4月26日——28日，GMIC全球移动互联网大会在北京国家会议中心举行。创新工场董事长兼首席执行官李开复将人工智能的演进路径归纳成四波浪潮。他表示：“中国当下正在经历人工智能的第三波浪潮——基于视觉和听觉的AI，如智能音箱、语音交互等。”事实上，AI领域的"独角兽"频出，国内甚至国际的AI商业化“抢位战”刚刚拉开帷幕，而商业化落地则是AI从实验室飞入寻常百姓家的关键一环。 

随着语音识别、视觉识别等人工智能的相关技术相继走出实验室，在多个应用领域取得突破，汽车、教育、零售等行业成为被看好的人工智能应用领域。其中，作为人工智能的重要落地，自动驾驶备受关注。无论是传统车企还是互联网企业，都纷纷切入智能汽车领域，对人工智能技术进行探索。

在小鹏汽车董事长何小鹏看来，除了已有的人工智能技术之外，AI依旧还保有一块巨大的市场，那就是自动驾驶以及互联网和整车的整合。“AI能力”是互联网汽车的新标志，智能汽车最基础的部分是自动驾驶和互联网功能的可升级。要想让新能源车的使用感受超过传统汽车，解决充电问题是最关键的。要把汽车品质造好，把特色的自动驾驶和互联网能力不断延伸上去，将组织体系与销售网络搭建好，把供应品质保障好。

在新零售领域，人工智能的本质在于利用对大数据精准分析，实现新零售领域的落地。人工智能使人们的购物方式更为多元，不仅满足了消费者对购物的各种体验需求，也促进着新零售的兴起。传统的零售积累了大量的包括顾客、购物、商品销量排行、消费场景等数据，而人工智能技术将促进这些数据的结构化，提高生产经营的效率，从而让新零售企业更能精准细分客群，满足不同消费群体的购物需求，让消费者获得更有品质和个性化的服务。

就行业应用而言，无论是企业还是消费者，都期待AI技术在商业环境中有更大的发展空间，譬如为品牌商和消费者之间的互动提供更多的新形式、打造更为个性化的体验，这也必然是未来的商业趋势。然而，AI对于零售行业的“改造”不止局限在消费者的体验端。随着技术的更新迭代不断推动新的算法出现，深入地分析消费者的偏好和需求，为消费者创造高度个性化的服务与体验是关键，企业应把关注点放在如何更好地利用数据释放AI的价值。

科大讯飞执行总裁胡郁认为，从云计算、大数据到人工智能，中国在人工智能平台的统筹规划，使得新技术能尽快得到应用，中国在很多方面都走在了世界前面。在胡郁看来，“越是有集中化的地方，越是能用统一规划的地方，在数据这个问题上反而有可能取得它的相对优势。而且数据的使用又反过来会增强这种中央控制体系的威力和能力，从而形成一种闭环的效果。”

从国务院印发《新一代人工智能发展规划》，到工信部出台《“新一代人工智能三年行动计划》”；从“AlphaGo”战胜人类围棋世界冠军，到无人超市现身中国的街头，再到汽车驶入“无人驾驶”新时代。人工智能已经进入加速落地阶段，BAT公司纷纷发力，加快AI落地应用的研发。2017年3月2日，“深度学习技术及应用国家工程实验室”在百度大厦揭牌，“中国大脑”最终落地;2017年7月5日，阿里巴巴人工智能实验室亮相，主要从事消费级 AI产品的研发，上线第一款产品—智能语音终端设备“天猫精灵 X1”;2017年6月22日，腾讯发布人工智能语音平台“小微”……

然而，无论是研究开发领域，还是应用落地领域，人工智能各个环节对人才的需求有增无减，而人才短缺已成为我国人工智能发展中的最大短板。由于人工智能具有开创性、复杂性和高难性，且人才培养难度较大、时间较长，所以真正能够投入业界的人才较少。百度总裁张亚勤称，目前人工智能人才包括三种，研发人才属于全球稀缺资源，产品人才会由产业本身培养出来，而实用人才则需要通过学校和市场共同努力培养。百度将通过云智学院，3年内为国内培养10万名人工智能领域人才。

在李开复看来，AI人才金字塔的底层建设很重要，大量的工程师想涌入人工智能，但是高校没有足够好的课程和师资，所以培训教师、做大量数据竞赛很有必要。在顶尖人才方面，不能仅关注论文发表的平台，而是要关注如何与工程相结合。他认为，Google将工程和科研结合在一起，搭建了一个可用的系统，在这方面做得很好。

此外，从VC创业的角度讲，创业公司需要具备三种AI人才。一种是科学家，所需级别依从事领域而定。一种是工程能力很强的人才，做系统和产品。一种是懂商业、懂销售的人才，目前大多数AI创业公司都以To B为主要的业务方向，因此做好一家AI公司需要多元化的人才储备。

随着国家积极推动新一代人工智能创新平台建设，各地政府也开始密集出台人工智能产业配套扶持资金政策，努力解决企业发展的实际问题，中国人工智能将在国家的大力推动下被广泛应用到工业、服务业、农业等经济发展各领域，驶入发展的快车道，在资金、市场等方面拥有长远的红期。《新一代人工智能发展规划》要求，2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点。

一直以来，人工智能饱受非议的地方在于无法将技术研发成果进行产品化以及找到更多应用场景。目前，大多数AI创业公司都以To B为主要的业务方向，研发投入极大，纵然已经成为“独角兽”，也必须实现技术与市场的双向共振，商业化落地才是决定一家企业成败的重要因素。

来源： 新华网