盡管AlphaGo和Master或多或少還夾雜著營銷的成分，人工智能卻成功吸引了大眾的視線。尤其是經過2016年的第三個“元年”，和人工智能相關的產品、服務、從業者等以難以計數，這在剛剛舉辦的CES 2017期間展現的淋漓盡致。

　　追溯到1967年的第一屆CES展覽，50年來見證了諸多引領潮流的電子產品，也因此被稱作是消費電子的風向標。那么，從2016年的小試牛刀，到2017年的大放異彩，CES幾乎徹底淪為了人工智能的秀場，是否意味著人工智能的爆發點已經臨近？

　　人工智能占領CES，誰是幕后的推動者？

　　今年的CES展會吸引了4200多家參展商，僅中國的科技企業就多達1314家。作為全球性的科技盛會，CES無疑是科技廠商們不可或缺的亮相機會，即便單從營銷的角度來講，也是一個不錯的籌碼。而在這些人工智能展商中，大致可以分為三類，即人工智能系統、人工智能產品和人工智能服務。

　　人工智能操作系統可以說是CES上的新面孔，從2015年開始，包括谷歌、Facebook、微軟等在內的玩家就瞄準了人工智能系統，只不過各家對人工智能操作系統的定義還有所不同。誠如扎克伯格想要打造一個類如《鋼鐵俠》中的賈維斯，谷歌的TensorFlow把焦點放在了深度學習上，曾經紅極一時的微軟小冰也在向操作系統演化，場景和電影《她》頗有幾分相似。在今年的CES上，百度發布了度秘的升級版，并以DuerOS為之命名，似乎有意讓人理解成“人工智能操作系統”。同時，阿里的YunOS也在今年登陸CES，人工智能同樣是其主打的一大亮點。此外，包括圖靈機器人、竹間智能科技等創業者也瞄準了這個領域。

　　相比于莫衷一是的人工智能操作系統，令人眼花繚亂的人工智能產品才是CES上的重頭戲。有可能是受益于科技趨勢的啟發，幾年前曇花一現的智能硬件披上人工智能的外衣再次出現在CES上，比如智能床墊、智能音響等，在以往聯網、手機控制等功能的基礎上，機器學習、語音識別等成為新的描述詞匯。不夸張的說，在CES上亮相的白電產品幾乎全部擁抱人工智能，比如三星的Qsmart、海爾的Smart life、LG的SmartThinkQ、長虹的Smart Service、TCL的AIxperience，創維和小米更是同時提出了Smart Home概念。這些現象，也是媒體得出人工智能即將走向爆發這一結論的誘因。

　　當然，除了系統和產品，還有一個看起來沒有那么多野心的領域，也就是人工智能服務。比如在今年CES上被評為優秀產品的Aipoly Vision，其所實現的就是能讓手機同時識別上千個物體，實時地幫助視力有障礙的人獲取周邊信息。有一種說法是，消費電子正從產品向服務轉變，這在一些互聯網巨頭的動作中可見端倪。以“人工智能即服務”為例，亞馬遜在早前推出了Amazon ML、谷歌的RankBrain搜索算法。國內也出現了同類的產品，網易易盾借助人工智能算法打造了反垃圾云服務，阿里云的ET已經開放給云計算客戶……這些看似面向B段市場的人工智能服務業已成為推動AI無處不在的隱形力量。

　　不難發現，在CES上已經映射出人工智能正在改變一些行業，幾乎所有小有名氣的科技公司、知名高校等已經成為這股潮流中的中堅力量。而CES還反映出了這樣一個事實，人工智能正在成為創業者眼中的新的風口，選擇在CES露個臉興許有利于后期的融資和傳播。

　　事實上，從Gartner公司去年發布的年度新興技術成熟度曲線來看，諸如機器學習、智能機器人、自動駕駛汽車等還處于期望膨脹期。也就是說人工智能是就此走向繁榮，還是淪為階段性的幻滅，仍然是不確定的。CES上的熱鬧再次證明了人工智能在商業上的成功，是否臨近爆發點還需要進一步探討。

　　人工智能瘋狂背后，虛實和真假

　　在近兩年的科技報道中，深度學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等理科生看了頭疼，文科生看到騷首的詞匯廣見報端。似乎加上這些名詞就能夠突出一個產品的領先性，而少了這些修飾就會平淡無奇。對于人工智能的虛實、真假等對立性的判斷，還需要思考下面兩個問題。

　　首先，人工智能的壟斷性。

　　這需要從兩個方面來討論，即技術的壟斷性和數據的壟斷性。雖然美國的科技巨頭們走在人工智能的最前沿，而這些技術在現階段并沒有輸送到中國及其他競爭市場的可能。即便是在國內市場，阿里、百度、網易等也相繼發力人工智能，比如阿里ET、百度大腦、網易波特等，這些產品或服務以API的形式開放給開發者，并且涵蓋了人臉識別、機器翻譯、語音交互等，終究輸出的只是結果而非過程，開發者扮演了產品的使用者和數據的貢獻者。從某種程度上來說，人工智能的競爭還只是巨頭之間的游戲。

　　在數據上的壟斷性要更加嚴峻，所謂的人工智能技術大多是基于算法的，而算法又是人設計的，只要能夠招攬到高精尖的人工智能技術人才，技術門檻并非不可解決。現實卻是，人工智能的自我學習離不開海量的數據，而互聯網巨頭們在數據方面無疑有著先天的優勢，這也是很多公司能夠后來居上的原因所在。當然還可以通過購買或者行業合作的形式來解決數據問題，所承擔的成本直接決定了產品的競爭力。由此來看，人工智能領域留給創業者最大的市場仍是終端產品。

　　結合CES上的現象來看，在人工智能系統層面不乏互聯網巨頭，而三星、海爾等產品型公司則是人工智能產品的忠實擁躉，而人工智能服務成為創業者和巨頭混合的市場。而在未來，這種壟斷性將更加明顯。

　　其次，技術和商業的悖論。

　　技術的商業化無可厚非，甚至說技術的誕生就是為了制造更多的財富，人工智能同樣面臨著盈利的問題。而當人工智能走到爆發臨界點的時候，無論是公司高層還是投資者勢必要思考的一個問題就是如何變現。

　　調查結果顯示，盈利良好或前景樂觀的AI創業項目有著三個共同點，即應用于封閉可控的場景、輔助人類完成重復性的具體工作、以及可實現的切入點。或許只有滿足這些條件，才能真正迎來了賺錢的紅利期，但在這些領域并不缺少布道者。好比在金融領域，按照李開復老師的說法“算法可以馬上變成錢”，涌入了一群又一群的人工智能從業者，智能投顧、風險預測、知識圖譜、智能客服等無不涉及。

　　利好的一面是，技術的商業化極大的驅動了人工智能的應用，從智能機器人到無人駕駛再到各個垂直行業的應用，CES上人工智能產品的百花齊放也與之不無關系。不利的一面是，在人臉識別、語音識別等方面，阿里、百度、網易等巨頭的識別準確率無不做到了99％和97％，而很多創業團隊的識別準確率仍停留在80％左右，不排除在商業化層面急功近利的可能。

　　此外，人工智能的價值絕不是革命性的顛覆，而是漸進式的影響。在算法之外還有硬件、服務、內容等整個生態，如果用戶體驗得不到優化，所謂的人工智能很可能淪為下一個智能手環。

　　總的來說，在人工智能60年的演進過程中，每一次爆發都是技術崛起的結果，單從商業層面的繁榮來判斷臨界點不免有些局限。理性的成長路線應該是技術的成熟驅動商業的爆發，而非商業的風口催熟技術。