经过了多年的市场疯长之后，2018 年的人工智能在保持其热度的同时，凭借着国家政策与市场形势的引导，开始将重心落在了线下落地与 AI 赋能之上。零售、电商、教育、文娱、安全……等等，仿佛所有的行业不搞个「AI+」就马上要被时代抛在身后一般。
2018 年人工智能的触角仿佛延伸到了市场的每一个角落，很多意想不到的 AI 应用场景在这一年涌现出来：
从 4 月网龙推出的 AI 助教、英特尔与中国文物保护基金会共同发起的「无人机长城保护项目」，到年中飞利浦发布的智能互联睡眠呼吸管理解决方案；再到年底竹间智能开发的国内首款 AI 情感对话机器人问世，AI 在这一年里带给了这个世界很多的惊喜。
在行业发展找到新的兴奋点之时，一个关于人工智能长久以来都存在的问题再次引起了人们的关注，那就是我们现在的人工智能真的「智能」嘛？
众多学者都曾表达过目前人们尚未获得真正意义上的人工智能，当前仅仅处在探索阶段早期的类似观点，今年四月人工智能泰斗迈克尔·乔丹教授在《人工智能——革命远未发生》中写道：「目前 AI 领域取得的有限进展带给我们的兴奋（恐惧）导致了行业的过度反应和媒体的过度关注，目前 AI 的成功很有限。」
目光转回国内，无论是宁波交管人脸识别系统将广告识别成真人的「董明珠闯红灯乌龙事件」还是小米 AIoT 大会上，雷军和人工智能「小爱」的超尴尬问答，都让人不禁吐槽：这到底是人工智能还是人工智障？
但不管是「人工智障」还是弱人工智能，无论在技术和应用哪个角度，整个领域的发展至今为止仍是处在快车道上，人工智能也确实已经为各行业的发展和人们日常的生活提供了诸多帮助和便利，我们应该给人工智能更多的时间。
截止到 2018 年底，IT 桔子共追踪到 1539 起人工智能领域相关投资事件，涉及金额达 2104 亿人民币。其中有 312 起投资事件发生于 2018 年，总投资额达到 772.3 亿，投融资金额再创历史新高，虽然投资金额保持着逐年上升的趋势，但增势有所放缓。
2018 年总投资金额的增长率相较于之前平均水平下滑了 68%。即使行业热度相当可观，也无法完全抵挡资本冬天所带来的寒风。
IT 桔子数据显示，整个 2018 年国内人工智能领域的投资事件中，早期投资（A 轮及之前）的比重占到四分之三以上，A 轮融资更是独占半壁江山，由此看来，整个行业仍处于早期投资占主导的阶段。此外值得注意的是其中种子轮只占所有投资事件的 2%。
从投资金额角度来看，在 2018 年的三百余起投资事件中金额大于一亿元人民币的事件达到了 107 起之多超过总数的三分之一，虽然总融资额相较去年仍有明显的上升，但事实上大量的资金被集中投放到了较为成熟中后期项目甚至仅仅被细分领域的巨头收入囊中。
人工智能作为在资本寒冬中仍有不小热度的领域，因政策体系的完善、市场大环境的影响和资本的理性谨慎等多方面因素，新入局的创业者已经很难仅凭一份 PPT 就可以拿到最初的融资了，能够拿到资金的早期项目已经几乎全是在市场整体的严酷环境中证明了生存能力、找对了发展方向的选手。
关于人工智能，2018 年最值得关注的四件事：
一、智慧城市跑马圈地
早在 2014 年 9 月，国家发改委等七部委就发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》扶持智慧城市发展，随着多年的技术发展和模式探索，智慧城市在 2018 年迎来了爆发期。
以 BAT 为首的互联网巨无霸，以商汤、旷视为代表的人工智能独角兽还有中国平安、华为等实力雄厚的公司纷纷进场抢占资源，各地政府的智慧城市项目也在年内密集上马。
智慧城市赛道内掀起了一场新式的跑马圈地运动：只有跑的足够快，才能抢在别人之前圈到地。
二、商汤科技的吸金之年
商汤科技作为全球总融资额最大、估值最高的人工智能独角兽，2018 年商汤科技完成了三轮超 22 亿美元的融资，可谓是吸金之年。
但如果不是现实急迫，巨额的融资并不是创业企业最好的选择——除了稀释股份、抬高估值、增加上市难度之外，如果融资没能高效使用，也会造成效率的浪费。
狂揽资金的商汤科技在 2018 年里动作频繁，除开入场智慧城市，在底层科研、AI+安防、AI+金融、图像识别、人工智能教育方面也均有布局。
三、人工智能进教材
4 月 28 日，我国第一本面向中学生的人工智能教材——《人工智能基础（高中版）》正式发布。该教材由商务印书馆、华东师范大学出版社、商汤科技联合出版。
人工智能下一个十年的竞争将集中体现在人才竞争上，这一点可以说已经成为全球范围内的产业发展共识。随着人工智能上升为基本国策，未来人工智能领域的人才需求将会愈来愈多。这本教材的出版填补了国内空白，为人工智能普及工作打下了良好的基础。
四、AI 应该遵守怎样的道德准则？
人工智能行业的快速发展必将带来一系列的问题，不仅关乎于技术和应用，还涉及到安全、道德与伦理。
2018 年 12 月 18 日，欧盟委员会发布了由人工智能高级专家组（AI HLEG）编制的《人工智能道德准则》（AI Ethics Guidelines）草案，指出 AI 的发展方向应该是「可信赖 AI」，即确保这一技术的目的合乎道德，技术足够稳健可靠，从而发挥其最大的优势并将风险降到最低。该准则旨在为 AI 系统的具体实施和操作提供指导。
麦肯锡报告预测至 2030 年，AI 将会为全球人类贡献 13 万亿 GDP。届时不仅科技公司，制造工业、种植业等十分传统的领域也会广泛应用 AI 解决方案以助力业务发展。在资本寒冬中去看十年之后或许太远，如何在已初显颓势的拥挤赛道中占稳属于自己的一席之地才是眼前最为紧要的问题。
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