文丨李騰

編輯丨唐鈺婷

未來人工智能無處不在，當下各行各業(yè)也都貼上了人工智能的標簽，而人工智能貌似“無所不能”地滲入百業(yè)百態(tài)。制造加工、醫(yī)療健康、安防監(jiān)控，甚至是社區(qū)管理，在貼上“人工智能”標簽之后，立馬就成了“高大上”的代表。

人工智能從備受關注到產業(yè)落地，到底有多長的路要走？在由深圳市人工智能協(xié)會主辦的第四屆人工智能領袖峰會上，來自產學研的專家在人工智能加速產業(yè)變革發(fā)展的時代下，探討當下和未來的人工智能的產業(yè)落地和生態(tài)重構。

當下人們對人工智能有著很高的期待，但在產學研專家看來，即使有生態(tài)和應用場景，也并不意味人工智能產品能獲得大規(guī)模應用。

從實驗室到應用場景始終有一段距離，要快速推動人工智能落地，首先要找到剛性需求場景。

摒棄偽需求，讓人工智能真正落地“剛需場景”

真正的人工智能落地，是立足于特定場景，并且真正在為用戶創(chuàng)造價值。

回溯歷史，人工智能落地緩慢，是因為落地過程中存在“偽需求”場景，所以，推動人工智能發(fā)展，找到剛性需求場景很重要。

Testin數據標注業(yè)務總經理賈宇航

作為人工智能的服務商Testin的數據標注業(yè)務總經理賈宇航說：“人工智能并不是獨立存在的，它最后一定是落地到用戶真正需求的眾多場景之中，當下人工智能產業(yè)落地確實遇到了一些困難�！�

什么是用戶真正需求的場景？一是解決了沒有辦法滿足的需求；二是讓工作效率有了實實在在的提升。就好比飛機讓人實現(xiàn)了上天的夢想，高鐵則讓出行需求得到了成倍的縮短。

與之相反，偽需求就是純粹為了技術而技術，既沒有創(chuàng)造出新的價值，也沒有提升新的效率。

而出現(xiàn)偽需求的原因有兩個，一是政策鼓勵人工智能產業(yè)發(fā)展；二是市場規(guī)模龐大，前瞻產業(yè)研究院數據顯示，預測2019年我國人工智能市場規(guī)模將達到554億元左右，2021年我國人工智能市場規(guī)模將突破千億元，并預測在2023年我國人工智能市場規(guī)模將突破2000億元，達到了2364億元左右。

市場與政策對人工智能產業(yè)的鼓勵，不可避免的存在一些將偽需求堅持到底、甚至為了人工智能而“轉型”的企業(yè)。這些為了眼前的短期利益的企業(yè)，在享受了政策和產業(yè)紅利之后勢必衰敗，潮水褪去，才能看到哪些人在裸泳。

潮水退去，留下的都是真正創(chuàng)造價值的“金子”

人工智能浪潮突起，類似于前幾年的“互聯(lián)網＋”，眾多企業(yè)視之為絕不能錯過的戰(zhàn)略機遇，不過，“裸泳者”勢必黯然收場。真正留下來的“金子”，才是推動行業(yè)發(fā)展、城市建設以及國家戰(zhàn)略中，真正創(chuàng)造價值的企業(yè)。

站在行業(yè)層面看，人工智能以前案例少，應用缺乏窄，現(xiàn)在隨著技術的突破，人工智能逐漸落地各行各業(yè)，有可能形成極大的用戶市場，并且人工智能的應用領域也空前廣泛，從制造加工、醫(yī)療健康、到安防監(jiān)控，甚至是社區(qū)管理，開始改變不少傳統(tǒng)行業(yè)的運行模式。

從城市建設層面看，只有找到城市中剛性需求的場景，才能更好的推動城市建設。360集團副總裁、智慧城市及大數據總裁穆鴻說：“如果沒有找到人工智能應用的剛性需求場景，只是做形象工程，落地是很困難的�！�

360集團副總裁、智慧城市及大數據總裁穆鴻

人工智能的選擇場景的維度并不是做到大而全，而是夠不夠縱深。穆鴻從五個方面商業(yè)化落地中如何選擇場景的緯度：第一是市場規(guī)模要大；第二是信息化水平要相對較低，因為信息化水平太低不利于產業(yè)落地，信息化太高會導致企業(yè)扎堆進入產生紅海市場；第三是政府關注的領域；第四是能夠產生商業(yè)價值，確保企業(yè)可持續(xù)發(fā)展；第五是暫無行業(yè)巨頭。企業(yè)在將人工智能商業(yè)化的過程，一定要結合實際情況，找到剛性需求場景，拒絕形象工程，才能創(chuàng)造價值。

上升到宏觀國家層面的導向來看，國家對人工智能產業(yè)的發(fā)展極度重視，人工智能被多次寫入政府工作報告，國家也希望企業(yè)在人工智能商業(yè)化過程中，一邊獲取產業(yè)紅利，一邊創(chuàng)造市場價值。

作為賽為智能董事長的周勇，很早就意識到企業(yè)順應國家發(fā)展方向才能更快更好的創(chuàng)造價值。他在接受億歐采訪時表示，國家戰(zhàn)略對人工智能落地中起到了至關重要的作用。

賽為智能董事長周勇

周勇還表示，賽為智能以人工智能為核心，以軍民融合為方向的戰(zhàn)略，順應軍民融合與人工智能的國家戰(zhàn)略落地。人工智能作為新興領域，在軍民融合之路的創(chuàng)新實踐，對傳統(tǒng)領域的影響是不可低估的。

總之，無論從行業(yè)發(fā)展趨勢，還是從宏觀國家層面的導向來看，創(chuàng)造價值是人工智能產業(yè)落地的基礎�；�礎支撐、關鍵技術、應用場景是人工智能的商業(yè)化過程非常關鍵的三要素，然而眾多“投機企業(yè)”根本沒有基礎支撐和關鍵技術，卻依靠偽需求場景謀取政策和產業(yè)紅利攪亂人工智能的發(fā)展格局，加大了人工智能落地生根的難度。

人工智能要實現(xiàn)商業(yè)落地，首先要做的就是過濾掉這些“投機企業(yè)”，留下真正的行業(yè)有需求，真正為用戶創(chuàng)造價值的企業(yè)。

人工智能全面商業(yè)落地，還有很長的路要走

人工智能是政策的寵兒，也有著千億級市場。然而在現(xiàn)有人工智能技術水平下，準確抓住剛性需求很難，行業(yè)落地之路也并不順利。

首先是產業(yè)壁壘。一方面在技術門檻較高的領域，人工智能鮮有大規(guī)模應用的案例；另一方面人工智能對行業(yè)理解是遠遠不夠的，在如何實現(xiàn)人工智能與行業(yè)深度融合方面沒有具體的計劃和措施。

其次是核心技術的缺陷。除了行業(yè)壁壘外，人工智能與行業(yè)結合的另一個薄弱環(huán)節(jié)在于我國對人工智能的核心要素掌握不足。

算力、算法和大數據是人工智能的三大核心要素，然而算力方面，提供算力的高端芯片被國外廠商壟斷；算法方面，目前的算法只能實現(xiàn)淺層次的識別和判斷，替代一些重復性、機械性地勞動，但復雜的場景往往需要多個算法，加大了人工智能應用的落地成本和難度；數據方面，中國無疑有著基數龐大的優(yōu)勢，但數據孤島問題卻對人工智能落地造成了困擾，周勇說：“中國海量數據的價值并沒有被完全挖掘，不同的平臺之間的數據缺乏互聯(lián)互通，并且數據之間缺乏統(tǒng)一標準。”

最后是網絡安全問題，人工智能不斷發(fā)展，網絡安全問題也愈發(fā)嚴重。穆鴻認為，人工智能成熟落地的過程中，人工智能帶來的網絡安全問題會更加復雜，即使是一個網絡安全錯誤，對整個系統(tǒng)而言也是災難性的打擊。

所以，在現(xiàn)有人工智能技術水平下，一方面要找到落地的剛性需求場景，而不是純粹做技術；另一方面，產業(yè)與人工智能技術結合之后，要能達到實際的應用水平，才能在行業(yè)里站住腳，真正的產生商業(yè)價值。

總之，人工智能落地產業(yè)不僅僅是單方面的努力，更需要人工智能與落地行業(yè)間建立起長期和深度的合作，等待技術缺陷被彌補，距離真正實現(xiàn)人工智能全面實現(xiàn)商業(yè)落地，還有很長的路要走。

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作者：李騰來源：億歐