人工智能：投资的热潮与惨淡的业绩

    主要内容以《人工智能产业还处于起步阶段》为题发表于《人民日报》2018年8月2日第22版
    IBM CEO罗睿兰上任后，将认知计算确定为IBM的转型方向，其中沃森是IBM最重要的人工智能部门，近几年投入高达数十亿美元。然而近期科技媒体IEEE Spectrum报道，沃森健康部门盈利艰难，近期裁员数百人。IBM在人工智能领域的窘境并非个例。近年来特别是AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石以来，世界主要国家纷纷发布一系列战略、政策促进人工智能的发展，人工智能也成为各类企业竞相投资的又一个新风口。据国际权威研究机构CB Insights的统计，2013至2017年间，全球人工智能领域年融资数量从310笔增加到1349笔，融资额从17.4亿美元增加到152.4亿美元。然而与此同时，人工智能的商业化之路远非一帆风顺，90%以上的人工智能企业处于亏损状态。
    为什么人工智能领域呈现狂热的投资与惨淡的业绩并存的状况？主要是由于以下多种因素的影响。
    第一，人工智能正处于起步期，产业起步期企业的亏损是常态。2006年，多伦多大学计算机科学教授杰弗里?辛顿发表深度信念网络的论文，为人工智能的商业化应用奠定了理论基础。随着计算机处理速度的提高、深度学习算法的成熟以及互联网发展产生的海量数据，人工智能的商业转化应用成为可能。但总体上来说，人工智能的商业化应用仍处于起步阶段，由于技术不成熟、用户接受度低、市场规模小、运营成本高，企业盈利困难，这也是几乎所有产业处于产业生命周期起步阶段都会遇到的情况。就像互联网行业现在看起来欣欣向荣，但是也经历过长期的亏损，作为市值最高的互联网公司之一，亚马逊在持续亏损20年后才开始盈利。
    第二，互联网的网络效应特征决定了发展速度比盈利更重要。互联网产品带给用户的价值通常取决于用户的规模、互补品的数量或者平台上供应商的数量，这谓之网络效应。网络效应的存在导致互联网行业的市场份额向领先企业集中，呈现赢家通吃的竞争特征。由于用户面临着高昂的转换成本，后来者的进入难度很大。因此，在互联网行业，企业需要尽快扩大用户规模争取成为行业领先者，盈利反倒放在其次。人工智能技术的发展及其产品的开发一方面依赖于数据，另一方面许多人工智能企业向着平台化的方向发展，这就使得用户数量对人工智能产业同样重要。以人工智能重要应用领域之一的无人驾驶汽车为例，罗兰贝格预测2030年无人驾驶出租车的全球销售收入将达1.7万亿美元。为了不错失风口，许多互联网公司、传统车企和初创企业涌入这一市场，找钱、抢人，希望能够成为行业领跑者。
    第三，落地存在障碍，限制了人工智能企业的成长速度。尽管现在的人工智能第三次发展热潮与前两次相比最显著特点就是商业应用，但是在很多领域，人工智能的应用仍面对技术成熟度、数据安全、用户认识、实施效果等多方面的制约。人们曾经对IBM沃森在医疗健康领域的应用寄予厚望，美国德克萨斯MD安德森癌症中心投入6200万美元与从2016年6月开始与IBM Watson Health合作开展癌症治疗的人工智能项目，由于效果不佳在2017年2月终止该项目。通用电气最早提出工业互联网概念并将Predix工业互联网平台看做业务转型的希望，但是巨额的投入没有带来收入的增长。2016年GE的数字化研发投入21亿美元，但GE Digital的收入不过60亿美元。由于业绩不良，股价大幅度下跌，GE在110年后被剔除出道琼斯工业平均指数。
    第四，作为赋能技术的人工智能常常不直接表现为业务收入。人工智能是一种能够提高其他产品和服务效率的赋能技术，因此在许多情况下，从事人工智能的公司并不是直接销售人工智能产品或服务，而是将人工智能作为能够改善其他产品或服务性能、体验或效率的支撑工具，即人工智能是作为投入品而存在的。例如，人工智能已经普遍应用于电商、搜索、社交、新闻推荐等领域，大幅度提高了企业的运作效率和用户体验，但这些行业的巨头公司并不直接以人工智能获得销售收入。因此在许多情况下，由于不直接带来收入，大大低估了人工智能技术的经济价值。
    总之，作为一项影响广泛的使能技术且有望形成规模巨大的产业，人工智能成为政策支持、学术研究和企业投资的热点，当前企业业绩和利润未达预期的现象更多是发展过程中存在的波折。可以预见，随着技术进一步成熟，用户认可度进一步提高，技术标准、产业配套和法律法规体系进一步健全，人工智能企业将迎来发展的春天。