新形勢，2018人工智慧能繼續崛起嗎？

經歷了2017的瘋狂炒作之後，人工智慧熱潮正在退去。

2017整整一年，圍繞人工智慧的巨頭投資、創業押注不絕於耳，融資額度不斷刷新紀錄。但是無論是圖像、語言交互，還是演算法、機器學習都不足以與實際場景結合，換句話說，落地成為最大的難題。

另一方面，越來越多新技術、新概念的出現，也讓人工智慧逐漸遇冷。2017下半年隨著比特幣的大漲，區塊鏈成為大家關注的新熱點，幾乎佔據了投資人、媒體人的朋友圈。

講技術卻找不到應用場景

大家都知道人工智慧代表著未來，但是在現實生活中，除了某些特定場景之外，大家幾乎無法感受到人工智慧帶來的便利。

舉個例子來說，智能音箱可以說是借著人工智慧浪潮最先起來的產品之一，2017年一度呈現「百箱大戰」的局面，也是阿里、京東、小米等巨頭搶灘的要地，但是作為核心賣點之一的語音識別在體驗中並沒有大眾所期待的那樣優秀。

首先，語音識別需要龐大的資料庫支持，但是當我們真正使用時會發現有很多表達習慣並不能被機器所理解。雖然很多語音識別公司都說自己的技術識別率已經到95%，甚至是98%，但是在方言、咬字、吞音等常見情況下，大部分產品都無法做出合理反饋。其次是聲音採集的準確性，雖然智能音箱主打的場景是客廳和卧室，但是使用時場景是比較複雜的，人說話的聲調、語速等都不相同，採集聲音時會受到其他人員、環境雜音、甚至是音箱自身的干擾，這都會導致準確率下降影響體驗。

最後也最重要的是缺乏交互自然性。幾乎所有智能音箱產品都需要一個類似「芝麻開門」的語音密鑰來喚醒，且每次發布指令時都要重複一遍喚醒詞，這就讓用戶與產品之間產生明顯的距離。

綜合看來，智能音箱的產品形態確實足夠新穎誘人，但是其本質還是一個語音助手，並不能完全勝任智能家居中控的角色。

人工智慧在2017年發展最快的典型案例中，表現都不能讓人滿意。再看看其他的應用場景機器人、智慧物流、智慧城市似乎又離消費者太遠。各大人工智慧公司頻頻爆出融資消息，發布會也沒少開，但是卻很少聽見落地的案例。

玩概念卻做不好體驗

如商湯、曠視、依圖、圖森這些國內人工智慧風口上的企業大部分是做演算法的，由於技術的商業化程度不足，往往只能通過項目定製的形式為客戶提供AI技術服務，即簡單粗暴地賣模型、賣演算法，如人臉識別技術服務、基礎語言識別服務、金融領域的知識圖譜工程等。但以人和演算法作為企業核心能力是不可持續的，尤其目前深度學習領域的演算法紅利期變得越來越短。

以面部識別為例，經過iPhone X的教育，手機面部解鎖正在成為越來越多廠商的標配。但是作為消費者來說98%的識別率和99%的識別率在體驗上幾乎沒有區別。而用過面部解鎖的用戶都知道，在移動（晃動）中無法解鎖才是其目前無法取代指紋解鎖主要原因。

商湯科技就曾聯合OPPO手機，為旗下旗艦機R11s提供面部識別解鎖方案，但是經過我們的實際測試，R11s除了能掃描人臉並解鎖外，我們竟然用一張一寸照片成功解鎖手機，這其中的安全隱患有多大各位想一下。當然智能手機的前置攝像頭採用什麼樣的參數和防抖技術是人工智慧解決方案公司無法控制的，所以出現這樣的體驗結果並不能完全怪方案提供商。

但換個角度想想，消費者可沒時間理解這技術背後的複雜程度，大家只會覺得面部解鎖這個技術不好用，慢慢的就會讓那些敢於嘗鮮的體驗者失去熱情，甚至不再接受這項技術。就像兩年前的VR市場，九塊九的VR設備的確讓更多人有了親身體驗VR的機會，但是也讓跟多人遠離了VR，不是嗎？

搶人才卻留不住人才

人工智慧雖然出現已久，但是國內這方面的專業人才並不多。

科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰曾公開表示「人工智慧目前最需要的是人才，尤其是在行業應用領域。」

可見人才對這個行業的重要性。幾乎每個成立三年以上的人工智慧公司都會存在一次「團隊出走，二次創業」的事件，也正是這些「釜底抽薪」事件的發生，導致很多公司在產品迭代上停滯不前。

根據數據報告顯示，目前人工智慧企業更加青睞於有5年以上工作經驗的中高端人才，且挖角的工資一般是現有工資水平的2-3倍。頂級人才離職創業、中高端人才被挖角已經成為國內人工智慧行業普遍存在的現象。

大潮退去人工智慧還能走多遠?

伴隨著比特幣的火熱，區塊鏈近來成為關注的新寵，大額融資事件也開始逐漸出現，一時間大家茶餘飯後都用「炒幣」作為談資。而炒作了一年的人工智慧技術，似乎遇冷了。

這裡所說的「遇冷」並不是說行業的凋零，更多是指在一年間形成的行業格局。從資源的角度來說，過去的一年間國內前50的人工智慧企業幾乎拿到了市場上80%的融資，而由此帶來的資源高度集中是後來的創業者所無法企及的。從技術角度來看，語音識別、人臉識別、圖像處理、輔助駕駛等相關領域也已經形成一超多強或者多超多強的局面，中小團隊很難與之匹敵。

或許2018該是技術落地的一年，也是去偽存真的一年。

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