人工智能在我國科研方向上的優(yōu)越性展露無疑,已經(jīng)連續(xù)五年被寫入政府工作報告,又因為國家在政策方面的大力支持,這幾年人工智能技術水平不斷提升、市場規(guī)模持續(xù)擴大。然而,人工智能在很多人眼里,仍然只是一個模糊的概念,距離產(chǎn)業(yè)的真正爆發(fā)還有一定的距離,無論在技術還是推廣上,都存在還未攻克的難題。
政策大力支持
在政策層面,人工智能的“戲份”逐年增加。
2016年3月,人工智能被寫入“十三五”規(guī)劃綱要,代表著AI產(chǎn)業(yè)布局和技術發(fā)展獲得了政策的全面認可;
2017年,人工智能首次被寫入政府工作報告;
2017年7月,國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出“要把高端人才隊伍建設作為人工智能發(fā)展的重中之重,形成我國人工智能人才高地,加強人工智能應用研究、運行維護等方面的專業(yè)技術人才培養(yǎng)”;
2019年,政府工作報告將人工智能升級為“智能+”,提出要促進新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展,深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用,培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫(yī)藥、新能源汽車、新材料等新興產(chǎn)業(yè)集群,壯大數(shù)字經(jīng)濟;
2020年,政府工作報告明確人工智能作為“新基建” 建設重要一環(huán),“十四五”指出要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合。
從市場維度,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層:基礎層、技術層和應用層。其中,基礎層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎,主要是包括AI芯片等硬件設施及云計算等服務平臺的基礎設施、數(shù)據(jù)資源,為人工智能提供數(shù)據(jù)服務和算力支撐;技術層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心,以模擬人的智能相關特征為出發(fā)點,構建技術路徑;應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,集成一類或多類人工智能基礎應用技術,面向特定應用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。
“隨著人工智能商業(yè)落地的推進,各層級的市場規(guī)模在快速發(fā)展。” 北京電子電器協(xié)會會長武建寶表示,根據(jù)中國電子協(xié)會發(fā)布的數(shù)據(jù),上述三個層面的產(chǎn)業(yè)規(guī)模在2018年約557億元,2019年1078億元,2020年1600多億元,預計今年是2190億元,增長率在30%-35%左右。
由概念變現(xiàn)實
如今,人工智能已經(jīng)廣泛滲透于各行各業(yè)中,但它并不是手機、電視機、汽車這樣的實體物質,消費者對它的體驗感也比較弱,因此仍存在應用場景落地的難題。
獵豹移動副總裁李婷在談到獵豹移動發(fā)展難點時表示,“其實就是產(chǎn)品商業(yè)化的問題”。她介紹道,目前獵豹移動主要做的就是兩件事情:一是培養(yǎng)用戶使用習慣,因為現(xiàn)在的應用距離大家想象到的人工智能還差很遠,真的能把人工智能技術在各個場景里運用起來,才是最重要的事。
還有一件事就是垂直場景的實際落地,技術真正要和場景有深度捆綁、深度落地,在這個過程中只有把機器人技術嵌入到相關技術里面,才能發(fā)揮更大的效率。“我們覺得剛剛從0到1走了一小步,下面的路還有很長。”李婷說。
而對于曠視科技來說,如何讓大眾了解智慧建筑的概念、將其與一般智慧園區(qū)和智慧社區(qū)明確區(qū)分也是一個難題。
曠視企業(yè)業(yè)務事業(yè)部產(chǎn)品營銷總監(jiān)喬梁解釋道,建筑是抽象的概念,可以理解建筑是道,智慧園區(qū)是形,最終所有的AI解決方案體現(xiàn)在形上。“比如說在校園里,我們的管理可能是圍繞宿舍樓、教學樓的,在工廠里面是圍繞工廠生產(chǎn)車間、工廠流水線的。如果從上帝視角抽象來看,這些都統(tǒng)稱為智慧建筑,只不過智慧建筑在不同形態(tài)的表現(xiàn)下,業(yè)務需求完全不一樣。在校園里面,智慧宿舍為了保障學生進出安全,工廠里保障工廠生產(chǎn)安全,AI和行業(yè)結合有更加豐富的行業(yè)解決方案產(chǎn)生。”
其實,AI之于算力時代就像燈泡之于電力時代。在業(yè)內人士看來,雖然燈泡看起來稀松平常,但在那個年代是改天換地的大事,或許技術和觀念有落差,沒有辦法讓AI大規(guī)模深入城市和工廠里,然而,一旦AI走到燈泡那樣的閾值,它釋放出來的力量是巨大的。
B端還是C端
一直以來,人工智能一直給大眾留下一個“虛”的印象,還因為產(chǎn)業(yè)還未迎來真正的爆發(fā)點。那么,人工智能在服務場景和大眾消費場景的爆發(fā)點在哪兒呢?
阿里云智能資深算法專家劉宇就此表示,“我的觀點非常明確,它是雙輪驅動,兩方面都很重要,共同推動AI商業(yè)化的進程”。
劉宇舉例說,比如送餐機器人的客戶是餐廳,但最后服務的是消費者。如果非要區(qū)分兩個概念,可以從“直接的售賣方,誰掏錢,按照付費的業(yè)主性質是B還是C來區(qū)分”。又比如,現(xiàn)在做政務一網(wǎng)通辦,屬于政府采購,但其實最后使用的是老百姓,是一整套辦事流程的自動化、智能化,辦事效率大幅提升,服務于辦事的個人和企業(yè)用戶。
“哪個先爆發(fā),涉及到統(tǒng)計口徑的問題,從產(chǎn)業(yè)來說B端和C端都是龐大的市場,非要按照單品劃分,一般來說C端的單品用戶體量更大。另外,B端和C端是緊密聯(lián)系的,大多數(shù)情況下,服務B端的東西最終服務于C端。比如,對于制造業(yè),B端的數(shù)字化、智能化帶來的企業(yè)效率提升和服務質量的提升,最終會體現(xiàn)在C端服務的體驗提升上。”劉宇說。
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