前言:

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。

作者 | 方文

資本與政府雙輪驅(qū)動態(tài)勢初現(xiàn)

與早幾年深度學(xué)習(xí)熱潮有所不同,隨著人工智能技術(shù)的成熟以及各國政府對行業(yè)的認(rèn)知加深,政府對人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用探索的關(guān)注度日漸提升。

自2019年美國啟動新的人工智能計劃之后,美國已先后發(fā)布多份人工智能發(fā)展報告,將人工智能置于國家戰(zhàn)略地位。

在中國,人工智能也早已上升至國家戰(zhàn)略層面。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(dá)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(jǐn)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。

“十四五”規(guī)劃綱要中,智能經(jīng)濟同樣被寄予厚望。規(guī)劃綱要明確指出要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合,推動先進制造業(yè)集群發(fā)展,構(gòu)建一批各具特色、優(yōu)勢互補、結(jié)構(gòu)合理的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增長引擎,培育新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式。

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(biāo)。與此同時,資本也更為活躍。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,2020年人工智能行業(yè)的融資規(guī)模達(dá)1757億元,比2018年的投資最高峰還要多出四百多億元。

人工智能走向規(guī)范化

過去十年,人工智能技術(shù)經(jīng)歷了革命性的發(fā)展時期,但整個行業(yè)尚且處于發(fā)展初期,距離商業(yè)化成熟應(yīng)用仍需時間。在深度學(xué)習(xí)熱潮之后,整個人工智能行業(yè)目前正步入平穩(wěn)發(fā)展階段,資本市場也在經(jīng)歷最初的狂熱后進入理智保守階段。

與歷史上其他新興產(chǎn)業(yè)興起的節(jié)奏相似,人工智能作為一種新興科技,需要長期的資本投入和更多試錯空間。而在一定期間內(nèi)追求利益回報的社會資本眼中,人工智能這種仍在發(fā)展期的技術(shù)或多或少會被歸入“燒錢項目”。

不可否認(rèn)的是,人工智能技術(shù)的快速發(fā)展對既有的生活模式構(gòu)成挑戰(zhàn),也引發(fā)一些爭議和思考,如算法的安全性,以及數(shù)據(jù)的開放和使用等問題。今年3·15晚會中曝光的人臉識別數(shù)據(jù)亂象,拷問的正是人們長期以來關(guān)注的與技術(shù)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)隱私問題。

種種跡象顯示,人工智能行業(yè)未來將步入更深入的階段——規(guī)范化。

融合商業(yè)化場景發(fā)展

人工智能技術(shù)逐步開始與商業(yè)進行結(jié)合。主要向如下幾個領(lǐng)域集中:

①人臉識別

人臉識別門禁閘機、人臉識別登錄支付、公安系統(tǒng)通過攝像頭人臉識別從而進行追逃布控、人證合一驗證、交通車輛監(jiān)控、OCR文字識別、照片自動美顏功能、基于圖片的商品搜索(如拍立淘)等等。

②語音/語義識別

語音識別與合成(如智能音箱)、聊天機器人(如微軟小冰)、智能助手(Siri、小度等)、機器翻譯、智能客服機器人等等。其中語音識別與合成的技術(shù)成熟度相對較高,涉及到語義理解的應(yīng)用目前還相對初期。

③大數(shù)據(jù)智能計算

金融領(lǐng)域的風(fēng)控、廣告精準(zhǔn)投放、產(chǎn)品個性化推薦、基于行為模型的反欺詐、搜索引擎的優(yōu)化、商品的智能排序等等。這類應(yīng)用目前相對比較成熟,能進行大規(guī)模的普及,像國家反詐騙中心app就是運用大數(shù)據(jù)智能計算,分析詐騙行為從而提醒用戶免受詐騙損失。

④智能無人駕駛

其中最典型的就是無人車駕駛,尤其是L4-L5級別的無人車駕駛。這個級別的無人車駕駛會基于周圍的環(huán)境、高精度地圖等信息,綜合決策出下一步的駕駛行為。同樣的道理,相同“無人化”級別的無人船、無人飛機、移動機器人等也屬于這一類的應(yīng)用。

這類AI應(yīng)用研發(fā)難度較大,目前還處于初級的階段,較多運用于物流搬貨以及配送貨物的機器人。

結(jié)尾

未來隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的技術(shù)的成熟,人工智能將更加注重應(yīng)用落地,深入到數(shù)字經(jīng)濟的各個組成部分,促進產(chǎn)業(yè)內(nèi)價值創(chuàng)造方式的智能化變革。