（最近舆论被管的紧，笔者在选题及用笔方面可能不如以前那样刺激，望各位见谅。由于今年特殊事件将至，国庆前笔者可能就会封笔，等大会结束后重新开始撰写，请大家理解。如今全网络已经处于高压环境下，奉劝各位说话谨慎。）
随着人工智能逐渐开始取代底层岗位的工作，许多人开始对人工智能抱有敌意。京东刘强东宣布以后将用机器人送快递。部分银行柜台窗口已经出现机器人服务……当世界冠军柯洁0:3被阿尔法狗完虐后，马云第一时间发声称，“So TM What?”
然而，嘴上骂得痛快，可身体还是诚实的。马云一边说自己不喜欢人工智能，一边却在背后偷偷的布局人工智能产业。2016年，阿里巴巴成立人工智能实验室。2017年7月，该实验室首次亮相，主要负责消费级AI产品研发，例如智能音箱“天猫精灵X1”， 智能语音助手和开发者平台AliGenie，开放核心技术包括深度学习、自然语言处理、搜索、推荐算法、知识表示以及推理问答系统。
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月27日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》中指出，人工智能是国际竞争焦点，应逐步开展全民智能教育。文件要求中小学设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能高地。
最近，有报道称，俄罗斯在叙利亚正式投入机器人部队。以人工智能为核心的次时代军备竞争愈演愈烈。美国方面虽然对外保密，但其军事装备中也早就配备了机器人武器。有句话说的没错，“落后就要挨打”。无论人们喜欢不喜欢，接受不接受，人工智能时代离我们越来越近。
本世纪初，中国经济被房地产支配，但房地产的好日子已经走到头了。从去年国庆以来的房地产调控中可以看出，政府是真下了决心要打压房地产投机炒作。无论是国内经济结构转型，还是外部竞争压力倒逼，人工智能都将成为下一个时代的主角。同样，未来相当长时间内，人工智能也会成为价值投资热点。
新时代新机遇
如果说对于人工智能的未来没有概念的话，可以看一个过去的实际案例。上世界末的计算机时代相信所有白领都不陌生。微软与苹果经过一番厮杀后最终脱颖而出成为一代天骄。
1980
年，比尔盖茨花了5万美元从西雅图一间民间作坊手中买到了DOS系统的所有权。经过比尔盖茨的改良后，该系统在市场上占有一席之地，并成为微软霸图的奠基。
当时，计算机这样东西对于所有人来说都很陌生。交易所依旧靠手填报价单交易；日常办公文件都靠打字机、新闻媒体还停留在纸媒时代。那个年代，几乎很少有人看好计算机。但是，在之后的时间内，事实证明大众都错了。计算机成为了全球经济爆发式增长的推力。
如今，随着系统的更新升级，计算机已经成为日常办公必不可少的硬件。现在根本不存在没有计算机办公的企业了。
此后，互联网的出现使得计算机迎来第二次高潮。同时，也掀起了新的经济上升浪潮。美国本世纪初的经济腾飞依靠的是互联网红利（虽然美国互联网泡沫破灭后使所有人认识到高估了互联网作用，但互联网对于经济的推动功不可没）。近两年在国内风生水起的“互联网+”是我国的互联网红利期。
然而，在计算机和互联网的价值真正被发现前，有多少人把这些黄金洼地当回事的？如果有人对微软不了解的话可以回顾一下阿里巴巴的发展史。马云当初白手起家时吃了无数闭门羹，要不是碰上孙正义也就不会有现在的马云。而中国也不会诞生一家能够让亚马逊（亚马逊创始人贝佐斯今年问鼎全球首富宝座）忌惮的企业。
所以，想要挖掘宝藏需要高瞻远瞩的眼光，等到所有人都看清的时候，恐怕连骨头都分不到。
人工智能毫无疑问将成为下一个时代的经济发展主动力。下一个“微软”是谁还不知道，但它肯定会出现。
对此，全球资本早就在人工智能领域发力。从2015年起，全球资本对于人工智能的投资就不断加码。
在国内，医疗、零售和金融等行业成为人工智能的诺曼底。
医疗方面，2015年阿里云已经开始在医疗领域布局，包括与Intel、华大基因共建精准医疗开放云平台、为华山医院特效药研发提供计算支持等。2016年10月11日，百度推出人百度医疗大脑，正式将人工智能技术应用到医疗健康 行业。2017年2月，百度将医疗业务的重点布局集中到人工智能领域。
零售方面，今年6月，阿里智慧门店项目——ONMINE零食馆在杭州银泰商城落地。该门店主打休闲，仅有三分之一的空间陈列零食。ONMINE借助阿里大数据来分析顾客的消费习惯及购物偏好等属性，及时对门店商品进行调整，提升顾客购物满意度。同时，通过电子标签，ONMINE实现线上线下同款同时同价。2014年，京东与腾讯签署战略合作协议。2017年，京东与百度达成全面战略合作，推出“京度计划”。
根据数据统计，截止2017年第一季度，从人工智能投资的交易饱和度看（上图），金融领域的人工智能投资已经接近饱和。实际上，这方面中国已经落后国际水平了。华尔街早在两年前就投入大量资源研发金融行业的人工智能。巴克莱、瑞银、美银美林等著名投行纷纷爆出大规模裁员的信息。瑞银的交易大厅更是从以前的人气鼎沸至如今的门可罗雀。
换而言之，作为产业制高点的金融领域已经成为竞争惨烈的战场。医疗、贸易、零售等领域也争抢的十分激烈。从数据中可以看出，资本对于人工智能最看好的领域是金融，最不看好的是IT和云服务。其中有一定的道理，人工智能无论多么智能都只能完成1至2，2至10或无穷大的顺势进化，而对于从0至1的创造过程是无能为力的。所以，类似IT这种对于创造要求极高的领域本身就不具备发展人工智能的空间。
试想一下，如果有一天机器人能够自己编程创造下一代那该是多可怕的事。这就意味着机器人有了他们种族的进化繁衍能力。一旦机器人掌握了这种能力，人类的后果是什么？
自我繁衍能力是人工智能发展的红线，人类不可能让人工智能越过这条底线。
人工智能时代的到来已经近在眼前，尤其是各国争相竞逐这个次时代战略宝地的情况下，人工智能的发展只会加速不会减速。道理很简单，你不发展别人会发展；你要停下来，别人不会陪你；你要落后，别人就会把你淘汰……
窥视人工智能洼地
人工智能产业链主要分三大部分：基础层、技术层、应用层
。
基础层
提供数据统计能力支撑。其中包括，芯片、算法、数据、传感器四大部分。
芯片包括GPU（图形处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）等神经网络硬件。
算法是人工智能深度学习能力，这一点阿尔法狗已经向全人类完美展示了这种能力。
数据来源于各种渠道的信息，最终汇集成大数据库，为人工智能思考提供依据。
传感器主要对周围环境进行感知，探知实际情况。
技术层
是进行关键技术的研究和相关应用，是类似人类无感的人工智能感官。包括视觉、生硬、温度等测量功能和辨析功能。
人工智能感官根据不同用途设计而定，比如医疗方面就需要高精度功能，而零售等领域就不需要那么精密的探测，反而模糊型的功能较为实用（谁都不希望因为自己镜头模糊就导致扫码付款失败吧）。
语言识别功能是实现人机互动的基础。这也是人工智能最终能为人类所用的基础。
应用层
是根据用途不同进行定制（现在还没有万能人工智能）。工业机器人、服务机器人、智能医疗、智能金融、个人助手、智能安防等等。可以说，随着技术的发展，以后基本上体力活都将被机器人所替代。
从现今全球资本的投资倾向来看，机器人自我学习领域成为了兵家必争之地。今年以来，已经累计超过250家研发机器人自我学习技术企业获得风投。机器人自我学习能力是人工智能的核心领域。人工智能的优势在于速度、效率、质量……在1至2、2至10、甚至是之后的无穷大发展进步。仅靠人为的输入程序、改进是低效的操作方法。只有依靠机器人自己不断的学习，才能提高效率。
所以，即使有人抢先于他人设计出某个领域的人工智能。也许在第一时间，他能够抢占市场。但是，不同于现在的是，如果人工智能没有自我学习能力，之后他人在此基础上开发出的自我学习人工智能性能终究会超越原始人工智能。这就好比起点超前速度慢的人，在长跑竞争中肯定不如速度快的人。
在人工智能的竞赛中，起点是否超前已经不那么重要，重要的是人工智能本身自我进化能力有多强。
如果对比中美人工智能竞争的资源投入就会发现，我国在核心领域的投入完全不及美国。
根据数据显示，虽然在自我学习领域中，我国的资源投入在国内各领域中也是位居榜首。但相比美国几乎差了一半。而在硬件核心领域芯片及技术层主要的人机对话领域，我国的投入根本无法和美国相提并论。从现今的情况看，我国发展人工智能的思维依旧停留在产品生产这种旧模式中。所以才出现了智能机器人生产一军突起的现象。
以现在这种趋势发展的话，未来也许我国人工智能产品数量能够成为全球第一，但这些机器人大多属于“弱智”机器人，在质量上将落后于全球水平。
这恐怕也是为何国务院把人工智能的教学任务放入中小学教材的主要原因。人工智能的竞争中，人才储备才是重点。这也对我国的教育质量提出了新的要求。
因此，根据以上论述，笔者整理了一套关于人工智能产业的投资价值洼地供大家参考：（笔者根据时间排序）
第一、教育培训领域。在政策扶持的背景下，人工智能产业本身具有政策红利。羊群效应现象必然会随着新的市场风口出现。10年前IT业兴起的时候，因为薪资水平明显高于其他行业从而吸引了不少年轻人投奔该行业。虽然，之后不少IT从业者因为人才供给过剩而被迫转行，但第一批入行的人都赚的盆满钵满。所以，这种规律必然在人工智能行业重现，想要去挖黄金的人多了，最赚钱的肯定是卖铲子的人。不过，教育培训投资本身属于短期投资，在大兴人工智能教育培训后，市场人才空缺在短时间内就能得到填补，故投资周期不会太长。
第二、网络神经硬件。说实话，比技术我国可能比不上国外先进国家。但如果比造东西，中国认第二恐怕还没人敢认第一。以芯片核心的一系列网络神经硬件领域也是价值洼地。正如前文所述，人工智能的核心在于自我学习能力。可这属于软件部分，如果没有硬件的支持，软件再好也发挥不出功效。抢占硬件生产的市场也能分到人工智能时代的一块蛋糕。
第三、新材料。人工智能作为新时代的代表，许多地方还处于未知领域。尤其是其最终展现形态肯定千奇百怪。为了承接新时代的接力棒，人工智能自然也不可能依靠现在的原材料。某些新材料可能就会成为某个行业人工智能生产的必备素材。掌握此类新材料资源等同于掌握了该行业产业链的上游，而拥有上游控制权的人就能够制定行业规则。
第四、军备武器。这一领域是笔者个人不太喜欢的领域。但是，要站在客观的立场分析评论就不能夹杂个人感情。人类历史发展至今所流传下来的一个教训是，任何先进科技都必然会为军事所用。可能世界和平组织、企业家或科学家会不停呼吁不要发展军备人工智能。但实际情况中，这是不可能的。人工智能武器百分百会诞生，而且会触发新的全球军备竞争。
第五、网络安全。人工智能从某种程度上而言也是“互联网+”的产物。未来，至少在企业内部的所有人工智能都将实现互联网共通，分享数据、经验及自我学习成果。所以，网络安全工程是人工智能时代所有使用者的课题。这部分成本花的很冤，但人性使然，这笔钱根本省不掉。毕竟，现在就有一批人整天黑别人，别人付钱后再打着网络安全的名义帮别人修补漏洞。
以上五点均是笔者个人观点，仅供参考。笔者之所以不推荐人工智能自我学习之类的软件投资领域，最根本的原因还是在于中国人才供给断层。美国、日本、德国这些发达国家通过长期积累，人才供给充分，而我国在这方面已经出现了明显的人才不足现象。所以，至少在10年内，我国在软件技术开发领域不可能与国外先进水平相提并论。
当然，笔者能力有限，也许有些价值洼地被遗漏了。再次声明，以上建议仅供参考。
