在主要任务中，《规划》着重提到了构建人工智能科技创新体系、智能社会、智能经济，以及加强人工智能领域军民融合。其中，目标在无人机、语音识别、图像识别等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌。在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业。

「国务院发展规划着重在无人机、图像识别、语音识别领域，其原因主要是人工智能尚在初级阶段，也只刚刚在语音识别、视觉识别等方面刚刚有些落地。」刘靖峰说。

多年来，语音识别软件的错误率稳步下降。引入深度学习后，急剧下降。2016年10月，微软宣布，其最新的语音识别系统已经与人类速记员在识别中的语音上达到相同水平。微软首席语音科学家黄学东表示，他原本的预计是，还需要两三年才能达到人类水平。

麦克风已经变得更好，也更便宜了。无线互联网无处不在，语音记录可以轻松传到云端进行计算机进行分析，甚至智能手机（端）通常也有足够的计算能力来执行这项任务，实验室的进步顺势落地现实世界产品中。

语音被视为天然的交互入口。「图像识别、语音识别做领军企业和品牌核心原因在于，这些方面的产业也好，技术也好，是一个平台，是一个核心基础，是产业的基础技术的中间环节，非常关键，……图像、语音技术的基础产业的基础应用面非常广」。思必驰CEO高始兴说。「最主要还是因为它们是横向服务的基础，它们和所有行业、应用场景或多或少都能产生联系。」德勤咨询数字化转型合伙人、首席数据科学家管延放告诉机器之心，比如，智能家居、车载、家庭机器人。

图像识别领域。有研究表明，经典的人脸识别算法在LFW测试集上只有60%的识别率。在非深度学习的算法中，最好的识别率是%。目前，深度学习可以达到%的识别率。相比2012年时的技术，这些年图像识别技术再次突飞猛进。

在开源工具、芯片技术助力下，日渐成熟的图像识别技术已开始探索各类行业的应用，在垂直行业中获取和管理大数据，比如农业、金融、安防、医疗、自动驾驶、智能家居、电商等。「图像识别跟视频、安全、办公自动化都会有各种各样应用的可能，他们能有机会在各个行业产生协同，以及在各个点对点的地方产生协同，连起来成片，人工智能就会真正爆发。这对行业的推广和发展是毋庸置疑的。」管延放认为，中国有能力做到这些，也有足够配合产业，比如制造业与无人机。

目前，智能手机、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备等是主要的移动智能终端。无人机、可穿戴设备也在迅速扩大市场。类产品通过对显示技术的颠覆性创新，具备了成为新一代平台型终端的发展潜力。科技公司普遍认为，智能汽车会是未来最重要的移动智能端。车载系统、民用无人机、、机器人等领域都是万亿级市场。因此，国家将布局未来新兴市场，培养龙头企业纳入战略规划。

三、《规划》出台后影响积极，未必会制造泡沫，但要警惕过分炒作

中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛表示，接下来《规划》进一步实施一定能够有力推动中国人工智能事业的发展，掀起人工智能新的热潮。「很多国家都讨论过以国家政策支持AI发展，包括英国、美国都讨论过，但很少有国家真正出台政策支持，这代表中国永葆创新的态度和蓬勃向上的状态，」漆远说。

对大多数身处其中的创业公司而言，来自国家层面的积极信号，对他们的影响可能是全方位的。高始兴说：「影响肯定非常积极，从政府层面推动有利于产业更快发展，有利于资源倾斜，有利于加强市场各行业对人工智能的认知，有利于资源整合，各个链条能够配合起来，产学研能够真正创新，国家牵头能够加速产业标准化。产业入局越来越多，不是竞争压力，因为人工智能是第四次工业革命，还是早期，这是好事。」

庄园则特别关注到被《规划》划了重点的机器人产业，他认为，政策把其公司所在的领域推向国家战略高度，能够推动更多人才和资金进入，从而大大加速产业进程，「对企业吸引人才也更加有利，同时也加剧了人工智能相关企业的竞争，未来将会有更多优质企业脱颖而出，总体来说影响是积极的。」

一些从业者对多年前美国科技股暴涨暴跌、人工智能发展的起起伏伏还心有余悸。刘靖峰表示，目前，没有通用AI的可能，只有专业的语音和视觉技术有一定程度的落地，AI的基础算法能力还远远没达到媒体宣传的那样，却已经热度空前，行业泡沫显而易见。

但也有观点认为，当前AI产业还谈不上泡沫化。据智囊团乌镇智库统计，2012-2016年，中国的人工智能企业获得了26亿美元资金，这个数字仍低于美国同行的179亿美元。「过热一直都有，这一年以来AI在很多地方都过热，但是这种过热不像原来的互联网泡沫那么夸张。」腾讯副总裁姚星认为。

不过，不可否认，目前AI正在一定程度上被热炒，但深度学习和AI技术还存在诸多问题，大众不宜期望过高。「可能会出现大量有名无实的产物，AI和法律的结合需要克服许多障碍，是一条漫长艰辛的道路，概念营销会误导人们对此的认知，透支用户的信心，让业界风气变得浮躁，反而不利于在这条路上扎扎实实进行研究。」华宇元典黄琳娜说。「这很有杀伤力，」纽约大学教授、人工智能研究负责人曾说，人工智能曾有过三四次这样的经历——死于过度炒作。

四、创业者要立足自己的优势，找到商业的切入点，而不是跟风

2015年，从《中国制造2025》、大众创业万众创新到互联网+，再到大数据发展，国务院发布的行业行动规划并不少。对企业来说，他们是否应该要跟上国家规划的这趟车？对于他们来说，机遇在哪里，应该如何做？

「政策的出台一定会对众趣这样的中小和初创人工智能企业有很好的正向促进作用。尤其在财税方面中小企业非常敏感，国家这方面的支持一定会让更多处于早期艰难期的初创企业有更多的机会度过初始艰难区，同时可以鼓励更多的人加入人工智能创业的大军。」众趣科技CEO高翔说。众趣科技是一家研发3D场景还原技术的企业，自主开发的众趣三维相机和整套算法处理系统，应用于房地产、酒店、博物馆、室内导航、装修、家具订制、游戏等众多领域。

管延放认为，对创业者来说，新机遇永远存在，不一定是国家一声号召，就跟风加入，还是要结合团队自身的优势和能力。

另一方面，由于人工智能在技术层面仍不完全成熟，行业的商业化道且漫长。「目前人工智能的企业主要集中在技术、基础架构以及算法的积累等方面，即使有些企业正在做相关应用，这些应用都比较浅层。」管延放说。

拿无人零售来说，亚马逊的无人商店使无人零售领域得以点燃，而前不久阿里巴巴在杭州的无人零售的落地更是刷了一次朋友圈，一时间，无人零售成为新的风口。在管延放看来，单就零售行业而言，从技术和产品的角度来看，还没有完全解决。用户到零售店，更多是人在适应机器，而不是机器在适应人。

「一直认为，创新创业需要『走窄门』，埋头苦干，一门心思做出卓越的产品，创造社会价值。」无人飞行器控制系统及解决方案研发生产商大疆在对机器之心的回复中称，其创业十一年的经验中体会到，一家科技企业最为宝贵的财产就是自主拥有的专利和技术。因此，最希望管理部门加大知识产权保护力度，打击山寨、抄袭或剽窃行为，帮助真正自主创新的企业在公平规范的环境下脱颖而出。

在姚星看来，所有的创业都要为商业服务，商业切入点很重要。一方面要考虑商业切入点对老百姓的刚需和痛点，另外一方面要结合现有的技术能力，不夸大，踏踏实实做。两者结合才会有更好的收获，如果只找痛点、夸大技术，非常难解决；如果没有找到痛点，光用人工智能技术，也不能普适使用，所以技术和痛点要结合。

「政府、市场和技术都是重要的动力，技术提供实现的可能性，市场提供需求，政府提供政策支持，缺一不可，似乎没有必要分出个高下。对于企业来说，重要的是看清趋势，选准切入的路径并且快速执行。」黄琳娜说。

「做人工智能还是适合未来的愿景，你要知道人工智能会往哪里发展，你的优势技术还是商业资源，你能为行业增加哪些价值，想清楚后，对自己的创业是一个机会。我们的出发点是技术，但技术不和行业结合的话，是没有任何价值的。」管延放总结称。

《规划》强调，培育高端高效的智能经济，大力发展人工智能新兴产业，加快人工智能关键技术转化应用，加快推进产业智能化升级，推动人工智能与各行业融合创新。对于讯飞整体技术的产业化来说，无疑具有极大的指引意义。科大讯飞多年来一直致力于将源头技术切实落地，已经在教育、医疗、智慧城市、智能交通、车载、家居等多领域广泛展开应用，更好地服务于人民生活的方方面面。

五、政策不可能成为AI发展的主推力，行业和市场才是

《规划》明确指出，市场主导，遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。

一方面，人工智能想要进入应用阶段，算法、计算力和数据，这三者缺一不可，打破数据孤岛就是首要问题。而这与政府数据资源开放有关，企业自然希望国家层面向前推动，但管延放却冷静地指出，一般而言，国家政策对人工智能行业的推动会更聚焦在行业基础上，在宏观上进行方向性地推动，比如在研究经费、成果转化上进行支持。

「开放这些行业数据，一定会打破现在的利益格局，数据孤岛无法从国家政策层面解决，更多需要行业和企业各利益相关方共同推动。」管延放说。而他认为，关于对数据的使用，人工智能如果需要更强的理解个人，就需要更频繁地追踪个人的行为，从长期来说，管控对隐私是更重要的事情。数据共享、数据合作涉及到隐私部分，政策只会更紧不会更松。

另一方面，高翔也指出，政策不可能成为AI发展的主推力，市场才是。巨大的市场需求才会催生巨大的应用，才会催生行业的发展。「比如我要是没有这个应用，国家非要我买单，我也买不了单。」管延放总结称。

实际上，不少技术应用方对人工智能尚不全面的认知也是阻碍行业发展的障碍。管延放表示，「技术开发方与应用方之间还存在不小的认知缝隙，开发者对技术了解很深，但使用技术的公司的认识还不够充分，有些人会觉得没什么用，有些人预期很高。需要大家对这个领域的技术有更加客观的认识，这样发展才能更健康。」

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