對于AI而言，2019是場硬戰(zhàn)

　　2000年以來國內(nèi)學術(shù)浪潮的發(fā)展特點：2003年受LDA topic model影響，實驗室熱火朝天的在文章中建起Graphical model加入隱變量，2004年Hadoop出現(xiàn)，數(shù)據(jù)熱成為各個領(lǐng)域各種問題的焦點，有甚者只要將傳統(tǒng)算法在MapReduce框架改寫一下，便可以發(fā)布新的熱點文章，2010年Spark出來后，將Hadoop趕跑，之后深度學習的出現(xiàn)，又使topic model文章的熱度降了下去……從瘋狂到偃旗息鼓，也只不過是短短幾年的時間。

　　據(jù)荷蘭愛思唯爾出版集團的報告顯示，過去20年中，中國的研究員發(fā)表了大約13.4萬篇關(guān)于人工智能的研究論文，美國發(fā)表的論文僅10.6萬篇。所有的人們都知道，當前的實際運用水平，AI仍然有段路子要走，但在理論上，明顯中國已經(jīng)占據(jù)絕對的領(lǐng)先地位。

　　瘋狂的學術(shù)界背后，少不了瘋狂的資本市場。據(jù)工信部中國信通院副所長張雪麗介紹，截止至2018年9月，全球共有人工智能企業(yè)5159家，中國以1122家(不含港澳臺)位居第二;北京則以445家的總數(shù)，成為全球人工智能企業(yè)最多的城市。2018年上半年，人工智能領(lǐng)域的全球融資規(guī)模達到435億美元，中國的規(guī)模達到317億美元，占了全球的四分之三以上。又一場漂亮的勝利：中國僅靠全球1/5的企業(yè)獲得了全球3/4的融資，投資者對中國AI領(lǐng)域充滿期待。

　　但據(jù)媒體的人工智能落地報告中指出，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司累計獲得超過500億人民幣融資，但其中商業(yè)落地前100強公司累計產(chǎn)生收入?yún)s不足100億人民幣。在整個產(chǎn)業(yè)鏈中，90%以上的AI企業(yè)依然處在虧損階段，絕大多數(shù)企業(yè)年營業(yè)收入不足兩億。

　　針對這種現(xiàn)象，阿里巴巴的前CEO衛(wèi)哲說：目前人工智能的泡沫巨大無比，媒體吹捧，市場過熱。市面上很多公司號稱自己是“人工智能”公司，但有九成的人工智能公司都是“偽人工智能”。

　　技術(shù)無法商業(yè)化，是人工智能公司被冠以“偽人工智能”的關(guān)鍵所在。以筆者在安防市場的觀察，一部分原因是因為企業(yè)過度宣傳實驗室數(shù)據(jù)，讓用戶在實際體驗中落差大，另一部分的原因是企業(yè)盲目追求模仿，缺乏真正的創(chuàng)新能力，其中以人臉識別技術(shù)最為顯著，當產(chǎn)品技術(shù)趨向同質(zhì)，價格戰(zhàn)便會隨時爆發(fā)。

　　雖然目前安防市場足夠大，也足夠分散，碎片化的需求能讓各家企業(yè)都能獲得市場，但這距離一些CV企業(yè)之前的初衷或許已經(jīng)存在著差別。不能否認的是，人工智能與深度學習在語音識別、圖像識別、無人駕駛等領(lǐng)域都具備良好的發(fā)展前景，加上國家政策的引導，未來它們?nèi)匀粫跇I(yè)界繼續(xù)紅火下去，以工業(yè)界的普及要晚于學術(shù)界5-10年的常規(guī)推理下，相信未來十年內(nèi)將是人工智能落地的爭奪戰(zhàn)。但投資者對于未來的預期以及人工智能的熱情已經(jīng)開始回到冷靜期，這對于未來CV企業(yè)未來的發(fā)展而言，路并不會像之前那么好走。