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文/杨国英

对人工智能行业泡沫化的担忧，很大程度上源于世纪之交的科网泡沫，很多人对当年美国科技股的暴涨、暴跌记忆犹新。然而，直言不讳地说，这种过于简化的类比如刻舟求剑，而忽视了当前人工智能行业的现状。

7月5日，百度举办全球首个AI开发者大会，在强调“All in AI”的同时，还首次公布了完整的AI生态开放战略，并宣布推出对话式人工智能系统DuerOS和聚焦无人车的Apollo两大开放平台。两大平台都已经与国内外相关企业形成了合作生态，前者是基于百度在自然语言处理领域的技术优势，而面向智能硬件的开发者，Apollo平台作为百度人工智能技术的应用化集成，则被百度COO陆奇称为自动驾驶的“安卓”，凸显其开放姿态。

AI有没有泡沫？把国内的人工智能行业和美国等发达国家相比，实打实的投入不是太多，恰恰是太少，从事AI前沿基础领域研究的公司，即便从全球来看，也主要是谷歌和百度，这从目前AI专业研究人才的高薪即可见一斑。不容否认，在AI科技研发的未来大方向下，最近两三年，也确实在部分创业板公司动辄拿AI造概念、哄抬股价，这与大众对AI领域的知识盲区有关。然而，包括智能驾驶在内的人机交互应用，目前有着确定性的商业化前景，但还没有普及化、大众化，我们不能一叶障目、混淆视听，认为AI泡沫化了。

我们先看整个科技行业，2000年前后的科技行业，其角色仅仅是提供技术和内容，而当下则是提供技术和服务。在科技行业把技术转化为服务的过程中，传统行业也被迫或主动加入数字化的大潮，由此导致的金融行业、制造业的裁员趋势，均是史无前例的。从企业财务平衡的角度看，当新科技巨头与传统行业紧密结合，对于现金流和长期盈利前景都是积极信号。

就人工智能行业而言，虽然处在科技行业的最前沿，但前期的铺垫已经比较充分。需要指出的是，人工智能分为强人工智能和弱人工智能，其中，弱人工智能的技术突破和广泛的应用前景都有相当的确定性，比如移动支付、无人车、智能投顾等领域。就弱人工智能而言，过去几年移动互联网的崛起是很好的铺垫，特别是通过百度搜索等各种数据入口积累起来的海量数据，正在与算法融合为软件方面的能力，为多样性的智能硬件的开发提供支撑。

外界当前担心比较多的一点可能是核心技术的开发成本，比如，技术开发人员的工资很高，就是当前讨论比较多的。我对此倒并不担心，2000年前后IT行业的技术人员工资也是比较高的，原因还是人才紧缺。当前人工智能行业面临的也是这个问题，但较高的市场定价会吸引更多的人才加入这一行业，最终也一定会走出一条比较理想的成本优化曲线。

人工智能较高的进入门槛，决定了大公司必然走在前面，而像百度这样的领先人工智能行业的科技公司采取“聚焦+开放”的战略，成为一个免费的技术开放平台、生态合作平台，实际上很有利于优化整个行业的投入产出比，即通过减少行业重复投入，使合作方用较小的投入获得最大化的效能。

就当下而言，人工智能行业的投入不足还体现在政策配套方面。像无人驾驶这种系统项目，单有企业的投入还不够，政府的规划配套、产业政策要快速跟进，才能让商业化尽快成熟落地。