當前的人工智能領域，仍然處于爬坡期，行業獨角獸難覓蹤影。其最廣泛的應用，還是集中在互聯網廣告和Fintech（金融科技），健康醫療則被視為人工智能最有可能爆發的行業。

　　在世界互聯網大會上，“人工智能”的風頭一時無兩。

　　11月16日，百度公司董事長兼首席執行官李彥宏一現身，便語出驚人。“靠移動互聯網的風口，已經沒有可能再出現獨角獸了！市場已經進入了一個相對平穩的發展階段，互聯網人口滲透率已經超過50%。”

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人工智能應用加速 國內科技巨頭布局優勢明顯

　　今年以來，百度持續遭遇了多重關于“競價排名”的危機，但百度依然宣稱自己是一家人工智能公司，李彥宏也不再如往常一樣談搜索、O2O、互聯網金融等。

　　他認為，互聯網未來的機會是人工智能。“我們現在可以用人工智能的方法，幫助醫生去診斷各種各樣的病人，有些病是非常罕見的，或者是同樣的癥狀下有十萬分之一的概率是某一種病，這種情況下人類的醫生不一定比電腦想得更全面。”

　　除了百度以外，阿里巴巴、網易等巨頭也在人工智能領域多重布局。更不愿錯過這個風口的，則是巨頭之外的創業型公司。

　　烏鎮智庫聯合網易科技發布的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》顯示，2015年全球新增人工智能企業數量也達到了806家，算下來平均每10.9個小時就有一家人工智能企業誕生。

　　不過，當前的人工智能領域，仍然處于爬坡期，行業獨角獸難覓蹤影。其最廣泛的應用，還是集中在互聯網廣告和Fintech（金融科技），健康醫療則被視為人工智能最有可能爆發的行業。

　　應用加速

　　今年3月，AlphaGo打敗世界頂級棋手李世乭后，人們不得不驚嘆人工智能的力量。然而，征服棋類僅僅是人工智能開始。半年多來，人工智能正在加速向各個行業滲透。

　　在2015年的德國漢諾威IT博覽會開幕式上，阿里巴巴董事局主席馬云演示的SmiletoPay掃臉支付技術，當場“刷”自己的臉給嘉賓買了一套郵票，成為開幕式亮點，并瞬間在網絡刷屏。在2016年第三屆互聯網大會上，觀眾們也能體驗到這一酷炫的生物識別技術。用戶只要在收銀臺露一下臉，識別成功后點擊確定即可成功支付。

　　據螞蟻金服生物及安全智能部總監陳繼東介紹，螞蟻金服的人工智能生物識別機器人“螞可”，目前人臉識別準確率已達99.6%，再配合眼紋等多因子驗證，準確率為99.99%，遠超肉眼識別97%的準確率。這表明，生物識別技術比“親眼所見”更可靠。

　　目前，生物識別技術已經被廣泛應用，如安防中的人臉布控、行人檢索等。在本屆互聯網大會上，針對參會媒體和嘉賓的登記，組委會也采取了“人臉識別”的方式。

　　不過，支付領域考慮到安全性，人臉識別技術還并沒有大規模鋪開。在多位科技業內人士看來，人工智能最大的機會還是在健康醫療這一剛需領域。

　　今年10月，百度發布了其在人工智能在醫療領域內的最新成果“百度醫療大腦”。它是一款通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析，進行人工智能化的產品，能模擬醫生問診流程，與用戶多輪交流，依據用戶的癥狀，提出可能出現問題，反復驗證，給出最終建議。

　　目前，百度醫療大腦的落地情況尚不得而知，卻為行業的發展提供了一個探索的路徑。

　　科大訊飛市場部總經理任萍萍認為，一些簡單重復的勞動未來必然會被機器人替代。“比如在社會服務領域，人工智能技術和機器人完全可以代替銀行營業大廳的客服經理，它能辦理余額查詢、開卡業務等等。另外，在出行領域，機器人也有望成為出行小助手。”

　　行業競速

　　人工智能作為下一個風口，每一家公司都希望在這個新的領域拿到屬于自己的船票。

　　《烏鎮指數：全球人工智能發展報告（2016）》顯示，全球人工智能企業數量集中分布在美國、中國、英國等少數國家，三國企業數量占總數的65.73%。其中，美國人工智能企業總數為2905家，數量位居全球第一。僅加州的舊金山/灣區、大洛杉磯地區兩地的企業數量即達到1155家，占全球的19.13%。

　　從人工智能投資方面來看，全球范圍內美國與歐洲投資較為密集，數量較多，其次為中國、印度、以色列。美國總共獲得3450多筆投資，位列全球第一，英國總共獲得274筆投資，位列第二，中國則以146筆的有記錄的總投資數，位列第三。就人工智能企業融資規模而言，中國位列全球第2名，但前三甲間的規模差距較大。

　　從以上分析可以看出，在人工智能企業數量、融資規模、專利申請數三個維度，美國在人工智能領域的優勢依然非常明顯。此外，美國在人工智能領域的投資無論是金額還是頻次，都有明顯增加。

　　值得注意的是，中國在人工智能領域的投資明顯加快，但是交易額沒有明顯增加。國家***專家、烏鎮智庫理事長張曉東表示，這并不意味著行業資本寒冬的來臨，主要是因為以往的估值太高，行業存在泡沫。

　　事實上，資本的理性，一定程度上能讓行業回到正軌。

　　在騰訊公司副總裁姚星看來，當前的人工智能行業，在語音識別、圖像識別等垂直領域已經獲得了一些階段性的進展，誕生了一些不錯的應用。不過總體來說，人工智能的發展還處于一個比較初級的階段。

　　姚星不相信機器能替代人的大腦。“人的智能是與生俱來的，本就處于一個很高的起點。人對新生事物的認知只需要通過少量樣本的學習就可以掌握，但目前機器學習還是基于大量樣本。”

　　由此衍生的難題是，人工智能初創公司并不具備海量的大數據和樣本來讓機器學習。從這個層面來說，阿里巴巴、百度、騰訊等巨頭已經具備了先天的優勢，行業“獨角獸”如何從巨頭的夾縫中涌現，仍然需要時間來證明。