人工智能，撐起了一個時代。

　　過往數年，AI曾讓資本市場為之瘋狂。無論是底層算法還是芯片半導體領域，抑或是一些“旁門左道”的冷門應用，只要沾上了AI，就會遭到各路資本的瘋搶。投“AI+”或“+AI”，一度成為各路資本尋求優質標的“圣經”。

　　時至今日，AI的“芳華”早已不再，整個市場也開始陷入冷靜探索期。即便人工智能市場過去數年陸續走出了如商湯、曠視、地平線、云天勵飛、深鑒科技（已被賽靈思收購）等一系列算法和芯片領域的優質標的，眼下還有壁仞、天數智芯、燧原等多家后來者馬不停蹄，但整個市場的投資與炒作熱度已大不如前，行業似乎正邁入應用探索和規模落地的冷靜階段。

　　從今年的世界人工智能大會上，也可一窺端倪。在今日于上海舉辦的“2021年世界人工智能大會（WAIC）”開幕式上，曾經歷一系列內部組織架構大調整，以及高管內斗、頻繁出走致流言不斷的百度，中國科技領頭羊華為，知名創投機構紅杉資本以及如商湯、軟銀孫正義都陸續出場，向外界傳達了全球行業精英對于AI產業發展和市場價值的思考。

　　自動駕駛2-3年投放30個城市，百度還盯上了老年人的錢包？

　　相比基礎層面的GDP增長，人工智能對社會的潛在價值是更需要被重視的方面。百度CEO李彥宏表示：“根據機構的統計，全球道路交通死亡人數每年高達135萬人。這意味著，大概平均每二十幾秒就會有一個人死于交通事故，而94%的交通事故是人為原因造成的。我們國家刑事犯罪當中，危險駕駛罪是排名第一的類型，總量占到了總刑事犯罪的1/4左右，所以，這還是非常觸目驚心的一個數據。”

　　另外，如今的全球每年碳排放大概510億噸，碳排放當中16%是來自交通運輸行業。那么，只要通過提升交通的效率，就意味著可以減少碳排放，就意味著可以遠離氣候災難。通過聰明的車和智慧的路，構建一個智能交通系統。不僅可以明顯的降低交通事故的發生，提升安全通行的效率，還能夠對人們美好生活的向往有幫助，讓出行更加綠色和環保。

　　為了迎接這一變革的到來，百度已經準備了很多年。李彥宏表示：“我們的自動駕駛技術處在全球技術領導者的行列。不久前，百度與北汽藍谷旗下極狐汽車推出了新一代的共享無人車Apollo Moon，目標就是讓出行比現在的網約車更便宜。未來2-3年，我們計劃將共享無人車的服務，全面開放到國內30個城市，服務更廣泛的用戶。我們最新的智能汽車也正在加速的研發當中，也是預計兩三年內可以跟大家見面。”

　　據悉，百度ACE交通引擎（ACE分別指Autonomous Driving、Connected Road、Efficient Mobility，即自動駕駛、車路協同、高效出行）已經在上海、北京、廣州、重慶等20余個省市地區開展落地，借助“ACE智能交通引擎”帶來的繡花級數字化路口與數字交通運營商模式，中國的城市正在構建起來世界級的智能交通系統集群。

　　除了過去數年累積起來的自動駕駛能力以外，百度借助其強大的AI服務能力也開始奔向智能養老市場瘋狂掘金。畢竟，中國已經進入了老齡化社會，據有關部門的預測，十四五期間全國的老年人口將突破3億，人口結構會從輕度老齡化社會，逐步進入到中度老齡化社會。而這一轉變對于經濟增長、科技創新、社會保障、公共服務等各個方面都提出了新的挑戰。

　　在智能助老這個領域，AI也是大有可為的，李彥宏告訴記者：“無論是社區養老還是居家養老，AI在為老年人提供生活便利，康復護理、助餐、助行、緊急救援、精神慰藉等方面都能夠起到明顯的作用。百度智能工業試點小區，每一戶的老人在家里都配備了定制化的小度智能屏，老人們可以利用它來放音樂、看視頻，網上購物打發休閑時光，也可以利用智能屏來檢查身體狀況，實時掌握健康狀態，做好慢病管理，遠程呼叫醫療救援。”

       擁有十八般武藝的智能設備，已然可以提升爺爺奶奶們的生活質量。百度正在利用AI實現這樣一個高度智能化的場景，通過服務和設備的智能化，幫助老年人對于健康醫療數據進行收集和跟蹤，從而更好的管理他們的身體狀況。

       通過搭載在智能設備上的適老化的綜合服務平臺，打通社區服務資源和醫療衛生資源，面向老年人提供家醫服務，慢病管理、緊急呼叫等綜合服務。通過普及以語音為核心，結合眼神、手勢等多模交互方式的人工智能助手，讓老年群體在日常生活當中的各個場景都能夠享受到科技發展帶來的便捷。隨著智能養老市場的爆發，這也必將為百度這家轉型AI成功的巨頭，持續貢獻巨大的收益。

　　從投資角度看AI究竟有多“吸金”？

　　眾所周知，近些年AI的發展重心主要集中在算力的比拼上，但即便算力增長如此迅猛，如今的AI依然是難以“獨立行走”，這與應用場景的探索不成熟密切相關。從當前形勢來看，相比于算力增長，生活場景下的數據挖掘還有很大的提升空間，如果把算力和應用場景形象的看作是AI在生活領域的兩條腿，可以清晰的看到，算力這條腿很長很粗壯，近些年呈現指數級的增長。2020年，最大的深度學習模式的參數是千億級別，今年年初已經到了萬億級別，但應用場景相對來講還是比較短、比較細，尚處在線性的增長中。

　　如今的AI市場，還有大量的吃穿住行等細分場景有待開拓，生活場景中的數據挖掘還有很大的提升空間。從投資機構的角度，更能明晰的感受到當前AI在應用挖掘領域的不成熟。

　　紅杉資本中國基金創始及執行合伙人沈南鵬表示：“在過去的一段時間里，我們在‘AI+家居’領域發現一些非常有意思的場景，比如疫情減少了大家外出使用公共設施，從而產生了居家健身的需求，我們投資的一家智能健身企業FITURE，這家公司的健身鏡能夠以個性化的算法，來推薦各種訓練的計劃和課程，讓人們在家就能夠擁有一個貼身的健身教練。”

　　另外，在家庭生活領域，沈南鵬告訴記者：“我們有一家被投企業云鯨智能的產品備受消費者青睞，他們的掃拖一體機器人，不僅會模擬人手對衛生死角的重點關照，還能夠通過智能感知，自動清洗拖布，比傳統的掃地機器人上了一個新的臺階。這么看來，AI與居家生活結合的越緊密，應用的生活場景挖掘的越多，AI的產業價值就越大。”

　　其次，理解消費者情緒的服務型人工智能有望改善未來的交互體驗。如今，在國內的酒店、餐廳以及辦公樓里面經常能看到服務機器人的身影，現在的AI還無法完全讀懂消費者的表情、語音語調、肢體語言等情緒語言，這在許多需要人性化溝通的應用場景當中，比如業務投訴里的AI客服、社交護理場景中的AI陪伴，用戶會對AI產生不信任感，為了實現更加友好的人機交互效果，需要挖掘AI在情感方面存在的大量潛在應用。

　　除此之外，像百度CEO李彥宏看好的社區養老這一特定場景，也會衍生出很多定制化、對環境感知要求靈敏的AI產品。沈南鵬進一步補充到：“我們投資的一家上海本地的社區養老公司福壽康，就在探索如何嵌入更多人性化的智能感知服務，為社區提供更優質和舒適的社區養老服務體驗，借助智能化的檢測設備，能夠實現及時的檢測，智能的診斷，并且以護理站加社區托養機構的模式，人性化的構建居家老人和社區護理需求的對接，為轄區的老人提供個性化醫療、康復和護理服務。”

　　同時，AI為解決看病難也帶來了更多的可能性。目前AI在醫療領域的應用，較為成熟的莫過于醫療影像的輔助診斷，其他領域比如在線問診，健康管理等等，可以說還是在積極的探索期。“AI+醫療”帶來了諸多的可能性，讓老百姓看病難出現了很多的期待和想象空間，也激發了投身醫療人工智能的創業者，醫療人工智能行業的研究者前赴后繼。可以預見，這是未來人工智能在應用層面一個重要的方向。

　　AI“小作坊”時代，效率成最大阻礙？

　　近些年的AI，是肉眼可見的發展迅速，但事實上，時至今日也并未走出“小作坊”的模式。今日的“2021年世界人工智能大會（WAIC）”開幕式上，華為輪值董事長胡厚崑在演講中就表示，“AI的技術在發展的不同階段會遇到不同的瓶頸，當前AI的普及應用的瓶頸首先不在技術上，技術已經有了相當的發展，也不在應用上，因為應用的需求都已經蓬勃而出了。我們認為，瓶頸在于開發的效率上，現在的開發效率太低，AI應用的開發太慢，這樣它嚴重阻礙了技術和需求的結合。”

　　為了盡快的提升AI開發的效率，從而從整體上加速全球AI技術和生態的發展，胡厚崑也現場給出了諸多有建設性的意見，第一點建議是匯集各方力量，大力發展以人工智能的計算中心為代表的新型城市基礎設施，讓AI算力像水和電一樣成為一種新的城市公共資源，讓智能觸手可及。

　　胡厚崑表示，在數字經濟時代，算力就像水和電一樣，它一定要成為一種可獲得、可負擔的資源，沒有充足的AI算力就像沒有水和電一樣，會大大制約城市數字化的進程。在改革開放初期經常說要想富先修路，當下發展數字經濟的時間點上，建設以人工智能計算中心為代表的新型城市基礎設施就顯得尤為重要。當前，在全國已經有二十多個城市認識到了這個問題，積極開展人工智能計算中心的規劃和建設工作，但這里也需要合理規劃。

　　不過，人工智能計算中心的規劃，應該是在算力需求集中的地方來進行統籌的建設，而不應該漫天撒網，尤其是避免重復性建設。并且，規劃工作要大處著眼，對于架構考慮以終為始，而部署和建設的工作應該從小處找起，由近既遠，跟隨需求的變化，小步快跑不斷迭代升級，這樣能讓投資始終發揮出最大的效率。

　　當然，這也需要政府技術的提供方、廣大的應用單位的通力合作，一邊建設一邊引導應用的落地，這樣才能推動整個本地的產業升級和發展。比如說武漢人工智能計算中心是去年規劃的，今年5月30日投入運行。它一投入運行就滿負荷，為本地的高校、科研機構和企業提供了充分的算力，孵化一系列的人工智能應用，現在已經開始進行第二期的擴容了，用這樣的方式它的投資發揮最大的效率，設備也保持滿負荷的運轉，成為整個當地數字經濟發展的推動力。

　　其次，技術要扎到根，根深才能葉茂。站在華為公司的角度，胡厚崑表示，在過去兩年時間里，華為依托昇騰的基礎軟硬件平臺，這里包括了昇騰的處理器、Atlas系列硬件、異構計算架構CANN以及AI框架MindSpore和AI應用使能ModelArts等。基于這樣的一套軟硬件平臺，華為構建了一個相對比較完整的人工智能產業生態。

　　最后，胡厚崑還建議產業大膽應用技術手段，去突破當前AI普惠的瓶頸。畢竟當前，AI開發模式還是比較傳統的，需要高度地依賴專家和數據，不僅需要花費大量的時間收集數據、處理數據，還需要耗費大量的人力進行參數的調優，很難在短時間內達到產品化的要求。這種模式其實就是“手工作坊”的模式，產業需要用技術的手段去改變這樣的方式，才能真正提高開發的效率。

　　AI的開發需要走“工業化新模式”，胡厚崑指出：“用超大規模的預訓練模型，這樣一項技術可以解決這個難題，基于預訓練的大模型，開發者只需要少量的行業數據就可以快速開發出精準度更高、泛化能力更強的AI模型。”這種模式的轉變，會大大促進在AI產業的發展，為了支持新的開發模式，在今年華為聯合合作伙伴推出了名稱叫‘盤古系列’預訓練大模型。”

　　小結：

　　如今的AI算力，已經足以賦能百行百業。當前產業面臨的問題是，如何通過效率提升與實際場景接軌推進AI技術實現“普惠價值”，而非漫無目的的算力比拼。即便當前，已經有從消費電子、汽車、醫療以及智慧城市等越來越多場景持續爆發出海量的應用端需求，但AI場景化的探索過程依然需要時間，況且背后還潛藏著更多的“陷阱”和“痛點”。

　　不過，對于越來越多擠入AI賽道的玩家來說，這也必將是一個大浪淘沙、適者生存的過程。在這一巨頭林立、百家爭鳴的戰場，存活下來屬實不易，企業的背后不僅需要巨量的資本加持，更需要強大的定力、耐心以及專注度做鋪墊。如此方能歷盡千帆，成為AI戰場上真正活到最后的“獵殺者”。