最近AI寒冬論再起，從影像到語音再到自動駕駛這三個人工智慧賽道輪番被詬病，特別是語音賽道，如今更是備受美元資本市場冷落。為什麼會出現這個情況呢？我想主要還是大家當前的認知和信心問題，因為從實際商業化程式來看，影像和語音是人工智慧領域早就規模商業化的領域，影像主要是面向安防等行業的專業應用，而語音主要是以智慧音響為代表的面向消費電子的個人應用，其他比如金融、醫療、零售、客服等AI應用相對規模還是小一些，而自動駕駛更是需要時間，短期內商業普及的可能性微乎其微。從最近五年的融資事例來看，人工智慧的融資總額還在上升，但是已經越來越集中於A輪以後的企業，也就是說資本更加看較為成熟的AI公司。
事實上，商業化程式更快的技術率先遇到信心低谷也是正常現象，畢竟技術和市場都存在一定的交叉週期，過早落地就意味著暴露出更多實際應用的問題，這就需要資本低谷來消化技術爆發早期的泡沫，這總比一些技術或者產品的“見光死”要好很多。早期網際網路和移動網際網路也都經歷了類似的階段，智慧手機的孕育期也超過了十年並且更迭了一波巨頭才實現爆發前夜的積累，似乎有點符合股票市場的艾略特波浪理論。不過語音相對更加悽慘一些，基礎技術的研究差不多有60多年的歷史，直到最近幾年才有像樣一點的產業落地，而且語音相對影像天生就沒有奪目的本領，語音賽道的低調讓人覺得沒有影像賽道那樣炫目多彩。這一點其實就很不符合美元基金的審美邏輯，美元基金強調的是故事的性感，而且更加希望公司能夠登陸美股市場。當然，換個角度來看，語音賽道並非一個燒錢的賽道，事實上燒錢的業務本身也有問題，技術的優勢在於先發優勢，只有唯快不破才能立於不敗之地，而資本只是幫助構建壁壘的工具。這個世界有太多事情並不是燒錢就能獲得的，正確往往就是不容易。比如人工智慧和區塊鏈，雖然區塊鏈的技術理念很好，但是太過於炒作並且只為牟利不顧道德，所以從全球關注趨勢來看，可以借用一句俗語“We know more than we can tell”來總結。