人工智能并不是一個新的概念，它實際上誕生于 20 世紀 50 年代。在這 60 年間，人工智能的發展并不是一帆風順，而是起起落落，先后經歷了 Pre-AI 時代、黃金時代、第一次低谷、第二次繁榮、第二次低谷，我們目前正處于第三次浪潮之中。隨著 2016 年 AlphaGo 在圍棋領域的突破，人工智能的發展終于迎來了最好的時機。

與前兩次不同，第三次人工智能的熱潮迎來了全面商業化的爆發?；ヂ摼W興起產生的海量數據、以及摩爾定律帶來的計算力的突飛猛進，推動了深度學習技術在人工智能領域的普及，并促進語音識別、圖像識別等技術快速發展并且迅速產業化。

經歷了 2016 和 2017 的爆發，2018 年的人工智能，一邊是升騰的火焰，一邊是冰冷的海水。一眾科技巨頭憑借自身雄厚的財力，不斷鞏固自己在人工智能領域的地位，而眾多 AI 創業公司在經歷過野蠻生長之后，終于也迎來了大考。

PC 互聯網時代的中國誕生了 BAT，移動互聯網時代誕生了 TMD。在這場考試里，只有少數的公司能夠經受住考驗，成為 AI 大時代的 BAT 或者 TMD。而那些實力不強、無法落地的 AI 公司將迎來寒冬。

2018 年的三把火

▌政策的火

3 月 5 日上午，國務院******代表國務院向十三屆全國人大一次會議作政府工作報告。在報告中，***明確提出：“發展壯大新動能。做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進‘互聯網+’。發展智能產業，拓展智能生活。運用新技術、新業態、新模式，大力改造提升傳統產業?！?/p>

這已經是人工智能第二次進入《政府工作報告》，充分顯示了中國對 AI 產業發展的重視。然而，今年除了中央對人工智能產業發展的支持之外，地方政府也紛紛出臺相關的 AI 政策和規劃。據不完全統計，截止到 2018 年 10 月，全國 31 個省市中已有 20 個推出新一代人工智能發展規劃。各地政府在響應國家戰略的同時，也在結合本地資源優勢和發展條件，試圖打造人工智能產業相關的差異化發展方向。

除了產業規劃之外，今年還有非常重要的一個政策：教育部在今年初發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》。此前 LinkedIn 的發布的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領英平臺的全球 AI 領域技術人才數量超過 190 萬，其中美國相關人才總數超過 85 萬，而中國的相關人才總數也超過 5 萬人，缺口巨大。

該行動計劃的主要目的就是引導我國高等學校瞄準世界科技前沿，不斷提高人工智能領域科技創新、人才培養和國際合作交流等能力，為我國新一代人工智能發展提供戰略支撐。今年，就有眾多高校成立人工智能相關學科或者研究院，比如南京大學人工智能學院以及清華大學人工智能研究院。

可以預見，從中央到地方再到高校，在各種政策的支持之下，AI 的熱度還會持續下去。

▌技術的火

在今年 5 月舉行的 Google I/O 2018 開發者大會上，Google Duplex 技術成為了今年技術界最大的頭條之一。這是一項可以讓機器人在電話中進行自然對話并完成實際任務的新技術，其效果讓人真假難辨。Google 母公司 Alphabet 董事長 John Hennessy 在接受采訪時表示，Google 的這個 AI 已經在“預約領域”通過了圖靈測試。

9 月，DeepMind 一篇 ICLR 的投稿論文又引起了巨大反響。其可以生成以假亂真的圖像的 BigGAN 讓人印象深刻，甚至被稱為“史上最佳 GAN”，也進一步證明了 GAN 在計算機視覺領域的潛力。

10 月，Google AI 團隊新發布的 BERT 模型，在機器閱讀理解頂級水平測試 SQuAD1.1 中表現出驚人的成績：兩個衡量指標上全面超越人類，并且在 11 種不同 NLP 測試中創出最佳成績。在計算機視覺處理中，人們越來越多地采用預訓練好的大型網絡來提取特征，然后再進行后續任務，而 BERT 的突破則為預訓練在 NLP 領域的應用指明了方向。

不過，目前 AI 技術層面的重大突破仍然是由國外的公司主導，中國則主要是產業方向的突破。

▌產業的火

雖然今年的資本市場遇冷，但是 AI 領域卻沒有冷卻的跡象。

5 月，優必選完成騰訊領投的 8.2 億美元的C輪融資，以 50 億美元問鼎全球估值最高的 AI 創企。6 月，智能芯片創業公司寒武紀宣布完成數億美元的 B 輪融資，估值達到 25 億美元。

此外，計算機視覺領域的幾家領頭羊也在今年紛紛獲得融資。根據公開資料，6 月，商湯宣布完成 C+ 輪6.2億美元融資，估值 45 億美金；3 個月之后，商湯獲得軟銀 10 億美元融資，估值達到 60 億美金，打破優必選的記錄。此外，依圖和云從也在今年先后獲得新一輪融資。

根據 CVSource 的數據，2018 上半年由于商湯科技、云從科技、優必選科技等企業獲得高額投資，因此中國 AI 領域今年上半年的融資額已經超過 2017 年全年?？梢姡Y本市場對 AI 的前景依然看好，而中國 AI 產業的發展并未減速，依然在高速前進。

除了 AI 創業公司的突進，百度、阿里、華為等大型科技公司今年也在 AI 領域取得了一些突破性的成績。

7 月，百度董事長兼首席執行官李彥宏在百度 AI 開發者大會上宣布全球首款 L4 級量產自動駕駛巴士“阿波龍”正式量產下線，并稱正在研發 AI 芯片——昆侖。

9 月，阿里巴巴在杭州云棲大會上發布了首款 L4 車輛協同自動駕駛新能源車，并宣布成立平頭哥半導體公司，大力發展 AI 芯片。

10 月，華為全聯接大會 2018 上，華為輪值董事長徐直軍在華為全聯接大會上公布了華為的 AI 發展戰略，以及全棧全場景 AI 解決方案，其中包括 Ascend（昇騰） 系列芯片：昇騰 910 和昇騰 310。

雖然目前英偉達仍然是 AI 芯片領域毫無爭議的霸主，但隨著國內科技巨頭紛紛加入 AI 芯片的戰局，預計明年中國的 AI 芯片市場將迎來一波大豐收。

繁榮下的陰影

▌道德倫理的陰影

3 月 21 日，據美國《紐約時報》和英國《觀察者報》消息，一家數據分析公司（ Cambridge Analytica ）通過收集了 5000 萬選民的 Facebook 個人資料，并利用這些資料構建了一個強大的軟件程序來預測和影響投票箱中的選擇結果，引發全球對數據隱私泄露和 AI 被濫用的擔憂。

在今年 3 月的中國發展高層論壇上，百度董事長兼 CEO 李彥宏表示，“中國人對隱私問題的態度更開放，也相對來說沒那么敏感。如果他們可以用隱私換取便利、安全或者效率。在很多情況下，他們就愿意這么做?！?/p>

雖然根據市場調研機構 GfK 的調查，相比其他國家，中國用戶更愿意為了利益分享數據。但是各種數據泄露帶來了一系列的負面后果，比如身份盜用、欺詐行為等等。正如蘋果 CEO 蒂姆·庫克說的那樣，“我們的個人信息正在被別人當作武器來攻擊我們！”

5 月 25 日起，被視為“史上最嚴”的歐盟隱私法案《通用數據保護條例》生效。然而，人工智能的發展極其依賴大數據，因此這個條例很可能會對 AI 的發展和創新造成影響。

此外，AI 被用于軍事技術也引發了大眾的擔心。此前，微軟因一份涉及人臉識別軟件的政府合同而受到廣泛抨擊，微軟公司表示，它將更加謹慎地考慮這方面的合同，并敦促立法者規范此類人工智能技術的使用。而亞馬遜、Google 等也面臨這些問題，并遭到了各界的抗議。

公眾對于數據收集、監控和信息操縱的擔憂，以及對 AI 軍事化用途的抵制，將會成為各國政府和企業都必須面臨的問題。

▌技術缺陷的陰影

這一波以機器學習為代表的人工智能更像是增強智能，目前還存在很多瓶頸和缺陷，然而過多的炒作和夸大也對 AI 的發展造成了不利影響。機器學習界的宗師級人物邁克爾·喬丹曾直言不諱，“我討厭將機器學習稱為 AI”。

比如在翻譯領域，2016 年具有里程碑意義的 Google 神經機器翻譯系統問世，當時有人表示：“作為翻譯，看到這個新聞的時候，我理解了 18 世紀紡織工人看到蒸汽機時的憂慮與恐懼?！比欢?，大眾高估了現有 AI 的水平。

4 月，騰訊 AI 同傳亮相博鰲會議現場，很快其糟糕的表現就引發了群嘲。9月，科大訊飛又卷入“AI 同傳造假”事件。就連 Google 也不例外，其搭載在 Pixel 手機上的實時翻譯因為表現不佳遭到吐槽。

實際上，技術的不可靠帶來的后果不只是笑話，還有生命。

3 月 20 日凌晨，Uber 的一輛自動駕駛汽車在亞利桑那州發生交通事故，成為史上首例自動駕駛車輛在公開路面撞傷行人致死的案例。而特斯拉的 Autopilot 系統也已經造成過多起致命事故。因此，對待 AI 技術，我們必須慎重。

此外，深度學習不透明的問題也給 AI 應用帶來了重重挑戰，Amazon 的 AI 招聘工具被爆出因歧視女性而關閉。如果解決不了這個問題，一些涉嫌歧視的數據將被算法永久性地編碼進人工智能程序中，從而影響未來人類與人工智能的關系。

劍橋大學教授魯恩奈如普(Rune Nyrup)所言，“沒有事實上的技術中立。對機器來說，中立的就是占統治地位的?！?/p>

▌產業落地的陰影

人工智能是一個投入巨大的行業，不管是數據，計算力，還是人才。CBInsights 的報告稱，機器學習將很快走下神壇，2016 年之后出現的上千家 AI 初創公司將直面科技巨頭的競爭，因此需要穩健的商業模式來保持活力。

在資本日益緊張的情況下，資金正在向頭部創業公司聚攏。比如明星 AI 創業公司第四范式大規模違約錄取意向書，就是 AI 創業公司的寒冬正在降臨一個佐證。

除了創業公司，一些大公司也在 AI 領域遇到了各種阻力和挫折。例如科技巨頭 IBM 的最新財報顯示，包括 Watson 業務在內的認知解決方案部，是該公司 2018 年第三季度表現最糟糕的部門之一，其主打的 AI 醫療服務更是遭遇了諸多質疑和重大挫折。

此外，中國 AI 巨頭之一科大訊飛也正面臨從增收到增利的挑戰。2018 年第三季度財報顯示，科大訊飛歸屬于上市公司股東的扣非凈利潤同比下降的態勢依舊，為 442.8 萬元，同比減少 89.65%，其總市值已經從最高時期的千億跌落至不足 500 億。

今年 5 月，中科視拓 CEO 劉昕在談到人工智能企業時，曾表示依賴技術輸出的 AI 企業會越來越艱難。這個趨勢會愈發明顯。

最壞的時代，也是最好的時代

“這是最好的時代，也是最壞的時代”，英國文學家狄更斯這樣描述工業革命發生后的時代。

對于 AI 來說，這是最壞的時代，也是最好的時代，科技變革總是要來的，我們不應該拒絕 AI 時代的到來，而是應該消解其負面影響。

是的，目前 AI 領域還存在著泡沫，而且泡沫很大，但是任何事物都有兩面性，比如 1995~2001 年期間的互聯網泡沫，就為如今移動互聯網的興盛留下了諸多寶貴的遺產。這一輪的 AI 泡沫，顯然也不是百害而無一利的。

在未來的十年中，AI 會形成非常大的趨勢，會比大多數人想象得更加深刻地去改變生活的每一個角落，而泡沫的好處就是讓更多的人感受到這樣一股大的浪潮的來臨，并且為之做好接納的心態和準備。

最終，那些擁有數據、技術，并真正理解應用場景的公司，將成為這波人工智能浪潮中的最大贏家。