10月19日，DeepMind在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出人工智能围棋程序AlphaGo的最新版本AlphaGo Zero，题目叫《无须人类知识掌握围棋》，让业界为之一震。
与此同时，一幅杂志封面图片也在国内外社交媒体上流传，一个满脸胡须的年轻乞丐坐在街边乞讨，身旁的机器人向他手里的杯子投掷螺丝和螺帽，他身旁的小狗也惊讶和担忧地看着旁边走过的机器狗。
这幅图片对应的文章叫《黑暗工厂》：十年前，工业机器人帮助工人完成任务，现在工人们则在帮助机器人干活。这样的预言戳中了很多人的内心。
互联网时代正在步入下半场，人工智能（AI）势不可挡。在这场变革中，中国涌现了一大批“网红”企业，旷世科技、商汤科技、海康威视、科大讯飞……BAT等互联网巨头更是在密切介入这一领域。
从2016年到2017年，从BAT到独角兽，中国AI产业火力全开，创投界砸下重金，顶层设计相继出台，围绕着这一领域的话题和产业链正在爆发式增长。
要想红，做人工智能
“不懂人工智能都要被时代淘汰了，跟这方面沾边的，投资都好拿一些。”这是很多接受21世纪经济报道记者采访的传统企业负责人的共识。
从工业到教育、医疗，再到日常生活服务，不管公司大小、做什么，都在谈人工智能。根据Wind资讯的数据，沪深两市人工智能概念股约有34家，包括科大讯飞、旷世科技、海康威视、商汤科技等明星企业，这些公司上半年业绩同比均上涨，海康威视三季报同比增幅将达到15%至35%。
在刚刚过去的10月24日“程序员节”上，科大讯飞把自己的首届全球开发者节定在了那天，同时发布1024 AI·生态计划，并为此砸出10.24亿生态扶持基金。
会上，科大讯飞执行总裁胡郁公布了一串数字，目前讯飞开放平台累计终端数达到12亿，日均交互次数共计40亿，接入的开发者团队已达46万，比去年同期的20.2万增长了127%，共占AI行业开发者的64.2%。
值得注意的是，作为一家安徽起家的企业，科大讯飞正从长三角一带逐步往华南地区扩展。科大讯飞华南公司副总裁吴骏华向21世纪经济报道记者透露，公司将在南沙成立人工智能研究院。此前，2016年底，科大讯飞已在琶洲互联网创新集聚区启动人工智能大厦建设，2020年将投入使用。
在诞生了科大讯飞的长三角地区，另一家AI概念企业近几年频频曝光。今年6月，权威市场调研机构IHS发布报告，安防领域独角兽企业——海康威视占全球视频监控市场份额的21.4%，连续六年位列全球第一。
作为全球最大的安防厂商，海康威视是以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务提供商。2017年上半年实现营业收入164.48亿元，归属于上市公司股东的净利润32.92亿元。
如今，其视频监控产品也已介入人工智能领域颇深，尤其是在交通行业的应用，基于智能分析及大数据技术，在缩短决策时间、减少人力耗费、提高工作效率方面有明显效果。
海康威视相关负责人告诉21世纪经济报道记者，目前，在安防行业内，人工智能算法使用最多的还是在视频图像领域。将来需要在海量异构信息的基础上，充分发挥机器学习、数据分析与挖掘等各种人工智能算法的优势。
在北京，一家网红企业也吸引着全球的关注——成立刚满6周年的北京旷世科技有限公司，已经成为人脸识别技术领域的翘楚。
“6年前刚创业时，我们看到了人工智能的下一波热潮，当时就定下了以深度学习为基础的计算机视觉的方向。”旷世科技副总裁吴文旻在接受21世纪经济报道记者采访时说，中国在计算机视觉和人眼识别领域是有得天独厚的优势和丰富的应用场景。
截至目前，旷视的Face++人工智能开放平台的API已经服务了近7万开发者，已被调用60多亿次；身份认证平台在2016年为2.1亿多人提供了刷脸服务，覆盖了85%的金融市场智能化应用。
据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，从2014年到2016年底，人工智能产业年均复合增长率高达40.25%。预计到2018年，我国人工智能产业市场规模将达到203.3亿元。
此外，BAT等互联网巨头都在争相收购初创型人工智能技术开发公司，来迅速获得核心技术、抢占市场。全行业都在涉足人工智能，“人工智能+”已经开启产业界一个新时代。
BAT和独角兽的卡位赛
人工智能产业发展已有几十年历史，而近两年的突然爆发，是大数据资源的积累、运算能力的提升和市场的爆点三者结合的结果。
华泰证券机械行业首席分析师章诚告诉21世纪经济报道记者，人工智能行业可以分三个领域，第一个是基础理论，包括算法、芯片的公司，主要是BAT、京东等在布局；第二个是数据积累，一些云平台或大数据的公司，包括科大讯飞、海康威视等在布局；第三个层面是行业应用、产业应用，主要是一些制造业企业。
这一波人工智能属于第三次浪潮，其出现在技术上主要取决于算法的进步、运算能力的提升以及移动互联网的发展。
这些因素糅合起来之后又跟上整个市场的需求，各类应用场景的出现，风口也就伴随而生。吴文旻指出，很多过去只存在于实验室中的技术如今已经应用到了产品上，进入了大规模商用的阶段，比如iPhone X带3D的人脸识别。
“在应用中培育产业，发现技术的不足，推动技术进步。”浙江省工业经济研究所所长兰建平指出，市场在其中至关重要。
2017年，从顶层设计到地方政策，人工智能更是成为“香饽饽”。比如，针对企业转型发展，出台专门的资金扶持政策，针对企业工业技改投资、实施智能制造工程等方面，出台补贴政策，并加大对包括人工智能在内的新兴产业的政策倾斜。
但受访专家也都表示，中国目前人工智能产业尚处于成长初期，需要投入大量的科学资金、科技人才和物力，即便是资金技术雄厚的巨头企业也很难在全部领域全面开花，很多公司往往会选择几个重点领域进行重点布局。
中信证券的研究报告显示，基于从产业资本投资方向，行业属性及发展路径等几个维度的比较分析，认为重点布局在机器学习、图像识别、智能机器人三大领域的公司最可能脱颖而出。
张文强则表示，现在很多创业公司技术上有领先的地方，但是致命的缺陷在于没有掌握数据，“很多数据掌握在大公司手里，大公司一旦将某些技术进行开源，这对创业公司打击将会非常大。”
因而，对创业公司而言，数据就是生存下去的关键，拥有数据就抢占了先机，没有数据就难为无米之炊。以语音识别为例，科大讯飞前期花大价钱做了标注，构建的数据库就是它的竞争优势。
但人工智能创业并不容易。根据36氪研究院的数据，从2011年到2015年是人工智能创业公司的成长高峰期，而到了2016年，人工智能公司成立的数量大幅减少。这预示着第一波人工智能的布局已经完成卡位，2017年的新入玩家，在战略布局上已经慢人一步。
AI产业地图：京粤浙占据半壁江山
资本热动之外，地方政府在培育人工智能企业方面，也是不遗余力。
目前，中国的人工智能产业主要还是布局在北京、广东、浙江、上海等沿海发达省市。根据Wind资讯的数据，沪深两市人工智能概念股约有34家，其中北京有9家、广东5家、浙江5家，三地的总和已超全国半数。
尤其北京，已经是AI创业集聚中心，其中较有代表性的是以深度学习、视觉识别为主的旷世科技、商汤科技等。
目前，北京地区有60余家上市公司布局人工智能和智能硬件产业，包括百度、360、联想、京东、小米、京东方、紫光等，百度已获批建设深度学习技术及应用国家工程实验室。
据赛迪调研统计，2016年北京地区人工智能和智能硬件领域融资案例83起，融资额超过40亿元。
实力位居第二的是广东省，AI概念股占据5席，其中深圳2家，明星企业主要是图普科技、瑞必达等。除了这些概念股，广东省（主要是深圳市）拥有华为、腾讯、大疆无人机等人工智能巨头，集中在传感器、机器人等硬件领域。
作为制造业大省，“广东人工智能的发展主要和东莞等地的制造业转型升级有关。”中山大学数据科学与计算机学院教授王国利指出。
信息经济领先全国的浙江，人工智能概念股中同样占5席，主要在杭州有4家，宁波1家。浙大网新、海康威视、恒生电子、思创医惠、慈星股份，都是近两年的明星企业。
杭州的阿里巴巴在电商、物流等零售服务业务体系内广泛布局人工智能后，其触手逐渐延伸到风控、城市管理、医疗健康等诸多领域，并设立了人工智能实验室、阿里研究院、iDST等。今年10月，阿里还成立了达摩院，并纳入了人工智能的世界级泰斗Michael I． Jordan和美国工程院院士李凯，计划投资千亿布局AI。
杭州市科委的数据显示，统计到2016年底，杭州共有36家人工智能企业，超过广州的32家，打破了“北上广深”的传统格局，排名全国第四。
艾媒咨询调研数据显示，共有82.8%的人工智能创业公司分布在北上广深，在北上广深之外，浙江和江苏分别拥有5.4%和3.6%的人工智能创业公司。
在受访专家看来，广东和浙江发展人工智能的共同点是，因为有庞大的制造业基础，均面临产业转型升级的困境，对人工智能产业有着急迫的现实需求。
而北京在资本、技术和人才上的优势遥遥领先，三者的集聚催生了各类新兴业态的快速发展，尤其是人工智能这样的高度知识密集型产业。但前Google智能搜索科学家吴军指出，北京需要将这一优势和产业结合。
人工智能一定要和传统行业结合才能体现出价值和意义，这是业界共识。人工智能诞生之初，主要就是为了解放传统行业中从事脏活、累活、风险活的低端劳动者，更多的是以“机器换人”的形式出现在各行业中。
正如多位业内人士所说，中国为什么能在人工智能领域引领？和产业转型分不开。
比如，科大讯飞和传统行业的密切合作。吴骏华指出，科大讯飞之所以在华南布局人工智能，一个很重要的原因就是珠三角制造业基础较好。
兰建平指出，浙江人工智能产业的一个重要优势就是，场景化的应用数量多，数量在全国前三。得益于“十二五”到“十三五”期间大力推进机器换人，人工智能得以应用于各类传统企业的改造。
但不可忽视的是，尽管人工智能技术突飞猛进，但是商业落地举步维艰。日前，麦肯锡发布的一份报告显示，2016全年，全球企业在人工智能领域投资约300亿美元，与2013年相比多出3倍。然而，投资的90%用于研发，10%用于收购，人工智能的商业价值并未充分体现。
“并不是所有领域加上人工智能，都能满足用户的需求。在利用人工智能改造传统行业时，企业应谨慎论证用户需求。”业内专家表示。
不可否认的是，从事各种基础任务的工业机器人已经存在，智能化的颠覆效应已经避无可避，人类需要真正开始思考如何与机器相处的问题。