“不少創(chuàng)業(yè)者對人工智能可能有誤解。”一位人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者對我說，“他們總認為搞個無人駕駛、AI芯片才叫人工智能?！逼鋵嵅灰籄I嚇到，人工智能真正已經(jīng)產(chǎn)生效力的，可能是一些潤物細無聲的小事。

  比如，廣西科技大學的一群學生，通過深度學習開源平臺的模型算法造出一臺噴油嘴閥座的智能檢測裝置，改善人工檢測的種種弊端，這個看上去很小的改變能夠節(jié)省70萬的人工成本。

  再如，過去林業(yè)專家們要花大量時間在全國各地林場進行周期性巡查，但現(xiàn)在通過AI的不間斷監(jiān)測和預報，坐在辦公室里就能掌握最新的病蟲害情況。

  這樣的例子還有不少。借助人工智能，太陽能組件生產(chǎn)企業(yè)天合光能的電池片A品率提升了7%；中策橡膠將混煉膠合格率提升了5%……

  這些人工智能應用，每一個聽上去既不炫酷也不驚艷，但相比還需要很長期大規(guī)模投入研發(fā)的自動駕駛、智能芯片而言，人工智能已經(jīng)開始真切地改變不少產(chǎn)業(yè)的制造端、供應端，產(chǎn)生實實在在的價值。

  而人工智能的另一面，則是伴隨著AI進入了超級狂熱的投資，泡沫化也越發(fā)嚴重。

  泡沫的體現(xiàn)首先在概念炒作層面?？萍嫉娘L口一波又一波，幾乎每個概念火起來后很快就被玩兒壞。O2O概念火了，大家一擁而上燒錢補貼，最后又淪為了巨頭的游戲；“共享經(jīng)濟”概念火了，共享雨傘和共享充電寶火速爭相涌現(xiàn)又快速倒了下去；“新零售”概念火了，無人貨架突然爆發(fā)，但最后一地雞毛；現(xiàn)在又輪到了人工智能、區(qū)塊鏈。

  很多不可持續(xù)的事情就這么發(fā)生了。好像只要挖來幾個谷歌、Facebook的硅谷人才或是斯坦福、清華名校高才生，就能包裝出一個人工智能創(chuàng)業(yè)公司的概念；而不管什么公司都必須打上AI的標簽才好意思見人。

  李開復就曾吐槽：“最近我見了一個做內(nèi)衣的，也說自己是人工智能的企業(yè)，這是非常不正常的現(xiàn)象?！?/P>

  接下來是大量資本的涌入。每家投資公司都要有一條AI賽道，有好公司削尖腦袋怎么也得擠一點進去；一群投機創(chuàng)業(yè)者的toVC模式涌現(xiàn)出來，甚至一個頂級的AI的科學家，拿10個VC的錢，每家一兩千萬，無領(lǐng)頭狀態(tài)，就搞定一輪上億的投資……

  一個典型的例子是AI芯片。去年下半年到今年，AI芯片遍地開花。但最近FPGA廠商賽靈思總裁VictorPeng就站出來潑冷水，很多初創(chuàng)企業(yè)沒有資金去開發(fā)和量產(chǎn)AI芯片，因為研發(fā)成本巨大，它們應當專注于創(chuàng)新算法和架構(gòu)，而非設計芯片，“有幾家初創(chuàng)企業(yè)是因為做ASIC（專用定制芯片）取得成功的？”

  IDG資本全球董事長熊曉鴿最近也提到這個現(xiàn)象，“中國目前的AI項目重復投資太多，很多項目基本上大同小異，美國投的錢沒有那么多，但更有原創(chuàng)性?！?/P>

  扎堆背后，AI想要實現(xiàn)盈利卻不簡單。一份《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示，2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司獲得的累計融資超過500億元，但2017年中國AI商業(yè)落地100強創(chuàng)業(yè)公司累計產(chǎn)生的收入?yún)s不足100億元，90%以上的AI企業(yè)虧損。

  一位AI從業(yè)者對筆者調(diào)侃:如今一家做人工智能標注的公司可能比一家人工智能公司更賺錢。

  要喝到啤酒,先要喝掉泡沫。行業(yè)的優(yōu)勝劣汰已經(jīng)開始。從IT桔子數(shù)據(jù)來看，過去一年人工智能投資金額呈現(xiàn)階梯式增長，投資數(shù)量卻有所回落，且C輪及之后的投資金額超過總金額的65%，這意味著頭部人工智能企業(yè)拿走了絕大份額投資，大量缺乏核心技術(shù)的AI創(chuàng)業(yè)公司進入淘汰賽。

  不久前李開復就曾對筆者說，過去三四個月里AI創(chuàng)業(yè)公司估值已經(jīng)下滑20%~30%，再下降20%~30%會是合理的狀態(tài)。

  而另一個令人擔憂的現(xiàn)象是：已被“風口論”錘煉得越發(fā)輕車熟路的創(chuàng)業(yè)公司默默離開了AI賽道，搖身一變進入了區(qū)塊鏈、小程序等新的領(lǐng)域。