CB Insights发布《人工智能全局报告》
AI领域的投资越来越热。仅2017年第一季度，初创公司股权融资成交达245笔，总额超过17亿美元。
科技巨头们的AI竞赛火热进行。它们在“买买买”上毫不吝啬，单次收购最高金额达153亿美元。
AI未来会走向何方？有人认为通用人工智能很快就会迎来突破，但“奇点来临”的理论仍然遭受多数专家质疑，称目前机器的智能水平甚至不如老鼠。
这些数据和观点，来自知名风投数据公司CB Insights发布的“2017年人工智能全局报告”。创新工场选取部分重要有趣的内容，结合其对人工智能的理解做了解读。
01
5年来医疗AI投资最热
CB Insights报告显示，在过去5年，人工智能初创企业收到的融资，保持了持续增长，融资总额超过149亿美元，总交易量达到2250笔。
2017年第一季度，是AI初创企业融资历史上最活跃的一个季度，共成交了245笔，融资总额超过17亿美元。其中，近48%的交易是在种子或天使轮，而2016年一整年，种子轮融资比例也达到了50%，这意味着不断有新的公司进入该领域。
2012-2017年每季度AI企业融资数据
近5年的融资交易集中出现在以下几个领域：
1、医疗健康：AI最热的投资领域，从2012年至今，已经有270起交易；
2、横向应用：几年来，各种类型的AI应用程序交易量表现出波动，不过在所有的AI投资中，依然是第二热门的类型；
3、科技金融与保险：金融科技和保险科技中的AI应用，是2017年截至目前最热门的领域，第一季度就有30起交易；
4、其他：销售和CRM相关的交易数量在2016年就前一年翻一番，是2017年第一季度第三热门的领域。而网络安全领域的交易数量在2016年遭遇下跌后在2017年开始反弹。
目前AI的重点投资领域
与其他AI类别相比，5年来，医疗保健领域的交易数量最多。其中，73％来自美国创业公司，其次是英国（9.2％）和以色列（3.7％）。
该领域的交易数量和资金在2016年达到5年最高点。2016年1月，癌症大数据独角兽公司Flatiron Health获得C轮1.75亿美元投资；4月，来自中国的碳云智能（iCarbonX）获得腾讯等1.55亿美元A轮投资。
与以往不同的是，2017年第一季度，科技金融与保险成为投资最热的领域。科技金融行业有大规模规范化的数据，同时也有最迫切的智能化和自动化需求，这是基于深度学习的人工智能技术最佳的应用场景之一。
近五年AI投资热点一览
02
巨头上演AI智能竞赛
除了创业公司，互联网巨头也加紧投入人工智能研发。
谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100 多个团队用上了机器学习技术，如Google搜索、Google Now、Gmail等。同一年，苹果推出语音助手Siri，首次将人工智能放在数以百万计消费者的口袋里。
科技巨头们在“买买买”上同样热情极大。据CB Insights报告，2002年至今，人工智能领域已经发生了200多起收购。仅2017年第一季度，兼并和收购的交易就超过30起。
科技巨头的AI竞赛
谷歌是AI市场最积极的买家。从2012年开始，它累计收购了11家人工智能初创企业。其中包括研发出围棋程序AlphaGo的DeepMind Technologies公司、主营深度学习与神经网络方向的DNNresearch、智能手机消息应用公司Emu等。
收购后，谷歌会整合技术并融入公司产品。比如Emu被用于Google Hangouts以及Google Now两项产品中，DNNresearch则大幅提升了Google的图片搜索功能。
苹果、英特尔、微软、Facebook等公司也在上演智能竞赛，大量收购AI企业。
2017年5月，苹果以2亿美元价格收购了Lattice Data公司，该公司主要使用人工智能技术来处理黑暗数据；英特尔仅2016年就收购了3家公司；Facebook最近收购的2家公司分别来自白俄罗斯和瑞士；微软最近则收购了一家人工智能个人助手公司和一家交谈AI公司。
2009-2016年科技巨头名下的AI专利数量变化
金额最庞大的一笔收购发生在自动驾驶领域。
据报道，2017年3月初，英特尔公司以153亿美元的巨资收购曾经为特斯拉Autopilot辅助驾驶方案提供技术的以色列公司Mobileye。这一收购创下以色列公司被收购的最高价，也深刻影响了整个人工智能的创投格局。例如，所有研发自动驾驶技术的创业公司在下一轮融资时，也许都会用这个收购案作为对标依据。
科技巨头上演的AI智能竞赛已经非常激烈。无论是依靠自身力量建立人工智能团队，还是通过收购、并购的方式获得相应的研发能力，越早重视人工智能，越早拥有人工智能技术力量，就越容易掌握未来竞争。
03
奇点来临？机器的智能水平尚不如老鼠
人工智能未来将去向何方？
CB Insights报告搜集了专家对通用人工智能的预期。Good AI公司的 CEO Marek Rosa说，有人问我觉得我们还要多久能实现这一目标，我只能坦白回答我不确定。可能需要3年也可能需要30年，但我确信的是，这会在本世纪内发生。
通用人工智能，指的是具备人类的智能与认知水平，可以取代人类所有工作的人工智能。有人认为，这项技术一旦突破，人类就到了必须认真思考命运的时候了。因为从通用人工智能“进化”到超级人工智能，对机器而言，也许只是几个小时的事情。
一个具备了人类水平认知能力和学习能力的机器，可以借助比人类强大得多的计算资源、网络资源永不疲倦、无休止地学习、迭代下去。届时，科幻小说中令人担忧和恐惧“奇点”就会发生。
谷歌DeepMind发表的论文提出PathNet，即或可通过迁移学习实现通用人工智能
但这个假设基于一个关键的前提条件，即人类科技总是保持加速度的跃进式发展。而更可能出现的情况却是：特定的科技如人工智能，在一段时间的加速发展后，会遇到某些难以逾越的技术瓶颈。
摩尔定律就是一个技术发展遭遇瓶颈的好例子。
摩尔定律由英特尔的创始人高登·摩尔提出，内容为：价格不变时，集成电路上可容纳的元器件数目每隔18到24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
计算机芯片的处理速度，曾在1975年到2012年的数十年间保持稳定的增长趋势，却在2013年前后显著放缓。2015年，连高登·摩尔本人都说：“我猜我可以看见摩尔定律会在大约10年内失效，但这并不是一件令人吃惊的事。”
据此来看，通用人工智能目标的实现，并不会一帆风顺。弱人工智能和强人工智能之间的鸿沟可能比我们所能想象的要大得多。
微软联合创始人Paul Allen说，要开发这种先进的软件，我们首先要对人类的认知基础有科学的认识，但我们目前只接触到了表面。“奇点来临”的理论之所以无法说服我们，就是由于目前尚未理解认知的科学基础。
尽管如此，针对通用人工智能研发的热情却始终高涨，毕竟通用人工智能一旦实现，人类将不再需要劳动，获得完全的自由。
这种热情值得鼓励，但前路漫漫、道阻且长。正如Facebook 人工智能研究院院长、纽约大学终身教授Yann LeCun所说，虽然取得了这些令人惊叹的进步，但我们离具有人类，甚至是老鼠的智能水平的机器还有很远的路要走。对于AI能做什么，我们现在看到的最多只有5%。
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