2017是一个神奇的年份，这一年，多项新兴技术登上了公开竞技台，制造出了前所未有的声量，其中以人工智能和区块链最为引人注目。尽管人工智能兜兜转转已经发展了近60年，尽管区块链可以追溯到山本聪在2009年提出的概念，它们却都集中在2017年爆发。AlphaGo三连胜人类棋手，“人工智能”首次写入政府工作报告，百度无人驾驶汽车驶入北京五环街道，四大国有银行研发区块链技术的落地应用……政策的扶持、巨头的入局、媒体的吹捧，可以说，2017年刮来了一阵技术旋风，成为人们普遍认可的“人工智能元年”“区块链应用大年”。
相比于去年的狂热，2018年，技术赛道明显走向了冷却，或者用回归理智来形容更为适合。必须明确的一点是，无论什么技术，从研发到应用的脚步都没有停滞。但是包括人工智能和区块链在内的技术前进的加速度确实减缓了那么几分，整体环境呈现出一种谨慎和沉闷的态势来。
区块链：浪潮既退，从资本狂欢到价值回归
梳理近几年区块链的发展脉络，会发现它的野蛮生长主要有两点原因：首先，区块链一定程度上为当今互联网生态做了重要补充，它去中心化、共识机制、不可篡改和加密安全性、匿名性等特点，构建了一种新型的低成本信任机制，不仅能促进生产力的革新，更能促进生产关系的变革，重构社会经济运行逻辑；其次，区块链发展前期，市场体系尚未构建完善，没有统一的行业标准，海内外政府监管较为滞后，有很大冒险的空间。
区块链的大热，资本也分了一杯羹。股市近年来有一个新兴的板块叫做“区块链概念股”，为了乘上这股热潮，数家A股企业纷纷给自己贴上了“区块链”标签。相关数据显示，截至2018年10月，A股区块链概念股达84家，其中就包含着不少数字货币公司。
然而依靠副产品“数字货币”进入人们的视野，本身就为区块链的不确定因素埋下了伏笔。眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了。尽管“去币化”已经成为谈论区块链技术的共识，但不能否认的是，它们无法被完全割裂。作为区块链第一个实践产品，各类数字货币项目泡沫的破裂，提前收割了监管部门和民众对区块链的认知和信任。
今年1月，上交所和深交所接连发布公告，表示“区块链”技术仍处于开发阶段，尚难以形成稳定业务，概念炒作迹象比较明显，将密切关注涉及区块链概念的上市公司信息披露和二级市场交易情况，对于利用区块链概念进行炒作和误导投资者的违规行为及时采取纪律处分措施，开年即给区块链市场泼下了一盆冷水。
到今年年中，“区块链”的潮水进一步退去，艾媒咨询数据表明，网民对区块链概念板块被热炒的看法逐渐趋于理性，超过五成的受访网民认为恶意引导和市场投机情绪过热是主要原因，43.4%的网民认为区块链概念板块未来的股价会呈现不稳定波动的走势。从无序走向有序，区块链市场经历着一场必需承受的震动。
5月，工信部信息中心正式发布的《2018年中国区块链产业发展白皮书》显示，截止到2018年3月底，我国以区块链业务为主营业务的区块链公司达456家，从上游的硬件制造、平台服务、安全服务，到下游的产业技术应用服务，到保障产业发展的行业投融资、媒体、人才服务，各领域的公司已经基本完备。回归区块链业务价值领域，终于成为了2018年理性的声音。
专业人士认为，区块链价值应用正由1.0时代（数字货币应用）向2.0时代（金融领域应用）突破，并开始向3.0（非金融领域应用）时代延伸，进入3.0时代后，区块链才能真正“出圈”。硅谷洞察研究院不久前发布的《区块链中美发展白皮书》中表明，从与传统行业的结合上来看，区块链与金融行业结合项目仍然最多，达到了86.5%；与金融行业结合的项目融资额在区块链项目总融资额中占比达96%。实践证明，区块链的价值挖掘仍然有很大的领域局限。
尽管BAT、京东、网易甚至国有银行多家巨头宣布入局区块链，但除了数字货币之外，2018年区块链并未出现新的“杀手级应用”，区块链的底层技术研发也存在较大的进步空间，现在谈广泛落地恐怕为时尚早。
人工智能：差距显现，从技术升级到赋能应用
2017年，巨头们的下注，为人工智能市场打了一针强心剂。英特尔斥巨资收购自动驾驶技术公司Mobileye，百度推出阿波罗计划，阿里巴巴千亿资金成立达摩院，谷歌在中国设立 AI 中国中心……“AI+”一度与“互联网+”想提并论，成为实体经济的新驱动所在，深入到了包括健康医疗、智慧城市、智能制造、智慧零售、智能服务业和智能教育等在内的实体经济各个领域
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2018年院士大会上，中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛发言称，近十年来，在大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术发展的外部作用力推动和社会广泛需求驱动下，人工智能技术成功跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术拐点，进入了爆发式增长的红利期。
然而，“可以用”和“用得好”之间还有千差万别。如果说区块链是底层技术和相关场景尚未完善，副产品引发的概念热度超过了实际应用价值，那么人工智能刚好相反，技术升级早已平稳，而核心技术往往被行业巨头垄断，从领域探索的攻坚战逐渐转向拉开差距的耐力战，很难再有一鸣惊人的产品应用出现。
传播学上有一个著名的“知识沟假设”，大众媒介传送的信息越多，不同社会经济地位的人群之间的知识差距将会越大。对于人工智能技术来说也是如此，技术的成熟吸引了一大批企业的关注和应用，但是能将第一桶金延续到第一百桶的，往往是凤毛麟角。今年4月，美国商务部对中兴通讯实施制裁，要求美国相关公司在7年内不得向中兴通讯提供零部件，包括最关键的微型芯片等。此后举国哗然，AI芯片再度进入国人的视野。今年以来百度推出云端全功能AI芯片昆仑，阿里巴巴达摩院也宣布在AI芯片上有所投入，但是中国缺“芯”仍然是不争的事实。我国并不缺少AI芯片研发公司，为华为提供芯片的寒武纪公司就是其中的佼佼者。但必须明确的是，AI芯片研究前期投资大、研发周期长，从研发到能真正应用至少需要2到3年，对于初创公司而言是极大的冒险。正如清华大学微电子研究所所长魏少军教授表示：AI芯片的发展很可能会在未来2-3年遭遇一个挫折期，今天的部分、甚至大部分创业者将成为这场技术变革中的“先烈”。
另一边，顶层技术的升级和完善，落实到具体的产品应用层面，还有漫长的路程，要面对不少限制和问题。就以人工智能应用中较为热门的人脸识别和无人驾驶汽车为例。不久前出现了“董明珠闯红灯”的乌龙新闻，是交管部门购买的人脸识别检测系统进行了误操作，将公交巴士上的董明珠广告图片当做了行人，且这类乌龙并非个例。无人驾驶汽车也有同样的问题，相关研发公司纷多次表示，技术积累完成了90%，但这一产业现在还处于非常早期的阶段，配套产业链条尚不成熟，大规模应用和量产还需要很长的时间。
2018年，拂去喧嚣后发现，去年最受追捧的区块链和AI+尚未能大规模解决切实问题，给我们的生活带来翻天覆地的改变。然而也不必灰心，就像车辆上坡时必须减速以获得更大的牵引力，技术市场正处于翻越大山的过程中，降温和冷静是为了后续平稳发展，为了登上更高的台阶。