人工智能的2021，猎杀中的“吸金年代”？

过往数年，AI曾让资本市场为之疯狂。无论是底层算法还是芯片半导体领域，抑或是一些“旁门左道”的冷门应用，只要沾上了AI，就会遭到各路资本的疯抢。投“AI+”或“+AI”，一度成为各路资本寻求优质标的“圣经”。

时至今日，AI的“芳华”早已不再，整个市场也开始陷入冷静探索期。即便人工智能市场过去数年陆续走出了如商汤、旷视、地平线、云天励飞、深鉴科技（已被赛灵思收购）等一系列算法和芯片领域的优质标的，眼下还有壁仞、天数智芯、燧原等多家后来者马不停蹄，但整个市场的投资与炒作热度已大不如前，行业似乎正迈入应用探索和规模落地的冷静阶段。

从今年的世界人工智能大会上，也可一窥端倪。在今日于上海举办的“2021年世界人工智能大会（WAIC）”开幕式上，曾经历一系列内部组织架构大调整，以及高管内斗、频繁出走致流言不断的百度，中国科技领头羊华为，知名创投机构红杉资本以及如商汤、软银孙正义都陆续出场，向外界传达了全球行业精英对于AI产业发展和市场价值的思考。

自动驾驶2-3年投放30个城市，百度还盯上了老年人的钱包？

相比基础层面的GDP增长，人工智能对社会的潜在价值是更需要被重视的方面。百度CEO李彦宏表示：“根据机构的统计，全球道路交通死亡人数每年高达135万人。这意味着，大概平均每二十几秒就会有一个人死于交通事故，而94%的交通事故是人为原因造成的。我们国家刑事犯罪当中，危险驾驶罪是排名第一的类型，总量占到了总刑事犯罪的1/4左右，所以，这还是非常触目惊心的一个数据。”

另外，如今的全球每年碳排放大概510亿吨，碳排放当中16%是来自交通运输行业。那么，只要通过提升交通的效率，就意味着可以减少碳排放，就意味着可以远离气候灾难。通过聪明的车和智慧的路，构建一个智能交通系统。不仅可以明显的降低交通事故的发生，提升安全通行的效率，还能够对人们美好生活的向往有帮助，让出行更加绿色和环保。

为了迎接这一变革的到来，百度已经准备了很多年。李彦宏表示：“我们的自动驾驶技术处在全球技术领导者的行列。不久前，百度与北汽蓝谷旗下极狐汽车推出了新一代的共享无人车Apollo Moon，目标就是让出行比现在的网约车更便宜。未来2-3年，我们计划将共享无人车的服务，全面开放到国内30个城市，服务更广泛的用户。我们最新的智能汽车也正在加速的研发当中，也是预计两三年内可以跟大家见面。”

据悉，百度ACE交通引擎（ACE分别指Autonomous Driving、Connected Road、Efficient Mobility，即自动驾驶、车路协同、高效出行）已经在上海、北京、广州、重庆等20余个省市地区开展落地，借助“ACE智能交通引擎”带来的绣花级数字化路口与数字交通运营商模式，中国的城市正在构建起来世界级的智能交通系统集群。

除了过去数年累积起来的自动驾驶能力以外，百度借助其强大的AI服务能力也开始奔向智能养老市场疯狂掘金。毕竟，中国已经进入了老龄化社会，据有关部门的预测，十四五期间全国的老年人口将突破3亿，人口结构会从轻度老龄化社会，逐步进入到中度老龄化社会。而这一转变对于经济增长、科技创新、社会保障、公共服务等各个方面都提出了新的挑战。

在智能助老这个领域，AI也是大有可为的，李彦宏告诉记者：“无论是社区养老还是居家养老，AI在为老年人提供生活便利，康复护理、助餐、助行、紧急救援、精神慰藉等方面都能够起到明显的作用。百度智能工业试点小区，每一户的老人在家里都配备了定制化的小度智能屏，老人们可以利用它来放音乐、看视频，网上购物打发休闲时光，也可以利用智能屏来检查身体状况，实时掌握健康状态，做好慢病管理，远程呼叫医疗救援。”

拥有十八般武艺的智能设备，已然可以提升爷爷奶奶们的生活质量。百度正在利用AI实现这样一个高度智能化的场景，通过服务和设备的智能化，帮助老年人对于健康医疗数据进行收集和跟踪，从而更好的管理他们的身体状况。

通过搭载在智能设备上的适老化的综合服务平台，打通社区服务资源和医疗卫生资源，面向老年人提供家医服务，慢病管理、紧急呼叫等综合服务。通过普及以语音为核心，结合眼神、手势等多模交互方式的人工智能助手，让老年群体在日常生活当中的各个场景都能够享受到科技发展带来的便捷。随着智能养老市场的爆发，这也必将为百度这家转型AI成功的巨头，持续贡献巨大的收益。

从投资角度看AI究竟有多“吸金”？

众所周知，近些年AI的发展重心主要集中在算力的比拼上，但即便算力增长如此迅猛，如今的AI依然是难以“独立行走”，这与应用场景的探索不成熟密切相关。从当前形势来看，相比于算力增长，生活场景下的数据挖掘还有很大的提升空间，如果把算力和应用场景形象的看作是AI在生活领域的两条腿，可以清晰的看到，算力这条腿很长很粗壮，近些年呈现指数级的增长。2020年，最大的深度学习模式的参数是千亿级别，今年年初已经到了万亿级别，但应用场景相对来讲还是比较短、比较细，尚处在线性的增长中。

如今的AI市场，还有大量的吃穿住行等细分场景有待开拓，生活场景中的数据挖掘还有很大的提升空间。从投资机构的角度，更能明晰的感受到当前AI在应用挖掘领域的不成熟。

红杉资本中国基金创始及执行合伙人沈南鹏表示：“在过去的一段时间里，我们在‘AI+家居’领域发现一些非常有意思的场景，比如疫情减少了大家外出使用公共设施，从而产生了居家健身的需求，我们投资的一家智能健身企业FITURE，这家公司的健身镜能够以个性化的算法，来推荐各种训练的计划和课程，让人们在家就能够拥有一个贴身的健身教练。”

另外，在家庭生活领域，沈南鹏告诉记者：“我们有一家被投企业云鲸智能的产品备受消费者青睐，他们的扫拖一体机器人，不仅会模拟人手对卫生死角的重点关照，还能够通过智能感知，自动清洗拖布，比传统的扫地机器人上了一个新的台阶。这么看来，AI与居家生活结合的越紧密，应用的生活场景挖掘的越多，AI的产业价值就越大。”

其次，理解消费者情绪的服务型人工智能有望改善未来的交互体验。如今，在国内的酒店、餐厅以及办公楼里面经常能看到服务机器人的身影，现在的AI还无法完全读懂消费者的表情、语音语调、肢体语言等情绪语言，这在许多需要人性化沟通的应用场景当中，比如业务投诉里的AI客服、社交护理场景中的AI陪伴，用户会对AI产生不信任感，为了实现更加友好的人机交互效果，需要挖掘AI在情感方面存在的大量潜在应用。

除此之外，像百度CEO李彦宏看好的社区养老这一特定场景，也会衍生出很多定制化、对环境感知要求灵敏的AI产品。沈南鹏进一步补充到：“我们投资的一家上海本地的社区养老公司福寿康，就在探索如何嵌入更多人性化的智能感知服务，为社区提供更优质和舒适的社区养老服务体验，借助智能化的检测设备，能够实现及时的检测，智能的诊断，并且以护理站加社区托养机构的模式，人性化的构建居家老人和社区护理需求的对接，为辖区的老人提供个性化医疗、康复和护理服务。”

同时，AI为解决看病难也带来了更多的可能性。目前AI在医疗领域的应用，较为成熟的莫过于医疗影像的辅助诊断，其他领域比如在线问诊，健康管理等等，可以说还是在积极的探索期。“AI+医疗”带来了诸多的可能性，让老百姓看病难出现了很多的期待和想象空间，也激发了投身医疗人工智能的创业者，医疗人工智能行业的研究者前赴后继。可以预见，这是未来人工智能在应用层面一个重要的方向。

AI“小作坊”时代，效率成最大阻碍？

近些年的AI，是肉眼可见的发展迅速，但事实上，时至今日也并未走出“小作坊”的模式。今日的“2021年世界人工智能大会（WAIC）”开幕式上，华为轮值董事长胡厚崑在演讲中就表示，“AI的技术在发展的不同阶段会遇到不同的瓶颈，当前AI的普及应用的瓶颈首先不在技术上，技术已经有了相当的发展，也不在应用上，因为应用的需求都已经蓬勃而出了。我们认为，瓶颈在于开发的效率上，现在的开发效率太低，AI应用的开发太慢，这样它严重阻碍了技术和需求的结合。”

为了尽快的提升AI开发的效率，从而从整体上加速全球AI技术和生态的发展，胡厚崑也现场给出了诸多有建设性的意见，第一点建议是汇集各方力量，大力发展以人工智能的计算中心为代表的新型城市基础设施，让AI算力像水和电一样成为一种新的城市公共资源，让智能触手可及。

胡厚崑表示，在数字经济时代，算力就像水和电一样，它一定要成为一种可获得、可负担的资源，没有充足的AI算力就像没有水和电一样，会大大制约城市数字化的进程。在改革开放初期经常说要想富先修路，当下发展数字经济的时间点上，建设以人工智能计算中心为代表的新型城市基础设施就显得尤为重要。当前，在全国已经有二十多个城市认识到了这个问题，积极开展人工智能计算中心的规划和建设工作，但这里也需要合理规划。

不过，人工智能计算中心的规划，应该是在算力需求集中的地方来进行统筹的建设，而不应该漫天撒网，尤其是避免重复性建设。并且，规划工作要大处着眼，对于架构考虑以终为始，而部署和建设的工作应该从小处找起，由近既远，跟随需求的变化，小步快跑不断迭代升级，这样能让投资始终发挥出最大的效率。

当然，这也需要政府技术的提供方、广大的应用单位的通力合作，一边建设一边引导应用的落地，这样才能推动整个本地的产业升级和发展。比如说武汉人工智能计算中心是去年规划的，今年5月30日投入运行。它一投入运行就满负荷，为本地的高校、科研机构和企业提供了充分的算力，孵化一系列的人工智能应用，现在已经开始进行第二期的扩容了，用这样的方式它的投资发挥最大的效率，设备也保持满负荷的运转，成为整个当地数字经济发展的推动力。

其次，技术要扎到根，根深才能叶茂。站在华为公司的角度，胡厚崑表示，在过去两年时间里，华为依托昇腾的基础软硬件平台，这里包括了昇腾的处理器、Atlas系列硬件、异构计算架构CANN以及AI框架MindSpore和AI应用使能ModelArts等。基于这样的一套软硬件平台，华为构建了一个相对比较完整的人工智能产业生态。

最后，胡厚崑还建议产业大胆应用技术手段，去突破当前AI普惠的瓶颈。毕竟当前，AI开发模式还是比较传统的，需要高度地依赖专家和数据，不仅需要花费大量的时间收集数据、处理数据，还需要耗费大量的人力进行参数的调优，很难在短时间内达到产品化的要求。这种模式其实就是“手工作坊”的模式，产业需要用技术的手段去改变这样的方式，才能真正提高开发的效率。

AI的开发需要走“工业化新模式”，胡厚崑指出：“用超大规模的预训练模型，这样一项技术可以解决这个难题，基于预训练的大模型，开发者只需要少量的行业数据就可以快速开发出精准度更高、泛化能力更强的AI模型。”这种模式的转变，会大大促进在AI产业的发展，为了支持新的开发模式，在今年华为联合合作伙伴推出了名称叫‘盘古系列’预训练大模型。”

小结：

如今的AI算力，已经足以赋能百行百业。当前产业面临的问题是，如何通过效率提升与实际场景接轨推进AI技术实现“普惠价值”，而非漫无目的的算力比拼。即便当前，已经有从消费电子、汽车、医疗以及智慧城市等越来越多场景持续爆发出海量的应用端需求，但AI场景化的探索过程依然需要时间，况且背后还潜藏着更多的“陷阱”和“痛点”。

不过，对于越来越多挤入AI赛道的玩家来说，这也必将是一个大浪淘沙、适者生存的过程。在这一巨头林立、百家争鸣的战场，存活下来属实不易，企业的背后不仅需要巨量的资本加持，更需要强大的定力、耐心以及专注度做铺垫。如此方能历尽千帆，成为AI战场上真正活到最后的“猎杀者”。