人工智能落地要基于场景_不解决实际需求都是泡沫

在刚刚过去的2017年，互联网领域可谓风起云涌。人工智能、共享经济、新零售……都在这一年集中爆发，科技巨头、初创公司以及传统企业都蜂拥而上，纷纷从不同维度布局相关产业链。尤其是人工智能领域，在阿尔法狗战胜柯洁、百度无人驾驶汽车开上北京五环后，AI技术越来越多地出现在人们的日常生活。

艾媒咨询发布的数据显示，中国人工智能产业2017年产业规模将达到152．1亿元，而截至2017年6月30日，中国人工智能企业共计592家，融资金额达635亿元，仅次于美国。

但是，在AI火爆的同时，关于“人工智能泡沫”的讨论也一直在持续。AI要进行下一步发展，应用场景落地是关键。

不解决用户实际需求的新技术都是泡沫

国内人工智能，是从2015年开始蓬勃发展的。但鲜有人知的是，早在62年前，人工智能这一概念就已经诞生了。

1956年，在达特茅斯会议上，计算机专家约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”一词。在随后的十年间，人工智能在数学和自然语言领域被广泛应用，用以解决代数、几何和英语问题。基于这样的大好形势，当时的很多研究者认为，在接下来的二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。然而事与愿违，进入70 年代后，由于许多技术局限在理论范围中，人工智能并未如研究者们想象的那样帮助人们解决实际问题。于是，人工智能从此进入了极长一段时间的沉寂。直到上世纪末，伴随着移动互联网的发展，人工智能才获得了新生。

事实上，人工智能在当时得不到大众的关注，除了计算机性能不足和数据缺失导致研究停滞外，最重要的原因，是当时的人们看不到人工智能对他们生活的影响。反观今天，不管是语音识别、人脸识别、还是智能驾驶和智能机器人，都落实到了普通人日常生活的方方面面。因此，越来越多人关注AI领域，这也成了人工智能技术的发展动力。

与人工智能命运相似的还有位置服务（LBS）领域。早在上世纪70年代，美国政府就已经颁布“911”服务规范（Basic 911），这是位置服务的前身。但由于只应用在紧急求助上这个技术一直没有得到关注。直到2009年，Foursquare上线后，这种技术才引起人们注意。随后广泛应用在人们熟悉的美团外卖、团购、滴滴、陌陌等上面。

在互联网的整个大环境中，从始至终都有一个定律：谁满足用户需求，谁就能获得市场。由此可见，不管是AI，还是LBS，亦或是其他新技术，只有与具体应用相结合，满足用户的实际需求，才能获得发展。