人工智能快速進入大眾視野，源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰勝世界冠軍李世石。人機圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規模千億級的人工智能產業市場。BBC預測，2020年全球人工智能市場規模將達1190億元人民幣。

　　目前看，這一數據遠比不上2015年中國移動互聯網的產業規模。但人工智能的意義不僅于此，人工智能技術的發展，還將帶動云服務、大數據分析、移動互聯網和物聯網產業的升級迭代。它甚至將超越移動互聯網，全面改變人類的生活和工作方式。

　　離人工智能最近的IT互聯網公司敏銳嗅到了這一機遇。從2011年開始，包括深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現飛躍，包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內的國內外企業都開始深度布局人工智能，試圖把握風口，成為下一個產業變革的巨擘。

　　和每一個新興產業爆發初期相似，這一輪風潮還將一大批創新新貴，尤其中國的投資和創業環境已經相對成熟，風潮已經開始興起。

　　市場調研機構CBInsights的統計數據顯示，2014年風險資本對人工智能的投資增長302%，達到3.09億美元。

　　中國人工智能領域已有近百家創業公司，65家獲得投資，共計29.1億元人民幣，其中曠視科技、優必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨角獸榜單。

　　但人工智能和其他互聯網創業不同，技術門檻和資金門檻都相對較高。很多初創公司只是打上了人工智能的標簽。

　　人工智能的產業結構可以分為三層：應用層、技術層和基礎層。應用層聚焦在人工智能和各行業各領域的結合；技術層是算法、模型和技術開發；基礎層則是計算能力和數據資源。

　　國內人工智能的典型代表公司BAT擅長第一層。BAT手中，天然握有全球最大的數據資源。但在第二層和第三層嚴重斷層。中國在人工智能領域的科研水平停留在工程數學、物理算法等工程科學的創新層面，基礎理論研究領域的人才和資源很少。

　　國內創業公司的情況是，應用層百花齊放，技術層開始發力，基礎層幾乎缺失。

　　它們大部分是用國際開源的平臺，用數據訓練模型，有的甚至照搬國際模型，這其實潛含危險，最大的風險是產品嚴重同質化，尤其在人臉識別、語音識別等成熟領域，這些公司的產品沒有突破性創新，根本沒有繼續走下去或被收購的價值。

    騰訊副總裁姚星常常為投資人鑒定真偽人工智能公司。他說，辨識偽人工智能公司有兩個關鍵點：一是這家公司所采用的技術是否是最新、最前沿的技術，如果不是，則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。

　　其二，這家公司的技術和業務是否具備可擴展性？若否，則是采用部分機器學習算法或淺層人工智能技術的商業公司，而非真正的人工智能公司。

　　iPIN是一家擁有文本認知智能技術的公司，從去年開始，iPIN收到了不少投資機構的投資意向，該公司創始人兼CEO楊洋表示，到目前為止，他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術水平的投資機構。

　　“這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調侃說。

　　危險在于，就算是一些初創時期確實手握人工智能獨特技術和商業模式的公司，也在資本的脅迫下慢慢走形。

　　在資本的壓力之下，一些人工智能創業公司開始過早商業化，研發投入逐步降低，人員結構也發生變化，銷售開始主導公司，最終技術公司變成營銷公司，失去了被并購的價值。

　　投資人工智能公司，需要專業技術知識和長線投資眼光。

　　根據Gartner的“智能機器炒作周期圖”，由人工智能驅動的應用中，語音識別產業化最高，自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點，智能機器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內能廣泛普及的顛覆性技術。而神經形態硬件(如神經元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術，但該技術可能還沒研發成熟就被淘汰了。

　　需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機科學、生物學、社會學、哲學、材料學、工程學等多個學科，中國高校基礎學科的研究能力無法被充分利用，體制內缺乏一套產學研流暢對接的機制。這導致中國高校在這次產業變革中嚴重缺位。從美國的經驗來看，正是其從法律、機制上保證了產學研的平滑轉換，才令美國在這一輪的人工智能研究中占據上風。

　　一些樂觀的投資人認為，技術發展本身就是驅逐泡沫的手段，“不用很長，一年或一年半的時間，很多真實情況就會暴露出來，泡沫也將逐漸散去”。