人工智慧概念誕生伊始，就承載了人類對未來世界的無限遐想，這個以智慧和思維為模型的類人智慧體從淺層次講是人類的影子，就像皮影戲中的傀儡，動靜皆由人類掌控。
但從深層次講，人工智慧的方方面面必然會越加趨近人類，就像三體中的智子一樣，是一個能讓人類忘卻仇恨和侵略的完美存在，那時它在社會中甚至是在整個自然界中的界定，必然會隨著人類的感情發生難以預料的轉變，所謂的人機關係可能會發生聚變。
不過正是這種類似于創造新生命體的感覺，使得我們人類的野心和榮譽感無限膨脹。尤其在近幾年資本熱捧和概念行銷的氛圍中，營造了一種人工智慧觸手可及的錯覺。這與去年超級火爆的VR技術幾乎如出一轍。
但事實是，縱觀被稱為VR元年的2016，在無數雞血狂熱之後，到頭來才發現那是一場殘酷的泡沫破滅之旅。
隨著阿爾法狗的頻頻出手，乃至百度人工智慧的各種消息，目前的行業狀態正在獲得全民的關注。但需要警惕的是，也許現在的人工智慧就像是沙漠中的海市蜃樓，狂奔的同時必將有一大批追隨者倒地而亡。就如人工智慧科學家李飛飛擔心的那樣，過多的泡沫只會帶來實現不了的承諾和目標。
而不出意外，資本寒冬在未來一年還會持續，但人工智慧的熱度可能也會繼續高漲，這種現實和理想的衝突，是否會讓眾多初創公司面臨更大的困境？人工智慧的泡沫是否會從隱現轉為大規模浮出水面？
創業者與公眾對人工智慧懷有過分期待
人工智慧進入普通大眾視野，歸功於兩次全球矚目的巔峰對決。去年年初阿法狗完虐李世石，維護人類在圍棋界的最後尊嚴似乎成了一件火燒眉毛的事情，而不到一年後，阿爾法狗搖身一變以“Master”的名義橫掃國手取得60連勝，引起軒然大波。不明所以的圍觀群眾在讚歎之餘，對人工智慧更多了莫名的期待。
其實說到底，這並不是什麼顛覆性技術突破，因為在演算法上，人類早就難以和電腦抗衡，而圍棋恰恰是依據固定規則可以窮盡演算法的，所以從本質上講，這可能並不是智力和佈局的比拼，也就無所謂圍棋界尊嚴這種說法。
不可否認的是，穀歌的這兩次廣告行銷做得無比出彩，不但完美地展示了自己高人一等的人工智慧程式，而且影響了全世界對人工智慧的輿論導向。此後在互聯網巨頭公司樂不知彼的推動下，這個行業似乎呈現出欣欣向榮的繁盛景象。
據《烏鎮指數：全球人工智慧發展報告2016》顯示，全球每10.9個小時誕生一家人工智慧企業，而中國人工智慧企業達到709家，雖然相比美國的2905還差很多，但這個數字足以令人觸目驚心。
遙想去年盛極一時的互聯網直播平臺，鼎盛時期也就達到200家左右，而技術門檻高很多的人工智慧企業短時間內居然能達到如此規模，足見湧入該領域的人群之多。
只是在這個數字背後真的能承載相應的商業價值嗎？
據融資總額的相關資料來看，過去一年中國大陸在人工智慧領域的投資規模大約為10億美元（約合人民幣68億元）。但是有自媒體統計了融資排名前一百的公司發現，排名前十的人工智慧企業融資總額都達到了2億人民幣以上，超過1億人民幣的公司則多達18家，例如思必馳僅C輪融資就達2億人民幣，雲知聲B輪融資為5000萬美元，出門問問累計融資7500萬美元。
從這些數字不難看出，融資金額多數集中於頭部，而基數龐大的尾部企業實際上所得資金支持不多。從這個角度來講，所有人工智慧企業中必然存在著大部分盲目跟進的追隨者，他們就像這場熱潮產生的泡沫一樣，看似絢爛卻只能隨風而去、飄搖度日。
其實不管這場人工智慧的盛宴是否名不副實，單單就資本和行銷造就的市場輿論來看，就未必是好事。創業者或是公眾如果受宣傳輿論指導，就極易產生不切實際的期待，而這種過度期待一旦不能儘快轉化為現實，就會對市場產生嚴重的不良影響，也有可能引起眾多小公司走向滅亡。
創業門檻降低，但成功的門檻在提升
羅輯思維曾提到，原來做自動駕駛、圖形識別、語音辨識的是不同的演算法，但是由於深度學習演算法的存在，底層被打通，導致了進入人工智慧的門檻隨之降低，所以大量的初創企業開始往人工智慧領域湧進。
不過還有另一方面因素也激發了創業者進入的信心，那就是現在較為成熟的人工智慧演算法，更多的都是依賴於大資料時代的海量資訊，而受益于我國龐大的人口基數，海量資訊獲取似乎並不是太困難，所以這甚至成了國內初創企業的整體優勢。
但是，資料畢竟不是人工智慧的全部，歸根結底還要依賴演算法上的重要突破，
不然只會停留在人工智慧的初級階段。
而且即使是企圖依賴大資料積累資源和技術的初創企業，在2017年巨頭林立、資本寒冬的外部環境，再加上演算法匱乏的內在劣勢情況下，是否會淪為大型企業進擊的炮灰，也是一件值得深思的事情。
這很容易讓人聯想到去年的VR行業，現在整個行業對人工智慧的大肆宣傳，和去年年初對VR的集體看好極為雷同，並且人工智慧所面臨的環境、所處的現狀也和那是的VR如出一轍，同樣的資本熱投、遍地開花，同樣的未來技術本質，同樣萬眾矚目的市場期待，然而如今半死不活的VR/AR行業很有可能會成為人工智慧企業的前車之鑒。對於已成風口的人工智慧，我們理應在虛火和熱潮中保持足夠的理性。
相比輿論造勢，其實人工資能領域的投入明顯開始愈加謹慎，這也印證了資本寒冬一說，並且這種趨勢可能還要長時間伴隨互聯網經濟的進程。從圖中可以看出，投資額度從2014年末起有了明顯的提升，這和初創企業湧現的時間一致，即使季度之間起伏很大，但每年總體數額確實在不斷上漲。
不過從融資階段分佈來看，自2005年開始資本主要集中於種子輪，A、B、C階段占比呈整體縮小趨勢。而且有資料顯示，2011-2015的五年間全球有超過65%的融資發生在種子/天使輪或A輪，D輪及以後的融資僅有20家。
這就說明雖然人工智慧很火，但是投資卻正在漸趨理性，多數人工智慧企業如果沒有明確實用價值或技術產物的話，很難再空口無憑地打動投資人的心，他們未來的融資前景實在不容樂觀。
所以說講故事、搞行銷實際上並不是人工智慧的大行之道，在這個領域即使是科技巨頭，也沒能創造出一項性能完善、擁有極大使用者規模的人工智慧產物，初創企業的人工智慧之產物多數只能算是偽人工智慧，與其過分投入到產品的行銷中，
還不如關注巨頭們沒有觸及的一些垂直化細分領域，從中深耕，尋求機會。
人工智慧技術轉化為商業價值還需時間
人工智慧的應用涉及到專用應用和通用應用兩個方面，前者涵蓋了目前國內人工智慧應用的大多數領域，包括人臉和語音辨識以及服務型機器人等，而後者則側重于金融、醫療、智慧家居等方面的通用解決方案。
不管是哪個領域的應用其實都具備清晰的商業模式，例如依靠人工智慧黑箱演算法而強勢崛起的今日頭條，通過合適內容傳遞到合適人手裡從而積累了海量用戶；蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa等語音交互技術成功地和硬體產品結合，為其賺取了不少利潤。
但是，這也說明另一個嚴峻的事實：
目前行業內較為成熟的人工智慧產物幾乎都出自互聯網巨頭。
在這種壓力之下，初創企業為了快速獲取投資或者賺取眼球，往往利用偽智慧產品作為講故事的資本，這種現象極為普遍，也造成了市場上“產品熱需求冷”的局面。
這和最近兩年VR市場上所呈現的狀態極為相似，眾多廠商借助熱度紛紛推出自己的VR硬體或軟體程式，但是這些性能低劣的廉價商品非但沒能借勢而上，反而摧毀了大部分消費者的購買意願。
人工智慧領域也是如此，正如周鴻禕所說，“今天出來做一個公司，如果不說自己是用深度學習、人工智慧，都不好意思出來混”、“基本上每一頭豬都在身上打上了人工智慧的標記”。
大批的偽智慧產品，他們僅僅是把普通的電子產品簡單地加入了聯網或者搜索功能，就能以大資料和深度學習的名義進行吹捧，例如部分可穿戴設備和智慧機上盒，更有甚者，一個水杯加上一個數字溫度計就敢號稱智慧。這些商品的存在很大程度上造成了普通用戶對人工智慧的誤解，對於未來該行業的應用普及也會形成負面影響。
而且即使是有了技術性突破，從技術轉化為極大的商業價值也需要很長時間。
人工智慧從概念誕生到現在已有60年，即使經歷這些年科技爆炸的時期，也缺乏席捲市場的現象級產品，各分支領域也都面臨著各自的技術桎梏。
即使突破了技術桎梏，也不意味著這款產品可以獲得成功。王小川說過：如果一開始沒有技術含量，就很難變成產品；進一步說，即使有技術也不一定有產品，不一定有使用者的規模；再進一步說的話，就算是有技術、有使用者規模，也不一定就能帶來大的商業價值。
總而言之，人工智慧領域需要技術迸發的那一刻，更需要足夠的耐心等待天時、地利和人和的交接點。
那麼，現在的人工智慧已經天時地利人和了嗎？
以技術成熟驅動市場爆發，是最合理也是最健康的成長路線，就如同當年智慧手機強勢秒殺功能機一般。尤其是人工智慧這種帶有強烈科幻色彩的產物，更應循序漸進、步步為營，莫要因商業熱潮中產生的虛幻泡沫，而淪為科技浪潮中的犧牲品。
VR去年已經被玩壞了，需要休養一段時間才有重新崛起的機會，但願人工智慧的運氣不會這麼差。