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AI这把牛刀，为什么总是用来杀鸡？
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核心要点：
如今上到老、下到小，几乎没有人不认识人工智能，尽管这些认识之间可能有不小差异。
对于长辈来说，他们也许在网购方面还需要儿女的帮助，但泛滥的媒体报道已经给他们灌输了“AI即将取代人类工作”的观念；对于孩子来说，市面上各种“AI编程课”就是为他们准备的。虽然家长自己不一定懂AI，但谁也不愿孩子输在新时代的起跑线上。
媒体和商家之所以如此热衷于人工智能，资本的推波助澜是关键原因。
据IT桔子的数据，从2016年开始，人工智能领域的投融资事件和融资金额大幅增加，在被称为“资本寒冬”的2018年和2019年依然频现大额融资事件。
在资本热潮中，人工智能赛道涌现一批创业公司，其中有不少备受瞩目的独角兽，成立于2016年的AI芯片公司寒武纪便是典型代表。今年3月，寒武纪正式叩响科创板大门，IPO前估值已达222亿元。
BAT巨头自然不会放过风口，其亲自下场做研发的同时，在人工智能领域的投资也没有停歇。在刚刚过去的4月份，腾讯连续投资了两家人工智能领域的公司：卓视智通和轻蜓视觉。
这些年，风口轮番出现，有的只是一阵风（直播答题），有的深陷亏损泥潭（共享经济），但人工智能到现在热度依旧，区别很大程度来源于人们对人工智能的期待不同。舆论中的主流观点认为，人工智能是推动第四次工业革命的重要力量，意义相当于蒸汽机、内燃机、互联网。
和资本的火热形成对比的是，人工智能至今似乎仍未对产生杀手级应用，科幻级场景也遥遥无期，“泡沫论”因此时有传出。不少人开始发问：人工智能是真火，还是虚火？
在国内，人工智能在舆论和资本市场的爆发是在2016年，标志事件是AlphaGo和李世石的“人机大战”。
2016年3月，AlphaGo以4:1击败围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，之后又在网上与数十位围棋高手对决，连续60局无一败绩；2017年，AlphaGo以3:0击败排名世界第一的围棋冠军柯洁。
AlphaGo对战李世石
AlphaGo的大胜让世人彻底意识到，机器的棋力已经到了人类头脑无法企及的高度，技术革命将颠覆人类社会的言论不绝于耳。此后，国内巨头在人工智能领域动作频频：
国外互联网巨头对人工智能的热忱要更早一些，比如扎克伯格在2016年初就提出过Facebook的“十年计划”，其将公司未来战略聚焦于人工智能（AI）、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新技术。因为对人工智能的看法不同，扎克伯格还和马斯克在网上打过几次“嘴仗”。
无论是硅谷巨头还是国内BAT，都把人工智能视作开启下一个时代的钥匙，其对技术革命如此重视的逻辑不难理解： 这些企业都是在互联网的“浪潮之巅”中成长起来的，清楚了解技术更迭的力量。一旦错过技术革命，等待他们的可能就是从巅峰陨落的命运。
资本同样清楚技术革命的力量，PC和移动互联网成就了BAT、TMD等公司，人工智能的发展可能将催生新的指数级增长机会，对于这种“时代机遇”，再怎么豪掷千金也不为过。
因此，人工智能领域频频出现大额融资，如旷视科技在2019年5月完成D轮7.5亿美元融资；商汤科技在2018年获得软银的10亿美元D轮融资等。
真格基金创始人徐小平是人工智能领域的著名支持者，他曾表示“人工智能领域毫无疑问会诞生重量级的公司”、“如果说几年前是互联网+，那么未来五年一定是AI+”、“投给AI的钱还不够多”。据IT桔子的数据，真格基金在人工智能下的投资事件达90笔，是该领域最活跃的投资机构。
对于人工智能将对人类社会产生怎样的影响，创新工场创始人李开复在其《AI·未来》书中指出，未来近50％的人类工作将在15年内被人工智能取代；红杉资本全球执行合伙人沈南鹏认为，人工智能带来的将是人类双手和大脑的又一次大解放，工作的意义将真正从“劳动”变为“创造”。
总的来说，“人工智能会深刻影响人类社会”已经成为各界共识。不过，从目前实际落地的情况来看，理想和现实还有不小的差距。
由于资本和媒体的热情，AI成了这些年最时髦的概念。无论是传统产业还是新经济公司，都热衷于给自家的产品贴上“AI”标签。
与巨头创始人或投资人对AI的种种畅想形成鲜明对比的是， 智能场景往往只存在企业的PPT里，现实中各种“AI”产品的表现往往叫人哭笑不得，和理想中的“AI智能管家“相去甚远。
以许多厂商广泛布局的AIoT、智慧家居为例，大部分智能设备除了能完成回答“今天天气如何”、播放郭德纲的相声等规定动作，再稍微复杂一点的指令便无法理解。
在AI热潮中，厂商往往想用技术去赋能生活的每一处，但受限于AI当前的实际技术突破，其落地应用往往显得有些鸡肋，例如用语音开合窗帘、与家具进行语音交互，与其说是AI为人们的生活带来便利， 倒不如说为了精进AI的能力，人们甘愿“自添麻烦”陪练升级。
厂商们的“赋能”，都颇有些“手里拿着锤子，看啥都是钉子“的意味。技术没有带来便利，反而成了给生活“做加法”。
至于AI会取代人类工作的说法，目前也还看不到迹象。
许多企业称获得AI加持的客服机器人能高效解决用户问题，但试过的人都知道，机器给出的回答往往只是设定好的常规动作，遇到真正的复杂情况只能转人工解决；在写作方面，AI确实已经能生成文章，但这类文章往往格式固定，生成的过程更像是填空和排列组合。对于需要创造性和与人交流的内容，AI写作机器人目前还无能为力。
相比AI不尽人意的表现，市场上更常见的情况是： AI完全成了营销用的概念，产品实际用的只是非常基础的指令，甚至完全是骗局。
李开复曾2017年公开吐槽人工智能领域的浮夸风气：“最近我见了一个做内衣的，也说自己是人工智能的企业，这是非常不正常的现象。现在，人工智能领域的泡沫化特别严重。”
去年3月，风险投资公司MMC发表报告称，欧洲有40%左右的初创公司都是假AI公司，没有证据表明它们使用了人工智能，但只要打上AI标签，公司吸引的资金就能多15%-50%。
印度的Engineer.ai公司便是典型例子，这家公司声称他们的AI能帮缺少工程师的公司或是不懂编程的人定制APP和网站，即不懂技术没关系，只要有想法，交给AI就行了。
Engineer.ai描绘的图景很美好，成功吸引了包括软银旗下的人工智能专项基金DeepCore的投资，但去年被外媒曝出，Engineer.ai用的所谓“AI”并不存在，代码其实都是真人程序员写的。
事实上，用真人冒充AI的例子并不少见。
在新经济领域，每当有新概念出现总能吸引大量热钱，共享经济、VR/AR等概念火热的时候都出现过这样的情况。头部公司毕竟就几家，大量涌入的资本自然会流向一些没有硬实力、只靠讲故事圈钱的公司，泡沫由此而生。
热门领域有泡沫不是什么稀奇事，不少投资人也知道人工智能领域公司估值普遍偏高，但谁也不想因为谨慎错过下一个时代，但有意思的是，即使是AI领域的龙头公司，似乎也消化不了资本的热情。
由于融资过多，“AI公司VC化”成为人工智能领域的独特风景，像商汤科技、旷视科技这样的头部公司成立了自己的战投部门，直接下场投项目；思必驰、中科视拓、Aibee等则与传统VC、PE联合成立起产业基金。
之所以要一边烧别人的钱，一边拿别人的钱去烧，本质是AI公司的实际业务撑不起估值。
AI技术从研发到落地需要长周期，许多公司会宣传自家AI技术在学术领域的突破，但技术要从实验室走向商业应用并非易事，研究论文中一些数值的突破能震动学界，但对产品的实际体验可能影响不大。此外，目前AI落地场景往往集中在某些具体的细分领域，应用场景较窄，无法快速获得高回报。
从商业模式的角度，头部AI公司以To B业务为主，To B是个慢生意，无法像共享单车这样的To C业务一样依靠资本把业务快速“喂大”。
落地慢、场景窄、商业化需要时间，拿了大额融资的AI公司要撑起估值，回应资本的期待，只能靠投资别的企业来完成。
由于人工智能的商业化落地困局难解，这两年资本逐渐变得谨慎，人工智能领域的投资逻辑也在迭代，投资人的关注重点从公司团队技术能力、论文数量转为“你的AI怎么落地？”，“AI落地”取代了“AI崇拜”。
从当前资本市场的情况来看，人工智能的大风依然强劲，但相比此前在舆论场的一呼百应，AI概念的严肃性已经在很大程度上被消解，关于“人工智障”、AI泡沫的论调频频出现。
AI泡沫论的出现，很大程度和厂商的浮夸营销有关。当各种产品的宣传物料上写的全是“AI”，却没几个让人真正感受到技术的作用，很难不让人觉得这是个伪风口。
回顾技术革命的历程，伪风口和泡沫论也曾出现在互联网技术上，但最终还是得到正名。要回归人工智能的价值，前两次技术革命（计算机软件技术、互联网技术）是有效参考。
在计算机软件时代，人们把以前的手工交给了计算机处理，即实现了工作和行为的“信息化”。信息化让数据得以被大量生产，相当于人类活动以数据的形式被记录下来。这一阶段，计算机软件提高了人类活动效率，兴起了微软、甲骨文等知名软件公司。
大量数据在计算机软件时代被生产出来后，互联网技术的出现让这些数据得以流通。随着互联网的商业化，数据在全球广泛流动，“流量经济”因此而起。无论是淘宝的电商还是QQ的社交，本质上都是建立于流动的数据之上的商业模式。随着互联网、通信技术的发展，数据量变得愈发庞大，“云计算”等新技术应运而生。
有了庞大的、流动的数据之后，如何开发这些数据的深层价值决定着时代能否进入下一阶段。 人工智能技术的价值在于对海量数据进行分析、关联，进而形成能够指导决策的知识，这是解决行业痛点的关键。
各行业当下面临的痛点有所不同，如金融行业面临成本压力、产品服务单一、交易欺诈等；医疗与教育行业资源分配不均的问题突出；零售业难以把握顾客需求、广告投放效率等。 对于产业来说，人工智能与场景的结合意味着降本增效、实现转型升级。
目前，政府和企业都在将人工智能技术与产业场景相结合。在政府层面，人工智能是“新基建”七大版块中的重要一项；在企业层面，巨头的AI布局也和产业联系紧密。
也就是说，人工智能需求广阔，其商业模式是渗透到各行各业，提高行业效率。这一进程需要时间和持续投入，但也是生产力迭代趋势。
人工智能的落地未必有你想的那么“性感”，但对生活的影响只增不减。 忘掉浮夸的营销和钢铁侠的“贾维斯”吧，那些凭空创造的需求和给生活“做加法”的AI们，终将消失在时间的长河里。
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