文 | 付一夫

一場疫情，讓很多新玩意兒來到了你我身邊——比如健康碼。

眼下，健康碼已然成為了所有人日常生活的必備品?；诮】荡a的不同顏色，可以精準(zhǔn)地識別健康人群和風(fēng)險人群，從而及時采取相關(guān)措施以實現(xiàn)疫情實時監(jiān)測和安全復(fù)工復(fù)產(chǎn)。我們能做到防疫生產(chǎn)兩不誤，健康碼著實功不可沒。

看似簡單的健康碼，背后卻有著強大的人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)在支撐：一方面，健康碼將人們有效的信息輸送給機器，使機器對龐大的、人工根本無法處理的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，并根據(jù)時間和環(huán)境的變化得出有效結(jié)果；另一方面，人們又能理解健康碼并在適當(dāng)限制內(nèi)進行有效決策，并與他人形成默契。簡言之，健康碼就是充分利用人和機器的長處，將輸入數(shù)據(jù)與知識處理有機統(tǒng)一，進而催生出的一種新的人機融合智能形式。

事實上，健康碼僅是疫情催化下人工智能領(lǐng)域的眾多案例之一，諸如智能監(jiān)控、無人配送、遠程貸款催收等一系列應(yīng)用都在接連落地。不經(jīng)意間，一場醞釀已久的AI商業(yè)化浪潮正在加速到來，而此時的我們，很可能正在度過一個歷史性的“奇點時刻”。

一、蛻變：商業(yè)化“奇點”或已降臨

作為新一代信息通信技術(shù)的重要組成部分，人工智能自1956年問世以來就一直備受追捧。在經(jīng)歷了半個多世紀(jì)的曲折前行后，借著2016年AlphaGo和李世石的“人機大戰(zhàn)”，人工智能又以全新的姿態(tài)進入大眾視野。

人工智能對于經(jīng)濟增長和商業(yè)變革的積極作用已無需多言，但若想將理論上的討論轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實，讓人工智能切切實實地給人們帶來效益，還必須要經(jīng)歷一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)——AI的商業(yè)化。

歷史經(jīng)驗告訴我們，科技并不能直接推動社會進步，任何形式的新興技術(shù)最終都需要同商業(yè)結(jié)合，以產(chǎn)品的形式落地，并在商業(yè)化的應(yīng)用中不斷更新和迭代。唯有如此，才能切實地將科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，讓先進技術(shù)為經(jīng)濟發(fā)展服務(wù)，否則再多的技術(shù)專利也只能算作是“紙上談兵”。

打個比方，如果沒有商業(yè)化思維的支撐，那么蒸汽機便永遠無法成為載人載物的貨車與輪船，其存在的價值也將大打折扣。

人工智能，同樣如此。

雖然在歷史上，受技術(shù)條件、商業(yè)環(huán)境等因素所限，AI的商業(yè)化之路走得并不順暢，兩次大起大落便是證明（見下圖），但今時不同往日，在突破了曾經(jīng)掣肘行業(yè)發(fā)展的多個瓶頸之后，如今AI的商業(yè)化已具備了四股強勁的驅(qū)動力：

 （1）算法：深度學(xué)習(xí)促使人工智能真正實現(xiàn)應(yīng)用落地場景。

深度學(xué)習(xí)是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，計算機通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)來掌握內(nèi)在邏輯和規(guī)律，進而擁有對特定時間的可能結(jié)果進行預(yù)測的能力。目前，深度學(xué)習(xí)在一些領(lǐng)域已經(jīng)能夠強于人類的表現(xiàn)，比如在機器視覺領(lǐng)域，算法對物體和場景的分類和檢測錯誤率已經(jīng)低于人類，可以做到在一些場合替代人類的重復(fù)性和疲勞性工作，從而讓人工智能真正實現(xiàn)應(yīng)用場景落地成為可能。

（2）算力：AI芯片快速發(fā)展，為算法提供充足的算力支撐。

由于深度學(xué)習(xí)需要針對海量數(shù)據(jù)做出快速的訓(xùn)練和推斷，因而計算機硬件性能成為人工智能商業(yè)化應(yīng)用的重要制約因素。但快速發(fā)展的AI芯片給深度學(xué)習(xí)在云端和設(shè)備端商用提供了保障，從最初通用的CPU到并行計算能力優(yōu)越的GPU，再到專為深度學(xué)習(xí)算法定制的FPGA和ASIC芯片，其算力已從每秒十億次浮點運算數(shù)迅速提升至萬億次乃至千萬億次。

（3）數(shù)據(jù)：為人工智能算法提供豐富訓(xùn)練樣本。

自2012年前后至今，得益于互聯(lián)網(wǎng)、移動設(shè)備和傳感器的大量普及，海量數(shù)據(jù)的生成、收集、存儲、處理等問題都得到了有效解決，而數(shù)據(jù)體量的爆炸式增長又為人工智能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練提供了極為豐富的樣本，宛如為良駒的培育積攢著足量的新鮮牧草。

（4）政策：人工智能已上升至國家戰(zhàn)略。

2017年，國務(wù)院出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，標(biāo)志著人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略；工業(yè)和信息化部印發(fā)的《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》，進一步明確了人工智能的戰(zhàn)略地位；2019年兩會期間，“人工智能”連續(xù)三年被寫入政府工作報告，并首次提出“智能+”……

值得注意的是，疫情的到來正在給AI商業(yè)化進程按下“加速鍵”，除了前文提到的各種AI商業(yè)化應(yīng)用接連落地之外，全社會對智能化產(chǎn)品的認(rèn)知和需求都在強化，居民日常生活更深程度的互聯(lián)網(wǎng)化同樣顯著增加了數(shù)據(jù)量的積累，為進一步優(yōu)化現(xiàn)有的人工智能以及訓(xùn)練其算法增添了燃料。此外，出于應(yīng)對市場需求和刺激經(jīng)濟復(fù)蘇等多方面考慮，中央定調(diào)新基建，其中的七大門類當(dāng)中，至少四類都是直接與人工智能相關(guān)的內(nèi)容。

占盡了天時地利與人和的AI商業(yè)化，正迎來全新的發(fā)展階段。

二、角逐：中美AI商業(yè)化競爭

關(guān)于AI商業(yè)化，很多國家都虎視眈眈。

據(jù)不完全統(tǒng)計，目前全球包括美國、中國、歐盟、日本等近30個國家和地區(qū)都發(fā)布了人工智能相關(guān)的戰(zhàn)略規(guī)劃和政策部署。相比于其他國家，中美兩國當(dāng)前在人工智能的賽道上都處于領(lǐng)先地位，而二者又直接互為競爭對手。

考慮到當(dāng)前中美關(guān)系的微妙處境，以及數(shù)字技術(shù)在新一輪科技革命中的重要地位，搶占人工智能風(fēng)口、加速AI商業(yè)化落地已是迫在眉睫。

事實上，無論是技術(shù)研發(fā)還是商業(yè)化落地，企業(yè)都是當(dāng)之無愧的絕對主體，比起政府、科研機構(gòu)等其他主體，企業(yè)直面市場、貼近大眾，對于市場前沿動態(tài)和商業(yè)化需求有著極為敏銳的捕捉和精準(zhǔn)的判斷，同時為了生存和盈利，企業(yè)具備與生俱來的基因與動力去不斷改善配置資源、改進生產(chǎn)技術(shù)，并持續(xù)提升產(chǎn)品性能和品質(zhì)。

從這個角度看，中美兩國在人工智能賽道上的企業(yè)競爭，即可視為大國角逐的一個縮影，而透過代表性企業(yè)的現(xiàn)有成績和布局面貌，也能在一定程度上洞悉兩國的人工智能進展?fàn)顩r。

我們不妨以百度和谷歌為例來分別做個簡要討論，先說前者。

百度在人工智能領(lǐng)域耕耘已久，一直都在資金和人才方面不吝投入。憑借著搜索、地圖等前端產(chǎn)品的多年積累，百度已經(jīng)擁有了極其龐大且多維度的樣本數(shù)據(jù)。而在技術(shù)上，百度從最初做搜索需要的自然語言處理、短語分析，逐漸進入到NLP、語音、深度學(xué)習(xí)、圖像識別等領(lǐng)域，并在人工智能專利申請數(shù)量上引領(lǐng)行業(yè)。

從布局版圖上看，百度的智能經(jīng)濟“倒金字塔”格局已經(jīng)成型：最底層為百度大腦和飛槳，涵蓋深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、語音、機器視覺等數(shù)百項AI基礎(chǔ)能力，扮演著“動能中心”的角色；中間層為百度智能云、Apollo、如流等面向不同賽道的智能化平臺，將百度的AI動能延伸至產(chǎn)業(yè)鏈和市場層面；最上層是場景化的解決方案，包括智慧城市、智慧交通、智慧金融、智慧醫(yī)療、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造等，驅(qū)動技術(shù)的商業(yè)化落地，打通人工智能產(chǎn)業(yè)落地的最后一環(huán)，并為產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級賦能。

再說后者。

早在2011年，谷歌就已經(jīng)成立了自己的AI部門，長期致力于機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的研發(fā)，并將該技術(shù)應(yīng)用至旗下的Google搜索、Google Now、Gmail等多款產(chǎn)品之中，還往其開源的Android手機系統(tǒng)中注入了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、語音識別等大量機器學(xué)習(xí)功能，以AI技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)品和服務(wù)。2016年，谷歌正式宣布將戰(zhàn)略重心從“Mobile First（移動先行）”轉(zhuǎn)向“AI First（人工智能先行）。

布局策略上，谷歌采用了一套“全面開花”的打法，底層硬件、操作系統(tǒng)、核心算法、上層應(yīng)用均有所涉及，領(lǐng)域則包括語音技術(shù)、云服務(wù)、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實、無人機、倉儲機器人、智慧醫(yī)療等等。在實踐中，一方面，谷歌不遺余力地搶占用戶使用場景，從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)延伸到智能家居、智能硬件、自動駕駛、機器人等，意在積累更多的樣本數(shù)據(jù)信息；另一方面，谷歌注重技術(shù)研發(fā)，不斷努力研發(fā)更高級別的深度學(xué)習(xí)算法，以求增強圖形語音識別能力，對信息進行更深層次的加工和處理，高性能處理器TPU、開源機器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow、語音助手GoogleAssistant等產(chǎn)品的問世就是證明。

除了百度和谷歌外，還有很多高科技企業(yè)都在逐鹿人工智能，比如中國的阿里巴巴、騰訊、華為，美國的微軟、亞馬遜、蘋果等等，巨頭們的探索和引領(lǐng)，同樣為AI的商業(yè)化進程提供了動力和保障。

三、解惑：AI商業(yè)化只是賠錢賺吆喝？

即便如此，市場上仍不乏質(zhì)疑或是詬病的聲音，只因AI商業(yè)化的盈利難題遲遲得不到解決，整個行業(yè)皆是如此。若是看公司財報，不少公司的人工智能業(yè)務(wù)似乎更像一個拖累公司業(yè)績的包袱，而不是一棵“搖錢樹”。

難道AI商業(yè)化真的只是個賠錢賺吆喝的買賣？

當(dāng)然不是。歸根結(jié)底，這是由人工智能的技術(shù)特點決定的。

與蒸汽機、電力、IT等技術(shù)一樣，人工智能也屬于通用技術(shù)的范疇。一直以來，很多人都對處在發(fā)展初期的通用技術(shù)抱有過高的預(yù)期，認(rèn)為它能夠在短期內(nèi)迅速促進帶**濟效益。然而鮮為人知的是，這種效益與通用技術(shù)的發(fā)展之間，存在著明顯的滯后效應(yīng)。

根據(jù)麻省理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟倡導(dǎo)行動主任Erik Brynjolfsson教授的觀點，這種滯后效應(yīng)源自三個方面：

第一，新技術(shù)對應(yīng)的存量資本積累到具有全局影響的規(guī)模，需要一個較長時間的周期；

第二，想要充分發(fā)揮出通用技術(shù)的潛力，還必須依賴于其他相關(guān)的互補式創(chuàng)新技術(shù)的大力發(fā)展；

第三，為了適應(yīng)通用技術(shù)的發(fā)展并從中得到好處，社會組織與機構(gòu)需要經(jīng)歷長期的內(nèi)部重構(gòu)和調(diào)整，包括基礎(chǔ)設(shè)施、制度環(huán)境、人才素質(zhì)等能達到與之匹配的程度。

縱觀歷史，IT和電力都曾經(jīng)面臨過類似的窘?jīng)r：發(fā)展初期，資金投入了不少，卻遲遲見不到回報；但實踐證明，隨著技術(shù)的不斷成熟，其他相關(guān)的互補式創(chuàng)新技術(shù)都得到發(fā)展，社會組織與機構(gòu)的內(nèi)部重構(gòu)日趨完善，IT和電力都在后來給經(jīng)濟生產(chǎn)帶來了巨大的效率提升，給企業(yè)同樣創(chuàng)造了無比豐厚的利潤。

這些也很好地解釋了，為什么當(dāng)前的AI商業(yè)化存在盈利難題——是因為算法、算力、數(shù)據(jù)等多個方面實現(xiàn)了突破，才讓人工智能真正成為可以同IT和電力相提并論的通用技術(shù)，算下來也就是近幾年的事情，不是沒有回報，只是時候未到罷了。

話雖這么說，可畢竟人工智能行業(yè)仍處于探索中前進的時期，多數(shù)領(lǐng)域還是無人領(lǐng)航、無既定規(guī)則的“無人區(qū)”，技術(shù)路線、商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)形態(tài)等方面均具有較大的不確定性，這就意味著那些不吝投入、堅守AI賽道的玩家們還在承受著巨大風(fēng)險，頭部企業(yè)尤其如此。而對于他們來說，當(dāng)前最重要的并非立馬就能讓AI變現(xiàn)，而是盡快摸索出一條能真正“跑通”的商業(yè)模式，否則便成了時間與資源的空耗。

可喜的是，一些玩家看到了曙光。

仍以百度為例。雖然市場上有不少人質(zhì)疑百度AI業(yè)務(wù)線的變現(xiàn)能力，但一個不能忽視的事實是，其AI收入的確是在快速增長的。有機構(gòu)根據(jù)百度財報數(shù)據(jù)做過這樣一番測算：剔除以搜索、信息流支持的“在線營銷服務(wù)”（Online marketingservices）這一主要收入來源，再從“Others”里剝離愛奇藝等其他板塊的影響，剩下的就約等于其AI商業(yè)化規(guī)模。而結(jié)果顯示，2017、2018和2019三個年份，該項數(shù)值分別24.44億元、47.04億元和85.97億元，年均增速高達87.6%；即便2020年的增速因疫情原因而打個對折，其規(guī)模也能超過120億元。

不僅如此，百度的AI業(yè)務(wù)商業(yè)化已有三大分支正在得到印證，分別為小度助手、智能云和Apollo智能駕駛，我們或許可以從數(shù)據(jù)中窺探一斑：

（1）Strategy Analytics的數(shù)據(jù)顯示，2020Q1小度出貨量為410萬臺，為唯一保持增長的頭部品牌，硬件銷售規(guī)模大概在40~50億元；而今年3月份，小度助手語音交互次數(shù)達到65億次，是去年同期的近3倍，智能屏使用時間達到3個小時；

（2）據(jù)IDC報告，在中國AI公有云服務(wù)整體市場格局中，百度智能云在整體調(diào)用量、市場份額方面均名列第一，擁有業(yè)內(nèi)最多的AI產(chǎn)品數(shù)量；

（3）研究機構(gòu)Navigant Research報告顯示，百度Apollo無人駕駛項目在全世界排名第四，處于全球第一梯隊；而借著新基建的東風(fēng)，今年前6個月時間里，百度拿下智能交通數(shù)十個項目，并在全國7個千萬級訂單中拿4個，市場預(yù)測這波項目收獲將給Apollo帶來10億體量的收成。

接近百度的消息人士告訴筆者，未來2到3年內(nèi)，小度助手、智能云和Apollo各自實現(xiàn)100億元營收，并將有望撐起百度AI板塊400億美元以及公司整體千億美元的估值。

類似的案例還有很多，不再贅述。而從行業(yè)的角度看，AI商業(yè)化前景正因為巨頭的堅持和努力而變得愈發(fā)明朗，這或許是更令人期待的事情。

四、結(jié)語

前不久看到這樣一段話：

“一本名叫《第七感》的書談到，古生物學(xué)家斯蒂芬·杰·古爾德（StephenJay Gould）將物種進化過程中的突變稱為‘間斷平衡（punctuatedequilibrium）’，即世界從一種均衡態(tài)跳入另一種均衡態(tài)，永無回頭之時……雖然古爾德所指的是恐龍的滅絕，但這一理論同樣適用于思考歷史?！?/p>

眼下的我們，可能正處在這個時刻。而一場醞釀已久的巨大變革，正在疫情的驅(qū)動下逐漸拉開序幕。

道阻且長，行則將至。而最難能可貴的，恰恰正是那份只爭朝夕的精神和持之以恒的堅守。

參考文獻：

1、華安證券：《內(nèi)循環(huán)新格局，科技創(chuàng)新勇立潮頭》，2020年；

2、國海證券：《人工智能時代的經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)格局與大國博弈》，2020年；

3、蔡躍洲、陳楠：《新技術(shù)革命下人工智能與高質(zhì)量增長、高質(zhì)量就業(yè)》，2019年；

4、張澤謙：《人工智能：未來商業(yè)與場景落地實操》，2019年。