人工智能噱头铺天盖地，有多少有独创优势，又真正能够符合未来需求，可以落地的？

现在各国对人工智能都提到战略高度来规划，各个 行业老大也是不断拿出一些蹭热度的宣传，诚然 ，在自动化流水线上，机械方面已经有一定应用，但是都是机器取代流水线，取代流程化简单工种，要想适配到我们普通老百姓的日常生活还有很多的路要走。

 比如人脸识别技术，市场应用范围广，技术成熟度高，已经有很多公司具备完整的工程化实践方案，其中不乏像旷视科技这样规模大、技术强的大公司。于是想做人脸识别的小公司只能在后面吃点“剩饭”，从规模小、价格低的下沉市场，需求多、业务繁琐的定制化开发市场着手。这会造成产品工程化程度低、开发成本高（利润低）、市场扩展难、业务容易被碾压式取代等问题。

    当然这个问题不仅是在人工智能这个方向出现，几乎所有已经成熟的产品、服务中都存在这个问题，只不过人工智能的泡沫太大，现在暴露的问题更大。小公司想分一杯羹甚至取而代之必须另辟蹊径，找到大公司没有找到，或者说没有精力（不是其主营业务）发展的领域。比如拼多多的快速发展，主要依托于下沉市场的份额和新的传播模式。

    再拿小公司举例，

目前在军工市场中，主推两到三个产品及服务，两个是算法和软件的组合，充分和业务场景结合，用AI的方法对工作流程进行优化升级；一个是算法和硬件组合，提高现场工人操作效率和准确率。

前一种算法属于“大路边”算法，只要有数据，基本都能得到想要的结果，而我们的优势在于和场景结合；

后一种算法属于“独创”算法，需要技术积累，我们的优势在于先人一步的技术钻研和数据来源。

回到现在大家大多数讨论的项目：

一是应用业务流程简单，缺少软件、硬件附加值；

二是算法已经相对成熟，没有长处和别人去竞争；

三是该场景几年内会被其他技术取代，不具有长久盈利的前景；

四是的确存在技术难度，识别情况复杂；

五是前期调研不足，需求开始就没了解清楚，导致项目工期过长，先天不足；六是客户过于保守，不像其他单位方便协调。

    当然也不能说现在各个小公司一无是处，一是让可以在领域里露脸的，有了业务扩展的可能；二是有了相关的技术开发经验，类似的思路之后可以借鉴。

    思路再转回来，现如今有多少人工智能公司能将技术与场景真正的结合在一起，找到独特创新的技术点，有多少公司能真正将项目落地、盈利，有多少公司不是靠融资炒作实现市值增加的？

“黄金时代”还是寒冬前兆?

数十个国家已经对人工智能大举投资，并出台了相关扶持政策；斯坦福大学呼吁美国政府在未来10年向人工智能生态系统投资1200亿美元；法国报告显示，有赖于政府和投资者的支持，2019年新增了38%的人工智能初创企业。

人工智能的到来同时伴随着赞誉和争议：人脸识别、伪造假视频、假新闻、算法偏见、或导致大规模失业等负面新闻都经常引发人们的担忧。

对此，布鲁金斯学会表示这仅仅是技术进步中不和谐的噪音，就如同人们曾担心蒸汽机车会使牛不吃草、鸡不下蛋、农民破产，而这些担忧后来被证明是毫无根据的。

而在许多乐观预期的背后，也有人指出人工智能技术实则进展缓慢。

一些人声称，人工智能将为这个时代带来变革性的影响，如同电力带来了第二次工业革命。这个理论得到了Gartner公司的支持：该公司发布了2019年“人工智能炒作周期”图表，图中显示，许多人工智能技术正在创新曲线中上升，这将让人工智能发展“火上浇油”。

处于炒作周期创新触发阶段的技术常常缺乏实用的、可扩展的产品，商业可行性尚未得到证明

目前人工智能领域方面的进步都只局限于“狭义人工智能”（又名弱人工智能）——它只能专注于一件事情。

狭义人工智能能使许多工作中枯燥、重复的部分自动化，它也只能做到这一点。缺点是它仍然只能担当人类的助手，作用有限，优点则是人们目前还不需要担心出现“天网”、“终结者”那样的超级人工智能。

例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越善于识别对象、人，甚至是这些对象和人的详细特征，但仍然需要人类来辨别和过滤；AlphaGo击败了围棋世界冠军，但换成战棋、飞行棋就需要重新训练。

人类的能力则不仅比人工智能更加广泛，在某种意义上学习能力也更强——你不需要看成千上万张图片才学会认识“什么是猫”。人们试图创造一个与人脑相类似的通用人工智能（AGI），但由于我们自己对大脑及其功能没有全面的了解，因此很难对其建模和复制。

从我自身的工作经验和不少朋友们聊天反应，由于跟业务结合紧密，虽然AI已经在不同行业开始铺开，但实际进展缓慢。由于业务的特殊性，往往不能够单单通过算法本身去解决所有业务问题。这个社会是人和人 打交道的社会，这就造成了不确定性因素太多，因为人的欲望太多，机器想要各方面识别甚至能够对话，短期内是根本做不到的。

所以AI落地普及智能从业务理解角度先单一片面的能够做到辅助性效果就不错了， 大多数人谈到的AI都是伪智能，只是一个自动化的程序或者机器，只能在你特定的环境中去智能。

那么返回来，我们好多朋友养卡融资创业，就一定要慎重，不要头脑发热以为自己能抢在风口上，还是 要回归初心，想想什么是可以落地的，什么是可以带来盈利的，这样才能有积累，有经验去迎接人工智能的逐步推进！

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