雖然今年3月份的谷歌人工智能系統與李世石先生的人機大戰，讓普通大眾第一次啟蒙接觸并認識人工智能深度學習，但在大多數人看來，依然把人工智能科幻化，對比好萊塢式的科幻片場景，把人工智能視作為“擬人類”。那么，人工智能真迎來了最好的時代嗎？實際上作為支撐后端服務的人工智能，已經應用互聯網服務、智能硬件、公共安全、工業制造等各行各業。
谷歌CEO桑達爾·皮查伊(SundarPichai)說人工智能是科技界下一個浪潮。就目前來說，人工智能談的更多的是深度學習，實際應用非常廣泛，作為產品和服務后端技術，應用于包括Siri、GoogleNow、微軟小冰等語音助手，以及改善搜索體驗、翻譯等大量互聯網服務，甚至包括城市公共安全領域利用圖像識別等技術，在這些服務背后，是聽覺、語音、大數據、深度神經網絡以及機器視覺等技術在支撐。
機器成勞動主力軍？人工智能或致千萬人失業
與人工智能息息相關的機器人產業，也逐漸從科幻、科研、生產走入人們的生活中，尤其服務型機器人領域最具有潛力市場，前景光明，全球至少有超過50個國家在發展相關機器人產業。
對于機器人取代人類部分工作媒體報道比較多，讓人擔心自身職業將在未來被機器所取代，的確是個壞消息，而“機器換人”又不可避免，尤其在工業制造領域。工業機器人相對成熟，部署規模也非常龐大，作為iPhone代工廠的富士康和和碩，其生產線裝備機器人倍受行業關注，和碩稱：因在生產線上裝配了8000到1萬臺自動化生產的機器人，原來需要100名工人完成的工作，在機器人的輔助下現在只需要20人即可；早前也有報道稱：富士康昆山工廠已經利用機器人技術，將員工由11萬人降至到5萬人，另外，富士康可能還會有機器換人計劃，多年前，富士康郭臺銘也曾設想，希望建造一支由百萬機器人組成勞動力大軍。
這個話題實際上是智能制造范疇，百度李彥宏在2016亞布力中國企業家論壇夏季峰會上發表演講也談到，當人工智能時代到來的時候，物聯網就會變成一個很大的市場，它會徹底地改變我們的制造業。
另外，隨著勞動力成本不斷上升，通過“機器換人”戰略，也將能彌補上漲的勞動力成本及勞動力不足的局面，只是我們需要深度思考一個問題，即對于“機器換人”是喜還是憂？在楊劍勇看來，“喜”的是“機器換人”不僅提升產品質量，降低產品不良率，也可彌補勞動力成本上漲等優勢，而“猶”的是：會導致大量人類失業，甚至有大量制造業將回流至歐美等發達國家風險。
楊劍勇進一步指出，隨著人工智能、機器人技術日益成熟，科技界、政商界尤為擔心大量工作崗位被機器所取代，當然也會涌現出大量新的工作機會，只不過機器或將會成為勞動主力軍。簡單重復的工作由機器所取代，但要完全取代人類，可能是好萊塢科幻片看多了，當然對于人工智能的監管，也顯得尤為重要。
另外，在機器取代人類部分工作，除工業制造領域來說，還有較多案例，包括客服、金融分析師、出租車司機、記者編輯、外科醫生等職業都將會受到機器人的沖擊，甚至紅燈區從業者也將面臨被機器人代替，只是現階段沒有規模化應用而已。
就在今年奧運會期間，人們不僅關注運動員、金牌數據等資訊信息，同樣在奧運期間機器人寫稿也吸引了民眾的關注，機器人寫稿其實在在多年前就有很多案例，包括《紐約時報》、美聯社、《洛杉磯時報》等全球知名媒體，以及國內騰訊、搜狐等門戶網站，透過人工智能機器撰寫新聞，從速度、數量都高于人類，美聯社機器人編輯每個季度可以撰寫幾千篇新聞報道。
發展人工智能有哪些瓶頸？
作為前沿科技技術，要推動人工智能發展的關鍵因素是人才和數據，而現階段受到人才、數據和計算平臺三個方面的制約。就目前來說，真正懂人工智能、深度學習的人才不多，所以導致科技巨頭之間在人才爭奪中不惜重金，甚至以不合理的價格瘋狂挖人工智能的人才。甚至在美國硅谷給剛畢業的人工智能領域博士能開出超過百萬美元的年薪。
人工智能領域人才不僅稀缺，也極為珍貴，在國內，百度、阿里巴巴同樣也在全球范圍內尋找人工智能的頂級人才，幾年前百度還曾在全球啟動“少帥計劃”，主要針對30歲以下的優秀人才甄選和培養，面向全球范圍招聘，年薪百萬元人民幣起步，且上不封頂，其中有一條招募標準：這個人必須在某一個或多個人工智能相關知識領域是頂尖牛人。
其次在于數據，缺乏數據是制約人工智能發展，如讓阿爾法狗(AlphaGo)紅遍全球的DeepMind公司，希望將其人工智能技術應用到醫療科技領域，那么數據從哪里來？DeepMind公司做法是和英國全民醫療系統(NHS)合作，達成一項數據共享協議，允許其訪問NHS的約160萬患者數據，利用龐大數據，旨在幫助醫生和護士診斷急性腎臟損傷病例。
近兩年在生命健康領域，一些國家在推動精準醫療項目，包括美國、中國等主要國家，生命的大數據是醫學領域中的一個巨大飛躍，也使得“精準醫療”變為可能。
最關鍵是計算平臺，龐大的數據中心及芯片技術為人工智能提供基礎計算環境，熟悉“谷歌大腦”(GoogleBrain)的朋友應該知道，在2012年6月“谷歌大腦”運用深度學習的研究成果，使用1000臺電腦創造出包含10億個連接的“神經網絡”，使機器系統學會自動識別貓，成為國際深度學習領域廣為人知的案例。
谷歌的神經網絡早前有報道稱已經具備了112億參數，也就是說將有數萬臺服務器來支撐，就在今年3月的人機大戰中，谷歌也調用了上千臺服務器資源，可想而知，計算平臺這一門檻，將會使得人工智能變成巨頭們的游戲。
科技巨頭們一致認為，量子計算機將使人工智能軟件更強大，利用它人工智能研究人員或可以開發更智能、更靈敏的計算機學習系統，多年前谷歌曾聯合NASA購買了一臺量子計算機，并成立了谷歌量子人工智能實驗室，在國內阿里巴巴也聯合中科院成立“中國科學院—阿里巴巴量子計算實驗室”，這一背后是量子芯片。
應用推動人工智能商業落地
科技推動著各行各業的變革，尤其老齡化促使更多的職業需要機器所取代，尤其日本老齡化嚴重的國家，積極發展機器人戰略，以彌補嚴重短缺的勞動力，以及照顧老人和小孩，其中工業機器人的大規模部署相對成熟，前面有提到工業機器人實際應用。那么作為照顧老人和陪伴兒童的家庭服務型機器人更具市場潛力，是人工智能落地進入千萬家庭的典型產品。
在此之前，和圖靈機器人CEO俞志晨有過簡短交流，他們致力于讓智能機器人走進每個家庭，開發了聊天、音樂、拍照、英語等應用，作為中國服務機器人明星企業的圖靈機器人，為了支撐機器人應用創新，助力智能機器人走進每個家庭，使人們能夠享受更智能化的家庭生活，除了哆啦A夢和樂迪智能機器人，今年還將有7-8款機器人產品搭載其TuringOS正在研發，將在今年推上市場。
其次在人工智能落地應用，除機器人產業外，在消費類的智能家居、可穿戴設備等物聯網設備是人工智能最大載體。物聯網資深人士楊劍勇指出，未來幾年內，物聯網設備連接數量將會達數百億，透過設備獲得數據才是核心，任何可穿戴設備或其它智能設備，利用數據提升產品服務價值，通過運用物聯網鏈接和數據將產品作為一種服務方式提供給客戶。
可穿戴智能設備透過服務將是最大市場而非硬件本身，服務通過可穿戴智能設備來體現，提升用戶科技體驗，而基于數據采集、分析等環節，依托人工智能算法，為佩戴者提供一個完美的科技體驗，數據將驅動現實世界與虛擬世界的融合。
在大規模應用中，搜索、圖像識別、機器翻譯、語音交互等等互聯網產品，尤其作為人機交互主要模式的語音和圖像(視頻)，也被視作為物聯網的超級入口，透過語音、圖像使得機器能讀懂你，之后執行精準命令。可以說物聯網，包括物聯網領域的硬件含可穿戴設備等智能硬件必然離不開人工智能以及全新的人機交互方式，百度首席科學家吳恩達(AndrewNg)曾公開表示誰贏的了人工智能，誰就贏得互聯網。
在智能制造領域，包括工業機器人、工業互聯網，勢必促進制造業智能化發展，其中昆山就將機器人產業及智能制造作為未來重點的經濟發展領域，并提出《加快推進機器人產業及智能制造發展的實施意見》，把機器人產業及智能制造發展作為未來經濟發展的主攻方向，助力昆山轉型，其機器人產業將是昆山的下一個千億產業。
在工業應用最典型的案例便是西門子旗下安貝格工廠，是歐洲乃至全球最先進的數字化工廠，該工廠的產能較26年前提升了8倍，產品合格率為99.9988%，是數字化工廠的早期案例，75%的生產過程都實現了自動化。作為全球領先的工業制造強國，西門子也被德國視作為制造業的“優等生”，工業4.0也成為德國一個標簽，有數據顯示，調查46%的德國企業在使用“工業4.0”。
而通用電氣(GE)所倡導的工業互聯網，由無數智能機器相互鏈接而構成，他的出現將賦予機器感知、學習、自我優化的能力，GE努力在推動物理世界和數字世界的融合，其首席執行官杰夫·伊梅爾特(JeffImmelt)聲稱每一個工業企業都必須進行變革，成為數字化的企業。
工業4.0和工業互聯網，本質是都一樣，其核心都是智能制造，把人、機器、數據給連接起來，工廠將不斷進化升級，將制造業向“數字制造”轉型。
作者系傳感物聯網創建人楊劍勇(科技名人、物聯網權威人士)，長期關注物聯網、智能家居、可穿戴設備、機器人和人工智能等前沿科技產業。