AI很忙，仲永很伤

不同于去年开年的直播答题与区块链，2019年开年至今互联网商业还没出现一个现象级风口名词，没能引发各方巨头追“新”，仍然沿袭着旧的发展与营销思路，继续炒着过去的一些g点词汇，ai便在此列。

其实自从1956年人工智能的概念提出来，ai就一直以技术的形式随着时间的推移稳步发展。而近年来随着谷歌、微软、百度等巨头的催化以及互联网时代下数据爆炸式整张提供的基础，人工智能走上了快速发展的道路。

而自2016年初战到2017年5月赢下世界冠军柯洁，谷歌的alphago震惊世人，使得人工智能迅速成为互联网商业的新风口，众多初创科技公司纷纷加入人工智能产品的战场，引爆了一场智能化的商业革命。

01 技术类长远深耕与商业类短期回报的悖论

可以说这两年人工智能产业链的各个赛道上已挤满了选手，商业化落地的竞争将非常激烈。

有数据显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。人工智能已不仅仅是一个单纯得科技行业概念，而是可以创造价值，招商引资的赋能点。据普华永道预计，至2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元。

能达到这一步不仅仅是因为ai的商业价值显著，也是因为如今的社会已经逐步达成一个共识，移动互联网浪潮过后，人工智能就是下一波浪潮。不仅是商业上的看好，同时政策方面也愈发利好。

2017年，国家出台《新一代人工智能发展规划》，首次将人工智能上升为国家战略。2018年11月，新闻联播用接近8分钟的视频报道了国家*集体学习，主要关注人工智能发展现状和趋势。

因此在多方因素共同影响下，无论是互联网巨头还是创新企业不断加入人工智能的尝试及探索。几乎没法形容最近两年ai有多火，ai＋家电、ai＋教育、ai＋医疗、ai＋农业等等比比皆是。根据美通社资料显示，2018年累计帮助中国企业发布了近两万篇企业新闻稿，几乎各行业都在拥抱人工智能，希望借助人工智能，品牌重新崛起，提高企业创新能力及竞争力。

但是在全民ai的情况下，ai作为技术自身的发展如何？

人工智能之父图灵曾经反复强调，一个ai成功的标志是，让人分辨不出它到底是机器还是人。但现阶段的ai别说分不清是人还是机器，甚至在大多数情况下仍然被用户称之为“人工智障”。现阶段ai神经网络与人脑的神经系统相差甚远，无法像人一样具有常识和情商，甚至可以说还处于发展的前期阶段，想要达到图灵所说的标准，人工智能还有很长的路要走。

这就使得ai处于一个极度尴尬的境地。一方面作为一个尚未完善的技术，需要长时间的研究发展；另一方面作为时下最火热的商业因子，频频被拿来作为赋能一环，疯狂炒作。

而ai的这种尴尬境地也颇有王安石笔下《伤仲永》的影子，ai正是一个天赋异禀，属于发展前期的孩子，远超其他技术的实用性与未来性引来了多方青睐，但它的“父亲”们缺没有抵住“钱币乞之”的诱惑，在其没有真正完善成长时便“环谒于邑人”。

虽然ai也可以在资本消费的同时继续发展，并不像方仲永一般止步不前甚至退步，但频频出现而且并不实用的商业行为，对ai造成直接影响的不是研发进程，而是用户的心理情绪层面。

02 现阶段ai产品无法满足用户的心理锚定

第一印象往往是影响人们对某件事或者某一事物评价的关键因素，也因此很多商业活动中对产品第一印象的打造尤为重视。但对于ai而言，用户即使没有直接用过ai类产品，也或多或少通过书籍、电影、各种商业宣传中了解过ai的作用与魅力。

这就导致了本身作为一种技术的ai在大多数用户面前并不神秘，即使是不了解背后的运算方式，但对其能够达到的程度以及便捷服务有一个心理上的预估。但随着各种各样ai产品的面世之后，用户对ai的认知从期望转变为直接的使用体验。

前者也说过如今的ai技术还很稚嫩，这就使得这种直接的实用体验万网达不到用户的预期效果，导致用户与ai产品的第一次接触中引发期望越大失望越大的负面情绪，导致情绪效应失衡，对ai类产品以后的看法自然而然的偏向负面。

不成熟的产品导致的第一次实际体验质量低下，而这种接触缺不是一次性的，随着各种ai＋产品的层出不穷，而且本身也处于互联网时代人人都是自媒体的发声环境中，导致容易产生负面评价的接触次数增多，用户对ai产品的心理评价越来越低。

这其实就是一种用户心理上的沉锚效应，指的是人们在对某人某事做出判断时，易受第一印象或第一信息支配，就像沉入海底的锚一样把人们的思想固定在某处。而ai对于大多数用户而言就存在这样一只锚，在达到这个锚的高度之前，用户总是会觉得人工智能是人工弱智。

而这种互联网商业风格的炒风口行为多了，自然会影响到用户的不满，继而导致产品的收效低，资本方撤资，形成恶性循环。

就比如之前号称手握4亿多流量的美图追风口出过一款名为ai测服的产品，通过人工智能技术去推测用户肤质以推荐合适的化妆品。结果去年年末，美团先后把手机与电商的业务分别外包了出去，核心盈利点都难以为继，下场可想而知。

腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》指出，全球人工智能公司总数为2542家，仅2017一年已有50家宣布倒闭。2018年上半年，人工智能行业融资事件也急剧减少。

不难看出随着大量的ai＋产品的失败，用户与资本方的热度已经呈现出下跌趋势，也就是说ai在他人眼中已经逐渐“不能称前时之闻”，也因此对于如今的ai来说，最大的难题就是既要保持自身热度，也要进行研究上深耕，处理好当下变现与未来持续发展的同一。

03 ai要做c端“不能说的秘密”与b端的saas式服务者

相信很多人对于上世纪70年代斯皮尔伯格导演的《大白鲨》印象极深，片中的大白鲨始终萦绕着一种神秘的感觉，这是因为影片中大白鲨真正出现的镜头很少，有时候一些恰到好处的露头、见尾、示鳍等镜头使得处处都在暗示鲨鱼的存在，美地表现了影片的惊悚效果，呈现给观众一道完美的恐怖大餐。

人们对未知的事物是恐惧的，也是没有心理锚定的，就像siri刚刚出现的时候，即使是很粗糙的语音交互也成为了苹果的一大亮点。但很显然目前用户对ai的锚已经形成，那么最直接有力的方式就是避免用户与不成熟的ai类产品的二次接触，让ai类产品保持神秘感。

美国著名心理学家埃利斯提到过一个情绪abc理论，认为我们平时一些不合理的信念会使得人们对同一事物产生的情绪不同，这其中a表示诱发性事件，b表示个体针对此诱发性事件产生的一些信念，即对这件事的一些看法、解释，c表示自己产生的情绪和行为的结果。

我们把ai的各种属性带入可以得出，a就是ai，b是各种ai+行业，c就是用户对这种行业的评价。而ai赋能的行业也并不全是不成功的，否则也不会有如今这么多的追捧者，回想ai在那些行业中取得成功，会发现几乎都处于是b端的服务上。举个例子，像ota中的交通分析路线制定，电商中仓储调配出货等，ai的使用效益十分不错。

也就是说导致用户对行业评价的c的直接原因还是各种各样的诱因b，只要合理的把控住ai赋能的行业类别，是能够避免ai在c端用户心中日益低下的“智障”形象。

在现阶段的ai运用中，能发挥最大价值的场景不在于直接服务于c端的产品，而在于b端的赋能与管理上。以ai＋教育类为例，与其盲目的醉心于ai直接赋能在教学上，不如把ai当做管理的辅助手段，比如作业选择、批改；学生信息管理划分；教师的排课、评测等，进一步提升校方与老师的管理效率，通过ai侧面赋能教育行业。

应用在普遍的互联网企业终究是saas类企业服务端，saas的本质是用数字化的手段为客户提高经营效率，而这方面与ai技术的契合度也是最佳的，也因此ai行业定位以saas为例的tob服务市场更合适。

此外像很多类似ai＋教育类的行业赋能也可以进行主次关系的转变，有数据显示国内贴着ai标签的在线教育企业有400家以上，然而却有70%的公司面临亏损，因为这些企业往往都是打着用ai技术赋能教育的旗号。

但其实我国对人工智能人才的缺口极大，根据element ai根据领英数据整理，在全球范围内，大约有2.2万名具有博士以上学历的人工智能从业人员和研究人员，中国仅有600名左右。尤其在人工智能+医疗、智能驾驶汽车、语音交互等领域的人才匮乏最为严重，也是许多互联网公司争夺人才的主要阵地

所以与其费尽心思的扯ai虎皮，不如反过来做ai类人才培养的教育，才是真正打开市场的恰当选择。

而主攻b端服务的ai也能够在当下浮躁的互联网商业领域中避免过多的与c端用户接触，逐渐回归到那个较为神秘的技术领域，改善用户端的口风，而在b端的活跃也能继续保值ai在资本方的热度，为ai的持续性发展打下资源的基础。

也就是说对ai这个方仲永来说，一方面要让其神童名声不减，为以后出仕造声势；另一方面要保证其能够持续学习发展，天赋转化为长远的学识，就要把他放在一群文人学者之中。在适合其发展的环境中韬光养晦，才能发挥自身价值。

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