从去年的几场人机大战人类相继败北后，在国内人工智能成为了热点中的热点，随便什么项目，只要和AI扯上点关系，就可以顿时身价百倍，备受瞩目。
按照CB Insights统计的数据，在2011年全球人工智能初创企业一共加起来仅有70家，这个数字到了2015年，就已经超过了400家，增长近六倍，当年投入人工智能的风险投资达到5亿8千7百万美元，比上一年翻了一番。而Google DeepMind AlphaGo机器人战胜李世石的2016年，仅第一季度就有超过200家AI相关的初创公司融资超过15亿美元。
不过，只经历了半年多的时间，对于人工智能的冷思考在行业内逐渐占据了主流，对于AI领域的狂热渐渐开始退潮回归理性。这背后，技术处于初级探索阶段，商业转化成功案例有限，专业人才缺乏以及投资资金趋于理性化等因素是AI热退潮的主要因素。
技术仍在初期阶段
现在看来，人工智能好像又陷入了早前的循环——从出现一点新突破，带动人们的期望高涨，继而被现实泼把凉水，然后回到冷静期。五十年代出现第一款感知神经网络软件时，人们就大胆预测“再过十年机器人会超越人类”，然而这些理论和模型只能解决一些简单问题，人工智能陷入第一个冬天;到了八十年代，Hopfield神经网络和BT训练算法提出，语音识别技术带来的第二次浪潮也没有持续多久;2006年Hinton提出深度学习技术后，十多年才迎来这一轮人机大战的胜利。
虽然和1956年刚提出人工智能概念时，人类在这个领域已经取得了长足的发展，但是从专业上来说，人工智能现在仍然处于初级探索阶段，仍需要在基础理论上进行突破。之前在媒体报道中，微软亚洲研究院副院长芮勇就认为，公众缺乏对人工智能的正确理解，以AlphaGo为代表的深度学习机器的胜利，并不能代表AI对人类的胜利。不能把AlphaGo在围棋上的胜利过度解读成“人工智能已经战胜人类”。
硅谷的专家也认为，“当前最好的区域是机器学习而不是‘真实的AI’。机器学习需要数据和训练，AI在其基础上以一定的方式行动。至于真正的AI，相信还有几年。”可见距离真正的人工智能商业化运用还需要发展时间。
专业化人才缺口大
目前，在人工智能领域的探索，不管是国内还是国外，都主要集中在大企业。可以看到这个领域的主要领导者都是一些巨头，国际的有微软、谷歌、IBM等，在AI领域的研究基本已经有十几年的时间，一些研究成果也已经进行商业应用。国内，基本就集中在BAT几家公司，像是百度、阿里巴巴和腾讯等，都已经在人工智能领域耕耘多年。
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