一、資金很多，項目不夠用了

當前的AI產業發展面臨泡沫化的風險，主要體現在投資供應數量大而項目供給數量少，市場對創業項目寄予很高的期望，而實際的產品體驗欠佳，泡沫即將出現。

騰訊研究院發布的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》報告，分析了引發行業泡沫的兩個信號。一是資金多而項目缺。根據過往數據和2017年上半年的情況預測，2017年美國新增企業數量將跌到谷底，數量在25～30家之間。同時，美國的累計融資量持續快速增長，最后將穩定在1380億～1500億元之間。

2018年，中美兩國AI企業數量增長都將有所恢復，但增長速度依然平緩。這段時期，創投圈將會發現，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業數量稀少，經常只能跟投一些項目。

到2020年，美國AI公司累計數量將會超過1200家，累計融資額將達到2000億元。中國AI企業增勢不明朗。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年回暖，新增公司數量會上漲到30家以上，預期融資累計量將會達到900億～1000億元。

二是周期長而營收難?？梢哉f人工智能期望值被大大高估了。引領本輪AI熱潮的深度學習，起源于上世紀80～90年代的神經網絡研究。在很多情況下，前沿研究方法是由對已有方法的微小改動和改進而來，而這些方法在幾十年前就已經被設計出來了。

2006年，深度學習算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關的AI技術和產品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項目和技術，要想獲得消費者歡迎，還需要等待相當長的時間。

從投融資趨勢來看，涌入人工智能領域的資金依然還會增加。據不完全統計，2017年中國人工智能領域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總融資金額近600億元，在政府的鼓勵和行業并購中，2018年中國AI的投資額將會持續大幅增加。

同時，行業并購開始加劇。CBInsights提供的數據顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創公司被收購，為2016年同期的兩倍。2018年，仍將延續這一趨勢。在資金增長的同時，中國AI企業數量不會同幅增長。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年呈現緩慢增長趨勢，預期累計融資量將會達到900億～1000億元，而新增公司數量僅會上漲到30家左右。

資金多而項目缺，周期長而營收難，項目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯網泡沫時非常相似。

二、事情很多，人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學習現在很熱門，目前的困境是缺乏專家，一個博士生大概需要五年的培養時間，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習，這意味著現在該領域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺?！边@是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴峻。

人工智能競爭的根本就是爭奪頂級人才。據說世界上深度學習領域的頂尖人才不超過50人，因此科技巨頭們紛紛通過收購初創公司來招攬人才。

作為國家未來的發展方向，AI技術對于經濟發展、產業轉型和科技進步起著至關重要的作用，而AI技術的研發、落地與推廣離不開各領域頂級人才的通力協作。在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發展的關鍵因素。然而，中國人工智能領域人才極為欠缺。

據騰訊研究院發布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學的研究實驗室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產業界現存人員人數約為39000人，遠不能滿足我國市場百萬級的AI人才需求量。

從產業發展來看，我國人工智能領域人才分布嚴重失衡。人工智能產業由基礎層（芯片／處理器、傳感器等）、技術層（自然語言處理、計算機視覺與圖像、機器學習／深度學習、智能機器人等）和應用層（語音識別、人臉識別）等組成，目前我國在產業層次人才上面臨兩個問題。一是產業分布不均。中國AI產業的主要從業人員集中在應用層，基礎層和技術層人才儲備薄弱，尤其是處理器／芯片和AI技術平臺上人才缺乏，會嚴重削弱中國在國際上的競爭力。

二是供求嚴重失衡，人才缺口很難在短期內得到有效填補。過去三年中，我國期望在AI領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎層面的AI職位，如算法工程師，供應增幅達到150％以上。盡管增長如此高速，但是由于合格AI人才培養所需時間和成本遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內得到有效填補。人才不足，是制約中國AI產業發展的主要因素。

文章來源：中國自動化網