人工智能之火熱超出以往任何一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)門類。2017年初，全國AI相關(guān)注冊企業(yè)數(shù)量還處于1.3萬家的水平，到2021年末，AI企業(yè)數(shù)量已經(jīng)超過17萬家。五年間新增企業(yè)數(shù)量超過16萬家。在資本市場，近十年流入AI領(lǐng)域的投資超過2.5萬億元。除去企業(yè)注冊可能存在的水分，實(shí)實(shí)在在有數(shù)百家AI企業(yè)獲得了資本真金白銀的支持。紅杉資本、真格基金、IDG資本等投資機(jī)構(gòu)在AI賽道的投資次數(shù)都達(dá)到百余次。
源于計(jì)算機(jī) 立于算法 成于技術(shù)
概念提出時(shí)間普遍認(rèn)同的是在1956年美國Dartmouth會(huì)議上，主題是討論當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)問題，但在為期兩個(gè)月的會(huì)議中并沒有解決計(jì)算機(jī)的任何具體問題。當(dāng)時(shí)29歲的數(shù)學(xué)博士約翰麥卡錫（John McCarthy）首次提出了Artificial Intelligence這一概念，本意也是讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考，從而解決實(shí)際問題。但無意間卻將AI從計(jì)算機(jī)學(xué)科中分離出來，成為了一門獨(dú)立的科學(xué)。
隨后，人工智能自己成長的道路上，AI成了下棋明星。1962年IBM的算法贏得了跳棋比賽；1997年深藍(lán)戰(zhàn)勝了世界象棋大師；2016年AlphaGo以4:1大勝圍棋冠軍李世石。似乎下棋才是AI能力的體現(xiàn)。但市場卻不這樣想，既然程序算法能下棋，那也必須能幫助人類篩選數(shù)據(jù)、選擇路徑、優(yōu)化方案。
在不確定性中尋找一些確定性，提升商業(yè)價(jià)值。于是，AI 2.0開啟了機(jī)器學(xué)習(xí)模式、AI 3.0演變?yōu)樯疃葘W(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，使用者的行
為數(shù)據(jù)構(gòu)成了用戶畫像；在商業(yè)領(lǐng)域，個(gè)體的信用記錄為商業(yè)協(xié)議條款定制設(shè)計(jì)提供了依據(jù)；在生活領(lǐng)域，電子設(shè)備與人類智能交互，進(jìn)一步捕捉人類的意圖。
如今，AI已經(jīng)發(fā)展形成完整的生態(tài)體系，由基礎(chǔ)層提供芯片、傳感器、數(shù)據(jù)服務(wù)、云計(jì)算等核心能力；由技術(shù)層解決語音處理、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心問題；由應(yīng)用層提供機(jī)器人、無人機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能家居等終端應(yīng)用場景和智慧醫(yī)療、智慧教育、智能制造、智慧金融、智慧安防等行業(yè)解決方案。
智慧醫(yī)療
技術(shù)突破無疑是AI市場化的關(guān)鍵，也是行業(yè)成熟的標(biāo)志。例如機(jī)器學(xué)習(xí)，在近十年間隨著計(jì)算能力的進(jìn)步和海量樣本訓(xùn)練的支持，深度學(xué)習(xí)支撐起圖像分析和語音識(shí)別等重點(diǎn)問題。但是不得不承認(rèn)，圖片像素細(xì)微的變化也可能造成AI識(shí)別的障礙。以至于讓AI認(rèn)識(shí)海量汽車的照片之后，對于下一張照片是否能識(shí)別出來還是一個(gè)成功幾率的問題。只要這個(gè)幾率是用戶能夠承受的，那便具備了市場化的條件。
智能識(shí)別
市場化的動(dòng)力在于國際競合和投資驅(qū)動(dòng)
當(dāng)前AI仍處于快速發(fā)展期，中美都在積極布局。國際競爭與合作強(qiáng)化了各國發(fā)展AI的決心。
斯坦福大學(xué)HAI（Human-centered AI）發(fā)布的指數(shù)報(bào)告顯示：2021年全球AI投資規(guī)模達(dá)到1764.7億美元，相比2020年1195.4億美元增長了47.6%。中美合作的研究報(bào)告數(shù)量是美英合作的兩倍多。清華大學(xué)人工智能研究院發(fā)現(xiàn)中國在自然語言處理、芯片技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索與挖掘等 10 多個(gè)子領(lǐng)域的科研產(chǎn)出水平都緊隨美國之后，居于世界前列；在多媒體與物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的論文產(chǎn)出量超過美國，居于全球第一；而在人機(jī)交互、知識(shí)工程、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)圖形、計(jì)算理論領(lǐng)域，中國還需努力追趕。
目前中國發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)擁有廣泛而深入的應(yīng)用領(lǐng)域，無論是終端應(yīng)用還是行業(yè)解決方案，AI在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的滲透創(chuàng)造出了無盡的想象空間。以市場化水平衡量行業(yè)發(fā)展成熟度而言，AI已經(jīng)開啟了供需匹配、循環(huán)增長的發(fā)展通道。
政策引導(dǎo)資金、社會(huì)資本的價(jià)值在經(jīng)濟(jì)循環(huán)中逐步實(shí)現(xiàn)，市場化的需求迫使AI企業(yè)加快客戶拓展，價(jià)值變現(xiàn)。在將來政策支持逐漸放手的時(shí)候，企業(yè)擁有獨(dú)立發(fā)展、面對外部競爭的能力。
現(xiàn)階段，AI投資模式也在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變，我國AI企業(yè)早期投融資次數(shù)自2019年起顯著下降，同期，中后期投資占比大幅提升，資金流向了更少的公司。而這些公司則被寄予了厚望。行業(yè)投資機(jī)構(gòu)正在從“蒲公英”式的隨風(fēng)投資，向“定向栽培”方向轉(zhuǎn)變。
作者|袁遠(yuǎn) 首創(chuàng)高科產(chǎn)業(yè)研究院
