然而，當時(shí)的技術(shù)和硬件設備跟不上新型人工智能的發(fā)展，人工智能于1974年迎來(lái)了第一次寒冬，一直持續到上世紀八十年代。進(jìn)入新世紀來(lái)，隨著(zhù)大數據技術(shù)的發(fā)展、深度學(xué)習的出現、算力的提升，人工智能的潛力被人們愈發(fā)重視。

　　自2016年開(kāi)始，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)公司被這個(gè)時(shí)代賦予了最優(yōu)的待遇，大量資本流入其中，2017年全球人工智能初創(chuàng )企業(yè)融資額達152億美元，中國占48%，位居第一。這樣的盛況一直持續了三年，直到2019年初的大降溫。

　　它指出新科技的成熟往往需要歷經(jīng)5個(gè)階段：科技誕生的促動(dòng)期、過(guò)高期望的峰值、泡沫化的底谷期、穩步爬升的光明期、實(shí)質(zhì)生產(chǎn)的高峰期。

　　任何技術(shù)的發(fā)展路徑都必然是螺旋式的，不可能一帆風(fēng)順。毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能便處于“退燒階段”，過(guò)往的熱捧，讓不少AI公司迅速膨脹，獲得了與當下業(yè)務(wù)體量并不匹配的高估值，而一旦市場(chǎng)降溫，資本開(kāi)始理性，越是高估值的公司，就越難引入新融資。

　　難以融資的情況下，能讓人工智能企業(yè)安穩過(guò)冬的自然是其核心的盈利變現能力。初創(chuàng )公司們的重心也將從融資轉向業(yè)務(wù)。而客戶(hù)只看重一件事，就是技術(shù)能不能讓他降本增效。資本寒冬，反而有助于人工智能領(lǐng)域淘汰落后產(chǎn)能，而且很可能不僅是小的初創(chuàng )公司，也包括大公司的內部團隊。

　　像過(guò)去數年大量涌現的AI芯片初創(chuàng )團隊，要知道硬件研發(fā)需要非常長(cháng)的時(shí)間周期，有的團隊選擇在FPGA上實(shí)現一些深度學(xué)習算法，很多團隊直接上手ASIC，從底層設計芯片加速深度學(xué)習算法，然而前者性能跟不上，后者開(kāi)發(fā)成本高、消耗時(shí)間長(cháng)，產(chǎn)品競爭力嚴重缺失。至于更多混概念、拿融資的公司也處于加速出清階段。

　　但我們同樣要看到，人工智能商業(yè)化帶來(lái)了企業(yè)數字化加速、產(chǎn)業(yè)鏈結構改善、信息利用效率提升等積極效應，在金融、醫療、安防等多個(gè)領(lǐng)域實(shí)現技術(shù)落地，且應用場(chǎng)景愈發(fā)豐富。眾多企業(yè)降本增效的預期、國家政策的扶持，這些都是利于人工智能行業(yè)穩步發(fā)展的關(guān)鍵。

　　與常規語(yǔ)言、圖譜不同，這種知識是以分布式重疊向量表示，機器學(xué)習也正是基于此，通過(guò)可微分函數自動(dòng)學(xué)習從而解決各種難題。

　　人類(lèi)與世界的交互主要由感知、思考、行動(dòng)三者構成，我們的知識也在這一輪輪的循環(huán)往復中逐步完成歸納、總結與驗證。這一過(guò)程同樣適用于人工智能，AI通過(guò)傳感器觀(guān)察外界環(huán)境，用數據記錄感知結果，進(jìn)而在對數據歸納總結的過(guò)程中獲取知識，完成認知過(guò)程，規劃行動(dòng)后再通過(guò)與外界的互動(dòng)完成驗證、認知閉環(huán)。

　　這也就解釋了，為何人工智能有著(zhù)愈發(fā)垂直化的趨勢，各行各業(yè)很難以開(kāi)放共享的心態(tài)來(lái)設計AI的商業(yè)模式的對外合作，辛苦積累的場(chǎng)景與數據自然如此，優(yōu)質(zhì)數據難尋。深耕垂直領(lǐng)域的公司則依靠較少精準數據即可把模式跑通，而且多數客戶(hù)為政府、國企，這些人工智能企業(yè)多數收入也來(lái)源于此，形成先toB跑通后toC普及模式。

　　而從人機交互角度上看，電腦的誕生簡(jiǎn)化了人類(lèi)繁瑣的操作流程，通過(guò)鼠標的點(diǎn)擊即可遠程操控；而觸屏手機的出現則進(jìn)一步解放全身，我們僅靠手指即可隨時(shí)隨地完成遠程的操作與娛樂(lè )；大膽地推測一下，在手指被占用的情況下，未來(lái)可能的潛在交互模式就愈發(fā)明顯了，像語(yǔ)音交流、眼動(dòng)控制等都已進(jìn)入商用階段，腦機接口等前沿技術(shù)也在逐步試驗中，在這種可預見(jiàn)的新模式下行業(yè)亦將誕生一批服務(wù)相關(guān)技術(shù)與內容的獨角獸企業(yè)。

　　如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)將全球信息扁平化，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)則在此基礎上將人類(lèi)日常活動(dòng)與行為數字化。AI時(shí)代下，數字世界和物理世界則通過(guò)傳感器與傳動(dòng)器趨于融合，有價(jià)值的人類(lèi)活動(dòng)和物理世界都將被數字化，真正形成萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代。

　　2020年3月4日，中共中央政治局常務(wù)委員會(huì )召開(kāi)會(huì )議，提出要發(fā)力于科技端的基礎設施建設，人工智能成為“新基建”七大版塊中的重要一項。“新基建”不同于傳統思路，其本質(zhì)是信息數字化的基礎設施建設，用于支撐傳統產(chǎn)業(yè)向網(wǎng)絡(luò )化、數字化、智能化方向發(fā)展。

　　作為國家級戰略，此次在新基建的背景下，人工智能的發(fā)力點(diǎn)首先便是要填補算力的不足，當前摩爾定律失效，算力需求增速已經(jīng)遠遠超過(guò)了算力供給能力。有報告顯示，2012年以前，人工智能算力需求緊追摩爾定律，每?jì)赡攴�一番�?012年以后，漸漸縮短為3、4個(gè)月翻一番，人工智能算力需求空間巨大。

　　但同時(shí)，算力提升背后涉及眾多產(chǎn)業(yè)鏈，像AI芯片，包括“云端”、用戶(hù)端的類(lèi)腦芯片，以及各類(lèi)傳感器、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、體感傳感器等。最重要的，人工智能是通用的AI平臺，包括計算機視覺(jué)、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理，機器學(xué)習、知識圖譜等，這都有助于在泛在、融合的發(fā)展趨勢下，構建軟硬件協(xié)同、新老系統協(xié)同、各個(gè)行業(yè)協(xié)同的產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。

　　人工智能及場(chǎng)景應用的基礎建設，在連接巨大的投資與需求的同時(shí)，還牽著(zhù)不斷升級的消費市場(chǎng)。人工智能的發(fā)展無(wú)疑是未來(lái)20年數字經(jīng)濟時(shí)代，支撐中國經(jīng)濟社會(huì )繁榮發(fā)展的基石，對推動(dòng)中國經(jīng)濟轉型升級形成極大助力。

　　人工智能時(shí)代，數據與場(chǎng)景成為核心。圍繞5G+新一代人工智能的垂直模式，打造以網(wǎng)絡(luò )層、云基礎設施和以新一代人工智能領(lǐng)域龍頭企業(yè)在應用場(chǎng)景的協(xié)同創(chuàng )新生態(tài)是未來(lái)的核心趨勢，合作方式可采取項目聯(lián)合攻關(guān)、共建研發(fā)機構、組建產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng )新聯(lián)盟等，為人工智能方案落地起到重要助推作用。

　　中央經(jīng)濟工作會(huì )議在部署“著(zhù)力推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展”重點(diǎn)任務(wù)中，明確提出“要大力發(fā)展數字經(jīng)濟，推動(dòng)數字經(jīng)濟和實(shí)體經(jīng)濟深度融合”。作為數字經(jīng)濟的應用領(lǐng)域的新引擎，人工智能正在逐步成為推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟優(yōu)化升級、生產(chǎn)力躍升的驅動(dòng)力量。