中國一度炙手可熱的人工智能行業(yè)如今陷入了恐慌：遭到投資者拋棄、未能交付尖端技術(shù)、難以帶來回報(bào)。

這與去年的情形大相徑庭——當(dāng)時(shí)北京公布了到2030年在人工智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)世界領(lǐng)先水平的計(jì)劃，風(fēng)險(xiǎn)投資者紛紛抬高估值，中國科技巨頭們大張旗鼓地在盈利目標(biāo)里加入了人工智能的雄心壯志。

對(duì)人工智能發(fā)展的幻想破滅并非中國獨(dú)有的現(xiàn)象。在美國，今年夏天IBM對(duì)其旗艦人工智能項(xiàng)目IBM Watson進(jìn)行了工程師裁員。此前，長期持懷疑態(tài)度的紐約大學(xué)(New York University)心理學(xué)教授加里?馬庫斯(Gary Marcus)悲嘆道：“在人工智能發(fā)展60年后，我們的機(jī)器人除了播放音樂、掃地和競標(biāo)廣告外，還是什么也做不了。”

但在中國，去年人工智能領(lǐng)域的炒作和投資進(jìn)入白熱化，現(xiàn)在的逆轉(zhuǎn)更為徹底。ABI研究中心(ABI Research)的數(shù)據(jù)顯示，去年中國在私人部門投資方面超過了美國，吸引資金接近50億美元，但今年前6個(gè)月投資僅為16億美元，還不到美國的三分之一。

“（我們正）處于一個(gè)通用用途已經(jīng)解決的節(jié)點(diǎn)，”該咨詢機(jī)構(gòu)的主管分析師Lian Jye Su表示，“制造普通通用用途的聊天機(jī)器人要比為銀行業(yè)、建筑業(yè)或礦業(yè)等行業(yè)研發(fā)特定算法容易得多，因?yàn)橄胍l(fā)展后者你需要特定行業(yè)的知識(shí)和支持。”

這種拐點(diǎn)還伴隨著為算法和機(jī)器學(xué)習(xí)提供驅(qū)動(dòng)的計(jì)算能力的不足。剩下的則是科技投資者熟悉的配方：夸大的估值、過度的炒作吹噓和老套的貨幣化模式。

“我們覺得有點(diǎn)兒投資過度，”中國科技行業(yè)的大型投資者啟明創(chuàng)投(Qiming Venture Partners)的主管合伙人梁穎宇(Nisa Leung)表示，“很多公司無法提高其貨幣化水平，或者他們對(duì)自己的能力過度承諾。”

隨著估值飆升，風(fēng)險(xiǎn)資本的興趣逐漸消失，而人民幣資金枯竭加劇了這一趨勢。

曾管理谷歌(Google)在華業(yè)務(wù)、如今執(zhí)掌風(fēng)險(xiǎn)投資公司創(chuàng)新工場(Sinovation Ventures)的李開復(fù)(Kai-fu Lee)稱：“如果當(dāng)初你有5名來自百度(Baidu)或谷歌的工程師從零開始——那么這家公司如今可能估值6000萬至8000萬美元。9個(gè)月前，這個(gè)數(shù)字會(huì)是1.1億美元?！?/p>

他預(yù)計(jì)估值還會(huì)進(jìn)一步下跌：“可能會(huì)跌到5000萬美元以下。”

對(duì)于天使投資者真格基金(ZhenFund)來說，投資機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能領(lǐng)域的高潮在2012-2015年左右。真格基金的首席執(zhí)行官兼合伙人方愛之稱：“目前我沒看到太多有創(chuàng)新力的新的人工智能初創(chuàng)公司?！?/p>

盡管很多人認(rèn)為特定行業(yè)應(yīng)用才是下一個(gè)大飛躍，但是曾領(lǐng)導(dǎo)凱鵬華盈(Kleiner Perkins Caufield & Byers)在華科技投資、而后創(chuàng)立了創(chuàng)世伙伴資本(China Creation Ventures)的周煒認(rèn)為，在一些“足夠好”的技術(shù)上還有不少機(jī)會(huì)。

“美國投資者總是想投資尖端技術(shù)，所以他們總是考慮先進(jìn)的人工智能，”他表示，“但對(duì)我們來說，我們希望在那些‘足夠好’的人工智能技術(shù)上有所作為。”

作為例子，他說起了最近投資的一家在線英語學(xué)習(xí)公司。這家公司沒能實(shí)現(xiàn)一對(duì)一教學(xué)，但可以根據(jù)學(xué)生的反應(yīng)（正確回答和錯(cuò)誤回答）定制足夠多的場景，讓用戶感覺有真正的老師在指導(dǎo)他們。他稱“這沒什么神奇的地方”，但把學(xué)費(fèi)降到了1美元以下。

此類應(yīng)用的優(yōu)勢是，可以解決中國特有問題——比如英語教師匱乏——而無需尖端技術(shù)或強(qiáng)大的計(jì)算能力。

而計(jì)算能力或許是中國人工智能領(lǐng)域落后最多的地方，也解釋了今年中國大型科技公司進(jìn)軍硬件領(lǐng)域的原因。百度、華為(Huawei)和阿里巴巴(Alibaba)等企業(yè)正在努力打造自己的人工智能芯片組，而阿里巴巴還帶頭扎進(jìn)量子計(jì)算領(lǐng)域。

阿里巴巴希望其首批人工智能芯片在明年面市，盡管有些人對(duì)中國企業(yè)在該領(lǐng)域加速發(fā)展的能力表示懷疑。

目前，中國大部分人工智能產(chǎn)品所采用的芯片都來自高通(Qualcomm)或英偉達(dá)(Nvidia)等美國芯片制造商，軟件也主要來自海外。

瑞銀(UBS)分析師在最近一份報(bào)告中寫道：“事實(shí)就是，中國大多數(shù)參與該領(lǐng)域的大公司使用的都是美國平臺(tái)和TensorFlow等軟件工具?！痹搱?bào)告把人工智能領(lǐng)域與手機(jī)行業(yè)進(jìn)行了類比——熱門的中文手機(jī)應(yīng)用都是基于蘋果(Apple)和谷歌操作系統(tǒng)。

中國已經(jīng)被迫清楚意識(shí)到了這個(gè)弱點(diǎn)。美國此前對(duì)手機(jī)制造商中興(ZTE)禁售零部件，懲罰其無視之前因違反美國制裁向伊朗出售產(chǎn)品而受到的處罰，這給中國很多科技企業(yè)敲響了警鐘。目前該禁令已經(jīng)解除。

制造芯片和提高計(jì)算能力也符合北京方面在《中國制造2025》(Made in China 2025)產(chǎn)業(yè)政策中概述的目標(biāo)，即加強(qiáng)自給自足。

但中國人工智能領(lǐng)域還需要跨越幾大障礙。Lian Jye Su表示，各行業(yè)需要與科技公司合作研發(fā)特定的人工智能技術(shù)，同時(shí)科技公司需要提高處理能力，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)該更加腳踏實(shí)地。

即便實(shí)現(xiàn)了這些，他警告：“行業(yè)發(fā)展將變慢。投資回報(bào)將降低。收回投資的時(shí)間將變長?！?/p>