劉遠舉(ju)

1、AI技術產(chan) 業(ye) 化

第一次人工智能熱潮，出現在20世紀60年代，人工智能之父圖靈，提出了著名的圖靈測試，用於(yu) 判斷機器是否智能，引發熱潮。

第二次是在20世紀80-90年代，以語音識別的階段性突破為(wei) 標誌。還記得當時在windows 97上運行的一款IBM的語音識別軟件，需要先對著麥克風朗讀大概幾百個(ge) 字對軟件進行訓練，基本可用，但並不好用。

第三次人工智能熱潮，就是當下以深度學習(xi) 為(wei) 基礎的人工智能。

從(cong) 2017到2018，人工智能這把火越燒越旺，如人臉識別技術，語音識別技術，大數據分析挖掘等等，以及集這些技術之大成的自動駕駛。這一次熱潮中，出現了完成度較高的產(chan) 品，AI技術正式進入產(chan) 業(ye) 化。比如，包括科大訊飛的翻譯器、語音轉文字、人臉識別、智能AI音箱，這些產(chan) 品已經進入生活。

這個(ge) 階段的AI產(chan) 業(ye) 發展趨勢，類似於(yu) 鄧寧-克魯格曲線，短期內(nei) 爆發到頂點，充滿自信，行業(ye) 泡沫產(chan) 生，相關(guan) 技術的創業(ye) 公司湧現，不管是創業(ye) 公司還是大廠，紛紛爭(zheng) 搶頭部AI人才，資本追捧。

投資高峰時期，AI明星公司，動輒融資過億(yi) ，估值更是一路高漲。據公開資料記載，2016年-2018年間，AI行業(ye) 的投融資事件多達兩(liang) 千多起，融資金額也再創新高，多達2500億(yi) 元。

比如，商湯在2017年和2018年兩(liang) 年間就融資數十億(yi) 美元，其中僅(jin) 2018年，融資總額就達到了22.2億(yi) 美元，估值也從(cong) 2017年底的20億(yi) 美元猛增至了60億(yi) 美元。

2、AI科學家的吸納與(yu) 出走

不同於(yu) 傳(chuan) 統經濟，“研發—銷售—賺錢—再次投入研發”這種緩慢的技術升級模式，互聯網、特別是移動互聯網帶來了“風投融資—上市”模式。這種模式對市場份額極端依賴。新技術獲得風投，迅速把最基本的商業(ye) 模式變為(wei) 現實，然後，吸引流量與(yu) 客戶，隨後再通過幾輪融資擴大規模，最後上市。

這種模式之下，贏家通吃，依靠風投迅速擴張，獲得市場份額變得至關(guan) 重要，甚至是超越短時期的盈利。

技術創業(ye) 公司，既然依靠風投推動，也大致離不開這個(ge) 規律。不過，技術創業(ye) 公司與(yu) O2O領域還不同，最重要的指標，不是用戶數量、市場份額，因為(wei) 技術還沒有投入市場，沒有用戶也沒有份額。這個(ge) 時候，創業(ye) 公司需要證明自己的技術，最直觀的辦法，就是擁有多少科學家。

而且，與(yu) O2O不同，AI技術創業(ye) 公司專(zhuan) 業(ye) 程度更高，一般人投資人很難看懂，他們(men) 就需要一些外顯的、易懂的指標。擁有一個(ge) 科學家，就把他的技術、論文置入公司麾下，那麽(me) ，公司對外展示實力、吸引風投，就多了幾分勝算。

比如，當時最多的報道就是AI公司在頂級學術期刊和比賽的獲獎消息，例如CVPR（國際計算機視覺與(yu) 模式識別會(hui) 議）是計算機視覺領域世界三大頂會(hui) 之一，商湯、曠視等AI明星企業(ye) ，不管是高管發言還是公司新聞報道，總是在提及在自己在CVPR上的論文數和具體(ti) 比賽項目的排名。

另一方麵，很多這個(ge) 領域的科學家也希望進入行業(ye) 。

當時行業(ye) 的確是充滿對未來的自信，相信AI即將改變世界，誰擁有更強的技術，誰就是可以獨占鼇頭。科學家也相信這一點。從(cong) 默默無聞的算法專(zhuan) 業(ye) ，到紅得發紫的人工智能，這個(ge) 領域的科學家也會(hui) 因為(wei) 突然受到追捧而興(xing) 奮。

更重要的是，科學家不斷地認識世界，不斷將人類的星空体育官网入口网站推向新的邊緣，最終目的就是改變世界。進入業(ye) 界，就是一個(ge) 改變世界的機會(hui) 。

於(yu) 是，在各方多種動機之下，創業(ye) 公司給高薪，科學家要人給人，要錢給錢。當時卡耐基梅隆大學計算機科學院院長 Andrew Moore 教授曾公開表示：“一名 AI 專(zhuan) 家對於(yu) 企業(ye) 的價(jia) 值，至少為(wei) 500-1000萬(wan) 美元”。

AI學術大牛馬維英加盟字節跳動3年後，又辭職重返學術界（圖/網絡）

但是，時間進入2019年，隨著AI公司並未立刻獲得爆發性增長，技術相對停滯，而外部資本情況發生變化時，AI（人工智能）行業(ye) 遭遇寒冬。作為(wei) 行業(ye) 遇冷的表現及後果，就是一些大型互聯網公司或者AI明星的科學家開始“出走”。

據虎嗅不完全統計，國內(nei) 知名AI科學家職位變動人數達十餘(yu) 位。而這與(yu) 幾年前，形成巨大的對比。

AI行業(ye) 也從(cong) 自信的高峰，立刻跌入低穀。

3、基礎科學研發的可持續模式

低穀中的創業(ye) 公司，首要任務是活下來，無法用更長的探索周期來實現技術與(yu) 產(chan) 業(ye) 的結合，而科學家的聲譽也不能再帶來融資。科學家再度出走，走入高校，或選擇跳槽，或選擇自己創業(ye) ，就成為(wei) 一個(ge) 行業(ye) 發展的必然現象。

行業(ye) 泡沫是正常的，這本身是繁榮的一部分。不過，真正需要思考的是，基礎科學的研發，依靠“風投—融資—上市”，是否可行？還是仍要依靠以前的，“研發—銷售—賺錢—再次投入研發”這樣的長期的、可持續的模式？

近年來，AI融資交易量連續下降（圖/網絡）

個(ge) 人覺得，AI技術的發展，不是互聯網+，不是簡單地把AI應用於(yu) 傳(chuan) 統場景就能改變世界的。某種程度上，互聯網+，是把成熟的基礎技術組合，比如LBS+無線通訊技術+攝像頭技術。這些都是成熟的技術。

但AI技術本身，是一個(ge) 底層的基礎技術，這就決(jue) 定了它還有很長的路要走，也就是說，還是需要回到“研發—銷售—賺錢—再次投入研發”的模式。這當然，需要企業(ye) 做出長期的科研投入，而長期的科研投入，則需要建立對未來穩定的預期。

值得一提的是，科學家重回校園，也是一種可持續的長期循環，也即“研發—投入社會(hui) —社會(hui) 效益—稅收—研發”的政府大循環。而越是基礎的科學，就越需要這種大循環。



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