人工智能所研究的是讓計算機去模仿人類思考的科技。但實際上，目前人工智能學界的普遍共識是人工智能實際上還處于非常低智的階段。目前絕大多數(shù)的系統(tǒng)，包括神乎其神的深度學習神經網(wǎng)絡，都還沒有達到能夠思考的程度。
因為不能夠思考，所以嚴格意義來說，現(xiàn)在出現(xiàn)的場內項目都配不上“智能”二字。根據(jù)Gartner2016年度新興技術成熟度曲線顯示，基本項目成熟時間要5至10年，像自動駕駛這樣綜合性能要求更高的，期待它商用起碼要等10年之后了。
如果將現(xiàn)有人工智能產業(yè)進行分層——基礎層、技術層和應用層，其中技術層便是人工智能發(fā)展的核心，應用層的產品夠不夠智能是取決于技術層面的大腦是否能夠思考。
1、低智時代;
而現(xiàn)狀是技術層的大腦還不夠聰明，如下圖，目前計算機僅停留在具備計算能力和感知能力的弱人工智能層，若要往上攀爬一層進入強人工智能，計算機的認知能力是必須的，這也是目前人工智能在試圖突破的點。打個比方來說，市面上出現(xiàn)的商業(yè)智能解決方案，其大數(shù)據(jù)分析都是人工做的分析，未來真正的商業(yè)智能是要求計算機能做到自動推理和深度學習的。
2、中國的大數(shù)據(jù)75%集中在政府手中，BAT次之;
基礎層的數(shù)據(jù)資源集中在政府公共部門手中，占比高達75%，互聯(lián)網(wǎng)三大巨頭BAT次之。
人工智能時代將大數(shù)據(jù)視作水電煤角色，而互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起將線下分散的信息放到線上進行匯流，所以這一波人工智能時代，BAT早已占據(jù)高點。一邊站臺為各家的云計算進行吆喝，另一邊挖掘人才來充實自己的技術研究實力，在打通透基礎層之后再自下往上去發(fā)展。
根據(jù)艾瑞給出的測算數(shù)據(jù)顯示，到了2020年全球人工智能市場規(guī)模將達到1190億元，年復合增速約19.7%，而2020年中國人工智能市場規(guī)模包攬了91億元，年復合增速更是超過50%。一個新技術的誕生必將改寫各個產業(yè)的格局，早在互聯(lián)網(wǎng)時代嘗甜頭的BAT，將會是人工智能的頭號擁簇。
3、國際IT巨頭盤踞硬件基礎層，單純做強計算這塊基本沒機會;
在有了海量數(shù)據(jù)的基礎上，傳統(tǒng)計算架構無法支撐深度學習的大規(guī)模并行計算需求，因此需要適應新環(huán)境的底層硬件來更好儲備數(shù)據(jù)、加速計算過程。
比如GPU的持續(xù)不斷進步就在不斷地拔高計算速度，根據(jù)英偉達的數(shù)據(jù)，為人工智能推出的運算卡，相比傳統(tǒng)雙路至強平臺，訓練速度提升60倍，推斷速度則提高16倍左右。
硬件基礎層這個層面具備通用性，所以在這一領域的巨頭都是一家獨大，并且這塊蛋糕已經被國際IT巨頭瓜分霸占，所初創(chuàng)企業(yè)還想單純做強計算這塊，基本是沒有機會了。
4、人工智能的關鍵在于新算法，沉著等待下一個十年;
人工智能的核心要關注技術層發(fā)展，技術層要重點關注新算法?？梢哉f，在核心算法領域具有絕對優(yōu)勢的公司將在人工智能產業(yè)這場長跑賽中取得最終勝利。
這樣的利弊小孩子都能分辨，但往往現(xiàn)受迫于現(xiàn)實的是，核心算法的開發(fā)周期長，而應用的開發(fā)周期短，所以中國人工智能創(chuàng)業(yè)項目大都集中在應用層面，做一個集成的活兒。
一方面來看，中國創(chuàng)業(yè)偏浮躁，尋求的是一個短期能套現(xiàn)的方式。另一方面，企業(yè)是可以依靠應用層創(chuàng)新來獲取短期市場機會，但是如果想要謀求長遠的競爭優(yōu)勢的話，就要求企業(yè)在算法層有較深的技術儲備，這一過程要求十年時長并不過分，而一旦掌握了算法就可以迅速將優(yōu)勢向應用層去延展，等到那時再來開發(fā)屬于自己的應用產品，便是水到渠成的事。
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