政策＋資本疊加，人工智能走向規范化
前言:
人工智能發展的初期,資本的支持推動產業發展百花齊放,隨著行業日趨成熟,政府政策的參與則為人工智能產業釋放更多潛力。
作者 | 方文
資本與政府雙輪驅動態勢初現
與早幾年深度學習熱潮有所不同,隨著人工智能技術的成熟以及各國政府對行業的認知加深,政府對人工智能技術發展和應用探索的關注度日漸提升。
自2019年美國啟動新的人工智能計劃之后,美國已先后發布多份人工智能發展報告,將人工智能置于國家戰略地位。
在中國,人工智能也早已上升至國家戰略層面。在政策的支持下,2018年行業融資數量與融資金額創雙高,達到高潮點。
隨后2019年人工智能應用發展進入沉淀期,資本更加謹慎,但政府支持力度不減。這一年,政府工作報告提出“人工智能+”概念,確立了應用落地的重要性,并首次提出“人工智能治理”概念,確保人工智能產業的健康發展。
“十四五”規劃綱要中,智能經濟同樣被寄予厚望。規劃綱要明確指出要推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合,推動先進制造業集群發展,構建一批各具特色、優勢互補、結構合理的戰略性新興產業增長引擎,培育新技術、新產品、新業態、新模式。
艾瑞咨詢數據顯示,2020年,我國有24個省市發布了人工智能產業規劃,18個省市制定了具體的產業規模發展目標。與此同時,資本也更為活躍。根據數據顯示,2020年人工智能行業的融資規模達1757億元,比2018年的投資最高峰還要多出四百多億元。
人工智能走向規范化
過去十年,人工智能技術經歷了革命性的發展時期,但整個行業尚且處于發展初期,距離商業化成熟應用仍需時間。在深度學習熱潮之后,整個人工智能行業目前正步入平穩發展階段,資本市場也在經歷最初的狂熱后進入理智保守階段。
與歷史上其他新興產業興起的節奏相似,人工智能作為一種新興科技,需要長期的資本投入和更多試錯空間。而在一定期間內追求利益回報的社會資本眼中,人工智能這種仍在發展期的技術或多或少會被歸入“燒錢項目”。
不可否認的是,人工智能技術的快速發展對既有的生活模式構成挑戰,也引發一些爭議和思考,如算法的安全性,以及數據的開放和使用等問題。今年3·15晚會中曝光的人臉識別數據亂象,拷問的正是人們長期以來關注的與技術發展相關數據隱私問題。
種種跡象顯示,人工智能行業未來將步入更深入的階段——規范化。
融合商業化場景發展
人工智能技術逐步開始與商業進行結合。主要向如下幾個領域集中:
①人臉識別
人臉識別門禁閘機、人臉識別登錄支付、公安系統通過攝像頭人臉識別從而進行追逃布控、人證合一驗證、交通車輛監控、OCR文字識別、照片自動美顏功能、基于圖片的商品搜索(如拍立淘)等等。
②語音/語義識別
語音識別與合成(如智能音箱)、聊天機器人(如微軟小冰)、智能助手(Siri、小度等)、機器翻譯、智能客服機器人等等。其中語音識別與合成的技術成熟度相對較高,涉及到語義理解的應用目前還相對初期。
③大數據智能計算
金融領域的風控、廣告精準投放、產品個性化推薦、基于行為模型的反欺詐、搜索引擎的優化、商品的智能排序等等。這類應用目前相對比較成熟,能進行大規模的普及,像國家反詐騙中心app就是運用大數據智能計算,分析詐騙行為從而提醒用戶免受詐騙損失。
④智能無人駕駛
其中最典型的就是無人車駕駛,尤其是L4-L5級別的無人車駕駛。這個級別的無人車駕駛會基于周圍的環境、高精度地圖等信息,綜合決策出下一步的駕駛行為。同樣的道理,相同“無人化”級別的無人船、無人飛機、移動機器人等也屬于這一類的應用。
這類AI應用研發難度較大,目前還處于初級的階段,較多運用于物流搬貨以及配送貨物的機器人。
結尾
未來隨著以深度學習為代表的技術的成熟,人工智能將更加注重應用落地,深入到數字經濟的各個組成部分,促進產業內價值創造方式的智能化變革。
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