最近幾年，人工智能（AI）一直是熱詞，國家政策引導，資本市場追逐，眾多人工智能創業公司短時間內大量涌現，但目前為止成功者鳳毛麟角，更多公司還在努力探索甚至有些已被市場淘汰。資本熱潮開始降溫，人才短缺日益嚴峻，這些都是目前我國人工智能產業面臨的問題。一些媒體注意到這些問題，并把它們上升為中國人工智能產業光環漸退，我認為這有些悲觀了。事實正好相反，這本就符合事物發展的客觀規律，其實中國人工智能產業發展正當其時。

中國一些企業作為人工智能領域先行者，在探索道路上取得一些成績，也走了一些彎路。在探索道路上，這些都是可理解和可接受的，任何新興領域的發展都不可能一路順利。我們不能因為取得一點成績就肆意吹捧，也不能因為犯了錯誤就一棒打死，否則沒人愿意再做先行者，未來也就無從談起。某些公司遭遇挫折，絕不能上升到對整個人工智能領域的悲觀。這是兩個不同層面的概念，不能混為一談。

在人工智能產業發展過程中，炒作過頭的問題一直存在，一些并無相關專業知識背景的媒體發布不少博取眼球的失實報道。比如臉書的聊天機器人，因為算法訓練過程中出現問題，導致模型無法推理出優化結果，卻被媒體炒作成“機器用人類無法理解的語言在交流”，引起大眾好奇甚至恐慌。另外，今年第二季度中國人工智能初創企業僅獲得1.407億美元投資，與去年同期28.7億美元相比銳減，部分媒體將其解讀為中國人工智能行業資本枯竭。資本周期性涌入或退潮，創業公司倒閉或壯大，是行業發展的一個正常過程，并非“唱衰”依據。資本會帶來泡沫，但有泡沫的啤酒也是啤酒。我們應客觀理性看待人工智能產業發展道路上的問題，給予客觀的批評和鼓勵、科學的解讀和分析。

人才短缺問題是目前制約人工智能發展最重要的一個因素。實干人才匱乏、產業落地難成為普遍問題，很多企業即使開出高薪也面臨一人難求的局面。但人工智能人才短缺，不是我國獨有，在全世界范圍內都存在。這是因為人工智能的發展，歷史上經歷了三次寒冬，上一次寒冬直接導致從事人工智能領域的人才急劇減少，后續人才培養乏力，只有少數人在堅持，正是這些人的堅持使得人工智能在深度學習、大數據和強算力三大合力下重新迎來高速發展期。

為解決這個問題，教育部布局首批35所高校，授予人工智能專業建設資格。清華大學等國內高校已相繼成立人工智能研究院和學院，培養專業人才。同時，科研評價體系開始探索“去唯論文論”等新的評價指標，這將有助于選拔年輕實干的科研人員，建設人才梯隊。

我國政府高度重視人工智能產業發展。2017年國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》將人工智能列為國家戰略，目標是到2030年，中國成為人工智能行業的全球領導者，形成1500億美元的人工智能產業。不僅如此，人工智能還被提升到“引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術”高度。政府在資金和政策方面投入很多資源助力人工智能產業發展，提供了良好環境和廣闊空間。

我國經濟依然保持良好態勢，人工智能產業落地場景眾多，人才培養體制在不斷優化完善，人才短缺問題未來會得到有效緩解。我們應正視人工智能產業發展道路上的問題，不因一點成績而浮躁，不因一點挫折而氣餒，相信人工智能產業在我國這一代人的努力下會有歷史性的突破發展。