英國科學家在《影像診斷學》雜志上發表文章稱，人工智能軟件能夠通過分析血檢以及心臟掃描結果發現心臟即將衰竭的跡象，進而預測心臟病人何時死亡。秒變“烏鴉嘴”的畫風有些詭異，但人工智能的發展速度實在超乎想象。
曾經被認為是技術瘋子的狂想曲，如今連跑帶奔地融入生活，人工智能被寄予越來越多的希望。然而，從小范圍技術研究到大規模產業應用的路并不好走，人工智能的發展面臨現實考驗。
轉化成果：技術漸趨成熟，產業尚存空間
2013年之前，人工智能困在實驗室的深宅大院中。隨著計算機技術的發展帶來了豐富大數據和強大的計算能力，人工智能有了“本錢”，開始跳出實驗室的桎梏，進入科技巨頭企業。
2013年百度組建深度學習研究院，2014年IBM組建Watson事業部、Facebook組建FAIR，2015年騰訊組建智能計算與搜索實驗室，2016年谷歌在歐洲組建新的機器學習部門……
雖然科技巨頭密集布局人工智能，但尚未規�；瘧糜诋a業，產出大多低于預期。在剛剛過去的2016年，產業應用步伐不大，但技術領域的成功卻是我們都可以感知到的。
技術專利數量有目共睹，這也是企業創新投入最直接的體現。截至去年7月，作為國內最先布局人工智能的科技巨擘，百度在語音識別、圖像識別、自然語言處理、無人駕駛、機器學習、深度學習等人工智能相關領域的公開專利已經超過1500項，領先于微軟、IBM、騰訊和阿里。
在國內人工智能產業應用上，百度云天智平臺算是開了一個不錯的頭。百度將人工智能技術能力打包，通過百度云天智平臺開放給外界，目前已經為視頻直播、生物科學和金融等不同行業提供了解決方案。用自身技術去撬動所有行業對人工智能的需求，百度在人工智能研究者和實踐者的身份轉換上有能力更有章法。
人工智能技術已趨成熟，對于未來中國人工智能的發展，頭炮已經打響，產業應用這個考驗或許已經不算太大的難題。
警惕硬傷：市場需求激增，人才短板待補
根據Quid的統計數據顯示，2015年，百度、谷歌、微軟、Facebook四家公司在人工智能的研發、交易和招聘上總計花費大約85億美金。其中，招聘占有相當大的比重。
一方面科技巨頭激戰正酣，另一方面則是儲備嚴重不足，人才缺失已經成為很多人工智能企業的“阿喀琉斯之踵”。
國內人工智能領域的資深學術帶頭人很少，即便多位學術界海歸明星相繼步入中國市場的浪潮中，但仍然無法滿足暴漲的市場需求。
中高端人工智能從業者同樣供不應求。有資料顯示，全國人工智能研究方向的一流高校實驗室大概二三十個，平均每個實驗室每年能產出1．5名博士生、4名碩士生，總人數不足200人。
人工智能是一個“燒腦”的行業，知識體系的更新速度奇快，同時又是一個超復合的行業，對人才的要求近乎全面。
既需要人才質量的高度，又需要人才數量的寬度，現實卻是整個人工智能行業人才供需關系的極度不平衡。顯然，如何更快地從人才之困中突圍而出，將是人工智能未來發展面臨的艱難考驗。
共享智慧：巨頭執掌棋局，玩家入陣不易
現在，全球有千余家人工智能企業，覆蓋語音識別、語音翻譯、虛擬私人助手和智能機器人等十余個產業，而國內涉及人工智能領域的企業也早已破百。
看似美好的人工智能創業熱的背后，卻是核心技術薄弱而導致的產業虛胖。人工智能作為一項高門檻的技術，對高級人才的依賴、高質量大數據難以獲取、深度學習計算單元和計算集群的價格昂貴等因素，導致其目前還只集中于少數科技巨頭和研究機構。
讓虛胖的人工智能產業變得強壯，需要科技巨頭的野心，更需要悲天憫人的情懷。放眼全球，目前將人工智能技術開源的巨頭也只有谷歌、IBM、Facebook、百度等寥寥幾家。
促進人工智能相關技術、接口、格式、服務的標準化，建立可持續發展的人工智能產業生態，讓創業企業、延伸企業等更便捷地獲取人工智能技術，需要科技巨頭在推動自身研發的同時，將相應的人工智能研發成果反饋給到整個行業。
就國內人工智能的大環境而言，盡管在其他領域有過不靠譜的記錄，但技術上一直十分踏實的百度，在將研發成果反饋給到整個行業上做得相當不錯。不論是新興領域的創業企業，還是有相關需求的傳統企業，在百度云天智平臺上獲得的不僅僅是專業的人工智能技術，同時還有個性化的大數據和云計算服務，這也印證了百度云一直在談的ABC三位一體戰略（ABC即人工智能AI、大數據Big Data、云計算Cloud Computing）。
看一項技術能否引導未來，就看它能否以簡單的方式讓用戶實現需求。隨著科技巨頭逐漸將人工智能技術開源，普通企業獲取人工智能技術的渠道將會增多，形式也將更加簡單。
