市场为主导如何避免“一哄而上”

文/彭婷婷

市场为主导如何避免“一哄而上”

文/彭婷婷

目前，人工智能技术已进入到产业化快速发展阶段，不仅是在智力竞赛领域，在无人驾驶、语音识别和图像识别等也已逐步迈入到大规模应用阶段，投资机会正逐步显现。正因为如此，人工智能逐渐演变为了各行各业“通吃”的现象，造成产业链低端化及资源的严重浪费，甚至触及法律红线等乱象频生。对此，我国首部国家级人工智能发展规划将新一代人工智能发展提高到了国家战略层面，为企业如何布局与发展人工智能产业指明了道路。

在“规划确定的四个原则中，有一个重要原则就是市场主导，人工智能项目的实施也要采取市场主导的方式进行，政府就搞核心的、重大的、前瞻的项目，而其他的放手让企业搞。政府和企业联合起来，同时积极引入社会资本，比如风投，共同做好项目的实施。”科技部副部长李萌表示。

人工智能

产业应用：仍处于初级阶段

据了解，当前，由于各种产业的盲目上马，部分机器人项目只能处于产业链低端。以工业机器人为例，据工信部2016年上半年统计，中国涉及生产机器人的企业已超过800家，其中超过200家是机器人本体制造企业，大部分以组装和代加工为主，处于产业链的低端，产业集中度很低，总体规模小。同时，各地方还有超过40个以发展机器人为主的产业园区。与此同时，本土企业高端品牌机器人供给能力严重不足，六轴以上工业机器人外国品牌占85%的市场份额。

工信部相关负责人表示，国产机器人的发展有总量的问题，也有结构性问题，但最突出的是结构性问题：高端产业低端化趋势。目前，我国的工业机器人市场被四五家国外的公司控制了百分之七八十的份额，诸如减速器、控制器、伺服电机等核心技术也不在自己手里，很多企业是靠政府补贴拿点“加盟费”。在这种情况下，盲目上马的机器人项目必定只能处于产业链低端。

同时，我国工业机器人总体上还面临产能过剩的风险。根据地方主要工业机器人园区的规划规模目标计算，不出几年，工业机器人的产出将可能超过市场的需求。比如，西南、华中和华南都有城市将2020年的工业机器人年产能规划为10万台，三者相加是30万台年产能。然而，以年均35%的增速计算，到2020年之前，中国工业机器人的整体年销售量也不过才25万台左右。而目前的过剩隐忧主要是低层次的过剩，产品不仅低层次、技术含量低，而且严重同质化，不同企业之间的产品大同小异，行业总体必然过剩。

李萌表示：“当前的产业应用有些还是人工智能初级产业。”《新一代人工智能发展规划》提出，要重点培育高端高效的智能经济，发展人工智能的新兴产业。其主要包括三个层次：第一个层次是人工智能的战略性新兴产业，包括模式识别、人脸识别、智能机器人、智能运载工具、增强现实和虚拟现实、智能终端、物联网基础器件，这是人工智能发展本身创造的新领域；第二个层次是改造与提升传统产业，让传统产业智能化，包括智能制造、智能农业、智能海洋、智能物流、智能商务；第三个层次是大力发展智能企业，对企业进行智能化升级，培育人工智能产业的领军企业。

其中，在推动企业智能化升级方面，规划提出，要支持与引导企业在设计、生产、管理、物流和营销等核心业务环节应用人工智能新技术，构建新型企业组织结构和运营方式，形成制造与服务、金融智能化融合的业态模式，发展个性化定制，扩大智能产品供给。鼓励大型互联网企业建设云制造平台和服务平台，面向制造企业在线提供关键工业软件与模型库，开展制造能力外包服务，推动中小企业的智能化发展。

避免同质化：培育高端高效的智能经济

目前，人工智能芯片领域也出现了一哄而上的情况。不少业内人士表示，人工智能芯片行业的从业者越来越多，大家做的东西越来越有交集。

与信息时代一样，在智能时代，芯片仍是物理规则的定义者。寒武纪创始人陈天石表示，如果把多样化软件和应用所生存的数字世界比作宇宙，那么芯片就是宇宙基本规律的定义者。谁掌握了芯片技术和背后的生态，谁就将在智能时代获得最大的话语权及统治力。在车轮向智能时代转动时，不顺应时代的公司将会淘汰，这是不争的事实。

“行业繁荣是好事。我在2013年初成立了百度深度学习研究院，现在中国的很多公司都在做深度学习；2014年成立了百度自动驾驶团队，现在中国的很多公司都在做自动驾驶；2015年成立地平线，现在中国的很多公司都在做人工智能芯片。正所谓‘一枝独秀不是春，百花齐放春满园’，我觉得有更多参与者是好事，能够推动整个行业发展。但大家要各自找到自身的独特性和创新性，敢为天下先，而不是拷贝。”陈天石也主张，要注重建立以自主芯片技术为基础的智能生态，而不是重复投资、重复建设。只有在生态链的每个环节均衡发展，才能在国际上获得较大竞争力。

新一轮科技革命将改变人类生活

尽管业界不少人士都看好人工智能未来的发展，但是发展这一新兴产业不能“一哄而上”。有业内人士在调研中发现，全国的许多地方都提出要发展智能制造、上马机器人项目。比如，几年前，国家就提出发展新能源，于是全国各地都在搞光伏和风电。据悉，2005年，中国制定了《中华人民共和国可再生能源法》。地方政府也以资金支持、土地支持、税收优惠等方式对光伏企业的建立提供扶持，这造成了在全国范围内光伏企业数量的迅速增长。2011年底，中国光伏生产企业达到了500多家，光伏产能占到全球光伏产能的80%以上，全球前十大光伏组件生产商中，中国包揽了前五名。

地方政府扶持下的这种无序的发展，最终带来的结果是光伏产能过剩及无序的竞争。不少企业资产负债率大幅提高，盲目扩产，造成光伏产业危机的积聚。

对此，在重点任务方面规划也提出，要培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，大力发展智能软硬件、智能机器人、智能运载工具、虚拟现实与增强现实、智能终端、物联网基础器件，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。

比如，加快推进产业智能化升级，推动人工智能与各行业的融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范。在智能金融方面，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。

大力发展智能企业，在无人机、语音识别、图像识别等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌，在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业等。

资本：要保持理性

中国新兴的一级市场研究与咨询机构 FellowPlus 认为，早前人工智能就首次作为新兴产业的代表被写入到了2017年的政府工作报告中，自2016年起人工智能就成为最热门的投资领域之一，BAT等各大企业纷纷布局。如今，国务院明确提出了新一代人工智能发展规划，可见政府对于人工智能领域的高度重视，这无疑会给行业带来巨大的发展机遇，也会给资本更大的信心以布局人工智能。

但在资本市场也同样不能“一哄而上”，虽说创业就是找人找钱找方向，短期来看找钱最难，但从长远来看，找方向是关键，不能盲目以为融资胜利就是创业成功，不论早期融资多么顺风顺水，投资人翻脸的速度都会超出想象。

机器人产业去年在资本市场上的表现极为“火爆”。据统计，目前有大约50家上市公司提出与机器人相关的发展战略，原先不做机器人的也在这两年通过投资收购的方式迅速切入到机器人产业了，并借助与这一概念炒作股票价格。

对此，规划提出，利用现有政府投资基金支持符合条件的人工智能项目，鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟牵头成立市场化的人工智能发展基金。利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能的发展。

因此，对于资本来说，大方向上进入人工智能领域是不会错的，尤其是对人工智能方面有帮助的产业资本入场，不仅能为人工智能发展提供资源整合、业务链条及相关服务，还能够在获得财务回报的同时，通过人工智能相关项目应用与科技成果反哺自身的产业布局。FellowPlus 认为，接下来人工智能依旧会呈现爆发态势，更多与之相关的项目成为创业热点，但毕竟人工智能是专业技术导向的，不能因为是风口就盲目入场。资本应保持理性，选择在专业技术上有把握的项目。

跟着“蓝图”走

当前，人工智能已上升至国家战略高度，是未来各行各业转型变革的重要驱动力之所在。

科技界和产业界普遍认为，未来，人工智能与人的智能相结合，在各自擅长的领域发挥作用，能介入的产业规模非常巨大。新一代人工智能技术会带来颠覆性的影响，具有多学科的综合以及高度复杂的特性，它将引发科学技术产生“链式”的突破，带动“面上”的发展，帮助各领域创新能力快速跃升。

不过，与所有的颠覆性技术一样，新一代人工智能具有高度的不确定性，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私等问题。因此，需要统筹谋划、科学引导。

那么，该如何确保人工智能安全、可靠、可控？李萌表示，人工智能具有技术属性及社会属性高度融合的特征。既要加强人工智能研发与应用力度，又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现支持发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。

业内人士也表示，不能运动式地发展该产业，应该回归到技术和应用导向的轨道上。一是要加强核心技术研发，二是要有大数据产业分工。目前还存在一些单纯玩大数据概念的企业甚至是上市公司在鱼目混珠式发展或热炒概念，这并不利于整个产业的发展。

因此，对于企业来说，立于不败之地还得依靠优质的产品或服务以及可持续的盈利模式。因此,企业家们在进入人工智能领域前应仔细做成本及效益的分析，提升社会责任意识,按照规划的重点任务去布局自身的发展方向才是实现成功的不二法门。而对于那些只是想赶赶时髦的，应趁早打住。

“建设创新型国家和世界科技强国并不是技术研发的问题，还包括技术体系、人才队伍、社会治理水平。”科技部创新发展司司长许倞表示，规划的核心不仅是推动人工智能技术进步，同时也是最大限度降低风险，确保人工智能走上安全、可靠、可控的发展轨道。