大火的人工智能 应该如何落地？

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证券时报网络(STCN)4月16日，

证券时报记者张国凤

与三年前不同，今天的人工智能不再只是一个漂浮的概念，风险投资界已经开始探索这种技术登陆的各种可能性。

从线下可以看到，除了互联网企业之外，越来越多的高科技企业，甚至一些传统企业已经在思考如何在自己的场景中使用人工智能技术来提高现有场景的效率。

但是哪些场景能够真正产生市场价值呢？人工智能技术将如何改变我们的生活？日前，在2018年基石投资客户年会上，尚唐科技联合创始人徐炳、新智元创始人兼首席执行官杨静、地平线机器人副总裁张永谦表达了自己的观点。

仍处于人工智能薄弱阶段

数据显示，到2035年，人工智能的生产力工具可以将世界整体劳动生产率提高40%；同时，到2030年，人工智能自动化技术在各行业的主导作用可能使全球国内生产总值分别增长14%和15.7万亿美元，相当于中国和印度的国内生产总值总和。

在这个时代，中国如何获得这些空房间？徐炳指出，中国对人工智能的反应比较迅速，人工智能已经被确定为国家战略，从技术、产业、投资和政府支持等角度形成了人工智能系统化发展的生态系统。同时，国家相关文件也提出，到2030年，人工智能核心产业的规模将达到1万亿，相关产业的生产率将得到提升，超过10万亿。

徐炳说，从工业角度来看，人工智能技术的生产需要考虑两个问题:成本和经济效益。必须明确的是，算法的产生需要大量的硬件投资，这样在高频高压的计算环境下，该算法的训练过程可以在最短的时间内完成，从而保证你有更多的时间去迭代和创新你的算法。他直言不讳地说，随着计算能力的大幅提高，一个可能的现象是，一个月的技术进步可以超过前两三年的技术进步。

杨静认为，人工智能去年达到了一个新的高度，但在强人工智能和弱人工智能之间仍有很长的过渡期。目前，人工智能的主题仍然是感性智能。在大规模应用和工业应用阶段，人脸识别和语音识别可以大规模应用于手机和安防系统。然而，在翻译或物联网(可能仍处于早期阶段)中，期望其真正的成就和工业应用的过程需要一定的时间。2018年对于弱人工智能来说仍然是重要的一年，对于我们来说仍然是继续探索普通人工智能方向的一年。

五大领域的应用相对成熟

张永谦直言，ai的登陆并不像大家想象的那么容易。他的观点是两步走:1 .许多聚光灯现在都聚焦在早期阶段。一些掌握人工智能核心技术的企业必须能够从技术上彻底了解这一场景；2.人工智能是一个革命性的东西，它是从底层开始重构的。例如，芯片、算法和数据都需要重建，但随之而来的第二部分是如何体现这一价值。整个上层业务系统或下游业务系统需要重构，这也给许多公司带来了机遇和挑战。如果你依赖原有的商业系统，你就无法发挥人工智能时代的巨大能量。

徐炳观察到，许多投资者和基金已经开始关注人工智能行业，并开始投资医疗项目、芯片项目和虚拟现实项目。然而，根据他们对技术周期成熟度的深入理解，这些市场很难在短时间内实现规模实现。然而，这些未来市场是万亿美元的市场，可以适当分配。目前，它们不是主流投资。

从目前来看，徐炳认为这五个领域都是成熟的，具有大规模的价值和丰富的场景:

首先，应用和手机。由于智能照相技术的出现，一些新的人机交互手段得以实现。在一些新领域，有许多新产品可以在直播、在线教育和手机游戏等行业中实现，这意味着该行业将会出现一些新的增量。下一步，手机镜头模块和手机产业链都有新的内容要做，比如解锁脸部、拍智能照片等新产品。

第二，安全领域。目前，安防领域的人脸识别正从单点摄像机识别向摄像机群的整体识别转变，这是目前技术进步的一步。在产品和用户体验真正成熟之前，仍有许多技术流程需要完成。在这个过程中，需要cpu超级计算等相关产品的投入，对应智能城市、交通、政务等方面，从而带动新的市场。总的来说，现在有可能提供更安全、更有效的城市管理手段，并在技术环节上抓人。

第三，物联网。他指出，这是一个超过一万亿元的市场，而且有很多场景。尽管需求不同，但技术上的共性是相同的:1 .vip身份识别，识别你是否是他的vip会员；2.身份认证，是你自己；3、客流分析，通过统计和分析大量的人来更好地优化线下销售，什么样的东西卖给什么样的人，如何布局商品和店铺，来优化和提高销售。

第四，底层技术的成熟推动了新零售业的出现。一些场景，如门禁控制、智能公园、智能建筑、智能医院和智能学校，可以找到相应的市场增量。相应地，在该领域从事线下场景整合的公司具有相对潜在的新的市场价值增量。

第五，广告。广告利润非常高。在更好的人工智能技术、ugc、直播、增强现实等技术和产业规模形成后，出现了一些新的渠道，如广告传播、广告制作和广告服务的增值。本质上，核心是新广告形式的出现，每个人都可以为他们想代言的产品做广告。在直播场景中，整个广告传播效率也可以得到优化。

徐炳指出，总的来说，从今年开始，对人工智能产业的投资可能会更多地集中在场景和应用上。算法本身已经形成并成熟了这样的相关事物，可以带动相应的产品、应用和新场景的出现。

自动驾驶正在竞争

徐炳进一步指出，从技术层面来看，语音识别是相对成熟的，相应的应用场景也已经探索得差不多了。另外，当尺度开始成熟时，图像处理和计算机处理的相关技术进入摩尔定律阶段，这里有很多意想不到的场景。例如，无人驾驶和无人零售。

可以看出，在技术的演进过程中，新的市场需求和情景会不断出现，例如线下物联网。通过机器自动化技术，点击应用等中间环节可以省略，这不仅可以连接终端设备，还可以让设备自己做一些识别和判断，让人类做很少的步骤。

谈到智能驾驶的话题，徐炳认为，智能驾驶有很多产业链，每个企业将负责不同的技术维度，然后共同努力，使整个无人驾驶系统，并投资在地图，雷达和视觉等多个维度，使最终的技术可以完全实现更安全的无人驾驶。

从我们的最终判断来看，一个完整的初创公司很难做出一个成熟的无人系统，因为它需要与大型汽车制造商、百度、谷歌等资源比你大很多倍的企业竞争，基本上成功率相对较低。例如，汤汤侧重于视觉链接。如果我们能向世界出口最精确的车道线识别技术，任何无人驾驶的制造商都需要一个非常精确的车道线识别模块。这是我们目前找到的一个市场位置，通过这样一个投入产出比的评价，可以使这个产业链实现盈利。徐炳说。

根据张静的说法，自动驾驶现在正在和其他人竞争。就连美国的特斯拉和谷歌也远未商业化。因此，我认为自主驾驶需要我们全方位的探索。百度有许多初创公司的首席执行官，他们像美国公司一样，在这个过程中攫取学术界和商界的资源。归根结底，他们是在追逐人才。

与此同时，张静指出，原始设备制造商和大型企业之间仍然没有实现这一资源双赢的特殊途径。实际上，中国在汽车行业没有特别的核心技术，包括维来汽车、肖鹏汽车等初创企业。它能否成为互联网巨头和原始设备制造商之间的枢纽还有待观察，但值得期待。

(证券时报新闻中心)