人工智能市场爆发的“奇点”何时到来？

近日，软银总裁孙正义在世界移动通讯大会（MWC）上预言2018年人工智能的“奇点”将会到来。自2016年AlphaGo战胜围棋高手李世石，人工智能似乎进入了爆炸式增长的前夕。实际上，人工智能技术仍处于早期阶段，重大应用场景还在不断摸索，未来5-10年可能会在无人车领域优先爆发。

技术积累奠定人工智能的基础

人工智能的概念从1956年提出，经历了跌宕起伏的60年。随着软件、硬件、大数据、深度学习等技术的发展，人工智能开始进入主流视野，发展势态也一路走高。

人工智能技术算法是核心，计算、数据是基础。深度学习算法、高质量大数据与高性能计算资源，是推动人工智能技术研发的三大动力。同时，基于计算机的视觉、语音识别和自然语言处理方面的创新是人工智能改变人与技术交互方式的驱动力。

之前几十年的技术积累为人工智能迎来曙光做好了铺垫，降低了技术使用的门槛，云计算和GPU为人工智能奠定了计算的基础，这些都为人工智能的普及奠定了可行性的基础。

国际巨头斥巨资研发人工智能

世界巨头在几年前就开始着手布局人工智能技术研发，组建人工智能研究团队，欲在智能领域抢占先机。

谷歌近几年来一直处于全球人工智能领域的领先位置，其在人工智能领域布局很广。谷歌开源第二代机器学习系统TensorFlow，努力构建机器学习模型的生态系统。在人工智能硬件方面投入人工智能加速器芯片TPU，未来可在无人车、智能家居、虚拟现实等多个领域的产品中得到应用。

IBM是人工智能领域的先驱，从上世纪 90 年代的深蓝（ DeepBlue） 到 2011 年的沃森（Watson），IBM持续投入人工智能领域研究，尤其看重沃森（Watson）在医疗方面的潜力。IBM已经与中国21家医院达成协议，使用IBM Watson肿瘤解决方案，这是一个基于认知计算系统的方案，可以自主分析大量医疗数据，从而为癌症病人提供符合个人化特征的、对症的、有权威依据的治疗建议。

苹果收购了很多开发人工智能技术的公司，希望能够赶上人工智能这股浪潮，继续将语音智能系统进行优化升级。用户未来将在苹果产品里体验到更加智能的Siri管家这个应用。

微软正在努力将人工智能大众化，更多关注改变人类与机器的互动体验。微软正积极将人工智能技术嵌入基于GPU 和FPGA服务中，为机器学习提供动力和速度。

人工智能技术在各领域发酵

人工智能技术已经在一些垂直行业实现了应用。在过去的一年里，人工智能技术先后在智能驾驶、智慧城市、安防、医疗健康和金融等领域开始发酵。

随着技术的发展，以大数据与云计算为基础的深度学习潜力得到释放，但人工智能技术还处在产品研发的早期阶段。通过基于云的服务人工智能会实现技术的大众化、平等化，未来3-5年人工智能将率先用于解决行业痛点，数据化程度高的行业将会爆发大量场景应用。安防、医疗、金融、教育等行业数据电子化程度较高，海量集中的数据资源和较高的数据质量都成为人工智能技术优先实现场景应用的基础。

赛迪顾问高级分析师安阳告诉《中国电子报》记者，目前业内普遍看好人工智能落地无人车领域，国内车辆上路行驶在性能上已经达到商用标准，新兴突破点比较亮眼。无人车可从根本上解决交通拥堵问题，优化交通线路，保障出行安全。深度学习的进步，使得无人驾驶汽车产业有可能会在5-10年内迎来爆发点。

人工智能短期内不会爆发

从AlphaGo到Master的一路胜利让人工智能技术名声大噪，一部分人认为人工智能的时代已经到来，夸大人工智能在短期内的进展，认为人工智能的“奇点”即将到来。

“从某种程度上来说，人工智能看起来触手可及，但又似乎那么遥不可及。”Facebook CEO扎克伯格说。近日，扎克伯格亲自花费100个小时写出了一套人工智能程序“Jarvis”，但他同时也坦承，即便再花费1000个小时，他也无法构建出一个能够完全自主学习新技能的系统——除非人工智能技术出现基础性的变革。

所谓的“奇点”，是指人工智能无需背景数据就可灵活处理事务。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。安防行业是人工智能在视觉领域技术最直接的应用。

人工智能领域目前还没有提供很好的认知智能方法，现在的认知智能还没有突破诸如推理、决策、思考等。感知智能发展普及则还需5-10年。参考Gartner技术曲线，语音翻译等应用化技术也需要约5-10年才能成熟。

支撑深度学习的支柱之一是硬件，例如英伟达的GPU和高通的移动终端深度学习芯片等。“全球人工智能芯片方面还处于投入期，国内处于跟进阶段，有公司专门进行人工智能芯片的研发，但成本很高，距离商业化使用还有距离。”安阳说。

中国人工智能学会副理事长谭铁牛在2016年公开表示，人工智能相关技术正处于期望膨胀期，接下来可能是“幻灭期”。2017年人工智能技术还处于深耕期，只有将技术注入产品才能真正让人工智能改变人类的生活。