第07版:技术专题

从技术探索走向商业落地

AI正“出圈”

作者:王欣

出版时间:2020-07-29

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  人工智能作为新基建代表技术之一,正在与5G、物联网等技术结合,赋能医疗、农业、制造、交通、教育等各行各业。那么,目前人工智能发展情况如何?未来,人工智能将呈现怎样的发展趋势?



  在昆明西北部的富民县,“纪荣喜劳模队”等四支专家种植队正在100平方米的隔间里进行草莓种植,而30天之后,他们将与另外四支人工智能(AI)学者团队比拼种植成果。“人机大战”一直是社会关注的焦点,人工智能蹿红的第一个爆点就是从2016年阿尔法狗(AlphaGo)打败围棋冠军柯洁开始,这能够从侧面反映出当下人工智能在相应行业的发展实力与潜力。

  作为此次活动的主办方之一,中国农业大学副校长龚元石直言,草莓种植比赛的初衷,在于探索将最前沿的数字农业科技做本地化应用,形成一套可复制、可推广的模式与经验,并在中国各大农业产区落地。

  此次AI学者队与种植专家队的比拼只是人工智能向行业探索的一隅。AI在1956年被提出后,整体已初步形成核心技术能力,在经历了资本热炒和疯狂扩张后,正在逐渐挤掉“泡沫”,去虚就实,积极赋能行业,探索商业落地场景。

AI盈利难

  如果将2016年看作人工智能发展元年,那么2018年则是人工智能技术落地元年。

  行业专家大多将AI发展分为三个阶段:第一个阶段是技术探索期,即自AI概念兴起后,头部企业、专家进行人工智能底层技术、平台研究;第二阶段是行业爆发期,即在2016年后,随着AI技术火速蹿红,众多新兴创业公司寻求资本投入,行业呈现扩张状态;第三阶段是商业落地期,从2018年开始,AI技术进入普及化阶段,投资者也期望收回市场投资,于是AI 开始寻求商业化落地。

  在2000年前后,国内成立了一批早期专注于芯片、平台、人脸识别、声音识别等细分领域的创业公司。诸如专注于人工智能芯片的寒武纪、地平线,专注于人脸识别技术的旷视、云从、依图,专注于声音识别的科大讯飞……这些公司成立于人工智能发展的早期,并迅速成长为人工智能领域的“独角兽”。从2014年开始,人工智能创业企业数量开始呈现出增长的态势,并随着2016年AlphaGo打败围棋冠军柯洁达到增长高潮。而从资本市场最看好的领域到不再心甘情愿为其买单,AI只在创投圈风光了两年。

  浙江乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告》显示,2016年,全球AI企业融资规模达到92.2亿美元,创业企业数量达到228家,融资规模约为2012年的6倍,数量约等于2000年到2013年的总和。2018年,AI创业公司的融资总额约1131亿元,但2019年,AI融资金额呈现断崖式下降。

  2018年全年,近90%的人工智能公司处于亏损状态。目前,除了科大讯飞、云从等少数企业刚刚实现盈利外,还有大部分“独角兽”企业估值甚高,却尚未实现盈利。

  成立于2011年的旷视科技,从2016年至2019年上半年,分别亏损3.43亿元、7.58亿元、33.52亿元和52亿元;成立于2014年的寒武纪,从2017年至2019年,净利润分别为-3.81亿元、-0.41亿元和-11.79亿元,连续三年累计亏损金额超过16亿元。

  成立于行业发展初期的“独角兽”尚且如此,可见人工智能企业生存现状的艰难。阿里云研究中心发布的《人工智能红利渗透与爆发》白皮书显示,从2020年1月1日至今,我国吊销/注销人工智能相关企业共计732家;3年以上的AI创业公司只有不到10%,AI程序员的薪资下滑30%。

  在经历了AI热炒之后,整个行业进入冷静期,生存下来的企业,更多的专注于产品与应用场景的“变现”。科大讯飞轮值总裁兼消费者BG总裁胡郁曾表示,如何使人工智能产品落地实现盈利是当前面临的一大挑战。

扩大“朋友圈”
  
  近年来,人工智能企业也在积极“出圈”,探索人工智能与行业结合的可能,无论是在与社会生活息息相关的医疗、交通、农业、气象,还是在与社会研究相关的动物行为学研究等领域均做出尝试。

  在医疗领域,7月28日,重庆大学附属肿瘤医院发布消息,该院人工智能(AI)靶区勾画平台运行一个月以来,已辅助临床完成头颈部肿瘤、盆腹部肿瘤等靶区勾画200余例。利用人工智能(AI)技术,只需要2~3分钟就能完成靶区勾画,而专家勾画靶区通常需要耗时2~3小时。

  在农业领域,农业作为支撑国家的重要经济支柱之一,对社会生活的健康发展具有重要意义。在国内,百度、阿里、腾讯等企业纷纷入局AI﹢农业,主推数字化农业发展。而在国外,荷兰、美国等农场已经利用AI建设智慧农场,诸如美国部分农场已经实现了无人机、农业机器人收集数据,通过机器学习算法判断农作物及土壤健康程度,以及基于大型自动化机械设备的农药喷洒和作物收割。

  在动物行为学研究领域,法国、德国、葡萄牙和南非的研究人员近日在《生态学和进化方法》杂志中宣布,人工智能可以训练计算机识别鸟类的不同个体。动物行为的相关研究中,识别动物个体是最昂贵、最耗时的环节之一,这限制了科学家能够研究的行为范围和种群规模,而现在,这类问题有望通过人工智能模型解决。

  在气象领域,国内气象行业对人工智能技术的关注度也正在快速提高。人工智能在观测数据质量控制、数值模式资料同化、数值模式参数化、模式后处理、天气系统识别、灾害性天气(台风、强对流、雾霾等)监测和临近预报、预报公文自动制作等方面具有较明显优势。目前欧洲中期天气预报中心已经将深度学习用于卫星观测资料的同化分析。而在气象卫星资料应用方面,人工智能同样具有广阔前景,如用于卫星观测图像修复、基于卫星观测的天气系统识别、时空降尺度、数据同化等。

尚处于初期阶段

  人工智能对社会经济的促进作用毋庸置疑,但目前,人工智能与行业的融合发展还处于初期阶段。

  中国科学院院士梅宏表示,当前,人工智能赋能行业应用还只是“扶植”,很难说形成了所谓真正的交叉。

  在AI应用较为广泛的医疗领域,AI尚未达到代替传统医疗手段的目的。新冠肺炎疫情暴发,为AI与医疗行业的融合发展提供了一个广阔的平台,而针对AI在疫情控制中发挥的作用,复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏却表示,非常遗憾,人工智能没有在防疫中发挥关键作用。

  AI真正在行业中发挥价值,需要解决诸多细节问题。首先,AI要真正了解各行各业。一方面要解决算力不足的问题,通过广泛采集行业数据,并保证数据的准确性,对算法进行反复训练,解决算力不足的难题;另一方面还需要既懂行业又懂AI的人才,切实解决行业痛点。

  其次,网络性能是影响AI能力的关键。数据的采集、传输离不开高速率、低时延的网络,任何网络的“不给力”都将影响AI的准确性。

  最后,数据安全值得关注。诸如在医疗行业,病人的个人信息、病历信息涉及个人隐私;在制造行业,企业的生产信息关系到商业机密和未来发展,必须要做到真正的安全可靠。

  今年开年以来,我国多次在重大会议上提出要加快推动新型基础设施建设,而AI正是新基建代表技术之一。埃森哲预测,2035年,人工智能将推动中国劳动生产率提高27%,经济总增加值提升7.1万亿美元。AI与各行各业进行深入合作已是必然,而这也将加快社会新旧动能转化,促进社会数字化转型。

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