放大
缩小
默认
如今，人工智能的发展正深刻改变人类社会生活，改变世界。
“AI+”遍布各大新兴产业。
2022年，AI的应用无处不在。百度世界大会上，百度利用AI“补全”《富春山居图》；英国人工智能公司DeepMind的研究团队推出“AI足球运动员”；原有AI换脸，现有AI换声，由于配音演员私人问题，《时空中的绘旅人》《未定事件簿》相继宣布使用AI技术完成后续配音。
当前，新一代人工智能相关学科发展、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
“AI+安防”仍是目前最大的下游场景
近几年，我国的人工智能产业发展驶入了快车道，相关规划提出了明确指引：
2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》；2019年，中央深改委会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》；2020年，五部门印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》……
目前，AI领域在全球的发展以中国和美国为牵引。国外（尤其是美国）在AI的基础层（如GPU、FPGA芯片）、技术层（提供AI训练架构、算法，如TensorFlow等）相对领先。我国在技术层和应用层均有一定积累，但更大的优势体现在应用层，庞大、多元的训练数据及需求，使得AI在中国的应用百花齐放。
具体来看，近十年内，AI在金融、营销、医疗、教育、交通、新零售、先进制造等行业充分发展，但目前“AI+安防”仍然是人工智能应用中最大的下游场景。
事实上，人工智能经历过三次热潮：第一次是推理期，将逻辑能力赋予计算机；第二次是知识期，主要总结人类的经验，教授给计算机；本轮AI热潮得益于机器学习的大发展，利用深度学习技术在语音和图像等领域取得大发展。
此前就有媒体统计过，AI企业基本上靠安防业务生存。例如，商汤科技与安防无关的业务贡献收入不足20%；依图科技从2015年开始拓展金融、医疗、互联网服务，整体贡献收入占比不到5%。
“AI+汽车”比元宇宙来得实在
这两年，AI赛道似乎迎来了两道曙光并一度站上时代风口的两个领域，即智能造车与元宇宙。
《中国制造2025》对智能网联汽车提出了明确的发展目标：到2025年掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级；到2035年，中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元，成为世界第一大智能汽车市场。
而后者更不用赘述，元宇宙一度“血洗”投资界。一时间，各种概念无处不在。
就目前看来，不少AI企业对这两个领域虎视眈眈。以智能汽车为例，2022年上半年，商汤科技在智能汽车板块的收入大幅增长71%，服务客户数量达到20家，同比上升54%，单客户收入提高11%。
再看元宇宙，这个领域本就需要AI技术支撑，无论是感知技术还是场景虚构、硬件设施，无一不是AI赛道的老本行。但这个领域自身难保，Meta“元宇宙”开发部门Reality Labs在2021年亏损102亿美元，中国不少元宇宙企业也“出师未捷身先死”。
从未来的产业应用来看，全球管理咨询公司麦肯锡最新发布的报告显示，到2030年，人工智能有望在中国的交通运输和其他关键产业撬动巨大的经济价值，预计一系列人工智能用例每年可创造的经济价值超过6000亿美元。
目前，智能汽车在市场上热度最高，通过AI提升智能座舱的各类体验，以及依靠AI算法实现自动驾驶都是中长期维度AI的重要应用场景：一方面，智能化接棒电动化成为汽车革命的下一个风口；另一方面，随着智能化渗透率不断提升，各种替换需求强劲，智能电动车有望成为下一个拉动消费的增长极。
语音识别和用户界面一直是汽车领域最成功的基于AI的应用。这些应用利用智能手机和消费类电子产品中的AI技术，部署在信息娱乐和人机界面中。Alexa、CarPlay、Android Auto，以及类似产品已经应用于大多数新车型。
远程诊断、驾驶巡航功能、OTA软件和网络安全功能，以及AV的开发和测试等都运用了人工智能技术。AI技术已经成为汽车行业推进无人驾驶汽车的主要驱动力。
赚钱，AI圈最美好的梦
过去几年里，AI绝对是资本圈中最炙手可热的宠儿。后来，这些辉煌岁月渐渐一去不复返。
特别是这两年，AI企业一次又一次的亏损严重打击了资本的热情。
2022年，整个AI赛道流年不利。
就目前看来，AI行业为什么迟迟无法实现营收逆袭？无非有两个原因：一是研发成本宛如一个无底黑洞，科技世界总是如此；二是能够脚踏实地，实现营收的业务实在不多。
沉重的研发支出压力也是企业难以盈利的关键。2022年上半年，商汤科技的研发支出达到20.4亿元，是同期营收总额的1.44倍，同比增长14.9%。从2018年至今，商汤累计研发投入突破100亿元。
AI行业迟迟赚不到钱，是因为技术问题吗？
AI走过炫技时刻，资本最终要追求实质。这也是为什么AI行业渐渐失去资本青睐的关键原因，再炫酷的技术都不如真金白银来得实在。2022年，有投资人曾说过，如今很难再看到纯技术的项目。
当然，这并不是说AI领域真的失宠了。毕竟，此前中国国际经济交流中心曾提出5个万亿美元级赛道，分别是新能源汽车、家用机器人、头戴式AR/VR眼镜及头盔、柔性显示、3D打印设备。这些行业多多少少都离不开人工智能。
只不过相比以前，资本关注更多的可能是AI与下游领域的结合，包括但不限于汽车、金融、物流，甚至是医疗领域。换言之，企业的技术不再是第一吸引力，取而代之的是整个产业链的整合运用，一技之长不如一景在手。
如今，手握诸多场景的大厂几乎都在自食其力：百度和淘宝用AI围绕自己的搜索业务做智能应用；华为盘古大模型参数规模达到千亿级别；阿里、浪潮、北京智源研究院均发布了最新产品，平均参数超过100亿。
在海外，谷歌发布了首个万亿级模型Switch Transformer，宣布突破了GPT-3参数纪录；微软和英伟达在烧坏4480块CPU后，完成了5300亿参数的自然语言生成模型。
这些大厂在前端卷起技术，后端卷入社交、电商、娱乐、汽车、手机等领域应有尽有。
任何一个场景应用实施都能喂饱一家AI企业。
可惜，技术在此，市场在彼，这是AI世界中最遥远的距离。而AI行业似乎不拘泥于这一点，而是在多个方面发展，如芯片、行业方案、生态。最典型的转型就是制造芯片。分析机构Gartner表示，全球有50多家公司正在专门为AI制造芯片。（综合网站报道）
放大
缩小
默认