2017年伊始，一個名為 “Master”的神秘圍棋愛好者，在網上橫掃中日韓頂尖圍棋高手，甚至打敗“棋聖”聶衛平后還會客套：“謝謝聶老師”。取得60局連勝后，隨即通過各種渠道公開承認，“Master”就是2016年春天以4︰1贏得韓國九段李世石的人工智能“Alpha Go”。

　　毫無疑問，人工智能（AI）的技術發展曲線正在上揚。看看我們的日常生活就一目了然：每天手機社交、網上購物、查看空氣質量、規劃最佳行車路線、得知即將到來的交通堵塞、語音查詢，甚至識別一首不熟悉的歌曲…都使用了大量的人工智能技術，AI已經遍布我們的世界。

　　與此同時，與AI相關的創業也一浪高過一浪。人們希望機器人能在制造、培訓、銷售、維修、管理等方面擔任新的崗位。從2015年開始，不斷有IT界的技術大牛辭職，在人工智能應用各個領域發力：自動駕駛汽車、精准醫療、智能視頻監控、醫學圖像分析等等。

　　但是人工智能自1956年夏天在美國達特茅斯（Dartmouth）大學被提出，60年的發展歷程中遭受過兩次寒冬，無論是學術界、工業界都對此次熱潮抱有警惕心理，尤其是一些研究者更是憂心忡忡，害怕整個領域再一次遭受打擊，讓人們對AI失去信心。

　　智能機器人需要靈魂和軀體共建

　　“人機大戰早在上世紀50年代就有，當時是一個叫Checkers西洋跳棋，之后1997年美國卡內基梅隆大學的許峰雄博士開發的深藍電腦成功戰敗世界棋王卡西帕羅夫，可以說，人工智能19年以前已經戰勝人類了。當然2016年出現的Alpha Go更復雜，國際象棋的狀態空間復雜度是10的46次方，圍棋是10的172次方。”陳小平是中國科技大學機器人研究中心主任，主持研發了兩種智能服務機器人“可佳”和“佳佳”，“可是，智能機器人什麼時候能夠實際應用好像遙遙無期，到底難點在哪兒，值得我們思考。”

　　2016年歲末，在由中國計算機學會青年計算機科技論壇舉辦的“中國人工智能創新發展之路”論壇上，陳小平列舉了智能機器人碰到的一些復雜因素，包括精確動作、活動范圍以及不可預測因素等，“麻煩在哪兒呢？是因為建不了它的數學模型，例如桌子嚴格來講是不規則的，無法建模。在理論模型和實際視覺之間存在不一致性，這很容易被忽視，而這是我們過去一直忽略的。”

　　如果把AI比作一個人的靈魂，那麼人形機器人就是軀體，造起來難度更大。

　　“我們看到圍棋、國際象棋、西洋跳棋，完全遵守圖靈計算經典編碼三原則：約定強制性、約定有效性、語義封閉性，不存在不可預測性，可是三原則對智能機器人就失效了。”陳小平分析，智能機器人的難點在於面對三項挑戰：建立新設計准則，模型與現實不一致性、可預測性和可解釋性。

　　他所帶領的團隊還做了軟體執行器，因為現在機器人大多是剛性的，手不能抓握不規則、柔軟或者易碎物品。陳小平教授還演示了實驗室研制的機器人，可以與主人語言溝通，並按照指令和路線，為主人用微波爐加熱食物，甚至能做爆米花，“我們的微波爐機器人2010年就做好了，為什麼現在還不能用呢？那是因為在一個環境下調好了，用得很好，換一個環境要重新調。如果機器人進入千家萬戶，科研人員還要到一個家庭調一個星期，這不現實。”

　　AI科技創新機會多，但是創業難度很大

　　作為計算機視覺和機器學習領域的專家，中科院計算機所研究員山世光從計算機視覺發展角度來分析人工智能的發展，“人，70%的信息是通過視覺的方式來獲取的，所以計算機視覺讓機器能夠像人一樣去看，這是非常重要的挑戰。”

　　過去幾年得益於深度學習及多層神經網絡的技術，計算機視覺智能快速發展。物體檢測識別率從2013年23%正確率，提高到現在80%﹔人臉識別錯誤率從5%下降到0.4%。

　　山世光提到AI發展有兩次熱潮：“前兩次熱潮因為不能兌現承諾而導致AI進入寒冬，（所以）切勿過度承諾，避免第三次AI寒冬。通用AI尚未出現，媒體有時候過度宣傳，還有大多數AI不能自我成長。還沒有成長型智能的出現。”

　　山世光在2016年還成為中科視拓科技有限公司的創始人，這家專注於人臉識別研究的公司，已經獲得線性資本、紫牛基金、地平線和明勢資本等千萬元級別的天使投資。山世光談到幾個月的感受，用到“蠻難”這個詞，用鋼筋和造房子來進行比喻：“AI是鋼筋，最終客戶需要富麗堂皇的房子，這個中間用戶看不到鋼筋，他看到是其他包裝出來的東西。科技創新距離錢包太遠，創業周期其實蠻長的，特別考驗人的耐性。”

　　他說，最近跟投資人交流的時候會說：“你們一定有耐心，我需要6到8年甚至10年時間。”山世光知道，這對於大部分投資人來說是不可接受的，因為他們也有業績壓力。

　　山世光提到Mobileye公司，這家公司專注研發智能駕駛輔助系統的公司在以色列相當於阿裡巴巴在中國的分量。1999年成立，2014年在美國上市，80億美元市值。創下了以色列公司在美IPO最高值紀錄。這家公司創業十幾年，前8年沒有收益，共進行了10輪融資。

　　“傳統視覺智能跨越式發展，部分超越人類，而且未來幾年時間裡我認為視覺智能還會有較大進步。AI有很大進步但不能過度解讀，數據紅利什麼時候消失值得大家討論，人工智能遇到的有些問題很難靠數據解決。”山世光提醒創業者，“AI科技創新機會多多，但是創業難度很大，所以謹慎進入。”

　　人工智能即使有冬天也是暖冬

　　2016年，是人工智能領域創業風生水起的一年。2016年1月，吳甘沙辭去英特爾中國研究院院長的職務，創辦了馭勢科技，擔任CEO。

　　2017年1月5日，在美國拉斯維加斯舉行的世界最大的消費類電子產品展會CES2017上，馭勢科技展示了從零開始設計的一種全新的交通工具：城市移動包廂。

　　這種沒有方向盤、儀表盤的小型交通工具配合無線充電技術可以實現全過程無人管理。吳甘沙認為，最新人工智能技術觸發了無人駕駛產業的爆炸式發展。在未來的3~5年中，這些技術幫助智能車理解整個世界，給用戶帶來更安全、舒適和有趣的體驗。

　　“人工智能不再會有冬天。現在無論硬件也好，數據也好，真正變成應用，真正產生價值了，而且是實實在在的。AI確實在很多垂直領域超過人，超過就可以幫助人或者取代人。”吳甘沙用一個比喻：就像從北極或者南極往赤道走，一開始冰天雪地，慢慢走就會四季分明，到赤道就不再有冬天。

　　他認為，2016年開始的人工智能革命影響力可以跟1996年的互聯網以及1976年的PC相提並論，智能化在未來20年是非常值得期待的。

　　“當然，人工智能，真正有用戶要埋單的話，並不像把葡萄干嵌入面包那麼簡單。這裡面重要問題要選擇大的行業，就像在足夠寬的海洋上沖浪，從沖浪板摔下來還可以重來。”吳甘沙提到，還有一個原因跟現在整個社會運作方式有關系，如果大家有信心，相信把資源投進人工智能，加上整個社會在一種有序狀態下，那麼就會成為可能，未來發展是可以預期的。

　　“從泡沫角度來說，社會輿論肯定有泡沫，但是從創業角度來說，除了個別領域有一些，絕大多數領域我覺得並不存在泡沫。因為任何一個領域，優秀公司沒幾家。而且（人工智能創業）門檻還是比較高的。”吳甘沙認為，從人才成本角度上來說，略有泡沫，是一點略微超過創業公司估值的泡沫，讓人力資源變得非常貴。從另外一個角度講，有了一些優秀人才，付出一定的高成本能夠促進產業進步，也是值的。只是對於創業公司來說要求變得更高了，並不是所有人都可以做。

　　吳甘沙介紹，目前馭勢科技的產品，已經能夠實現100公裡輔助駕駛自主超車。當然，無人車上路還面臨許多難點，吳甘沙說，要積極參與政策的制定，積極支持政府去推動一些測試標准。因為並不是所有的無人車都能夠上路，所以要制定一些非常嚴格的政策和測試標准。

　　“現在確實是人工智能的一個機遇期。我覺得這個智能發展不能說完全沒有泡沫，可能有一點泡沫，泡沫的原因從技術角度講還是不夠成熟，從產業來講，產業鏈也不完全成熟。但泡沫並不可怕，因為有一種經濟學理論講經濟發展需要一點泡沫，沒有泡沫發展並不是很有利的，當然這個泡沫是不能變得非常大的。”國家杰出青年基金獲得者、中科院研究生院黃慶明教授對人工智能的發展也持謹慎樂觀態度，“波折會有，但會比前兩次來的要少，人工智能的第一個冬天是最冷的，第二個冬天其實沒那麼冷，第三個冬天即使有肯定也是暖冬。”（李新玲）

分享讓更多人看到