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【文/觀察者網 邢曉楠】

7月8日至7月10日，2021世界人工智能大會在上海舉辦，本屆大會以“智聯世界，眾智成城”為主題，圍繞“AI 賦能城市數字化轉型”方向，探討人工智能技術創新與產業落地的前沿進展。

文體產業智能化升級高峰論壇上，由復旦大學智慧城市研究中心編撰，中科智云、聯想、科大訊飛、風云天下、小冰等國際賽事核心技術提供商共同發布了《AI+國際賽事解決方案藍皮書》。藍皮書中指出，本次冬奧運將通過“人—智—賽—場”的融合，全面賦能賽事活動。

活動結束后，中科智云CEO、中科智云首席科學家魏宏峰在接受觀察者網采訪時表示，對于AI行業而言，泡沫是必然存在的，但泡沫總會爆掉。當浪潮退去，能活下來是那批能找到應用場景和商業模式的公司。

當人工智能的潮水退去

“人工智能的創業機會窗口期邁入尾聲階段。”

2020年7月，億歐智庫發布《2020年中國人工智能商業落地研究報告》，并指出，人工智能企業已從早期技術驅動階段向商業驅動發展，而未來人工智能企業的發展將更依賴落地場景的洞察以及解決行業實際需求的能力。

2020年年底開始，曠視科技、依圖科技、云知聲、云從科技、云天勵飛5家AI公司向科創板提交上市申請。除了云從于7月20日在科創板IPO過會，其他幾家企業都在之前幾個月中陸續受阻。

7月15日，一位投資人士向21世紀經濟報道透露，人工智能行業技術研發難度大、研發投入高，需要企業持續不斷地投入資本成本，短期內產出回報和盈利并不現實。但資本市場講究利潤至上，AI企業這樣長年累月地虧損，強行登陸資本市場可能會造成流血上市的局面。

曾幾何時，“人工智能”在風口上飛得正高，吸金能力有目共睹。以商湯科技為例，自2014年到2018年，商湯科技共完成10次融資，累計完成融資超30億美元。但與之相對的，卻是AI企業長期以來“難變現”的現狀。

人工智能產業創新聯盟秘書長安暉發表的報告顯示，全球近90%的人工智能公司仍處于虧損狀態，中國AI產業鏈中90%以上的企業也處在虧損階段。

科技媒體IT時報則以“業績普遍虧損、估值普遍較高”來形容有“AI四小龍”之稱的“商湯、云從、依圖、曠世”四家公司。

相比于2017年前后的“AI熱潮”，當下的AI企業已經進入產業落地的深水區。曠視聯合創始人兼CEO印奇在去年的一場媒體交流會上表示：不帶來真實價值的AI將被淘汰出局。

面對著退去的潮水和難以落地的商業模式，AI企業接下來該怎么辦？

“泡沫總會爆掉”

7月8日至7月10日，2021世界人工智能大會在上海舉辦，并在文體產業智能化升級高峰論壇上公布了一份《AI+國際賽事解決方案藍皮書》。

該藍皮書指出，對于冬奧會而言，賽事是人與人的交互過程，這一交互不僅發生在運動員和教練員之間，還包括了觀眾、記者、服務保障人員等等；同時，也是人與場所、場所與設備的全面連接與交互。

藍皮書宣布，人工智能技術將通過“人—智—賽—場”的融合，全面賦能賽事活動，從“降低人與人的交互成本、有效識別人的活動、提供安全防護和夯實賽事智能底座”等方面協助冬奧會的順利舉辦。

AI+國際賽事解決方案藍皮書

會議結束后，參與冬奧會智能安全工作的中科智云CEO、中科智云科學技術委員會主席、首席科學家魏宏峰接受了觀察者網的采訪，也對“潮水退去”的AI行業分享了自己的看法。

“沒有泡沫是沒有辦法蓬勃發展的，但泡沫總是爆掉的，”魏宏峰表示，“退潮以后總會有人被淘汰，但是也總會有人活下來的，誰真的能活下來，他其實就找到了應用的場景和商業模式。”

張家口密苑云頂樂園智能應用場景展館效果圖 受訪者提供

魏宏峰透露，前幾年泡沫較大的時候，客戶對于AI的認知也有偏差。當時有人覺得，AI什么都能做，后來又發現，像是什么都不能做。不過隨著市場的培育，現在客戶對于AI的認知也較以前深刻許多。

對于AI企業的盈利問題，魏宏峰表示，能盈利的公司確實很少。他提到，其原因與AI的算法、算力和行業人才投入有關。

但由于疫情，現在的大環境對人工智能較為友好。“大家發現，不管是產業鏈也好，人力資源也好，風險都非常大，所以需要技術來代替。”

對于疫情與AI的關系，億歐智庫也在《2020年中國人工智能商業落地研究報告》中有所提及。報告指出，在新冠疫情中，中國人工智能企業在多人體溫檢測、外呼、疫情信息服務、疫苗研發和藥物篩選等眾多場景中快速部署智能產品，降低了病毒傳染風險、緩解了醫護資源壓力、提高了控制疫情效率，在防控疫情關鍵時期發揮了不可替代的作用，并凸顯出巨大的社會效益。

“人工智能企業將人從簡單、重復、繁重的工作中解放出來。”

從這方面而言，被“唱衰”的AI仍然隱藏著潛力。但報告也指出：“場景的適配性是AI成功落地的關鍵環節。”

賽道中的賽道

長期以來，安防、健康、汽車等場景，是AI領域的幾條主要賽道。根據艾媒咨詢發布的《2020上半年中國人工智能產業專題研究報告》，人工智能在安防、零售和金融領域已經有了較高的成熟度。

2020人工智能技術應用各細分領域成熟度分析 圖片來源：艾媒咨詢

但隨著“大廠下場”，越來越多新創立的AI企業陷入尷尬。

“百度率先提出All in AI并推出了“百度大腦”，找到了自動駕駛這條賽道；騰訊提出AI in all并創立優圖實驗室；阿里則祭出了達摩院，”IT時報如是總結道，“這些動作都意味著，巨頭感知到自己手中數據的價值，他們試圖甩開AI算法公司，自建AI算法團隊。螞蟻金服發布刷臉支付硬件“蜻蜓”，微信支付緊隨其后推出同類產品“青蛙”，算法均來自阿里和騰訊自家的算法團隊。”

面對這一問題，中科智云的應對方法是，選擇了一條“賽道中的賽道”——安全場景中側重傳統行業的業務。

“我們想支撐我們傳統行業的數字化轉型和智能化改造，”魏宏峰表示，“我們的業務和客戶基本上都是跟傳統行業相關，特別是工程建造，工業生產，農牧生產和能源生產。逐漸地，我們擴展到另外的一些行業，也是跟民生相關的一些行業。我們聚焦的部分是解決這些行業的智能安全治理問題。”

傳統行業智能安全示例 受訪者提供

一直以來，安全監管都是傳統行業的痛點。以建筑工地、化工廠為例，僅靠人力無法做到全方位的管理，會帶來很多漏洞。而人工智能可以“把人從繁雜，重復，需要每時每刻盯住的事情解放出來，而且能做得比人更準，更高效”。

以對設備的監管為例。一般而言，大型的熱電廠和原材料加工廠都有大型的輸送帶，工人經常會違規站到皮帶上。有的皮帶是每秒22米的速度，一旦疏忽，會造成巨大的傷亡。當AI監管到這種情況，AI就會控制設備減速或者停下來，以避免事故的發生。

“AI就像人的一雙眼睛，”魏宏峰表示，“只是它可以看得更遠，更準，24小時不間斷的看，能夠在設備即將要發生問題的時候檢測出來，我們就可以聯動設備來避免生產事故。”

例如，如果工地或者工廠中出現了著火的痕跡，無論是冒煙還是小火星，AI都能及時檢測出來，比室內安裝的煙感更早的預警。如果有滅火系統，AI直接聯動滅火系統，如果沒有滅火系統，則馬上告知報警。

當然，設備的運行同樣需要基建的支持，比如一些技術架構。魏宏峰補充，如果原先沒有，也可以有新的基建，寬窄通信架構，不需要線架構，對電、網需求更少，成本更低。

其實由于CV領域算法的開源，很多企業都能做類似的技術，但真正能將場景落地的并不多。魏宏峰表示，AI落地的難處在于其在應變方面的“笨拙”，這也是該領域AI服務面臨的挑戰。目前行業普遍的是，有算法的公司不做行業， 做行業的公司沒有自己的算法。算法公司無法積累場景數據提升算法， 行業公司無法為場景改造算法。

“他在一種場景訓練好以后跑到另外一種場景，其實就沒有用了，”魏宏峰表示，“對傳統行業來說，他們面臨的最大的一個問題是場景的不確定性和需求的碎片化，這其實是很多傳統AI賦能模式的一個短板，也就是說他們AI算法適應能力或者叫泛化能力不夠強。作為一個科技公司，大家對那些行業的生產環境可能是不太了解的，算法泛化能力是個巨大的挑戰。目前我們通過對行業一線需求的了解，打造出的X-Brain通過AI主動學習能力，可以解決這些問題。”

正如億歐在行業報告中提到的，當前人工智能在安防、醫療和金融等領域已經有了較多落地成果，未來人工智能企業的發展將更加依賴落地場景的洞察以及解決行業實際需求的能力。

以本次冬奧運為例，由于疫情關系，過往的安全是嚴防死守突發事件，但如今會有對身體的關注、運動員的關注、訓練比賽的安全關注、場地安全的的關注，甚至食品安全、觀眾安全的關注等等。

潮水終將退去。而“AI+傳統行業”，是中科智云在潮水退去時做出的選擇之一。