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當(dāng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的紅利時(shí)代接近尾聲，人工智能取代安卓開始成為下一個(gè)產(chǎn)業(yè)風(fēng)口。

正如硬幣總有正反兩面，這是個(gè)好事，不太好的事也隨時(shí)而來。

根據(jù)Garnter的預(yù)測(cè)，2018年超過300萬人要向機(jī)器人老板匯報(bào)工作。未來會(huì)有很多機(jī)械工作可能會(huì)被機(jī)器替代，甚至是更加復(fù)雜的勞動(dòng)，包括CEO工作的20%都有可能由機(jī)器代勞。

但我們需要擔(dān)心的遠(yuǎn)不止這些。

（一）野蠻生長(zhǎng)背后，人工智能需要實(shí)干家和連接者

如今人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)正在逐漸升溫，其激烈程度并不亞于曾經(jīng)的“百團(tuán)大戰(zhàn)”和O2O燒錢補(bǔ)貼戰(zhàn)，多數(shù)人是想早期進(jìn)入以獲得行業(yè)紅利，也有些人僅僅是為了薅羊毛。

1、亂象叢生的人工智能，有人正在薅羊毛

按照極客幫基金創(chuàng)始合伙人蔣濤的說法：“現(xiàn)在去xxx創(chuàng)業(yè)大街向天上扔一沓美金，砸到10個(gè)路人，有9個(gè)都自稱投資人，其中8個(gè)投人工智能。”這些人滿嘴的Artificial Intelligence、摩爾定律、大數(shù)據(jù)、新算法、認(rèn)知技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機(jī)器人技術(shù)、語音識(shí)別……要是不懂點(diǎn)Deep Learning基本原理，沒看過雷·庫(kù)茲韋爾的《奇點(diǎn)臨近》都不好意思和別人打招呼。就連在在全球消費(fèi)類電子展上，71%的展品、展位也都是跟機(jī)器人和人工智能有關(guān)。

但這樣的繁榮景象并不能掩蓋那些濫竽充數(shù)的“羊毛黨”。

舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子和數(shù)據(jù)。

大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者并未能接觸到一些核心算法，而只能玩弄概念。以圖像識(shí)別為例，只有個(gè)別巨頭才能把識(shí)別準(zhǔn)確率做到99%以上，很多創(chuàng)業(yè)公司只停留在80%左右的水平，但這些創(chuàng)業(yè)公司仍然舉著掌握核心科技的旗幟招搖過市。

和AI高度相關(guān)的數(shù)據(jù)公司，為獲得更高估值和融資，無不說自己有多AI，但正如網(wǎng)絡(luò)上已曝光的，“目前市場(chǎng)上有很多所謂的大數(shù)據(jù)公司，都是通過倒賣數(shù)據(jù)賺取差價(jià)的公司，而這些公司的數(shù)據(jù)來源，很多來自數(shù)據(jù)黑市。”“一些數(shù)據(jù)販子由于沒有任何加工能力，通過一些關(guān)系，掌握某類數(shù)據(jù)源，在不做任何加工的情況下，直接賣裸數(shù)據(jù)，賺取差價(jià)。”這對(duì)發(fā)展人工智能最直接的影響是“如果底層的數(shù)據(jù)都是虛假、不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，再好、再先進(jìn)的分析模型也不可能解析出正確的結(jié)果。”可他們卻賺得盆滿缽滿。

即便是講證據(jù)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，也充斥著《人工智能PK最強(qiáng)醫(yī)腦系列大賽》、《首屆人機(jī)讀片競(jìng)技大賽召開》、《AI-醫(yī)師讀片競(jìng)賽》、《XXX達(dá)到/超過人類醫(yī)生的水平》等各種人機(jī)大賽，但這樣的活動(dòng)一共才十幾個(gè)甚至幾個(gè)醫(yī)生參與，幾百?gòu)埳踔翈资畯堘t(yī)學(xué)影像，且不論權(quán)威性、科學(xué)性有多強(qiáng)，這些人對(duì)此樂此不疲除了湊熱鬧，恐怕還有更多的直接利益訴求。

事實(shí)上，即便是巨頭，他們的AI能力也只是在初級(jí)階段，比如谷歌投資了一套使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的系統(tǒng)，用來識(shí)別網(wǎng)上的不良言論。這套系統(tǒng)名叫“洞察”（Perspective），使用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法。然而人們發(fā)現(xiàn)，手誤錯(cuò)別字都能騙過它。更別提多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司手里所謂的核心科技，用一個(gè)行業(yè)人士說“這就是在講故事”。

2、巨頭和媒體才是AI發(fā)展需要的左右腳

就是在這樣的草莽時(shí)代，大家都在呼喚有人能站出來，而巨頭和媒體被寄予厚望。

我們先說實(shí)干家：巨頭。

從百度發(fā)布2016年財(cái)報(bào)看，光人工智能研發(fā)就砸了100億，而科大訊飛的研發(fā)投入也接近25%。要知道從事人工智能研究，首先需要有獨(dú)一無二真正的源頭技術(shù)創(chuàng)新，要有一批頂尖科學(xué)家，這不是一般的創(chuàng)業(yè)者能有的。再者人工智能要有海量的、不斷迭代的數(shù)據(jù)使得你可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。所以無論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，谷歌、facebook、蘋果、微軟、IBM、百度、阿里等這些巨頭才是最有機(jī)會(huì)做大做強(qiáng)的。

從目前的市場(chǎng)來看，這些巨頭分布在這些領(lǐng)域：

計(jì)算處理及信息儲(chǔ)存的芯片巨頭，如英特爾、NVIDIA等。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中的原始數(shù)據(jù)獲取方，包括運(yùn)營(yíng)商、BAT、微軟、谷歌等，它們掌握著機(jī)器學(xué)習(xí)必須的數(shù)據(jù)資源，決定了人工智能發(fā)展的廣度。

人工智能技術(shù)的研發(fā)集團(tuán)，如今自動(dòng)駕駛、深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別以及圖像識(shí)別等領(lǐng)域都有著各自取得領(lǐng)先公司和團(tuán)隊(duì)。諸如谷歌自動(dòng)駕駛、IBM Waston、百度自動(dòng)駕駛及語音識(shí)別。

再說作為連接者的媒體。

也正是在這個(gè)魚龍混雜的階段，作為監(jiān)督提醒者、傳播者、也是連接者、參與者，媒體既有這個(gè)能力，也有率先入場(chǎng)的必要。

這一方面是AI威脅論四起，媒體人一度被說成將被AI替代的對(duì)象。（也的確，騰訊、今日頭條、新華社等已經(jīng)開始運(yùn)用寫作機(jī)器人成稿。）

另一方面，在這個(gè)快速成長(zhǎng)的領(lǐng)域，那些引導(dǎo)、探索方向的專業(yè)媒體，一直是從業(yè)者迫切的呼喚。

按照烏鎮(zhèn)智庫(kù)的數(shù)據(jù)顯示，近五年新興人工智能企業(yè)新增超過1000家。但實(shí)際上除了外包，很少有掌握核心技術(shù)的工作真正找到了盈利方向，尤其是為人矚目的無人車等領(lǐng)域，距離成型的模式還比較遙遠(yuǎn)，AI本身其實(shí)只是處于方興未艾的階段，多數(shù)從業(yè)者需要一個(gè)推手，引導(dǎo)、提醒他們正確的往前走。

這個(gè)過程中，媒體扮演著連接者的角色，分享報(bào)道全球最前沿的行業(yè)成果，幫助企業(yè)對(duì)接最合適的資源，以帶動(dòng)整個(gè)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

這里既有海外的垂直媒體，如側(cè)重計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的人工智能媒體 The Visionary，采用郵件新聞列表的AI weekly，以及Inside AI等；也有國(guó)內(nèi)的人工智能門戶，如人工智能實(shí)驗(yàn)室(AiLab)；既有側(cè)重AI報(bào)道的“老行家”，如36kr、雷鋒網(wǎng)、鈦媒體等，也有專注于AI的新晉者，如機(jī)器之心，新智元等，最近財(cái)視傳媒也孵化了專注人工智能領(lǐng)域的商業(yè)媒體未來圖靈；網(wǎng)易、搜狐等老牌媒體也弄起了專門的AI欄目。

作為媒體，它們起著引領(lǐng)和探路的作用，所以必不可少的是專業(yè)性、廣泛聯(lián)結(jié)的資源，據(jù)說，未來圖靈雖剛發(fā)聲，劉強(qiáng)東、馬云、于揚(yáng)、曾良等人都已為它點(diǎn)贊，中國(guó)傳媒大學(xué)教授沈浩、前百度研究院資深科學(xué)家 吳海山、 地平線機(jī)器人創(chuàng)始人余凱等也是其專家顧問。

（二）這波AI紅利，誰會(huì)成為第一批受益者？

潤(rùn)米咨詢創(chuàng)始人劉潤(rùn)在總結(jié)趨勢(shì)紅利時(shí)，提到四大紅利：流量紅利、社交紅利、創(chuàng)新紅利、全腦紅利，分別對(duì)應(yīng)的是渠道、營(yíng)銷、產(chǎn)品和組織領(lǐng)域的創(chuàng)新。越早抓準(zhǔn)紅利的企業(yè)和個(gè)人，越容易在變革中獲得跨越式成功。響鈴認(rèn)為，這波AI紅利，流量紅利和創(chuàng)新紅利會(huì)最先釋放出來。

1、流量紅利享受者：堅(jiān)持做長(zhǎng)板，建立核心能力，做連接者

這最直接的受益者是客戶群為2c的企業(yè)或媒體，類似于上一波內(nèi)容創(chuàng)業(yè)浪潮下的咪蒙、段爺?shù)?a href="http://m.xjipo.cn" target="_blank">自媒體，他們通過內(nèi)容輸出快速獲得流量和用戶，并做轉(zhuǎn)化。

但在AI領(lǐng)域，作為媒體，光有內(nèi)容優(yōu)勢(shì)還不夠。人工智能還至少要求媒體在扮演好觀察者角色的同時(shí)，既要能零距離貼近成長(zhǎng)中的AI企業(yè)，又要有專業(yè)深度的媒體能力還需要總攬全局、把握方向的未來視角。

以未來圖靈為例，“深度內(nèi)容、原創(chuàng)視頻、AI指數(shù)”是其“三駕馬車”。他們不僅有深度原創(chuàng)內(nèi)容，還擁有專業(yè)采編團(tuán)隊(duì)，擁有財(cái)視傳媒等賬號(hào)矩陣，呈現(xiàn)出先天的媒體屬性；也具有原創(chuàng)視頻優(yōu)勢(shì)，有專業(yè)視頻制作團(tuán)隊(duì)（大V開8、夢(mèng)想三分鐘、超級(jí)脫口等欄目主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)），其《AI百人》為未來圖靈首檔訪談欄目，以人機(jī)對(duì)話的形式，邀請(qǐng)頂級(jí)AI行業(yè)領(lǐng)軍者，呈現(xiàn)獨(dú)家觀點(diǎn)。更重要的是擁有扎實(shí)的行業(yè)資源，除了擁有沈浩、余凱、于揚(yáng)等大咖顧問團(tuán)，開設(shè)AI專家獨(dú)家專欄，還基于行業(yè)資源和內(nèi)容優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了AI領(lǐng)袖圈層。劉強(qiáng)東等大佬肯為其點(diǎn)贊看中的恐怕也是他們?cè)谶@三個(gè)方向上的作用。

而另一家關(guān)注人工智能的科技媒體機(jī)器之心也是如此，除了提供專業(yè)的、客觀嚴(yán)肅的高質(zhì)量學(xué)術(shù)及產(chǎn)業(yè)內(nèi)容外，他們還有長(zhǎng)期榜單類內(nèi)容產(chǎn)品“AI00”，旨在選拔和跟蹤全球最具影響力TOP100家人工智能公司。目前，“AI00”已成為國(guó)內(nèi)最具影響力、最權(quán)威的榜單。此外還有精品視頻訪談欄目“AI Talk”，機(jī)器之心曾對(duì)鄧力、吳恩達(dá)等人工智能專家做過深度專訪。而其“北美七大城市人工智能系列活動(dòng)”“CVPR 2016 華人學(xué)者聚會(huì)”“Interface”“BOT 數(shù)據(jù)應(yīng)用競(jìng)賽”（協(xié)辦）等線下活動(dòng)也在行業(yè)中深有影響力。

總體來看，這些媒體，只有堅(jiān)持做長(zhǎng)板，建立起核心能力，擔(dān)當(dāng)好連接者，才有可能深入到科技與產(chǎn)業(yè)的核心，成為連接人工智能科技產(chǎn)業(yè)界與世界前沿的橋梁。

2、創(chuàng)新紅利享受者：避免一些坑，抓住一些行業(yè)機(jī)會(huì)

創(chuàng)新紅利主要落腳到產(chǎn)品上，也就是企業(yè)。麥肯錫提出了一套產(chǎn)品創(chuàng)新的分類方法，主要包括：基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新、工程技術(shù)創(chuàng)新、用戶中心型創(chuàng)新（從功能到體驗(yàn)，從體驗(yàn)到個(gè)性）、流程效率創(chuàng)新。在AI領(lǐng)域，基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新和工程技術(shù)創(chuàng)新尤為突出。

比如，支付前端的核心是身份識(shí)別，每次識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步，都會(huì)倒逼整個(gè)支付體系的革新。線下時(shí)代，身份識(shí)別的方式是卡片和簽字；PC時(shí)代，是用戶名和密碼；移動(dòng)時(shí)代，是二維碼或NFC；AI時(shí)代，是生物識(shí)別。阿里巴巴的刷臉支付只是個(gè)開始。在這些真正的基礎(chǔ)技術(shù)、工程技術(shù)革新面前，用戶體驗(yàn)創(chuàng)新也被遷移到全新的技術(shù)平臺(tái)上。

但創(chuàng)新紅利要求企業(yè)借助商業(yè)化積累資金進(jìn)行更深層次的研發(fā)，而不是將人工智能作為噱頭來蹭風(fēng)口。這就需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者識(shí)別一些坑，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢陨罡念I(lǐng)域有很多，卻又并非所有的領(lǐng)域都適用人工智能。比較常見的坑有兩個(gè)：

一是完全不顧用戶體驗(yàn)，只是為了人工智能而人工智能，AI只是他們炫技的工具，諸如人臉識(shí)別登陸、虹膜識(shí)別支付等，現(xiàn)在真正需要應(yīng)用從場(chǎng)景還很少，多數(shù)人也不會(huì)用，卻要為這些概念埋單。

二是對(duì)人工智能寄予不符合現(xiàn)狀的要求，比如在微軟的小冰、蘋果的Siri等一炮而紅后，一些創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出聊天機(jī)器人，并炒作成所謂的“情感伴侶”。可結(jié)果是雞肋，飽受詬病。

其次要抓取一些機(jī)會(huì)。

調(diào)查結(jié)果顯示，盈利良好或前景樂觀的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目有著三個(gè)共同點(diǎn)：

應(yīng)用于封閉可控的場(chǎng)景；

輔助人類完成重復(fù)性的具體工作；

可實(shí)現(xiàn)的切入點(diǎn)。

或許只有滿足這些條件，創(chuàng)業(yè)者才真正迎來了賺錢的紅利期，幸運(yùn)的是這些領(lǐng)域并不稀缺。比如客服場(chǎng)景中有大量的重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)下問題，如產(chǎn)品價(jià)格、支持退貨嗎、是否發(fā)貨等問題，在這些問題上消耗太多的人力，對(duì)企業(yè)來說無疑是一種資源浪費(fèi)。目前阿里、京東等已經(jīng)將人工智能引入客服系統(tǒng)，也出現(xiàn)了網(wǎng)易七魚、Udesk等第三方智能客服云服務(wù)，前景比較樂觀，尤其是在很多具有數(shù)據(jù)門檻的垂直行業(yè)。

李開復(fù)則認(rèn)為金融、無人駕駛和醫(yī)療這三個(gè)領(lǐng)域人工智能大有可為。

吳軍博士在《智能時(shí)代》提到，在智能革命中，前2%的人掌握世界，其余98%都被淘汰。我們需要看到人工智能的發(fā)展尚處于初級(jí)階段，創(chuàng)業(yè)者很難在理想和情懷的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滾雪球般的不斷成長(zhǎng)。風(fēng)口總會(huì)過去，概念總會(huì)失效，在這個(gè)過程中，不要忽視媒體的價(jià)值，也不要只盯著巨頭在做什么，找到最合適自己的方式快速盈利，才是推動(dòng)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步最現(xiàn)實(shí)的做法。

【來源：金評(píng)媒】