无论是为了进一步融资，以获得公司继续生存所必须的救命资金，还是给「裁员」找一个好听的说法，团队出走裂变出新的公司，在人工智能领域都成了一种趋势。

几乎每个成立三年以上的人工智能公司都会存在一次「团队出走，二次创业」的事件。

通过公开资料我们发现：思必驰员工离职创办语音识别公司驰声科技；云知声 CMO 离职创办人工智能教育公司先声教育；出门问问两位员工离职分别创办大数据冷链公司 Meatub、智能硬件公司萌动；商汤科技曹旭东离职后创办自动驾驶公司 Momenta；格灵深瞳的丁鹏博士离职创办人工智能医疗公司 DeepCare；英特尔的吴甘沙等 5 人离职创办自动驾驶公司驭势科技……

尽管并不是绝对，但裂变后的公司往往会更为「脚踏实地」，在商业上更努力。

简单来说，从图像识别公司离职的员工，会创办一个在图像识别领域有具体应用场景的公司。比如在自动驾驶领域，从 L5（完全自动驾驶）离职的团队则会更倾向于研发 L4 和 L3（辅助自动驾驶）的方案，或者是具体到自动驾驶整个产业链中的某个硬件、芯片或算法上。

只有这样，这些分裂出来的公司才可能在自己重新开启的融资周期内，实现盈利或被收购。

差了 5 年的风口就是泡沫

「你觉得目前国内哪家公司的人工智能水平最高？」（不包括微软亚研等外企）

PingWest 品玩把这个问题扔给了很多人工智能科学家，答案的前半部分惊人的高度一致：「技术实力最强的一定是百度，但是……」

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」。