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對人工智能行業泡沫化的擔憂，很大程度上源于世紀之交的科網泡沫，很多人對當年美國科技股的暴漲、暴跌記憶猶新。然而，直言不諱地說，這種過于簡化的類比如刻舟求劍，而忽視了當前人工智能行業的現狀。
7月5日，百度舉辦全球首個AI開發者大會，在強調“All in AI”的同時，還首次公布了完整的AI生態開放戰略，并宣布推出對話式人工智能系統DuerOS和聚焦無人車的Apollo兩大開放平臺。兩大平臺都已經與國內外相關企業形成了合作生態，前者是基于百度在自然語言處理領域的技術優勢，而面向智能硬件的開發者，Apollo平臺作為百度人工智能技術的應用化集成，則被百度COO陸奇稱為自動駕駛的“安卓”，凸顯其開放姿態。
AI有沒有泡沫？把國內的人工智能行業和美國等發達國家相比，實打實的投入不是太多，恰恰是太少，從事AI前沿基礎領域研究的公司，即便從全球來看，也主要是谷歌和百度，這從目前AI專業研究人才的高薪即可見一斑。不容否認，在AI科技研發的未來大方向下，最近兩三年，也確實在部分創業板公司動輒拿AI造概念、哄抬股價，這與大眾對AI領域的知識盲區有關。然而，包括智能駕駛在內的人機交互應用，目前有著確定性的商業化前景，但還沒有普及化、大眾化，我們不能一葉障目、混淆視聽，認為AI泡沫化了。
我們先看整個科技行業，2000年前后的科技行業，其角色僅僅是提供技術和內容，而當下則是提供技術和服務。在科技行業把技術轉化為服務的過程中，傳統行業也被迫或主動加入數字化的大潮，由此導致的金融行業、制造業的裁員趨勢，均是史無前例的。從企業財務平衡的角度看，當新科技巨頭與傳統行業緊密結合，對于現金流和長期盈利前景都是積極信號。
就人工智能行業而言，雖然處在科技行業的最前沿，但前期的鋪墊已經比較充分。需要指出的是，人工智能分為強人工智能和弱人工智能，其中，弱人工智能的技術突破和廣泛的應用前景都有相當的確定性，比如移動支付、無人車、智能投顧等領域。就弱人工智能而言，過去幾年移動互聯網的崛起是很好的鋪墊，特別是通過百度搜索等各種數據入口積累起來的海量數據，正在與算法融合為軟件方面的能力，為多樣性的智能硬件的開發提供支撐。
外界當前擔心比較多的一點可能是核心技術的開發成本，比如，技術開發人員的工資很高，就是當前討論比較多的。我對此倒并不擔心，2000年前后IT行業的技術人員工資也是比較高的，原因還是人才緊缺。當前人工智能行業面臨的也是這個問題，但較高的市場定價會吸引更多的人才加入這一行業，最終也一定會走出一條比較理想的成本優化曲線。
人工智能較高的進入門檻，決定了大公司必然走在前面，而像百度這樣的領先人工智能行業的科技公司采取“聚焦+開放”的戰略，成為一個免費的技術開放平臺、生態合作平臺，實際上很有利于優化整個行業的投入產出比，即通過減少行業重復投入，使合作方用較小的投入獲得最大化的效能。
就當下而言，人工智能行業的投入不足還體現在政策配套方面。像無人駕駛這種系統項目，單有企業的投入還不夠，政府的規劃配套、產業政策要快速跟進，才能讓商業化盡快成熟落地。
