“雨雪淮南雁跡稀”，這是誰的詩句？撲面而來的古意會(huì)讓不少人猜測(cè)，它出自唐宋名家之手。其實(shí)，這只是一句當(dāng)代仿作，作者甚至不是人類，而是一套人工智能算法。

這些年來，人工智能帶給我們的震撼一個(gè)接著一個(gè)：阿爾法狗戰(zhàn)勝人類圍棋冠軍，無人駕駛汽車在真實(shí)路況中行駛，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在瞬間翻譯長文……人工智能取得的這些成就就連很多認(rèn)知科學(xué)家都覺得不可思議。

雖有突飛猛進(jìn)的技術(shù)，人工智能企業(yè)不得不面對(duì)一個(gè)難題：它們幾乎都處于虧損“燒錢”狀態(tài)。2021年，“人工智能第一股”商湯科技虧損凈額14.2億元，同為“人工智能四小龍”的云從科技虧損6.32億元，人工智能芯片企業(yè)寒武紀(jì)凈虧損8.25億元。從股價(jià)來看，不少人工智能明星在二級(jí)市場(chǎng)并不被看好。商湯科技、寒武紀(jì)、格林深瞳當(dāng)前股價(jià)均低于發(fā)行價(jià)，云從科技IPO后經(jīng)歷了幾輪大漲，隨后總體處于下跌趨勢(shì)。

炫目的科技和慘淡的經(jīng)營之間，橫亙著商業(yè)化問題。人工智能企業(yè)如何把技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景？或者說，把技術(shù)用到哪里？更進(jìn)一步，如何讓客戶用得起？人工智能經(jīng)歷了10年的大發(fā)展后，行業(yè)、投資者，以及有落地潛質(zhì)的各領(lǐng)域都在試圖解答這些問題。

聰明點(diǎn)，再聰明點(diǎn)

人工智能熱潮方興未艾。人們一度期待它像上世紀(jì)后半葉的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣，應(yīng)用到人類生活的各個(gè)方面，成為新的基礎(chǔ)設(shè)施。2015年，電動(dòng)汽車制造商特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾預(yù)測(cè)，“完全自主”將在2018年到來。然而，時(shí)至今日，放眼全球，自動(dòng)駕駛汽車仍在“蹣跚學(xué)步”。人工智能的滲透似乎沒有當(dāng)初預(yù)料的那樣廣、那樣快。

人工智能落地慢，很大程度上緣于它還不夠智能。以自動(dòng)駕駛為例，盡管在這個(gè)熱門賽道上全球若干企業(yè)已耗巨資，但業(yè)界普遍認(rèn)為，做到真正的無人駕駛還有很長的路要走。研究機(jī)構(gòu)Pitchbook預(yù)言，我們要等到本世紀(jì)20年代末。

原來，工程師遇到了長尾問題的挑戰(zhàn)——那些在真實(shí)環(huán)境里發(fā)生概率雖小但數(shù)量龐大的“怪事”，比如散落在道路中間的輪胎碎片、因道路維修臨時(shí)擺放的錐桶。對(duì)于人工智能來說，這些情況“少見多怪”，因而“莫名其妙”。

因?yàn)槿斯ぶ悄芤蕾嚨纳疃葘W(xué)習(xí)方法從根本上說是一種統(tǒng)計(jì)方法，沒有人類大腦的諸多認(rèn)知能力，不像人類那樣會(huì)運(yùn)用“自上而下”的推理來理解世界的運(yùn)行方式。人工智能只是依據(jù)海量“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”規(guī)定的方式把輸入與輸出聯(lián)系起來。一旦遇到罕見而缺乏數(shù)據(jù)的“怪事”，它往往束手無策。

雖然還無法駕馭汽車，但越來越聰明的人工智能已有用武之地。業(yè)內(nèi)企業(yè)在一些更實(shí)際、更易落地的場(chǎng)景中率先開啟了商業(yè)化之路。

例如上海漕河涇開發(fā)區(qū)的星猿哲科技（上海）有限公司。他們生產(chǎn)的機(jī)器人進(jìn)入工廠車間，代替人工實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化上下料，原本十多個(gè)工人才能維持的生產(chǎn)線，現(xiàn)在只需一兩臺(tái)機(jī)器人工作站就可以勝任。星猿哲機(jī)器人能夠抓取無序擺放的工件，依靠的就是人工智能的分支之一——機(jī)器視覺算法。除了制造業(yè)，近年來人工智能技術(shù)及產(chǎn)品在安防、醫(yī)療、交通等多領(lǐng)域均有滲透且成熟度不斷提升。在特定場(chǎng)景下，人工智能已足夠聰明，足以代替人的工作。

擁有“視覺感知”的機(jī)械臂，能夠抓取無序擺放的工件

政府部門也在推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)，加快人工智能落地。今年8月12日，科技部等6部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，鼓勵(lì)在制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。上海自2018年底在全國率先啟動(dòng)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)計(jì)劃，累計(jì)開放3批58個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，發(fā)布洋山深水港、申通地鐵、華東無人機(jī)基地、張江科學(xué)城等綜合性應(yīng)用場(chǎng)景。

復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院信息管理與商業(yè)智能系系主任張誠教授說：“上海的人工智能發(fā)展可以遵循'鍛長板，補(bǔ)短板’的思路。上海的長板產(chǎn)業(yè)是汽車制造業(yè)和金融業(yè)。這兩個(gè)行業(yè)不僅是上海重要的經(jīng)濟(jì)支柱，也是上海在全國人工智能發(fā)展中最有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)，應(yīng)當(dāng)持續(xù)推進(jìn)，以增強(qiáng)人工智能發(fā)展主動(dòng)權(quán)。上海還應(yīng)推進(jìn)合法合規(guī)的數(shù)據(jù)共享和交易，鑄牢人工智能發(fā)展的基石，爭(zhēng)取在優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)誕生更多人工智能獨(dú)角獸企業(yè)?！?/p>

便宜點(diǎn)，再便宜點(diǎn)

人工智能未能如人們期待的那樣迅速普及，除了技術(shù)，還有成本原因。張誠說：“商業(yè)里最核心的一個(gè)問題是投入產(chǎn)出比。在商業(yè)應(yīng)用中，人工智能應(yīng)用增加的收益起碼應(yīng)當(dāng)?shù)咒N為它付出的成本。人工智能的投入產(chǎn)出比不佳，有些是因?yàn)樘嵘氖找娌粔蝻@著，而大多數(shù)情況則是因?yàn)槌杀具^高?！?/p>

人工智能企業(yè)的成本首先來自不可或缺的數(shù)據(jù)。眾所周知，人工智能需要大量“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。從理論上來講，這個(gè)世界充滿數(shù)據(jù)，然而現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)問題是人工智能項(xiàng)目最常見的癥結(jié)之一，因?yàn)樗枰臄?shù)據(jù)可能根本就不存在，或者鎖在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的“保險(xiǎn)柜”中。有研究者初步計(jì)算，訓(xùn)練一個(gè)人臉識(shí)別模型大概需要10萬個(gè)樣本，如果樣本數(shù)據(jù)需要購買，整個(gè)數(shù)據(jù)成本要占到項(xiàng)目總成本的近60%。

可惜的是，花費(fèi)如此高的數(shù)據(jù)成本之后，所開發(fā)模型的通用性并不高。例如A工廠和B工廠場(chǎng)景并不一致，同樣的識(shí)別模型在兩個(gè)場(chǎng)景切換時(shí)就會(huì)產(chǎn)生巨大的效果差異。而修改模型的成本不亞于重新開發(fā)一個(gè)模型。

為此，一些人工智能企業(yè)正試圖提高模型復(fù)用率。例如專注自然語言處理的竹間智能在創(chuàng)業(yè)之初就確定了平臺(tái)化發(fā)展路線，即在同樣的技術(shù)底座中融合不同的業(yè)務(wù)來積累經(jīng)驗(yàn)，把人工智能在某一行業(yè)沉淀的語義理解模型遷移應(yīng)用到其他行業(yè)，生成更有延展性的產(chǎn)品，這樣一來又能覆蓋更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成正向循環(huán)。竹間創(chuàng)始人兼CEO簡(jiǎn)仁賢介紹：“2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)，一些城市需要機(jī)器人流調(diào)客服，我們只花了幾個(gè)小時(shí)就上線了疫情機(jī)器人，服務(wù)多家地方政府單位，并接入四大智能手機(jī)?！?/p>

人才短缺導(dǎo)致成本增加，這是人工智能行業(yè)必須面對(duì)的另一大難題。截至2021年7月，我國培養(yǎng)的人工智能專業(yè)人才僅5萬人，約略等于10個(gè)商湯科技或5個(gè)科大訊飛的體量。據(jù)《中國人工智能人才培養(yǎng)白皮書》估算，目前人工智能行業(yè)人才缺口高達(dá)500萬。上海一家人工智能企業(yè)負(fù)責(zé)人告訴記者，大學(xué)剛畢業(yè)的算法工程師月收入3萬元起步，5萬元到8萬元月薪在業(yè)界很普遍。

在工程師的引導(dǎo)下，機(jī)器人NAO正在識(shí)別手中物體

為了解決人才緊缺的問題，上海人社部門今年聯(lián)合人工智能企業(yè)深蘭科技搭建了上海首個(gè)人工智能創(chuàng)新實(shí)訓(xùn)中心，預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)每年實(shí)訓(xùn)500人，服務(wù)產(chǎn)業(yè)在崗職工培訓(xùn)500人。軟銀機(jī)器人則是和大中小學(xué)合作，利用Pepper和NAO機(jī)器人培養(yǎng)學(xué)生的軟件開發(fā)能力。軟銀機(jī)器人（上海）有限公司總經(jīng)理邱靚說：“技術(shù)的先進(jìn)性須以市場(chǎng)為導(dǎo)向，以消費(fèi)者為目標(biāo)，為避免研發(fā)人員過度追求技術(shù)的進(jìn)步而導(dǎo)致成本居高、背離市場(chǎng)，我們將不遺余力地支持開放式創(chuàng)新，期望在人工智能、機(jī)器人、低代碼人工智能、智慧養(yǎng)老等方向與高校緊密合作，支持高校人才培養(yǎng)、師資培訓(xùn)與創(chuàng)新實(shí)踐?！?/p>

放眼人工智能產(chǎn)業(yè)，可以看到兩條相向的進(jìn)路：商湯、曠視等新興的人工智能企業(yè)向傳統(tǒng)行業(yè)滲透，而傳統(tǒng)行業(yè)則向人工智能方向轉(zhuǎn)化。2004年創(chuàng)辦的上海復(fù)深藍(lán)軟件股份有限公司原本是一家傳統(tǒng)軟件企業(yè)，2019年組建了人工智能小組，并逐步擴(kuò)展為兩個(gè)人工智能研發(fā)中心及一個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，致力于人工智能在金融等領(lǐng)域場(chǎng)景落地。復(fù)深藍(lán)創(chuàng)始人楊萬強(qiáng)相信，人工智能會(huì)像當(dāng)初的互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)一樣，慢慢被突破，變成大家都掌握的平臺(tái)性技術(shù)，并深刻改變世界。

楊萬強(qiáng)說：“人工智能不應(yīng)該是高高在上的天池之水，而應(yīng)當(dāng)是水潤萬物之水?！?/p>