2017年，人工智能領(lǐng)域在算法、政策、資金等方面已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破，業(yè)界歡欣鼓舞的情形很像1999年年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫時(shí)的情形。展望2018年，偌大的人工智能領(lǐng)域，優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺乏等將成為橫亙在人工智能領(lǐng)域面前的三大難題。
一、資金很多，項(xiàng)目不夠用了
當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險(xiǎn)，主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少，市場對創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望，而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳，泡沫即將出現(xiàn)。
騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告，分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號。一是資金多而項(xiàng)目缺。根據(jù)過往數(shù)據(jù)和2017年上半年的情況預(yù)測，2017年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，數(shù)量在25～30家之間。同時(shí)，美國的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長，最后將穩(wěn)定在1380億～1500億元之間。
2018年，中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù)，但增長速度依然平緩。這段時(shí)期，創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn)，找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。
到2020年，美國AI公司累計(jì)數(shù)量將會超過1200家，累計(jì)融資額將達(dá)到2000億元。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)量會上漲到30家以上，預(yù)期融資累計(jì)量將會達(dá)到900億～1000億元。
二是周期長而營收難。可以說人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí)，起源于上世紀(jì)80～90年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下，前沿研究方法是由對已有方法的微小改動和改進(jìn)而來，而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。
2006年，深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項(xiàng)目和技術(shù)，要想獲得消費(fèi)者歡迎，還需要等待相當(dāng)長的時(shí)間。
從投融資趨勢來看，涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2017年中國人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總?cè)谫Y金額近600億元，在政府的鼓勵和行業(yè)并購中，2018年中國AI的投資額將會持續(xù)大幅增加。
同時(shí)，行業(yè)并購開始加劇。CBInsights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購，為2016年同期的兩倍。2018年，仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時(shí)，中國AI企業(yè)數(shù)量不會同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年呈現(xiàn)緩慢增長趨勢，預(yù)期累計(jì)融資量將會達(dá)到900億～1000億元，而新增公司數(shù)量僅會上漲到30家左右。
資金多而項(xiàng)目缺，周期長而營收難，項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)非常相似。
二、事情很多，人不夠用了
算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在很熱門，目前的困境是缺乏專家，一個(gè)博士生大概需要五年的培養(yǎng)時(shí)間，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學(xué)習(xí)，這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴(yán)峻。
人工智能競爭的根本就是爭奪頂級人才。據(jù)說世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過50人，因此科技巨頭們紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。
作為國家未來的發(fā)展方向，AI技術(shù)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用，而AI技術(shù)的研發(fā)、落地與推廣離不開各領(lǐng)域頂級人才的通力協(xié)作。在推動AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中，AI頂級人才的領(lǐng)軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。然而，中國人工智能領(lǐng)域人才極為欠缺。
據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人，遠(yuǎn)不能滿足我國市場百萬級的AI人才需求量。
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，我國人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層（芯片／處理器、傳感器等）、技術(shù)層（自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)／深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人等）和應(yīng)用層（語音識別、人臉識別）等組成，目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問題。一是產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層，基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲備薄弱，尤其是處理器／芯片和AI技術(shù)平臺上人才缺乏，會嚴(yán)重削弱中國在國際上的競爭力。
二是供求嚴(yán)重失衡，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。過去三年中，我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位，如算法工程師，供應(yīng)增幅達(dá)到150％以上。盡管增長如此高速，但是由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。人才不足，是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。
近幾年來，Google不斷收購AI領(lǐng)域公司最主要目的是“搶購”一批世界上一流的專家，在一個(gè)迅速成長的人工智能領(lǐng)域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也在相機(jī)而動。2018年，人才饑渴癥不會得到緩解。
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