最近人工智能峰会异常密集，势头不减去年。

　　一方面，AI被写入政府工作报告，产业发展得到国家层面支持，另一方面，大公司加快布局，创业公司稳步前行，新兴公司不断涌现，AI技术在今年颇有大规模爆发态势。

　　不过，在看到产业发展机遇的同时，也不应忽视问题。

　　当前的AI仍然属于有多少人工，才有多少智能；创业者大谈技术如何改变行业和生活，却很少有人愿意提及营收状况；C端产品卖不出去，B端技术推不出来，全球范围内唯一销售火爆的消费级产品似乎只有大洋彼岸的亚马逊Echo；技术人才价格居高不下的当前，没有资源或明确商业模式的AI公司举步维艰…

　　那么，这一波AI到底存不存在泡沫？技术能否迅速爆发？当前AI产业发展存在哪些问题？AI技术公司应该构建什么样的壁垒？

　　近日，爱分析在对声智科技创始人兼CEO陈孝良进行调研访谈时，探讨了国内AI产业的现状和问题。

　　陈孝良认为，当前AI产业不存在泡沫，但AI被过分热炒，深度学习和AI技术还存在诸多问题，大众不宜期望过高；算法本身无法形成门槛，只有通过学科融合、软硬一体、数据和场景才能构建壁垒，因此资源和BD能力也很重要；国内底层技术缺失，AI公司只有不断追求卓越技术，才有可能扭转尴尬局面。

　　声智科技是一家专注声学前沿技术和人工智能交互的高科技公司，当前主要聚焦于解决真实场景下的远场语音识别问题。

　　现将部分精选内容与您分享。

　　AI产业没有泡沫，公司估值过高并不明智

　　爱分析：您认为当前AI产业存在泡沫吗？

　　陈孝良：AI领域其实没有太大泡沫，因为AI公司都是做技术出身，不像O2O、共享经济，要烧很多钱。AI公司总的来说没有投多少钱，大家融资额也没多少，因为公司和行业发展是需要周期的，给太多钱一方面不知道怎么花，另一方面也容易导致公司自我膨胀，所以大家融资都是不希望牺牲太多股份，也不希望融太多钱。

　　另外技术公司很难像模式公司那样快速膨胀，无论是讯飞还是BAT，做AI都是赔钱的，所以创业公司也很难拿很多钱，因为对投资人来说，也还是有很多风险的，比如机器人，现在大部分都还停留在几千台的水平。

　　真正我觉得有泡沫的地方应该是PPT泡沫，AI学界、业界的人以及媒体过分抬高了深度学习的作用以及现有的AI技术水平。

　　深度学习其实存在很多问题，它本身并不能代表人工智能，只是其中的一个工具，但是当前从事这个领域的很多人喜欢通过PR夸大其作用。比如现在有很多人工智能的学术或者产业会议，而这些会议基本上都把论文夸大成了产业进步，实际上从论文提出想法到落地产业是个非常漫长的过程，况且很多论文提出的思路未必是正确的。

　　其实普通媒体没必要参与太多学术会议，因为学术会议基本都是交流讨论研究领域的思路和方法，很少会涉及商业问题。反而媒体的过多参与容易夸大某些点的技术水平，抬高公众对技术的期望，这其实对技术和产业发展不利。

　　另外，语音、图像、语义等技术现在其实也都不成熟。这个时候过分强调机器人的智能水平，其实是不明智的，因为很明显机器人达不到人的水平，而公众预期一旦抬高，就容易觉得现实产品的体验不好，这对整个人工智能产业其实都是不利的。

　　在这方面亚马逊和苹果就很聪明，音箱和耳机都不是新品类，在原有品类上加上AI交互功能，用户就会觉得体验很好，物有所值。即便是扫地机器人也要首先满足扫地功能，然后再加上一些智能化的功能，用户就比较容易买账。

　　爱分析：如何看待部分AI公司的高估值？

　　陈孝良：有些公司公布的融资额比较高，但其中真正风投的钱可能没有那么多，里面还会有一些战投和政府的资金。另外一些成立比较早的公司估值会高一些，但是一方面他们已经跑出了一些收益，另一方面再加上一些媒体宣传的成分，所以估值比较高。

　　其实AI公司估值做得太高是有问题的，因为大家现在营收都不高，如果业绩支撑不了那么高的估值，上市和被收购都是非常困难的事情。所以创业公司PE在20倍左右应该是个正常范围，很多国外大公司PE大概是10倍，这其实对整个产业都是比较合理的值。

　　深度学习存在两大缺陷，贝叶斯学习填补空白

　　爱分析：深度学习存在哪些问题？目前有哪些方法可以解决这些问题？