本文來自創(chuàng)新工場

北京時間2017年1月10日，創(chuàng)新工場正式發(fā)布了《投資AI生態(tài)，共贏智慧未來》人工智能戰(zhàn)略白皮書，揭示了創(chuàng)新工場在人工智能領(lǐng)域的未來愿景。“白皮書”從目前人工智能領(lǐng)域各項技術(shù)突破所帶來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇入手，闡述了人工智能產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展所面臨的六大挑戰(zhàn)，大膽預(yù)測中國已經(jīng)并將繼續(xù)借助人才優(yōu)勢，成為全球人工智能科研與產(chǎn)業(yè)化的中堅力量。?

創(chuàng)新工場人工智能工程院將由李開復(fù)博士親任院長，兩位副院長王詠剛和王嘉平也正式到任。王詠剛先生畢業(yè)于北京大學(xué)，此前曾在Google擔(dān)任資深工程師超過10年；王嘉平博士擁有中科院計算所博士學(xué)位，曾就任微軟研究院主管研究員。

創(chuàng)新工場為大家全文奉上《投資AI生態(tài)，共贏智慧未來》人工智能戰(zhàn)略白皮書，讓我們一起見證人工智能的光輝未來。

這是人工智能的最好時代。

十年后，當(dāng)我們回首往事，是否還會因人工智能在圍棋棋盤上的標(biāo)志性勝利而莫名興奮？是否還會因深度學(xué)習(xí)在諸多領(lǐng)域取得的開創(chuàng)性成果而備受鼓舞？

這是人工智能的黃金時代。

歷史會將這個時代與1970年代的PC萌芽、1990年代的互聯(lián)網(wǎng)興起相提并論嗎？或者，人工智能終將成為推動人類社會與經(jīng)濟形態(tài)演進的革命性力量，與蒸汽機、電力、核能等并列，在人類科技史上承前啟后、熠熠生輝？

普通公眾對人工智能快速發(fā)展的認(rèn)知始于2016年初AlphaGo的驚世對局，科研和產(chǎn)業(yè)界則更早感受到了此次人工智能熱潮的來臨。

2010年以來，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)陸續(xù)在谷歌、Facebook、百度等頂尖互聯(lián)網(wǎng)公司獲得廣泛應(yīng)用；2016年，谷歌的戰(zhàn)略重心已從“移動先行”全面轉(zhuǎn)向“人工智能先行”；埃森哲預(yù)測，到2035年時，人工智能可將12個發(fā)達經(jīng)濟體的年經(jīng)濟增長率提升一倍；2016年下半年，美國白宮科技政策辦公室連續(xù)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃和研究報告，呼吁美國政府關(guān)注人工智能相關(guān)的科研、教育、產(chǎn)業(yè)發(fā)展及可能引發(fā)的就業(yè)和經(jīng)濟問題。

回望歷史，人工智能在過去數(shù)十年間也幾度成為大眾關(guān)注的焦點，但轉(zhuǎn)瞬又歸于沉寂。此次人工智能熱潮是否仍會曇花一現(xiàn)？

創(chuàng)新工場相信，此次人工智能熱潮與以往有本質(zhì)不同，是相關(guān)產(chǎn)業(yè)步入成熟的標(biāo)志。這是因為，在深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和計算能力的共同推動下，人工智能第一次將實驗室技術(shù)帶進了產(chǎn)業(yè)實踐，第一次在機器視覺、語音識別等領(lǐng)域突破了普通用戶可接受的心理閾值，第一次在互聯(lián)網(wǎng)、金融、安防等先導(dǎo)行業(yè)創(chuàng)造出可觀的商業(yè)價值，第一次顯示出帶動整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同發(fā)展的巨大潛力。人工智能正進入可長期持續(xù)發(fā)展的穩(wěn)健增長期。

與過于樂觀的從業(yè)者、公眾所持有的觀點相反，創(chuàng)新工場對于通用人工智能乃至超人工智能在近未來取得突破的可能性持謹(jǐn)慎態(tài)度。創(chuàng)新工場認(rèn)為，人工智能在未來很長一段時間內(nèi)只是人類的工具，在社會和經(jīng)濟生活中扮演協(xié)作者、助力器和加速器的角色。人工智能相關(guān)的商業(yè)模式還處在相對早期的實踐和發(fā)展階段，不同垂直領(lǐng)域在適用人工智能的水平和階段上有巨大差異。

創(chuàng)新工場認(rèn)為，目前的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨六大挑戰(zhàn)：

一、前沿科研與產(chǎn)業(yè)實踐尚未緊密銜接

除少數(shù)垂直領(lǐng)域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化經(jīng)驗，已催生出營銷、風(fēng)控、智能投顧、安防等人工智能技術(shù)可直接落地的應(yīng)用場景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小距離。面向普通消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能技術(shù)之間的結(jié)合尚處在探索階段。科學(xué)家和研究者所習(xí)慣的學(xué)術(shù)語境，與創(chuàng)業(yè)者和工程師所習(xí)慣的產(chǎn)品語境之間還無法快速銜接。

二、人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡

據(jù)LinkedIn統(tǒng)計，全球目前擁有約25萬名人工智能專業(yè)人才，其中美國約占三分之一。這一數(shù)量級的人才儲備遠無法滿足未來幾年中人工智能在垂直領(lǐng)域及消費者市場快速、穩(wěn)健增長的宏觀需求。人才供需矛盾顯著，高級算法工程師、研究員和科學(xué)家的身價持續(xù)走高。人才結(jié)構(gòu)方面，高端人才、中堅力量和基礎(chǔ)人才間的數(shù)量比例遠未達到最優(yōu)。

三、數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯

數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全對人工智能技術(shù)建立跨行業(yè)、跨領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)模型提出了政策、法規(guī)與監(jiān)管方面的要求。各垂直領(lǐng)域的從業(yè)者從商業(yè)利益出發(fā)，也為數(shù)據(jù)的共享和流轉(zhuǎn)限定了基本的規(guī)則和邊界。此外，許多傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)積累在規(guī)范程度和流轉(zhuǎn)效率上還遠未達到可充分發(fā)揮人工智能技術(shù)潛能的程度。

四、可復(fù)用和標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)框架、平臺、工具、服務(wù)尚未成熟

雖然TensorFlow、Ca?e、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架已被數(shù)以萬計的研發(fā)團隊采納，相關(guān)開源項目的數(shù)量也在飛速增加，但一個完整人工智能生態(tài)所必備的，從芯片、總線、平臺、架構(gòu)到框架、應(yīng)用模型、測評工具、可視化工具、云服務(wù)的模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化工作，尚需三年或更長時間才能真正成熟。

五、一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題

目前的人工智能技術(shù)只有在限定問題邊界、規(guī)范使用場景、擁有大數(shù)據(jù)支持的領(lǐng)域才能發(fā)揮最大效能。但創(chuàng)投界存在盲目追捧，不顧領(lǐng)域自身發(fā)展程度，或利用人工智能來包裝概念等現(xiàn)象。由此產(chǎn)生的盲目創(chuàng)業(yè)和投資問題雖非主流，但仍有可能傷害整個行業(yè)的健康發(fā)展。

六、創(chuàng)業(yè)難度相對較高，早期創(chuàng)業(yè)團隊需要更多支持

與互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的創(chuàng)業(yè)相比，人工智能創(chuàng)業(yè)團隊面臨諸多新的挑戰(zhàn)。例如，對高級人才較為依賴，科學(xué)家創(chuàng)業(yè)者自身的商業(yè)實踐經(jīng)驗較少，高質(zhì)量大數(shù)據(jù)較難獲得，深度學(xué)習(xí)計算單元和計算集群的價格十分昂貴，等等。?

未來人工智能產(chǎn)業(yè)的特點

挑戰(zhàn)從來都與機遇并存。創(chuàng)新工場認(rèn)為，未來十年是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵時期。這一時期內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)出以下特點：

機器將成為人類的工具

機器將在若干行業(yè)替代人工勞動，或協(xié)助人類完成任務(wù)。李開復(fù)博士預(yù)測，從事翻譯、新聞報道、助理、保安、銷售、客服、交易、會計、司機、家政等工作的人，未來十年將有約90%被人工智能全部或部分取代。同時，一些全新的工作機會將應(yīng)運而生，一部分傳統(tǒng)工作會轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助下的全新工作類型。相關(guān)人群的再培訓(xùn)和再就業(yè)變得至關(guān)重要。

人工智能將催生數(shù)個千億美元甚至萬億美元規(guī)模的產(chǎn)業(yè)

以金融行業(yè)為例，據(jù)高盛公司估計，到2025年人工智能可通過節(jié)省成本和帶來新盈利機會創(chuàng)造大約每年340億至430億美元的價值。創(chuàng)新工場認(rèn)為，在金融、醫(yī)療、安防、教育、能源、機器人、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)升級、傳統(tǒng)行業(yè)的流程自動化及商業(yè)智能等方面，人工智能都具有千億美元以上的市場潛力。而自動駕駛技術(shù)對于交通運輸和汽車制造業(yè)的顛覆，更具有無法估量的經(jīng)濟價值。

傳統(tǒng)行業(yè)面臨人工智能帶來的重大機遇和挑戰(zhàn)

許多傳統(tǒng)行業(yè)甚至來不及完成全面的信息化和網(wǎng)絡(luò)化改造，就將面對全球智能化帶來的巨大轉(zhuǎn)型壓力。如果無法適應(yīng)人工智能環(huán)境下的下一代商業(yè)模式，或無法盡快將人工智能技術(shù)應(yīng)用在流程優(yōu)化、效率提升、成本控制等方面，企業(yè)將在競爭中處于極為不利的地位。

中國將成為人工智能科研與產(chǎn)業(yè)化的中堅力量

美國白宮科技政策辦公室發(fā)布的報告指出，中國研究者貢獻的人工智能相關(guān)論文數(shù)量已在近年超越美國，居世界第一。據(jù)創(chuàng)新工場統(tǒng)計，即便只考慮頂級人工智能論文，2015年華人作者的論文數(shù)量已占全部頂級論文的42.8%，被引用次數(shù)則占55.8%。雖然來自美國、加拿大、歐洲的研究者仍是人工智能算法中那些革命性突破的核心推動者，但借助人才優(yōu)勢，中國會很快成為人工智能科研與產(chǎn)業(yè)化的中堅力量。

人工智能時代的教育和職業(yè)培訓(xùn)意義重大

無法適應(yīng)人工智能時代要求的人才培養(yǎng)體系必將被時代摒棄。未來，學(xué)生不再需要學(xué)習(xí)大量簡單、可重復(fù)、可被機器完全替代的技能，而必須將更多精力用于思想方法的提高、個人素質(zhì)的培養(yǎng)和高層次知識、技能的學(xué)習(xí)上。同時，學(xué)習(xí)如何與智能機器協(xié)作來完成復(fù)雜任務(wù)，也將成為未來職業(yè)培訓(xùn)的一個主要方向。

創(chuàng)新工場的人工智能戰(zhàn)略

創(chuàng)新工場自2009年成立至今，已在移動互聯(lián)網(wǎng)和各垂直領(lǐng)域投資了近300家創(chuàng)業(yè)公司，對人工智能目前和未來落地的主要應(yīng)用場景有著透徹的理解和深厚的經(jīng)驗積累。創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復(fù)博士本身就是人工智能專家，曾在語音識別領(lǐng)域做出過突破性貢獻，是人工智能技術(shù)發(fā)展史上的代表人物之一?；谶@些自身優(yōu)勢，創(chuàng)新工場正全力支持人工智能領(lǐng)域的優(yōu)秀人才創(chuàng)業(yè)。

把握時機對創(chuàng)業(yè)和投資至關(guān)重要。創(chuàng)新工場根據(jù)技術(shù)成熟度和未來發(fā)展趨勢，將人工智能各應(yīng)用領(lǐng)域劃分為現(xiàn)階段已成熟、三到五年成熟、五到十年成熟、十年后成熟等不同類型，并分別設(shè)計相應(yīng)的投資策略。

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