當人人都在炒作AI概念的時候，我們仍然要清醒地認識到：并非所有的行業(yè)都適合人工智能。人工智能技術究竟發(fā)展到了什么水平，哪些領域更有可能成為人工智能的應用熱點?

“10年后，人工智能將取代世界上90%的翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆，人工智能不是‘模仿人類’，而通常是‘超越人類’。”創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復表示。

人工智能技術將首先從專業(yè)性較強的細分領域開始應用，隨著數據庫的積累和算法進步漸漸拓展到生活中的各個領域，從而匯聚成為通用智能。在這一過程中能夠帶動多個產業(yè)的發(fā)展，逐步打開萬億級別的市場。

在李開復看來，人工智能更適用于擁有大數據基礎，且數據量可以實現自我推動的公司。應用領域相對封閉和客觀，且每一個判斷最后的對與錯都可以反饋給系統(tǒng)，進行更深入的學習。

就目前現狀而言，李開復認為最具價值投資的是大數據領域，具體而言能夠最快實現應用是互聯網領域，而三五年后會產生巨大價值的是金融領域。例如券商股票領域的智能高頻交易、輔助交易、智能投顧、機器人理財，銀行、保險應用方面包含針對性電話營銷、貸款審批、信用卡欺詐。

除此之外醫(yī)學領域的自動化讀片、自動和輔助診斷、個性化診斷、基因排序。教育領域的學習外語、智能選題，BI、商業(yè)流程自動化等也充滿想象空間。

過去幾年深度學習幾乎席卷了圖像、語音，但是不得不說深度學習仍然存在諸多挑戰(zhàn)。例如需要(云或終端的)巨大計算量，同時無法用人的語言解釋動機、理由。“將10億的數據量壓到萬級別，需要非常專業(yè)的技術。同時在自動調參優(yōu)化上其實也有很大的瓶頸，調參的難度非常大。”第四范式首席執(zhí)行官戴文淵說。

客觀而言，現在的AI只是一個很初級的AI，可以利用大數據的存在來補足算法的不足，所以如果數據足夠大的話，很多算法上的補丁都不用去打了，但當數據變小的時候，這些漏洞和補丁就顯得尤為重要，很可能會導致失敗。“在人工智能的研究上如何在小數據的情況下也能讓人工智能用起來，這是技術研究人員責旁貸的。”第四范式首席科學家、香港科技大學計算機系主任楊強教授告訴記者。

“人工智能要井噴普及到每一個人，需要3到5年的時間。”李開復表示，與人工智能是否會欺騙人，甚至取代人類等問題相比，日后大數據是否會為某個巨頭所控制，包括用戶個人隱私問題是其更為擔心的問題。

而人工智能要想實現商業(yè)化需要明晰，人工智能是輔助而非取代人，讓用戶更為自然地找到具體的領域和應用場景。