去年2月，伴隨著涌動的返工潮，精準的人工智能測溫設(shè)備，成為疫情下的第一道關(guān)鍵防線。隨后在眾多酒店和醫(yī)院，機器人送餐、送藥服務(wù)，在確保經(jīng)濟體正常運轉(zhuǎn)的同時，完美落實了“無接觸”的安全要求。
這些廣為熟知和備受關(guān)注的主角——人工智能測溫設(shè)備、服務(wù)機器人的背后，是在新一波人工智能浪潮中成長起來的獨角獸們。在政府政策的指導和資本的支持下，人工智能技術(shù)得以在第一時間被應(yīng)用在人流管控、診療、辦公、教育等多方面。
在剛剛過去的兩會期間，包括醫(yī)療領(lǐng)域在內(nèi)的人工智能技術(shù)應(yīng)用問題也再次受到關(guān)注。疫情之下，政府的引導與企業(yè)的經(jīng)驗和技術(shù)能力相輔相成，以一股合力打造了人工智能大范圍應(yīng)用的成功范例。
如今，在政府持續(xù)的政策支持和引導下，資本對人工智能的商業(yè)化前景更具信心，兩股力量互補之下，人工智能行業(yè)又將會打開哪些新的應(yīng)用場景？
從資本領(lǐng)頭到雙輪驅(qū)動
2012年，深度學習之父Geoffrey Hinton及其團隊在ImageNet圖像識別競賽中以奇高的準確率完勝，令深度學習算法一炮而紅。隨后應(yīng)用如雨后春筍般涌現(xiàn)，使得嗅覺敏銳的資本相繼入場。這一年是深度學習應(yīng)用爆發(fā)的元年，也是人工智能行業(yè)“萬物生長”時代的開端。
這一時期，資本熱情主導了市場和技術(shù)的發(fā)展。烏鎮(zhèn)智庫的一項數(shù)據(jù)顯示，2000-2017年全球人工智能融資規(guī)模大約在2880萬美元，其中近78%的投資是在2012年之后的五年內(nèi)做出。
快速成長起來的人工智能應(yīng)用生態(tài)，很快獲得各國政府不同程度的關(guān)注，政府的介入也推動著中國人工智能產(chǎn)業(yè)走向新的階段。
2017年國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，正式將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，并在隨后12月份宣布了有關(guān)培育智能產(chǎn)品、突破核心技術(shù)等方面的未來三年人工智能的重點發(fā)展方向和目標，政府開始接棒支持。
在政策的支持下，2018年行業(yè)融資數(shù)量與融資金額創(chuàng)雙高，達到高潮點。隨后2019年人工智能應(yīng)用發(fā)展進入沉淀期，資本更加謹慎，但政府支持力度不減。這一年，政府工作報告提出“人工智能+”概念，確立了應(yīng)用落地的重要性，并首次提出“人工智能治理”概念，確保人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。
在人工智能發(fā)展的初期，資本的支持推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展百花齊放，隨著行業(yè)日趨成熟，政府政策的參與則為人工智能產(chǎn)業(yè)釋放更多潛力。
人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院首席經(jīng)濟學家劉剛發(fā)布的《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2020）》（下稱“《報告》”）顯示，2019年，我國地方政府共出臺276項涉及人工智能發(fā)展的相關(guān)政策，不僅比2018年更多，內(nèi)容也更加細化，推出了一系列對具體產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用場景開放的扶持政策。
這不僅為疫情期間人工智能技術(shù)的應(yīng)用拓展奠定了基礎(chǔ)，也為資本對行業(yè)的投資增添了信心。
艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2020年，我國有24個省市發(fā)布了人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，18個省市制定了具體的產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展目標。與此同時，資本也更為活躍。根據(jù)IT橘子的數(shù)據(jù)，2020年人工智能行業(yè)的融資規(guī)模達1757億元，比2018年的投資最高峰還要多出四百多億元。資本與政府雙輪驅(qū)動的態(tài)勢初現(xiàn)。
理論與應(yīng)用間的“潤滑劑”
麥肯錫全球研究院在評價人工智能對人類社會的影響時指向，這一技術(shù)帶來的轉(zhuǎn)變將比工業(yè)革命更加深遠——“發(fā)生的速度快10倍，規(guī)模大 300倍，影響幾乎大3000倍”。但正如歷史上的每一次技術(shù)革命，在技術(shù)與行業(yè)互相融合的過程中，陣痛總是在所難免。
今年3月，IBM宣布計劃出售曾被寄予眾望的人工智能醫(yī)療項目之一——Watson項目，令市場著實唏噓。數(shù)據(jù)治理難題、機構(gòu)接納度低、行業(yè)融合難度高等多方面的因素最終迫使Waston宣告失敗。
事實上，即便是目前商業(yè)化相對成熟的應(yīng)用領(lǐng)域—— “人工智能+安防”，在應(yīng)用探索初期也曾遭遇客戶接納度偏低、落地應(yīng)用時準確度降低以及數(shù)據(jù)資源分散等障礙。
但應(yīng)用問題并非無解。以安防行業(yè)為例，得益于平安城市、智慧安防建設(shè)等多項相關(guān)政策的支持，過去幾年，人臉識別等人工智能技術(shù)在國內(nèi)安防領(lǐng)域的接納度顯著提升。
艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)顯示，2017-2020年，中國“人工智能+安防”軟硬件市場規(guī)模的年均復(fù)合增長率達到125.5%。應(yīng)用規(guī)模擴大，尤其是數(shù)據(jù)的增加，也讓人工智能技術(shù)得以應(yīng)用中不斷優(yōu)化和提升，推動安防領(lǐng)域向更智能的方向發(fā)展。
對于人工智能這樣一種跨學科、跨資源的新技術(shù)而言，在政策扶持下創(chuàng)建的智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)，也在為行業(yè)探索應(yīng)用場景另辟解題思路。《報告》顯示，我國在2018年已經(jīng)建成163家人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)，2019年又在此基礎(chǔ)上新增園區(qū)138家。
“通過產(chǎn)業(yè)園區(qū)的規(guī)劃和建設(shè)，各地區(qū)將會形成一批人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要載體，成為引領(lǐng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的智能科技創(chuàng)新區(qū)。”劉剛認為。
谷歌的自動駕駛汽車、IBM的Watson項目以及蘋果的語音助手Siri，曾是過去十年里人工智能浪潮的底色。未來十年，在政策的大力支持和資本的審慎篩選下，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈或?qū)⒁I(lǐng)新一輪浪潮。
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