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當(dāng)移動互聯(lián)網(wǎng)的紅利時代接近尾聲，人工智能取代安卓開始成為下一個產(chǎn)業(yè)風(fēng)口。

正如硬幣總有正反兩面，這是個好事，不太好的事也隨時而來。

根據(jù)Garnter的預(yù)測，2018年超過300萬人要向機器人老板匯報工作。未來會有很多機械工作可能會被機器替代，甚至是更加復(fù)雜的勞動，包括CEO工作的20%都有可能由機器代勞。

但我們需要擔(dān)心的遠(yuǎn)不止這些。

1野蠻生長背后，人工智能需要實干家和連接者

如今人工智能領(lǐng)域的競爭正在逐漸升溫，其激烈程度并不亞于曾經(jīng)的“百團大戰(zhàn)”和O2O燒錢補貼戰(zhàn)，多數(shù)人是想早期進入以獲得行業(yè)紅利，也有些人僅僅是為了薅羊毛。

1、亂象叢生的人工智能，有人正在薅羊毛

按照極客幫基金創(chuàng)始合伙人蔣濤的說法：“現(xiàn)在去xxx創(chuàng)業(yè)大街向天上扔一沓美金，砸到10個路人，有9個都自稱投資人，其中8個投人工智能。”這些人滿嘴的Artificial Intelligence、摩爾定律、大數(shù)據(jù)、新算法、認(rèn)知技術(shù)、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、機器人技術(shù)、語音識別……要是不懂點Deep Learning基本原理，沒看過雷·庫茲韋爾的《奇點臨近》都不好意思和別人打招呼。就連在在全球消費類電子展上，71%的展品、展位也都是跟機器人和人工智能有關(guān)。

但這樣的繁榮景象并不能掩蓋那些濫竽充數(shù)的“羊毛黨”。

舉幾個簡單的例子和數(shù)據(jù)。

大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者并未能接觸到一些核心算法，而只能玩弄概念。以圖像識別為例，只有個別巨頭才能把識別準(zhǔn)確率做到99%以上，很多創(chuàng)業(yè)公司只停留在80%左右的水平，但這些創(chuàng)業(yè)公司仍然舉著掌握核心科技的旗幟招搖過市。

和AI高度相關(guān)的數(shù)據(jù)公司，為獲得更高估值和融資，無不說自己有多AI，但正如網(wǎng)絡(luò)上已曝光的，“目前市場上有很多所謂的大數(shù)據(jù)公司，都是通過倒賣數(shù)據(jù)賺取差價的公司，而這些公司的數(shù)據(jù)來源，很多來自數(shù)據(jù)黑市。”“一些數(shù)據(jù)販子由于沒有任何加工能力，通過一些關(guān)系，掌握某類數(shù)據(jù)源，在不做任何加工的情況下，直接賣裸數(shù)據(jù)，賺取差價。”這對發(fā)展人工智能最直接的影響是“如果底層的數(shù)據(jù)都是虛假、不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，再好、再先進的分析模型也不可能解析出正確的結(jié)果。”可他們卻賺得盆滿缽滿。

即便是講證據(jù)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，也充斥著《人工智能PK最強醫(yī)腦系列大賽》、《首屆人機讀片競技大賽召開》、《AI-醫(yī)師讀片競賽》、《XXX達到/超過人類醫(yī)生的水平》等各種人機大賽，但這樣的活動一共才十幾個甚至幾個醫(yī)生參與，幾百張甚至幾十張醫(yī)學(xué)影像，且不論權(quán)威性、科學(xué)性有多強，這些人對此樂此不疲除了湊熱鬧，恐怕還有更多的直接利益訴求。

事實上，即便是巨頭，他們的AI能力也只是在初級階段，比如谷歌投資了一套使用機器學(xué)習(xí)算法的系統(tǒng)，用來識別網(wǎng)上的不良言論。這套系統(tǒng)名叫“洞察”(Perspective)，使用了機器學(xué)習(xí)算法。然而人們發(fā)現(xiàn)，手誤錯別字都能騙過它。更別提多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司手里所謂的核心科技，用一個行業(yè)人士說“這就是在講故事”。

2、巨頭和媒體才是AI發(fā)展需要的左右腳

就是在這樣的草莽時代，大家都在呼喚有人能站出來，而巨頭和媒體被寄予厚望。

我們先說實干家：巨頭。

從百度發(fā)布2016年財報看，光人工智能研發(fā)就砸了100億，而科大訊飛的研發(fā)投入也接近25%。要知道從事人工智能研究，首先需要有獨一無二真正的源頭技術(shù)創(chuàng)新，要有一批頂尖科學(xué)家，這不是一般的創(chuàng)業(yè)者能有的。再者人工智能要有海量的、不斷迭代的數(shù)據(jù)使得你可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。所以無論是國外還是國內(nèi)，谷歌、facebook、蘋果、微軟、IBM、百度、阿里等這些巨頭才是最有機會做大做強的。

從目前的市場來看，這些巨頭分布在這些領(lǐng)域：

計算處理及信息儲存的芯片巨頭，如英特爾、NVIDIA等。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中的原始數(shù)據(jù)獲取方，包括運營商、BAT、微軟、谷歌等，它們掌握著機器學(xué)習(xí)必須的數(shù)據(jù)資源，決定了人工智能發(fā)展的廣度。

人工智能技術(shù)的研發(fā)集團，如今自動駕駛、深度學(xué)習(xí)、語音識別以及圖像識別等領(lǐng)域都有著各自取得領(lǐng)先公司和團隊。諸如谷歌自動駕駛、IBM Waston、百度自動駕駛及語音識別。

再說作為連接者的媒體。

也正是在這個魚龍混雜的階段，作為監(jiān)督提醒者、傳播者、也是連接者、參與者，媒體既有這個能力，也有率先入場的必要。

這一方面是AI威脅論四起，媒體人一度被說成將被AI替代的對象。(也的確，騰訊、今日頭條、新華社等已經(jīng)開始運用寫作機器人成稿。)

另一方面，在這個快速成長的領(lǐng)域，那些引導(dǎo)、探索方向的專業(yè)媒體，一直是從業(yè)者迫切的呼喚。

按照烏鎮(zhèn)智庫的數(shù)據(jù)顯示，近五年新興人工智能企業(yè)新增超過1000家。但實際上除了外包，很少有掌握核心技術(shù)的工作真正找到了盈利方向，尤其是為人矚目的無人車等領(lǐng)域，距離成型的模式還比較遙遠(yuǎn)，AI本身其實只是處于方興未艾的階段，多數(shù)從業(yè)者需要一個推手，引導(dǎo)、提醒他們正確的往前走。

這個過程中，媒體扮演著連接者的角色，分享報道全球最前沿的行業(yè)成果，幫助企業(yè)對接最合適的資源，以帶動整個行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

這里既有海外的垂直媒體，如側(cè)重計算機視覺領(lǐng)域的人工智能媒體The Visionary，采用郵件新聞列表的AI weekly，以及Inside AI等;也有國內(nèi)的人工智能門戶，如人工智能實驗室(AiLab);既有側(cè)重AI報道的“老行家”，如36kr、雷鋒網(wǎng)、鈦媒體等，也有專注于AI的新晉者，如機器之心，新智元等，最近財視傳媒也孵化了專注人工智能領(lǐng)域的商業(yè)媒體未來圖靈;網(wǎng)易、搜狐等老牌媒體也弄起了專門的AI欄目。

作為媒體，它們起著引領(lǐng)和探路的作用，所以必不可少的是專業(yè)性、廣泛聯(lián)結(jié)的資源，據(jù)說，未來圖靈雖剛發(fā)聲，劉強東、馬云、于揚、曾良等人都已為它點贊，中國傳媒大學(xué)教授沈浩、前百度研究院資深科學(xué)家 吳海山、 地平線機器人創(chuàng)始人余凱等也是其專家顧問。

2這波AI紅利，誰會成為第一批受益者?

潤米咨詢創(chuàng)始人劉潤在總結(jié)趨勢紅利時，提到四大紅利：流量紅利、社交紅利、創(chuàng)新紅利、全腦紅利，分別對應(yīng)的是渠道、營銷、產(chǎn)品和組織領(lǐng)域的創(chuàng)新。越早抓準(zhǔn)紅利的企業(yè)和個人，越容易在變革中獲得跨越式成功。響鈴認(rèn)為，這波AI紅利，流量紅利和創(chuàng)新紅利會最先釋放出來。

1、流量紅利享受者：堅持做長板，建立核心能力，做連接者

這最直接的受益者是客戶群為2c的企業(yè)或媒體，類似于上一波內(nèi)容創(chuàng)業(yè)浪潮下的咪蒙、段爺?shù)?a href="http://m.youqingtian.cn" target="_blank">自媒體，他們通過內(nèi)容輸出快速獲得流量和用戶，并做轉(zhuǎn)化。

但在AI領(lǐng)域，作為媒體，光有內(nèi)容優(yōu)勢還不夠。人工智能還至少要求媒體在扮演好觀察者角色的同時，既要能零距離貼近成長中的AI企業(yè)，又要有專業(yè)深度的媒體能力還需要總攬全局、把握方向的未來視角。

以未來圖靈為例，“深度內(nèi)容、原創(chuàng)視頻、AI指數(shù)”是其“三駕馬車”。他們不僅有深度原創(chuàng)內(nèi)容，還擁有專業(yè)采編團隊，擁有財視傳媒等賬號矩陣，呈現(xiàn)出先天的媒體屬性;也具有原創(chuàng)視頻優(yōu)勢，有專業(yè)視頻制作團隊(大V開8、夢想三分鐘、超級脫口等欄目主創(chuàng)團隊)，其《AI百人》為未來圖靈首檔訪談欄目，以人機對話的形式，邀請頂級AI行業(yè)領(lǐng)軍者，呈現(xiàn)獨家觀點。更重要的是擁有扎實的行業(yè)資源，除了擁有沈浩、余凱、于揚等大咖顧問團，開設(shè)AI專家獨家專欄，還基于行業(yè)資源和內(nèi)容優(yōu)勢，構(gòu)建了AI領(lǐng)袖圈層。劉強東等大佬肯為其點贊看中的恐怕也是他們在這三個方向上的作用。

而另一家關(guān)注人工智能的科技媒體機器之心也是如此，除了提供專業(yè)的、客觀嚴(yán)肅的高質(zhì)量學(xué)術(shù)及產(chǎn)業(yè)內(nèi)容外，他們還有長期榜單類內(nèi)容產(chǎn)品“AI00”，旨在選拔和跟蹤全球最具影響力TOP100家人工智能公司。目前，“AI00”已成為國內(nèi)最具影響力、最權(quán)威的榜單。此外還有精品視頻訪談欄目“AI Talk”，機器之心曾對鄧力、吳恩達等人工智能專家做過深度專訪。而其“北美七大城市人工智能系列活動”“CVPR 2016華人學(xué)者聚會”“Interface”“BOT數(shù)據(jù)應(yīng)用競賽”(協(xié)辦)等線下活動也在行業(yè)中深有影響力。

總體來看，這些媒體，只有堅持做長板，建立起核心能力，擔(dān)當(dāng)好連接者，才有可能深入到科技與產(chǎn)業(yè)的核心，成為連接人工智能科技產(chǎn)業(yè)界與世界前沿的橋梁。

2、創(chuàng)新紅利享受者：避免一些坑，抓住一些行業(yè)機會

創(chuàng)新紅利主要落腳到產(chǎn)品上，也就是企業(yè)。麥肯錫提出了一套產(chǎn)品創(chuàng)新的分類方法，主要包括：基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新、工程技術(shù)創(chuàng)新、用戶中心型創(chuàng)新(從功能到體驗，從體驗到個性)、流程效率創(chuàng)新。在AI領(lǐng)域，基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新和工程技術(shù)創(chuàng)新尤為突出。

比如，支付前端的核心是身份識別，每次識別技術(shù)的進步，都會倒逼整個支付體系的革新。線下時代，身份識別的方式是卡片和簽字;PC時代，是用戶名和密碼;移動時代，是二維碼或NFC;AI時代，是生物識別。阿里巴巴的刷臉支付只是個開始。在這些真正的基礎(chǔ)技術(shù)、工程技術(shù)革新面前，用戶體驗創(chuàng)新也被遷移到全新的技術(shù)平臺上。

但創(chuàng)新紅利要求企業(yè)借助商業(yè)化積累資金進行更深層次的研發(fā)，而不是將人工智能作為噱頭來蹭風(fēng)口。這就需要創(chuàng)業(yè)者識別一些坑，因為人工智能可以深耕的領(lǐng)域有很多，卻又并非所有的領(lǐng)域都適用人工智能。比較常見的坑有兩個：

一是完全不顧用戶體驗，只是為了人工智能而人工智能，AI只是他們炫技的工具，諸如人臉識別登陸、虹膜識別支付等，現(xiàn)在真正需要應(yīng)用從場景還很少，多數(shù)人也不會用，卻要為這些概念埋單。

二是對人工智能寄予不符合現(xiàn)狀的要求，比如在微軟的小冰、蘋果的Siri等一炮而紅后，一些創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出聊天機器人，并炒作成所謂的“情感伴侶”。可結(jié)果是雞肋，飽受詬病。

其次要抓取一些機會。

調(diào)查結(jié)果顯示，盈利良好或前景樂觀的AI創(chuàng)業(yè)項目有著三個共同點：

應(yīng)用于封閉可控的場景;

輔助人類完成重復(fù)性的具體工作;

可實現(xiàn)的切入點。

或許只有滿足這些條件，創(chuàng)業(yè)者才真正迎來了賺錢的紅利期，幸運的是這些領(lǐng)域并不稀缺。比如客服場景中有大量的重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)下問題，如產(chǎn)品價格、支持退貨嗎、是否發(fā)貨等問題，在這些問題上消耗太多的人力，對企業(yè)來說無疑是一種資源浪費。目前阿里、京東等已經(jīng)將人工智能引入客服系統(tǒng)，也出現(xiàn)了網(wǎng)易七魚、Udesk等第三方智能客服云服務(wù)，前景比較樂觀，尤其是在很多具有數(shù)據(jù)門檻的垂直行業(yè)。

李開復(fù)則認(rèn)為金融、無人駕駛和醫(yī)療這三個領(lǐng)域人工智能大有可為。

吳軍博士在《智能時代》提到，在智能革命中，前2%的人掌握世界，其余98%都被淘汰。我們需要看到人工智能的發(fā)展尚處于初級階段，創(chuàng)業(yè)者很難在理想和情懷的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滾雪球般的不斷成長。風(fēng)口總會過去，概念總會失效，在這個過程中，不要忽視媒體的價值，也不要只盯著巨頭在做什么，找到最合適自己的方式快速盈利，才是推動創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)進步最現(xiàn)實的做法。