題圖來自：視覺中國

　　1994年中國就開通了互聯(lián)網(wǎng)，但互聯(lián)網(wǎng)真正進入尋常百姓家，并開始飛躍式的發(fā)展，是在1997年，那一年，稱得上是中國互聯(lián)網(wǎng)元年。

　　2011年中國手機用戶超9.5億，3G用戶超過3億， 7月，中國超過英國成為全球第二大應(yīng)用市場，份額達5.4%，2011年是中國手機移動互聯(lián)網(wǎng)元年。

　　2013年移動游戲元年，2014年O2O元年，2015年的孵化器元年，2016年的VR元年，2017年的AI元年。

　　每一個元年好像都是創(chuàng)業(yè)者的圣誕節(jié)，當(dāng)創(chuàng)業(yè)者迷茫的時候，他們有了方向，有了激情，有了動力。期待裝有滿滿鈔票的圣誕節(jié)老人潛入創(chuàng)業(yè)者的房間，給他的襪子塞滿鈔票。

　　每一個元年好像都是投資人的春節(jié)，當(dāng)投資人苦惱的時候，他們有了錢，有了行業(yè)資源，有了人才，但是他們還是不知道今年春節(jié)聯(lián)歡晚會誰會紅，誰會火。然后索性就拋出了我要包場，每個節(jié)目我都有人。

　　但是每一個“元年”好像創(chuàng)業(yè)者都在掉隊，我不知道我能做什么，我不知道我該做什么，我不了解行業(yè)變了，我只知道元年來了，投資人也來了。我的方向是媒體說的方向，我的管理是投資人教的管理，我的技術(shù)是國外扒的開源技術(shù)。

　　但是每一個“元年”好像投資人都在掉坑，你懂移動游戲，不懂，你了解VR，不了解。但是我有錢，我想投誰就投誰。創(chuàng)業(yè)者那么多，我就不信砸不出一個金蛋。我投不是因為你的團隊好，主要是因為還有KPI。

　　2017年中國的AI元年，創(chuàng)業(yè)者像瘋了一樣，開始扎堆人工智能。每一個創(chuàng)業(yè)者都必須用人工智能才能彰顯自己的能力與實力。但是在眾多的人工智能團隊中，真正擁有人工智能能力的團隊少之又少。

　　下面劍鋒將根據(jù)個人主觀給大家分享一下，關(guān)于AI的六大謊言：

　　第一個謊言：投資人來了

　　(來源于億歐網(wǎng)AI報告)

　　2012-2017年間，中國AI投資市場共有570家投資機構(gòu)參與投資，其中僅投資過一家AI企業(yè)的機構(gòu)共有391家，占到總數(shù)的68.6%;剩余的179家企業(yè)中，投資頻數(shù)2-4次的機構(gòu)共137家，其余僅有42家機構(gòu)投資過大于4家AI企業(yè)。由此可見，中國AI投資市場中，真正專注于AI投資的機構(gòu)僅占少數(shù)。

　　以AI企業(yè)的投資頻數(shù)作為評價標(biāo)準(zhǔn)，中國AI投資市場中排名前十位的投資機構(gòu)。其中，真格基金、創(chuàng)新工場和紅杉資本中國位列前三。眾多的投資人也給出自己的觀點，雖然都是看好長期發(fā)展，但是對于短期內(nèi)，人工智能的發(fā)展，投資人出現(xiàn)了分歧。

　　同時根據(jù)盛世方舟(注：中國最大的股權(quán)母基金管理機構(gòu))觸及到的一手數(shù)據(jù)，自2016年下半年至今，前來募資的基金當(dāng)中，投資領(lǐng)域包含“人工智能”的基金數(shù)量占比約為10%;包含“智能/AI/大數(shù)據(jù)/云計算”的基金數(shù)量占比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領(lǐng)域的基金占比約為19%，覆蓋醫(yī)療領(lǐng)域的基金占比約為27%，覆蓋消費領(lǐng)域的基金占比約為22%。

　　劍鋒認為人工智能雖然在資本的行業(yè)中呼聲很高，但是真正投資人工智能的機構(gòu)還是相對比較少數(shù)，主要是很多投資人對于人工智能的行業(yè)理解還處在迷茫與認識階段，對投資標(biāo)的的要求比其他行業(yè)都要高。

　　以團隊背景為例，投資人要求有海外知名院校畢業(yè)并在人工智能領(lǐng)域從業(yè)多年，團隊以著名技術(shù)公司核心技術(shù)骨干為重點。對于這樣的要求很多團隊都只能望塵莫及。

　　第二個謊言：AI+行業(yè)或行業(yè)+AI

　　(來源于億歐網(wǎng))

　　從“互聯(lián)網(wǎng)+”走向“AI+”，隨著科技行業(yè)技術(shù)的不斷進步，每一個新的技術(shù)或者新的應(yīng)用都被宏偉的媒體及有錢的投資人冠名“XXX+”。沒有如果“+”感覺這個市場就不夠大，不夠規(guī)模。不夠吸引廣大的投資人及創(chuàng)業(yè)者。

　　根據(jù)億歐網(wǎng)統(tǒng)計的投資機構(gòu)行業(yè)分布處在前三基本是企業(yè)服務(wù)、汽車交通、金融領(lǐng)域，如果說AI+已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，以互聯(lián)網(wǎng)公司為例，他們的公司都應(yīng)該是某某人工智能科技有限公司，我是人工智能，我為人工智能代言。現(xiàn)在的人工智能基本還處在一個起步的階段，目前所謂的AI+行業(yè)或者行業(yè)+AI處在一個概念階段。有人會反駁劍鋒說，你看人臉識別不就是AI+行業(yè)，如果你身在成都可以去東站體驗體驗所謂的人臉識別安檢系統(tǒng)。

　　劍鋒認為一個技術(shù)的興起并不能改變世界或者重造行業(yè)，就如同互聯(lián)網(wǎng)沒有打垮傳統(tǒng)行業(yè)，AI還沒有統(tǒng)領(lǐng)人類。技術(shù)與行業(yè)中間還是隔著一道深深的鴻溝，如果要拉近他們的距離，不是技術(shù)可以解決，也不是行業(yè)可以解決。只有在行業(yè)與技術(shù)融合才能解決。那些鼓吹A(chǔ)I+或行業(yè)+AI就如同當(dāng)年的O2O一樣，O2O號令天下行業(yè)，最終尸痕遍野。

　　第三個謊言：AI等于深度學(xué)習(xí)

　　有行業(yè)人士指出，許多初創(chuàng)公司以及產(chǎn)品都打上了人工智能領(lǐng)域的標(biāo)簽，就像流行用語一樣，但是真正使用了深度學(xué)習(xí)的卻很少。大多數(shù)人忽視了一個事實，深度學(xué)習(xí)只占了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的1%，而機器學(xué)習(xí)又只是人工智能領(lǐng)域的1%。剩下的99%都是大多數(shù)任務(wù)已經(jīng)在實際使用的，一個“深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜?rdquo;并不是一個“人工智能專家”。

　　2016年谷歌圍棋人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝李世石成為全球新聞熱點，不管是生在科技圈還是非互聯(lián)網(wǎng)圈，人工智能一躍成為了全球各個國家的焦點。當(dāng)阿爾法狗火了，人工智能的股票漲了。但是有行業(yè)人士提出阿爾法狗為什么能贏的時候，行業(yè)內(nèi)的各類磚家及科學(xué)家給出的答案是數(shù)據(jù)與算法。

　　2016年很多做大數(shù)據(jù)分析的初創(chuàng)公司開始冠名自己是人工智能公司，我有數(shù)據(jù)，我有算法，我有未來極大的商業(yè)價值。但是如今的人工智能公司就如同2015年大數(shù)據(jù)公司一樣，只要你有你家的兩三年賬本，你就可以成為大數(shù)據(jù)公司。2017年只要你家的賬本能夠算清楚賬，而且有一套算賬的公式。你就可以是人工智能公司。對于這樣的評判標(biāo)準(zhǔn)，往往有顯的可笑與無奈。

　　AI是什么?作為一名科技追風(fēng)者。從2015年開始就一直在找尋答案。AI是大數(shù)據(jù)分析嗎?好像數(shù)據(jù)只是它的一部分，AI是深度學(xué)習(xí)嗎?人工智能相比深度學(xué)習(xí)是更寬泛的概念，而深度學(xué)習(xí)，是AI中的一種技術(shù)或思想。

　　劍鋒認為AI更多是科學(xué)的一個分支，它是一個廣泛的概念。如果非要找一個學(xué)科來形容它，我覺得最合適的就是腦科學(xué)。就如何人類不斷在仿生動物，人工智能不斷在仿生人腦。

　　腦科學(xué)的主要研究方向認知神經(jīng)科學(xué)的最終目的是在于闡明人類大腦的結(jié)構(gòu)與功能，以及人類行為與心理活動的物質(zhì)基礎(chǔ)，在各個水平(層次)上闡明其機制，增進人類神經(jīng)活動的效率，提高對神經(jīng)系統(tǒng)疾患的預(yù)防、診斷、治療服務(wù)水平。人工智能主要研究方向讓計算機具有與人類結(jié)構(gòu)與功能，以及幫助人類更加智能的處理事宜。

　　在人類腦科學(xué)與人工智能的研究，他們一個圍繞的是細胞神經(jīng)，一個圍繞的是網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)。一個是讓人類的大腦更加的聰明，一個是讓機器的運算更加的智能。如果說人工智能要得到極大的進步，我更傾向于如何與腦科學(xué)更好的結(jié)合。

　　第四個謊言：AI威脅論

　　2014年特斯拉CEO馬斯克在麻省理工學(xué)院的一次公開訪談中，發(fā)表對人工智能的看法時表示，“我認為我們應(yīng)當(dāng)格外警惕人工智能。如果讓我說人類當(dāng)下面臨最大的威脅是什么，我覺得是人工智能無疑”。

　　同一年物理學(xué)家斯蒂芬·霍金就曾語出驚人，表示人工智能發(fā)展到目前的初步階段已證明非常有用，但他擔(dān)心的是，“人工智能可能自行啟動，以不斷加快的速度重新設(shè)計自己。而人類局限于緩慢的生物進化過程，根本無法競爭，最終將被超越”，因此他認為，“徹底開發(fā)人工智能可能導(dǎo)致人類滅亡”。

　　人類簡史的作者尤瓦爾·赫拉利曾在公開演講中提到，人類的恐懼來自未知和不可控。雖然人類智慧發(fā)展至今，已經(jīng)掌控了自然界的很多東西，包括如何對抗自然災(zāi)害，掌控生物界的命運等，但人類最不可控的東西始終讓人類恐懼，比如死亡。

　　未知與不可控成為行業(yè)內(nèi)大佬激辯的觀點，有樂觀派表示人類一直在探索未知，所以人類才能如此的進步，有悲傷派表示一切的不可控將是世界末日。

　　對于以上大佬的觀點，劍鋒認為技術(shù)是純粹的，只是人類是私欲的和無知的。例如在封建王朝時期天狗食月是譽為神仙對百姓的一種懲罰，故而形容成為天下末日。但是今天的科學(xué)表明月食是一種特殊的天文現(xiàn)象。

　　現(xiàn)在的人工智能技術(shù)遠遠還沒有達到損害世界，操縱宇宙的階段，如果真的有哪一天，地球是機器人的地球，因為地球的環(huán)境只適合機器人，人類已經(jīng)移居到別的星球。

　　第五個謊言：遠離互聯(lián)網(wǎng)，擁抱AI

　　有行業(yè)人士指出，“以PC來說，全球PC出貨量連續(xù)5年下滑。大家知道國內(nèi)最后出現(xiàn)的一個PC互聯(lián)網(wǎng)獨角獸是誰嗎?是知乎，大概是2011年初推出，這么多年過去，再也沒有PC互聯(lián)網(wǎng)的獨角獸出現(xiàn)。做個類比，我們知道2015年移動互聯(lián)網(wǎng)的滲透率和競爭程度和2011年的PC互聯(lián)網(wǎng)類似，以此類推，2015年以后再做移動APP，也很難出獨角獸了。所以互聯(lián)網(wǎng)的流量紅利已經(jīng)消失。”

　　對于這位行業(yè)人士的觀點，劍鋒在這里不做過多的評述，只是以數(shù)據(jù)和市場來告訴大家，互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的紅利真的已經(jīng)消失了嗎?在中國還沒有高舉互聯(lián)網(wǎng)+的時候，互聯(lián)網(wǎng)只是解決的是信息不對稱的問題，電商被譽為最成功的案例。

　　根據(jù)阿里研究院發(fā)布的《創(chuàng)新飛躍的五年：10大關(guān)鍵詞解讀中國互聯(lián)網(wǎng)》報告指出，截止2016年底，中國互聯(lián)網(wǎng)用戶高達7.1億人，全球排名第一，幾乎是第二、三名印度和美國之和。中國互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)GDP占比高達6.9%，居世界第二位;如果去除信息通信設(shè)備出口等制造業(yè)相關(guān)行業(yè)，中國互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)GDP占比為6.4%，居世界第一。

　　互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟有沒有可能進一步提升呢?古曰：三百六十行，行行出狀元。那今天的互聯(lián)網(wǎng)是否已經(jīng)把三百六十行包圍了，以電商為例中國的電商主要還是在一二三線城市，對于廣袤的四五六線還有待挖掘;以游戲為例，王者榮耀拉動了新的消費群體(女人與小學(xué)生)，對于還有消費能力的其他的群體還有待挖掘;以B2B為例，找鋼網(wǎng)豎起了垂直行業(yè)的市場，那水產(chǎn)，礦產(chǎn)等等垂直行業(yè)的市場還有待挖掘;以短視頻為例，快手圈起來三低人群，那三高人群市場還有待挖掘。

　　對于一直生在一線市場，長在一線市場的互聯(lián)網(wǎng)小兵而言，互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的機會還遠遠沒有被挖掘出來，只是那些投資人站得太高，創(chuàng)業(yè)者望的太遠。

　　還有就是擁抱AI，我一直挺郁悶的是AI還處于技術(shù)發(fā)展期，就開始談?wù)撔袠I(yè)應(yīng)用期。多少感覺有點像前幾年的VR，硬件不過關(guān)，軟件體驗差。然后就開始鼓吹VR+將改變世界，統(tǒng)領(lǐng)行業(yè)。

　　第六個謊言：不能說的AI秘密

　　人工智能火了，創(chuàng)業(yè)者有了方向，投資人錢來了。但是這個市場好像遠沒有那么簡單。

　　創(chuàng)新工場的李開復(fù)老師說過，人工智能將為人類社會的未來帶來顛覆性的改變，而人工智能時代前進的最重要推動者就是AI科學(xué)家，AI創(chuàng)業(yè)時代需要AI科學(xué)家。

　　如果你的團隊里面只有程序猿、產(chǎn)品經(jīng)理，可能還需要再努力找找行業(yè)科學(xué)家。因為這個行業(yè)對于人才的要求及技術(shù)的基礎(chǔ)都比較高。

　　如果你的團隊太普通想通過人工智能拿到相應(yīng)的投資，建議不要找專業(yè)的投資機構(gòu)，找有錢人，有錢人給錢就行。