1943年，美國生理學(xué)家邁克路和理論學(xué)家皮茨建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡化模式，激發(fā)了人類對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。七十多年后，在以此為基礎(chǔ)發(fā)展起來的半導(dǎo)體和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中，AI技術(shù)滲透到人們生產(chǎn)生活的各個角落。

AI技術(shù)的革新和應(yīng)用不是一帆風(fēng)順的，特別是在過去的一個時期進(jìn)行的。AI產(chǎn)業(yè)在繁榮的同時，在進(jìn)步的過程中也有很多疑問的聲音。比如AI真的能帶來生產(chǎn)力的提高嗎？AI商業(yè)化的前景能經(jīng)受考驗(yàn)嗎？

最近，2021 WAIC世界人工智能大會按計(jì)劃召開。本次大會是第四屆，許多世界頂尖的AI企業(yè)集中展示了AI技術(shù)的發(fā)展、應(yīng)用的最新成果。AI未來的發(fā)展方向和商業(yè)化前景也更加清晰。在這次的世界人工智能大會上，什么樣的AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢變得明顯了呢？可以深究。

AI革新的著陸路徑：AI算法的規(guī)?；瘮U(kuò)散

從工業(yè)革命以來經(jīng)濟(jì)增長的歷史來看，技術(shù)進(jìn)步主要由少數(shù)關(guān)鍵突破技術(shù)推動。這些技術(shù)都是通用技術(shù)。例如蒸汽機(jī)、電力、信息技術(shù)等。但是，通用技術(shù)只有全面的技術(shù)擴(kuò)散、深度滲透到經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)各方面，才能使生產(chǎn)力發(fā)生質(zhì)的變化。

以互聯(lián)網(wǎng)為例，最初的互聯(lián)網(wǎng)誕生于1969年，但是從1983年開始，民用互聯(lián)網(wǎng)逐漸發(fā)展起來。現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)已成為社會基礎(chǔ)設(shè)施，在發(fā)展過程中，互聯(lián)網(wǎng)大型企業(yè)誕生，促進(jìn)了許多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展。

AI也是。

技術(shù)擴(kuò)散是怎么發(fā)生的？第一，新技術(shù)對生產(chǎn)力有顯著的提高作用，第二，技術(shù)本身的生產(chǎn)可以規(guī)模化。目前，AI生產(chǎn)力的提高已得到不斷驗(yàn)證，無人工廠已在各個領(lǐng)域開始初步應(yīng)用。問題在于技術(shù)生產(chǎn)本身的規(guī)?；?/p>

也就是說，AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)端的融合發(fā)展，在技術(shù)的進(jìn)化中出現(xiàn)了新的特征，AI技術(shù)的革新性發(fā)展，來到了新的融合擴(kuò)散階段。

這是

在AI擴(kuò)散到各個行業(yè)的過程中，除了技術(shù)的先進(jìn)性之外，AI自身的生產(chǎn)需要考慮更多的成本因素。

對于很多行業(yè)來說，AI技術(shù)在廣闊的范圍內(nèi)落地不僅是技術(shù)問題，也是成本問題。過去幾年AI的“精細(xì)計(jì)算”模型，其實(shí)是人力密集生產(chǎn)的模型，AI技術(shù)本身的生產(chǎn)很大程度上依賴于人力。因此，在技術(shù)上，高成本性能的算法開發(fā)是業(yè)界的共識。

另外，AI不是單純的技術(shù)，而是一系列技術(shù)的組合，由于AI場景越著地，算法越多樣化，所以規(guī)?；耐ㄓ盟惴ǖ纳a(chǎn)能力是人工智能規(guī)?；懙那疤帷７从矨I三要素發(fā)展的趨勢，通用算法的發(fā)展促進(jìn)了基礎(chǔ)計(jì)算力的增長，在技術(shù)著陸過程中也要求算法模型的生產(chǎn)成本進(jìn)一步降低。

另一方面，在AI技術(shù)的擴(kuò)散過程中，明顯的通用化、長尾化傾向被發(fā)現(xiàn)。

在AI落地的過程中，在規(guī)?；囊龑?dǎo)下數(shù)據(jù)變多，AI模型越來越通用了。AI技術(shù)落地，更重視實(shí)際場景的需求，出現(xiàn)越來越多的長尾需求。長尾需求頻率低，但長尾規(guī)模優(yōu)良，同樣具有較大的商業(yè)價(jià)值。AI在長尾的著陸是AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)價(jià)值閉環(huán)的關(guān)鍵。

從本次的2021 WAIC大會開始，AI制造商就AI著地的新變化開始展示解決方案。

在這次世界人工智能大會上，商湯科技又在網(wǎng)上召開了行業(yè)論壇。展示了SenseCore商湯AI裝置這個新的基礎(chǔ)設(shè)施?？梢源龠M(jìn)AI技術(shù)的規(guī)?；?/p>

商業(yè)湯CEO親自介紹了AI的大裝置。一共包括三層。AI芯片+人工智能計(jì)算中心+AI傳感器組成的計(jì)算力層。數(shù)據(jù)平臺+訓(xùn)練平臺+推理展開引擎+模型生產(chǎn)平臺組成的平臺層。由算法工具箱+開放源幀組成的算法層。擁有大數(shù)據(jù)、大模型和強(qiáng)大計(jì)算力的“三位一體”的AI大裝置，在各自的應(yīng)用場景中AI技術(shù)著陸。

實(shí)際上，AI的大裝置被認(rèn)為是下面的系統(tǒng)，通過不同行業(yè)的需求加載不同的AI能力，實(shí)現(xiàn)AI對某個垂直行業(yè)的推進(jìn)。

AI的大裝置已經(jīng)有幾個應(yīng)用事例。例如，在城市管理領(lǐng)域，商湯科技與上海市長寧區(qū)合作，在江蘇路街道試行的AI+一網(wǎng)管，構(gòu)筑了多場景AI城市管理系統(tǒng)。

對于行業(yè)的發(fā)展來說，這個AI的大裝置對AI行業(yè)的意義，現(xiàn)在還不能判斷，也許它不輸給當(dāng)時福特車型T對汽車行業(yè)的意義。但是，AI的大裝置作為業(yè)界軟硬一體的基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在也在AI技術(shù)的各個領(lǐng)域提供著大規(guī)模的工業(yè)化生產(chǎn)和融合的可能性。

另一方面，能夠滿足以低成本規(guī)?；腁I技術(shù)的生產(chǎn)需求，能夠?qū)崿F(xiàn)通用AI技術(shù)的大量輸出。另一方面，大裝置本身通用性強(qiáng)，適用于各個垂直領(lǐng)域的AI技術(shù)的融合應(yīng)用。這也將進(jìn)入推進(jìn)AI行業(yè)的“指數(shù)增長”階段。

RayKurzwei曾經(jīng)寫過“接近奇點(diǎn)”。這是為什么人們往往高估短期實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)（因?yàn)槲覀兂３：雎员匾募?xì)節(jié)），容易低估它們（因?yàn)楹雎粤酥笖?shù)增長）。

“在整個庫存時代，如何挖掘更細(xì)致的價(jià)值，挖掘技術(shù)價(jià)值是時代的重要性商湯制造出AI的大裝置具有一定的時代性”長期關(guān)注AI領(lǐng)域的分析家劉軒（假名）對網(wǎng)絡(luò)江湖團(tuán)隊(duì)說。

從長期主義的觀點(diǎn)來看，對于AI技術(shù)的發(fā)展來說，“工業(yè)化”的AI生產(chǎn)也許是未來AI技術(shù)、產(chǎn)業(yè)成長的關(guān)鍵。在最新一代AI業(yè)界有基礎(chǔ)設(shè)施的時候，對于業(yè)界來說，也提供AI技術(shù)大規(guī)模商業(yè)化的基礎(chǔ)。

技術(shù)壁壘也是商業(yè)壁壘，將來的商業(yè)化也是可能的。

從近幾年AI行業(yè)的發(fā)展來看，商業(yè)化是發(fā)展的主軸?，F(xiàn)在，技術(shù)革新的初級階段AI技術(shù)也比以前強(qiáng)調(diào)了場景應(yīng)用。對于行業(yè)頂尖企業(yè)來說，這可能意味著即將進(jìn)入商業(yè)化密集著陸階段。

隨著AI商業(yè)化的出現(xiàn)，低維向應(yīng)用程序收取技術(shù)服務(wù)費(fèi)，AI企業(yè)在AI落地階段，傾向于發(fā)揮“技術(shù)服務(wù)業(yè)者”的作用。高維商業(yè)化是基于更多的技術(shù)來構(gòu)建AI商業(yè)生態(tài)的。

送人的玫瑰，給人一種很好的香味。對于AI企業(yè)來說，想變大的不僅僅是考慮自己賺錢，而是如何為企業(yè)分配能量，釋放AI的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)自己的商業(yè)化。

其中核心有2點(diǎn)，1：找到正確的落地領(lǐng)域，2、構(gòu)建正確的商業(yè)生態(tài)。

正確的字段是什么？實(shí)際上，這是一個可以明確范的效果的領(lǐng)域，另一方面，給B端和G端的客戶留下深刻的印象，另一方面，AI真正深入這些領(lǐng)域，能夠解決傳統(tǒng)方法難以解決的痛苦。

例如，在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，AI技術(shù)作為診療的一環(huán)，通過AI輔助診斷覆蓋胸部CT、胸部X射線、心臟冠脈、肝臟、病理、骨科等多個科室。運(yùn)營方通過AI數(shù)字人進(jìn)行分診、診療，提高醫(yī)院的運(yùn)營效率。

AI企業(yè)在這種垂類領(lǐng)域的商業(yè)影響力越強(qiáng)，就越有利于AI的多元化定位。隨著AI技術(shù)在各個垂直行業(yè)落地，可以構(gòu)建輻射多行業(yè)的商業(yè)生態(tài)。

那么，怎樣構(gòu)建正確的商業(yè)生態(tài)呢？

微軟發(fā)力人工智能曾與卡車失之交臂。例如，微軟開始開發(fā)語音助理娜桑的時候，我以為亞馬遜的技術(shù)落后了，但是亞馬遜選擇了用Alexa構(gòu)筑商業(yè)生態(tài)。微軟的Cortana由于微軟移動作戰(zhàn)失敗而逐漸被超過。

對于中國的AI企業(yè)來說，通過對AI基礎(chǔ)研究和基礎(chǔ)研究持續(xù)深入，技術(shù)上經(jīng)常能在行業(yè)的最前線構(gòu)成技術(shù)性的競爭力。另一方面，通過AI技術(shù)不斷著陸，確立自己的生態(tài)，形成商務(wù)上的競爭力。

要做這個，首先需要建立技術(shù)障礙。技術(shù)壁壘總是第一壁壘，圍繞核心技術(shù)壁壘，可以逐漸展開第二層商業(yè)壁壘。AI的大裝置無疑被商湯視為技術(shù)上的核心競爭力。

商業(yè)湯將強(qiáng)大的計(jì)算力、平臺、算法系統(tǒng)納入其中，再建立一個現(xiàn)代流水線的AI工廠，激發(fā)行業(yè)過渡式創(chuàng)新，加速AI落地各產(chǎn)業(yè)。

大裝置完成后，技術(shù)壁壘將成為商業(yè)壁壘。

對于AI大工廠來說，核心在于AI能力的產(chǎn)品化、標(biāo)準(zhǔn)化和復(fù)制化。技術(shù)能力的輸出是有效著陸的模型。對于業(yè)界來說，這可能意味著AI的規(guī)?；涞赜雄E。AI規(guī)?；纳a(chǎn)成本越低，商業(yè)化也就越有空間。

如果AI技術(shù)想發(fā)展，技術(shù)越強(qiáng)，就越需要較大的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)來滿足AI自身進(jìn)化的需要。AI的特性是越用越靈活，商業(yè)化確實(shí)著地，意味著未來會有很多著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著著陸的場景。

反過來看，AI的著地效果好的話，商業(yè)化會更加固定，AI的商業(yè)化也會進(jìn)一步發(fā)展。

另外，從成本控制的觀點(diǎn)來看，技術(shù)的進(jìn)化能力決定了技術(shù)成本是多少壓縮的空間。AI著地產(chǎn)業(yè)越多，就越順利。前期技術(shù)開發(fā)的成本有壓縮空間。

換言之，如果參與AI商業(yè)生態(tài)的企業(yè)多了，前期的研發(fā)、投入成本就會被更低的分配，從而擴(kuò)大企業(yè)的渠道，將來的商業(yè)空間也會更大。這樣的商業(yè)空間也反映了AI企業(yè)自身在一級市場和二級市場上，構(gòu)成了AI企業(yè)價(jià)值的基本面。

AI企業(yè)的價(jià)值不是一成不變的。分析人士劉軒表示，“國內(nèi)將AI的生產(chǎn)能力規(guī)?；钠髽I(yè)不多。隨著各行業(yè)數(shù)字化的推進(jìn)，AI生產(chǎn)能力對市場規(guī)?；男枨筮M(jìn)一步提高，這些AI廠商的價(jià)值也將迎來重建的機(jī)會。

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