3月6日，人工智能板块以领跑大盘的涨势，作为对本次政府工作报告的回应。截至收盘，沪指报收3233.87，涨0.48%，其中人工智能板块上涨2.96%，其中科大智能（300222.SZ）、赛为智能（300044.SZ）涨停。
最喜欢看新闻联播的，不一定是公务人员，而很有可能是商人。股票市场中，有不少政策股，政府大举推广之下，相关行业势必走俏。商人看新闻联播不啻为窥探新的利基市场。如今，火了几年的AI，被写入政府工作报告，也算是正式得到了政府的认可，政府的重磅扶持，能否成为行业的护身符？还是只仅仅代表了一种风向标？
坦然处之：“互联网+”、P2P也曾被列入工作报告
2014年，是互联网金融被写入报告的第一年，报告指出，“促进互联网金融健康发展，完善金融监管协调机制”。这样的定调也正符合2014年被更多行业人士定义为“互联网金融元年”，大量关于互联网金融的概念和细分领域纷纷崭露头角，“普惠金融”成为行业的宗旨，投资者开始了解到这一词汇。
经历了2014年的起步，互联网金融在2015年迎来高速发展期。2015年的报告中，共有两处提及互联网金融，“互联网金融异军突起”，“促进互联网金融健康发展”。
政府对行业是重视了，可是行业的执行效果却差强人意，据网贷之家统计数据显示，截至2015年12月，共有1302家P2P平台死亡，668家跑路。
到了2016年，接连多起负面事件爆发，e租宝、中晋系、泛亚等重大风险事件让互联网金融的发展“急刹车”，监管正式成为互联网金融的首要基调。
2014年互联网金融可谓野蛮生长与风险暴露并存，2015年监管力度逐渐加强，2016年监管已经成为行业重点，“监管元年”一词逐渐被提出。从“互联网金融元年”到“监管元年”仅仅相隔1年。互联网金融煊赫一时，其后又快速陨落，像一道流星，即使国家鼓励，但是行业自身良莠不齐，跑路平台云集，也只能自食恶果。
我们再看“互联网+”，2015年3月5日上午，国务院总理李克强在政府工作报告中提出，政府将制定“互联网+”行动。这是此行业热词在历年总理政府工作报告中的首次现身。“互联网+”第一次纳入国家经济的顶层设计。国家初衷是好的，鼓励创新，也崛起了像饿了么、美团等独角兽公司，可是代价是惨重的，一批伪需求的互联网O2O公司问世，为商业生态平添了不少浮躁泡沫。
从被拍死在沙滩上的前辈来看，被列入政府工作报告并不是什么护身符，只能代表一种认可，对该行业发展趋势的认可而已。目前来讲，国内的很多行业就是这样，给一点阳光就灿烂，然后就是过度扩张，形成泡沫。
不过，AI行业较之O2O行业来讲，技术门槛相对较高，不至于过度泛滥，AI公司即使创业失败，自身也具有内生价值，反倒是缩短了技术的研发周期，AI较之P2P来讲，安全性高的多，不会对社会稳定产生不利因素，AI、O2O、P2P同为近年来的热门行业，经过市场的洗礼，商业生态日趋成熟。
浮躁盛行：商业需求与技术转化周期的失调
目前来看，AI存在的问题归根基地为两类：一种是商业需求高于技术转化周期，也就是早产儿太多，技术还未成熟就出来圈钱。另一种是技术转化难易商业化，唯技术轮，找不到落地场景。
我们先来看商业需求早于技术转化周期的早产儿。
尽管AI，相对来讲技术门槛较高，但是目前来讲，市场急于赚快钱，AI项目的早产儿过多。我们以最常见的聊天机器人为例，在目前阶段，聊天机器人可以信息提供和信息收集工作，免于一些重复的工作，但是这可能只占整个服务流程的10%，甚至5%，剩下的核心的用户体验不是聊天机器人可以控制的。
以电商为例，聊天机器人可以完成下单之前的工作，但是物流、售后等反而是更核心的用户体验，是更核心的竞争力。换句话说，聊天机器人是一个可以添加的功能（nice to have）或者是噱头，但却不可能成长为核心功能和主要卖点。
聊天机器人如果想成为杀手级应用，或者意图颠覆现有的流程，必须在用户体验或者是方便性上有质的提升，否则很难从已经使用良好的网页端或者APP上来抢用户。简单的说，如果聊天机器人在方便性上只能提升5%左右，为什么要舍弃成熟的方式来使用聊天机器人？
不止在聊天机器人领域，最典型的表现就是此前一直被吹捧的谷歌无人驾驶汽车，今年在时速低于2英里的情况下竟然发生了交通事故，且按责任划分当属谷歌。AI概念的火爆，不少公司都在引入AI这一概念，以此来包装自己的产品，这就导致了市面上不少的伪AI产品，商业需求远远高于AI技术转化周期。
我们再来看下AI技术找不到具体的应用商业场景。
我们都知道，单独的一项技术是不能形成一个独有的产品或者独有的商业模式，所以AI必须渗透到各个已有的产品里面去。使得你的效率提高到更高，使得你的产品更有竞争里。正如高盛的一份报告提到的：人工智能的爆发并非是在技术上，而是在生活中随处可见，人工智能可以解决生活中的很多问题。这次人工智能的爆发并非为了技术创新而技术创新，与此前的移动互联网有很大区别，这一领域是技术驱动的领域，拥有较高门槛的同时，也让一些团队进入误区，误认为技术门槛高以及自己技术能力强，而忽视了市场转化。
人工智能并非新鲜名词，很早之前就已经诞生，没有给世界带来太大的惊喜，根本的原因，还是离应用太远。AI的全民化最开始是由Alpha Go带来的，Alpha Go的技术模型和计算引擎，确实代表了人工智能目前在深度学习方向的进步，这是毋庸置疑的。但是，从提高人类生产力这个角度来看，Alpha Go又显得过于苍白，对我们的生活并未带来任何改善，更遑论商业价值。其实，无论是Alpha Go还是小冰，他们存在的意义，在于展示谷歌和微软在人工智能领域，具有很强的技术积累和人才体系，但他们在应用本身并没有体现出积极的作用。
通过近年来的AI相关的重要节点和事件看，其实所谓的AI依旧是计算能力和大数据简单分析输出的一种深化，尽管各家都打着AI的名义，但按照真正AI的定义和应用场景看，不要说实现真正的AI，就连基本的计算能力、大数据分析和输出上都存在不足，甚至是误判。
因此，人工智能的公司应该重视这两个方面，第一个是从实验室基础研究到工程实现，这是当前国内外人工智能行业做得比较好的。其次是从工程实现到产品运用，要将技术落地，这可能是对于创业公司，尤其是人工智能创业公司来说，最重要的环节。
人工智能商业转化受限：部分巨头在削减AI投资
据外媒报道，由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%，Facebook已决定削减对机器学习和人工智能技术的投资。并将暂时放弃打造大型聊天机器人生态系统，而转向于训练Messenger机器人专注处理一些特定任务。
据了解，自Facebook开放Messenger bot以来，得到银行和航空公司等企业大力拥护。截至去年9月，开发者已开发出了3万个聊天机器人。不过，日前有外媒报道指出，其目前的结果并不如人意。因为Messenger的错误率高达70%，即用户70%的请求都无法完成。
当所有公司都在加持AI之际，部分大公司看到了AI狰狞的一面，知道是无底洞，并深知其难度，更加冷静处之，而小公司要么是处于初级阶段，在研究及商业变现深度上远未深入，只是一股脑的热情，即使，人工智能的发展前景广阔，但是就该领域的投资收益与风险来说，是不确定的。在商业上，所有新事物的已知风险就是不确定性本身。很多人会觉得如今人工智能突然爆发了，所以马上就应该赚钱了，其实人工智能距离真正盈利还有很长的路要走。
Facebook都在削减AI领域的投资，对于小公司来讲，慎重较好，切不可毫无保留的投入到一个未知领域，即使AI被列入政府工作报告，不过是对行业趋势的认可，而非护身符。
01月07日 18:14
