6月13日，CES Asia2019在上海落幕，展會(huì )上，人工智能依舊是關(guān)鍵詞之一。除了熟知的人臉識別、語(yǔ)音識別外，智能語(yǔ)音機器人、水下機器人、以及一眾智能家居產(chǎn)品，紛紛落地探尋產(chǎn)業(yè)化。

　　近年來(lái)得益于深度學(xué)習的技術(shù)突破，人工智能浪潮再次涌現。從底層的芯片，到框架模型、再到算法、應用，硬件和軟件都得到了更迭。這些年崛起的人工智能巨頭、創(chuàng )業(yè)公司內集中了如此多的頂尖人才和巨量資本，當下格局未定，人才繼續流動(dòng)，而大眾的期待值一直在上升。

　　然而到了2019年，大家對于人工智能未來(lái)的爭論愈發(fā)激烈。一方面，有專(zhuān)家指出，深度學(xué)習再前進(jìn)一步遇到了理論瓶頸；另一方面，人工智能在商用和結合行業(yè)的過(guò)程中，困難不少。

　　首先，其實(shí)學(xué)界一直在探討，要怎么解釋和證明深度學(xué)習的原理。對于計算的“黑盒子”，我們知其然，不知其所以然。對于單一的場(chǎng)景，可以利用深度學(xué)習的計算提出較好的解決方案，但是面對更為復雜的場(chǎng)景，對于大數據的運算就無(wú)法把控。

　　機器學(xué)習領(lǐng)域的國際專(zhuān)家、創(chuàng )新工場(chǎng)科研合伙人張潼向21世紀經(jīng)濟報道記者表示：“深度學(xué)習是用大的模型，大的數據這套思路來(lái)運作，這套思路獲得了挺大的成功，也應用到現在工業(yè)界中。但的確它往前走會(huì )有一些缺陷，這是我個(gè)人的觀(guān)點(diǎn)。從數學(xué)上，從原理上來(lái)講，大家都在理解這方面還需要加深。下一步要解決復雜場(chǎng)景，只靠它是不行的?！?/p>

　　所以，在張潼看來(lái)，需要從原理上對深度學(xué)習再理解，“現在也有這種動(dòng)作，就是逐漸把原理理解得更好，然后針對性地解決數據問(wèn)題，再往前推進(jìn)一步。時(shí)間會(huì )稍微長(cháng)一點(diǎn)，但我覺(jué)得還沒(méi)有到瓶頸，大數據這一塊以后慢慢變好，之前可能一下能提十個(gè)點(diǎn)，現在可能提一個(gè)點(diǎn)，將來(lái)可能提0.5點(diǎn)，但是還有其他的手段，需要慢慢地研究?！?/p>

　　也有業(yè)內人士向記者提到，對于深度學(xué)習的技術(shù)，大家容易忽略的問(wèn)題是學(xué)習的原料夠不夠，可以用于機器學(xué)習的大數據量還是有限，尤其是定制化的數據還是不夠的，加工能力不足。如果能夠在產(chǎn)業(yè)鏈上解決有效數據的問(wèn)題，深度學(xué)習也會(huì )得到突破。

　　其次，除了對技術(shù)進(jìn)步的擔憂(yōu)，業(yè)內對于人工智能的落地更加關(guān)注，技術(shù)產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中仍存在不少難題，

　　一位人工智能研究人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“雖然圖像處理方面有Resnet模型的突破，自然語(yǔ)言領(lǐng)域有Bert模型的突破，使得通用領(lǐng)域的智能研究達到了新的高度，但在具體的商業(yè)領(lǐng)域依然沒(méi)有根本性突破?！?/p>

　　如何讓人工智能技術(shù)在復雜的行業(yè)應用中更具價(jià)值，是新的挑戰。

　　在創(chuàng )新工場(chǎng)人工智能工程院執行院長(cháng)王詠剛看來(lái)，AI正從1.0向2.0升級，從科研到商業(yè)賦能轉化，“前期我們發(fā)現AI摘了比較容易摘的果子，AI把互聯(lián)網(wǎng)的內部大數據，流程里面的廣告預測、商品推薦全都摘掉了，這些果子特別容易摘，因為只要把AI技術(shù)用起來(lái)就能得到結果。然后AI把一些淺層感知的果子摘掉了，比如說(shuō)語(yǔ)音識別、人臉識別、影像的理解，這些摘掉之后接下來(lái)會(huì )問(wèn)AI還能干什么？”

　　這就回歸到一個(gè)問(wèn)題，AI的本質(zhì)到底是什么？王詠剛說(shuō)道：“AI本質(zhì)是應該幫助人類(lèi)各個(gè)行業(yè)去提高效率、降低成本，但是當把這些好摘的果子摘掉之后發(fā)現再進(jìn)一步提高效率，單獨的AI已經(jīng)很難單獨承擔這個(gè)義務(wù)、責任了，所以AI一定要和行業(yè)的知識理解、和行業(yè)的技術(shù)有一個(gè)結合點(diǎn)。而結合的難點(diǎn)在于今天AI解決的很多問(wèn)題，在行業(yè)里根本就不是重要價(jià)值鏈條的一環(huán)，只是錦上添花?！?/p>

　　無(wú)論是醫療制藥、制造業(yè)，還是交通物流、零售、金融等領(lǐng)域，都是人工智能可以接入的重要場(chǎng)景。

　　而由于技術(shù)等因素和應用難題的影響，也有觀(guān)點(diǎn)認為2019年是AI寒冬，AI進(jìn)入平臺期的聲音漸起。

　　但是，王詠剛在接受記者采訪(fǎng)時(shí)談道：“我不覺(jué)得有什么AI寒冬。AI任何時(shí)候都會(huì )有行業(yè)里面的一些泡沫，但是泡沫排除掉之后，實(shí)際上AI是一個(gè)扎扎實(shí)實(shí)的技術(shù)，比如說(shuō)這個(gè)技術(shù)它今天不能做到10分，但能做到5分，很多人對此有一個(gè)過(guò)高或者過(guò)低的期望，這其實(shí)都是不對的。所以我們要客觀(guān)地看待AI在整個(gè)行業(yè)里面今天的位置?！?/p>

　　而從IDC發(fā)布的最新《全球人工智能系統半年度支出指南》來(lái)看，人工智能的投資熱度依舊很高，該指南顯示，亞太地區人工智能(AI)系統支出預計2019年將接近55億美元，比2018年增長(cháng)近80%。

　　不過(guò)，無(wú)論是技術(shù)突破，還是技術(shù)落地，新一輪突破來(lái)臨前還需要一段時(shí)間的蟄伏。