2016年，科技圈最熱的話題之一，就是AlphaGo與世界圍棋高手的人機對弈大賽。機器“大腦”戰(zhàn)勝人類的“不可思議”，也讓人工智能（ArTIficial Intelligence）成為了產業(yè)投資的熱點領域。人工智能是否將成為未來戰(zhàn)勝人類的“最強大腦”？人工智能市場下一個風口將吹到哪個行業(yè)？

　　日前，中國人工智能學會在深圳舉行2016中國人工智能產業(yè)大會暨第六屆“吳文俊人工智能科學技術獎”頒獎活動。有人工智能界的前沿學者表示，“人工智能”的“智商”其實并不“高”，但是其“逆天”的學習能力，仍值得人類學習和反思。

　　優(yōu)勢——比人類勤奮萬倍會越變越聰明

　　“其實現在機器的學習效率沒有人高。”第四范式CEO戴文淵對本報記者介紹了機器最大的優(yōu)勢是可以通過海量數據勤奮“學習”：“比如讓一個人認知一個杯子，我告訴人‘這是一個杯子’，人一下子就能認出來，但是機器的話，可能要記住成千上萬個杯子，才能認出‘杯子’這個物體。它的優(yōu)勢在于比人類更勤奮。”

　　“就好像機器是個智商20的小孩，但它比你勤奮一萬倍，它最后會比你強。但如果存在數據量的局限，讓它并沒有辦法去勤奮學習，那么它可能達不到人類的水平。”同理，“阿爾法狗”下棋次數越多，表現得越好的事實，也是基于此。

　　“人工智能最近是一個非?；鸬脑~，從通過人工智能去玩游戲，到通過人工智能下象棋，從無人駕駛到智能機器人，這些都是人工智能非?；鸬?。人工智能突然達到一個非常高的高度，實際上跟數據是有很大的關系。”英特爾中國研究院院長宋繼強同樣表示，數據資源的豐富和完善，讓人工智能取得了大步發(fā)展。

　　“目前來講，我們處在一個數據的洪流中，到2020年會有500億的智能設備連入互聯(lián)網。”宋繼強表示，每個人在車里、醫(yī)院、商場等日常生活的各種場景都在大量使用智能設備，這些智能設備產生各種各樣的數據，都促使了科研人員擁有更好的數據去“訓練”人工智能的算法。

　　“同時，這些數據也可以讓我們通過訓練好的人工智能算法，產生更大的增值價值。”宋繼強表示：這也是為什么人工智能吸引了這么多的科研人員和企業(yè)一起把資源貢獻出來。如何把握好人工智能的應用，跟怎么能夠駕馭這個數據的洪流非常有關系。

　　發(fā)展——大數據是燃料深度學習是引擎

　　“現在，（業(yè)界）廣泛認為人工智能是下一步的科技浪潮，其中重要的一點就是深度學習的復興。”商湯科技首席研發(fā)總監(jiān)林倞教授對記者表示： “如果我們把人工智能系統(tǒng)看作是一個火箭的話，我們認為大數據就是燃料，深度學習的算法就是火箭的引擎，我們還需要高性能技術，用火箭的外殼來點爆這個過程。”他對記者介紹，相比其他機器學習的算法或者工具，深度學習的算法能夠更好發(fā)揮數據的優(yōu)勢，預測精度更高。

　　“今天已經不再是亞馬遜、谷歌或者BAT的時代，今天其實有更多的企業(yè)擁有數據。”戴文淵向記者介紹了一個案例：“有一家深圳的股份制商業(yè)銀行，他們有很多的營銷數據，需要去精準識別他們的客戶當中有哪些是分期客戶，我們基于他們的數據幫助他們更好地識別。過去他們也做營銷，但他們的模型維度只有兩百多個，而我們通過數據，通過機器學習，幫助他們把維度提升到了五千萬，從兩百到五千萬的精細營銷，甚至在其中我們可以幫他們發(fā)現一些業(yè)務規(guī)律。”

　　不過，人工智能想在各個產業(yè)全面開花絕不容易，同樣面臨“落地難”的困局。“人工智能真正在產業(yè)落地，不是一個科學的事情，甚至是五項全能的事情。”對此戴文淵認為，人工智能要在產業(yè)落地需要五大條件，即擁有數據、明確的業(yè)務定義、懂算法、懂如何去設計架構和懂得如何設計產品。

　　戴文淵說：“我們要解決的是把前提條件減少，解決科學家的問題、解決計算資源的問題、解決外部反饋的問題，讓一家企業(yè)只要有IT專家，普通的業(yè)務的專家，就能夠把模型做出來，讓AI觸手可及”。

　　下一個風口：自動駕駛、共享經濟被看好

　　不少參會嘉賓對記者表示，如果說互聯(lián)網這個風口正接近尾聲，那么人工智能的風口才剛剛開始。“未來的汽車就是人工智能的平臺，幾乎是將各項技術整合在里面。”明勢資本創(chuàng)始合伙人黃明明表示，摩拜單車、滴滴打車這些共享的出行方式只是智能交通領域的“上半場”，“下半場”一定在自動駕駛。

　　賽伯樂中國投資高級合伙人張峻表示，前年很熱的是可穿戴設備和智慧家庭，去年是VR和無人機，今年摩拜單車和OFO又成了熱門。他強調：“作為投資人寧愿投資缺乏技術能力，但是對客戶和市場非常了解的團隊，也不會選擇技術一流但是不會商業(yè)行為的團隊。”