后半部分的回答不尽相同。不过大多数指向刚刚离职的百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）曾经主导的百度人工智能缺乏成功转化并泛用的产品，从外界看起来并不算“成功”，与“水平最高”的实际状况并不相称。

在PingWest品玩的采访过程中，另一个得到高度一致性答案的问题是：“你觉得是什么让人工智能突然热起来的？”

面对这个问题，几乎所有人无一例外的回答“AlphaGo”。

这也与2016年突然爆发的创业和资本曲线恰好吻合，甚至有创业者直言：“我做了这么多年人工智能，没人知道我是做什么的，在AlphaGo之后终于有投资人能正眼看我了。”

然而AlphaGo是Google的一个实验性加上公关式项目，尽管Google通过它更好的理解了深度学习，同时也向外展示了Google的技术实力。

但AlphaGo本身是不具备任何实际意义，也不能产生回报。

将驱动AlphaGo的技术应用于实际的生产场景，可能还需要许多年。而在不同的场景之下，人工智能的实际应用又有着完全不同的实现难度和时间进度。

“人工智能的风口是个伪命题，因为并不存在某个具体的行业叫人工智能。人工智能的技术会落实到具体的应用之下，但每个场景的实现时间是不同的。比如说我们这个领域，不要说风口来临了，其实风口已经过了。”

自2012年开始做非接触式掌纹识别的老邢说，他如果现在创业也一定说自己是人工智能。“掌纹比指纹的安全性更高，而且无需接触，在使用体验上也比扫脸要好一些”——但是老邢的产品目前只在一些密级很高的单位获得认可，在资本市场和消费市场上都是反响平平。

与认为风口已过的老邢不同，专注货运自动驾驶的图森未来科技CEO陈默则认为风口可能还没到：“目前无人驾驶技术最强的就是Google和百度这样的巨头了，但我们认为他们要想实现他们的L5自动驾驶商用，依然也要5年以上的时间。创业公司切L5一步到位这个点是不现实的，我们做封闭或特定环境的L3、L4自动驾驶，目标就是在三年内能商业化，这才是一个公司该考虑的事情。”

而由科学家这样的学术界人士主导的人工智能项目，往往会将学术界“刷论文”的风气带到公司领域。

在媒体中，我们经常能听到某家人工智能公司在图像识别、人脸识别、上路测试中又取得了新的进展。但如果读至内文，这些突破性进展往往是算法对某种特定场景的识别率又提升了百分之零点几。

这或许在技术上确实是一种重大进步，但在实际应用场景下却往往是另一回事儿。

比如面部解锁，98.8%的识别率和99%的识别率在体验上完全没区别。而用过面部解锁的用户都知道，在移动（晃动）中无法解锁才是目前其无法广泛应用的主要原因，而智能手机的前置摄像头采用什么样的参数和防抖技术又是人工智能解决方案公司完全无法控制的。

但这些公司在测试和刷分的时候，会为那百分之零点几的提升兴奋不已，发新闻稿，恨不得开发布会。

类似复杂的环境因素，决定了人工智能在几乎所有需要考虑复杂环境的普通用户使用场景上都显得有些“智障”。

而在企业端，以医疗为例，政策和体制原因导致这个市场目前连互联网产品都没有完整渗透，即便是有商业公司制作出了可行性产品，短期内也很难攻入市场。

同样面临技术和产品之外的商业化问题的还有上问题提到的安防和自动驾驶。

从技术到应用的这段过长的转化时间，理应是在研究机构中完成的，而并不应该让资本和市场过度干预。以百度为例，总裁兼COO陆奇上任后，百度的人工智能迅速向语音助手、智能家居和L3自动驾驶等短期内更容易出现产品的方向调整，这不失为一次中国人工智能的“头部转弯”。

那么，“不是不行，只是时候未到”的人工智能是泡沫么？

一位一级市场分析师告诉PingWest品玩：”你觉得VR是泡沫么？如果是的话，那人工智能确实有泡沫。“