山东术类Spreader Bar

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有数据显示，学院校考在2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore，学院校考但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0，下了1个新APP的人占8.4%。另外，年艺在谷歌发布新版神经机器翻译系统后，某定位于机器翻译创业团队发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。另外，本科人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理，本科从当前来看，在手机、电脑等常规的硬件载体之外，人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体，人机语音交互的智能化程度低，硬件层面缺乏配套。而人工智能的基础层涉及到大数据、延缓人机交互、延缓计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础，价值高，能聚集大量开发者和用户，有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层，它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。

有业内人士认为，从未来性看，结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步，但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。说到底，人工智能的本质是进化算法可以自我学习，但它无法从根本上去改变行业，而更多的是提高效率的一种方式。

于是创业者到资本开始不断寻找新风口与新的增长点。AI的基础是大数据，这些资源通常掌握在巨头手中。当然，不能否认人工智能将是辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域的重要变革变量，对互联网、安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、智能家居等诸多行业均会进行重要改造。有“安卓之父”之称的安迪-鲁宾(AndyRubin)也成立一家软硬件孵化器和风险投资公司，主要面向人工智能领域，为初创企业提供资金支持。

当然，对于巨头来说，布局人工智能是有必要的，因为它是底层基础层面的应用框架，这是构建生态的基础。人工智能本质是拼技术：但创业者要拼过巨头很难即便是做大了被收购这种想法也相当危险，因为人工智能在本质上是拼技术，而当前互联网创业成功者多数是基于商业模式的创新。人工智能还有很多难题，创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本。在美国，MIT，斯坦福等高校以人工智能方向的专业培养了众多顶尖人才，被以谷歌、Facebook、微软等为代表的企业重金聘请。

今年的两会，“人工智能”首次被写入政府工作报告中。OFweek行业研究中心统计数据显示，从盈利能力来看，机器人本体业务亏损面高达70%。

显然，如果无法根据逻辑进行多层次地推演，理解表达因果关系的能力，就无法担纲深层的服务。巨头为何要推动，因为它毕竟是关系到未来的一项颠覆性的技术，没有人会愿意自己被新技术颠覆。

硅谷科技巨头的人工智能助理基本上也已经成为标配了：从FacebookM到AmazonEcho，从GoogleAssistant，到AppleSiri、IBMWatson。况且人工智能离不开海量数据的支撑。而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大，因此有业内谈到这样一个案例，硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后，发现各种指标、性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话：实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对。比如这些助理基本能回答今天天气如何，但如果问到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天气是否会导致塞车或者航班延误等这类相对有逻辑一点的问题就无能为力了。有数据显示，从全球来看，截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13个子门类，2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元，其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是获投金额最多、创立公司最多的领域。

谷歌在利用大数据方向与关键业务是搜索，但可以衍生到地图，视频、翻译、无人驾驶汽车等相关业务。资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。

国内这种趋势也非常明显，所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。而在创新工场之外，众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。

毕竟真正懂深度学习的人还不多，极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。也就说是说，AI当前目前跟学术关联性很高，而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。

去年五月份，美国排名前15名的移动软件开发商，发现下载量同比下跌了两成。在硅谷，英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出，创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。人工智能(AI)应该是今年科技行业的最热门领域之一。

从当前看来，如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

但要知道，普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。但最重要的是，基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。

人工智能为何这么火?人工智能这么火事实上也不是没有原因，第一，这跟当前移动互联网多数领域的风口已经过去了有关系，人口红利结束了，互联网巨头需要新的增长点，用户对于下载新的APP越来越没有兴趣。在硅谷，谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架，包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。

人工智能还有很多难题，创业者也很难跟巨头去拼人才、用户、流量与资本所以说，以深度学习为主力的这一波人工智能浪潮吹了很多年，巨头也投入了很多资源，但从当前巨头的人工智能助理看出，深度学习在处理复杂的任务时显然还存在诸多不足，也就是说深度学习技术当前还缺乏逻辑推理与表达因果关系的能力。硅谷巨头的人工智能助理被嘲为智障助理当前人工智能还是依赖海量数据、算法、计算能力进行驱动。有人拿出根据艾瑞的数据说，2020年中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速将超过50%，称这个行业发展前景极为广阔。但在当前，它依然不具备类似的生态和硬件入口的条件，而只是一个生态的补充。

即便在当前，人工智能相较以往已取得很大进步，但其主要应用仍在企业服务领域，用户端能接触到的人工智能应用仍是以手机、电脑端的语音助手为主。总体来看，从巨头的战略布局目的来看，iOS和macOS的软硬件操作需要SIRI来寻找突破口;Cortana依附于windows;echo关联着的智能家居设备的操作等等。

而当前巨头纷纷布局人工智能的想法就是充分激活先有的数据价值，掌握用户的行为，精确计量数据变现路径单车长期置于户外，风吹雨打，日晒雨淋，加之缺乏专人管理，其损耗率会相当惊人的!前些日子，老詹刚当上使用者，几乎开一辆就成一辆，然而近些日子，成功率可是越来越低了!手机对准一辆摩拜，嘟嘟嘟嘟，老打不开!再对准一辆，嘟嘟嘟嘟，还打不开!再走一段路，看到一辆OFO，却是车胎早已没气，瘪瘪地停在那里!如此用户体验，而且每况愈下，前景很是令人担忧。

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