2017年的人工智能可謂鮮花著錦，烈火烹油。很多人直言，行業有泡沫。但是一年下來，人工智能也取得了很多實實在在的收獲。2018，人工智能的發展依然值得期待。  
　　又到歲末，是該總結的時候了。去年人工智能如此火爆，大大小小的峰會也從年初開到了年尾。但是，很少有峰會能聚齊BAT的李彥宏、馬云和馬化騰。從科技日報的不完全統計來看，去年也就是三場大會做到了——2017年4月在深圳舉行的IT領袖峰會，2017年5月在貴陽舉行的大數據產業博覽會，還有2017年12月在烏鎮舉行的世界互聯網大會。
 
　　不過，如果要談人工智能，還得再拉上科大訊飛。畢竟，這四家公司均是國家人工智能開放創新平臺的依托企業。
 
　　人齊了，現在開個腦洞——四位“毫不油膩”的中年男人同時出現在一場人工智能峰會上，你會聽到什么？你能記住什么？
 
　　虛擬的峰會和不虛擬的觀點
 
　　李彥宏是人工智能的忠實代言人，言必談人工智能。在這場大會上，李彥宏照例會告訴你，人工智能正在改變任何一個行業。它是一個巨大的產業，它的未來屬于開發者。李彥宏還會帶來DuerOS和Apollo系統。他會跟觀眾聊聊自己當年如何把無人駕駛的車子開上五環，又如何因此吃了一張罰單。但罰單都吃了，無人駕駛的未來還遠嗎？“人工智能，讓生活更美好！”李彥宏說。
 
　　接下來讓騰訊的馬化騰出場吧。他喜歡談云和大數據。云是人工智能的強載體。他也要告訴“吃瓜群眾”，騰訊不僅是游戲公司，騰訊照樣發力人工智能。“絕藝”圍棋下得好，騰訊團隊做的人工智能肺癌篩查，準確率也超過了醫生！“我們各個事業群都有人工智能團隊，人工智能將影響日常生活方方面面，而且，場景和市場最重要哦。”
 
　　文科生出身的馬云通常不會將講話重點放在“人工智能”上，但他總會提上那么一兩句。他很少談阿里巴巴在人工智能上的成就，更喜歡分享他的洞見——“我們把自己看得太高了”“人工智能被吹捧得太玄乎了”“我們永遠能勝過人工智能”。
 
　　好了，傳言被人家搶了兩億大單的科大訊飛掌門人劉慶峰上臺了。他要先告訴你們，科大訊飛拒絕被抹黑。然后，人工智能將會賦能每一個人，未來每個人都要有人工智能助手，它對社會的改變將超出常人的想象。最后，劉慶峰要分享一下科大訊飛在教育、醫療和司法上的出色表現，畢竟，應用才是硬道理。
 
　　請千萬注意，并沒有這樣一場論壇。不過，四人可能做的發言，也不是臆測?？萍既請笥浾哒业搅怂娜嗽?017年所出席的大型論壇或會議上的發言，扒拉出了其中有關人工智能的部分，并用笨方法一篇一篇做了“閱讀理解”。
 
　　“偽人工智能”大量存在
 
　　從年初的兩會到年末的世界互聯網大會，科技公司掌門人給出了很多“金句”。仔細一看，他們還是有套路——許你一個關于人工智能的美好前景，提醒你還有若干可能的挑戰，再含蓄地來一番自身成就介紹。
 
　　不僅是巨頭，各類人工智能公司，在面向公眾的論壇或峰會上，講的話其實也大同小異。
 
　　人很難在短時間內產出那么多新觀點，而人工智能的各類會議，開得也確實頻繁。在活動發布網站“活動行”上以關鍵詞“人工智能”搜索，給出的結果為820條，這包括了部分2015、2016年和2018年召開的活動。粗略估計，光是明確冠以“人工智能”名號的會議，在2017年就開了數百場。
 
　　一家明星人工智能創業企業告訴科技日報記者，他們幾乎每周都能收到會議邀請。這家企業表示，他們一般會去兩種會議，一種是主打品牌的財經類會議，一種是主打產品的行業內垂直會議，前者打造品牌，后者可售賣產品。“十個邀請可能最多去一到兩個，好多會其實沒講什么內容。”
 
　　曾經舉辦過人工智能相關會議的某活動主辦方表示，他們一般會邀請技術、產業和投資三塊的人參會。“但感覺現在所謂的人工智能公司，大部分都是借概念營銷炒作和蹭風口，很多市值挺牛的公司，產業化也做的一般。”于是，他們現在改做小型研討，讓產業鏈上中下游的人能深入交流。至于開會，“就是各種吹牛唄”。
 
　　前段時間，阿里巴巴前CEO衛哲更是毫不客氣，指出今天的人工智能項目中，存在大量的“偽人工智能”，偽人工智能比例可能高達90%，甚至99%。
 
　　不管各類貼有人工智能標簽的公司和產品究竟是李鬼還是李逵，擺在一家科技媒體人工智能板塊編輯面前的現實問題，是很難有什么讓人眼前一亮的消息了。
 
　　“都是說過的內容，各種‘人工智能+’，但真的加出什么新成果了嗎？能說的都已經說過一遍了，我現在都不知道還能做什么選題了。”這位編輯坦言，概念和噱頭炒得飛起，扒開重重外衣一看，還是那些內容。
 
　　有泡沫，但不厚
 
　　2017年的人工智能可謂鮮花著錦，烈火烹油。很多人直言，行業有泡沫?；蛟S泡沫輕輕一戳就破，但誰來戳，怎么破，破了會怎樣，似乎并沒太多人注意。
 
　　中科院自動化研究所研究員劉成林告訴科技日報記者，人工智能的泡沫，對學術界和產業界都產生了影響。從產業界來看，大量創新創業公司在燒錢，他們有些盈利不多，但估值很高。“不知道投資人的錢怎么收回來，遲早會有攤牌的一天。”而如果業界對外宣傳時喜歡夸大某一技術的進展，對學界申請科研經費也非常不利。劉成林研究的OCR(光學字符識別)就是這樣一個受到“吹牛”影響的領域。其實，在字符識別上還有很多技術難點有待攻克，但外行會覺得，這個領域明明已經發展成熟了。
 
　　不過，在信息交流共享更加充分的今天，行業的泡沫不會太厚。“我相信，人工智能這一次的發展，不會像前兩次那樣大起大落。”劉成林說，從目前來看，至少未來幾十年，人工智能的應用前景依然廣闊，有大量工作要完成。“前進路上肯定會有起伏，但不至于下跌得特別厲害。”
 
　　從整個人工智能的現狀來看，一方面，無可否認，以深度學習為代表的技術推動了專用智能的巨大成功和廣泛應用；但另一方面，現有技術的諸多局限，并沒有因為人工智能的“走紅”而得到明顯突破。
 
　　這些局限，也是在之前不少相關論壇上有發言嘉賓提到過的：依賴大量樣本訓練，可解釋性不足，自適應性不足，缺乏常識，難以實現多功能協同……劉成林強調，人工智能理論和技術問題真正解決，能大規模進入實際生活還任重道遠。
 
　　其實，隨著人工智能時代的到來，也常常會有一種聲音——能否借助智能時代的東風，實現我國產業所謂的“彎道超車”？
 
　　“彎道在哪？沒有彎道啊。”清華大學微電子所所長魏少軍在接受科技日報記者采訪時，說得非常直接。和人工智能密切相關的三大領域是算法、芯片和應用。他指出，在算法上，我們大大落后，并無哪個原創算法成為世界標桿；芯片也依然落后，“不管是CPU還是GPU，人工智能的芯片平臺，沒有哪個是我們的”；欣慰的是，在人工智能應用上，我們確實不遜色于國外，得益于龐大的人口基數，可能在此項還有優勢。但是，在算法和芯片方面，我們必須奮起直追。
 
　　2018年，人工智能的風會繼續吹。各大會議和論壇已經提上了議事日程。泡沫會變厚，還是被戳破？大佬們口中的“人工智能改變一切”能否成為真實可感的日常？靜靜等待吧。