陳根：數據“障礙”，人工智能走向“孤島”_風聞

文|陳根

從全球市場來看，人工智能的火熱，離不開背後資本的助力。然而，人工智能的投資卻呈現降温態勢。

據2019年4月發佈的《全球人工智能產業數據報告》，融資規模方面，2018年Q2以來全球領域投資熱度逐漸下降。2019Q1全球融資規模為126億美元，環比下降3.08%。其中，中國領域融資金額為30億美元，同比下降55.8%，在全球融資總額中佔比23.5%，比2018年同期下降了29個百分點。

**此外，人工智能企業盈利仍然困難。**以知名企業DeepMind為例，其2018年財報顯示營業額為1.028億英鎊，2017年為5442.3萬英鎊，同比增長88.9%，但 DeepMind在2018年淨虧損4.7億英鎊，較2017年的3.02億英鎊增加1.68億英鎊，虧損同比擴大55.6%。

究其原因，一方面，市場對人工智能寄予過高的期望，而實際的產品體驗卻往往欠佳，人們對人工智能能力、易用性、可靠性、體驗等方面的要求都給當前的人工智能技術帶來了更多挑戰。

其一，是由於部分人工智能企業及媒體傳播的誇大，導致了人工智能仍然青澀的能力在某些領域存在被誇大的情況；其二，是當前的人工智能高度依賴數據，但數據積累、共享和應用的生態仍然比較初級，這直接阻礙着人工智能部分應用的實現。

其三，人工智能作為一種新的技術，在市場的應用無疑需要長期與實體世界和商業社會進行磨合，避免意外的情況發生。人工智能掀起的技術革命成為不爭的事實，但對於人工智能的發展仍然需要合理的期待，否則將面臨造成巨大的泡沫的可能。

另一方面，儘管越來越多的人工智能技術從開發者和實驗室中走出來，開始進入到各個行業中，但是從Al產業向產業Al的轉型和落地卻並不一片美好。

醫療作為民生領域受到了AI投資持續的關注。事實上，科技企業智能醫療的佈局與應用已有雛形。例如，IBM Watson已應用於臨牀診斷和治療，在2016年就進入中國在多家醫院推廣；阿里健康重點打造醫學影像智能診斷平台；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫生對食管癌進行篩查。

然而，由於人工智能需要大量共享數據，而醫院和患者的數據卻存在“孤島”障礙，打破各方壁壘的同時，保障數據安全性又成為現實困境，而這同時阻礙着人工智能在醫療領域的真正爆發。

以此來看，人工智能要想“升温”，打破“數據孤島”並保障數據安全性勢在必行。