风口三年 AI技术离商业化还有多远？

狂飙突进三年之后，2018年，人工智能初创企业进入了商业落地的生死之年。

2016年3月，Google AlphaGo在人机围棋比赛中以4：1战胜李世石。此后，在大众传媒上，人工智能成为热点。实际上，在投资及产业界，AI成为热点要更早。

据清科集团私募通数据，2015年是国内AI领域投资爆发式增长的关键一年，投资案例同比增长155.9%；投资总额同比增长190.67%，达到159亿元人民币。自2015年之后，在AI领域的投资热情仍持续高涨，2017年前5个月的投资总额就接近2015年全年的投资总额。

但在大量资本、创业者涌入之后，目前来看，AI技术的商业化落地并不如预期。实际上，绝大多数AI初创公司仍处在苦苦探索商业模式的阶段，即使少数已经实现营收或盈利，所带来的改变也难以称得上有颠覆性。

据《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017年，在整个产业链上，90%以上的AI企业依然处于亏损阶段，绝大多数企业年营业收入不足两亿。

在这样的现实面前，有部分投资人对AI的态度已经发生变化。

在近日举办的全球格局下人工智能产业发展趋势论坛上，长期关注技术发展的祥峰投资合伙人夏志进表示，这两三年，其在AI领域的投资逻辑已经发生了非常大的变化。

“两三年前，我们对AI大方向非常看好，觉得前景非常广阔，但具体AI在哪些行业能够更快地应用，并没有非常明确的判断。所以当时的投资逻辑是，找到非常有创造力及前瞻性的团队，不强调一定要有具体的应用方向。”夏志进说，但现在投资会更多从业务出发，从传统行业的角度看AI对已有业务模式所带来的效率提升。更多地将AI作为效率提升、产业升级的手段。

夏志进观察到，很多AI创业者过高估计了AI对行业的颠覆，AI更多地是在传统行业的某些环节上做效率提升，而并不是颠覆。从颠覆行业到升级行业，AI的角色发生了很大变化。

从另一个现象也能够说明AI技术商业化落地之难。

云知声IOT事业部副总裁李霄寒谈到，当下比较知名的AI公司，如商汤、地平线及云知声等，其创始人以学术背景居多，即使出自企业也以研究院背景居多。这一方面是好现象，说明技术创新在逐步向商业创新转换。但从另一方面看，也意味着AI初创公司还难以吸引到擅长经营企业的商业人才加入——AI技术似乎仍然曲高和寡。

李霄寒认为，面对这种困局，AI企业一方面要继续降低技术门槛，另一方面亟需在某些领域做商业模式上的创新。

AI企业要商业化成功，需要具备算法、数据、客户和产品四方面能力。但驭势科技联合创始人吴甘沙观察到，现在AI企业，仍然是在算法和数据方面谈的比较多，在客户和产品上说得少。

吴甘沙认为，从科研到商业有非常大的区别。以驭势科技所在的自动驾驶领域为例，做科研以极端情况来说，100次当中成功1次，就说明有这种能力。但一旦成为商业产品，100次中失败1次，（企业）就会完蛋。

对AI技术能发挥的作用，传统行业从业者的态度更为实际和冷静。

恩智浦大中华区总裁郑力认为，现在产业界对AI技术过分神话，过分追捧。有些用一般计算处理便能够很好解决的问题，非要去AI手段去做，造成运算、存储及资源上的浪费。英飞凌大中华区副总裁于代辉也认为，今天谈AI更多的仍是高科技，但实际上AI企业比较缺乏对场景和业务的理解。

郑力还指出，对AI，值得关注还有安全问题和知识产权问题。由于设备、技术更加智能化，企业和个人的信息安全、隐私安全如何保障，另外，人工智能训练出来的模型的知识产权，如何立法保护，都是人工智能发展过程中值得进一步关注的问题。

从科技发展史上看，一项新技术要取得商业上的成功。一方面，需要技术做到足够成熟，可以令使用体验产生数量级的差别。另一方面，在某些行业，能够改造原有的商业模式，移动互联网的出现即是一例。

AI风口三年，目前不管是AI企业、投资人还是传统行业都意识到，现阶段，AI技术所能做到的仍然有限。这项技术要实现商业上的爆发，仍然需要时间。