工信部14日出臺《人工智能產業發展三年行動計劃》（以下簡稱《計劃》），業界看好中國AI發展后勁。
《計劃》提出，力爭到2020年,一系列人工智能標志性產品取得重要突破,在若干重點領域形成國際競爭優勢,人工智能和實體經濟融合進一步深化，產業發展環境進一步優化。
數據為王，體驗為王
AI熱潮不退，公眾寄予厚望，都認為一支利箭，不知誰先張弓中的？
人工智能公司“第四范式”的創始人和CEO戴文淵告訴科技日報記者，AI應用爆發有5個先決條件：大數據(Big-data)、反饋數據(Response)、算法(Algorithm)、基礎設施(Infrastructure)、業務需求(Needs)，合稱“BRAIN”，凡是滿足這5個條件的領域，都有可能在2020年之前實現人工智能的爆發。
“我們也可以看到，《計劃》中列舉的商業化場景，集中在了交通、醫療、圖像、語音、家居等領域，也都是這五大先決條件相對比較完備的場景。”戴文淵說。
曾有判斷說AI在消費段落地還要5-10年，紅杉資本中國合伙人計越不認為需要那么長時間。“比如今日頭條，只要讓用戶看到想看的內容就好，用戶并不關心是否有‘AI技術’。“計越說，”你用網易云音樂嗎？你不知不覺中也在享受AI的便捷。到消費端的AI什么時候實現不是靠專家的判斷，只要實實在在解決用戶需求，它就會實現。“
紅杉資本投資許多中國AI企業：今日頭條、快手、秒拍、京東金融、美團、滴滴、摩拜、美團、餓了么、瓜子二手車、大疆……計越說，AI 需要跟使用場景緊密結合，否則再高超的科技，消費者也不會買賬。
另一方面，計越說，大數據是訓練AI的關鍵。他以滴滴為例，滴滴在2015年就成為僅次于淘寶的全球第二大在線交易平臺，數據規模是每日200億次的路徑規劃請求，因此其AI預測用戶目的地準確度超過90%。計越說，紅杉投資看重的，一是應用場景，一是有自己的數據。
《計劃》指中國將在若干重點領域形成優勢，戴文淵對此極有信心。“在AI領域，基本上是中美競爭的格局，中國在AI產業應用層面還有一定的領先。”戴文淵說，“這是由于人工智能的算法和計算能力都可以通過平臺實現，數據成為最大的門檻，巨大的用戶數據正是中國的優勢。中國是互聯網人口大國，中國互聯網的發展為我們研究AI準備了條件。”
應用機會多過美國
“中國過去歷史發展階段不一樣，可能給中國創業者帶來更多機會，中國的發展階段濃縮了，呈現跳躍式和并行發展。“計越說，在中國結合幾個階段（包括AI）為一體的創新公司多，而在美國，IT巨頭積累深厚，新興公司需要找縫隙切入，從這個角度看，中國創業機會更大。
遷移學習被認為是中國可能趕超美國的一個AI突破點。戴文淵曾創造了中國最大的機器遷移學習系統“鳳巢”，他在遷移學習領域單篇論文引用數世界第三，第四范式首席科學家楊強則是世界第一。
遷移學習指將知識應用到不同領域的能力，以解決目標領域數據不足的問題。由于解決了小數據應用AI的難題，中國的研究受到Google和Facebook的關注。
《計劃》提出人工智能和實體經濟的融合需進一步深化。戴文淵說，這需要企業的組織架構調整，將AI嵌入經營管理。戴文淵表示，傳統企業生產經營是由人工決策、機器執行；AI的意義正是在于機器決策、機器執行。想要成為未來智能企業，門檻也很高，包括機器學習算法，上億維的系統架構，更包括認知的層面。
“很多傳統企業會說自己有大數據，可以做AI了。其實未必，正確的大數據加正確的機器學習，產出是人工智能，錯誤的大數據加機器學習，產出的并不是。”戴文淵說，企業人工智能核心系統，將是繼交易核心系統、互聯網核心系統之后，AI時代企業的又一個核心。
《計劃》特別強調“支持人工智能企業與金融機構加強對接合作”。戴文淵對此評論，金融領域因為擁有足夠的數據和計算資源，讓其成為AI目前最理想的落地產業之一。
“機器已經在金融領域輔助人做大量商業分析與決策。”戴文淵說，“以我們與某銀行解決交易欺詐問題的合作為例，機器寫出的欺詐交易規則數達到25億條，資深業務專家寫出的規則數最多1000條。最終，機器在欺詐預判準確率較人提升了7倍。”
聯想集團董事長楊元慶也表示看好中國AI發展。“未來商業比拼一定是業務模式的比拼，而業務模式的智能化程度決定企業競爭力。“楊元慶說，”如果我國能更多強調數字經濟和智能化，那未來我國的企業會比別的國家領先一步。”
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