深度研报：六大视角解读人工智能，AI岂止于技术

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学术视角：神经网络与联结主义两种研究范式

1956年，“人工智能”一词诞生于“达特茅斯会议”。此后60多年，学术界形成了两种研究范式：神经网络与联结主义。

神经网络研究范式下，以计算机科学为理论基础，研究者尝试通过计算机编写程序的方式，让计算机模仿人类的智能行为。从今天人工智能的研究进展来看，神经网络的研究范式占据主流。

联结主义研究范式下，以神经生物学为理论基础，研究者重点研究人类大脑皮层的工作原理，以大脑的生物学细节作为约束和指导，同时将“智能”视作一个计算性质的问题，创建“记忆—预测框架”。联结主义范式下的研究进展推进十分缓慢，至今学术界尚未形成一套能够富有成效地解释智能本质或大脑工作原理的完整理论。

近几年，深度学习将“人工智能”科学研究再次推向高潮。2006年，多伦多大学教授Geoffrey Hinton与几位学者联合发表论文中，首次介绍了“深度学习”算法。该算法能够解决深层结构的优化难题，以卷积神经网络为代表。2012年，深度学习在图像识别、语音识别领域的应用，大大提升识别率，深度学习的威力开始展现。

企业视角：从美国到中国的科研转化，把握新的商业机会

人工智能的科研转化之路：从美国到中国

2012年后，美国逐渐涌现出一批以深度学习为技术能力的创业公司。人工智能开始走出实验室，进入科研转化阶段。

同时期，部分在美留学生和企业家研究或接触到深度学习的科研成果，感受到创业热潮的来临。由于深度学习算法模型的训练需要大规模数据集，而中国各行业沉淀着大量数据。他们意识到：中国有可能是人工智能商业落地的主战场。

创业企业：把握“新商机”，做“智能时代”的推手

对于创业企业，人工智能是“新商机”。2014年前后，众多留美学生和企业精英回到中国，创办自己的企业。另一方面，他们中的大多数人相信，“深度学习”等人工智能新技术将对生产生活带来巨大影响，他们希望为此贡献自己的力量，推动人类社会进入“智能时代”。

传统企业：“新商机”与“新危机”并存

对传统企业，人工智能既是“新商机”，也是“新危机”。传统企业面临“创新者的窘境”，担心错过从新技术中诞生的每一个新的商业机会，所以他们关注技术发展新动态，选择合适的时机、以合适的角色进入，依靠其原有的资源能力、资金实力和人才创造力，在新的商业市场中占据一席之地。虽然并非每一次新商业的诞生都会为其带来重大的商业价值，但可以一定程度上避免错失新商业的机会。

投资视角：优质投资标的下，技术与商业能力的综合评估

科研进展+精英创业+国家战略：具有“三重保障”的投资标的

2014年，国内数十家人工智能技术服务类创企获得风险投资，人工智能创业热潮初见端倪。2016年，“人工智能”陆续成为众多投资机构的投资标的，人工智能投资市场迅速升温。据亿欧智库统计，2014-2017年间，国内约700家人工智能创企获得投资，投资总额超过1000亿人民币。

2017年，“人工智能”首次被写入中国政府工作报告，成为国家战略。在科研进展、精英创业与国家战略的“三重”保障下，人工智能投资市场一片乐观。

技术实力 ≠ 变现能力，投资者更关注应用场景与商业模式

“应用场景”是2017年人工智能创业者与投资人最常提起的名词。投资者发现，虽然创业精英们拥有领先的技术实力，但利用技术打造什么产品和服务，又如何商业变现，并不是所有创业者都可以给出答案，特别是部分“学院派”创业者并不具备商业思维。

2017年下半年，投资市场开始收紧，投资决策日趋谨慎。“投资有相对明确的应用场景与商业模式的、具备一定竞争壁垒的人工智能创企”，成为了当前主流投资逻辑。

聘用 AI 技术专家，躲避“站在风口圈钱”的伪人工智能企业

伴随投资风口的形成，许多企业主动贴上AI标签，以期“站在风口圈钱”。考虑到人工智能技术类投资的专业性，投资机构纷纷聘用AI技术专家，或聘请外部智囊，协助进行技术甄别，躲避伪人工智能企业，降低投资风险。

国家视角：经济转型的技术先导，提升国际竞争力的新机遇

中国正处于经济转型的攻坚阶段，全国经济转型的重点是用现代技术改造传统产业，使之具有可持续发展能力，“技术改造升级”、“淘汰落后产能”几乎出现于每一项产业结构调整的规划文件之中。国家经济结构从劳动密集型产业主导向技术密集型产业主导过渡的过程中，需培育具有国际竞争力的、低能耗高效益的技术型产业。

人工智能为中国经济实现大转型提供了发展机遇。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，其中提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心。”在《新一代人工智能发展规划》中，“人工智能”具有多重含义，例如：

国家战略规划中，人工智能已超越技术概念，上升为国内产业转型升级、国际竞争力提升的发展立足点和新机遇。

行业视角：颠覆式创新与改良式创新并存，后者居多

人工智能技术在部分行业的应用，是颠覆式创新，具有重塑行业的能量。而在大多数行业，人工智能技术仅仅是改良式创新，为行业提供新的辅助性工具，促进行业进步。

亿欧智库对13个行业、61项技术应用进行了梳理，主要从“商业化程度”和“技术应用深度”两个维度进行了研究，如下图所示。

公众视角：热点事件引发公众关注，职业危机感提供驱动力

公众对于人工智能的关注度在2016年起整体呈现上升趋势，主要推手是具有话题性的热点新闻。2016年3月，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，自此人工智能开始成为舆论焦点[A]。至今，7件热点事件构成了公众对人工智能关注度的主要影响：

公众所关注的人工智能话题，主要围绕两类心理活动，均体现出公众的职业危机感：

第一，人工智能是否替代我的工作？是否会统治、甚至毁灭人类？

第二，人工智能将为自己或周围人创造什么新机会？为此要做何准备？

【本文转载自：图灵人工智能，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NRdswftfYcViTfWeExnUFw】

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