作者：劉遠(yuǎn)舉
第一次人工智能熱潮，出現(xiàn)在20世紀(jì)60年代，人工智能之父圖靈，提出了著名的圖靈測試，用于判斷機(jī)器是否智能，引發(fā)熱潮。
第二次是在20世紀(jì)80-90年代，以語音識別的階段性突破為標(biāo)志。還記得當(dāng)時在windows 97上運(yùn)行的一款I(lǐng)BM的語音識別軟件，需要先對著麥克風(fēng)朗讀大概幾百個字對軟件進(jìn)行訓(xùn)練，基本可用，但并不好用。
第三次人工智能熱潮，就是當(dāng)下以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能。
從2017到2018，人工智能這把火越燒越旺，如人臉識別技術(shù)，語音識別技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析挖掘等等，以及集這些技術(shù)之大成的自動駕駛。這一次熱潮中，出現(xiàn)了完成度較高的產(chǎn)品，AI技術(shù)正式進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化。比如，包括科大訊飛的翻譯器、語音轉(zhuǎn)文字、人臉識別、智能AI音箱，這些產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入生活。
這個階段的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，類似于鄧寧-克魯格曲線，短期內(nèi)爆發(fā)到頂點(diǎn)，充滿自信，行業(yè)泡沫產(chǎn)生，相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)，不管是創(chuàng)業(yè)公司還是大廠，紛紛爭搶頭部AI人才，資本追捧。
投資高峰時期，AI明星公司，動輒融資過億，估值更是一路高漲。據(jù)公開資料記載，2016年-2018年間，AI行業(yè)的投融資事件多達(dá)兩千多起，融資金額也再創(chuàng)新高，多達(dá)2500億元。
比如，商湯在2017年和2018年兩年間就融資數(shù)十億美元，其中僅2018年，融資總額就達(dá)到了22.2億美元，估值也從2017年底的20億美元猛增至了60億美元。
不同于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，“研發(fā)銷售賺錢再次投入研發(fā)”這種緩慢的技術(shù)升級模式，互聯(lián)網(wǎng)、特別是移動互聯(lián)網(wǎng)帶來了“風(fēng)投融資上市”模式。這種模式對市場份額極端依賴。新技術(shù)獲得風(fēng)投，迅速把最基本的商業(yè)模式變?yōu)楝F(xiàn)實，然后，吸引流量與客戶，隨后再通過幾輪融資擴(kuò)大規(guī)模，最后上市。
這種模式之下，贏家通吃，依靠風(fēng)投迅速擴(kuò)張，獲得市場份額變得至關(guān)重要，甚至是超越短時期的盈利。
技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司，既然依靠風(fēng)投推動，也大致離不開這個規(guī)律。不過，技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司與O2O領(lǐng)域還不同，最重要的指標(biāo)，不是用戶數(shù)量、市場份額，因為技術(shù)還沒有投入市場，沒有用戶也沒有份額。這個時候，創(chuàng)業(yè)公司需要證明自己的技術(shù)，最直觀的辦法，就是擁有多少科學(xué)家。
而且，與O2O不同，AI技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司專業(yè)程度更高，一般人投資人很難看懂，他們就需要一些外顯的、易懂的指標(biāo)。擁有一個科學(xué)家，就把他的技術(shù)、論文置入公司麾下，那么，公司對外展示實力、吸引風(fēng)投，就多了幾分勝算。
比如，當(dāng)時最多的報道就是AI公司在頂級學(xué)術(shù)期刊和比賽的獲獎消息，例如CVPR（國際計算機(jī)視覺與模式識別會議）是計算機(jī)視覺領(lǐng)域世界三大頂會之一，商湯、曠視等AI明星企業(yè)，不管是高管發(fā)言還是公司新聞報道，總是在提及在自己在CVPR上的論文數(shù)和具體比賽項目的排名。
另一方面，很多這個領(lǐng)域的科學(xué)家也希望進(jìn)入行業(yè)。
當(dāng)時行業(yè)的確是充滿對未來的自信，相信AI即將改變世界，誰擁有更強(qiáng)的技術(shù)，誰就是可以獨(dú)占鰲頭�？茖W(xué)家也相信這一點(diǎn)。從默默無聞的算法專業(yè)，到紅得發(fā)紫的人工智能，這個領(lǐng)域的科學(xué)家也會因為突然受到追捧而興奮。
更重要的是，科學(xué)家不斷的認(rèn)識世界，不斷將人類的知識推向新的邊緣，最終目的就是改變世界。進(jìn)入業(yè)界，就是一個改變世界的機(jī)會。
于是，在各方多種動機(jī)之下，創(chuàng)業(yè)公司給高薪，科學(xué)家要人給人，要錢給錢。當(dāng)時卡耐基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)院院長 Andrew Moore 教授曾公開表示：“一名 AI 專家對于企業(yè)的價值，至少為500-1000萬美元”。
▲AI學(xué)術(shù)大牛馬維英加盟字節(jié)跳動3年后，又辭職重返學(xué)術(shù)界（圖/網(wǎng)絡(luò)）
但是，時間進(jìn)入2019年，隨著AI公司并未立刻獲得爆發(fā)性增長，技術(shù)相對停滯，而外部資本情況發(fā)生變化時，AI（人工智能）行業(yè)遭遇寒冬。作為行業(yè)遇冷的表現(xiàn)及后果，就是一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司或者AI明星的科學(xué)家開始“出走”。
據(jù)虎嗅不完全統(tǒng)計，國內(nèi)知名AI科學(xué)家職位變動人數(shù)達(dá)十余位。而這與幾年前，形成巨大的對比。
AI行業(yè)也從自信的高峰，立刻跌入低谷。
低谷中的創(chuàng)業(yè)公司，首要任務(wù)是活下來，無法用更長的探索周期來實現(xiàn)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合，而科學(xué)家的聲譽(yù)也不能再帶來融資�？茖W(xué)家再度出走，走入高校，或選擇跳槽，或選擇自己創(chuàng)業(yè)，就成為一個行業(yè)發(fā)展的必然現(xiàn)象。
行業(yè)泡沫是正常的，這本身是繁榮的一部分。不過，真正需要思考的是，基礎(chǔ)科學(xué)的研發(fā)，依靠“風(fēng)投融資上市”，是否可行？還是仍要依靠以前的，“研發(fā)銷售賺錢再次投入研發(fā)”這樣的長期的、可持續(xù)的模式？
▲近年來，AI融資交易量連續(xù)下降（圖/網(wǎng)絡(luò)）
個人覺得，AI技術(shù)的發(fā)展，不是互聯(lián)網(wǎng)+，不是簡單的把AI應(yīng)用于傳統(tǒng)場景就能改變世界的。某種程度上，互聯(lián)網(wǎng)+，是把成熟的基礎(chǔ)技術(shù)組合，比如LBS+無線通訊技術(shù)+攝像頭技術(shù)。這些都是成熟的技術(shù)。
但AI技術(shù)本身，是一個底層的基礎(chǔ)技術(shù)，這就決定了它還有很長的路要走，也就是說，還是需要回到“研發(fā)銷售賺錢再次投入研發(fā)”的模式。這當(dāng)然，需要企業(yè)做出長期的科研投入，而長期的科研投入，則需要建立對未來穩(wěn)定的預(yù)期。
值得一提的是，科學(xué)家重回校園，也是一種可持續(xù)的長期循環(huán)，也即“研發(fā)投入社會社會效益稅收研發(fā)”的政府大循環(huán)。而越是基礎(chǔ)的科學(xué)，就越需要這種大循環(huán)。
