曾經(jīng)備受追捧的人工智能，如今開始進入冷靜期。

“目前強人工智能還比較遙遠，弱人工智能是應用的主流。”10月31日，在北京智源人工智能研究院主辦的2019北京智源大會上，科技部副部長李萌在致辭中指出，行業(yè)內(nèi)對于人工智能有“泛化”和“神化”的傾向。

事實上，人工智能盡管成為近年來的科技高頻詞，但這并不意味著它已經(jīng)來到了成熟期和收獲期。智源研究院院長黃鐵軍指出，在當前人工智能發(fā)展的熱潮中，應該清醒認識到目前人工智能還處于起步階段，應該面向人工智能未來發(fā)展，深耕細作，把基礎(chǔ)打牢。

AI市場漸趨沉穩(wěn)

和其他產(chǎn)業(yè)一樣，人工智能行業(yè)也歷經(jīng)了巨頭和資本蜂擁入場的階段。

一年半前，智源研究院理事長張宏江在接受媒體采訪時稱“中國人工智能行業(yè)已具備堅實基礎(chǔ)”。今天，張宏江再提中國人工智能行業(yè)發(fā)展時指出，行業(yè)內(nèi)對人工智能的能力和限制有了更加深入的認識，對人工智能的投資也顯得更加冷靜。

安信證券研報指出，隨著資本市場對人工智能認知的不斷深入，投資市場對人工智能的投資也日趨成熟和理性。自2018年以來，盡管人工智能行業(yè)的投融資金額仍不斷增加，但投融資頻次有所放緩。

除了資本市場，學術(shù)界也不例外。“我們的學術(shù)界和其他行業(yè)一樣，容易一窩蜂沖上去，一個課題非常熱的時候大家都往前涌。”在接受21世紀經(jīng)濟報道等媒體采訪時，張宏江表示，“但是過去兩年，這種狀態(tài)有了很大的改善。”

在張宏江看來，近兩年來中國人工智能學者的成就和參與度更加顯著，并開始考慮更加核心的問題，對于深度學習的局限性會有更深入的研究，探討一些新的機器學習的算法。

同時，越來越多的AI創(chuàng)業(yè)公司開始真正進入垂直領(lǐng)域，令人工智能技術(shù)應用更加廣泛和深入。“過去三年我們總會強調(diào)，人工智能是賦能的技術(shù)，它的核心價值在于幫助我們的產(chǎn)業(yè)提高效能。”張宏江表示，“人工智能可以讓汽車自動行駛，利用計算機視覺技術(shù)更快、更準確地識別人臉，在金融反欺詐、征信等方面，人工智能也取得了一系列的進步。”

此外，隨著新興技術(shù)的發(fā)展，人工智能也迎來了新的契機。10月24日，中共中央政治局就區(qū)塊鏈技術(shù)進行集體學習，隨之引發(fā)區(qū)塊鏈超級風口。而針對“區(qū)塊鏈和人工智能結(jié)合發(fā)展”的猜想，亦火熱起來。

不過，張宏江告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，“在我看來，區(qū)塊鏈更多是一個技術(shù)和應用的結(jié)合。在人工智能這塊，需要研究和突破的問題還很多。”張宏江如此說道。

短板依然明顯

盡管中國人工智能行業(yè)在過去兩年取得了許多進步，但不可否認的是，中國在人工智能方面還存在許多短板。

中國工程院院士、智源研究院學術(shù)委員會委員高文指出，與發(fā)達國家相比，中國在AI基礎(chǔ)理論和原創(chuàng)算法上的差距仍然較大，高水平人才不足，高端芯片、關(guān)鍵部件和高精度傳感器等基礎(chǔ)也相對薄弱，未形成具有國際影響力的人工智能開源開放平臺。

同時，盡管中國在面向特定應用領(lǐng)域建立人工智能開放平臺，但在機器學習等通用開源算法平臺方面的布局不夠，因而對產(chǎn)業(yè)鏈的帶動性和國際影響力不足。

21世紀經(jīng)濟報道記者了解到，目前國內(nèi)也有諸如百度飛槳等深度學習類人工智能開放平臺，但這些企業(yè)都是在部分垂直領(lǐng)域有所突破、缺乏聚合，與國際開源社區(qū)的典范——GitHub相比，還有非常大的差距。

在人才短板上，高文指出，截至2017年底，中國人工智能高水平人才不及美國的五分之一，且人工智能企業(yè)的領(lǐng)軍人才主要依賴海歸，本土培育的高水平人才嚴重不足。

“當前國內(nèi)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)理論及應用，與世界其他國家仍有差距，這種差距很大程度上是由于后勁不足。”張宏江分析稱，“智源研究院希望逐漸縮小這個差距，建立起一個高地，無論是首席科學家、智源學者或是青年科學家，通過這三層梯隊將中國最好的一批人工智能人才聚集起來。”

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