今年人工智慧領域的發展迎來新一波高潮，猶如枝繁葉茂的大樹滲透到各行業的藍天之中，躍躍欲試服務於眾多領域。有人歡呼，人工智慧商業應用元年已經到來。
2023年，人工智慧領域的另一趨勢是大額融資頻發。
清華大學近日發布的《中國人工智慧發展報告2018》顯示，自2023年以來，全球和中國人工智慧行業投融資規模都呈**趨勢。2023年全球人工智慧投融資總規模達395億美元，融資事件1208筆，其中中國的投融資總額達到277.1億美元，融資事件369筆。中國人工智慧企業融資總額佔全球融資總額的70%，融資筆數達31%。
在業界看來，投融資的熱情不減，主要是看中人工智慧與各行業結合的廣闊前景。
然而，有業內人士近日指出，目前國內跟人工智慧有關的公司大概有四千多家，但是能夠得到投資人青睞或關注，並且願意投資的，大概不到三分之一。如果沒有後續資金投入，很多初創企業有可能難以生存下去。由於人工智慧產生收益的時間存在不確定性，巨大繁榮的背後存在隱憂。
那麼，什麼才是人工智慧企業的核心競爭力?對於初創企業來說，如何才能站穩腳跟而不被市場淘汰?直面隱憂，中國人工智慧企業的機會何在?
隱憂一：發展結構「頭重腳輕」
重點突破基礎領域，建立自己的生態體系
早在2023年，谷歌開放其內部使用的機器學習軟體tensorflow源**，臉書、亞馬遜和微軟也紛紛發布其工程師用於機器學習的開源軟體。似乎人工智慧進入了「免費原材料」時代，人人都可以順手取材。但是，「國外的開源布局對於我國人工智慧行業發展而言，埋藏著巨大隱患。」遠望智庫人工智慧事業部部長、圖靈機械人首席戰略官譚茗洲指出。
譚茗洲認為，若我國企業今後過度依賴目前的人工智慧開源平台，採用大量現成的源**，彷彿在起跑線上喪失優勢，創新及工藝再精深，也是在人家的體系中做零部件的更新改造。「如同溫水煮青蛙，今後可能會給行業帶來很大影響。這將是最大的隱憂。」他說。
賽迪研究院公布的《2018中國人工智慧產業展望》提出，由於我國人工智慧產業重應用技術、輕基礎理論，底層技術積累薄弱，存在「頭重腳輕」的結構不均衡問題，使我國人工智慧產業猶如建立在沙灘上的城堡，根基不穩。基層技術積累薄弱使人工智慧核心環節受制於人，阻礙重大科技創新，不利於國內企業參與國際競爭。
那麼，建立我國自己的人工智慧生態體系，還有機會嗎?「當然，」譚茗洲斬釘截鐵地答道，「在時間上還來得及，因為國外也才剛剛發展。從國家層面洞悉人工智慧發展態勢，重點突破基礎領域，針對人工智慧底層技術，加強對以深度學習為代表的底層演算法模型的深入研究，並積極布局影響人工智慧未來發展的前沿基礎理論研究。現在國內也有一些小團隊在做相關開發專案，有一定潛質，而且我們擁有全世界最多的應用開發者、非常多的應用場景、大體量的市場、蓬勃的創新創業環境等，這些都是國外比不了的。」
據了解，科技部指導下的新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟，已聯合深圳鵬城實驗室於7月在深圳啟動了中國自己的「啟智開源開放平台(openi)」的建設。
隱憂二：商業應用路徑不明確
瞄準市場需求，實現落地是關鍵
據億歐智庫《2018中國智慧型商業落地研究報告》統計，2023年中國人工智慧創業公司獲得累計融資超過500億元，但商業落地百強創業公司累計收入不足100億元，90%以上人工智慧企業虧損。不少業內人士擔心，國內人工智慧領域存在巨大泡沫，或將迎來一波倒閉潮。
《2018中國人工智慧產業展望》提出，我國人工智慧產業處於早期發展階段，商業化應用路徑尚不明確，商業落地痛點突出，致使近期實際商業價值變現難度較大。
譚茗洲指出，「對初創企業而言，人工智慧有門檻，創業成本較高。因此，建議企業不要太盲目，要盡快找準發力方向，而人工智慧專案商業應用場景的落地是其成敗與否的關鍵，快速積累核心技術優勢，打造商業模式，才能做出真正有市場需求的產品，產生現金流。這也有助於人工智慧行業回歸理性」。
「未來產品形態應能把智慧型互動和後面的服務及產品聯絡在一起。」新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟聯合秘書長、科大訊飛副總裁兼人工智慧研究院聯席院長李世鵬分析，亞馬遜成功通過智慧型音箱將人工智慧引入美國家庭的方式值得借鑑，我們需要有亞馬遜這樣既賣服務又賣產品和內容的企業。
李世鵬表示，人工智慧包括演算法、資料和處理能力。從投資角度首要看資料，bat、微軟、蘋果、臉書在很多領域已佔先機，想去撼動它們經過十幾年積累的資料並不容易。所以，對於初創公司，沒有多少資源去做範圍太廣、體量太大的事情，其成敗的關鍵在於能否有渠道獲得海量獨特的資料，並通過這些資料為使用者提供新的價值，比如大幅提高傳統行業的生產力。
隱憂三：專業人才成稀缺資源
加快人工智慧及相關學科布局，培養跨學科人才
「目前，人工智慧最大痛點之一是人才難得，人工智慧被炒得很熱，稍微懂點演算法的人一出來就能收到很多offer，身價水漲船高。」李世鵬表示。
《2023年中美人工智慧創投現狀與趨勢研究報告》指出，目前中國人工智慧的人才培養已成為乙個關鍵問題，人才缺失可能會對未來人工智慧產業發展產生牽制作用。美國國家科技委員會發布的2023年人工智慧全球大學排名中，前50名均位於歐美地區，我國大學無一上榜。此外，國內缺乏人工智慧與傳統行業的跨界人才，不利於人工智慧在各垂直行業應用推廣。
據業內對中美人工智慧人才分析顯示，截至2023年6月，中國共有592家人工智慧公司，擁有員工約39200名。相比之下，美國人才數量是我國兩倍。據領英資料顯示，我國從業經驗10年以上的人工智慧人才比例不足40%，而美國這一比例超過70%;美國人工智慧基礎層、技術層和應用層的人才數量佔比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%。
李世鵬建議，我國需加快人工智慧及相關學科布局，高校加強學科建設，依託現有人工智慧相關學科，培養跨學科人才，並鼓勵高校、科研院所加大與人工智慧企業、國外高校及相關機構的合作力度，打造多種形式人才培養平台;針對人工智慧晶元、基礎演算法模型等重點領域，充分利用現有各類人才計畫，並設立專門通道和定向優惠政策，加大對國際頂級科學家和高層次人才的吸引力，加快人才引進效率，擴大人才引進規模;重視培養貫通人工智慧基礎理論、軟硬體技術、市場產品及垂直領域應用的縱向跨界人才，以及兼顧人工智慧與經濟、社會和法律等橫向跨界人才，以及兼顧人工智慧與經濟、社會和法律等橫向跨界人才。
《中國人工智慧學會通訊》 2 24 結 果
我們將人類 bpl 以及其他模型在 5 個概念學習任務上的結果並列進行對比，檢驗僅從乙個或一些樣例得到的不同形式的泛化 見圖 5 的樣例任務 所有的行為實驗都是通過亞馬遜土耳其機械人 mechanical turk 進行的，實驗的詳細流程請參考 s5 章節。主要實驗結果總結在圖 6 中，額外的殘缺分...
《中國人工智慧學會通訊》 3 28 討 論
近年來，各種型別的 機械人層出不窮，人機互動控制策略對於 機械人實現臨床應用意義重大。通過上文的回顧分析，可以看出，現有人機互動控制依然存在如下問題。目前還不存在一種通用的人機互動控制策略。針對患者損傷部位及損傷程度採用合適的控制策略是常規的方案，但正如前文所述，現有 機械人系統的互動控制系統通常缺...
《中國人工智慧學會通訊》 1 32 詞嵌入
在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。wang 等人 5 結合知識圖譜和未標註語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。rothe等人 6 直接利用 wordnet 知識庫的詞和語義集的關係來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該 獲...