最近 Google 的 AlphaGo 与李世石的围棋大战让多数人开始关注人工智能，也有人担忧 AI 将超越人类。人们或许会好奇，为何很少听到有关国内的人工智能讯息。
事实上国内也不乏有优秀的人工智能团队，其中百度在人工智能有着最强的技术积累和人才储备，从 Google X Lab 请来大师级人物 Andrew Ng 担任百度首席科学家负责百度大脑项目，也有余凯(已离职并创立地平线机器人公司)带队的深度学习实验室 IDL。在 2015 极客公园举办的互联网创新大会中余凯向大众展现了百度人工智能的研发成果，其中拥有无人驾驶自行车等硬件产品，并声称百度利用人工智能算法使得百度联盟的广告点击率提升了两位数的百分点。
与此同时，近些年在 CVPR、NIPS 等国际学术大会中，可以看到很多中国公司的身影和国内大学生发表的论文。自 2013 年起，陆续有创业公司进入人工智能市场，活跃在各个领域：主要包括安防、金融、时尚、广告、人脸识别美颜、以及家居等。由于技术门槛过高，部分公司产品还未成型，也有一些公司选择试水切入多个领域，界限模糊。
1.人工智能创业公司的市场选择和产品应用
安防
以格灵深瞳和依图科技为例，格灵深瞳拥有前 Google 眼镜资深研究员赵勇，其核心产品是智能监控。传统的监控器只能录制现场视频，当安全事故发生后，需动用大量人力用肉眼回放监控录像，成本较高。因此格灵深瞳利用计算机视觉技术把开发出的软件系统加入监控硬件设备中，摄像头会自己分析现场情况来判断是否发生事故从而发出语音提醒或警报。而依图科技专攻人脸识别，服务于公安部门，公安部门将在逃通缉犯照片提供给依图科技，在当地常住人口进行人脸识别，给公安部门反馈可疑人物。
金融
之前支付宝在愚人节推出“空付”概念视频火遍整个朋友圈：用户可以把自己身上的某个纹身图案，或者包上的公仔与支付宝绑定，然后就能用扫纹身等图案完成支付。上述只是概念视频，真正应用到现实中会存在非常多的安全隐患。但目前支付宝的刷脸支付已逐渐成熟，而背后这家提供刷脸的技术公司是旷世科技，其产品 Face++ 人脸识别率已超过 Google 和 Facebook。在传统金融市场，依图科技与招商银行达成合作，现已为数千个网点的柜员及 VTM 坐席人员核实客户身份。
时尚
人工智能应用在时尚领域实现难度极大，因为时尚涉及到主观层面的品位和美观等问题，计算机在解决主观问题方面不仅需要更高级的算法，同时也需要人力去辅助。在时尚方面，目前以码隆科技和一搭科技为代表，码隆科技拥有微软产品大拿 Matt，其产品 Style AI 主要功能是从生活中任意一张照片中找到时尚搭配的灵感，假如用户上传了一张香蕉图片，它便会根据香蕉的颜色和形状等元素马上给你推荐几种与香蕉元素相似的时尚穿着搭配。而一搭科技则是你上传自己的自拍照，它会根据你的脸型、肤色等因素为你推荐合适的服装。
广告
以图森互联(前知图科技)为例，利用计算机视觉技术对媒体合作方的网页图片进行识别，判断图片的内容和主题，从而根据植入与图片内容相吻合的原生广告，假如网页中有一张马尔代夫的照片，知图科技便利用算法在不影响图片美感的前提下植入海外旅游类广告。过程全部靠技术完成，不需要人为辅助。
美颜
美颜与人工智能虽然看起来并不搭配，但智能美颜涉及到计算机对人脸五官以及痘痘的识别，其中 SenseTime 和旷世科技均为美图秀秀的技术提供商，同时 SenseTime 与此前非常火热的应用脸萌有着深度合作。
家居
图灵机器人已打造出中国一流的中文自然语音识别系统，这套系统既可用于家居硬件，你用通俗语音即可控制家电;人偶装入图灵机器人语音系统，小孩则可以和玩具对话。而余凯从百度 IDL 离职后创立的 Horizon Robotics 正在打造人工智能芯片，系统和软硬件平台，让普通的设备 (例如家电、汽车和玩具), 具有从感知、交互、理解到决策的智能。
2.技术水分与资本泡沫
从表面上来看，上述创业公司在媒体的曝光下十分光鲜，也被誉为中国公司的未来，但从实际产品和盈利能力上来看，暴露出的问题并不少。徐小平在 2016 未来论坛的人工智能创业沙龙环节中说道：“优秀人工智能公司找我投资，拿到钱之前对方说一年内可以做出产品，我其实不急，五年做出来也行，我更看重的是人和未来。但对方拿到钱后给我承诺一年做出来，最终产品三年还没成型，这时我就开始着急了。”
这里面就引出一个问题，人工智能理想和现实之间的差距到底有多大，AI 是否存在泡沫?
Yoshua Bengio 等多位资深人士指出，人工智能目前更多停留在学术研究层面，学术圈每次在算法上的大突破，应用在工业界可以说是微不足道。学术界对人工智能的发展也持悲观态度，曾有记者问到 Facebook 人工智能实验室主任 Yann Lecun 利用人工智能有哪些突破性的进展，他的一句“没有任何进展”让业内所有人惊讶，这也为 AI 圈敲响警钟，人工智能到底有那么神奇吗?
目前绝大部分热门人工智能类文章都出于利益相关公司缺乏技术常识的 PR 之手，因此对未来一片叫好，吸引投资人和潜在合作方关注，使得越来越多的资本方渐入 AI，催生了这个行业的资本泡沫。
在“2016 年回归商业本质网易创业 Club 周年庆典”中，依图科技 CTO 林晨曦指出了这个行业的浮躁性，并提到今年人工智能圈最火的词汇：深度学习。市场上几乎所有人工智能公司都提到自己的产品应用到了深度学习，林晨曦曝出其实我们绝大多数项目压根不需要用深度学习就能完成，但很多公司对外宣传都会说用深度学习完成的，以体现自己的先进性。况且深度学习也是因为一个偶然事件成为热门，并不见得是一项可以广泛使用或者很有效实用的算法。图灵机器人 CEO 余志晨也说到“深度学习这四个字压根就是给投资人看的，因为投资人喜欢看这个。”图森互联 CTO 侯晓迪也在一次交谈中提到 Google 用深度学习在 YouTube 中识别出猫脸这件事震惊世界，但其实这次项目出现很多问题，严格意义上讲不能算成功。
同时仿生技术和神经网络等词汇也为人工智能戴上一顶能让计算机能产生意识上产生智慧的帽子，让所有人充满期待。Google 总工程师吴军博士曾在《数学之美》中写到神经网络和仿生技术并没有媒体炒作的那么神秘，Yoshua Bengio 也曾指出其被媒体夸大其词，这些词汇经常被一些想要一夜暴富的公司利用。
既然人工智能充满如此多的虚假和泡沫，那么国内 AI 创业圈的前途在哪儿?
3.冷热交替的环境下如何突破重围
以目前来看，国内较难产生 DeepMind 这种完全以技术驱动的创业公司，因此在现有的技术背景下切入哪些比较现实的应用场景和如何搭建产品结构显得尤为重要。
渡鸦科技最新推出的社交+语音助手应用 Flow 其产品架构和应用场景切入选择非常巧妙，可以理解为微信和 Siri/Google Now 的结合，在语音助手层面，它并不像 Siri 看重识别范围的广度，而是选择对某些特定场景下的语义识别进行深入开发：如打车、搜附近吃喝玩乐、听歌、导航等方面。用自然语言对 Flow 说“打车去中关村”“附近的火锅”等需求，她马上便跳转到相应的页面，且拥有着非常出色用户的体验。
在产品架构层面，它会对具体某个场景下使得需要用到的应用进行串联，如和朋友约饭可能会用到点评、团购、打车、导航、听歌等应用，你使用 Flow 约饭时，你生活所需Uber、大众点评、高德地图、乐流等已一对一接入其平台，用户无需下载这些 App。让应用串联这是 Siri/Google now/出门问问等单纯语音助手没有的，对 Flow 来讲，平台方更容易拿到用户连续性的行为和消费数据，不仅便于数据分析预测用户行为，同时对接入的第三方应用提升流量和转化率也非常有利。
而 SenseTime 在创业公司中拥有汤晓鸥带队的国内最强 CV 班底，但目前只能拿出和自己的技术实力似乎并不匹配的产品和市场估值，而同类竞争对手 Face++ 是最早切入娱乐应用场景为美图秀秀这类公司提供技术服务的厂商，近年获得与阿里的合作机会让自己的市值翻倍均为应用场景切入非常恰当的体现。
有些优秀产品显然没有最牛的 NLP、ML、CV 技术，但它在已有技术基础上做了更为人性化的优化后深受市场青睐。所以很多时候，人工智能最终还是为人服务，如果只停留在刷数据刷分层面，进步的只是技术本身，脱离了应用和商业化目的。这个问题在更注重商业模式创新的中国显得更为重要。
4.总结
2016 年，人工智能到底会有哪些新的突破，笔者认为，一切算法的优化和数据量的增多，均为一件值得庆贺的事情，但在资本寒冬的大环境下，从急切的投资人角度来讲，创业公司用 8 分的技术完成 8 分的产品，远远比用9分的技术完成不合格的产品要现实的多。
事实上国内也不乏有优秀的人工智能团队，其中百度在人工智能有着最强的技术积累和人才储备，从 Google X Lab 请来大师级人物 Andrew Ng 担任百度首席科学家负责百度大脑项目，也有余凯(已离职并创立地平线机器人公司)带队的深度学习实验室 IDL。在 2015 极客公园举办的互联网创新大会中余凯向大众展现了百度人工智能的研发成果，其中拥有无人驾驶自行车等硬件产品，并声称百度利用人工智能算法使得百度联盟的广告点击率提升了两位数的百分点。
与此同时，近些年在 CVPR、NIPS 等国际学术大会中，可以看到很多中国公司的身影和国内大学生发表的论文。自 2013 年起，陆续有创业公司进入人工智能市场，活跃在各个领域：主要包括安防、金融、时尚、广告、人脸识别美颜、以及家居等。由于技术门槛过高，部分公司产品还未成型，也有一些公司选择试水切入多个领域，界限模糊。
1.人工智能创业公司的市场选择和产品应用
安防
以格灵深瞳和依图科技为例，格灵深瞳拥有前 Google 眼镜资深研究员赵勇，其核心产品是智能监控。传统的监控器只能录制现场视频，当安全事故发生后，需动用大量人力用肉眼回放监控录像，成本较高。因此格灵深瞳利用计算机视觉技术把开发出的软件系统加入监控硬件设备中，摄像头会自己分析现场情况来判断是否发生事故从而发出语音提醒或警报。而依图科技专攻人脸识别，服务于公安部门，公安部门将在逃通缉犯照片提供给依图科技，在当地常住人口进行人脸识别，给公安部门反馈可疑人物。
金融
之前支付宝在愚人节推出“空付”概念视频火遍整个朋友圈：用户可以把自己身上的某个纹身图案，或者包上的公仔与支付宝绑定，然后就能用扫纹身等图案完成支付。上述只是概念视频，真正应用到现实中会存在非常多的安全隐患。但目前支付宝的刷脸支付已逐渐成熟，而背后这家提供刷脸的技术公司是旷世科技，其产品 Face++ 人脸识别率已超过 Google 和 Facebook。在传统金融市场，依图科技与招商银行达成合作，现已为数千个网点的柜员及 VTM 坐席人员核实客户身份。
时尚
人工智能应用在时尚领域实现难度极大，因为时尚涉及到主观层面的品位和美观等问题，计算机在解决主观问题方面不仅需要更高级的算法，同时也需要人力去辅助。在时尚方面，目前以码隆科技和一搭科技为代表，码隆科技拥有微软产品大拿 Matt，其产品 Style AI 主要功能是从生活中任意一张照片中找到时尚搭配的灵感，假如用户上传了一张香蕉图片，它便会根据香蕉的颜色和形状等元素马上给你推荐几种与香蕉元素相似的时尚穿着搭配。而一搭科技则是你上传自己的自拍照，它会根据你的脸型、肤色等因素为你推荐合适的服装。
广告
以图森互联(前知图科技)为例，利用计算机视觉技术对媒体合作方的网页图片进行识别，判断图片的内容和主题，从而根据植入与图片内容相吻合的原生广告，假如网页中有一张马尔代夫的照片，知图科技便利用算法在不影响图片美感的前提下植入海外旅游类广告。过程全部靠技术完成，不需要人为辅助。
美颜
美颜与人工智能虽然看起来并不搭配，但智能美颜涉及到计算机对人脸五官以及痘痘的识别，其中 SenseTime 和旷世科技均为美图秀秀的技术提供商，同时 SenseTime 与此前非常火热的应用脸萌有着深度合作。
家居
图灵机器人已打造出中国一流的中文自然语音识别系统，这套系统既可用于家居硬件，你用通俗语音即可控制家电;人偶装入图灵机器人语音系统，小孩则可以和玩具对话。而余凯从百度 IDL 离职后创立的 Horizon Robotics 正在打造人工智能芯片，系统和软硬件平台，让普通的设备 (例如家电、汽车和玩具), 具有从感知、交互、理解到决策的智能。
2.技术水分与资本泡沫
从表面上来看，上述创业公司在媒体的曝光下十分光鲜，也被誉为中国公司的未来，但从实际产品和盈利能力上来看，暴露出的问题并不少。徐小平在 2016 未来论坛的人工智能创业沙龙环节中说道：“优秀人工智能公司找我投资，拿到钱之前对方说一年内可以做出产品，我其实不急，五年做出来也行，我更看重的是人和未来。但对方拿到钱后给我承诺一年做出来，最终产品三年还没成型，这时我就开始着急了。”
这里面就引出一个问题，人工智能理想和现实之间的差距到底有多大，AI 是否存在泡沫?
Yoshua Bengio 等多位资深人士指出，人工智能目前更多停留在学术研究层面，学术圈每次在算法上的大突破，应用在工业界可以说是微不足道。学术界对人工智能的发展也持悲观态度，曾有记者问到 Facebook 人工智能实验室主任 Yann Lecun 利用人工智能有哪些突破性的进展，他的一句“没有任何进展”让业内所有人惊讶，这也为 AI 圈敲响警钟，人工智能到底有那么神奇吗?
目前绝大部分热门人工智能类文章都出于利益相关公司缺乏技术常识的 PR 之手，因此对未来一片叫好，吸引投资人和潜在合作方关注，使得越来越多的资本方渐入 AI，催生了这个行业的资本泡沫。
在“2016 年回归商业本质网易创业 Club 周年庆典”中，依图科技 CTO 林晨曦指出了这个行业的浮躁性，并提到今年人工智能圈最火的词汇：深度学习。市场上几乎所有人工智能公司都提到自己的产品应用到了深度学习，林晨曦曝出其实我们绝大多数项目压根不需要用深度学习就能完成，但很多公司对外宣传都会说用深度学习完成的，以体现自己的先进性。况且深度学习也是因为一个偶然事件成为热门，并不见得是一项可以广泛使用或者很有效实用的算法。图灵机器人 CEO 余志晨也说到“深度学习这四个字压根就是给投资人看的，因为投资人喜欢看这个。”图森互联 CTO 侯晓迪也在一次交谈中提到 Google 用深度学习在 YouTube 中识别出猫脸这件事震惊世界，但其实这次项目出现很多问题，严格意义上讲不能算成功。
同时仿生技术和神经网络等词汇也为人工智能戴上一顶能让计算机能产生意识上产生智慧的帽子，让所有人充满期待。Google 总工程师吴军博士曾在《数学之美》中写到神经网络和仿生技术并没有媒体炒作的那么神秘，Yoshua Bengio 也曾指出其被媒体夸大其词，这些词汇经常被一些想要一夜暴富的公司利用。
既然人工智能充满如此多的虚假和泡沫，那么国内 AI 创业圈的前途在哪儿?
3.冷热交替的环境下如何突破重围
以目前来看，国内较难产生 DeepMind 这种完全以技术驱动的创业公司，因此在现有的技术背景下切入哪些比较现实的应用场景和如何搭建产品结构显得尤为重要。
渡鸦科技最新推出的社交+语音助手应用 Flow 其产品架构和应用场景切入选择非常巧妙，可以理解为微信和 Siri/Google Now 的结合，在语音助手层面，它并不像 Siri 看重识别范围的广度，而是选择对某些特定场景下的语义识别进行深入开发：如打车、搜附近吃喝玩乐、听歌、导航等方面。用自然语言对 Flow 说“打车去中关村”“附近的火锅”等需求，她马上便跳转到相应的页面，且拥有着非常出色用户的体验。
在产品架构层面，它会对具体某个场景下使得需要用到的应用进行串联，如和朋友约饭可能会用到点评、团购、打车、导航、听歌等应用，你使用 Flow 约饭时，你生活所需Uber、大众点评、高德地图、乐流等已一对一接入其平台，用户无需下载这些 App。让应用串联这是 Siri/Google now/出门问问等单纯语音助手没有的，对 Flow 来讲，平台方更容易拿到用户连续性的行为和消费数据，不仅便于数据分析预测用户行为，同时对接入的第三方应用提升流量和转化率也非常有利。
而 SenseTime 在创业公司中拥有汤晓鸥带队的国内最强 CV 班底，但目前只能拿出和自己的技术实力似乎并不匹配的产品和市场估值，而同类竞争对手 Face++ 是最早切入娱乐应用场景为美图秀秀这类公司提供技术服务的厂商，近年获得与阿里的合作机会让自己的市值翻倍均为应用场景切入非常恰当的体现。
有些优秀产品显然没有最牛的 NLP、ML、CV 技术，但它在已有技术基础上做了更为人性化的优化后深受市场青睐。所以很多时候，人工智能最终还是为人服务，如果只停留在刷数据刷分层面，进步的只是技术本身，脱离了应用和商业化目的。这个问题在更注重商业模式创新的中国显得更为重要。
4.总结
2016 年，人工智能到底会有哪些新的突破，笔者认为，一切算法的优化和数据量的增多，均为一件值得庆贺的事情，但在资本寒冬的大环境下，从急切的投资人角度来讲，创业公司用 8 分的技术完成 8 分的产品，远远比用9分的技术完成不合格的产品要现实的多。
责任编辑：高娟
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