【猎云网（微信：ilieyun
）北京】12月7日报道（文/吕梦）
注：本文转自猎云网旗下专注人工智能的垂直媒体AI星球（微信：ai_xingqiu）。
在刚刚结束的第四届互联网大会上，“人工智能”成了“饭局”之外最热门的词语。大会还专门开设了分论坛《人工智能：让生活更美好》，并邀请中国科学院院士、国内外企业家共同探讨人工智能技术与产业、伦理等方面的发展。
中央对人工智能寄予厚望，从政策到国家发展战略，正在举全国之力，试图在2030年抢占人工智能全球制高点。
但近日，中央权威媒体中央人民广播电视台经济之声《天下财经》栏目，给人工智能这把“烧”起来有点旺的虚火泼了一盆冷水。
这篇报道称，“要鼓励创新、倡导创新、包容创新、也要特别注意维护创新”，这里的“维护”，言下之意就是对于当前披着AI马甲的伪人工智能项目，要“撕开面纱，揭露真相”。
AI概念为更多人所熟知是在2017年，根据Venture Scanner数据显示，仅2017年，人工智能类别的创业公司数量全球就达到957家。另从iiMedia Research（艾媒咨询）的数据来看，2017年截止10月，人工智能创业公司数量已经与2015年整年相当。
蜂拥而至，必然有利可图。但在这里，“利”未必是指利润——就目前情况来看，国内大多数AI创业公司都还没有实现很好的销售业绩，更谈不上盈利。
因此，获得VC的青睐成了当前许多AI创业项目的逐利所在。难怪有人笑称，人工智能最大的应用场景是在饭局上。
李开复此前就说，现在创投市场人工智能泡沫很严重，每个商业计划书上都要加上人工智能，几乎任何行业的创始人都说自己是人工智能公司，这个时候我们投资机构就要很谨慎地去选择，要辨认出真正的人工智能项目。
“人类的发明史上，从来都是应用需求领先，从来都不是技术领先。比如，人们想要飞，才有了飞机并不断改善；人们希望计算更快，才有了CPU。好像，人们并没有迫切需要AI”。
这是不久前清华大学微电子学研究所副所长、联合研究实验室主任王志华教授的一番言论。
王教授认为，现在AI可知的应用就只有图像解析。“只要你是可知的应用，那你就老老实实地说你在做应用、在做图像解析，而不要吆喝着所谓的人工智能。
以此为例，某投资人机构就曾遇到由豪华技术团队构成的自动驾驶公司，声称已经掌握了世面上最领先的视觉算法，并将一骑绝尘率先步入L4，也就是高度自动驾驶阶段。
但从无人驾驶整个技术结构来看，视觉算法只是第一步，之后还将涉及高清地图，逐渐迈向决策层和执行层。比如对接下来可能发生的情况准确预测，对下一步行动的规划和选择合理的路径达到目标等。如果只是单纯的谈算法，也只是纸上谈兵。
单一夸大某类技术，就像前阿里集团执行副总裁、现嘉御基金创始人卫哲认为的，“贴上很多流行的标签，流行什么贴什么”，“很多只是有一定算法的，或者还是基于机器学习的公司，今天摇身一变都给自己贴上了人工智能的标签”。
Aibee创始人兼CEO，前百度深度学习实验室（IDL）主任林元庆也告诫大家，“现在很多的工业机器人，比如说我从这边拿起一个东西放这边，都是很机械的重复。这种东西都是已经编程好的。通过传送带传送，我从这边拿出来放到那边。这些更多的是自动化，其实没有太多智能的东西在里面”。
伪人工智能项目另一个特点是看似是机器智能提供服务，通过机器输出结果，实则都是人工预设好的——系统根据用户的输入在预设模块里找到相应合适的匹配，再通过机器输出用户所想要的结果，
比如许多主打儿童市场的智能机器人，除了能进行简单的对话外，有的只是加上了儿歌、学英语等功能，像几个App的集合，却并不具备真正的学习能力。虽然这类项目从商业模式来看是成立的，但肯定不是人工智能项目。
再有是人才，人才是赢得这场持久战役的重要筹码，企业的人才策略主要包含数量和质量两个方面。
但正因为对人工智能要求的技术门槛较高，有直接的人工智能专业的大学却就寥寥无几，很多是计算机、通信工程或数学等专业，其他类型的工程师转行做AI，至少需要两年以上的学习。
较少的人才储备遭遇近几年爆发式的行业发展，几万家人工智能公司，突然冒出这么多豪华技术团队，从何而来？
当前大部分中国AI技术，都利用了一些开源的技术框架，在这些底层算法之上进行优化。但从技术的原创性来看，与美国和英国相比还远远不够，中国大量AI企业的可复制化非常高。
此外，就是看商业落地的能力了。从O2O、智能硬件、共享经济到AI，创业方向永远紧跟潮流，走在时代最前沿。说“人工智能的应用场景在饭局里”是句玩笑话，没有落实到垂直化应用场景，具备变现能力，这个故事就真的讲不下去了。
华人科学家、斯坦福大学计算机科学系副教授李飞飞曾提到辨别真伪AI项目的方法，一个人工智能项目，在算法上的进步，如果是代数级的，而不是几何级的，那么就还只是机器学习而已，属于伪人工智能。
今年8月，全球最大的IT行业分析和咨询服务公司Gartner对外发布了一份“新兴技术炒作周期图”，显示某些软件公司正在利用人工智能这波热浪，夸大AI在其产品中的能力，不加区分地给自己的产品贴上人工智能的标签。
当中可以看到，“机器学习”“认知专家顾问”“软件定义安全”“自动驾驶汽车”“区域块”等概念正处于炒作顶峰。
Gartner公司把这种现象叫做“AI washing”。它是某些企业为了改善自己的产品的形象，迎合大众口味，而进行的一种虚假营销手段。
根据预测，到2020年，几乎在每一款新软件产品和服务中，都能看到人工智能的身影。
要知道，仅仅是在2016年1月，“人工智能”这一词在Gartner 公司的官网gartner.com上的热度排名连前100位都没有进。但到了2017年5月，这个词飙升到了第7位，知名度急剧上升。
就像新兴技术炒作周期图上所显示的，随着认识的加深，人们对新技术的预期会不断提高，并随着媒体炒作而到达顶峰，正如今天的“人工智能”概念。
顶峰之后，由于技术瓶颈或者其他的原因，人们的预期逐渐降温并走向一个低点，但当技术成熟后，期望又重新上升。
“人工智能提供了令人激动的可能性，但不幸的是”，Gartner的研究副总裁黑尔说，“大多数供应商都专注于简单地构建和营销基于人工智能的产品，而不是首先分析出客户对于人工智能的需求、潜在用途和业务价值”。
这种对人工智能的广泛炒作已经对科技投资产生了实实在在的影响，因为它损害了人们对科技的信任和信仰。
林元庆说，目前，我们仍处于弱人工智能时代，简单以真伪区分人工智能项目显得过于生硬。但对于资本追捧下不断“蹭热度”的项目，他的态度是，“你贡献概念，我觉得其实关系不大。更关键的是，你觉得这里边，人工智能只是一些很皮毛的东西吗？还是你真的做了一些东西。你做了0.01还是做了99%？这是两个完全不同的概念。”
想起星球君最近在读一本《程序员的修炼之道》（The Pragmatic Programmer），书的前言令人印象深刻，它引用了中世纪矿工的信条：“我等采石之人当心怀大教堂之愿景。”
精心打磨自己的本领，脚踏实地，心怀敬意，产品和匠心才会得到尊重。技术是，生意亦是。
