你知道人工智能火热，但你知道为什么吗？｜寻找AI2.0的驱动力量
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【编者按】：2015年，基于形势需要，中国工程院决定设立一个重大的研究项目，叫中国人工智能2.0发展战略研究。而这次以人工智能2.0命名，进行再一次的升温和崛起，在中国工程院院士潘云鹤看来，“这次升温和前几次不同，它是企业界首先发动的，而不是学术界首先发动的”。来，让我们看看这背后的关键驱动力量。
以下是[造奇新媒体]、[军观察]（ID:junguancha）的系列文章
中国工程院院士在第九届科协大会上的报告全文：演讲 | 潘云鹤院士：AI2.0，中国新一代人工智能发展方向
百度董事长李彦宏在全国工商联大会上的报告全文（附问答）：李彦宏：未来20年，人工智能将超越互联网成为最大推动力
文 | 刘成军，造奇智能产业新媒体创始人兼主编，智能产业深度观察
从人工智能提出到人工智能2.0
大家一提到人工智能发展史，就会自然的浮现出61年前著名的达特茅斯会议召开，人工智能(Artificial Intelligence)由此成为一个概念被提出。
当时这些教授眼中的人工智能是要让机器能够像人那样去认知、思考和学习，也就是用计算机来模拟人的智能。这个初心，这在前60年的发展历程上非常明显，一直影响着后来的研究者们。在这些发展过程中，形成了三大学派，一个是符号学派，一个是连接学派，一个是行为学派。人脑和类脑工作机制的仿生学AI与之截然不同，这是另外一条研究和进化之路，目前仍处于研究初期。
概念和思路确定后，逐渐形成了一些典型应用场景和领域，比如机器定理证明、机器翻译、专家系统、博弈及模式识别，这些领域“在过去的半个世纪基本没有大的变化”，潘云鹤如是评价。后来延伸到神经网络和机器人等领域，取得了不少成绩。
而这次以人工智能2.0命名，进行再一次的升温和崛起，在中国工程院院士潘云鹤看来，“这次升温和前几次不同，它是企业界首先发动的，而不是学术界首先发动的”，他在第九届科协大会上，明确提到美国人工智能领军企业如微软开发小冰聊天机器人、谷歌收购Engineering，Facebook和IBM等都建立了人工智能实验室或部门。
大型公司自己设立专门部门统筹人工智能领域的所有研发、测试及应用工作，另外也在不断的通过投入巨资收购的方式入场，以免被此轮新技术所抛弃。其实，这只是大牌公司在遭遇“创新者的窘境”（美国哈佛教授克里斯坦森语）时的惯用套路，在新的技术增长曲线里，唯有通过仅仅抓住新机会。
而此轮人工智能技术的突飞猛进中，更值得关注的是人工智能创业公司如星星之火，又如繁花盛开，以AI+的姿态，与各行各业进行密切的融合。这条融合路径，与当年的互联网、移动互联网的“进攻”路径具有相似性。简单来讲，就是围绕传统领域里的痛点和难点，以新技术带来新的方法，围绕致力于提升效率和服务体验来展开，展示其无往而不利的强大力量。
比如，Google于2014年以5亿美元收购了DeepMind，不但做AlphaGO，而且软件控制着数据中心的风扇、制冷系统和窗户等120个变量，仅此一项应用价值，就使谷歌的用电效率提升了15%。15%是什么概念呢？就是一共节约电费数亿美元，效益非常明显。
中国科学院自动化研究所研究员宗成庆博士谈到：“学界更多地看重理论方法和模型是否完美、性能是否能够进一步提升，而业界则更多地关注技术在多大程度上可以满足用户和市场的需求、成本是多少，二者有共通，也有彼此矛盾的地方。”这样不和谐的节奏出现在众多技术领域，而在当下的时间节点，我们更关注其产业化进程。
据应用范围的不同，人工智能可以分为专用人工智能、通用人工智能、超级人工智能三类，同时，这三个类别也代表着人工智能的不同的发展层次。总体来看，目前的人工智能属于专用人工智能，如机器视觉、语音识别等，以一个或多个专门的领域和功能为主，目前在开放平台、技术产品和应用产品三个领域均处于高速发展阶段。
以下是笔者梳理出来的驱动本轮AI发展的几个关键要素：
一、信息环境与数据资源大爆发：
以全球性互联网公司Facebook、Google、BAT等来看，通过社交、搜索引擎、电商交易等掌握了这巨量的数据资源；另外以电信运营商、银行及政府所掌握的大数据资源，另外可穿戴设备、智能硬件、物联设备等为代表的数据释放，出现了与半个世纪前完全不同的信息环境。这是基础环境的巨大变化。
用李彦宏的话来讲，就是“我们原来说人工智能不行，人工智能做不到，人工智能不可能，是因为我们没有足够多的数据，没有足够强大的计算能力，今天再用这些方法重新做一遍，居然可以了。”
二、社会需求和广袤的市场（应用场景）：
“新一代人工智能应用方面，与六十年前有很大的不同，它将应用的一大批负责系统处理上面，比如说电子商务、智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能电网、智能社区、智能经济、智能图书馆，而这一大批刚好是中国目前经济和社会发展的急需。”潘云鹤院士如是说。
鲁迅先生说过：不满是向上的车轮。社会的发展和人们的需求在不断倒逼生产力的提升，而在当代能带来巨大生产力提升的首要因素是科技创新。随着互联网和移动互联网时代红利的结束，人工智能跃升为新的助推力。
三、资本助力：近两年来，除了互联网大公司大举投入和并购之外，人工智能领域的创新公司也不断涌现。
2016年是人工智能行业发展突飞猛进的一年，在这一年，建立了无数新企业、新技术、新应用。截至2016年11月，Venture Scanner对全球范围内跨越13个种类，总计1485家人工智能公司进行了追踪分析。据Venture Scanner统计，这些公司的总融资金额高达89亿美元。
国内方面，据新智元统计，截止2016年9月20日，中国人工智能创业公司数量约在200-250家，大部分创建于2010年后。语音和视觉依然是创业公司的两大方向，2016 年以来，人工智能专用芯片公司获得关注较多。
在人工智能产业化进程中，人才也是一项不可或缺的关键要素，“到处挖人”成为人工智能行业发展中一道风景线。
当然，在推动人工智能技术及应用产业化的方面，离不开国家竞争和政策推动的维度，各国在不断推出一些针对人工智能垂直领域的专项战略和政策措施，我们将在后续文中进行梳理。
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