工匠精神技术深圳有限公司人工智能商业化成功少

技术仍在初期阶段

据深圳工匠精神技术了解，现在看来，人工智能好像又陷入了早前的循环——从出现一点新突破，带动人们的期望高涨，继而被现实泼把凉水，然后回到冷静期。五十年代出现款感知神经网络软件时，人们就大胆预测“再过十年机器人会超越人类”，然而这些理论和模型只能解决一些简单问题，人工智能陷入个冬天;到了八十年代，Hopfield神经网络和BT训练算法提出，语音识别技术带来的第二次浪潮也没有持续多久;2006年Hinton提出深度学习技术后，十多年才迎来这一轮人机大战的胜利。

硅谷的专家也认为，“当前区域是机器学习而不是‘真实的AI’。机器学习需要数据和训练，AI在其基础上以一定的方式行动。至于真正的AI，相信还有几年。”可见距离真正的人工智能商业化运用还需要发展时间。

专业化人才缺口大

目前，在人工智能领域的探索，不管是国内还是国外，都主要集中在大企业。

据深圳工匠精神技术了解，在还处在技术探索期，需要大量资金投入，而且商业化应用变现也是未知的情况下，也只有财大气粗的互联网巨头和国家能够在早期就投入大量的人力物力来对行业人才进行培养。AI领域的专业人才量少并且普遍集中在大企业。所以在近两年人工智能领域爆发期，AI这类高新产业面临非常严重的人才缺口问题。

商业化成功案例少，投资趋向理性

尽管今年初AlphaGo的升级版Master连胜60盘，横扫中、韩、日的围棋顶尖高手，但不得不承认的是，人工智能领域的商业化应用，目前取得成功的案例还是比较少的。不管是自动驾驶，还是人脸识别、语音交互等，大多数靠谱的商业化项目都是巨头主导，基本也都处在试验期，并没有真正实现大规模产业化的输出。自动驾驶汽车的多次事故，也多少让狂热的资本对人工智能的商业化前景的期待退了一点烧。

据深圳工匠精神技术了解，相对于巨头们的十几年磨一剑，在人工智能领域热潮推动下，创投领域不可避免的出现了泡沫，去年的狂热期过后，资本在投资时更趋冷静。根据投资研究机构VenturesScanner的跟踪调查数据，截止2016年11月，一共有1485家人工智能创业功能拿到了融资，总融资金额超过89亿美元，创下历史之。在这些拿到投资的企业中，有44%的企业为机器学习领域的人工智能。

和别的领域创业不同的是，人工智能领域有极高的技术壁垒，需要创始团队具有很深的技术积累，但是一年能够涌出这么多的项目，里面不少就是挂羊头卖狗肉的。有些公司为了蹭热点，把机器学习和一些开源软件打包打包就卖给投资人，有些则把原本和AI没关系的项目包装包装，一定要扯上点关系以便融资。这些不靠谱的项目，也对资本在AI领域的投入产生了一些负面影响。

加上人工智能到底能如何和各个行业结合进行商业化转化的前景还不是非常清晰，大家看到的成功案例还不够多，对于人工智能领域的热度也就渐渐开始退潮。

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