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行业回归理性 AI 迈向深水区

业内不少观点认为，疫情将倒逼整个社会数字化过程加快，推动 AI 应用加速落地。“疫情对在线教育是一个巨大推手，市场渗透率从 2013 年的 1%，达到去年 15%，现在已经 30%，用半年时间走过了十年的道路。”VIPKID 首席 AI 科学家包英泽透露。

但疫情仅是个重要的外部诱因，本质还是要从行业规律来看。业内人士开始感受到，AI 落地预期和速度在过去几年比想象中要慢很多，AI 神话已不再，行业不再盲目乐观。

清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹教授近日在接受媒体采访就提到，现在最关键的是对 AI 发展现状作出正确评估，此前业界估计得过分乐观。他认为，AI 是个无人区，才刚刚开始，目前还处在初级阶段。

王咏刚在接受搜狐科技采访时认为，AI 目前处于从浅滩到深海的关键阶段，先前的 AI 一直停留在相对容易摘的果子上面，如语音、图像识别等。旷视科技创始人印奇今年 7 月在接受搜狐科技等媒体采访时则引用反映技术成熟度的 Gartner 曲线，认为 AI 企业已步入 “死亡之谷”，可能需要 18-24 个月穿越。

“最开始对 AI 的期望太高了”“之前泡沫化太严重”“不要神化人工智能”，不少 AI 企业也开始反思。睿帆科技联合创始人王雪表示，AI 现在只能解决部分问题，不能解决全部问题，她呼吁业内对 AI 降低期望，多一点耐心。

行业逻辑也在发生变化。“我们曾在 2015 年和 2016 年头投了很多 AI 算法公司，但现在已意识到这只是 AI 的一部分。”联想创投董事总经理王光熙表示，真正要把 AI 用好，需要更多智能化和数字化的能力，关键是需要找到比较强的痛点。

他表示，后面会更多投资能够真正把 AI 在产业里面深度落地的团队，具有复合型人才的团队。信中利资本合伙人汪栩也提到，过去投 AI 企业，特别关注它的技术团队有多少科学家，但现在更加关注公司有多少复合型人才，对行业理解程度有多深。

AI 本质上是一种工具或一种技术，只有结合具体的行业和场景，满足降本增效等需求，才能实现商业化价值。在资本持续萎缩的过程中，越来越多的 AI 企业不得不尝试自己走路，开始探索更广泛的行业落地。

很多 AI 公司也不再做技术的 “孤立者”，而是尝试结合云计算、大数据、物联网等技术，甚至做起芯片和硬件，以更好满足行业需求，如旷视科技在不久前即在物流领域一口气推出 7 款硬件产品。汪栩认为，这种模式的发展前景和成长性会比原来广阔得多，越来越多的公司可能不再是 AI 公司，但背后会有很多 AI 技术，这会是未来明显的趋势。

然而，残酷的现实是，AI 商业化落地仍高度集中。据艾媒咨询发布的《2019 年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融是 AI 赋能实体经济市场份额最多的前两大领域，占比分别达到 53.8%、15.8%，合计近 70%。也就是说，AI 在大多数行业还没有实现深度融合和落地。

同时，即便是是独角兽企业，在应用落地上有相对较好的进展，但目前大多也未能摆脱亏损，如依图科技 2019 年扣非后依旧亏损近 10 亿元，云知声也同样亏损超 3 亿元，今年上半年仍分别亏损约 4.5 亿元、1.1 亿元，AI 芯片第一股寒武纪同期则亏损超 2 亿元，同比增亏达 550%。

AI 落地需要一定的时间，而实现商业化盈利则更加艰难，前期的技术和市场投入都需高昂的成本。王咏刚也提到，AI 企业从浅滩到深海的转换，距离还非常远，一是因为目前 AI 还停留在相对浅层的智能和自动化技术上面，二是整个商业逻辑的迭代速度没有那么快。

如何迈向深水区?张钹教授以通信作者发出的《迈向第三代人工智能》文章指出一条技术路径。他认为，是时候把以知识驱动为主的第一代人工智能和以数据驱动为主的第二代人工智能结合起来，依靠知识、数据、算法和算力四个要素，发展第三代人工智能，国内外处于同一起跑线上会有很多机会。

（编辑：平顶山站长网）

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