AI規(guī)?；a(chǎn)之后，AI企業(yè)或迎來價(jià)值重構(gòu)？

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1943年，美國(guó)生理學(xué)家麥克路和邏輯學(xué)家匹茲建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化模型，激發(fā)了人類對(duì)于人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。七十多年之后，以此為基礎(chǔ)在發(fā)達(dá)的半導(dǎo)體以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上，AI技術(shù)正在深入人們生產(chǎn)生活的方方面面。

AI技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用并不是一帆風(fēng)順的，特別是在過去的一段時(shí)間。一方面AI產(chǎn)業(yè)在繁榮發(fā)展，另一方面，在進(jìn)步的過程中也有不少質(zhì)疑的聲音。比如AI是否真能夠帶來生產(chǎn)力的提升?AI商業(yè)化的前景能不能經(jīng)受住考驗(yàn)?

近日，2021WAIC世界人工智能大會(huì)如期舉辦。此次大會(huì)是第四屆，不少全球領(lǐng)先的AI企業(yè)都集中展示了AI技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用的最新成果。AI未來的發(fā)展方向以及商業(yè)化前景也進(jìn)一步明晰。那么本次世界人工智能大會(huì)上，究竟透露出怎樣的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展風(fēng)向?我們不妨深究一番。

AI創(chuàng)新落地路徑：AI算法的規(guī)模化擴(kuò)散

縱觀工業(yè)革命以來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)史，技術(shù)進(jìn)步主要由少數(shù)關(guān)鍵的突破性技術(shù)推動(dòng)，這些技術(shù)都是通用技術(shù)，比如蒸汽機(jī)、電力和信息技術(shù)等。不過，通用技術(shù)只有在全面技術(shù)擴(kuò)散、深度滲透到經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的各方面，生產(chǎn)力才會(huì)發(fā)生質(zhì)變。

以互聯(lián)網(wǎng)為例，最早的互聯(lián)網(wǎng)誕生于1969年，但從1983年開始，民用化互聯(lián)網(wǎng)才開始逐漸發(fā)展，如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為一種社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施，并且在發(fā)展的過程誕生了一批互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)，也促進(jìn)了許多傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)力發(fā)展。

AI也是如此。

怎樣才能發(fā)生技術(shù)擴(kuò)散?一是新技術(shù)對(duì)生產(chǎn)力有明顯提升作用，二是技術(shù)本身的生產(chǎn)能夠規(guī)?；?。目前，AI對(duì)生產(chǎn)力的提升已經(jīng)不斷被驗(yàn)證，無(wú)人工廠在各個(gè)領(lǐng)域開始初步應(yīng)用。問題就在于技術(shù)生產(chǎn)本身的規(guī)?；?。

也就是說，AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)端的融合發(fā)展，使得技術(shù)的演化出現(xiàn)了新的特征，AI技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，來到了一個(gè)新的融合擴(kuò)散階段。

這意味著：

一方面在AI擴(kuò)散至各個(gè)行業(yè)的過程中，在技術(shù)先進(jìn)性之外，AI本身的生產(chǎn)需要考慮更多的成本要素。

對(duì)于很多行業(yè)來說，AI技術(shù)大范圍落地不僅是一個(gè)技術(shù)問題，更是一個(gè)成本問題。過去幾年中AI“精打細(xì)算”的模式，其實(shí)就是一個(gè)人力密集生產(chǎn)的模式，因?yàn)锳I技術(shù)本身的生產(chǎn)很大程度上依賴大量的人力。因此，在技術(shù)上，高費(fèi)效比的算法開發(fā)是一個(gè)行業(yè)性的共識(shí)。

另外，AI不單單是一種技術(shù)，而是一系列技術(shù)的組合，AI場(chǎng)景落地的越多，算法就越多元化，因此規(guī)?；耐ㄓ盟惴ㄉa(chǎn)能力，是人工智能的規(guī)?；涞氐那疤?。反映在AI三要素發(fā)展的趨勢(shì)上，通用算法的發(fā)展促進(jìn)底層算力增長(zhǎng)，在技術(shù)落地的過程中，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)擴(kuò)散的過程中，出現(xiàn)了明顯的通用化、長(zhǎng)尾化的趨勢(shì)。

AI落地的過程中，規(guī)?；瘜?dǎo)向下數(shù)據(jù)越來越多，AI模型越來越通用。AI技術(shù)落地更注重實(shí)際場(chǎng)景需求，越來越多的長(zhǎng)尾需求出現(xiàn)。長(zhǎng)尾需求雖然應(yīng)用頻次較低，但由于長(zhǎng)尾端在規(guī)模上的優(yōu)勢(shì)，也同樣擁有巨大的商業(yè)價(jià)值。AI在長(zhǎng)尾端的落地是打通AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)價(jià)值閉環(huán)的關(guān)鍵。

從這次2021WAIC大會(huì)來看，對(duì)于這些AI落地中新出現(xiàn)的變化，已經(jīng)開始有AI廠商給出了解決方案。

在本次世界人工智能大會(huì)上商湯科技又以線上的方式舉行了一場(chǎng)行業(yè)論壇，并展示了一個(gè)名為SenseCore商湯AI大裝置的新型基礎(chǔ)設(shè)施，據(jù)介紹其能夠促進(jìn)AI技術(shù)規(guī)?；涞?mdash;—，其本質(zhì)是讓AI落地?cái)[脫人力密集的狀態(tài)。

商湯CEO自己親自介紹了商湯AI大裝置，共包含三層：由AI芯片+人工智能計(jì)算中心+AI傳感器組成的算力層;數(shù)據(jù)平臺(tái)+訓(xùn)練平臺(tái)+推理部署引擎+模型生產(chǎn)平臺(tái)組成的平臺(tái)層;算法工具箱+開源框架組成的算法層。大數(shù)據(jù)、大模型和超強(qiáng)算力的“三位一體”的AI大裝置推動(dòng)AI技術(shù)在各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景落地。

實(shí)際上，AI大裝置可以看作是一個(gè)底層系統(tǒng)，通過不同行業(yè)需求加載不同的AI能力，從而實(shí)現(xiàn)AI對(duì)于某個(gè)垂直行業(yè)的推動(dòng)。

AI大裝置已經(jīng)有了一些應(yīng)用案例，比如在城市治理領(lǐng)域，商湯科技與上海市長(zhǎng)寧區(qū)合作，在江蘇路街道試點(diǎn)AI+一網(wǎng)統(tǒng)管，構(gòu)建了一個(gè)多場(chǎng)景的AI城市治理系統(tǒng)，通過AI研判處置全閉環(huán)管理，形成一個(gè)AI城市治理的閉環(huán)，從而提升城市治理效率。

對(duì)于行業(yè)發(fā)展而言，這套AI大裝置對(duì)于AI行業(yè)的意義，我們目前還無(wú)法作出判斷，或許它可能會(huì)不亞于當(dāng)年福特T型車對(duì)于汽車行業(yè)的意義，也或許最終只變成對(duì)一個(gè)AI方向的探索。但AI大裝置作為行業(yè)軟硬一體的基礎(chǔ)設(shè)施，目前還是為AI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域大規(guī)模的工業(yè)化生產(chǎn)和融合提供了可能性。

一方面，它能夠滿足低成本規(guī)?；腁I技術(shù)生產(chǎn)需求，可以實(shí)現(xiàn)通用AI技術(shù)的批量輸出，另一方面，大裝置本身也有很強(qiáng)的通用性，適應(yīng)各個(gè)垂直領(lǐng)域的AI技術(shù)融合應(yīng)用。這也有望推動(dòng)AI行業(yè)進(jìn)入一個(gè)“指數(shù)增長(zhǎng)”階段。

Ray Kurzwei曾經(jīng)在《奇點(diǎn)臨近的》中寫到：“幾乎我見過的所有人都以線性發(fā)展看待未來。這就是為什么人們往往高估短期能夠達(dá)到的目標(biāo)(因?yàn)槲覀兂３：雎员匾募?xì)節(jié))，卻容易低估那些需要較長(zhǎng)時(shí)間才能達(dá)到的目標(biāo)(因?yàn)楹雎粤酥笖?shù)增長(zhǎng))”。

“整個(gè)存量時(shí)代，如何挖掘更多精細(xì)化運(yùn)作的價(jià)值，挖掘技術(shù)的價(jià)值，是時(shí)代要義，商湯推出AI大裝置很具有一定的時(shí)代性。”長(zhǎng)期關(guān)注AI領(lǐng)域的分析師劉軒(化名)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)江湖團(tuán)隊(duì)表示。

從長(zhǎng)期主義的角度來看，對(duì)于AI技術(shù)的發(fā)展而言，‘工業(yè)化’的AI生產(chǎn)或許會(huì)成為未來AI技術(shù)、產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。當(dāng)有了最新一代的AI行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，對(duì)行業(yè)來說，這也可能意味著AI技術(shù)大范圍商業(yè)化提供了基礎(chǔ)。

技術(shù)壁壘也是商業(yè)壁壘，未來商業(yè)化可期

從最近幾年AI行業(yè)的發(fā)展來看，商業(yè)化是一條發(fā)展的主線。目前，技術(shù)創(chuàng)新的初級(jí)階段，AI技術(shù)也比以往更強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景應(yīng)用，對(duì)于行業(yè)頭部企業(yè)來說，這可能也意味著即將進(jìn)入一個(gè)商業(yè)化密集落地的階段。

AI的商業(yè)化變現(xiàn)，低維度的是向應(yīng)用端收取技術(shù)服務(wù)費(fèi)，AI企業(yè)在AI落地的環(huán)節(jié)中，更傾向于做一個(gè)“技術(shù)服務(wù)商”的角色。高維度的商業(yè)化，則更多的是以技術(shù)為基礎(chǔ)，建立起AI商業(yè)生態(tài)。

正所謂贈(zèng)人玫瑰，手有余香。對(duì)于AI企業(yè)來說想要做大，不是只考慮自己賺錢，而是如何為企業(yè)賦能，為行業(yè)賦能，讓AI價(jià)值得以釋放，順道實(shí)現(xiàn)自身商業(yè)化。

其中核心有兩點(diǎn)，一：找到對(duì)的落地領(lǐng)域，二、構(gòu)建起對(duì)的商業(yè)生態(tài)。

什么是對(duì)的落地領(lǐng)域?其實(shí)就是能夠起到明顯示范效應(yīng)的領(lǐng)域，一方面要對(duì)B端以及G端客戶產(chǎn)生深刻的印象，另外一方面，AI能夠真正的去深入到這些領(lǐng)域，解決傳統(tǒng)方式難以解決的痛點(diǎn)。

比如，在智慧醫(yī)療領(lǐng)域，將AI技術(shù)賦能診療愈環(huán)節(jié)，讓AI輔助診斷覆蓋胸部CT、胸部X線、心臟冠脈、肝臟、病理、骨科等多個(gè)科室;在運(yùn)營(yíng)端，通過AI數(shù)字人進(jìn)行分診、導(dǎo)診促進(jìn)醫(yī)院運(yùn)營(yíng)效率的提升。

AI企業(yè)在這樣垂類領(lǐng)域的商業(yè)影響力越強(qiáng)，越有利于AI多元化落地的發(fā)展。隨著AI技術(shù)在各垂直行業(yè)落地，便能搭建起一個(gè)輻射多行業(yè)的商業(yè)生態(tài)。

那么，怎樣構(gòu)建起對(duì)的商業(yè)生態(tài)?

微軟發(fā)力人工智能就曾經(jīng)找錯(cuò)過賽道，比如，微軟開始研發(fā)語(yǔ)音助手小娜時(shí)，一度認(rèn)為亞馬遜的技術(shù)很落后，在落地路徑上，亞馬遜選擇用Alexa構(gòu)建起商業(yè)生態(tài)，而微軟的Cortana則隨著微軟移動(dòng)戰(zhàn)略的失敗而逐漸被超越。

對(duì)中國(guó)的AI企業(yè)而言，一方面要對(duì)AI基礎(chǔ)研究和基礎(chǔ)研究持續(xù)深入，使得在技術(shù)上能夠始終保持在行業(yè)前沿構(gòu)成技術(shù)上的競(jìng)爭(zhēng)力，另一方面在于通過AI技術(shù)的不斷落地，建立起自己的生態(tài)，從而形成商業(yè)上的競(jìng)爭(zhēng)力。

要做到這一點(diǎn)，首先要建立技術(shù)壁壘。技術(shù)壁壘永遠(yuǎn)是第一壁壘，圍繞核心的技術(shù)壁壘，才能逐漸展開第二層的商業(yè)壁壘。AI大裝置就無(wú)疑被商湯看作其在技術(shù)上的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

商湯把強(qiáng)大的算力、平臺(tái)、算法體系都放入其中，更像是打造了一個(gè)現(xiàn)代化流水線AI工廠，去激發(fā)行業(yè)躍遷式創(chuàng)新，加速AI落地各個(gè)產(chǎn)業(yè)。

當(dāng)大裝置真的行有所成時(shí)，技術(shù)壁壘也就成了商業(yè)壁壘。

對(duì)于AI大廠來說，核心在于AI能力的產(chǎn)品化、標(biāo)準(zhǔn)化以及可復(fù)制化。技術(shù)能力的輸出成為一種高效落地的范式。對(duì)于行業(yè)而言，這可能意味著AI的規(guī)?；涞貢?huì)變得有跡可循，AI規(guī)?；纳a(chǎn)成本越低，商業(yè)化也就有更大的空間。

AI技術(shù)要想發(fā)展，技術(shù)越強(qiáng)大就越需要更大的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)去滿足AI自身演化的需要。因?yàn)锳I的特性是越用越靈活，商業(yè)化穩(wěn)健落地，意味著未來會(huì)有大量的落地場(chǎng)景反饋，從落地行業(yè)到賦能行業(yè)效果也就更好。

反過來看，AI落地的效果越好，也就更有助于商業(yè)化進(jìn)一步落地，進(jìn)而形成AI商業(yè)化的正向循環(huán)。

另外，從成本控制的角度來看，技術(shù)的演化能力決定了技術(shù)成本究竟有多少被壓縮的空間。AI落地行業(yè)越多，越順暢，前期技術(shù)研發(fā)的成本就有壓縮的空間。

換句話來說，AI商業(yè)生態(tài)參與的企業(yè)越多，前期研發(fā)、投入成本就能被分?jǐn)偟酶?，從而不斷地將企業(yè)的護(hù)城河，加寬、未來商業(yè)空間也就更大。而這樣的商業(yè)空間，也會(huì)反映到AI企業(yè)自身在一級(jí)市場(chǎng)和二級(jí)市場(chǎng)上，構(gòu)成AI企業(yè)的價(jià)值基本面。

“AI企業(yè)的價(jià)值不是一成不變的。”分析師劉軒表示：“目前國(guó)內(nèi)有規(guī)?；疉I生產(chǎn)能力的企業(yè)并不多，隨著各行各業(yè)數(shù)字化的推進(jìn)，市場(chǎng)對(duì)于規(guī)?；疉I生產(chǎn)能力的需求也將進(jìn)一步顯現(xiàn)，屆時(shí)，這些AI廠商的價(jià)值，也能迎來重構(gòu)的機(jī)遇”。

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