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說起2018科技圈最高頻的詞匯，人工智能卻是當(dāng)之無愧的年度話題之王。有一組數(shù)據(jù)可以側(cè)面佐證其熱度，工信部中國信通院副所長張雪麗曾介紹，截止至2018年9月，全球共有人工智能企業(yè)5159家，中國以1122家(不含港澳臺)位居第二；北京則以445家的總數(shù)，成為全球人工智能企業(yè)最多的城市。

“每天被人工智能的新聞刷屏，很容易讓人覺得人類對自己的命運(yùn)失去了控制。關(guān)于’機(jī)器人大軍’的來臨和失業(yè)人員變?yōu)椤療o用階級’的預(yù)言，不時(shí)在我們腦海里縈繞，讓我們感受到了人類在面對’全能’科技時(shí)強(qiáng)烈的無力感?！边@是李開復(fù)在2018年出版的《AI未來》一書中的描繪，也是目前我們對于人工智能的心里真實(shí)寫照。人類對于人工智能應(yīng)該是愛恨交織，一方面是擁抱，但另一方面也會對于不確定未來的恐懼。

從2016年開始的這一波人工智能被稱為第三次人工智能浪潮。經(jīng)過了2017年的資本泡沫等非理性發(fā)展，人工智能在2018年迎來了落地、商業(yè)化探索之路，最重要的是其已經(jīng)開始實(shí)實(shí)在在地滲透到普通大眾的生活中。這一年，刷臉支付、刷臉參會、語音控制電器、“即拿即走”的無人零售店等等鮮活的場景已經(jīng)是喜聞樂見，人工智能不是花拳繡腿。

從“DEMO”變成了用戶手中實(shí)實(shí)在在的產(chǎn)品，從資本泡沫到資本理性回歸，2018年的人工智能市場有哪些故事值得回味？

優(yōu)質(zhì)公司拿錢拿到手軟

2017年的熱錢來得太猛烈，資本泡沫隨之而來。喧囂了一年以后的資本市場開始冷靜下來，在2017年年末，很多人都在憂慮2018年，人工智能企業(yè)是否很難拿到錢？尚無盈利的企業(yè)嗷嗷待哺地等著資本輸血，沒有資金注入，他們?nèi)绾紊妫?/p>

帶著這些問題回首2018 ，卻發(fā)現(xiàn)人工智能的投融資熱度依舊不減。2018年上半年，人工智能領(lǐng)域的全球融資規(guī)模達(dá)到435億美元，中國的規(guī)模達(dá)到317億美元，占了全球的四分之三以上。不過，2018年和2017年一樣熱錢環(huán)伺，貼上人工智能標(biāo)簽就可輕易拿到手錢，而是資本都集中在優(yōu)質(zhì)公司手里。

人工智能領(lǐng)域已經(jīng)跑出來商湯科技、曠視科技、寒武紀(jì)、依圖科技等優(yōu)質(zhì)公司，他們是資本的寵兒。2018年4月，商湯科技完成 6 億美元 C 輪融資，再次創(chuàng)下全球人工智能領(lǐng)域融資記錄。此次融資由阿里巴巴集團(tuán)領(lǐng)投，新加坡主權(quán)基金淡馬錫、蘇寧等投資機(jī)構(gòu)和戰(zhàn)略伙伴跟投。而9月，其又馬不停蹄地獲得來自軟銀中國的10億美元戰(zhàn)略投資。此外，6月，依圖科技宣布完成2億美元C+輪融資，投資方包括工銀國際、浦銀國際。同月，寒武紀(jì)宣布完成數(shù)億美元的B輪融資。7月，曠視科技獲投阿里巴巴，博裕資本的6億美元D輪融資。

資本的持續(xù)追捧讓這些優(yōu)質(zhì)公司成為實(shí)力非常強(qiáng)的獨(dú)角獸，人工智能領(lǐng)域的格局漸漸形成。而2018年對于一些新興的早期初創(chuàng)公司來說，卻是舉步維艱。因?yàn)?，如果沒有較為成熟的產(chǎn)品落地，或者是與細(xì)分領(lǐng)域的巨頭競爭對手有明顯差異化的，很難讓資本信服。

自動駕駛在“血淚中”成長

今年，3 月 18 日的 Uber 自動駕駛汽車發(fā)生了全球首例無人車撞死行人的事故，此消息轟動一時(shí)。自動駕駛一直以來是非常熱門的話題。從事故率和體驗(yàn)程度上來看，自動駕駛無疑是人力的解放。但是真正要實(shí)現(xiàn)L4以上的級別，依舊有很多挑戰(zhàn)。所以，其實(shí)在實(shí)際或者產(chǎn)品層面來講，一般如谷歌、Uber等大的企業(yè)才會潛心投入研發(fā)L4以上的自動駕駛，而很多創(chuàng)業(yè)公司則是以L2、L3切入一些場景。

谷歌和Uber的自動駕駛發(fā)展一直牽動人心，很多人翹首以待自動駕駛的突破，希望可以實(shí)現(xiàn)電影里的酷炫場景。但同時(shí)，我們都對自動駕駛的安全問題有一些不信任，畢竟實(shí)際上路所遇到的情況復(fù)雜得多。而Uber撞人的事件讓很多人意識到一個(gè)事實(shí)：自動駕駛技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟。據(jù)《連線》報(bào)道，美國參議員理查德·布盧門撒爾在一份聲明中表示，“這一悲慘事件清楚表明，關(guān)于讓乘客，行人和司機(jī)分享美國道路的真正安全之前，自動駕駛汽車技術(shù)還有很長的路要走……我們急于創(chuàng)新，但我們也不能忘記基本安全?！?/p>

這起事件為眾多自動駕駛探索者敲響了警鐘，自動駕駛相關(guān)企業(yè)再次強(qiáng)調(diào)認(rèn)識了安全問題。在2018年12月，Uber 終于恢復(fù)了自動駕駛汽車公路測試。同月，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo正式在美國推出付費(fèi)無人出租車服務(wù)——Waymo One，在全球開啟自動駕駛技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。

芯片熱增加了研發(fā)型企業(yè)占比

目前，我國人工智能領(lǐng)域的企業(yè)有很大的分布特點(diǎn)是：應(yīng)用型企業(yè)多，研發(fā)型企業(yè)少。但是2018年，作為上游產(chǎn)業(yè)的人工智能芯片卻迎來一陣熱潮。人工智能芯片是具備可重構(gòu)計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的軟件定義芯片。當(dāng)企業(yè)不再滿足于單純提供方案，想在產(chǎn)品上避免同質(zhì)化，如果自己有人工智能芯片技術(shù)，則會有很大的優(yōu)勢?！耙晃蹲鏊惴ǖ哪Ｊ?，在商業(yè)上總是有制約。如果從芯片做起，連同算法，可以提供整體解決方案。”騰訊科技對人工智能芯片重要性這樣解釋。

目前，人工智能芯片的玩家包括英特爾、英偉達(dá)、高通、博通、IBM、ARM等。而國內(nèi)的該領(lǐng)域的實(shí)力代表則是華為、寒武紀(jì)科技、深鑒科技等。此外，值得一提的是，今年除了阿里、百度相繼入局人工智能芯片，許多專注于整體解決方案的企業(yè)也加入這個(gè)賽道競爭，如商湯科技、云知聲、地平線機(jī)器人等。商湯科技的C輪融資用途被相關(guān)人士，分析出將用于芯片的自主研發(fā)。云知聲推出了全球首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片UniOne，同時(shí)推出的還有圍繞該芯片推出的AI物聯(lián)網(wǎng)解決方案—雨燕。而且，Rokid也發(fā)布了語音人工智能芯片，其來勢洶洶，稱已經(jīng)量產(chǎn)。

芯片的研發(fā)屬于底層創(chuàng)新的屬性，投入大，產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)高，而中國很多企業(yè)偏流量型。所以，我國的底層創(chuàng)新氛圍不濃厚。不過，這次人工智能芯片熱到是讓更多的企業(yè)感受到了掌握底層創(chuàng)新帶來的更多商業(yè)可能性。

大咖的“離開”

9月11日，谷歌云AI部門負(fù)責(zé)人李飛飛宣布即將離職，回到斯坦福大學(xué)任教。李飛飛于 2009 年在斯坦福大學(xué)擔(dān)任助理教授，并在 2012 年被升等為終身職副教授。她于 2016 年 11 月加入 Google，擔(dān)任 Google 云計(jì)算集團(tuán)旗下新成立的機(jī)器學(xué)習(xí)部門負(fù)責(zé)人。2017 年 12 月，Google 成立中國 AI 中心，由李飛飛和李佳負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)。對于此次離職，Google 發(fā)言人稱，她一直計(jì)劃返回斯坦福。此消息出來的時(shí)候曾經(jīng)引發(fā)了大范圍的討論。

此外，在2018年年末，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域科學(xué)家張潼卸任騰訊AI Lab（人工智能實(shí)驗(yàn)室）主任一職。據(jù)澎湃新聞的報(bào)道稱：“關(guān)于張潼的下一站，有說法是他會去香港科技大學(xué)做研究?！?017年3月23日，騰訊宣布，任命人工智能頂尖科學(xué)家張潼博士擔(dān)任騰訊AI Lab主任。

人工智能大咖離開企業(yè)回歸學(xué)術(shù)界，讓人不舍。在人工智能與商業(yè)結(jié)合的道路上，他們算是早期引領(lǐng)者，其實(shí)他們?yōu)閷?shí)驗(yàn)室與實(shí)際應(yīng)用搭一座橋梁。然而，在人工智能高速發(fā)展的2018年，他們卻轉(zhuǎn)身離開商業(yè)市場。這也許是，這些人工智能前沿專家已經(jīng)在想更前沿的人工智能的發(fā)展。

例如李飛飛就曾說：“人工智能科學(xué)還很稚嫩，作為一名科學(xué)家，我感受到自己的卑微。這門科學(xué)誕生只有60年。一些經(jīng)典科學(xué)存在已久，比如物理、化學(xué)、生物學(xué)，這些科學(xué)每天都在進(jìn)步，讓人類生活變得更好，與它們相比，人工智能還要走漫長的路才能認(rèn)清自己?！?/p>

現(xiàn)在，人工智能與復(fù)雜生活的融合依然是一個(gè)探索中的話題。一方面，已有的機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)、語音交互等技術(shù)在與場景深度結(jié)合的可能性方面，依舊需要更多的嘗試。另一方面，很多人依舊大膽地實(shí)踐想讓機(jī)器擁有情感，成為更智慧的人工智能。而這些愿景無論是從技術(shù)上還是倫理上都需要再做討論。人工智能和人類生活的最好狀態(tài)是什么？對于這個(gè)問題，我們依舊在解題路上。