?人工智能（Artificial Intelligence，AI）本質(zhì)上是為了研制出具有類人智能的機(jī)器或系統(tǒng)，能夠模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用形式。人工智能作為一門學(xué)科誕生至今已有60 年的歷史，期間經(jīng)歷了2 次高潮和低谷，從2010 年到現(xiàn)在又迎來人工智能發(fā)展的第三次浪潮。

在第三次浪潮襲來之際，關(guān)于人工智能的質(zhì)疑聲越來越小了，種種跡象表明，人工智能已經(jīng)迎來拐點(diǎn)。

首先，人工智能產(chǎn)業(yè)的投資逐年增加。資本是最靈敏的風(fēng)向標(biāo)。從已經(jīng)披露的人工智能領(lǐng)域投資來看，2011 年到2016 年的五年間，無論是總體融資額還是交易次數(shù)都在逐年上升，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)投金額5年間增長了12 倍。

其次，人工智能的相關(guān)政策已經(jīng)上升到國家層面。美國、日本、韓國、德國等國家近幾年紛紛出臺多項(xiàng)戰(zhàn)略、計(jì)劃積極推動人工智能發(fā)展，人工智能已逐漸上升為國家戰(zhàn)略。在我國，人工智能也已經(jīng)被列入國策。

再次，人工智能成為企業(yè)戰(zhàn)略布局的制高點(diǎn)。無論是科技巨頭，如Google、IBM、Microsoft、Facebook、Amazon、百度、阿里、騰訊等，還是創(chuàng)業(yè)公司，都充分認(rèn)識到人工智能技術(shù)引領(lǐng)新一代信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義，紛紛投入重金收購企業(yè)、招募人才和研發(fā)核心技術(shù)，力圖掌握人工智能時代的主動權(quán)。

最后，也是最重要的，人工智能在某些專業(yè)任務(wù)上的表現(xiàn)經(jīng)常勝于人類。得益于深度學(xué)習(xí)（人工智能的核心技術(shù)，指使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列方法的匯總，這些方法支持快速完成一度被認(rèn)為無法自動化完成的任務(wù)）的突破性發(fā)展，人工智能在某些專業(yè)任務(wù)上的表現(xiàn)已經(jīng)超越人類，比如語音識別、圖像識別，為進(jìn)一步的發(fā)展奠定了實(shí)質(zhì)性的根基。去年，谷歌的阿爾法狗在人類自以為憑智力占據(jù)絕對統(tǒng)治地位的圍棋領(lǐng)域以4：1戰(zhàn)勝韓國圍棋名將李世石，讓世人驚詫人工智能“思考”的復(fù)雜性。

從投資風(fēng)向、政策環(huán)境、企業(yè)戰(zhàn)略以及產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)四個方面來看，人工智能已經(jīng)開始向我們的日常滲透，雖然還無法預(yù)測具體的時間點(diǎn)，但可以肯定的是，我們終將步入人工智能時代。

一、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈及其影響

技術(shù)進(jìn)步是人均GDP增長的重要驅(qū)動力，科技的每一次突破，都會推進(jìn)行業(yè)改革，激起創(chuàng)新熱潮。有人將人工智能比作第四次工業(yè)革命，以凸顯其對各行業(yè)帶來的深遠(yuǎn)影響。

從人工智能自身的產(chǎn)業(yè)鏈來看，人工智能可以分成技術(shù)支撐層、基礎(chǔ)應(yīng)用層和產(chǎn)品層。

技術(shù)支撐層主要由算法模型（軟件）和關(guān)鍵硬件兩部分構(gòu)成。傳感器負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)，人工智能芯片（GPU、FPGA、NPU等）負(fù)責(zé)運(yùn)算，算法模型負(fù)責(zé)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

值得一提的是，芯片作為人工智能的上游產(chǎn)業(yè)將走在行業(yè)發(fā)展前沿，未來幾乎所有的智能化應(yīng)用場景，都將離不開人工智能芯片。人工智能的訓(xùn)練和運(yùn)行需要很高的內(nèi)在并行度、大量的浮點(diǎn)計(jì)算以及矩陣計(jì)算，和CPU相比，GPU 具有多個處理器內(nèi)核，高并行的結(jié)構(gòu)使得GPU成為當(dāng)下主流的人工智能芯片。

目前市場上，比如在PC 領(lǐng)域的GPU，基本上只能見到Nvidia、Intel、AMD 這幾家公司的產(chǎn)品，Nvidia 實(shí)力最強(qiáng)，相比之下，我國的技術(shù)儲備還差一大截。

基礎(chǔ)應(yīng)用層主要由感知類技術(shù)和其他深度學(xué)習(xí)應(yīng)用構(gòu)成。人工智能基礎(chǔ)技術(shù)主要用于讓機(jī)器完成對外部世界的探測，即看懂世界、聽懂、讀懂世界，由計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、語義識別構(gòu)成，是上層智能產(chǎn)品或方案不可或缺的基礎(chǔ)。

人工智能基礎(chǔ)技術(shù)可以說是人工智能時代的“Android系統(tǒng)”，科技巨頭和科研機(jī)構(gòu)紛紛開源人工智能技術(shù)，建立人工智能開源平臺，以此來獲得大量的用戶需求和開發(fā)人員，組建開放共享、互利共贏的人工智能生態(tài)圈。常見的開源平臺有Google 的TensorFlow、微軟的DMTK、Facebook的Torchnet、非盈利性開源人工智能組織的OpenAI、百度的Paddle等。

方案集成層通過集成基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，為特定的應(yīng)用場景提供產(chǎn)品或方案。人工智能將在哪些領(lǐng)域有哪些施展拳腳的空間？答案是人工智能會給幾乎各行各業(yè)帶來變革與重構(gòu)，比如：安防、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融、教育、傳媒、法律、醫(yī)療、家居、農(nóng)業(yè)、汽車等。重構(gòu)的領(lǐng)域之多、力度之大將是前所未有的，在這背后蘊(yùn)藏的是人工智能無限想象的市場空間。

這也是人工智能成為戰(zhàn)略制高點(diǎn)的原因所在，誰能率先給行業(yè)插上人工智能的翅膀，誰就有可能完成市場資源的再整合和優(yōu)化配置，進(jìn)而改寫游戲規(guī)則，在這一輪競爭中占據(jù)有利競爭優(yōu)勢，成為新晉“寡頭”。

根據(jù)招商證券的預(yù)計(jì)，到2020 年，全球智能機(jī)器人市場規(guī)模約830 億美元，人工智能市場規(guī)模約700 億美元。預(yù)計(jì)2025 年，工業(yè)機(jī)器人全球裝機(jī)量將達(dá)到1500 萬-2500 萬臺，年均增速為25%-30%，每年將產(chǎn)生0.6 萬-1.2 萬億美元的經(jīng)濟(jì)影響；醫(yī)療類、增強(qiáng)人體機(jī)能類和家用類等服務(wù)機(jī)器人每年將產(chǎn)生1.1 萬-3.3 萬億美元的經(jīng)濟(jì)影響。

二、人工智能，是福祉，也是挑戰(zhàn)

人工智能的深刻變革，還將通過對經(jīng)濟(jì)層面的改造，進(jìn)而影響社會的方方面面。先來看積極的影響。

首先，人工智能有望緩解勞動力緊缺的問題。在工業(yè)發(fā)展領(lǐng)域，無論是“智能工廠”還是“智能生產(chǎn)”，落腳點(diǎn)都在如何實(shí)現(xiàn)和運(yùn)用智能化的技術(shù)。目前，我國是世界上人口老齡化程度比較高的國家之一，勞工市場面臨有效勞動力緊缺的處境，而人工智能有望緩解人口紅利逐漸消失、勞動力的缺失和錯配等制約工業(yè)制造發(fā)展的問題。

其次，個人消費(fèi)領(lǐng)域?qū)⒚媾R新一輪的產(chǎn)業(yè)升級。當(dāng)前消費(fèi)結(jié)構(gòu)中增長較快的是教育、娛樂、文化、通訊、醫(yī)療保健、旅游等方面，尤其是與IT 產(chǎn)業(yè)相聯(lián)系的消費(fèi)增長最為迅速。這些行業(yè)最易接受新技術(shù)與新產(chǎn)品，改善消費(fèi)者的體驗(yàn)。

再次，人工智能有望提供社會的整體福利。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，有些工作，尤其是重復(fù)性的、乏味的工作，可以讓機(jī)器完成。還有些工作，人工智能將輔助人類高效的完成。這就將人們從繁雜的事務(wù)中解放出來，使人們有更多時間從事更具創(chuàng)造性的工作、追求更自由的生活，從而提高社會的整體福利。

人工智能在帶來積極影響的同時，也帶來了諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)有普遍性的，也有不同行業(yè)特有的，比如：

第一，人工智能帶來的紅利可能會不公平的分布在整個社會。由于IT市場“贏家占據(jù)大部分市場”的屬性，少數(shù)企業(yè)主導(dǎo)市場的局面仍將持續(xù)，如果生產(chǎn)率的提高沒有轉(zhuǎn)化成工資增長，那么人工智能所帶來的巨大經(jīng)濟(jì)裨益可能將歸于少數(shù)人群，而不是由更廣泛的工人和消費(fèi)者所共享，從而加劇社會財(cái)富的分配不均。

第二，人工智能推動的自動化將會增加低學(xué)歷與高學(xué)歷員工之間的收入差距。相比抽象性、創(chuàng)造性的工作，那些低端的重復(fù)性工作更容易被自動化，也更容易受到威脅。普華永道究估計(jì)，隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，英國有30%的工作崗位可能會被機(jī)器人取代，德國為35%，日本為21%。這些崗位高度集中在低收入、低技能、教育程度較低的人群，導(dǎo)致該群體的市場需求下滑，工資水平下降，甚至失業(yè)，無形中增加了經(jīng)濟(jì)上的不平等。

第三，人工智能控制物理世界的設(shè)備導(dǎo)致了公眾對安全的擔(dān)憂。擔(dān)憂來自兩方面，一是人工智能越來越復(fù)雜，試圖了解和預(yù)測先進(jìn)人工智能系統(tǒng)的行為存在著固有的挑戰(zhàn)。二是人工智能從實(shí)驗(yàn)室的“封閉世界”安全過渡到外部不可預(yù)測的“開放世界”，需要面對不可預(yù)見的突發(fā)狀況帶來的挑戰(zhàn)，特別是當(dāng)系統(tǒng)暴露在復(fù)雜的人類環(huán)境。

除此之外，人工智能在監(jiān)管、司法公正、道德責(zé)任等分支領(lǐng)域也面臨著不小的挑戰(zhàn)。如何更高效、更公平的方式發(fā)揮人工智能的紅利，并最大程度的解決隨之而來的挑戰(zhàn)，需要統(tǒng)籌考慮。

三、中國和世界站在了同一起跑線

目前，企業(yè)巨頭的布局主要集中在三個方向：AI芯片、開源平臺、人工智能技術(shù)。在AI芯片方面，我國芯片產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，和Nvidia、Intel、AMD差距明顯。在開源平臺方面，Google 的TensorFlow擁有先發(fā)優(yōu)勢，不過，該領(lǐng)域百花齊放，格局未穩(wěn)。在人工智能技術(shù)方面，中國與美國的差距越來越小了，深度學(xué)習(xí)有40%的論文是華人發(fā)表的，百度的無人車技術(shù)世界排名前三。百度公司董事長兼CEO李彥宏曾提到，“在人工智能的研究上，中國并不落后，我不敢說數(shù)一，但是數(shù)二是肯定的。”

對于企業(yè)來說，人工智能蘊(yùn)藏著巨大的機(jī)會，但挑戰(zhàn)也很巨大。

人工智能技術(shù)主要由數(shù)據(jù)和算法支撐，從這個角度講，互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的巨頭，可以憑借數(shù)據(jù)和算法方面的積累，可以延續(xù)自身的優(yōu)勢。初創(chuàng)公司在數(shù)據(jù)和算法上的積累雖然薄弱，但比巨頭更靈活，自2010年以來，人工智能公司開始高速增長，紛紛卡位前景明顯的細(xì)分市場。不過，人工智能時代才剛剛拉開帷幕，市場并未完全打開，紅利窗口遠(yuǎn)沒有關(guān)閉，各行各業(yè)仍有待完善，市場仍然有很多值得挖掘的細(xì)分領(lǐng)域。

和2C業(yè)務(wù)相比，2B業(yè)務(wù)更值得深入挖掘。金融服務(wù)、生命科學(xué)、醫(yī)療保健、能源、交通、重工業(yè)、農(nóng)業(yè)和材料等領(lǐng)域，有清晰的產(chǎn)業(yè)邊界，專有數(shù)據(jù)也不被巨頭獨(dú)占，創(chuàng)業(yè)公司可以利用專有數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型解決高層次的專業(yè)問題，創(chuàng)造價值。

“我們往往高估一兩年的發(fā)展，而低估未來十年的變化”，這句話同樣可以形容人工智能產(chǎn)業(yè)。目前，人工智能仍處于積累量變的過程，短期來看，技術(shù)向商業(yè)的轉(zhuǎn)化仍面臨著巨大挑戰(zhàn)；長期來看，一批關(guān)注垂直領(lǐng)域的人工智能公司，借助專業(yè)領(lǐng)域的技能、獨(dú)特的數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，切實(shí)解決行業(yè)面臨的實(shí)際問題，一定會傳遞真正價值，前提是要做好長期的攻堅(jiān)準(zhǔn)備。

對于政府來說，人工智能需要積極的政策扶持和完善的產(chǎn)業(yè)環(huán)境。

人工智能的攻堅(jiān)離不開政府的支持。在過去幾年，我國政府持續(xù)關(guān)注人工智能發(fā)展，并針對人工智能制定多項(xiàng)國家戰(zhàn)略。

除此之外，相關(guān)政策還可以從以下幾個方面著手，為社會提供一系列積極效益，盡量減少負(fù)面影響：一、對人工智能研究進(jìn)行長久投資；二、了解并解決人工智能的倫理、法律和社會影響；三、做好輿論引導(dǎo)，避免群眾對人工智能的盲目恐慌；四、建立標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)督機(jī)制，確保人工智能安全穩(wěn)定；五、引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，尤其是撮合高校、科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的對接，使得高校和科研機(jī)構(gòu)的理論和企業(yè)的數(shù)據(jù)形成優(yōu)勢互補(bǔ)；六、加強(qiáng)人工智能人才的培養(yǎng)，幫助工人做職業(yè)轉(zhuǎn)型。

對于個人來說，面對人工智能的挑戰(zhàn)，要學(xué)會和人工智能一起協(xié)作。