6月25日，在重慶2018高考志願填報諮詢大會上，人工智慧、智慧控制相關專業格外火爆，有特別多的考生和家長前來諮詢。記者發現，教育部公佈的“2017年度普通高等學校本科專業備案和審批結果”中，“機器人工程”“數據科學與大數據技術”等人工智慧方向的專業屢次上榜。在新增備案本科專業名單中，有19所教育部直屬高校申請開設“數據科學與大數據技術”專業，全國申請新設該專業的高校約有250所。
而與學生及家長們的熱捧相反，在日前發佈的《2018中國人工智慧商業落地研究報告》稱，過去一年，産業對人工智慧期待值很高，各種應用層出不窮，但收穫卻很少。2017年中國AI創業公司獲得的累計融資超過500億元，但2017年中國AI商業落地100強創業公司累計産生的收入卻不足100億元，90%以上的AI企業虧損。
業界普遍認為，作為2017年全球資訊通信領域最大熱點的人工智慧産業，雷聲大、雨點小，遭遇商業落地之痛，確實令人深思。
AI機器人替代人工成為趨勢
人工智慧，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。2017年，從AlphaGo打敗世界圍棋冠軍起，人工智慧的産業熱度再次被引爆。
隨著人力成本的不斷上升和先進製造需求的放大，全球工業機器人快速增長，增速達到每年17%，預計到2020年將達到400億美元。工業機器人被用於自動化生産，包括裝配、包裝、焊接、産品檢查和噴漆等環節。機器人可以確保更高品質的生産，減少人為錯誤和滿足中小型企業日益增長的需求。因此，機器換人已經成為製造業發展的重要趨勢。
中國資訊通信研究院發佈的《2017年中國人工智慧産業數據報告》顯示，人工智慧是2017年全球資訊通信領域的最大熱點，遠高於物聯網、5G、安全與隱私、區塊鏈等。
記者近日從“2018中國IT市場年會”上獲悉，2017年中國人工智慧核心産業規模超過700億元，隨著國家規劃的出臺，各地人工智慧相關建設將逐步啟動。預計到2020年，中國人工智慧核心産業規模將超過1600億元，增長率達到26.2%。
據工信部副部長辛國斌透露，2017年工信部共確定了202個智慧製造綜合標準化和新模式應用，97個智慧製造試點示範項目，完成了25個智慧製造標準立項。在示範項目的帶領下，一大批企業積極推進智慧化改造升級，服務型製造，共用經濟等新模式日益普及，形成了許多新的增長點。
資本的熱情與實際應用反差過大
此前已有報告顯示，2018年會是人工智慧行業的大洗牌期。根據騰訊研究院2017年發佈的《2017中美人工智慧創投現狀與趨勢》，截至2017年6月31日，全球AI公司總數達2542家，其中中國有592家。僅去年一年，全球已有超過50家AI創業公司宣佈倒閉。
儘管如此，資本對AI産業的青睞不減。今年4月，人工智慧平臺公司商湯科技宣佈完成6億美元C輪融資，繼去年曠視科技4.6億美元融資以後，再次刷新了全球人工智慧領域融資記錄。而商湯科技剛于去年7月獲得4.1億美元B輪融資。雲從科技也總計獲得25億元發展資金。
雖然融資額不斷提高，但是國內人工智慧的應用目前仍然處在初級階段，商湯科技從事的機器視覺領域，不過是人臉識別這一塊應用。安防領域，主要是海康威視和依圖科技。雲從科技主要瞄準的是傳統銀行。
家住重慶九龍坡的劉女士告訴記者：“家裏去年買了一台‘智慧冰箱’，廣告號稱可以實現食材管理、娛樂等功能，但其實只是比普通冰箱多了一個顯示屏而已，所謂的食材管理功能都要自己逐個錄入，使用起來並不方便。”
劉女士的吐槽並非個例。從市面上的産品可以看出，大多數被標為智慧廚具的産品，不過是在傳統廚具的基礎上加入了手機客戶端遠端操控的功能，將以往廚具上的按鍵直接複製到手機上。從技術層面上看，這些智慧廚具只是在原來基礎上增加了無線網路、藍芽等數據傳輸模組，外加一個配套的手機客戶端，並沒有真正的核心創新。“芯”片之痛依然。
中國智慧家庭研究中心主任梅曉春認為，人工智慧應用於家電領域，還處於一個特別初級的階段，甚至絕大多數家電人工智慧産品，還僅僅是概念而已。
已有超過十年投資經驗，在TMT領域的多個方向都有佈局的聯想之星合夥人劉維認為，網際網路在進入一個階段性的冬天，它的邊際效應已經逐漸遇到了瓶頸。當各行各業可以很方便地應用網際網路作為工具時，只喊著網際網路，或者因為網際網路而大肆燒錢，指望未來效率大量提升，就不容易成功了。
對於目前AI行業過度渲染，但實際上雷聲大雨點小的現象，劉維的觀點是：確實容易過度，因為AI看不見摸不著，拿一個評測，搞一個演示就可以説事，或者敢吹就能拿錢。“很多號稱能解決的問題，都是長期看能解決，短期內做不到的，創業者選擇什麼路徑，先去解決什麼問題，我覺得非常關鍵。”
標準化和簡單化是發展方向
“人工智慧産業缺乏的不是演算法，而是如何更好地轉化成工程手段。”卡耐基梅隆大學機器學習係副主任、Petuum創始人兼CEO邢波説，人工智慧太高深了，為人所知的有自動駕駛、醫療等應用場景，其實最普通的土木工程領域，也需要人工智慧技術的變革，但是這些小的應用場景很少有人關注。
推動人工智慧發展的目標只有一個，那就是AI與實體産業的融合，AI向傳統經濟的賦能，只有當人工智慧內化為産業經濟的核心能力，所做的一切才真正具有價值。邢波認為，人工智慧産業的實驗方法應該符合工業標準，可以被重復理解和使用，而不是把它當成藝術品一樣觀賞，更不能閉門造車。
業內人士認為，目前的智慧家電不夠智慧，還是缺乏核“芯”技術，設計産品時並沒有理解到消費者的真正痛點，設計理念過於理想化，炫技成分居多。結果就是，許多智慧家電在很大程度上背離了消費需求。
在業內專家看來，人工智慧未來面臨的挑戰主要有三個方面：首先是如何更好協同在一起，形成良好的AI發展生態。其次是建立統一標準，規範大家的行為。最終還是要行業應用，行業深度融合，這是人工智慧的終極目標。
“未來人工智慧行業要標準化和簡單化，把一些標準制定出來，這個行業會形成更大的突破。”金山雲高級副總裁、合夥人梁守星坦言，人工智慧發展過程中的法律法規制定問題，也是行業面臨的挑戰。拿無人汽車來説，自動駕駛這個環節，已經涉及法律法規。一旦法律法規跟上了，人工智慧的落地也會更加快速。