在世界互联网大会上，“人工智能”的风头一时无两。

11月16日，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏一现身，便语出惊人。“靠移动互联网的风口，已经没有可能再出现独角兽了!市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段，互联网人口渗透率已经超过50%。”

今年以来，百度持续遭遇了多重关于“竞价排名”的危机，但百度依然宣称自己是一家人工智能公司，李彦宏也不再如往常一样谈搜索、O2O、互联网金融等。

他认为，互联网未来的机会是人工智能。“我们现在可以用人工智能的方法，帮助医生去诊断各种各样的病人，有些病是非常罕见的，或者是同样的症状下有十万分之一的概率是某一种病，这种情况下人类的医生不一定比电脑想得更全面。”

除了百度以外，阿里巴巴、网易等巨头也在人工智能领域多重布局。更不愿错过这个风口的，则是巨头之外的创业型公司。

乌镇智库联合网易科技发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告(2016)》显示，2015年全球新增人工智能企业数量也达到了806家，算下来平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。

不过，当前的人工智能领域，仍然处于爬坡期，行业独角兽难觅踪影。其最广泛的应用，还是集中在互联网广告和Fintech(金融科技)，健康医疗则被视为人工智能最有可能爆发的行业。

应用加速

今年3月，AlphaGo打败世界顶级棋手李世乭后，人们不得不惊叹人工智能的力量。然而，征服棋类仅仅是人工智能开始。半年多来，人工智能正在加速向各个行业渗透。

在2015年的德国汉诺威IT博览会开幕式上，阿里巴巴董事局主席马云演示的SmiletoPay扫脸支付技术，当场“刷”自己的脸给嘉宾买了一套邮票，成为开幕式亮点，并瞬间在网络刷屏。在2016年第三届互联网大会上，观众们也能体验到这一酷炫的生物识别技术。用户只要在收银台露一下脸，识别成功后点击确定即可成功支付。

蚂蚁金服生物及安全智能部总监陈继东向21世纪经济报道记者介绍，蚂蚁金服的人工智能生物识别机器人“蚂可”，目前人脸识别准确率已达99.6%，再配合眼纹等多因子验证，准确率为99.99%，远超肉眼识别97%的准确率。这表明，生物识别技术比“亲眼所见”更可靠。

目前，生物识别技术已经被广泛应用，如安防中的人脸布控、行人检索等。在本届互联网大会上，针对参会媒体和嘉宾的登记，组委会也采取了“人脸识别”的方式。

不过，支付领域考虑到安全性，人脸识别技术还并没有大规模铺开。在接受21世纪经济报道记者采访的多位科技业内人士看来，人工智能最大的机会还是在健康医疗这一刚需领域。

今年10月，百度发布了其在人工智能在医疗领域内的最新成果“百度医疗大脑”。它是一款通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析，进行人工智能化的产品，能模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现问题，反复验证，给出最终建议。

目前，百度医疗大脑的落地情况尚不得而知，却为行业的发展提供了一个探索的路径。

科大讯飞市场部总经理任萍萍在接受21世纪经济报道记者采访时认为，一些简单重复的劳动未来必然会被机器人替代。“比如在社会服务领域，人工智能技术和机器人完全可以代替银行营业大厅的客服经理，它能办理余额查询、开卡业务等等。另外，在出行领域，机器人也有望成为出行小助手。”

行业竞速

人工智能作为下一个风口，每一家公司都希望在这个新的领域拿到属于自己的船票。

《乌镇指数：全球人工智能发展报告(2016)》显示，全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。其中，美国人工智能企业总数为2905家，数量位居全球第一。仅加州的旧金山/湾区、大洛杉矶地区两地的企业数量即达到1155家，占全球的19.13%。

从人工智能投资方面来看，全球范围内美国与欧洲投资较为密集，数量较多，其次为中国、印度、以色列。美国总共获得3450多笔投资，位列全球第一，英国总共获得274笔投资，位列第二，中国则以146笔的有记录的总投资数，位列第三。就人工智能企业融资规模而言，中国位列全球第2名，但前三甲间的规模差距较大。

从以上分析可以看出，在人工智能企业数量、融资规模、专利申请数三个维度，美国在人工智能领域的优势依然非常明显。此外，美国在人工智能领域的投资无论是金额还是频次，都有明显增加。

值得注意的是，中国在人工智能领域的投资明显加快，但是交易额没有明显增加。国家千人计划专家、乌镇智库理事长张晓东在接受21世纪经济报道记者采访时表示，这并不意味着行业资本寒冬的来临，主要是因为以往的估值太高，行业存在泡沫。

事实上，资本的理性，一定程度上能让行业回到正轨。

在腾讯公司副总裁姚星看来，当前的人工智能行业，在语音识别、图像识别等垂直领域已经获得了一些阶段性的进展，诞生了一些不错的应用。不过总体来说，人工智能的发展还处于一个比较初级的阶段。

姚星不相信机器能替代人的大脑。“人的智能是与生俱来的，本就处于一个很高的起点。人对新生事物的认知只需要通过少量样本的学习就可以掌握，但目前机器学习还是基于大量样本。”

由此衍生的难题是，人工智能初创公司并不具备海量的大数据和样本来让机器学习。从这个层面来说，阿里巴巴、百度、腾讯等巨头已经具备了先天的优势，行业“独角兽”如何从巨头的夹缝中涌现，仍然需要时间来证明。