你知道人工智慧火熱，但你知道為什麼嗎？｜尋找AI2.0的驅動力量
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【編者按】：2015年，基於形勢需要，中國工程院決定設立一個重大的研究項目，叫中國人工智慧2.0發展戰略研究。
在今天看來，人工智慧2.0已然在升起。
來，讓我們看看這背後的關鍵驅動力量。
以下是[造奇新媒體]、[軍觀察]所原創的人工智慧系列文章。
人工智慧2.0崛起，你感受到這股勢能了嗎？
獨家｜人工智慧風潮再起，看AI未來之路
除了BAT，浪潮、聯想都進場人工智慧了
人工智慧發展大討論｜基於認知、布局及應用的視角
文 | 劉成軍，造奇智能產業新媒體創始人兼主編，智能產業深度觀察
從人工智慧提出到人工智慧2.0
大家一提到人工智慧發展史，就會自然的浮現出61年前著名的達特茅斯會議召開，人工智慧(Artificial Intelligence)由此成為一個概念被提出。
當時這些教授眼中的人工智慧是要讓機器能夠像人那樣去認知、思考和學習，也就是用計算機來模擬人的智能。
這個初心，這在前60年的發展歷程上非常明顯，一直影響著後來的研究者們。
在這些發展過程中，形成了三大學派，一個是符號學派，一個是連接學派，一個是行為學派。
人腦和類腦工作機制的仿生學AI與之截然不同，這是另外一條研究和進化之路，目前仍處於研究初期。
概念和思路確定後，逐漸形成了一些典型應用場景和領域，比如機器定理證明、機器翻譯、專家系統、博弈及模式識別，這些領域「在過去的半個世紀基本沒有大的變化」，潘雲鶴如是評價。
後來延伸到神經網絡和機器人等領域，取得了不少成績。
而這次以人工智慧2.0命名，進行再一次的升溫和崛起，在中國工程院院士潘雲鶴看來，「這次升溫和前幾次不同，它是企業界首先發動的，而不是學術界首先發動的」，他在第九屆科協大會上，明確提到美國人工智慧領軍企業如微軟開發小冰聊天機器人、谷歌收購Engineering，Facebook和IBM等都建立了人工智慧實驗室或部門。
大型公司自己設立專門部門統籌人工智慧領域的所有研發、測試及應用工作，另外也在不斷的通過投入巨資收購的方式入場，以免被此輪新技術所拋棄。
其實，這只是大牌公司在遭遇「創新者的窘境」（美國哈佛教授克里斯坦森語）時的慣用套路，在新的技術增長曲線里，唯有通過僅僅抓住新機會。
而此輪人工智慧技術的突飛猛進中，更值得關注的是人工智慧創業公司如星星之火，又如繁花盛開，以AI+的姿態，與各行各業進行密切的融合。
這條融合路徑，與當年的網際網路、移動網際網路的「進攻」路徑具有相似性，簡單來講，就是圍繞傳統領域裡的痛點和難點，以新技術帶來新的方法，圍繞致力於提升效率和服務體驗來展開，展示其無往而不利的強大力量。
比如，Google於2014年以5億美元收購了DeepMind，不但做AlphaGO，而且軟體控制著數據中心的風扇、製冷系統和窗戶等120個變量，僅此一項應用價值，就使谷歌的用電效率提升了15%。
15%是什麼概念呢？就是一共節約電費數億美元，效益非常明顯。
中國科學院自動化研究所研究員宗成慶博士談到：「學界更多地看重理論方法和模型是否完美、性能是否能夠進一步提升，而業界則更多地關注技術在多大程度上可以滿足用戶和市場的需求、成本是多少，二者有共通，也有彼此矛盾的地方。
」這樣不和諧的節奏出現在眾多技術領域，而在當下的時間節點，我們更關注其產業化進程。
據應用範圍的不同，人工智慧可以分為專用人工智慧、通用人工智慧、超級人工智慧三類，同時，這三個類別也代表著人工智慧的不同的發展層次。
總體來看，目前的人工智慧屬於專用人工智慧，如機器視覺、語音識別等，以一個或多個專門的領域和功能為主，目前在開放平台、技術產品和應用產品三個領域均處於高速發展階段。
以下是筆者梳理出來的驅動本輪AI發展的幾個關鍵要素：
一、信息環境與數據資源大爆發：
以全球性網際網路公司Facebook、Google、BAT等來看，通過社交、搜尋引擎、電商交易等掌握了這巨量的數據資源；另外以電信運營商、銀行及政府所掌握的大數據資源，另外可穿戴設備、智能硬體、物聯設備等為代表的數據釋放，出現了與半個世紀前完全不同的信息環境。
這是基礎環境的巨大變化。
用李彥宏的話來講，就是「我們原來說人工智慧不行，人工智慧做不到，人工智慧不可能，是因為我們沒有足夠多的數據，沒有足夠強大的計算能力，今天再用這些方法重新做一遍，居然可以了。
」
二、社會需求和廣袤的市場（應用場景）： (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({params:{"google_ad_client":["ca","pub","2923"+"1528"+"6638"+"5027"].join("-"),"google_ad_slot":"7278175363","google_ad_layout":"in-article","google_ad_format":"fluid","google_ad_channel":"5599362543"}});
「新一代人工智慧應用方面，與六十年前有很大的不同，它將應用的一大批負責系統處理上面，比如說電子商務、智能城市、智能醫療、智能交通、智能物流、智能製造、智能電網、智能社區、智能經濟、智能圖書館，而這一大批剛好是中國目前經濟和社會發展的急需。
」潘雲鶴院士如是說。
魯迅先生說過：不滿是向上的車輪。
社會的發展和人們的需求在不斷倒逼生產力的提升，而在當代能帶來巨大生產力提升的首要因素是科技創新。
隨著網際網路和移動網際網路時代紅利的結束，人工智慧躍升為新的助推力。
三、資本助力：近兩年來，除了網際網路大公司大舉投入和併購之外，人工智慧領域的創新公司也不斷湧現。
2016年是人工智慧行業發展突飛猛進的一年，在這一年，建立了無數新企業、新技術、新應用。
截至2016年11月，Venture Scanner對全球範圍內跨越13個種類，總計1485家人工智慧公司進行了追蹤分析。
據Venture Scanner統計，這些公司的總融資金額高達89億美元。
國內方面，據新智元統計，截止2016年9月20日，中國人工智慧創業公司數量約在200-250家，大部分創建於2010年後。
語音和視覺依然是創業公司的兩大方向，2016 年以來，人工智慧專用晶片公司獲得關注較多。
在人工智慧產業化進程中，人才也是一項不可或缺的關鍵要素，「到處挖人」成為人工智慧行業發展中一道風景線。
當然，在推動人工智慧技術及應用產業化的方面，離不開國家競爭和政策推動的維度，各國在不斷推出一些針對人工智慧垂直領域的專項戰略和政策措施，我們將在後續文中進行梳理。
【造奇智能產業新媒體】：國內第一家正式成立並開展運營的智能製造產業新媒體機構，聚焦工業4.0與智能製造時代的價值創造，以「深度影響智能製造進程，守望智能製造產業成長」為使命，聯接產業企業、大學、研究機構、政府、資本等產業核心力量，通過創新和融合力量，提供深度觀察、行業洞見、豐富資訊於一體的原創型、產業新媒體平台。
