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”戰勝人類的“不可思議”，也讓人工智能（Artificial Intelligence）成為了產業投資的熱點領域。人工智能是否將成為未來戰勝人類的“最強大腦”？人工智能市場下一個風口將吹到哪個行業？

　　日前，中國人工智能學會在深圳舉行2016中國人工智能產業大會暨第六屆“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常火的詞，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常火的。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網。”宋繼強表示，每個人在車里、醫院、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。

　　發展——大數據是燃料深度學習是引擎

　　“現在，（業界）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。”商湯科技首席研發總監林倞教授對記者表示： “如果我們把人工智能系統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揮數據的優勢，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現一些業務規律。”

　　不過，人工智能想在各個產業全面開花絕不容易，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，人工智能要在產業落地需要五大條件，即擁有數據、明確的業務定義、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，讓一家企業只要有IT專家，普通的業務的專家，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行為的團隊。”