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根據(jù)《IT桔子》近期發(fā)布的報告顯示，2017年對于中國人工智能行業(yè)的總投資額達582億人民幣，相較前幾年實現(xiàn)了較大幅度增長。投資界對人工智能的火熱追捧，不禁讓一些人聯(lián)想到2000年前后的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，過度投資導致了泡沫產(chǎn)生。人工智能到底有沒有泡沫?人工智能時代是否真正到來?成為了當今很多企業(yè)家關(guān)注和憂慮的問題。

2018年2月27日，備受矚目的亞布力中國企業(yè)家論壇第十八屆年會在黑龍江亞布力召開，年會上針對企業(yè)家所關(guān)注的熱點問題，柳傳志、王石、郭廣昌等企業(yè)家代表展開了廣泛討論。在閉幕式上，第四范式創(chuàng)始人、CEO戴文淵代表人工智能行業(yè)的企業(yè)家，發(fā)表了針對企業(yè)如何在泡沫論威脅下、擠進人工智能快車道的演講。

對于大家所關(guān)注的人工智能是否會出現(xiàn)泡沫破滅，戴文淵提出，避免人工智能產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)泡沫，甚至破裂，關(guān)鍵是要做好產(chǎn)業(yè)落地工作。回顧剛剛過去的2017，人工智能收獲了政策的紅利、資本的青睞。然而，縱觀整個產(chǎn)業(yè)，暢想未來的多，關(guān)注眼前的少;鉆研前沿算法的多，關(guān)注產(chǎn)業(yè)落地的少。企業(yè)忙于構(gòu)建各種大腦，卻忽視了學習和訓練環(huán)境的構(gòu)建，而未經(jīng)充分學習的大腦，無法產(chǎn)生好的人工智能。2018年，整個人工智能行業(yè)將面臨期中考試，業(yè)界對人工智能的要求不再是仰望星空，而是要規(guī)模化落地，為社會創(chuàng)造價值。能成功突破工業(yè)紅線的人工智能將產(chǎn)生巨大價值，擴散到經(jīng)濟領(lǐng)域的各個角落。而狹義的單憑AI算法或技術(shù)、沒有商業(yè)化落地的企業(yè)，將無法適應于接下來的行業(yè)態(tài)勢，可能會在今年看到泡沫的破滅。

算法不能創(chuàng)造社會價值，AI需落地來抵御泡沫憂慮

當前，產(chǎn)業(yè)界對AI的需要到達了爆發(fā)的臨界點放眼國內(nèi)企業(yè)所處的環(huán)境，人口紅利消失，增長開始回歸效率與運營，企業(yè)需要做得更精細、貼合用戶真實需求，才能把客戶吸引過來。人工智能技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中快速發(fā)掘更多、更細的業(yè)務規(guī)則(這些規(guī)則單依靠業(yè)務專家需要上百年)，從而大幅提升企業(yè)中后臺運營效率，并從前端業(yè)務上洞察客戶偏好，精細化地做出判斷，幫助企業(yè)在市場中占據(jù)有利位置。

在這樣的形勢下，AI被寄予了成為下一代產(chǎn)業(yè)革命驅(qū)動力的厚望。近年來，算法也成為企業(yè)最為重視的課題，頂尖科學家隨之抬為天價，更不乏有企業(yè)貼上算法突破的標簽就出去講故事、炒估值。戴文淵認為，算法只是AI應用中用于思考的工具，相當于人的大腦，但一個大腦即使再聰明，沒有得到良好的學習和訓練環(huán)境，沒有付諸于行動，也沒辦法完成創(chuàng)造價值的過程。#p#分頁標題#e#

僅憑算法不能產(chǎn)生智能，戴文淵總結(jié)了產(chǎn)生人工智能的完整路徑由于機器是基于過去的知識與經(jīng)驗，經(jīng)過無數(shù)次的思考與進步，最終輸出一個最優(yōu)策略，因此，需要構(gòu)建用以機器學習思考行為的外部環(huán)境，總結(jié)為BRAIN：在機器的學習過程中，需要為它創(chuàng)造學習環(huán)境，業(yè)內(nèi)稱之為過程數(shù)據(jù)(Big-data)、反饋數(shù)據(jù)(Response);其次，機器的思考過程需要匹配合適的算法(Algorithm)、以及能夠滿足數(shù)據(jù)量的計算資源(Infrastructure);最后，要將AI的決策應用到具體的生產(chǎn)環(huán)境中(Needs)，在最終的行為空間里去創(chuàng)造價值。

戴文淵也表示，當前行業(yè)內(nèi)全鏈路的建設還非常不完善，有礙AI價值的最大化。這也是為什么第四范式專注于為企業(yè)建設AI核心系統(tǒng)，打通企業(yè)產(chǎn)生AI能力的最重要的原因。只有把AI全鏈路的基礎夯實，將良好的學習環(huán)境、優(yōu)秀的大腦和廣泛的落地實踐相結(jié)合，企業(yè)的數(shù)據(jù)資源和算法能力、才能真正轉(zhuǎn)化為商業(yè)環(huán)境中決勝的產(chǎn)業(yè)革命動能。

門檻降低加速落地，人工智能平臺成諾亞方舟

從數(shù)據(jù)、人才到場景應用，AI天然的跨越工業(yè)化的紅線門檻過高，導致了目前只有少部分能夠合縱連橫的大企業(yè)受益于此。更多的企業(yè)想?yún)⑴c進來，往往是選用AI公司提供的特定場景的技術(shù)、來解決單一的業(yè)務問題，這不僅局限了各行業(yè)對于AI應用場景的想象空間，也使企業(yè)自身并不具備AI能力，在AI推動的技術(shù)革命中處于被動局面。

為此，戴文淵帶領(lǐng)的第四范式堅持做以賦能各行業(yè)為導向的AI公司，在過去的三年，當業(yè)界都在追捧效果更好的算法時，第四范式卻扎扎實實地研發(fā)低門檻的領(lǐng)先算法，去找到技術(shù)要進入人類生活必須達到的最優(yōu)解。發(fā)展至今，第四范式已經(jīng)將AI落地的條件BRAIN，封裝到了其核心產(chǎn)品第四范式先知企業(yè)AI核心系統(tǒng)中。第四范式先知企業(yè)AI核心系統(tǒng)集合了數(shù)據(jù)核心、算法核心和生產(chǎn)核心三大模塊，囊括了AI學習思考行為過程的基礎要素，并以容易使用的AI系統(tǒng)的形式，讓所有普通人成為AI的建立者與使用者，在自己的行業(yè)快速、低成本、大規(guī)模地落地AI。日前，MIT頒布的全球十大突破技術(shù)榜單中，第四范式憑借低門檻的AI平臺技術(shù)，與谷歌、微軟等并肩入榜。

人工智能行業(yè)已經(jīng)打響了技術(shù)落地行業(yè)的最關(guān)鍵的戰(zhàn)役，廝殺也從實驗室轉(zhuǎn)戰(zhàn)到金融、醫(yī)療、教育、制作業(yè)等各個工業(yè)領(lǐng)域，幾十年前，前兩輪的人工智能都退潮于此。當下AI又到達了這跨越產(chǎn)業(yè)應用鴻溝之際，對于人工智能從業(yè)者來說，不要一味地追逐算法與炫技，一切阻礙AI落地的困難才是要征服的目標。對于企業(yè)家而言，要更加警惕沒有場景落地和平臺支持的AI空中樓閣。