀宇表示：“人工智能取得了革命性的突破，未来作为工具软件，可以帮助职业棋手训练，在这方面起到重要的作用。”古力甚至认为，“因为Master的出现，很多我们认为的围棋真理已经被改变”。
有能量，有应用，这正是人工智能所面对的现实与未来。
從感知到认知
——“感知”让人工智能有了像人一样的眼睛耳朵，“认知”则让人工智能真正开始像人一样通过推理进行决策
你知道吗？淘宝和天猫上为你服务的客服很有可能并不是真人，而是一个名叫“阿里小蜜”的人工智能机器人。去年“双11”，“阿里小蜜”累计接待消费者数超632万，相当于5.2万客服小二连续工作24小时，占比超过了客服服务总数的95%。
“阿里小蜜”的工作原理是通过语音识别和语义理解判断出消费者遇到的问题，再从知识库里找出答案。在创新工场董事长李开复看来，包括语音识别、语义理解、图像识别、人脸识别等一系列被称之为“感知”，解决“是什么”的应用，正是人工智能应用的第一步。
在人工智能“感知”技术中，语音识别是其中最成熟的应用，包括科大讯飞的讯飞输入法、有道笔记的语音识别和亚马逊的“回声”智能音箱，都已是相当成熟的产品。被称为“BOT”的智能聊天机器人也成为最火热的概念之一，“阿里小蜜”就是这样的应用，能够根据人们的语音来检索答案，完成指令，而微软小冰、苹果Siri语音助手和网易七鱼这些结合了云计算和大数据的BOT们也得到了长足的发展。
紧随其后的是图像识别和人脸识别，在2016年，支付宝登录页面和招商银行手机端的大额转账，都引入了人脸识别验证。百度则把人脸识别闸机投放在了世界互联网大会的会场。百度深度学习实验室负责人林元庆介绍说，在2015年末时，百度大脑的图像识别率在92.0%左右，而现在则高达99%，“这甚至高于指纹识别的95%”。数据显示，语音和图像识别技术成为国内人工智能市场上最广泛的应用，目前分别占比60%和12.5%。
“感知”是让人工智能有了像人一样的眼睛耳朵，而“认知”则让人工智能真正开始像人一样，通过推理进行决策。AlphaGo令人惊叹，正是因为它能够应对像围棋这样复杂的问题，并给出解决方案。“推理是人工智能真正要面对的难点，AlphaGo解决的问题至少有明确的胜负，而更多的决策其实只有更好，而没有绝对的对错。”阿里云科学家初敏告诉笔者。
从应用来看，智能投顾、智能搜索和无人驾驶是人工智能在“认知”层面的三大热点。智能投顾是人工智能和投资顾问的结合体，在这一领域，国外出现了Wealthfront等知名平台，国内也出现诸如拿铁财经、钱景等应用。
在智能搜索方面，搜狗CEO王小川告诉笔者，搜索和输入法的未来将走向智能问答与自动问答，“不再让用户自己总结关键词输入，而是让搜索引擎能够真正地像人与人对话一样，懂得用户所想，并为其解答问题，辅助决策”。他还透露说，搜狗已耗时9个月，耗资4000余万元，正在开发这样的智能问答机器人。
无人驾驶则结合了人工智能在“感知”和“认知”两个阶段的功能。来自市场研究机构的数据显示，到2025年，自动驾驶车辆的市场价值可能达到420亿美元，到2030年，具备无人驾驶和部分人工驾驶功能的智能汽车市场份额有望超过50%。 夯实发展基础
——尽管取得了长足发展，但人工智能在不断应用于市场产品之外，也需要不断夯实未来发展的基础
对于普通用户来说，人工智能的声名鹊起，是包括去年春晚机器人舞蹈、AlphaGo等在内一系列“明星产品”市场教育的结果，而在业界看来，人工智能其实就是“大数据+强计算+新算法”，它的快速发展，也正来自这三个方面的强力支撑。
在数据方面，英特尔公司全球副总裁杨旭表示，在万物智能互联的新时代，互联的物体越来越多、越来越智能，并由此产生出汹涌而来的数据洪流。“在现在的‘人联网’时代，每人平均每天产生1.5GB的数据量，而我们预计到2020年将有500亿台相互连接的智能设备，到‘物联网’时代，一辆无人驾驶汽车一天就能产生4000GB的数据量，这些庞大而复杂的数据，为人工智能学习提供了基础。”
在计算力方面，优必选人工智能首席科学家陶大程坦言，2014年他研究用摄像机去捕捉和计算人体姿态，“当时估计10秒视频需要最好的服务器算1个小时才能做出来，现在只要一块好一点的显卡，完全能够实时计算。计算能力的提升，让人工智能真正可以处理海量数据”。
更重要的是算法的提高。深度学习、神经网络、蒙特卡洛树搜索……它们改变了人工智能的思考方式。百度首席科学家吴恩达表示，神经网络和深度学习是人工智能取得突破的关键。“在这样的模型下，吸纳越多数据，人工智能会变得越聪明。”
尽管取得了长足发展，但作为全新的前沿技术，人工智能在不断应用于市場产品之外，也需要不断夯实未来发展的基础。从近期的动向来看，一方面，人才从学校向产业界的流动成为风潮。去年10月，卡耐基梅隆大学机器学习部门副教授鲁斯·萨拉赫丁诺夫加入苹果，负责人工智能技术开发团队；11月，斯坦福人工智能与计算机视觉实验室主任李飞飞加入谷歌。在国内，优必选也宣布悉尼大学教授陶大程加盟，担任人工智能首席科学家，在机器人运动控制方面则与清华大学教授赵明国开展了深度合作。
另一方面，在专利储备上，中国企业也开始后来居上。来自市场研究机构的统计显示，全球关于人工智能的专利申请数量，美国、中国、日本位列前三，三国占总体专利的73.85%，位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.8%。
不过，尽管人工智能的发展风生水起，但这一技术目前并不完美。初敏坦言，“人工智能才刚刚起步，现在不少应用其实是为人工智能而人工智能，市场相对比较浮躁。人工智能不能只停留在概念上，必须用来解决实际需求”。陈静