從來沒有一個技術領域，像人工智能這般在短時間內集聚了如此多的利好，可謂春風得意馬蹄疾。從AlphaGo與李世石的那場具有里程碑意義的“人機對戰”開始，這個已經存在多年的行業又被徹底推上了風口。市場預判在前，政策跟進在后，人工智能的第三次浪潮襲來，這次產業終于進入了爆發的前夜。但越是火熱的地方，越是要冷靜思考。這個產業里的虛與實，真與假，需得明辨，才能前行。

“高燒”與泡沫

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2017年被定義為“AI元年”，實在不為過。在這一年，如果你翻遍發布會主題，那幾乎都只有一個詞—“人工智能”。2017年7月，百度打破每年兩場“例行發布會”的慣例，召開了一場人工智能發布會，可容納5,000人的國家會議中心摩肩接踵，百度總裁陸奇從頭講到尾，董事長李彥宏親自乘坐無人駕駛汽車開上五環，百度宣布ALL IN AI。

同一天，阿里巴巴在北京發布了一款名為“天貓精靈”的AI智能音箱，隨后這款音箱在“上海雙創周”等各大展會出沒，明顯成為阿里系今年力推的產品。產品背后，阿里巴巴更加在意的是其背后搭載的AI系統，這也是阿里云多年來的心血匯聚。

同一月，老牌PC巨頭聯想在上海召開了一場讓世界充滿AI的發布會，更是一口氣推出了多款AI產品，聯想CEO楊元慶甚至放言：“聯想的使命，是要成為這一輪由AI驅動的智能變革的推動者和賦能者。”其他巨頭也沒閑著：騰訊成立了AI LAB，拉著一眾車企組建了“汽車AI生態”。小米發布了AI智能音箱，與電視、手機“三個入口，一個小愛”；京東成立Y事業部，利用人工智能技術來驅動零售革新，所有的互聯網公司全部調轉車頭，把自己變成了一家人工智能公司。

與此同時，人工智能領域的創業公司數量也在急速激增，資本快速進入。據筆者的統計，大陸人工智能領域的融資規模約為26億美元，大陸目前獲得融資的標桿人工智能的企業已超過350家。

大陸在人工智能上的熱度，已經可以用“高燒”來形容。然而，當任何一家公司言必提AI的時候，人工智能行業就有出現泡沫的嫌疑。

首先應當說明的是，存在泡沫本身不是一件壞事。因為市場必須要有一定的泡沫，才會讓一個產業有充足的環境進行前期的孵化，變得更加成熟，不斷孕育創新。但關鍵，是要看這個泡沫有多大，是否會影響到人工智能產業的可持續發展。

筆者曾經接觸過多位人工智能領域的頂尖專家，百度前首席科學家吳恩達、加州大學伯克利分校電腦系教授宋曉冬、谷歌董事長Eric Schmidt等，在與他們的聊天中，很少有人用非常夸張的詞語來表述人工智能的強大，說得都是有關機器學習如何進步的演化史。但在普通人眼中，人工智能卻是無所不能的代名詞。

兩者之間，存在一個很大的心理落差，而觀念的偏差會造成相當崩壞的結果：一旦企業推出的產品沒有達到消費者的心理預期，市場會往截然相反的方向走。事實上，上一波人工智能的泡沫破滅，也是由于現實與理想太過遙遠，整個產業耗費了好多年才重新崛起。

當然，時間是驗證泡沫的最好方式。大部分人工智能類的創業公司大都在B輪融資與C輪融資之間，換句話解釋，就是在初步產品落地進入推廣期的時間點。這基本上會成為一道分水嶺，經受得住市場考驗的，便能成為獨角獸；經受不住的，便化作泡沫隨風而去。優勝劣汰的關鍵，還在技術。

人才的浮躁與“虛假繁榮”

人工智能的核心在于人才。在這一方面，中國的人工智能產業是有話語權的。

麥肯錫發布的《人工智能：下一個數字前沿？》的報告也印證了這一點，報告毫不猶豫地認為，中國已成全球AI發展中心之一。職場社交平臺領英發布的一份《全球AI領域人才報告》資料同樣顯示，全球華人AI人才數量達14萬，已經占到全球AI人才總量的6.5%。

中國是AI人才高地，這是事實。然而事實遠不如想象中美好。首先，是人才的品質。麥肯錫的報告指出，中國的研究人員在基礎演算法研發領域仍遠落后于英美同行，一個主要原因是人才短缺——美國半數以上的資料科學家擁有10年以上的工作經驗。而在大陸，超過40%的資料科學家工作經驗尚不足5年。

從現實來看，人工智能尖端人才的確遠遠不能滿足需求，一些人工智能類創業公司的人事負責人坦言，一些國際大牛，全都去了BAT（B：百度、T：騰訊、A：阿里巴巴），有工作經驗的人工智能專家都去創業了，創業公司的人才招募路徑只有兩條：第一是靠找熟悉的朋友、同伴，但數量極為有限，而且會牽涉到干股和期權等核心問題；第二則是招募剛剛大學畢業的學生，這使得不少人工智能領域創業公司的人才架構，通常是幾個高端人才，加上一群90后畢業生，然而這并不是創業公司的黃金比例。

AI人才數量之謎

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據統計，全球目前擁有約25萬名人工智能核心專業人才，其中美國約占三分之一，中國的專業人才與美國相比，還有一定的差距。這一數量級的人才儲備與當下人工智能市場的爆發式增長相比，供需矛盾顯著。

阿里巴巴前CEO衛哲就認為：“人工智能領域充滿人才泡沫，過去五年內，真正進入人工智能行業的人才，其實是數得出來的，這與當下的市場情況并不符合。”

有行業人士透露，人工智能領域真正的人才數量是限定的，未來幾年，也不會有太大的改變。那么問題來了，龐大的人工智能行業，剩下的人才都從哪里來呢？

一部分是有行業經驗的人才，人工智能事實上是大資料、云計算和物聯網所衍生的綜合技術工種，反過來說，單一領域的人才輸入還是有保證的。當然，有些公司并沒有真正招募過人，原來的大資料或者云計算部門，改個名字，就叫人工智能部門，比比皆是，這極大擴充了人才的數量。

另一部分來自各大高校電腦、數學等專業的畢業生。由于人才吃緊，這批小鮮肉的身價也不低，搜狗CEO王小川就曾透露，一個會寫卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）的畢業生，動輒就是幾萬塊的月薪，“國內的AI人才市場上已經出現泡沫，直接反映就是獲得人才的價格非常高”。

人才的品質、數量跟不上產業發展，人才的價格虛高、魚龍混雜——從某種程度上說，人才上的“虛假繁榮”就是人工智能領域發展過程中的一個大泡沫。當人工智能的概念紅利和政策紅利逐漸消退時，又或者當資本再碰到一個寒冬，這個大泡沫是否會爆破，未來就不得而知了。