人工智能|关于人工智能的产业化之路的三点思考产业|技术

在过去的2021年，我们见证了人工智能这个细分行业的起起伏伏，有些企业长期亏损乃至濒临破产，有些企业顺利获得融资或成功上市，可谓几家欢喜几家愁。但纵观现在国内人工智能的产业化之路，总是无法回避一个现实的问题，即人工智能企业究竟离盈利还有多远？诚然人工智能领域的研发工作需要巨大的投入，但所有的研发投入只有在产业化的落地场景中才能实现真正的商业价值，脱离了现实的产业需求，人工智能只能停留在技术本身。
目前，人工智能的产业化发展的3个路径：（1）AI+产业，即人工智能的技术型公司掌握某种人工智能技术后，向产业化的具体场景落地。比如商汤科技、云天励飞、旷世科技等知名人工智能公司都是采取的这条路径。（2）产业+AI ，即由某一细分产业里的公司，尤其是头部大型企业作为主导力量，主动引入人工智能技术完成升级。比如平安保险、、顺丰快递等细分领域的大型企业自身的产业升级。（3）产学研成果转化，即由高校和科研机构为主导，主动面向市场的科研成果转化道路。近些年各大顶尖高校都建立了人工智能研究院，诸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果转化平台。
笔者从2020年以来持续走访了上百家人工智能企业及科研机构，就在行业里的所见所闻，结合自己的想法，谈一下我对于人工智能的产业化之路的思考。
一、AI+产业的道路已经进入平台期
AI+产业的模式，主要指人工智能的技术型公司通过技术先行，然后寻找合适的业务场景实现商业价值。这条路可以借鉴移动互联网的发展历程，诸如淘宝、滴滴这样的互联网企业，都是通过技术和商业模式创新，发现了一个0-1的全新产业。我们曾经也认为人工智能的技术型公司可以通过0-1的技术突破，借鉴移动互联网的经验，广泛覆盖到各行各业的细分场景中。但除了人脸识别等少数几个场景外，人工智能的技术型公司并没有复制科技前辈在移动互联网的成功。
其中的原因有很多，我们并不能将其简单归咎于市场、资本或团队本身，笔者认为根源在于人工智能技术本身进入了一个进步相对缓慢的平台期了，我们拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和数据来对应分析。
我们先说算力的问题，根据中国信息通信研究院在2021年《中国算力发展指数白皮书》的分析，虽然近些年基础算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增长，未来5年全球的增速甚至超过50% ，但与日益复杂的算法模型和快速增长的现实需求而言，仍然存在较大的缺口。同时，存算一体架构、量子计算、光子计算和类脑计算芯片尚处于实验室的研发阶段，离大规模商业化还有较长的时间，无法以技术革命的方式实现跨越式发展。虽然，诸如商汤科技、华为等头部公司采取了建立人工智能计算中心（AIDC）的方式，来满足未来智能计算需求的快速增长；我国神威、天河、曙光三台E级超算系统的研制工作也在逐步推进，很多国内的硬件公司着手计算机硬件的国产化替代。但从短期来看，算力将会是一个制约人工智能技术发展的现实困难。
我们再说到算法，算法表面上是计算机技术，但就本质抽离分析它是个数学问题。近些年数学领域还是有很多发展，比如无限函数计算等，但在计算机领域的发展速度相对而言没有那么的快。就算法这一特定领域的发展，中美最顶级的算法之间目前并没有代差。虽然层算法需要投入海量的资金进行研发，但是就应用层来说，企业完全可以自己下载Gitub或OpenAI的开源代码，或者使用百度、阿里、腾讯等互联网大厂的现有技术方案，从而大大降低技术应用的门槛。在市场竞争的层面上，人工智能技术型公司并不必然比传统互联网公司，甚至处于数字化转型的传统企业更具有优势。