不做AI商业化的“气氛组”

周书婷

2月18日，百度发布了第四季度财务报告。报告显示，在具体业务板块中，百度智能云营收本季度实现67%的同比增长，百度人工智能新业务稳健增长。值得注意的是，在这次报告中，百度首次将自己称为“AI生态型公司”。对此，百度董事长兼CEO李彦宏表示，“在基础研究、基础技术和底层创新上肯下硬功夫。不做创新‘气氛组，要做就做‘实干组。”

随着人工智能技术的逐渐成熟，以百度为代表的相关企业商业化进程加速落地，在云服务、智能交通、智能驾驶等人工智能领域迎来巨大的市场机遇。但当一件人工智能产品走出“实验室”，真正面向市场时，学习构建完整的人工智能生态体系，驱动自身业务不断进化成了一门“必修课”。未来，这样的产品又该如何通过技术融合赋能不同行业，为其产业智能化升级提供“新解法”？

从单一、零散转向复杂化、综合化

《产城》：在各个行业和领域，人工智能技术都有非常广泛的实践，科技创新层次也在不断加深。目前我国人工智能在哪些行业已有亮眼表现？其应用趋势是什么？

章毅：在金融和安防这两个领域，我国率先开展了相关的探索。一方面，传统的金融行业有着大量的数据沉淀，加之我国人工智能较早在金融业开始探索，实践范围比较广泛，智能投顾、智能投研、网点引导机器人等智能产品备受市场关注。

另一方面，我国在计算机视觉技术和知识图谱技术上倾力颇多，这些技术在公共安全及民用安防上得到广泛使用。而应用场景的多样化，更是加速了安防领域成为我国人工智能商业化落地最快、最成熟的行业之一。

随着技术的进步，人机交互方式不断演变，从按键、触摸屏发展到语音助手、手势识别，为人工智能在更多领域的应用，增加着新的内容与形式。同时，在算力增加的加持下，人工智能的商业化落地也越来越丰富，有望在医疗、娱乐、家居等多个场景加速落地。随着人工智能应用领域逐渐拓宽、商业化加速，未来人工智能的应用也将从早期的单一场景、单一技术的零散运用，转变为复杂化、综合化的运用，加快实现人工智能与实体产业的深度融合。

《产城》：在很多垂直领域，泛用性的人工智能技術已无法满足发展需求，未来要真正实现经济和社会的智能化发展，人工智能商业化将面临哪些挑战？

章毅：2016年以后，人工智能上升为国家战略，加速了智能经济时代的带来。《艾媒咨询|2020年中国人工智能商业化应用专题研究报告》显示，中国人工智能产业发展前景广阔，预计到2025年，市场规模可以达到4000亿元。

但在产业发展前期，市场越大，泡沫越多，要做好人工智能商业化，我国目前主要面临着技术、场景、安全三个方面的挑战。技术层面上，人工智能的发展围绕着数据、算法和算力的方向展开，要加快商业化必然需转变算法高度依赖数据标注的局面，突破深度学习算法的局限性。场景层面上，目前人工智能仅在部分具有数字化和标准化基础的安防、金融等行业落地，在其他领域效果并不理想，相关的智能化业务标准有待建立，数字化进程有待推进。安全层面上，人工智能应用中涉及越来越多的个人隐私数据，且相关程序越来越多地源自开源软件领域，在发掘数据价值的同时，加强相关应用的数据安全、隐私保护极为必要。

加强自我造血，打出有效“子弹”

《产城》：目前我国人工智能商业化情况如何？

章毅：目前我国人工智能产业发展持续向好，人工智能企业超过2500家，主要分布在京津冀、长三角和珠三角等地区，已成为全球独角兽企业主要集中地之一。倚靠技术发展与良好政策环境支撑，我国人工智能产业吸引了大批资本，近年来融资数量持续增长，仅2020年中国人工智能产业融资规模就已达到约1400亿元。

但一边是持续增长的融资数量，一边是人工智能独角兽泡沫的相继破裂，高管离职、裁员、数据打架、上市中止……让人工智能产业飞速发展背后的一些隐藏问题走到了台前。根据近日云从科技、旷视科技、依图科技、云知声披露的招股书来看，以上企业皆面临着或多或少的亏损。独立造血不足的情况不止于国内，全球知名的AI芯片企业WaveComputing公司也于2020年宣布破产。随着行业发展回归理性，未来人工智能的市场将提高准入门槛，对于正积极探索商业化落地的人工智能企业而言，必须尽快奔跑起来，锻造自身能力设法觅食。

《产城》：要实现人工智能发展的预期目标，应当如何形成自我造血能力强的良好产业生态？

章毅：拥有人工智能核心技术算法。人工智能本质上是一场关乎技术的长跑，只要积累越多技术，行业发展护城河就铸就得越深。大幅度提高算法开发的场景适用性与基础算力的支撑能力，有助于企业在关键时刻打出有效的“子弹”。

保持良好的数据来源。作为人工智能迭代创新的核心要素，数据的质量与体量都是决定企业所打造的人工智能产品适用性的关键所在。目前多数行业中存在数据壁垒，缺少数据标准和整合共享渠道，降低了整体数据的可用性和可迁移性。

做出好的产品。人工智能与行业的融合，并非简单的1+1，而是需要根据现实的需求，做针对性的开发。部分企业“闻风而来”，认为万物都可人工智能，做出的产品脱离实际需要，反而将人工智能技术变成阻碍自身发展的存在。

打开市场。人工智能产业目前两极分化愈发厉害，有的企业找不到落地的切口，难以推动下一步发展，但有的企业却能陆续铺开市场，其关键是在应用场景的选择和打造。作为技术重要的“试验场”和“加速器”，应用场景能为企业打通通向未来、寻求创新的赛道，使得人工智能产品变得真正“有用”。