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回顧2022年的人工智能行業(yè)，從年初的蕭瑟，到年末ChatGPT和AIGC的火爆，人工智能概念再次出現(xiàn)井噴。人工智能的價(jià)值到底在哪里呢？本文作者對(duì)人工智能行業(yè)的歷史和現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，一起來(lái)看一下吧。

人工智能在2022年的境遇，就像一場(chǎng)過(guò)山車之旅。

年初時(shí)的蕭瑟氛圍猶在昨天，一家家人工智能企業(yè)交出慘淡的業(yè)績(jī)報(bào)告后，唱衰聲迅速?gòu)浡苏麄€(gè)行業(yè)，幾乎所有人工智能獨(dú)角獸都在被逼問(wèn)何時(shí)盈利，整個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)頭早已被元宇宙搶去。

可到了年末的時(shí)候，外界似乎重新對(duì)人工智能燃起了興趣?；鸨槿虻腃hatGPT頻頻成為科技媒體的焦點(diǎn)，再加上已經(jīng)出圈的AIGC，人工智能概念再次出現(xiàn)井噴，重新成為資本的寵兒。

新概念誕生時(shí)的興奮與沖動(dòng)，落地遇阻后的沮喪與悲觀，這場(chǎng)群體悲喜劇的背后，似乎有必要追問(wèn)這樣一個(gè)問(wèn)題：人工智能的價(jià)值到底在哪里，人們追逐的是奇幻的海市蜃樓，還是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)？

終歸還是要回到生產(chǎn)力的話題上。

01 人工智能的廟堂與江湖

回顧人工智能的進(jìn)化史，總是離不開(kāi)一些有紀(jì)念意義的大事件。

比如圖靈在1950年提出了著名的“圖靈測(cè)試”，給出了判定機(jī)器是否“智能”的方法；約瑟夫·魏岑鮑姆和肯尼斯·科爾比，在1966年開(kāi)發(fā)了世界第一款可人機(jī)對(duì)話的機(jī)器Eliza；杰夫·辛頓和他的兩名學(xué)生在2012年的 ImageNet圖像識(shí)別比賽上拿了冠軍，由此開(kāi)啟了深度學(xué)習(xí)的黃金十年……

這樣的敘事邏輯并不讓人陌生，大多數(shù)行業(yè)都喜歡從里程碑式的事件中，定格技術(shù)不斷向前演變的瞬間，然后在機(jī)緣巧合下成為坊間討論的焦點(diǎn)。再聚焦一些的話，每到了年初的時(shí)候，科技巨頭們都會(huì)給出一份長(zhǎng)長(zhǎng)的榜單，預(yù)測(cè)下一年的技術(shù)風(fēng)向標(biāo)，即便有時(shí)候會(huì)夾帶一些“私貨”。

從“廟堂”的視角審視行業(yè)的變遷并沒(méi)有錯(cuò)，而且在很多時(shí)候不乏合理性。就像ChatGPT與AIGC的例子，2014年誕生的對(duì)抗生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)GAN、2020年被OpenAI公開(kāi)的GPT-3語(yǔ)言模型，再到千億級(jí)大模型的軍備競(jìng)賽，都是AIGC一夜走紅的注腳，淋漓盡致地詮釋了前沿創(chuàng)新的魅力所在。

其實(shí)還有另外一個(gè)視角，即遠(yuǎn)離“廟堂”的“江湖”。一群“名不見(jiàn)經(jīng)傳”的工程師，將人工智能的觸角伸到了不被關(guān)注的“角落”，不是鎂光燈下的自動(dòng)駕駛，也不是話題性十足的數(shù)字人，而是紡織廠里不為人知的質(zhì)檢產(chǎn)線、超市里鮮有人注意到的貨架、園區(qū)里不曾被注意到的配電房一角……

和重人才、重學(xué)術(shù)、重投入的“廟堂”相比，“江湖”中流行的是另一種創(chuàng)新范式：沒(méi)有著作等身的學(xué)術(shù)大牛，只有鉆到生產(chǎn)車間改代碼的程序員小哥；沒(méi)有海量的大數(shù)據(jù)，卻可以拿到一手的生產(chǎn)數(shù)據(jù)打磨算法；錯(cuò)失了沉甸甸的行業(yè)大獎(jiǎng)，但幫助一些傳統(tǒng)行業(yè)解決了實(shí)實(shí)在在的問(wèn)題。

或許這才是新一輪工業(yè)革命的“全貌”。就像人們記住了改良蒸汽機(jī)的瓦特，遺忘了將蒸汽機(jī)裝上火車、輪船、印染機(jī)的無(wú)名英雄們。作為第四次工業(yè)革命的核心技術(shù)，人工智能注定也會(huì)是一體兩面的景象。

所以在年末盤點(diǎn)的時(shí)刻，在驚人的融資數(shù)字、龐大的技術(shù)專利、現(xiàn)象級(jí)的新概念沖擊人們的眼球前，似乎有必要將一些注意力留給“江湖”里的潛行者們，比起光鮮的前沿創(chuàng)新，落地應(yīng)用同樣是人工智能不可或缺的一部分。

02 被低估的垂直場(chǎng)景創(chuàng)新

按照知名咨詢機(jī)構(gòu)Gartner的說(shuō)法，任何一個(gè)行業(yè)、企業(yè)，只要有場(chǎng)景、有積累的數(shù)據(jù)、有算力，都可以落地人工智能應(yīng)用。

這樣的斷言正在不計(jì)其數(shù)的垂直場(chǎng)景中被驗(yàn)證。也許和AIGC描繪出的誘人前景相比，人工智能在垂直場(chǎng)景的創(chuàng)新不夠“性感”，甚至場(chǎng)景本身就缺少話題性，隱藏的價(jià)值卻不應(yīng)該被忽略。因?yàn)橐恍┰竞腿斯ぶ悄芎翢o(wú)關(guān)聯(lián)的行業(yè)，正在技術(shù)的作用下煥發(fā)新的生機(jī)，讓外界看到了意想不到的效率提升。

其中有千億級(jí)科技巨頭的長(zhǎng)尾化探索，有明星獨(dú)角獸的商業(yè)破局，也有一些游離于主流視野的實(shí)力派選手。

浙江杭州的一家紡織車間里，過(guò)去化纖絲錠的質(zhì)檢全靠人眼，檢測(cè)員需要拿著強(qiáng)光手電筒逐錠檢查，每天最少人工檢測(cè)2500錠絲錠，許多女工進(jìn)廠半個(gè)月就離職了。后來(lái)這家企業(yè)引入了百度智能云的智能質(zhì)檢，曾經(jīng)的質(zhì)檢女工幫助工程師在產(chǎn)品上標(biāo)注出各類缺陷，交給人工智能進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，最終用一臺(tái)臺(tái)工業(yè)相機(jī)解放了質(zhì)檢產(chǎn)線上的女工，檢驗(yàn)效率相比人工質(zhì)檢提高70%。

江蘇蘇州的一個(gè)辦公園區(qū)中，因?yàn)閳@區(qū)配套設(shè)施不夠完善，大部分服務(wù)都依賴人力，唯一的一家便利店每天要安排3名員工輪崗。云拿科技為該園區(qū)打造了無(wú)人店解決方案，基于人工智能視覺(jué)技術(shù)提供自動(dòng)結(jié)算服務(wù)，精準(zhǔn)記錄顧客在店內(nèi)的購(gòu)物行為，走出閘機(jī)時(shí)能夠通過(guò)無(wú)感支付自動(dòng)扣款，購(gòu)物效率比傳統(tǒng)收銀提升了5—10倍，“拿了就走”的購(gòu)物方式深受園區(qū)內(nèi)顧客的好評(píng)。

山東濟(jì)南的一家三甲醫(yī)院，耗材倉(cāng)庫(kù)里還在使用條碼掃碼、記賬PC等初級(jí)工具進(jìn)行管理，雖然安排專人定期盤點(diǎn)庫(kù)存，管理效率與賬物相符率依舊不夠理想。云拿科技將“無(wú)人店”的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用在了醫(yī)藥耗材倉(cāng)庫(kù)中，工作人員刷臉進(jìn)入后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)確認(rèn)領(lǐng)料單，待領(lǐng)物料所對(duì)應(yīng)欄位上的電子價(jià)簽將自動(dòng)閃爍提示，領(lǐng)取物料離開(kāi)后，系統(tǒng)還會(huì)自動(dòng)進(jìn)行出庫(kù)處理、更新庫(kù)存數(shù)量，整體效率比傳統(tǒng)流程提升了400%—900%。

可以找到的例子還有很多，而且折射出了經(jīng)驗(yàn)復(fù)用、舉一反三的一幕。個(gè)中原因其實(shí)并不難理解，人工智能的新浪潮已經(jīng)延續(xù)了十年時(shí)間，有些在商業(yè)化落地的過(guò)程中“胎死腹中”，也有些忽略了成本優(yōu)勢(shì)而曇花一現(xiàn)，那些默默在垂直場(chǎng)景中落地、生根、發(fā)芽的應(yīng)用，恰恰是經(jīng)住了市場(chǎng)需求考驗(yàn)的產(chǎn)物。

03 技術(shù)的價(jià)值在于生產(chǎn)力

同時(shí)也印證了一個(gè)屢試不爽的邏輯：商業(yè)化的成敗不在于聲量大小，只有直面市場(chǎng)需求、創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值，才有可能兌現(xiàn)商業(yè)潛力。

回到當(dāng)下的語(yǔ)境里，人工智能新概念的風(fēng)靡，勢(shì)必會(huì)再次催生資本市場(chǎng)對(duì)于人工智能企業(yè)的信心。至少中國(guó)信息通信研究院的數(shù)據(jù)已經(jīng)揭示，全球人工智能企業(yè)的數(shù)量已經(jīng)超過(guò)23000家，中國(guó)的人工智能企業(yè)近4000家，2022年前8個(gè)月的融資規(guī)模仍處于較高水平，其中人機(jī)交互領(lǐng)域的投融資金額同比增加32%。

并非是想為市場(chǎng)潑冷水，而是在市場(chǎng)由冷轉(zhuǎn)熱時(shí)，應(yīng)該多一些理性的思考，少一些跟風(fēng)式的理想主義。

比如對(duì)商業(yè)藍(lán)海的認(rèn)知亟待轉(zhuǎn)變。以往對(duì)藍(lán)海的認(rèn)知，常常和新技術(shù)相提并論，新技術(shù)開(kāi)辟了新賽道，進(jìn)而出現(xiàn)了誘人的機(jī)會(huì)。典型的例子就是AIGC，鑒于AIGC豐富的“想象力”和驚為天人的“創(chuàng)作能力”，將在藝術(shù)創(chuàng)作、插畫、影視編輯等領(lǐng)域產(chǎn)生變革效應(yīng)，不排除會(huì)沖擊傳統(tǒng)藝術(shù)創(chuàng)作者的工作崗位。

然而在確定性和不確定性的權(quán)衡中，許多人癡迷于不確定性編織的美好愿景，選擇性忽略了確定性的機(jī)會(huì)。就像前面提到的無(wú)人店和無(wú)人值守領(lǐng)用倉(cāng)的例子，人工智能與垂直場(chǎng)景的碰撞，早已詮釋了新技術(shù)帶來(lái)的生產(chǎn)力，而同樣的場(chǎng)景還有煙草巡檢、零售、金融、企服、教學(xué)實(shí)訓(xùn)等等，填補(bǔ)垂直場(chǎng)景的空白，驅(qū)動(dòng)技術(shù)的價(jià)值落地，同樣是一片藍(lán)海。

再比如對(duì)企業(yè)潛力評(píng)估的重新理解。很長(zhǎng)一段時(shí)間里，人工智能行業(yè)推崇的都是勇闖無(wú)人區(qū)的技術(shù)探索者，低估了另辟蹊徑在垂直領(lǐng)域中落地實(shí)戰(zhàn)的后發(fā)先至者，以至于錯(cuò)失了一個(gè)又一個(gè)優(yōu)質(zhì)標(biāo)的。

畢竟在應(yīng)用的維度上，人工智能越來(lái)越像生活中的水電煤，以潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲的方式深入到大眾生活的每一個(gè)角落，身處其中的企業(yè)不應(yīng)小覷。以云拿科技為例，正是將機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、多傳感融合等技術(shù)應(yīng)用于零售、醫(yī)藥、煙草等實(shí)體場(chǎng)景，利用場(chǎng)景化的行業(yè)解決方案解決真實(shí)存在的痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了別具一格的差異化創(chuàng)新。

不可否認(rèn)的是，所有被時(shí)間沉淀下來(lái)的技術(shù)創(chuàng)新，無(wú)不以提升生產(chǎn)力為前提，或是改善生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品品質(zhì)和體驗(yàn)，或是重構(gòu)商業(yè)模式、推動(dòng)行業(yè)升級(jí)，最核心的指標(biāo)多半是以生產(chǎn)效率來(lái)衡量。

作為第四次工業(yè)革命的驅(qū)動(dòng)技術(shù)，人工智能自然也不會(huì)例外，真正需要外界關(guān)注的企業(yè)無(wú)外乎兩類：一類是生產(chǎn)力的創(chuàng)造者，比如“廟堂”中引領(lǐng)創(chuàng)新風(fēng)向的企業(yè)；一類是生產(chǎn)力的驅(qū)動(dòng)者，技術(shù)和場(chǎng)景融合將是生產(chǎn)力變現(xiàn)的必由之路。

04 寫在最后

回顧前三次工業(yè)革命的歷程，都是在不斷優(yōu)化、修正、迭代中螺旋式上升，提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，最后改寫了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引擎。

人工智能行業(yè)遵循著同樣的范式，能否解決長(zhǎng)尾應(yīng)用中的一系列痛點(diǎn)，能否降低人工智能生產(chǎn)要素的成本，能否跑通規(guī)?；膭?chuàng)新與賦能，既是洞見(jiàn)人工智能價(jià)值的底層邏輯，也是丈量人工智能企業(yè)的終極參考。