信息革命如果有一个灵魂或华彩乐章的话，恐怕非人工智能莫属。这是为什么人工智能成为当前如火如荼的信息革命热门主题的原因。
人工智能的技术本质
人工智能的技术本质，是机器与人的结合，进一步说，是机器所代表的宇宙简单性系统（物质），与人所代表的宇宙复杂性系统（灵魂）的结合，因此背后是宇宙的阴阳结合之道。
人类自从年得了工业化癌症之后，一直在找解药。癌症的本质，是中间环节自我膨胀，以致杀死机体。工业化癌症，又称工业病。其典型病症是，一旦系统做大做强，变得复杂后，就会出现中间层异化，被像华尔街、官僚主义、腐败等为表象的社会癌细胞吞噬，因此变迟钝、变僵化。宇宙中的所有简单性系统变大后，都具有中间膨胀导致迟钝这种共同现象。
人工智能相当于是治疗癌症的特效药伊瑞莎（Iressa）。专治工业病，它把人的本性中的“华尔街基因”消灭，使人类机体从迟钝变为灵活。如果用一个词来概括人工智能的作用，最贴切的就是simplexity（工业4.0的中心词），即“使复杂性变得容易”。人类现在从上到下对于人工智能的狂热，与老鼠爱大米、癌症患者专找伊瑞莎，完全一个道理。
人工智能的社会本质
人工智能的社会本质，在于社会意义上的simplexity，相当于“治大国如烹小鲜”、“四两拨千斤”（smartpower，巧实力）的意思，主要用于救治复杂社会的崩溃、复杂经济的崩溃。
约瑟夫·泰恩特（JosephA.Tainter）《复杂社会的崩溃》描述了人类历史上从中国西周到乌干达北部的伊克族等二十多个由简单社会进化到相对复杂的社会后却走向崩溃的案例，并回顾了两千多年来后人对于这些崩溃现象的解释。在中国，黄炎培与毛泽东周期率对话，谈的就是这种现象：一个社会，简单的时候，“其兴也勃焉”，复杂了以后，“其亡也忽焉”。因为中间必然出现大小周永康这样的社会癌细胞。属于社会范畴的大小组织，从国家到企业，概莫能外。
对工业病的总体诊治思路是，将简单性系统（一复杂就死的系统，如机械），转化为复杂性系统（越复杂越活的系统，如生命）。人们把这个转化，称为信息革命中的“革命”。复杂性科学由此应运而红。
人工智能应用的本质
泰恩特分析“复杂化的本质”，归核为“多样性”这样一个核心：“复杂化一般是指一个社会的规模、其组成部分的数量和特点、其整合的特殊社会功能的多样性、其拥有的独特社会人格的数量及其多样性以及社会功能整体凝聚机制的多样性”。
人工智能应用的总意义，就从这个定义中浮现出来：提高多样化效率！
当前，全体人类都认为，人工智能的作用是提高效率。这完全把应用的意义搞反了。不特别说明，效率，都是指专业化效率。但还有另一种相反的效率：多样化效率。
复杂系统之所以崩溃，就是因为专业化有效率，而多样化无效率。一出现多样化，效率就急剧下降，表象到外边，就是迟钝。人工智能固然可以帮助人类继续沿工业化方向提高专业化效率，但这只是他的“副业”；人工智能的主业，是提高多样化效率。这是下一代的人才能认识到的事情。认识这样一件事，我们这一代人，脑子已经基本不够用了。
经济学至今都没有多样化效率的概念，因为经济学的同质性假定，就是假定不存在多样性。没有多样性立足之地的经济学，谈论的效率只能是专业化效率。经济学迈出的这第一步，就注定了复杂经济的崩溃这一总的命数。注定了经济一旦复杂到华尔街人算不如天算时，天一定要算计人类！
我们现在教材书、文件中写的效率这个词，指的统统是与多样化效率相反的效率，即专业化效率。这就导致一个问题：我们是在对人工智能的应用的意义理解反了的情况下，开足马力发展人工智能应用的。只有那些聪明到不与最近50年人类一般见识，用直觉把握到人工智能应用的真正意义的人，才能笑到最后。
最先发现专业化效率与多样化效率相反的，是杨小凯。之后是美国经济学会会长鲍莫尔（提出音乐四重奏的效率问题）。斯蒂格里茨指出：“市场经济的一个关键性特征就是能够创造出许多多样化的产品，标准的新古典范式忽略了市场经济这个重要特征。”他在年与迪克西特合作的D-S模型中，将多样性（variety）以品种形式内生嵌入新古典范式的数量-价格均衡，第一个在数学上指出多样化的应用意义，明确意识到，多样化效率的应用价值在于，将均衡价格从边际成本（MC），提高到平均成本（AC）。这就意味着，将零经济利润的经济，改造为有正经济利润的经济。
海尔人单合一双赢中的双赢，对应的就是斯蒂格里茨所指出的AC-MC这一由多样化带来的溢价，特指需求多样化（个性化）与供给多样化（创客创新）带来的利润。这一溢价的特点是，不会像零经济利润中经济（如传统中国制造）那样，一些企业的会计利润与另一些企业的会计亏损相互抵销为（经济利润意义上的）零。而是相互抵销后，仍存在正利润，因此可以双赢、多赢。这部分利润纯粹是由多样化带来的，包括需求方面的个性化与供给方面的定制所创造的价值。
由此，我们得出一个微观经济推论：人工智能的应用的意义，在于提高多样化效率。多样化效率表现在经济效益上，在于可在均衡水平获得正经济利润。而专业化效率在均衡水平不具有正经济利润（只存在必须与他人亏损相抵的会计利润）。
宏观的推论是，这个微观水平的正经济利润，对应的是供给侧结构性改革中，结构中由创新驱动的高附加值产业。
年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，其中明确提出了三步走战略：到年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。到年，中国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。而到年，中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
据麦肯锡的研究，人工智能对世界经济增长的贡献率可以达到1.4%至1.8%。麦肯锡报告显示，中国人工智能市场将以50%的增速逐年增长，远超全球市场20%的复合年增长率，到年，中国人工智能市场规模将从去年的亿元增加到亿元。
截止到年6月，全球人工智能企业总数达到家，其中美国拥有家，占据42%；中国其次，拥有家，占据23%。美国AI产业在基础层、技术层、应用层全面布局，而中国更偏向应用层。
简单地说，人工智能的应用的意义，在于可以带来传统中国制造带不来的正经济利润。这是人工智能在中国为什么这么火的基本面的原因。
哪些涉足人工智能的公司有望改变世界？
明白了“人工智能”四个字背后代表的总趋势，是人类社会从简单性系统，进化为复杂性系统。哪些公司更有前途这样的问题，就有了加以判断的总线索：谁对人类这一进化的贡献大，谁最有望改变世界。
工业化的社会系统是非常复杂的简单性系统，信息化的社会系统可以是非常简单的复杂性系统。改变世界的公司，不是看他本身大还是小，复杂还是简单，主要看他能否作用于社会系统发生系统级的改变。对中国企业来说，大概是以下三类公司。
（一）传统互联网类较大型企业
指有望可以创建世界级平台的企业。一个这样的平台，市值相当于一个中等发达国家（如挪威、苏格兰）的体量。有几个这样的平台，国家就立起来了。整个欧洲，一个这样的平台也没有。原因是欧洲流行红眼病，专用反垄断法肢解大企业，哪个企业大就整哪个企业，所以人工智能小企业虽多，一长大就让中国或美国抱走了（典型如阿尔法狗就是让美国人抱走的英国人工智能团队）。人工智能领域，中国正成长出一批与美国平分天下的平台企业。对他们的唯一威胁来自像欧洲人那样的红眼病，只要不出内鬼，自毁长城，将再无天敌阻挡中国人工智能的领军类企业改变世界。
在人工智能领域，这些领军企业在中国担承着某种国家队的任务。年11月15日，科技部公布了首批国家人工智能开放创新平台名单，将依托百度公司建设自动驾驶国家人工智能开放创新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家人工智能开放创新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家人工智能开放创新平台。
当前，中国在AI企业数量、全产业布局、人才储备、投入资本、投资领域等方面相比美国还存在着不小差距。例如，截止到年6月，全球人工智能企业总数达到家，其中美国拥有家，占据42%；中国其次，拥有家，占据23%。美国AI产业在基础层、技术层、应用层全面布局，而中国更偏向应用层。所以，人工智能在中国要保持高增速，甚至实现弯道超车，特别需要领头羊的拉动。
1、百度
百度公司董事长兼首席执行官李彦宏认为，未来中国经济的成长可能要更多依赖人工智能技术的发展，AI对供给侧和消费端都会产生巨大影响。
百度牵头成立了深度学习技术及应用国家实验室，这代表着中国人工智能发展的一个重要趋势，即创新主体，正从院校、科研单位，转向企业。这是中国经济发展中期待已久的变化。
长期以来，以科技部、工信部打头的创新项目、创新工程，之所以难以达到国家要求的产学研用结合力度，根本问题不是技术实力不如百度，而是与市场结合的机制不如人意。无论是项目中只有DEMO意义的应用，还是产业部门推动的产业化应用，更强调的是无风险对接市场（以无风险投资即银行投资支持），这违反了创新的根本规律。
真正的创新是高风险的，它无法与低风险体制无缝粘合。百度是在风险投资条件下长大的，百度犯了那么多错误，今天还能活着，就因为他骨子里是风险投资，具有在高风险条件下进行创新的基因。人工智能市场本质上是高风险市场，背后必须有高容错的投资机制在背后支持。
百度从年到年，在人工智能领域的研发投入逐年增加，研发成本占总营收比分别为12.9%、14.2%和15.3%。百度的AI开放平台构建起包括基础层、感知层、认知层、平台层等在内的完整人工智能技术布局。年9月，百度正式发布了“百度大脑”；年7月，百度发布了运用百度大脑核心能力的DuerOS对话式人工智能系统开放平台和面向自动驾驶的Apollo开放平台，输出了两个AI的拳头型产品。
沿着高风险市场创新这个方向，百度下一步值得注意的市场创新动向，近期主要可以从无人驾驶与图像识别两个领域观察。
在无人驾驶方面，百度与厦门金龙汽车合作，将推出量产的无人驾驶小巴，预计用3年至5年的时间，无人驾驶就会真正进入开放道路运行状态。
在图像识别方面，百度正投入10.55亿元入股创维旗下的酷开公司，把百度的人脸识别、图像识别、大数据等新技术引入酷开系统。
黄宏生表示：“目前在创维的高端电视中，有三分之一都应用了人工智能。与百度合作，可以让创维每年销售超过1亿部的家电产品都搭载更新的人工智能技术。”而李彦宏认为：“人工智能时代已来。人工智能时代让系统不仅可以互动，也可以懂用户。电视这块屏在未来有非常大的创新空间。”他同时表示：“这次合作会推动百度和创维的发展，更重要的是它将推动中国乃至世界屏的进步。”
一句话概括百度的看点，在人工智能系统开放平台。
2、阿里
阿里在人工智能方面的大动作是于年10月成立达摩院，计划未来3年内为达摩院投入亿元以上，进行基础科学和颠覆式技术创新研究。研究领域包括量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、人机自然交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。
阿里AIlabs专注于消费级人工智能产品的研发，已推出智能音箱天猫精灵等产品。AIlabs的前身主要研究机器人，未来可能会融合人工智能与机器人，推出多种交互形态的智能产品。
当然，阿里云本身就是阿里巴巴人工智能体系的重要组成部分，阿里云成立于年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司。提供云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，以及大数据、人工智能服务、精准定制基于场景的行业解决方案。
阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及许多明星互联网公司。
阿里的人工智能是什么路子？实际上在美国是没有对应的，这一点与百度不同。阿里的人工智能定位，既不在基础层，又不在应用层，而是在基础层与应用层中间，嵌入了中国独有的（市场）支撑层。有微软、IBM的顶级专家私下向我嘲笑阿里的这种架构方式，认为这需要更多的工程师来调制，但仔细想来，阿里更有道理。
因为，阿里引领的人工智能，不是技术创新，而是市场创新。如果说，中国在百度这类企业引领下，在技术创新上对美国是追赶，那么可以说，在阿里这类企业引领下，在市场创新上对美国是超车。美国有一个弱点，市场经济发达，但市场（基础）创新并不发达。市场（基础）创新是中国互联网在其世界冠军领域最有心得的地方。阿里引领的，实际是一场世界范围的经济体制改革，这场改革不同于国家引领的中国经济体制改革，它改的是人类市场经济的支撑层，改革的方向是把市场改造成网络，用不精确的语言表述，就是C2B。人工智能在其中的作用是，将用户网络当作了生产服务体系的一个起导航作用的组成部分，共同形成一个人单合一体系。阿里人工智能的定位就在这里。20年之后，人们会理解，搞智能制造、工业4.0，美国、德国总是发不上力，而中国会“轻舟已过万重山”，就与此时阿里对发动机架构的改动有关。海尔的物联网体系，也在向这个方向运动。只是海尔在人工智能上没有阿里这么强的实力，但商业上的原理是相通的。
阿里的看点一句话概括，是商务支撑平台。
3、腾讯
腾讯在年建立了AIlab，聚集了全球数十位人工智能科学家、50位世界一流AI博士，专注机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能领域的研究及社交等四个方面的应用研究，基于腾讯亿万用户海量数据及在互联网各垂直领域的技术优势，立志打造世界顶尖人工智能团队。
年3月15日，腾讯对外公布了其年在AI领域的三大核心战略：
第一，攻坚“通用人工智能”，利用虚拟世界对真实世界进行仿真，游戏将是实现通用人工智能的最佳场景。
腾讯将通过“AI+Game”的方式构建虚拟世界，并在虚拟世界中对人工智能进行训练，从而加快人工智能在真实世界的应用。
第二，成立机器人实验室“RoboticsX”，探索虚拟世界和真实世界的连接。
RoboticsX和AILab一样隶属于腾讯技术工程事业群（TEG）。未来，RoboticsX和AILab将会成为腾讯AI产业的双基础支撑部门。为桌面互联网、手机互联网之后的下一代互联网提前准备。
腾讯所说的机器人是广义的，它可能是个音箱，也可能是个眼镜，又或许就是一个人形机器人。最近，腾讯有四笔投资与机器人公司相关。这是因为他认定，桌面、手机之后，机器人可能成为下一代的互联网连接介质。机器人可能成为下一代社交支撑平台。
第三，继续重点