分析丨能让AI真正落地的是什么？

·聚焦:人工智能、芯片等行业

欢迎各位客官关注、转发

前言：

5年过去，曾经击败了人类的AI，在走入商业世界的过程中却并不那么顺利。

当人工智能走出实验室，走进生产车间等实际场景的过程中，依然面临着巨大挑战。

作者 | 方文图片来源 |  网 络 
 
AI泡沫本质上是价值支撑不足

与巨头创始人或投资人对AI的种种畅想形成鲜明对比的是，智能场景往往只存在企业的PPT里。

 

之所以要一边烧别人的钱，一边拿别人的钱去烧，本质是AI公司的实际业务撑不起估值。

 

落地慢、场景窄、商业化需要时间，拿了大额融资的AI公司要撑起估值，回应资本的期待，只能靠投资别的企业来完成。

 

从当前资本市场的情况来看，人工智能的大风依然强劲，但相比此前在舆论场的一呼百应，AI概念的严肃性已经在很大程度上被消解，AI泡沫的论调频频出现。

 

AI泡沫论的出现，很大程度和厂商的浮夸营销有关。当各种产品的宣传物料上写的全是[AI]，却没几个让人真正感受到技术的作用，很难不让人觉得这是个伪风口。

国内企业AI落地现状

根据埃森哲《中国企业人工智能应用之道》面对全球企业高管的调研显示：高达79%的中国企业高管认为，他们必须借助人工智能来实现业务增长目标。

 

但其中，有52%的中国企业高管人员坦言，人工智能试点容易，但当设法将人工智能推广至全企业时，难度较大。

 

高质量数据缺乏、行业壁垒高、应用场景不清晰是当前人工智能与行业深度融合的主要瓶颈，应用场景难融合也意味着AI企业落地难。

 

①我国人力资源充裕，很多传统行业的数字化意愿并不强烈。到了AI时代，企业的数据基础不扎实，也就难以承载起上层的智能化转型。

 

②如今算力需求呈现指数级增长，而无论是算力设备的购置费用还是技术人员对算法优化的时间、人员和金钱的巨大投入。

 

④数据是制约AI成功落地的一大因素。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之水。

 

AI让企业开始习惯于大量依赖机器帮忙做决策。在这个过程中会带来隐私保护、AI可信度、伦理和社会的问题等，这些都是AI在落地过程中需要解决的。

 

大多数企业的AI创新都是点状的、实验性质的、局部的创新，缺少规模化、商业化、运行态的布局。

 

因此，人工智能在互联网领域的攻城掠地有多顺利，在实体经济中的落地就有多困难。

AI落地的行业场景化应用

各行业当下面临的痛点有所不同，如金融行业面临成本压力、产品服务单一、交易欺诈等；医疗与教育行业资源分配不均的问题突出；

 

也就是说，人工智能需求广阔，其商业模式是渗透到各行各业，提高行业效率。这一进程需要时间和持续投入，但也是生产力迭代趋势。

 

未来还是要结合场景和用户体验去重新设计，用 AI 本身的方式思考，才会产生真正的 AI 应用。

 

未来，可以肯定的是人工智能将能够在特定领域实现快速突破，而企业需要从自身所处的商业、工业和生存环境中选择恰当的角度，去定义特定场景，从而让人工智能可以针对性突破并解决问题。

目前AI技术正处于普及爆发的前夜

2018年，AI领域投资事件共410起，投资总额1078亿元。人工智能逐渐挤满了几乎中国所有的主流投资机构和产业资本。

 

资本华丽登台的另一面是，AI落地的过程不太优美。数据显示，2017年，90%以上AI企业处于亏损阶段，商业化落地成为众多人工智能企业发展的痛点。

 

AI将成为未来企业发展的一个必选项和企业的关键竞争力，这是毋庸置疑的。

 

对于各个公司、行业和国家来说，人工智能将是未来几十年里最大的商业机会。

 

预计从现在到2030年，人工智能的发展将使全球GDP增长14%，相当于对世界经济额外贡献了15.7万亿美元，其中AI将带动中国GDP增加7万亿美元。

商业落地呼唤标准配套

只有把应用做起来，底层AI芯片、软件技术才能够在应用过程中更扎实。

 

人工智能端到端完成一个项目落地至少需要3—6个月的时间，整个过程存在一定的复杂性，需要有一系列选型方案的指南。

 

以前产业界更侧重于算法，近几年算法开始和工程开源齐头并进，业内越来越重视软硬件协同发展，人工智能与大数据、云计算等新型信息技术融合越来越深入。

 

今年7月发布的《人工智能标准化白皮书（2021版）》中指出，深度学习框架依赖的生态建设、测试体系不够全面是我国人工智能产业发展目前遇到的两大问题。

 

我国深度学习框架起步较晚，在算法、芯片、终端和场景应用方面尚未摆脱对国外深度学习框架的依赖。

 

然而，国内人工智能测试体系尚未形成，现有测试基准的测试内容和模型高度重复，还未形成成熟的功能、性能测试基准，这将制约人工智能产品打开市场、获得市场信任度。

国内AI标准化进程加速

规范标准也是国内人工智能现阶段发展的关键词之一。赛迪顾问统计数据显示，2019年，中国人工智能产业规模达到1291.4亿元，同比增速为30.8%。

 

预计到2022年，中国人工智能产业规模达到2621.5亿元。

 

国内人工智能产业高速发展，场景应用逐渐丰富化，随着产业复杂度的提高，相关标准也亟待解决配套问题。

 

在2020年7月印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》；同年12月，智用研究院、百度、浪潮联合发布面向产业应用的人工智能开源评测基准AI-Rank。

人工智能技术落地的关键环节

①技术的突破：一家成功的人工智能公司必须有一定的技术积累和壁垒。

 

②场景的探索：找到一个商业上可行、可拓展性良好，并且技术上可实现的场景是非常困难的，很多优秀的技术公司都在这个环节投入了大量的精力。

 

③团队的建设和成长：起步阶段顶尖的技术和商业团队的搭建需要大量工作，快速成长的过程中人员不断扩充也会带来各种问题，如何增效降本、保持创新风气很关键。

 

④标准制定：对具体行业具体场景下的人工智能技术应用进行规范化、标准化，保证整个行业的生态健康发展。

结尾：

科技创新的发展轨迹从来都不是线性的，总会需要一个从蓄力到爆发、从量变到质变的过程。关于AI的故事，才刚刚开始。

 

部分资料参考：虎嗅APP：《该让AI落地了》，镁客网：《真正落地的AI应用应该是什么样？》，智东西：《一个AI平台背后的AI产业落地真相！专访大华股份AI掌舵人殷俊》，机器之心：《从1到N，AI落地现在进行时》，第一财经：《中科智云CEO：传统行业需求碎片化，AI落地挑战很大》，澎湃新闻：《专访上海人工智能研究院CTO：探索新基建下的AI技术落地》，钛媒体APP：《AI面临产业大考：落地虽难，但产业化路径已日渐清晰》，科技日报：《李开复：农业是AI落地的最好场景》，人人都是产品经理：《盲目崇拜不可取，AI需要落地》

本公众号所刊发稿件及图片来源于网络，仅用于交流使用，如有侵权请联系回复，我们收到信息后会在24小时内处理。

END

推荐阅读：

商务合作请加微信勾搭：

18948782064

请务必注明：

「姓名 + 公司 + 合作需求」