“每天被人工智能的新聞刷屏，很容易讓人覺得人類對自己的命運失去了控制。關于’機器人大軍’的來臨和失業人員變為’無用階級’的預言，不時在我們腦海里縈繞，讓我們感受到了人類在面對’全能’科技時強烈的無力感。”這是李開復在2018年出版的《AI未來》一書中的描繪，也是目前我們對于人工智能的心里真實寫照。人類對于人工智能應該是愛恨交織，一方面是擁抱，但另一方面也會對于不確定未來的恐懼。
從2016年開始的這一波人工智能被稱為第三次人工智能浪潮。經過了2017年的資本泡沫等非理性發展，人工智能在2018年迎來了落地、商業化探索之路，最重要的是其已經開始實實在在地滲透到普通大眾的生活中。這一年，刷臉支付、刷臉參會、語音控制電器、“即拿即走”的無人零售店等等鮮活的場景已經是喜聞樂見，人工智能不是花拳繡腿。
從“DEMO”變成了用戶手中實實在在的產品，從資本泡沫到資本理性回歸，2018年的人工智能市場有哪些故事值得回味?
優質公司拿錢拿到手軟
2017年的熱錢來得太猛烈，資本泡沫隨之而來。喧囂了一年以后的資本市場開始冷靜下來，在2017年年末，很多人都在憂慮2018年，人工智能企業是否很難拿到錢?尚無盈利的企業嗷嗷待哺地等著資本輸血，沒有資金注入，他們如何生存?
帶著這些問題回首2018 ，卻發現人工智能的投融資熱度依舊不減。2018年上半年，人工智能領域的全球融資規模達到435億美元，中國的規模達到317億美元，占了全球的四分之三以上。不過，2018年和2017年一樣熱錢環伺，貼上人工智能標簽就可輕易拿到手錢，而是資本都集中在優質公司手里。
人工智能領域已經跑出來商湯科技、曠視科技、寒武紀、依圖科技等優質公司，他們是資本的寵兒。2018年4月，商湯科技完成 6 億美元 C 輪融資，再次創下全球人工智能領域融資記錄。此次融資由阿里巴巴集團領投，新加坡主權基金淡馬錫、蘇寧等投資機構和戰略伙伴跟投。而9月，其又馬不停蹄地獲得來自軟銀中國的10億美元戰略投資。此外，6月，依圖科技宣布完成2億美元C+輪融資，投資方包括工銀國際、浦銀國際。同月，寒武紀宣布完成數億美元的B輪融資。7月，曠視科技獲投阿里巴巴，博裕資本的6億美元D輪融資。
資本的持續追捧讓這些優質公司成為實力非常強的獨角獸，人工智能領域的格局漸漸形成。而2018年對于一些新興的早期初創公司來說，卻是舉步維艱。因為，如果沒有較為成熟的產品落地，或者是與細分領域的巨頭競爭對手有明顯差異化的，很難讓資本信服。
自動駕駛在“血淚中”成長
今年，3 月 18 日的 Uber 自動駕駛汽車發生了全球首例無人車撞死行人的事故，此消息轟動一時。自動駕駛一直以來是非常熱門的話題。從事故率和體驗程度上來看，自動駕駛無疑是人力的解放。但是真正要實現L4以上的級別，依舊有很多挑戰。所以，其實在實際或者產品層面來講，一般如谷歌、Uber等大的企業才會潛心投入研發L4以上的自動駕駛，而很多創業公司則是以L2、L3切入一些場景。
谷歌和Uber的自動駕駛發展一直牽動人心，很多人翹首以待自動駕駛的突破，希望可以實現電影里的酷炫場景。但同時，我們都對自動駕駛的安全問題有一些不信任，畢竟實際上路所遇到的情況復雜得多。而Uber撞人的事件讓很多人意識到一個事實：自動駕駛技術還遠未成熟。據《連線》報道，美國參議員理查德·布盧門撒爾在一份聲明中表示，“這一悲慘事件清楚表明，關于讓乘客，行人和司機分享美國道路的真正安全之前，自動駕駛汽車技術還有很長的路要走……我們急于創新，但我們也不能忘記基本安全。”
這起事件為眾多自動駕駛探索者敲響了警鐘，自動駕駛相關企業再次強調認識了安全問題。在2018年12月，Uber 終于恢復了自動駕駛汽車公路測試。同月，谷歌旗下自動駕駛公司Waymo正式在美國推出付費無人出租車服務——Waymo One，在全球開啟自動駕駛技術的商業化進程。
芯片熱增加了研發型企業占比
目前，我國人工智能領域的企業有很大的分布特點是：應用型企業多，研發型企業少。但是2018年，作為上游產業的人工智能芯片卻迎來一陣熱潮。人工智能芯片是具備可重構計算和深度學習的軟件定義芯片。當企業不再滿足于單純提供方案，想在產品上避免同質化，如果自己有人工智能芯片技術，則會有很大的優勢。“一味做算法的模式，在商業上總是有制約。如果從芯片做起，連同算法，可以提供整體解決方案。”騰訊科技對人工智能芯片重要性這樣解釋。
目前，人工智能芯片的玩家包括英特爾、英偉達、高通、博通、IBM、ARM等。而國內的該領域的實力代表則是華為、寒武紀科技、深鑒科技等。此外，值得一提的是，今年除了阿里、百度相繼入局人工智能芯片，許多專注于整體解決方案的企業也加入這個賽道競爭，如商湯科技、云知聲、地平線機器人等。商湯科技的C輪融資用途被相關人士，分析出將用于芯片的自主研發。云知聲推出了全球首款面向物聯網的AI芯片UniOne，同時推出的還有圍繞該芯片推出的AI物聯網解決方案—雨燕。而且，Rokid也發布了語音人工智能芯片，其來勢洶洶，稱已經量產。
芯片的研發屬于底層創新的屬性，投入大，產出風險高，而中國很多企業偏流量型。所以，我國的底層創新氛圍不濃厚。不過，這次人工智能芯片熱到是讓更多的企業感受到了掌握底層創新帶來的更多商業可能性。
大咖的“離開”
9月11日，谷歌云AI部門負責人李飛飛宣布即將離職，回到斯坦福大學任教。李飛飛于 2009 年在斯坦福大學擔任助理教授，并在 2012 年被升等為終身職副教授。她于 2016 年 11 月加入 Google，擔任 Google 云計算集團旗下新成立的機器學習部門負責人。2017 年 12 月，Google 成立中國 AI 中心，由李飛飛和李佳負責領導。對于此次離職，Google 發言人稱，她一直計劃返回斯坦福。此消息出來的時候曾經引發了大范圍的討論。
此外，在2018年年末，機器學習和大數據領域科學家張潼卸任騰訊AI Lab(人工智能實驗室)主任一職。據澎湃新聞的報道稱：“關于張潼的下一站，有說法是他會去香港科技大學做研究。”2017年3月23日，騰訊宣布，任命人工智能頂尖科學家張潼博士擔任騰訊AI Lab主任。
人工智能大咖離開企業回歸學術界，讓人不舍。在人工智能與商業結合的道路上，他們算是早期引領者，其實他們為實驗室與實際應用搭一座橋梁。然而，在人工智能高速發展的2018年，他們卻轉身離開商業市場。這也許是，這些人工智能前沿專家已經在想更前沿的人工智能的發展。
例如李飛飛就曾說：“人工智能科學還很稚嫩，作為一名科學家，我感受到自己的卑微。這門科學誕生只有60年。一些經典科學存在已久，比如物理、化學、生物學，這些科學每天都在進步，讓人類生活變得更好，與它們相比，人工智能還要走漫長的路才能認清自己。”
現在，人工智能與復雜生活的融合依然是一個探索中的話題。一方面，已有的機器視覺、深度學習、語音交互等技術在與場景深度結合的可能性方面，依舊需要更多的嘗試。另一方面，很多人依舊大膽地實踐想讓機器擁有情感，成為更智慧的人工智能。而這些愿景無論是從技術上還是倫理上都需要再做討論。人工智能和人類生活的最好狀態是什么?對于這個問題，我們依舊在解題路上。
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