资金纷涌入AI制药，受益企业却越来越少？

李加加

一份追踪人工智能发展趋势的基准报告显示，过去一年，将机器学习技术引入药物研发的投资大幅增加。

近日，根据斯坦福大学“以人为本人工智能研究所”发布的年度报告《人工智能指数》数据，投资于AI药物研发领域公司和项目的资金增至138亿美元，超2019年同期的4.5倍以上。斯坦福数字经济实验室主任埃里克·布林约尔松指出：“新冠疫情是触发这一情况的部分原因，机器学习技术对新的药物选择、疫苗开发等产生了积极效应。”

同时，《人工智能指数》报告还显示，尽管人工智能初创公司在2020年接受了有史以来最多的资金（全球投资超过400亿美元），但这些资金流向的公司越来越少。2020年，只有不到1000家人工智能初创企业获得了融资；而2017年，获得融资的初创企业数量超过了4000家。布林约尔松认为，这表明人工智能正在步入成熟技术的行列，逐渐从高科技初创企业走向更成熟的企业。

人工智能行业热与冷

近几例AI制药领域的投融资案例表示，资本开始摆脱概念，青睐初创企业的佼佼者。2020年1月，日本住友制药与英国初创公司Exscientia利用人工智能（AI）制造的化合物“DSP-1181”进入临床第一实验阶段，这也是用AI制造出来的药物首次被承认可以用于临床试验，一年后，Exscientia成功完成1亿美元的C轮融资；2021年2月，完成3700万美元B轮融资的AI制药企业InsilicoMedicine宣布，其在全球首次利用人工智能发现新机制特发性肺纤维化药物，时间仅需18个月，而传统新药研发需要10年——这是全球范围内一个里程碑事件。

而在2020年9月，中国AI药物研发公司晶泰科技宣布超额完成3.188亿美元C轮融资，本次融资创下全球AI药物研发领域单笔融资额的最高纪录。

热门的不止AI+制药领域，在疫情影响下，AI在全行业的接受度快速提升，这也是AI投资站上风口的主要原因，根据麦肯锡公司的一项调查，一半的商业领袖表示疫情不会影响他们的人工智能支出；另有27%的商业领袖表示，疫情反而促使他们增加了支出：企业加快了数字化转型的步伐。

《人工智能指数》报告表明，人工智能技术在很多方面都在持续变强。在“生成系统”中尤其如此——这一系统可以自动生成新图像或书写文本段落，与人类制作的类似作品往往难以区分；对于一些既需要视觉技能又需要语言技能的任务，如给软件出示一张图片，并提出一个必须正确回答的有关图片的问题——顶级人工智能软件的回答正确率从2015年的40%提高到了76%（人类正确率为81%）。

但这并不意味着人工智能已经开始有效的普遍应用。《人工智能指数》报告提出，尽管出现了激增的态势，美国工业对人工智能的采用仍然处于早期阶段。在对85万家美国公司进行调查后发现，大部分先进技术的使用率只有个位数，只有1.3%的公司使用了任意一种机器人技术。

布林约尔松指出，新技术带来的生产率增长遵循J形曲线的形状，而以现有人工智能水平，我们仍然处于曲线的底部。“一项技术要想实现突破，通常需要在其他技术、人力技能和业务流程重组方面进行大量互补投资，才能出现生产率的大幅提升。”

人才竞争为何关键

虽然传统的经济统计数据不太善于捕捉人工智能帶来的一些价值，可能造成统计的相对偏差，但是人工智能技术需要进一步突破毋庸置疑，这方面人才引育尤为重要。

《人工智能指数》报告指出，大学是美国在人工智能技术方面实力强劲的关键因素，但同时，美国的大学严重依赖外国生源：2019年，北美的人工智能博士中有64.3%是外国学生，比2018年增加了4.3%。2020年7月亿欧发布的《2020全球人工智能人才培养研究报告》列出了一组数据：2020年全球开设计算机科学与信息系统相关专业的高校共收录了601所，其中美国212所、中国133所，占比约57.4%，在计算机科学领域处于世界第一梯队，英国、印度、日本、法国、韩国、德国等处于第二梯队。

《2020全球人工智能人才培养研究报告》指出，目前，全球人工智能人才约30万人，其中产业人才约20万人，大部分分布在各国AI产业的公司和科技巨头中；学术及储备人才约10万人，分布在全球367所具有人工智能研究方向的高校。每年毕业AI领域的学生约2万人，但是远远不能满足市场对人才的需求。人工智能产业的相关岗位越来越细分，人才需求有越来越多样，算法型人才的需求度高，人才学历要求高，硕士以上占比超过50%。

对2020年14个国家领英（LinkedIn）数据的分析显示，在几乎所有国家，涉及人工智能技能的招聘人数都比2016年显著增加，其中巴西、印度、加拿大和新加坡在这段时间内的增长幅度最大。尽管新冠疫情仍然在蔓延，领英表示，14个样本国家的招聘还在继续。

（摘编自财富中文网、亿欧网、猎云网）