科技企業開發新技術，要不是自行研發，便是從外收購和投資。2017 年又稱「人工智能（AI）元年」，各大科技企業密鑼緊鼓，要在最短時間集合 AI人工智能技術打拼。AI人工智能涵蓋範圍極之廣闊，可從近年初創企業（Startup）的投資，揭示今年最火熱的人工智能項目。
AI人工智能已經超出技術層面，跳入社會經濟，企業加入競爭，在中國更提升至國策層面。繼中國國務院去年 7 月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出「三步走」的策略目標；科技部去年 11 月啟動重大項目，公布人工智能四大平台；工業和信息化部去年 12 月發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，對行業發展做出全面系統的制度設計。
《規劃》提出的「三步走」，到 2020 年 AI人工智能核心行業規模超過 1,500 億元人民幣，帶動總值超過 10,000 億元的市場。建立新一代 AI人工智能關鍵共性技術體系，包括：混合增強智能新架構與新技術、自主無人系統的智能技術、虛擬實境智能建模技術等；到 2025 年 AI人工智能基礎理論實現重大突破，到 2030 年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。
這意味中央政府期望透過發展 AI人工智能，超過現今技術大國的美國，在全球科技經濟取得發言權。
AI人工智能獨角獸抬頭
AI人工智能技術雖然發展多年，不過真正走入實際應用其實去年才開始，而去年跟人工智能相關的風險投資也達到歷史高峰。從追蹤全球風投基金的 PitchBook Data 平台數據可見，去年投資人工智能和機器學習（Machine Learning）資金達 108 億美元，較去年的 57 億美元增近 1 倍，而 2010 年時僅 5 億美元。
去年獲得最多融資的 5 家 AI人工智能初創企業，合共拿下近 30 億美元，佔超過四分之一，且首兩家是中國內地公司，香港公司也榜上有名。2017 年取得最多融資的初創公司為上海電動車製造商蔚來汽車（Nio），先後獲得兩輪融資，分別是 3 月的 6 億美元和 11 月的 10 億美元，投入研究無人車技術。該互聯網新能源汽車企業經過最新一輪融資，估值已達 50 億美元。
以融資金額計，第二大的 AI人工智能初創企業為曠視科技（Megvii Technology），去年 10 月完成 C 輪的 4.6 億美元融資。這家位於北京的初創公司，專注做人臉識別技術，在政府大力支持下取得大筆融資，金主包括：國營的中國風險資本基金（China State-Owned Venture Capital Fund）、俄中主權財富基金共同成立的俄中投資基金（Russia China Investment Fund）、阿里巴巴旗下螞蟻金服、台灣鴻海等。曠視科技客戶之一為中國公安，用監視器影像自動追蹤當地的 13 億人口，讓公安能用各地的監視器，追蹤特定目標。
去年第三大融資 AI人工智能公司為香港商湯科技（SenseTime），為內地學者在港創辦的人臉識別技術公司。去年 7 月公布獲 4.1 億美元的 B 輪融資，曾創下全球 AI 類單輪融資紀錄，不過 3 個月後給曠視科技打破。目前該公司估值超過 15 億美元，為香港少數的「獨角獸」（估值達 10 億美元的初創企業）。
AI人工智能發展分四期
從去年的初創公司投資可見，自動駕駛和識別技術是較「吸金」的項目，但人工智能又豈止於此？內地傳媒引述創新工場（Sinovation Ventures）創辦人李開復在最近一次閉門會議中分享 AI 的看法值得參考。他較早前在美國走訪人工智能領先企業，還拜訪學術界三大巨頭 Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton，得出今年技術發展的想法。他認為，人工智能應用發展應分為四期，以技術角度看，現正發展第三期，即 2012 年 Google 等互聯網公司在深度學習（Deep Learning）領域的突破。
李開復四期 AI人工智能發展的說法，始於 1998 年的 Google 和誕生於 2012 年的內容推薦引擎《今日頭條》，而這次應用稱之為「互聯網智能化」。「互聯網智能化」更像是 AI人工智能應用的原始積累，所有網站、應用和產品均以數據作為能源和燃料，數據愈多、發展愈快。過去 20 年，許多互聯網公司有幸積累了大量數據，經過近年演算法突破後，原本的互聯網業務便會加速「AI 化」。
第二次 AI人工智能應用浪潮始於 2004 年的「商業智能（BI）化」。它跟第一次 AI人工智能熱潮不同，是因為它的數據和它的應用並非直接來自互聯網，而是來自銀行、醫院、物流等行業的應用。「商業智能化」的前提有兩點：一是非互聯網公司使用互聯網和電腦營運之後，累積了大量數據。第二是，上述行業刻意把這些數據格式化並善用，當中又在金融業發展得最快，因行業本身正是由結構性數據構成。
另一蘊藏大量數據還未被開發的行業是醫療保健，人工智能在醫療領域的發展能幫助人類攻克很多疾病，但由於病人的私隱等問題，目前醫療數據在各國並不流通，僅進階電腦視覺（Advanced Computer Vision）在相對較開放的醫學影像領域略見成效。不過，前兩波的 AI人工智能浪潮，並沒有太多實際應用，也沒有為社會的生產力帶來變革。
Photo：O'ReillyConference、Peter Durand
Source：ezone.hk