人工智能这个话题在大众层面被成功炒热，绝对要归于连续打败李世石和柯洁两大亚洲围棋高手的谷歌 AlphaGo 项目。有意思的是，AlphaGo 荣升九段后，谷歌马上宣布将其退休。尽管后来谷歌在其官网公布了50盘AlphaGo自我对弈的棋谱这对全世界围棋爱好者来说都是莫大的惊喜，尽管功成之时就是退役之日乃天之道也，但我们不能忽略背后还有一个实际问题这个人工智能算法除了打败围棋高手，似乎很难再应用于其他领域。
AlphaGo 的路径或许揭示了整个AI行业当前面临的普遍困境：花费高昂成本打造的 AI 解决方案往往无法大规模普及。正如山东大学机器人研究所所长李贻斌所说，人工智能发展大概分为两个驱动力，一是技术驱动，一是应用驱动，但研究成果与商业化之间往往存在一条很深的鸿沟。究其原因，在技术逐步成熟的同时，能否找到真实有效的痛点场景、在To B领域突破行业障碍以及获得消费者的持续买单意愿等问题，成为每一个AI研究成果想要成功落地必须面临的生死线。
最近，一则人工智能举办个人画展的新闻，再次引发人们对这一领域噱头还是实用的思考。基于对过往四百年艺术史上236位著名人类画家画作的学习，人工智能微软小冰于中央美术学院美术馆举办了她的首次个展《或然世界》。微软小冰用六位隐没于历史中的女艺术家化身的不同视角，为人们呈现出了一个可以象征任何曾经可能存在的时空的或然世界。
在其他AI还在忙着帮人类订餐、打电话、分析数据甚至看病问诊时，开个展、玩穿越、24小时活跃于各大聊天群的微软小冰似乎有点不务正业。不过当外界还在为小冰画作是否具备艺术性争论不休时，微软的回应却多少令人感到意外。据微软（亚洲）互联网工程院副院长李笛透露：我们并不是要把小冰培养成一个超越人类的艺术家，而是一个内容行业、内容产业的创造者。
文本创作方面，两年前微软小冰的原创诗集《阳光失了玻璃窗》出版时，这本历史上第一部由人工智能创作的诗集一经面世不出意料引发了诗坛热议。当诗坛还在围绕小冰的诗歌是否称得上创作热烈讨论时，在人工智能文本生成领域，由小冰撰写的上市公告文本摘要服务已经覆盖全部26类金融类别，服务对象包括国内90%以上的金融机构交易员及40%以上的个人金融交易者，是目前全球范围内规模第一的金融文本摘要生成平台。
语音创作方面，今年4月，一则微软小冰于日本宣布与AVEX唱片公司合作，成为安室奈美惠和滨崎步的师妹消息在不少音乐发烧友的朋友圈形成刷屏之势的同时，在有声读物领域，由小冰创作的非定制儿童有声读物达2300小时，是目前中国规模较大的儿童有声读物库；在电台电视台节目内容领域，小冰已经为59家中国电视台及广播电台、4家日本广播电台持续提供由人工智能技术生成的电视及广播内容，参与生产的节目总时长高达2800小时，制作成本仅为人类团队的4.5%。
视觉创作方面，当人们在美术馆对着这位AI画家的作品或震惊、或质疑、或欣赏时，小冰已经为广大中国服装企业提供了基于人工智能的纺织面料设计平台，协助他们改善服装企业在面料纹样设计方面的短缺，并持续稳定地提供着大规模落地的工业化创作产品线。目前，这一平台能够稳定设计十余种主流风格，并实现按需创作。据悉小冰已经可以让纹样的设计多样性达到10的26次方，并具有鲜明的特色、按需定制、以及保持高度的质量稳定性等特征。
据了解，微软小冰是一个覆盖对话、多重交互感官与内容服务生成的完整人工智能基础框架， 人工智能创造(AI Creation)是该框架的主要分支之，具备稳定性及高并发等特点。微软声称早在这一模型构建之初，其瞄准的就是产业领域，深层逻辑是先找到产业中的落地需求，然后反推出一个概念模型进行技术攻克，最后再进行量产模型推广。
人工智能创造有三大类：一类基于文本，概念车是让小冰写诗，量产车是金融文本生成和新闻评论；一类是语音，概念车是唱歌，量产车是有声读物和电视台广播节目；一类是视觉，概念车是绘画，量产车目前是纺织品的设计李笛常用概念车和量产车解释微软小冰的发展历程，我们的优势是技术线全面，所以当涉及有量产需求的方向的时候，我们会同时匹配一个概念车。李笛解释道。
微软认为，人工智能在创造领域的探索，与围棋不同。人工智能创造并不是以击败人类为目标，而是着眼于在达到与相应人类创造者同等质量水准的前提下，充分发挥人工智能快速学习、高并发与稳定性等特点，从而开启高度定制化的内容产业未来在技术的加持下，一个高度定制化内容的时代正在到来，从内容的推荐，到内容的呈现形式，甚至是内容本身，都在面对高度定制化的用户需求。当人工智能达到一定的创作水平，将可能协助弥补这一供需关系上的短板。
普华永道曾给出一个大胆而乐观的预测：到2030年，中国人工智能产业规模将达到7万亿美元，世界第一。未来是值得期待的，不过AI底层架构方面的变革、垂直领域独特的商业壁垒、不断变化的行业生态，以及涉及法律、伦理、公共政策、国际关系等方方面面的隐私保护、伦理安全、失业、利益分配、贫富差距等问题，都是人工智能从技术突破到产业落地征途中需要时刻警醒的问题。
微软将人工智能文本、语音和视觉内容生成的不同能力落地到不同领域，为B端用户解决了不同层面的内容供给不足难题，这为业内提供了一种新的思考。不过人工智能产业落地作为一项综合命题和长期工程，仍需业界共同探索。
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