­　　時(shí)至今日，智能浪潮撲面而來(lái)， 出現(xiàn)了太多的新英雄和失敗者，行業(yè)內(nèi)普遍彌漫著興奮與迷惘的情緒。前方是觸手可及的新世界，智能主義必將大行其道，但路到底應(yīng)該怎么走？先分享幾個(gè)我對(duì)于人工智能 產(chǎn)業(yè)的觀察。

­　　首先，人工智能產(chǎn)業(yè)有泡沫成分。 2016 年我專門跑到西雅圖和硅谷去拜 訪了一些公司，感覺(jué)美國(guó)現(xiàn)在整個(gè)人工智能會(huì)成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)的泡沫，今天出來(lái)做一個(gè)公司，如果不說(shuō)自己是用深度學(xué)習(xí)、人工智能，都不好意思出來(lái)混，就像前兩年，如果不說(shuō)自己是O2O，都不好意思去融資一樣。

­　　第二，純粹的人工智能是沒(méi)有商業(yè)模式的。人工智能一定要跟一個(gè)領(lǐng)域、一個(gè)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合。例如，推出 AlphaGo的DeepMind，是谷歌收購(gòu)的一家英國(guó)公司，下圍棋只是他們體現(xiàn)人工智能的方式之一。未來(lái)他們可以利用這種計(jì)算機(jī)算法來(lái)做很多事情，如果用計(jì)算機(jī)管理共同基金，投資回報(bào)率比人工管理的基金高一個(gè)百分點(diǎn)，它就可以成為全世界最大的基金管理公司。

­　　第三，人工智能還不足以威脅人類。今天的人工智能沒(méi)有很多文學(xué)作者，或者很多科幻電影想象的那樣神奇。嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，只能叫新瓶裝舊酒，也就是計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的增強(qiáng)，使得過(guò)去的算法有了速度上的提升; 今天的互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)的接入采集了大量的數(shù)據(jù)，然后用深度學(xué)習(xí)的算法， 在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，讓計(jì)算機(jī)在某些領(lǐng)域產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。而反過(guò)來(lái)，讓電腦理解我們說(shuō)的語(yǔ)言，做到真正的人機(jī)對(duì)話，目前還做不到。從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得人工智能未來(lái)至少還需要 5~10年的發(fā)展。

­　　人工智能的生態(tài)格局

­　　以手機(jī)觸屏為代表的傳統(tǒng)交互 方式已經(jīng)在用戶眼中形成審美疲勞， 所以現(xiàn)在的商業(yè)模式創(chuàng)新已經(jīng)略顯乏力。Web 2.0 時(shí)代的技術(shù)紅利被挖光， 所有人都在尋找新技術(shù)，以期獲得新的商業(yè)模式創(chuàng)新。

­　　人工智能技術(shù)無(wú)疑就是下一輪技術(shù)革命的焦點(diǎn)，自 2014 年智能硬件的元年開(kāi)啟以來(lái)，它的發(fā)展速度令人瞠目結(jié)舌。但是，由于我們?cè)O(shè)想的終極人工智能的復(fù)雜程度太高，它絕不是一朝一夕就可以實(shí)現(xiàn)的，必須經(jīng)歷一個(gè)由點(diǎn)到面、由專用領(lǐng)域到通用領(lǐng)域的過(guò)程，并且這將會(huì)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。