當(dāng)然，看到人工智能創(chuàng)業(yè)機(jī)遇的同時(shí)，我們也必須保持足夠清醒的頭腦。2016到2017年，人工智能的創(chuàng)業(yè)和投資明顯存在無(wú)序、失衡、過(guò)熱的情況。人們常常擔(dān)憂的泡沫現(xiàn)象的確存在。

看一看如星火燎原一般在美國(guó)、中國(guó)、以色列等地建立的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)吧，自動(dòng)駕駛這個(gè)行業(yè)確實(shí)巨大，但真的需要那么多早期創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)嗎？要做一個(gè)第4級(jí)或第5級(jí)的自動(dòng)駕駛，技術(shù)難度異常之大，非要投入巨資和最頂尖的研發(fā)人才不可。那么，這么多初創(chuàng)的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)里，究竟有幾個(gè)是可以在自動(dòng)駕駛普及的那一天幸存下來(lái)并成長(zhǎng)為行業(yè)巨人的呢？

家用機(jī)器人的概念就更別提了。那么多號(hào)稱開(kāi)始研發(fā)家用機(jī)器人的公司，如果是做亞馬遜Echo那樣的限定使用場(chǎng)景的智能家電還好說(shuō)，如果上來(lái)就要做語(yǔ)言交流、人形外觀的機(jī)器人，那幾乎一定會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)水平無(wú)法達(dá)到人類用戶預(yù)期而走向失敗。這道理很好理解，越是長(zhǎng)得像人的機(jī)器人，用戶就越是會(huì)用人的標(biāo)準(zhǔn)去衡量、評(píng)價(jià)它，希望越大，失望也就越大。

語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理方面的創(chuàng)業(yè)也有類似問(wèn)題。今天的語(yǔ)音識(shí)別雖然做得相當(dāng)不錯(cuò)，但機(jī)器的能力僅限于感知領(lǐng)域，只能完成聽(tīng)寫(xiě)這種以轉(zhuǎn)錄為主的任務(wù)。也就是說(shuō)，機(jī)器目前只能很有效地將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，但根本無(wú)法直接理解文字的含義。只有限定一個(gè)非常特定的領(lǐng)域，技術(shù)才能解決問(wèn)題，如果要求自然語(yǔ)言處理算法支持通用的人機(jī)對(duì)話，那就不切實(shí)際了。目前有許多從事智能客服、智能聊天機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)如果不善于界定問(wèn)題領(lǐng)域，就很容易將需求問(wèn)題變復(fù)雜，以至于人工智能技術(shù)也愛(ài)莫能助。

基于人臉識(shí)別技術(shù)的身份認(rèn)證、安防類應(yīng)用是中國(guó)人工智能創(chuàng)業(yè)的特色領(lǐng)域，并已經(jīng)產(chǎn)生了至少四家獨(dú)角獸或接近獨(dú)角獸規(guī)模的創(chuàng)業(yè)公司。但這個(gè)領(lǐng)域的市場(chǎng)空間絕對(duì)不會(huì)像自動(dòng)駕駛那么寬廣，目前二三十家公司都要削尖腦袋擠進(jìn)人臉識(shí)別市場(chǎng)的情況顯然是過(guò)熱了。

基于人工智能的輔助醫(yī)療診斷剛剛起步，就出現(xiàn)了一大批瞄準(zhǔn)這一方向的創(chuàng)業(yè)公司。但只要是熟悉醫(yī)療行業(yè)的人都很清楚，在這個(gè)行業(yè)里，要得到閉環(huán)的、有標(biāo)注的、數(shù)據(jù)量足以發(fā)揮深度學(xué)習(xí)效能的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，其難度遠(yuǎn)超普通人的想象。沒(méi)有符合要求的醫(yī)療數(shù)據(jù)，人工智能又該從何談起？所以，在智能醫(yī)療領(lǐng)域，今后可以成功的初創(chuàng)公司，一定是那些既懂人工智能算法，又特別了解醫(yī)療行業(yè)，可以收集到高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)的公司。

概括來(lái)說(shuō)，目前的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨六大挑戰(zhàn)：

一、前沿科研與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐尚未緊密銜接：除少數(shù)垂直領(lǐng)域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，已催生出營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、智能投顧、安防等人工智能技術(shù)可直接落地的應(yīng)用場(chǎng)景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小距離。面向普通消費(fèi)者的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能技術(shù)之間的結(jié)合尚處在探索階段。科學(xué)家和研究者所習(xí)慣的學(xué)術(shù)語(yǔ)境，與創(chuàng)業(yè)者和工程師所習(xí)慣的產(chǎn)品語(yǔ)境之間還無(wú)法快速銜接。

二、人才缺口巨大，人才結(jié)構(gòu)失衡：據(jù)LinkedIn 統(tǒng)計(jì)，全球目前擁有約 25 萬(wàn)名人工智能專業(yè)人才，其中美國(guó)約占三分之一。這一數(shù)量級(jí)的人才儲(chǔ)備遠(yuǎn)無(wú)法滿足未來(lái)幾年中人工智能在垂直領(lǐng)域及消費(fèi)者市場(chǎng)快速、穩(wěn)健增長(zhǎng)的宏觀需求。人才供需矛盾顯著，高級(jí)算法工程師、研究員和科學(xué)家的身價(jià)持續(xù)走高。人才結(jié)構(gòu)方面，高端人才、中堅(jiān)力量和基礎(chǔ)人才間的數(shù)量比例遠(yuǎn)未達(dá)到最優(yōu)。(責(zé)任編輯：方向)