文|壹DU財經
Gartner發(fā)布的《2022年Gartner新興技術成熟度曲線的發(fā)展動向》指出：“AI正在日益普及并成為產品、服務和解決方案的一個重要組成部分。
工信部科技司副司長任愛光表示，人工智能是引領新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術。他同時提到，據測算，我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過4000億元，企業(yè)數量超過3000家。
人工智能領域大有可為，賽道里的選手們正在乘風破浪：老將們持續(xù)加固護城河，新選手們總想撕下一道口子。
2015年，百度無人車亮相烏鎮(zhèn)世界互聯網大會；2016年百度大腦AI平臺發(fā)布；2017年人工智能被寫進政府工作報告，當年百度宣布All in AI……時至今日，百度的AI技術正在各個領域落地開花；
大佬們在持續(xù)進化，獨角獸也在穩(wěn)步前行。過去幾年，在人工智能風口下，涌現出無數AI獨角獸，商湯、曠視、云從、依圖更是被視為“AI四小龍”。同樣受益AI技術落地，營收規(guī)模展現出強勁增長態(tài)勢的還有云天勵飛、格靈深瞳，他們所選擇的是機器視覺賽道。
當然，人工智能并非局限于此。但這些足以成為我們持續(xù)關注這一賽道的理由。
接下來，壹DU財經將把人工智能作為重要研究對象，持續(xù)關注這一引領未來的技術領域。
第一部分：何為AI？
要講述AI的故事，第一要務是理解AI。
AI，即人工智能。
上世界60年代，著名的圖靈測試誕生。按照“人工智能之父”艾倫·圖靈的定義：如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。同一年，圖靈還預言會創(chuàng)造出具有真正智能的機器的可能性。
1997年5月11日，IBM公司的電腦“深藍”戰(zhàn)勝國際象棋勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，成為首個在標準比賽時限內，擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。
人、機之間的對決還在繼續(xù)。
2016年3月15日，谷歌人工智能AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石對決。李世石與AlphaGo總比分最終定格在1比4，以李世石認輸結束。
這場人機對弈讓人工智能正式被世人所熟知，成為當年科技圈最大的破圈事件。
隨后，人工智能市場被“引燃”。
人工智能的發(fā)展，離不開核心三要素，即海量的數據、充足的算力以及合適的算法模型。
亞馬遜的Principal Scientist（首席科學家）曾有個著名的比喻：如果把一個成功的AI算法比作一支善戰(zhàn)的部隊，那么數據就是糧草，算力就是兵力，而模型則是戰(zhàn)略和戰(zhàn)術指揮的策略；戰(zhàn)略和戰(zhàn)術的重要性自不必說，但沒有了糧草和兵力，再好的戰(zhàn)略也只是空中樓閣。算力就是兵力，有了強大的兵力，才有了實現戰(zhàn)略的機動性和可能性。
第二部分：AI何為？
彭博社研究發(fā)現，人工智能行業(yè)市場規(guī)模將超過4220億美元，并且預測2022年至2028年間的復合年增長率為39%。
那么問題來了，既然AI有如此大的規(guī)模，它會在哪些領域發(fā)揮作用？
綜合來看，我們所熟知的人工智能被廣泛應用的場景大致有以下幾類：
第一，自動駕駛領域
在汽車領域使用人工智能，最直接的體現即是無人駕駛。該技術使用機器學習和深度學習來增強車輛的模式識別和預測能力。在識別層面，又分為多條發(fā)展路徑，如視覺識別、光識別等。
第二，醫(yī)學領域
近年來，人工智能的廣泛應用，正逐步提升醫(yī)療專業(yè)人員的工作效率以及醫(yī)療資源的平衡。未來醫(yī)生和人工智能的分野也將日益明顯，如醫(yī)生可以重點攻克疑難雜癥，而人工智能和納米機器人將輔助專家完成基礎診斷。當然，后者也可以利用技術的力量來實現個性化醫(yī)療。
第三，工業(yè)制造業(yè)
我國是工業(yè)大國、制造業(yè)大國，但并非工業(yè)強國和制造業(yè)強國。在科技強國的戰(zhàn)略目標里，人工智能是其中重要的一支力量。水務、電務、礦山、工廠、碼頭等的人工智能改革，也在穩(wěn)步進行中。
第四，城市管理
當前，智慧城市、智慧交通、智慧政務等正在持續(xù)推進。如控制交通、廢物和維護，以及預測能源消耗、污染風險和對環(huán)境的影響。
第五，生活、學習領域
社區(qū)、鄉(xiāng)村、商鋪、學校，因AI而改變。如街上忙碌的清潔機器人，商場里智能導航等。在人員密集的場所，AI可以實現防疫與商業(yè)的融合，又能減輕人力成本。
在學習領域，隨著AI的廣泛應用，學習資源的均衡、學生學習效率的提升，正在深刻地改變著傳統的“學習”。
由此，我們可以看到，人工智能正引領著新一輪科技與產業(yè)革命的加速來襲。
第三部分：AI的代表玩家
美國著名發(fā)明家RayKurzweil認為，計算機將在2029年實現類人智能。他補充說，人類將在2045年達到奇點。
那么我們要如何迎接奇點的到來？又有哪些關鍵玩家一起支撐起這一科技的創(chuàng)想？
我們依然按領域來觀察。
（一）自動駕駛領域：從概念到落地，快步邁向商業(yè)化
在這一領域，聚集的玩家均是“大有來頭”。
對于成立于2000年的百度而言，前半場的王牌業(yè)務是搜索，后半場的王牌落在了AI上。2013年，李彥宏在百度建設了中國首個深度學習研究院，2017年百度牽頭籌建深度學習技術及應用國家工程實驗室。直到這時，外界才將百度與AI聯系在一起。
2017年，百度自動駕駛開放平臺Apollo推出后即入選國家首批新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。同年，《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》和《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則(試行)》發(fā)布。
這些均沒有李彥宏乘坐無人車在北京五環(huán)“吃”了罰單的破圈效應。但經此事件，百度無人駕駛開始廣為大眾所熟知。
無人車的安全性、量產和商業(yè)化博弈，仍是百度需要重點解決的問題。不過，這并非百度一家需要直面的，也是蘋果、華為、小米、騰訊、阿里等殺入無人駕駛賽道玩家需要共同面臨的行業(yè)難題。
不過，這并不能阻止眾多玩家的熱情。2021年，各類L2-L4級的自動駕駛開始走出封閉路測試驗場，走上了真實的城市道路。
其中，有面向公眾的Robotaxi、Robobus，也有物流配送“最后一公里”的末端配送，面對港口、礦山等封閉環(huán)境的無人運輸，還包括干線物流的無人卡車以及面對社區(qū)固定道路的無人環(huán)衛(wèi)車。
公共交通屬性的Robotaxi賽道，匯集了百度、小馬智行、滴滴、T3出行、文遠知行等玩家。去年11月，百度和小馬智行已經獲準推出了付費無人駕駛出租車服務。
此外，在園區(qū)無人車方面，華為、阿里、京東、美團、毫末智行的配送無人車，已經規(guī)?；涞貓@區(qū)和商圈。
隨著技術不斷優(yōu)化及商業(yè)化持續(xù)落地，資本對無人駕駛的青睞在2021年整體表現得有增無減。從全年情況來看，國內無人駕駛市場的行業(yè)投融資規(guī)模達到近年來的峰值。根據此前媒體的統計數據，2021年僅以前20家企業(yè)融資金融來統計，就達到了300億元的規(guī)模。
（二）醫(yī)學領域：落地有難度，工程師和醫(yī)生想的不一樣
AI技術連接上醫(yī)療場景，這一概念剛有苗頭時，就有大批頂著醫(yī)療AI之名的公司跑步進場。
隨著時間的推移，技術的進步讓醫(yī)療與AI的結合開始有了更多落地的項目。如眼底、腦卒……在連接AI技術后，醫(yī)療場景的可能性開始變得更具體。
如鷹瞳科技通過視網膜影像AI，不僅可以預測眼部疾病，還可以分析全身的慢性疾病風險，甚至能看到人的性別和性取向。
“醫(yī)療+AI”為何能在國內得以普及？
一方面是人口老齡化趨勢、龐大受眾群體以及移動互聯網96%的全球最高覆蓋率。另一方面，政策大力支持。同時，需要注意的是，我國醫(yī)療衛(wèi)生服務的需求側也發(fā)生了很大變化，醫(yī)學領域迎來了急劇的變革。
國家衛(wèi)計委衛(wèi)生發(fā)展研究中心主任傅衛(wèi)表示：“一方面我們需要更多醫(yī)學科技的發(fā)展和創(chuàng)新，另一方面，如何幫助醫(yī)學科技的發(fā)展創(chuàng)新實現推廣和應用，對醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)改革，特別是醫(yī)療衛(wèi)生服務的體系構建提出了很多新的挑戰(zhàn)?！?/p>
以AI醫(yī)學影像為例。
作為有著30多年臨床經驗的超聲專家，同時兼中國超聲醫(yī)學工程學會副會長的李安華表示，自己關注AI醫(yī)學影像6年多時間，也接觸過很多AI醫(yī)學影像類的公司，其中有科技巨頭也有創(chuàng)業(yè)公司，“但這些科技型公司提供的產品，很難找到讓超聲醫(yī)生滿意的AI應用?！?/p>
據他介紹，大部分已經應用到超聲的AI產品都存在一個弊端：需要先由醫(yī)生掃描找到腫塊圖像，把它抓取成靜態(tài)圖，再由AI系統來判別是良性還是惡性。這種模式下，萬一醫(yī)生看不到這個腫塊，就是漏診。
“工程師和醫(yī)生想的不一樣。磁共振、CT可以根據靜態(tài)圖像做診斷，但超聲需要醫(yī)生根據實時動態(tài)檢查畫面做診斷，但AI超聲系統需要‘陪伴’醫(yī)生。”
其實早在五年前，華創(chuàng)證券計算機行業(yè)分析師陳寶健就發(fā)布研報稱：科技巨頭加速跑馬圈地，創(chuàng)業(yè)公司受資本熱捧：AI+醫(yī)療影像市場百家爭鳴。
但由于商業(yè)化落地難，AI在醫(yī)療領域的實際落地要較無人駕駛領域緩慢得多。
不過，在輔助醫(yī)療及遠程診斷側面，新華三、聯想、商湯科技等推出了相關的產品。以新華三為例，其最新的一款產品，甚至可以做手術的實時直播。
（三）工業(yè)領域：以機器視覺為代表的商業(yè)化落地成果顯著
當前，我國的制造業(yè)正快速步入智能化升級的新階段，越來越多的制造企業(yè)把“智能化”作為推動其自身業(yè)務增長的重要途徑。
在工業(yè)領域，AI在預測性維護、質量控制、智能化排產等領域一直在探索并取得顯著成效。
不過，AI在工業(yè)場景中的應用深度和廣度與其在消費領域相比，仍有較大差別。以“機器視覺”為例，經過多年的發(fā)展，其在當前已成為助力制造業(yè)智能化轉型的好幫手。
隨著機器視覺的滲透，消費電子領域、汽車行業(yè)、食品行業(yè)、制藥行業(yè)以及印刷行業(yè)的自動化升級改造正在提速。并且未來的發(fā)展空間巨大。
在智能制造產業(yè)，質檢環(huán)節(jié)占工人人力成本的40%，質檢率也直接影響著企業(yè)訂單增長。也因此，質檢這個量大且重要的工序已成為工業(yè)制造企業(yè)發(fā)展的“達摩克利斯之劍”。
以精密制造產線的缺陷檢測為例，以往的人工目檢效率很低，檢測時往往需要借助放大鏡等工具進行工作，且工作時間不宜過長。同時，還存在檢測結果不穩(wěn)定、成本高、數據不易存留等弊端。
“質檢是個細致活兒?？啥⒅鴱姽饪瓷习诵r，眼睛早就花了，越到后面工作質量和效率都會明顯下降。”恒逸化纖下屬的雙兔新材料生產車間的工段負責人王禮娜表示：作為一名有十五年化纖產品質檢工作的資深質檢員，過去的常態(tài)是拿著強光手電筒用肉眼去看，每天最少要人工檢測2500錠絲綻。
后來，當恒逸化纖與百度智能云聯合開發(fā)的智能質檢設備投入使用后，她的工作開始有了變化——從原來的質檢工人轉型成為一名AI數據標注師，幫助百度智能云質檢工程師在產品圖上標注出各類缺陷，將質檢員的質檢經驗轉化成企業(yè)的數據資產，讓AI學會辯別絆絲、毛絲、油污等產品缺陷。
這樣對于制造業(yè)的改造并非個案，更多的人工智能正廣泛應用于能源、水務、電力等行業(yè)。
當然，人工智能的落地場景遠不止上述場景，但透過這些場景，我們可以窺見這一大行業(yè)里的巨大機會及更多可能性。
基于此，未來我們也將持續(xù)跟進人工智能細分賽道的最新進展，敬請期待。