人工智慧 無百年耐心者慎入
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本刊特約記者 張瑤
人工智慧已成為技術公司和資本追逐的熱點，但是短期來看，受制於技術門檻和落地能力，還只是一個美好的夢境。
不過，隨著技術和數據儲備累計，其必將最終爆發，為製造業和服務業帶來巨大變革。
想像這樣一個畫面，早上起床，家庭管家已經為你做好早餐並準備好需要的衣物和公文包；出門時有自動駕駛送你到公司；在路上個人助手已經為你安排好今天的日程；到公司後工作助手將實時檢測的生產情況向你匯報；下班後個人助手為你約好了晚上要見的人，並推薦了新開的一家餐館。
圍繞這些場景的一個非常關鍵的因素就是「人工智慧」。
在熱衷於人工智慧技術的人看來，這樣的場景指日可待；人工智慧將滲透到生活和工作的方方面面，在某些方面完全替代人力，讓人從枯燥、機械乏味的活動中解放出來。
這種烏托邦式樣的構想也出現在許多影視作品當中，催生了人們對人工智慧的熱捧。
但是，當前真實的人工智慧前沿研究是怎樣的呢？上述場景能夠在短期內實現嗎？人工智慧商業化存在哪些瓶頸？
全球頂尖的人工智慧研究機構——史丹福大學給出了答案。
9月29日，史丹福大學人工智慧百年研究（AI100）項目組發布了《2030年人工智慧與生活（AI and Life in 2030）》（以下簡稱《報告》）的研究報告，「人工智慧項目要從場景商業化開始，要持續一百年」。
60年開了個頭
人工智慧（Artificial Intelligence簡寫AI）一詞由美國達特茅斯大學數學教授約翰·麥卡錫1956年提出。
在麥卡錫的構想中，人工智慧就是讓機器像人，不僅是外觀上，而且思考方式、處事邏輯、情感、學習能力等方方面面都與人類毫無差別；也就是要創造出人類生命之外的另外一種生命形式，並且能夠完全為人類服務。
60年過去了，儘管2016年被稱為人工智慧元年，但約翰·麥卡錫的構想卻沒有成型多少。
目前最智能的家庭掃地機器人需要解決的問題也僅僅是如何識別狗糞，集成在智慧型手機裡面的語音助手看起來就像是大孩子的玩具，最先進的無人駕駛系統也面臨事故頻發、政策封殺的威脅。
即使是工廠里用來代替人工的機械臂，也只能進行簡單的設定好的操作。
可以說，人工智慧一點也不「智能」，「創造另外一種生命形式」還僅是一種設想。
讓機器人「像」人，是人工智慧發展的一個要點。
但是情況也並非全不樂觀，AI100項目發起人、《報告》作者之一霍爾韋茲表示，他對AI發展的未來非常有信心，並相信人類能夠從AI的發展當中獲益匪淺。
「因此，形成行業內的協同研究機構非常重要，建立一個持續的研究機制也非常必要。
」
《報告》指出，全球範圍看，具備自我意識和完全行事能力的機器並未被開發出來，在短期內也很難實現。
但是，具備重大影響的社會和經濟人工智慧應用，很可能在2030年之前出現。
「整個過程更像是一場馬拉松，而不是短跑，今天我們已經有了一個好的開始，」該項目負責人Russ Altman表示。
隨著人工智慧概念的流行，對於人工智慧的倫理、社會問題也成為《報告》研究的重點。
《報告》指出，人工智慧工具可能最終造成社會混亂，而如何在技術創新與社會機制之間找到平衡點，防止這種新技術不被用於「作惡」非常重要。
「人工智慧元年」
《報告》指出，2016年之所以所被稱作「人工智慧元年」，是因為這一年正處在人工智慧發展的關鍵階段，人工智慧正在由構想落地。
《報告》解釋，幾個因素加速了人工智慧革命。
其中最重要的是機器學習的成熟，部分由雲計算和基於網際網路的數據收集所支持。
在機器學習領域，已經推進到深度學習階段，這是一種類似於人類神經網絡的一種形式，將大大提高人工智慧的數據處理和邏輯思辯能力。
信息處理的性能飛躍伴隨著用於基本操作的硬體技術的顯著進步，感覺傳感器、圖像識別等元件較前幾年有了長足的進步。
數據驅動型產品的新平台和新市場，以及消費者對此類產品的熱捧，促進了人工智慧特定應用率先商業化。
雖然人工智慧的很多研究和應用會基於一些通用技術，比如機器學習，但在不同的經濟和社會部門還是存在區別。
《報告》提及了當前熱門的人工智慧應用領域，包括八個方面：交通、家庭服務、醫療健康、教育、低資源社區、公共安全、工作和就業、娛樂。
交通可能會成為首批應用的領域之一，自動化交通將成為趨勢。
如果人工智慧技術對交通改造成功，將形成一個不止萬億的市場，汽車製造、道路交通運輸業等將發生根本性改變。
深度學習算法結合大數據，將成為該行業成本控制的新技術路徑。
這一方面，已有不少的企業跟進。
10月6日，谷歌宣布其無人駕駛項目總行駛歷程達到200萬英里（約322萬公里），按人均年度行駛歷程計算，相當於一個人類駕駛員300年的行駛歷程。
谷歌無人駕駛軟體主管德米特里·多爾戈夫表示，谷歌的無人駕駛汽車可以輕鬆應對其中90%的路況，包括高速行駛、暢順的市內公路和簡單的交叉路口。
谷歌並不是唯一一家大力發展無人駕駛技術的公司，在谷歌無人駕駛汽車上路當年，特斯拉Autopilot問世，採用的是人工智慧輔助人類的半自動模式，目前已經累計歷程超過1億英里。
同時，Uber開始在德國匹茲堡街道上測試其自動駕駛汽車；新加坡nuTonomy無人駕駛計程車也已上線；老牌汽車製造商沃爾沃更是宣布2017年交付100輛無人駕駛汽車。
除了無人駕駛，《報告》稱，人工智慧技術在網際網路上的應用更加值得期待，最典型的就是各大科技公司主推的語音助手，包括谷歌語音助手、蘋果Siri、微軟小娜、亞馬遜Alexa等。
各種類型的機器人是人工智慧發力的重要方向
這一領域的新入者三星也帶來對人工智慧的新理解。
10月初，三星宣布將收購美國人工智慧開發商「Viv Labs」。
Viv Labs由前蘋果Siri開發者戴格·吉特勞斯創辦，不過它引起三星注意是源於其開放性和拓展性。
三星電子發言人稱：「Viv可通過智能對話介面來提供更高級別的人工智慧服務。
」
這裡所指的更高級別的服務就是「人工智慧+物聯網」，更精細的場景則是「智慧型手機+智能家居」，由集成在手機中的助手通過數據端實現家庭家電、門禁等的控制。
蘋果也計劃在未來三年內通過Siri來控制iphone及ipad內的iOS作業系統，為用戶創造「解放雙手」的使用環境。
谷歌在10月初發布的新機「Pixel」中也整合了「Google Home」藍牙音響來初步實現對客廳的控制。
「移動第一正在為人工智慧(AI)第一讓位。
」谷歌執行長桑達爾·皮查伊在10月4日公開谷歌全新智慧型手機Pixel時說道。
中國製造新機遇
由大公司引領的人工智慧浪潮也催生了資本的追逐。
《報告》指出，從2014年開始，人工智慧領域投資金額、參與投資機構數量均呈現大幅增加趨勢。
僅行業投資額一項，從2012年的6200萬元增長至2015年的14.2億元。
來自BBC的數據則顯示，2020年全球人工智慧市場規模約為1190億人民幣，中國約為91億。
但目前很多投資還停留在追逐風口階段，低估了人工智慧應用的難度。
中興合創投資管理有限公司副總裁沈理認為:「目前很多企業號稱做人工智慧技術，卻無法找到應用切入點。
」他說，人工智慧產業受應用和場景牽引，技術應藏在應用後面，真正的商業化價值，取決於技術在哪一個場景中應用成功，在哪一方面能為人類生活帶來價值。
人工智慧行業由於技術門檻較高，以及與傳統行業融合較難，對資本也有更高的要求。
不斷給人工智慧投資風險加碼的，正是投資機構本身的技術背景和項目管理能力的短板。
以中國為例，國務院去年7月發布了《關於積極推進「網際網路+」行動的指導意見》，今年3月，「十三五」規劃綱要首次提及「人工智慧」，該領域也被列為中國未來重點突破的技術領域。
同時，學界和產業界人士也呼籲更多有關促進人工智慧發展的政策落地，並希望國家儘快制定人工智慧創新發展戰略規劃。
這裡面與中國經濟連接最密切的就是「人工智慧+製造業」，契合我國製造業轉型升級、智能製造的發展方向。
「製造業轉型需求迫切，智能製造將成為人工智慧應用藍海。
」上海中科智穀人工智能研究院院長劉瑞禎說，中國製造業大而不強，在國際上仍屬於第三台階，距離日本和德國至少有20年差距，大力發展智能製造有助於中國製造業彎道超車。
從國內情況來看，實體經濟疲緩，製造業面臨大規模虧損，人工智慧是一個非常好的契機，將為產業革新提供機會。
如果能夠填充製造業轉型需求，人工智慧將帶來逾10萬億級市場規模。
「人工智慧將自動化工廠變為智能化工廠，這是很關鍵的，在生產水平亟待提升、人口紅利逐漸消失的情況下，迫切需要機器代人的過程，」劉瑞禎說。
為推動工業機器人發展，工信部出台了《關於推進工業機器人產業發展的指導意見》，提出了戰略目標：「到2020年，形成較為完善的工業機器人產業體系，培育3~5家具有國際競爭力的龍頭企業，機器人密度（每萬名員工使用機器人的台數）達到100以上。
投資者的考驗
目前國際上已有不少企業將機器人運用於生產。
據外媒數據，目前韓國是全球工業機器人使用密度最高的國家，每一萬名工人擁有機器人數量約430台，日本為320台，德國為280台。
國內代工企業富士康2011年就宣布了「百萬機器人」計劃，如今富士康70%的組裝工作都由機器人經手。
除了富士康，國內製造企業也在加快布局工業自動化設備的研發和生產。
包括美的、長虹、格力、海爾等企業，都在通過收購國外工業機器人公司或自主研發，擴大工業機器人隊伍。
相較於工業機器人，智能化工廠的設想對中國企業來說更有吸引力，如果能夠把握工業智能化風向，將人工智慧和工業生產結合，實現工廠生產、管理、儲存的高度智能，無疑將給製造業帶來巨大機會。
不過，人工智慧在其他領域則存在諸多投資陷阱，例如服務機器人、娛樂機器人、教育機器人等。
在上述領域，人工智慧尚處於起步階段，無法實現規模應用和量產，投資回報率低，資本需要謹慎介入。
為此，投資者在投資人工智慧領域時要做更多的「功課」，不囿於短期內的盈利。
評判人工智慧企業項目時，應該諮詢專業的專家團隊或與科研機構形成合作，以商養研。
人工智慧投資不能只追熱點，沉得住氣，緩慢商業化是關鍵。
不過，人工智慧已經在各行各業顯示出了巨大的潛力，按約翰·麥卡錫的說法，「一旦它變得可行，那就不會有人再叫它AI了」。
的確，工業智能化、個人助手、無人駕駛早已超出麥卡錫對AI原有的定義，具體到這些應用方面，已經實現的功能也比原有的AI概念更加豐富。
可以預見的是，只要資本持續注入人工智慧研究，人工智慧具體應用將逐步落地，最後實現無處不在的「智能」模式。
關鍵在於，資本要沉得住氣，不爭朝夕之功。
（來源：《中國職業經理人》2016年11月號）
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