人工智能：从概念到现实

大腿，获得资本上的支持，将一些伪"人工智能"添加到产品中去，市场上出现了大量的硬件、机器人、语音交互软件，这给普通用户造成了对人工智能错误的解读判断。

理性的成长路线应该是技术的成熟驱动商业的爆发，而非商业的风口催熟技术。"最近三四个月，我们看到的顶尖项目已经越来越少了。"李开复直言，"人工智能和移动互联网创业不一样，人工智能一定需要科学家，而科学家却不见得有工程师可以带出来创业。"

技术的诞生就是为了制造更多的财富，但人工智能如何变现仍然很遥远。调查显示，盈利良好或前景乐观的人工智能创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作以及可实现的切入点。然而，在创业企业涌入的同时，市场的天平却仍然掌握在巨头手中。例如，在人脸识别、语音识别等方面，阿里、百度、网易等巨头的识别准确率无不做到了99%和97%，而很多创业团队的识别准确率仍停留在80%左右。

有分析人士认为，在人工智能相关的技术、人才、数据、资金等方面，巨头拥有绝对的话语权，初创企业与巨头争夺入口难上加难，或许硬件方面是最好的选择。因此，大量的创业公司选择了智能家居、智能机器人等领域作为突破口，但硬件的时机并不成熟却是不争的事实。

技术准备不足是人工智能商业化难以推动的内在原因，而消费市场尚未被培养起来则是外在原因。例如，不少聊天机器人和智能语音技术还面临语义理解不准确的问题，也导致用户黏性不强。普通消费人群对于智能语音的需求并没被开发出来。当前企业考虑的应该是收集更多的数据、加强机器学习、获得好的算法，把更多的精力运用到技术升级中去而不是急于推广产品。

创新工厂预测，目前的人工智能产业仍面临六大挑战：前沿科研与产业实践尚未紧密衔接;人才缺口巨大;数据孤岛化和碎片化问题明显;可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟;一些领域存在超前发展、盲目投资等问题;以及创业难度相对较高，早期创业团队需要更多支持等。