言必及人工智能的时代，让我们先来看一些数据：
根据《IT桔子》近期发布的报告显示，2017年对于中国人工智能行业的“总投资额”达582亿人民币，不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业，过度投资导致了“泡沫”产生;
在对100家人工智能创业企业进行调研报告显示，98家企业填报的估值总数为1014亿元，均值为10亿元左右，而A股目前有49家上市公司涉及人工智能概念，总市值超万亿元;
2018年互联网校招已经陆续开展，AI应届生年薪50万遭哄抢，其中谷歌中国的人工智能岗位以56万元的年薪位居第一，紧随其后的是微软和谷歌的算法工程师岗位……
与此同时，今年伊始区块链也开始成为全民话题，风头甚至直逼人工智能。区块链大热之后，人工智能会开始变凉吗?现在的行业盛景是真实的繁荣还是泡沫破裂前的狂欢?“人工智能时代”是否会真正到来?哪些企业又将面临泡沫威胁?
人工智能2018大浪淘沙，泡沫破裂或在年底？
创新工场创始人李开复近期接受采访时提到：“每个企业家都把公司打包成一个由人工智能驱动的公司，对于投资者来说是很诱人的条件，但我认为今年年底将会出现许多人工智能市场上的经济泡沫，那些吹牛的AI公司，乱用AI包装的公司，今年冬天就是他们的冬天。那些真材实料的AI公司，AI的大浪潮才刚刚开始。”Facebook首席AI科学家Yann LeCun在业界以直言不讳出名，例如不久前就公开称当红机器人Sophia(索菲娅)是“彻头彻尾的骗局”。不过对李开复的观点，Yann LeCun表达了赞同，并补充评论道：“(人工智能泡沫将破)确实如此。”
面对市场的质疑、资本的反馈，刚刚闭幕的“亚布力中国企业家论坛”也对人工智能做出了一些讨论。第四范式创始人、CEO戴文渊在亚布力闭幕式上就表示，去年AI行业的投资额是500多亿，其实AI技术是完全有能力实现这个价值的，实际上仅是第四范式能创造的价值就大于这个数，所以AI目前在资本市场上的回报足以支撑投入。不过，今年的AI行业会有点特殊，因为到了考验AI产业价值的“期中考试”，纵观前面两轮的人工智能，都在实验室往产业界迁移的道路上退潮，这一轮的人工智能也打响了这个最关键的战役。退潮还是爆发，关键就看企业是否有足够多的精力放在落地上，没有落地，AI就没有商业价值。
平台加速行业落地，人工智能将继续霸占主场
作为人工智能行业专家，戴文渊表示，当前AI行业在落地上最大的问题是缺少中间环节。戴文渊总结了产生人工智能的完整路径——由于机器是基于过去的知识与经验，经过无数次的思考与进步，最终找到一个最优决策或是策略，与人的学习过程类似。因此，需要构建用以机器“学习—思考—行为”的外部环境，总结为“BRAIN”：在机器的“学习”过程中，需要为它提供学习所需要的“书本”，业内称之为过程数据(Big-data)、反馈数据(Response);其次，机器的“思考”过程需要匹配合适的算法(Algorithm)、以及能够满足数据量的计算资源(Infrastructure);最后，要将AI的决策应用到具体的生产环境中(Needs)，在最终的“行为”空间里去创造价值。
在戴文渊看来，AI产业目前的普遍现象是：畅想未来的多，关注眼前的少;钻研前沿算法的多，关注产业落地的少。但算法只是AI应用中用于“思考”的工具，相当于人的大脑，但一个大脑即使再聪明，没有得到良好的学习和训练环境，没有付诸于行动，也没办法完成创造价值的过程。企业忙于构建各种商业“大脑”，却忽视了“学习”和“训练”环境的构建，而未经充分学习的“大脑”，无法产生好的人工智能。因此，现阶段最需要的就是为AI完整构建由大脑到产生价值的中间环节，将算法到产生AI能力的通路打通。他所带领的第四范式在做的事情，就是把AI全链路的基础夯实，将“良好的学习环境”、“优秀的大脑”和“广泛的落地实践”集合在平台“第四范式先知”之上，把企业的数据资源和算法能力真正转化为产业动能。
人工智能从底层技术到商业化的各个步骤来看，一方面，实现AI的路径有着高度一致的基础要素，例如机器学习算法、计算力等;另一方面，不同的领域对AI的应用场景和需求并不一样，不同的需求所需要的数据也不尽相同。因此对于AI企业来说,须进一步夯实自身服务的深度与广度，将基础要素产品化、以达到快递复制;同时需要与上下游产业链结合，与拥有应用场景和数据资源的传统行业公司共同寻找AI创造价值的场景。而对于企业家而言，要更加警惕没有场景落地和平台支持的AI“空中楼阁”。
