#AI智者说#第七期 | 2018已经来了，AI的爆发还会远吗？
近两年人工智能产业的发展十分迅速，人工智能的发展也带动了新一轮的技术产业革命。它与蒸汽机、互联网一样，推动着人类向前前进，提升了人类生产效率，同时也会取代一部分职业，刺激一部分需求。比如，谷歌研发出了无人汽车，这将取代司机；摩根大通利用AI开发出了金融合同解析的系统，这会取代部分律师、金融工作人员；在汽车行业则出现焊接机器人……
无疑人工智能的发展可以让人们减少枯燥、无味、大量重复性、高风险、高危险工作，将人从体力劳动中解放出来，更好地帮助人们决策，解决问题。但与此同时，我们需要知道的是现阶段的人工智能仍处于起步阶段，还有很长一段路要走。而2018年，将是对人工智能的发展关键性的一年，让我们拭目以待。
让我们来听听“智在人为”2017浙商人工智能榜单入围的新时代浙商们怎么说吧！
2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。国家看到了人工智能（Artificial Intelligence）在人类未来发展进程中的重大战略意义，这将在极大程度上推动AI发展。可以说，在数字经济时代，中国以其特有的巨国效益加之AI赋能，极有可能“弯道超车”在世界第二大经济体基础上更进一层楼。
关于人工智能，我形象地将其称之为时代的“酵母”。何谓酵母？在农业时代，土地是酵母，我们可以在土地上种植各类农作物；在工业时代，机器是酵母，我们可以利用机器生产各种产品；在互联网时代，数据是酵母，利用大数据技术，新兴企业迸发出各式各样的应用。那么今天，AI同样是酵母，可以说在任何领域，都可以植入基于AI技术的应用。
我们的社会正步入数字经济时代，在这样的一个时代，AI拥有无限想象的机会。众多有识之士在不同的领域思考与探索同一个问题——AI这个酵母到底能把这个时代发展成什么样？到底能给人类社会带来什么样的价值？
先来简约剖析数字经济。在我看来，所谓数字经济包含三大核心板块，第一个版块是数字货币（金融），第二是数字科技（技术），第三是数字资产（内容）。这三个板块支撑起整个数字经济时代，缺一不可。以我们数联中国为例，目前涉及其中第二和第三板块，我们在商业实践中发现，人工智能恰恰可以高度赋能数字科技与数字资产内容生产。经过近五年的探索与发展，我们已拥有这两大领域的核心竞争力。这个核心竞争力不仅来自于我们集团旗下六家科技子公司，也离不开其紧随人工智能时代大潮的战略规划。
目前我们已经开始将数字科技和数字内容全面融入传统产业。不难想见，未来，数联中国基于AI提供的数字科技与数字资产内容生产的系统服务，必将助力加速传统产业的数字化产业进程。我认为，未来AI的发展不仅在创新科技领域，它一定会走向更多传统产业，在传统产业里会有更广的发展空间。
2018年AI究竟会发展成什么规模，目前很难去准确判断。但是经过了这么多年的沉淀，结合我们在这一领域的探索实践，我相信2018，将会是AI全面爆发的一年。
2017年对于人工智能来说算是比较关键的一年，可以说是AI的元年，在2017年整一年的迈进速度应该还算是比较快的，我们在日常生活中看到的比较多的是一些智能化的应用，包括一些手机终端上的智能APP、物流及工业领域的一些应用，在这些领域上的实际应用算是进入了稳定期的阶段；虽然还有较多的领域的人工智能应用还处在刚起步阶段，但在2017年也算是有一个比较好的开端。
远传立足智慧服务领域，提供行业领先的智能客服解决方案、智慧服务云应用以及智能服务机器人系列产品。我们小远机器人公司作为远传旗下的一个实体形产品是以智能服务机器人系列为主，在2017年主要是结合了两方面的技术能力，一个是人机交互的能力，另一个是视觉模式的能力，在这两方面我们也有这比较好的场景应用。比如在今年的乌镇互联网大会上，我们也推出了会务服务相关的服务机器人共3款，分别是会务机器人自愿者、巡逻安防机器人和智能垃圾收集机器人。会务机器人自愿者，主要帮助我们参会的嘉宾了解大会会务及周边相关的信息，通过人脸识别及语音互动方式，结合自带的屏幕可以带给人以多媒体的方式交互的体验形式；巡逻安防机器人，我们在会场外围布置的一款机器人，利用视觉传达和视觉识别能力发现一些带有安全隐患的事情，以达到及时预警及时防护的功能；智能垃圾收集机器人在会场引起了不小的关注，非常多的嘉宾包括游客对简单易用的产品产生浓厚的兴趣。除此之外，我们小远机器人还在养老、智能家具、智能投顾领域推出了几款桌面式机器人，也得到了市场的一定程度的认可。
2018年对于AI企业来说会更加的残酷的一年，随着AI基础技术的逐步成熟，很多原来基于AI技术的研发型公司可能会面临更困难的阶段。现在的AI风头正盛，所以有很多人和公司都投身于AI产业，但是AI的发展主要是依靠技术推动和应用的普及；比如现在比较成熟的一些是在“智能语音”和“智能图像识别”等感知方面的应用，因此接下来更多的是走向对于认知的实现和有价值的应用。在新的技术领域，则需要更多的技术研发的能力和高素质的人才队伍，否则将更加难以支撑。所以在2018年，我们远传会更加聚焦一直从事的研发领域相关技术，比如自然语言理解和模式识别方面；另一方面，我们希望创造更多被市场认可的应用级产品，可以让人工智能或者机器人真正进入人们的日常生活。
长远来看，我们更加期待AI能够从“弱”AI真正实现“强”AI，人们的生活将更加便利和幸福。
回顾2017年这一年的AI技术的发展，是“疯狂”的一年。互联网、大数据、云计算等信息技术的快速发展，是AI技术能迅速发展的主要原因，同时也能让AI 硬件持续升级，带来产业革命新机遇。也正是因为如此，很多企业都疯狂地投身于AI行业。据统计，2017年中国人工智能领域公开的融资案例就超过150起，这是疯狂的一种表现，而在这种疯狂的背后，我们要知道人工智能从资本落地成产品，还有很长的路要走，很多初创型公司仍处于语音识别、图像识别的研究阶段，甚至于没有独立研究的能力。但是到了下半年，这样的情况稍稍有所好转，明确了要立足于技术研发和场景应用，这迈出了市场走向成熟的关键一步。
智能家居作为人工智能应用层的产业，领先技术的应用，不仅为用户带来颠覆的智能体验，对聪普智能来说，也是构建自身竞争壁垒的有力武器。不难判断，未来几年，人工智能将迎来高速发展期。聪普智能作为技术驱动型的高新技术企业，将积极推进AI技术在智能家居领域的应用，做好创新研发工作，以更优质更智能的产品回馈社会。“让智能家居走进千家万户”是我们一直以来的目标，也是我们希望在2018年的能够实现的。
最初投身于智能家居的原因，首先是因为智能家居拥有万亿级的市场规模，它的市场前景更广阔，同时也是人工智能最好的入口。再者说，作为一名创业者是有社会责任的，在物质上有一定的满足之后，我们就要去做更有价值的事情，智能家居感知人们的生活习惯，为人们带来美好的生活体验，值得我们投身于此。
2017年是人工智能史上不平凡的一年，几乎人人都在谈论着AI，谈论着人工智能。这或许是和几件令人印象深刻的事件引起的，比如：“柯洁0:3不敌AlphaGo”、“国务院印发《新一代人工智能发展规划》，AI教育要从娃娃抓起”、“百度开源自动驾驶系统Apollo”、“类人机器人Sophia首获公民身份”等等，这些事件让许多不了解AI是什么的人起了好奇心，想要去了解。
而AI在2017年能够如此火热，则是因为计算能力、存储能力、通信网络的提升，各种不同领域的应用都有了大量的数据积累；这一方面对AI的发展提出了很大的迫切需求，另一方面又为AI的发展提供了充分的素材，这两者在客观上促使了这几年AI大规模的产业升级，并在短短几年内形成了产学研共同发展的生态环境。
虽然目前AI的发展势头很好，但是还是存在着缺口的，我们极度缺乏高质量的数据。所以，在2018年或者未来短期的一段时间内，AI的发展最迫切需要解决的两个问题:是计算能力和高质量的数据。在计算能力方面，将会有更多专用的AI芯片面市，伴随着周边应用开发的支持，无论在服务器领域还是在移动领域，都会有相关的独立或混合芯片推出。在数据方面，互联网大佬企业继续掌握着一手的大数据，同时会涌现一批专注于商用数据集的企业，他们可能来源于数据挖掘企业或互联网上游企业。我们期待在公共领域有更多可供研究和商用的开放数据集，当然我们公司在2018年也会把“数据的搜集和整理”作为一个重点。
AI发展的关键是人才，从这几十年的理论实践和从谷歌的一些表现来看，未来AI发展更可能依赖AI本身。AI的未来将会无孔不入，涉及所有领域，交通，医疗，金融，安防，教育，工程，家居……日常生活中的方方面面也都将会AI技术的渗入。那么会出现一个比较大的问题是滥用，尤其是恶意使用，如何去规避它，则是一个教育和法律的问题。
整体来说的话， 2017年的人工智能就像一个“花骨朵”，一个含苞欲放的花朵，等待着绽放。原来的人工智能对大家来说是可能比较神秘，但是在2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，同时我们浙江省也同步推出了《浙江省新一代人工智能发展规划》，这让揭开了它“神秘的面纱”。我们量知是做一个企业的智慧运营的，在2017年我们做的事情是找准领域、找准目标、找准方向，找到行业的标杆，现在也算是在蓄势待发的状态。
虽然人工智能的历史是从上世纪50年代开始的，但是最近几年才有了质的发展。目前我们比较成熟的人工智能的领域，应该是在感知领域，比如语音识别、人脸识别等，通过听觉、视觉等感官的智能应用。未来的人工智能将会向着认知智能的方向去发展，认知智能就像我们人类的大脑，是一个比较复杂的人工智能。
2018年的话我们希望能够扎扎实实地向着更高更快更好的方向发展，能够运用多年沉淀一起来推动我们人工智能技术最终走向一个实际的应用场景，为我们今后的发展做一个有规模性的推广。相信在未来的一两年时间里，人工智能的发展会更加的是不挡。
2017年AI行业的发展可以说是在“蛰伏”的一个状态，它仍然在一个沉淀期。虽然2017年AI各方面的发展都有所突破，但是在领域应用上还有这很大的一个缺点，所以我觉得还是它处在一个沉淀期的状态。而目前AI发展存在的最大的缺口是“规则”的问题和“数据源”的问题。
就规则而言，不同的行业存在的问题可能不太一样。比如说“标准化”的一些行业，它的规则比较清晰，那么应用起来就会比较的容易，例如象棋、围棋、足球等；但是那些规则没那么清晰的，应用起来就有点复杂，比如文娱行业，很多电影公司也在用AI分析票房，什么样的电影票房高？票房跟什么有关？但是没有很好的结论。
另外“数据源”的问题，这个数据源对于AI的发展就像是“奶粉”一样；现在的AI的还是一个“婴儿”的状态，需要有足够的奶粉去喂养它才能长大。有些行业在之前的各个发展中，已经积累了很多的数据，那么它的发展就会比较快；有的行业没有数据可以参考的数据，发展的就会比较慢；有的数据源不是很清晰，那在应用的时候就会有很多的问题。
AI是一个赋能的东西，它不能单独形成一个行业，它是需要搭载在其他行业上，跟其他行业相结合，这样才能有更好的发展，所以它需要根据实际应用场景来具体发展；所以2018年的话，我个人觉得在AI在电竞领域可能还会有所发展。
我们公司在2017年可以用“品牌”和“内功”来概括。在17年的上半年，我们主要做的事情是找准方向，确定好目标，在行业内打造自己的“品牌”；到下半年的时候，我们主要的开始修炼自己内在的东西，修炼自己的“内功”。鉴于如此，我觉得2018年对我们来讲会是一个“爆发期”，有更好更快的发展，厚积薄发。
人工智能从1956年提出到现在，已经在专用领域得到了较好的展示,如计算机视觉、语音识别等；但在通用人工智能和拥有自我意识的超级人工智能方面，我们现在的科技水平远远没有达到，任重而道远。有数据显示我国人工智能人才缺口超越500万人，所以AI人才缺失是我国目前AI发展的瓶颈。
AI发展会深入到各行各业。新技术的发展一定会代替一部分人的工作，从而引发一些人的担忧，其实AI只是一个工具而已，会让我们的工作生活更加便捷，会是一种新的生活方式，当然也会创造一些新的工作，相信会更好。在2018年，AI将会有更快速的发展，会有一大批人工智能的方案和项目会逐步落地和实施，真正应用到现实场景中，在传统的工业制造领域、医疗卫生领域、电子消费品领域都会有跟多AI的实际应用。AI发展的基础是物联网、大数据、规模计算和深度学习算法，当然要驱动AI长足发展还需AI企业找到合适的行业场景应用，形成良性循环。
小问智能拥有面向智能家居和智能工业的AI研发平台，为客户定制硬件、软件、云端、APP和决策控制系统，现已有成套的智能家居和工业变送方案，同时为10多家客户研发67款智能产品。在2018年，小问智能进一步深入优化AI研发平台，将开发时间和成本比传统开发周期节省80%以上，更好的帮助传统企业智能化转型，利用自主AI研发平台，快速低成本的帮企业开发智能产品和智能决策控制系统。
人工智能是一个边界比较模糊的词，它火起来应该是AlphaGo带来的，所以我理解的狭义的人工智能应该是基于深度学习或机器学习技术的应用。但我看现在市面上所有跟“智能”有关的东西都归为AI，但其实这里很多技术只是计算机技术、数据处理技术等等而已，其实这些应用早就很普遍了，我不认为这些是真正的人工智能。如果谈狭义的人工智能，那么它的发展我觉得目前处于关注的顶峰期，不仅由于AlphaGo的宣传效应，也由于资本、政府的支持。但其实它会与所有热门的技术名词一样，它的热度会慢慢减低，大量的项目会被证伪，而有一些应用会产生强大的生命力，最终人们不再大谈人工智能，而人工智能不知不觉融入了我们的生活。
中国目前的AI技术其实和世界顶尖技术差距不大，至少与其他尖端领域相比差距小多了。因为AI整个发展几乎是同步起来的，而且中国的互联网巨头已经发展起来，他们对AI的大量投入也客观上增强了中国汇集AI人才，进行AI深入研究的能力。我觉得对于AI的研究不光要在学术理论上，更多的是要把它放到实际场景中，将理论和实践相结合，才能真正让AI产生深远影响。由于受到政府的支持，我们的很多新兴技术企业能够得到发展机会，这是很好的一件事情。
现在人工智能发展最大的缺口还是在人才这一块，人工智能是一门极富挑战性的科学，它可以说是计算机、数学、心理学和哲学的交叉学科。即便在工业界从事这项工作，对数学能力要求也是非常高的，所以合格的AI人才相对来说非常稀缺。现在高校的计算机专业学生虽然很多，但是在数学方面的能力却参差不齐，很多人并不能胜任AI的研究，因此人才的培养还需要加强。
在2018年的话，AI依然会保持一个比较热的话题度，但是除了图像处理和语音识别等领域，其他类型的AI应用恐怕还不会立即改变我们的生活。我相信对AI这个词的关注度会逐渐降低，代之以更具体的一些技术领域，比如无人驾驶、自动翻译等，AI应用会在这些领域不断突破，提升我们的生活体验。
AI认知计算的目标是辅助人类更好的做出决定。系统在规模上进行学习，吸收经验变得更强大，并以一种更自然的方式与人类进行交互。人们已经可以通过大量数据来训练算法，使之在某个特定用途方面甚至可以超越人类的水平，比如，AlphaGo的人机大战，语言识别技术，还有安防领域的人脸识别技术。但只能局限于某个明确的场景和用途，并需要巨大的数据量训练后，才能达到较好的效果。人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中的主角。语音和图像识别分别占有当前中国AI市场的60%和12.5%。71%的中国AI公司集中在应用开发上，其他的则聚焦在算法上，其中55%是计算机视觉，13%在自然语言处理，9%在基础机器学习。
人工智能在面对未知世界做选择的能力还比较弱，需要在选择节点借助人的判断能力。AI在面对没有预先设计的情景时，很难给出对应方案。它可以提供有依据的回应方案，但无法预测结果。至少在今后相当长的一段时间内，面对新情况时，人类更善于根据情景做出判断。
AR的实现是以AI技术发展到一定技术水平为基础的。增强现实技术（AR）首先要求设备配有摄像头，然后设备上须安装AR应用软件。当用户开启设备，看向某一物体时，软件可以通过机器视觉技术分析视频流，对物体进行识别。因此AI技术是AR实现机制的技术基础。
然后，设备会从云端或本地查找到有关该物体的信息，然后将AR信息以3D形式叠加在真实物体上。因此AR用户会看到虚实结合的效果。
随着AI和AR的技术融合，可以对AI的最大缺口和局限提供很好的解决方案。用维修场景举例，AI会提供一系列建议，比如说维修中下一步应该怎么做，而具有这方面专业知识的人类将作出最终决定。这个时候AR技术可以提供一些有用的指导。如果发动机出现噪音，原因可能是多方面的，AI能够查看数据，提出10种可能存在的原因，并将其中几条列在榜首。但技术人员基于本人的经验、团队的设计知识以及打开机器后的发现等等一系列因素，采取下一步行动。他将最终决定问题的所在，然后选择一个AR应用软件来指导维修。
现在的AI智能运算能力，已经在某些应用领域达到了可以进一步推广和大规模商用的条件，但由于受到前端设备联网情况，以及前端设备端的大规模AI运算的部署还非常不足，目前的计算能力仍主要在云端和服务器端，因此大大制约了AI的应用进一步推广。所以设备端有把成熟算法部署到前端的强烈需求。我们在后续的AR智能眼镜产品开发中，会特别重视与AI技术的应用布局机会。
人类已掌握极为丰富的数据，然而数字世界与应用这些数据的物理世界之间，横亘着一道天然断层。人类生存的现实世界是3D状态，但指引我们做出决策的数据却囿于2D的页面和显示屏上。随着未来信息技术和AI的发展，未来会有更为丰富的信息和数据出现，然而，这道断层却大大限制了我们运用这些数据的能力。增强现实（AR）——一系列以数据和成像为基础的新兴技术——有望弥合这一断层，释放人类未被开发的特殊潜能。在未来几年，AR将改变我们学习、决策和与物理世界进行互动的方式。客户服务、医疗辅助、执法安全、员工培训、产品设计制造、供应管理，甚至企业的竞争方式都将因AR发生巨变。