馬失前蹄的日本人工智能
移動互聯網盛行的時候，國內就有很多關于日本的討論。方向基本集中在，為什么一度誕生了索尼、松下、東芝這些國際化公司，曾經創造經濟奇跡的日本，在互聯網時代竟然失語了？
相關的討論文章有很多，這里不再贅述。
好在新的全球技術革命到來，我們終于可以不再糾結為什么日本沒有互聯網。因為，我們可以開始糾結為什么日本沒有人工智能了
當然，這里所謂的沒有只是個虛指。日本當然有AI，只是大家會好奇在全球爭霸的AI風潮里，日本為什么又一次沒有出現在國際視野當中？
事實上，日本歷史上還一度引爆過讓美國也為之恐慌的AI浪潮，只是隨著經濟泡沫破裂，新技術風口接連在日本的指尖滑落。從互聯網到移動時代，直到今天以深度學習、大數據、新型芯片為核心的AI第三次興起，日本似乎依舊停留在馬失前蹄狀態的后遺癥當中。但憑借幾大產業堅固的優勢和近兩年日益增強的國家導向，這個國家似乎又奪回了一些關于AI的機會。
從狂潮到衰落，再到伺機而動，說不定日本的AI比其他A字頭的產業有更多的可品味之處。
科技史的珍珠港：第五代計算機與AI復興
對于日本經濟來說，上世紀八十年代絕對是甜蜜而夢幻的。
那時候日本憑借制造業和科技崛起，成功躋身世界第二大經濟體，一度成為令美國恐慌的存在。
而隨著當時日本在高精密制造、大型計算機、機器人等領域的澎湃發展，整個科技界彌漫出了一種極其樂觀和亢奮的神秘情緒。各種超大型項目陸續上馬，下一次科技革命在日本爆發成為島國的普遍共識，新的民族主義情緒開始蔓延。
其中最知名，也是對科技產業影響最大的項目，正好與人工智能息息相關。那就是第五代計算機。
在當時，知識信息處理系統普遍被認為是實現AI的最好形式。而當時的大型計算機又面臨很多問題：比如難以模擬復雜的運算環境，不能推動計算機與人類交互等等。二者結合，能聽會說、能識字、會思考的第五代超級計算機計劃應運而生。
（元岡達，日本第五代計算機計劃提出者）
當時日本科技界構想的這個超級計算機，主要目的是希望能夠讓它進行大型工程支援、核反應堆模擬、天氣預報與地質災害模擬等工作。這都是當時日本社會急需的能力。
在盲目的樂觀和迫切的需求下，1981年10月，日本宣告啟動研制第五代計算機（第五世代コンピュータ），并于1982年4月制訂了為期10年的第五代計算機技術開發計劃，總投資1000億日元，并稱其將會成為人類計算機歷史上的偉大變革。
消息傳到大洋彼岸的美國，美利堅的科技同仁們頓時被驚了個呆今天看來，那種恐懼和躁動絕對是從上而下的，不僅科技界開始瘋狂投入對知識型AI的研究，KUKA機器人示教器維修，美國國防部也以美元根本不是錢的架勢瘋狂批準類似的研究項目，直到今天，其中很多項目還在毫無希望的進行當中
日本的第五代計算機項目，當時被美國媒體稱為科技界的珍珠港事件，影響有多大可想而知。而正是這次事件，在美日兩國之間催生了圍繞符號處理和知識處理的AI復興。由此可見，日本也曾經在AI上闊氣過。
搞笑的是，隨著PC到來，大型計算機開始快速失去商業價值和應用場景。而作為最大型的大型計算機，日本的這臺AI之王首當其沖遭到了嫌棄。
到1992年，日本確實交付了第五代計算機工程，但其核心能力卻達不到標準，并且與主流需求背道而馳。日本IT業非但沒有憑借這東西超過美國，反而因為它被甩得更遠了。
隨著90年代初經濟泡沫破裂，日本開始進入步步趕不上的平成大蕭條時代。日本的AI，似乎也在與主流世界漸行漸遠。
冰河世代的眼淚：日本找不到AI存在感的原因
有這樣一個廣為流傳的數據對比：與2005至2009年期間相比，2010至2014年間中國的AI專利申請數量提升了2.9倍，超過美國的1.26倍成為世界增速第一。與此相反，日本不僅沒有增長，反而在倒退，申請數量減少了3%。成為了世界主流經濟強國中唯一拖AI后腿的存在
當然，專利數只是冰山一角，不能說明太多問題。然而發表論文的數量和質量、科研機構的學術實力評估，還是新興科技公司提升速度或者AI應用場景日本基本沒有一個能拿得出手
別說沒有誕生谷歌、微軟、Facebook，或者中國BAT這樣的互聯網到AI巨頭，曾經赫赫威名的索尼、松下、東芝、富士通、日立、愛華、夏普、NEC這些品牌，如今也就剩下索尼還在苦苦支撐。
這是為什么呢？就AI產業本身的需求看，大概日本社會有四重阻力覆蓋在技術革新的出路上。
一、冰河世代的眼淚：所謂冰河期，是指日本經濟泡沫破裂后的1993年到2005年。這期間畢業的大學生，則被稱為冰河世代（跟星矢、紫龍他們沒有關系）。由于經濟蕭條，他們在國內很難找到如意的工作，其中計算機科學、通訊科學等領域由于普遍不被看好，人才更是紛紛向美國、中國等高速奔騰的市場靠攏，相關領域人才大量流失到海外。
最終的結果，是今天在大公司和開發領域起到頂梁柱作用的AI人才在日本難覓蹤跡，企業也喪失了經歷互聯網、云計算再向機器學習的人才自然積累過程。當契機到來的時候，整個產業也就難為無米之炊了。
二、IT公司的外包惡習：從企業層面看，對AI打擊最嚴重的問題大概就是外包習氣帶來的開發能力薄弱。在日本工作過的IT人士，大概都對大公司的外包深惡痛絕。由于IT業的整體不景氣，日本相關企業，甚至索尼、日立這樣的大公司，都是拿到訂單之后找小的企業外包解決。而小企業再扣除一部分利潤之后，會再次外包出去。層層外包最后弄得亂七八糟，甚至很多時候最終都是找中國、印度甚至東南亞的團隊來執行。
這樣的習慣，導致大公司難以留存技術解決能力，更無法積累今天至關重要的數據。很多日本大型IT公司都死于外包，已經是行業的共識。
三、政府的冷處理：另一個問題，是AI等科技產業在日本得不到好的政策扶持。投資環境惡化，稅負繁重等政策因素困擾著國外企業和創業公司，KUKA機器人維修，幾次導致新興產業風口夭折。而政府的科技預算減少，也間接影響了AI產業的補給線。有日本的科技從業者認為，社會看護等領域大量消耗資源，嚴重阻礙了合理的科技產業原始投入。
四、少子化、老齡化的大背景：這些問題背后更大的原因，是日本老齡人口比率過高和生育率持續下降帶來的經濟影響。日本屬于高福利社會，老齡人口的社會需求極大，而少子化帶來的勞動力缺口又激增，社會資源要不斷填補這兩大漩渦，留給AI等新型技術的市場、人才與社會資源逐漸匱乏。
從這個角度看，日本科技從互聯網時代后期開始掉隊，或許是無可避免的。
人才、企業、政策等問題，加上宏觀經濟背景，惡性循環的多種因素限制了日本AI的產業成熟度。有個日本網友的評論很有意思：求職簡歷必須手寫不能打印的國家，AI是發展不起來的。
而知乎上有句名言：日本有很多可以吹的地方，但互聯網不是其中之一。
我想大概AI也是如此吧。
三強一弱：如何認識今天日本的AI再崛起戰略
當然了，日本也不能坐視AI就這么一直低迷下去不是？
尤其需要注意的是，AI本身作為一種調味劑式技術，相比獨立發展，更多時候是與其他產業相結合，帶來傳統產業的第二春。