“30年前，我就在做人工智能产品，”11月，在微软亚洲研究院成立18周年会上，创新工场创始人李开复笑言自己当初成为了先烈。在他看来，这30年来，人工智能行业最大的差别在于，曾经企业都怯于承认从事这一领域，如今，但凡企业都希望声称自己与人工智能沾边。

　　这意味着，当前正是形成人工智能巨头的“黄金时代”，而巨头一旦手握人工智能的“钥匙”，便将在很大程度上问鼎人类的未来。微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋指出，创新浪潮经历了个人电脑、互联网、移动之后，如今的智能浪潮将更具冲击力。“无论PC还是智能手机，所有设备都只是人类肢体的延伸，而人工智能将是人脑的延伸，它是人类进化的一部分。”

　　值得注意的是，在人工智能的全球大潮下，中国拥有自己的特定机会。“在中国，目前人工智能科学家相对欠缺，开发人工智能相关应用并产生商业价值的企业也相对偏少，”李开复坦言，“目前国内致力于人工智能应用的企业集中在BAT，我认为中国最大的机会在于，将人工智能技术在各个领域——尤其传统领域——尽快地呈现价值。”

　　寻找中国机会

　　华人在人工智能领域的贡献率已不可小觑。

　　据创新工场提供的统计数据显示，过去10年内，在50个世界顶级人工智能领域期刊的作者中，华人的文章总数从2006年占比23.2%提升至2015年的42.8%，文章引用总数占比从2006年的25.5%提升至2015年的55.8%。

　　尽管中国在人工智能领域的学术研究做得不错，成长速度飞快，但中国人工智能顶级水平仍有待开发。从世界范围来看，谷歌已创造出全球规模最大的“谷歌大脑”，其自动驾驶汽车项目领先于传统汽车厂商和其他大多数公司；微软发布全球首款个人智能助理小娜，微软小冰也以其独特的情感技术框架立于全球聊天机器人之巅；Facebook利用神经网络来翻译每天超过40种语言的约20亿帖子，还利用神经网络进行照片搜索和组织；国内唯一可相媲美的公司为百度，创造出国内最具规模的“百度大脑”。

　　“目前中国与国外相比，在基础研究和应用方面仍有差距。”百度总裁张亚勤坦言道，“中国的论文可能已经在产生很大影响，但这些影响需要更多年才能实现产品化。”

　　而在李开复看来，差距也正是机会所在。李开复强调应尽快将人工智能技术在各领域尤其传统领域普及，进行价值呈现。“随着人工智能平台化的普及，更多相关工具的形成，更多年轻人的涌入，中国人工智能有望在三年时间内产生极大的价值。”

　　事实上，在中国当前大量传统领域中，人工智能技术应用的前景甚于美国。例如，美国银行常年拥有自身的数据分析系统，并已磨合得很好，相较之下，人工智能及大数据技术在中国本土银行便能更加迅速地产生价值。此外，尽管中美企业在应用人工智能技术时均会经历用户暴增的阶段，但中国用户量更多，也就形成了更大的需求空间，这些都是中国在人工智能领域的机会所在。

　　对于人工智能普及化，微软全球资深副总裁、微软亚洲研究院院长洪小文在接受21世纪经济报道记者采访时明确指出，这正是微软当前所致力于的事情。“我们希望让人工智能普及化，让各行各业都能够使用到人工智能技术。”洪小文指出。以汽车行业为例，微软当前的人工智能技术能够很好地应用到汽车中的无人驾驶场景之中，赋能传统汽车厂商。此外，微软也与科通芯城集团旗下的硬蛋平台有所合作，以软件形式支持智能硬件厂商开发不同的人工智能功能。

　　静下来，看长远

　　一方面是中国人工智能机会可观，但另一方面，当前国内各方对人工智能给予了太多期待，“现在做什么都是人工智能，”张亚勤指出，“我不希望今年人工智能被吹得很热，但明年大家看到进展不如预期，又产生失望情绪。”

　　根据艾瑞方面测算的数据，到2020年，全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%，中国人工智能市场规模则将达到91亿元，年复合增速超过50%。市场规模的暴涨引发资本的竞相追逐，据VentureScanner统计，2014年人工智能领域全球投资额为10亿美元，同比增长近50%。2015全球人工智能公司共获得近12亿美元的投资，其中中国人工智能领域约65家创业公司获得投资，合计29.1亿人民币。

　　但是，人工智能的核心在于技术层发展，技术层需要重点关注新算法，受迫于现实的是，核心算法开发周期长，很难在短期内有飞跃提升。因此，张亚勤强调，对人工智能的心态应该静下来，看长远。

　　在长远期待之下，致力于人工智能研究的企业则难免有所投入，因此健全的商务策略尤为必要。“把人工智能以智能云API的形式让其他企业、开发人员调用，将成为一个未来的方向，但需要经历一个周期。就如90年代初期便有企业在做智能手机，但直到2007年才真正开花结果，因此基本的业务及产品一定要健全，比如在微软转型的过程中，Windows、Office等我们的基本业务都是很稳健的。”洪小文向记者指出。

　　此外，洪小文还强调，在向人工智能转型过程中，公司同样需要找准自己的优势与定位，要看到自己的专长。“比如微软的专长是软件，就继续强化这方面的内容。即便要尝试做新的内容，也需要发挥自己的特色与长处，有所为有所不为。”

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