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[導(dǎo)讀] (文章來源:人民網(wǎng)) 隨著人工智能產(chǎn)業(yè)浪潮的興起,人工智能技術(shù)已經(jīng)讓智能機器逐漸實現(xiàn)從“認識物理世界”到“個性化場景落地”的轉(zhuǎn)變,市場認知也逐漸完善,更多產(chǎn)業(yè)對人工智能報以熱忱,在實體產(chǎn)

(文章來源:人民網(wǎng))

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)浪潮的興起,人工智能技術(shù)已經(jīng)讓智能機器逐漸實現(xiàn)從“認識物理世界”到“個性化場景落地”的轉(zhuǎn)變,市場認知也逐漸完善,更多產(chǎn)業(yè)對人工智能報以熱忱,在實體產(chǎn)業(yè)中,人工智能究竟能夠帶來多少價值,帶來哪些價值,制約其發(fā)揮作用、產(chǎn)生價值的要素又是什么,值得人們思索。過去人工智能技術(shù)驅(qū)動階段重在算法模型的研究,而如今人工智能產(chǎn)業(yè)更依賴商業(yè)場景洞察,“商業(yè)”已經(jīng)成為人工智能發(fā)展到當前階段鮮明的主題詞。

2018年人工智能相關(guān)公司總數(shù)達到2167家。人工智能企業(yè)可劃分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。根據(jù)中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院調(diào)研數(shù)據(jù),中國人工智能企業(yè)多集中在應(yīng)用層,技術(shù)層和基礎(chǔ)層企業(yè)占比相對較??;從技術(shù)類型分布來看,涉及機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)、云計算和機器人技術(shù)的公司較多,整體分布相對均勻。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步,我國的各行各業(yè)已經(jīng)為智能化升級打下了一定的基礎(chǔ),而企業(yè)則需要在新的智能化時代提高自身核心競爭力。

根據(jù)億歐發(fā)布的《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》中顯示,不是所有的人工智能產(chǎn)品或服務(wù)都具有商業(yè)價值,在部分領(lǐng)域是作為“中間介質(zhì)”的角色。例如智能音箱、教育機器人等智能設(shè)備,語音交互技術(shù)優(yōu)化了人機交互模式,提升了用戶體驗,智能設(shè)備的使用價值不在于本身,而是在于借助語音交互為用戶提供內(nèi)容和服務(wù)。

編程貓聯(lián)合創(chuàng)始人孫悅曾公開表示:“人工智能重要的是找場景,場景對了可以賺錢?!币虼?,找到應(yīng)用場景,再做好優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品,是人工智能產(chǎn)業(yè)當前商業(yè)落地的關(guān)鍵。騰訊公司副總裁姚星曾表示,對于實際應(yīng)用場景來說,人工智能只是輔助手段,而不是決勝力。巨大的經(jīng)濟效益來源于原行業(yè)的潛力,真正的人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值并不高。

雖然當前人工智能已經(jīng)逐步滲透到各行各業(yè)中,但是就人工智能產(chǎn)業(yè)本身來說,依然存在瓶頸技術(shù)成本過高成為人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的阻礙之一。對于我國的人工智能企業(yè)來說,技術(shù)實力不等于商業(yè)變現(xiàn)的實力。在我國,大部分人工智能企業(yè)處于起步階段,往往會因研發(fā)成本過高而導(dǎo)致虧損。

根據(jù)智臻智能年報顯示,2017年企業(yè)虧損額達7335萬,其中研發(fā)費就用了5903萬,雖然官方稱是推動各項業(yè)務(wù)發(fā)展,落實平臺搭建、拓展渠道開發(fā)、控制各項成本支出等取得初步成效,但是研發(fā)方面的巨額投入,是智臻智能虧損的主要原因之一。

新三板掛牌公司海鑫科金發(fā)布業(yè)績快報稱,2017年虧損超過1.2億元,主要原因是人工智能項目投入過大。海鑫科金透露,2017年虧損額在1.26億-1.57億之間,2016年同期利潤為1414萬元。官方稱業(yè)績重大變化的主要原因在于戰(zhàn)略型項目研發(fā)周期較長、投入較大;人工智能類創(chuàng)新型項目中,人工智能相關(guān)專業(yè)性人才成本居高不下,投入較多;優(yōu)勢產(chǎn)品加入人工智能等新技術(shù)提升性能,研發(fā)成本較高。

根據(jù)中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,和國外公司相比,我國的人工智能產(chǎn)業(yè)在技術(shù)層發(fā)展較薄弱,目前多集中在應(yīng)用層。有業(yè)內(nèi)人士表示,人工智能目前比較大的問題是技術(shù)還沒有顛覆,是需要慢慢積累的過程,短期內(nèi)雖然在比較淺層的場景上可以落地,但涉及更深的領(lǐng)域并沒有那么快。對于當前我國的人工智能產(chǎn)業(yè)來說,如何在應(yīng)用層創(chuàng)造新的價值,如何能更加精準地實現(xiàn)商業(yè)落地,是人工智能企業(yè)需要面臨的問題。

對此,綠灣科技副總裁王興讓表示:“關(guān)鍵問題在于有了技術(shù)以后,如何跟業(yè)務(wù)場景相結(jié)合。所以目前我們的做法是聚集核心人才,與業(yè)務(wù)相融合,讓產(chǎn)品技術(shù)理解業(yè)務(wù),融合業(yè)務(wù)去解決業(yè)務(wù)的痛點。對于行業(yè)來說,前期提到更多的是‘互聯(lián)網(wǎng) ’,而現(xiàn)在更多是強調(diào)AI賦能,但其實在場景落地的應(yīng)用過程中,很多盲目的代價是客觀需要的。我們能做的就是對這些代價或者可行性進行充分評估,然后再采取務(wù)實的路徑去做這樣的事情。”

當前看來,我國人工智能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)具備了基礎(chǔ)技術(shù)和人才優(yōu)勢,還需要和場景相結(jié)合、技術(shù)融合業(yè)務(wù)來解決業(yè)務(wù)痛點。

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