馬云在12月1日舉辦的浙商總會上談到曾經的“風口論”時表示，很多小公司僅憑幾個員工、幾個故事就得到了幾十億美金的估值，這并不是好的現象。現在很少有公司能夠越做越大、越做越好，因為很多人永遠只相信賭博和all in。

會上，馬云稱：“以前常說‘風來了，豬都會飛’。我那是時候就講，風過去了，摔死的都是豬。那一天就要想到這一天會來的。”馬云稱：“啥都沒有，還覺得賺的少的時候，你就知道我們進入了跨度時期，你就應該為此做準備。當一個企業把自己80%的資產質押出去，拿錢去做與自己主業不一樣的東西的時候，你就要想到你的問題已經開始了。我們很少有企業越做越大，越做越好，因為我們永遠相信賭博，永遠相信all in。”

有人說馬云懟的是小米創始人雷軍，因為他也有著名的風口論，“站在風口上，豬都能飛起來！”

但是雷軍的小米早完成了放飛，已經成功在香港上市，市場超過3000億港幣！人家早就一飛沖天了，所以馬云指的不是雷軍。

老張認為馬云所指的應該是目前國內的人工智能初創企業，目前這個領域泡沫很大，但缺乏真正的落地，一些企業僅憑幾個PPT ，一兩個算法就融得巨資，有的企業甚至把融來的錢再進行投資，投資金自己下游企業，用自己的算法，實現所謂的“落地”這不是就是把錢從左手換到右手嗎？

還有的AI初創企業，開發的芯片根本不能不是從用戶需求出發，都是憑借自己的想象和算法，結果芯片出來后根本沒有人用然后就進軍其他領域。

一個典型的數據就是，以人臉識別為例，國內很多公司都號稱自己的識別率非常高，基本都98%以上，但是在跟一位產業人士交流的時候，他坦誠，在暗光或者光線不充足的情況下，所有企業的人臉識別率只有70%左右，這樣的識別率用戶敢用嗎？比如你裝在自家智能門上，天一黑就進不了自己家了，而隔壁老王卻可以進出自如，這是什么人工智能啊。

有的企業號稱把人工智能技術用在自動駕駛上，實現L5級別的駕駛，這純屬笑話，目前人工智能還處于嬰幼兒時期，這等于讓一個5歲的小孩去開車，你放心嗎？

其實，目前所謂的人工智能技術都是利用神經網絡+大數據的方法實現一個模型通過這個模型實現語音、圖片后者物體的識別，這個技術也叫機器學習或者深度學習，但在剛剛結束的CCF-GAIR大會上，來自清華、加州大學伯克利、斯坦福、哈工大等多所國內外頂級理工科院校的院士都在或直接或間接“批判”了深度學習算法。

這是因為當下人工智能的發展避不開種種限制條件，因而智能的機器也只能夠照章辦事，沒有任何靈活性，也達不到人們想要的智能，而這也就是當下AI的發展狀態。“我們現在的人工智能基本方法有缺陷，而我們必須走向具有理解能力的AI，這才是真正的人工智能。”清華大學人工智能學院院長張鈸院士在演講中指出。

那解決辦法是什么呢？通過循序漸進，張院士在演講中給出了思路，并指明語義向量空間這一技術方向。想要提升智能的第二步，在張院士看來，就是將感性和知識的世界統一起來，而這將為人工智能的發展帶來一次質的飛躍。

“深度學習之所以能夠極大的促進人工智能的發展，技術上的關鍵在于人們能夠將獲取的標量數據轉變為向量，從而用到機器上。但至今為止，將行為（特征向量）和數據（符號向量）結合起來使用始終是科研的難點，而這就限制了機器變得更‘智能’。”

清華大學教授、中國半導體行業協會理事長魏少軍教授在一些演講中也指出，對于人工智能初創企業來說，更重要的是從應用需求出發，從應用中挖掘需求，這樣才有把AI落地的可能。

英特爾研究院院長宋繼強在接受采訪時也表示人工智能目前還處于初級階段，未來要走融合智能之路，比如自動駕駛汽車看到路上有個皮球可以停下來檢測，然后再啟動，而人類司機會認為這是一個皮球，隨后會有人來撿球，因此啟動時候會很小心，而自動駕駛車可能就直接啟動開發，這樣就有可能沖撞上來撿球的人，宋繼強透露英特爾在開發片神經擬態理論，就是抽象出神經科學知識，并與實用計算模型關聯，英特爾已經開發出Loihi神經擬態測試芯片，已經在進行這方面的應用測試。

近年來，中國人工智能初創企業特別能獲得資本的青睞，憑借簡單的算法和PPT就能融得巨資，但是如果不能將人工智能急速落地，這樣的企業未來還有存在的價值嗎？在剛剛閉幕的ICCAD2019年會上，很多業者和媒體人卻在談論人工智能初創企業將迎來倒閉潮，為什么？泡沫太大了。

人工智能技術的應用絕不是僅僅通過一個兩個算法讓你在抖音上拍出大長腿、尖下巴，更多的是要通過更深度的理論體系，建立全新的自主智能架構，讓機器不但能識別感知更能推理和判斷，這才是這真正的人工智能！