不做AI商業化的“氣氛組”

周書婷

2月18日，百度發布了第四季度財務報告。報告顯示，在具體業務板塊中，百度智能云營收本季度實現67%的同比增長，百度人工智能新業務穩健增長。值得注意的是，在這次報告中，百度首次將自己稱為“AI生態型公司”。對此，百度董事長兼CEO李彥宏表示，“在基礎研究、基礎技術和底層創新上肯下硬功夫。不做創新‘氣氛組，要做就做‘實干組。”

隨著人工智能技術的逐漸成熟，以百度為代表的相關企業商業化進程加速落地，在云服務、智能交通、智能駕駛等人工智能領域迎來巨大的市場機遇。但當一件人工智能產品走出“實驗室”，真正面向市場時，學習構建完整的人工智能生態體系，驅動自身業務不斷進化成了一門“必修課”。未來，這樣的產品又該如何通過技術融合賦能不同行業，為其產業智能化升級提供“新解法”？

從單一、零散轉向復雜化、綜合化

《產城》：在各個行業和領域，人工智能技術都有非常廣泛的實踐，科技創新層次也在不斷加深。目前我國人工智能在哪些行業已有亮眼表現？其應用趨勢是什么？

章毅：在金融和安防這兩個領域，我國率先開展了相關的探索。一方面，傳統的金融行業有著大量的數據沉淀，加之我國人工智能較早在金融業開始探索，實踐范圍比較廣泛，智能投顧、智能投研、網點引導機器人等智能產品備受市場關注。

另一方面，我國在計算機視覺技術和知識圖譜技術上傾力頗多，這些技術在公共安全及民用安防上得到廣泛使用。而應用場景的多樣化，更是加速了安防領域成為我國人工智能商業化落地最快、最成熟的行業之一。

隨著技術的進步，人機交互方式不斷演變，從按鍵、觸摸屏發展到語音助手、手勢識別，為人工智能在更多領域的應用，增加著新的內容與形式。同時，在算力增加的加持下，人工智能的商業化落地也越來越豐富，有望在醫療、娛樂、家居等多個場景加速落地。隨著人工智能應用領域逐漸拓寬、商業化加速，未來人工智能的應用也將從早期的單一場景、單一技術的零散運用，轉變為復雜化、綜合化的運用，加快實現人工智能與實體產業的深度融合。

《產城》：在很多垂直領域，泛用性的人工智能技術已無法滿足發展需求，未來要真正實現經濟和社會的智能化發展，人工智能商業化將面臨哪些挑戰？

章毅：2016年以后，人工智能上升為國家戰略，加速了智能經濟時代的帶來。《艾媒咨詢|2020年中國人工智能商業化應用專題研究報告》顯示，中國人工智能產業發展前景廣闊，預計到2025年，市場規模可以達到4000億元。

但在產業發展前期，市場越大，泡沫越多，要做好人工智能商業化，我國目前主要面臨著技術、場景、安全三個方面的挑戰。技術層面上，人工智能的發展圍繞著數據、算法和算力的方向展開，要加快商業化必然需轉變算法高度依賴數據標注的局面，突破深度學習算法的局限性。場景層面上，目前人工智能僅在部分具有數字化和標準化基礎的安防、金融等行業落地，在其他領域效果并不理想，相關的智能化業務標準有待建立，數字化進程有待推進。安全層面上，人工智能應用中涉及越來越多的個人隱私數據，且相關程序越來越多地源自開源軟件領域，在發掘數據價值的同時，加強相關應用的數據安全、隱私保護極為必要。

加強自我造血，打出有效“子彈”

《產城》：目前我國人工智能商業化情況如何？

章毅：目前我國人工智能產業發展持續向好，人工智能企業超過2500家，主要分布在京津冀、長三角和珠三角等地區，已成為全球獨角獸企業主要集中地之一。倚靠技術發展與良好政策環境支撐，我國人工智能產業吸引了大批資本，近年來融資數量持續增長，僅2020年中國人工智能產業融資規模就已達到約1400億元。

但一邊是持續增長的融資數量，一邊是人工智能獨角獸泡沫的相繼破裂，高管離職、裁員、數據打架、上市中止……讓人工智能產業飛速發展背后的一些隱藏問題走到了臺前。根據近日云從科技、曠視科技、依圖科技、云知聲披露的招股書來看，以上企業皆面臨著或多或少的虧損。獨立造血不足的情況不止于國內，全球知名的AI芯片企業WaveComputing公司也于2020年宣布破產。隨著行業發展回歸理性，未來人工智能的市場將提高準入門檻，對于正積極探索商業化落地的人工智能企業而言，必須盡快奔跑起來，鍛造自身能力設法覓食。

《產城》：要實現人工智能發展的預期目標，應當如何形成自我造血能力強的良好產業生態？

章毅：擁有人工智能核心技術算法。人工智能本質上是一場關乎技術的長跑，只要積累越多技術，行業發展護城河就鑄就得越深。大幅度提高算法開發的場景適用性與基礎算力的支撐能力，有助于企業在關鍵時刻打出有效的“子彈”。

保持良好的數據來源。作為人工智能迭代創新的核心要素，數據的質量與體量都是決定企業所打造的人工智能產品適用性的關鍵所在。目前多數行業中存在數據壁壘，缺少數據標準和整合共享渠道，降低了整體數據的可用性和可遷移性。

做出好的產品。人工智能與行業的融合，并非簡單的1+1，而是需要根據現實的需求，做針對性的開發。部分企業“聞風而來”，認為萬物都可人工智能，做出的產品脫離實際需要，反而將人工智能技術變成阻礙自身發展的存在。

打開市場。人工智能產業目前兩極分化愈發厲害，有的企業找不到落地的切口，難以推動下一步發展，但有的企業卻能陸續鋪開市場，其關鍵是在應用場景的選擇和打造。作為技術重要的“試驗場”和“加速器”，應用場景能為企業打通通向未來、尋求創新的賽道，使得人工智能產品變得真正“有用”。