短視頻平臺(tái)上越來(lái)越令人沉迷的個(gè)性化推薦、自動(dòng)駕駛水平越來(lái)越高的汽車(chē)、戴著口罩也能精準(zhǔn)判斷的人臉識(shí)別，在我們生活中的無(wú)數(shù)場(chǎng)景，人工智能其實(shí)早已參與其中，只是我們不熟悉那些在背后賦能的人工智能公司而已。
比如小米、OPPO、vivo等安卓手機(jī)上的人臉識(shí)別方案，大都由曠視科技等計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)人工智能公司提供，小米2015年發(fā)布的MIUI7系統(tǒng)新增的面孔相冊(cè)分類(lèi)功能，則是由商湯科技提供技術(shù)支持;從遍布大街小巷的監(jiān)控安防到升級(jí)版智慧城市建設(shè)，不僅有?？低暋⒋笕A等老牌安防企業(yè)以及阿里、騰訊、華為等巨頭參與，人工智能領(lǐng)域的“四小龍”以及更多垂直行業(yè)AI企業(yè)也在各顯身手，各企業(yè)借助人工智能技術(shù)對(duì)城市大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷與處理，從交通、物流、安防、政務(wù)服務(wù)等多個(gè)角度優(yōu)化城市的運(yùn)行。
2001年，斯皮爾伯格執(zhí)導(dǎo)的科幻電影《人工智能》還是設(shè)定在一個(gè)遙遠(yuǎn)的未來(lái)，探討宏大的人性主題，離現(xiàn)實(shí)還很遠(yuǎn);2018年，同樣由他執(zhí)導(dǎo)的《頭號(hào)玩家》中，故事背景就設(shè)定在距離我們非常近的2045年，而電影中無(wú)人機(jī)送餐、智能推送的虛擬圖書(shū)館、人臉識(shí)別支付、個(gè)人虛擬形象、全息通訊、VR座椅、VR觸感穿戴設(shè)備、VR賽車(chē)等很多“黑科技”，在現(xiàn)實(shí)中已經(jīng)有部分實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。
這也反映出，最近十年，人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，行業(yè)應(yīng)用進(jìn)一步細(xì)化，無(wú)數(shù)人工智能企業(yè)也在最近十年的行業(yè)大爆發(fā)中崛起。
中國(guó)人工智能公司從概念階段走向商業(yè)化階段
談及人工智能，九號(hào)機(jī)器人、商湯、薩摩耶云、曠視、依圖、云從、云天勵(lì)飛、第四范式等諸多公司都是講述行業(yè)發(fā)展歷程不可繞開(kāi)的存在。正是無(wú)數(shù)大大小小的人工智能公司，讓人工智能從概念走向落地和商業(yè)化。
在產(chǎn)業(yè)上，人工智能已經(jīng)在金融、醫(yī)療、教育、農(nóng)業(yè)、零售等多個(gè)行業(yè)深入應(yīng)用，并從多點(diǎn)開(kāi)花進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)階段。2020年7月，五部門(mén)印發(fā)《國(guó)家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，提出率先在制造、交通、金融、安防、家居、養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康、司法等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域推進(jìn)人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系。
在效率上，人工智能也有指數(shù)級(jí)的提升。2012年，谷歌需要利用16000塊芯片，耗費(fèi)無(wú)數(shù)電力訓(xùn)練人工智能觀看數(shù)百萬(wàn)段YouTube視頻，才能學(xué)會(huì)識(shí)別貓，而現(xiàn)在，圖片分類(lèi)識(shí)別僅需要一臺(tái)手機(jī)的算力與電池就足夠了。
在準(zhǔn)確度上，人工智能圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別的能力已經(jīng)接近人，百度、搜狗、科大訊飛等的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到97%，還剩下3%的差錯(cuò)主要是受口音、專(zhuān)有名詞、環(huán)境噪音等的影響，哪怕人類(lèi)自己也難以做到100%的準(zhǔn)確率。
在人工智能技術(shù)近十年的飛躍式發(fā)展背景下陸續(xù)誕生的諸多人工智能公司，也在2021年進(jìn)入了上市沖刺階段。
7月20日，云從科技科創(chuàng)板上市首發(fā)獲得通過(guò);8月25日，中國(guó)第三大獨(dú)立云服務(wù)科技解決方案提供商薩摩耶云在港股遞交了招股書(shū);8月27日，商湯科技也向港交所遞交招股書(shū);9月9日，曠視科技科創(chuàng)板IPO獲得通過(guò);依圖科技盡管7月終止了科創(chuàng)板IPO，但有消息稱其將赴港上市。此外，AI賽道上醫(yī)療、芯片等細(xì)分領(lǐng)域的公司亦加速了各自的上市步伐。
近兩年的新冠疫情，其實(shí)也是對(duì)人工智能企業(yè)深入多領(lǐng)域的一次加速。
疫情期間，無(wú)論是線上辦公還是線下諸多場(chǎng)景，都積累了海量結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)恰好是訓(xùn)練人工智能、實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)必不可少的素材。比如，疫情期間健康碼、行程碼的背后，就是通過(guò)位置信息、線下支付數(shù)據(jù)、火車(chē)票機(jī)票購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)等判斷一個(gè)人的健康狀態(tài)。
從疫情初期口罩、防護(hù)服等物資的調(diào)配，到通過(guò)人工智能加快核酸檢測(cè)速度、公共衛(wèi)生體系的疫情預(yù)警速度，再到城市的智能化管理，新業(yè)務(wù)需求推動(dòng)了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而人工智能的發(fā)展也會(huì)為更多領(lǐng)域帶來(lái)了全新的變化。
比如主打短交通的九號(hào)機(jī)器人，其產(chǎn)品除了大家熟悉的九號(hào)電動(dòng)滑板車(chē)，還涉及智慧物流和智能出行等B端業(yè)務(wù)，早在2016年就已開(kāi)始在服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域布局,開(kāi)展人工智能機(jī)器人的研發(fā)。疫情期間“無(wú)接觸式”場(chǎng)景的需求也讓九號(hào)機(jī)器人在配送領(lǐng)域進(jìn)一步迭代，實(shí)現(xiàn)配送機(jī)器人跨層導(dǎo)航，電梯進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)改造后無(wú)需人類(lèi)協(xié)助即可自主乘梯，實(shí)現(xiàn)跨樓層立體配送。
人工智能技術(shù)不只是在消費(fèi)端帶來(lái)更多方便，也在生產(chǎn)端大量應(yīng)用。很多人工智能公司也意識(shí)到自己應(yīng)該走向更加廣闊的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。
在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用在分揀、裝配、焊接等生產(chǎn)過(guò)程，柔性制造、損耗優(yōu)化等生產(chǎn)管理以及庫(kù)房管理、供應(yīng)鏈物流等諸多環(huán)節(jié)。
比如規(guī)模越來(lái)越龐大的倉(cāng)儲(chǔ)、海量SKU、促銷(xiāo)時(shí)的峰值訂單與即時(shí)消費(fèi)，已經(jīng)讓物流系統(tǒng)變得愈加復(fù)雜，傳統(tǒng)技術(shù)難以滿足要求，需要更強(qiáng)大的人工智能技術(shù)才能駕馭物流系統(tǒng)復(fù)雜的情況。一些計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)的人工智能公司為此就自研了AMR/AGV智能機(jī)器人、SLAM導(dǎo)航智能無(wú)人叉車(chē)、人工智能堆垛機(jī)等多款智慧物流硬件，節(jié)省了員工揀選貨物的勞動(dòng)強(qiáng)度，也提高了整個(gè)供應(yīng)鏈周轉(zhuǎn)的效率。
各大企業(yè)的人工智能競(jìng)賽，已經(jīng)過(guò)了應(yīng)用摸索階段，從比頂刊頂會(huì)論文、比大賽冠軍數(shù)量，進(jìn)入比落地項(xiàng)目多少、比實(shí)際效率提升的階段。
從感知到?jīng)Q策：人工智能的新一步
智能是什么?
簡(jiǎn)單剖析，可以把它看成感知、分析、決策的統(tǒng)一體，三者既統(tǒng)一又有著邏輯上的區(qū)別。
感知是智能的第一步，是決策的依據(jù)，十分重要。作為人工智能的一大板塊，感知智能解決的是視覺(jué)、語(yǔ)音、語(yǔ)言層面即“是什么”的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域就屬于感知智能。
人們較為熟悉的人工智能“四小龍”商湯、曠視、云從、依圖，其實(shí)最開(kāi)始都聚焦于感知層面的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向，在感知智能層面做了很多落地應(yīng)用，最典型的就是將人臉識(shí)別支付應(yīng)用到更多場(chǎng)景，如在地鐵等人流多、流速快、易擁堵場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)級(jí)客流量無(wú)需刷卡的“無(wú)感通行”。
分析智能解決的是符合怎樣規(guī)律的問(wèn)題，比如被蘋(píng)果砸中腦袋的科學(xué)家牛頓，當(dāng)一般人看到(感到)蘋(píng)果落地時(shí)，僅僅看到了表面現(xiàn)象，只有牛頓根據(jù)表面現(xiàn)象推導(dǎo)出了萬(wàn)有引力，這個(gè)規(guī)律幫助全人類(lèi)將衛(wèi)星和宇航員送上太空，也成功登陸月球表面，將人工智能技術(shù)升華到“科學(xué)家”層面，這也是當(dāng)今人工智能企業(yè)著重努力的方向，例如薩摩耶云、第四范式、魔數(shù)智擎等通過(guò)建立模型或制造建立模型的工具，嘗試找到更多應(yīng)用的規(guī)律。
聚焦到?jīng)Q策智能，則要面對(duì)具體問(wèn)題如何去解決。典型應(yīng)用代表就是圍棋人工智能程序AlphaGo，問(wèn)世即定義了圍棋的另一個(gè)時(shí)代，人類(lèi)就已難以逾越。除了下圍棋之外，決策智能還可以做很多更重要的事情。
薩摩耶云首席科學(xué)家王明明接受采訪時(shí)講到，決策智能就是要學(xué)會(huì)“做選擇”，這一過(guò)程面臨至少五大難題：其一在于選項(xiàng)的確定;其二在于選錯(cuò)的代價(jià);其三在于是否選錯(cuò)未來(lái)才能知道;其四在于決策的連鎖性，即一個(gè)決策會(huì)影響另外一個(gè)決策;其五在于有時(shí)決策的正確性取決于另外一個(gè)決策，即“博弈性”。
在王明明看來(lái)，決策無(wú)處不在，決策智能的不斷進(jìn)步與應(yīng)用就如同汽車(chē)代替馬車(chē)、手機(jī)代替電腦、機(jī)械化代替純手工,都是因?yàn)樾实奶嵘?“我們?nèi)斯ぶ悄軋F(tuán)隊(duì)在做的,就是將決策智能應(yīng)用在需提效的地方”。
比如在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，王明明指出，獲客其實(shí)就是一個(gè)客戶跟產(chǎn)品匹配的事情，而決策智能一方面是尋找與產(chǎn)品更加匹配的客戶，另一方面也是要確定與客戶更加匹配的額度，通過(guò)決策智能，在風(fēng)險(xiǎn)和借貸需求兩個(gè)維度中尋找風(fēng)險(xiǎn)盡可能低、借貸需求盡可能高的目標(biāo)客群，從而建立從營(yíng)銷(xiāo)獲客到信用評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、效率最大化資源匹配的閉環(huán)。
各類(lèi)機(jī)構(gòu)要面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)很多，薩摩耶云提供的解決方案則能夠在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上通過(guò)決策智能更精準(zhǔn)地判別風(fēng)險(xiǎn)，解決風(fēng)險(xiǎn)收益匹配的問(wèn)題。據(jù)王明明介紹，薩摩耶云主要是從對(duì)抗、社區(qū)、環(huán)境、穩(wěn)定四大方向(即：ACES智能決策框架)進(jìn)行探索，打通智能獲客、智能風(fēng)控等問(wèn)題，幫助合作機(jī)構(gòu)在承受最低風(fēng)險(xiǎn)情況下，獲取更高的收益。
對(duì)抗(Anti)即對(duì)抗黑產(chǎn)，通過(guò)對(duì)抗算法，模擬黑產(chǎn)的攻擊模式訓(xùn)練模型，從而提升系統(tǒng)的抗擊打能力。比如有人投機(jī)取巧，上傳身份信息時(shí)，身份證正面和反面不是同一張，就要訓(xùn)練系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)這種投機(jī)取巧。
社區(qū)(Community)是實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)及面的廣角風(fēng)控，審核一個(gè)人的時(shí)候，不能光看這個(gè)人自己，還要把他放到社會(huì)關(guān)系里面去看，這也是對(duì)“社區(qū)”最直接的理解。還可以借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)，不同單位組成一個(gè)“聯(lián)邦”，在客戶數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)的前提下找到規(guī)律去判斷風(fēng)險(xiǎn)，明確個(gè)人社會(huì)關(guān)系或者企業(yè)關(guān)系圖譜，這也屬于“社區(qū)”的范疇。
環(huán)境(Environment)指在復(fù)雜環(huán)境下的自適應(yīng)策略生成，因?yàn)榄h(huán)境中一定存在還沒(méi)有獲知卻可能影響風(fēng)險(xiǎn)的信息，需要不斷探索和挖掘，依據(jù)環(huán)境變化實(shí)現(xiàn)策略自動(dòng)伸縮，快速生成最佳策略。
穩(wěn)定(Stability)則是以上所有的支撐，因?yàn)闆](méi)有穩(wěn)定，更多的挖掘和探索反而可能帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)，所以需要在持續(xù)改進(jìn)算法、利用先驗(yàn)知識(shí)消歧、利用特征穩(wěn)定性識(shí)別工具等多個(gè)方面加強(qiáng)模型的穩(wěn)定性。
成立于2015年的薩摩耶云已經(jīng)作為中國(guó)先進(jìn)的獨(dú)立云服務(wù)科技解決方案供應(yīng)商，以云原生數(shù)字科技為依托，融合機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，為客戶提供“決策智能+云服務(wù)”的細(xì)分服務(wù)內(nèi)容。目前，薩摩耶云的決策智能服務(wù)已涉及政府監(jiān)管、手機(jī)制造、電信運(yùn)營(yíng)、線下商超等多個(gè)領(lǐng)域，“數(shù)智薩摩云平臺(tái)”已與7370萬(wàn)家小微商戶及客戶、50家金融機(jī)構(gòu)、530家不同行業(yè)的企業(yè)、1470家互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及70家數(shù)據(jù)供應(yīng)商展開(kāi)了深度合作，幫助合作伙伴打造優(yōu)質(zhì)的私域流量池。
薩摩耶云在決策智能方面也申請(qǐng)了眾多專(zhuān)利，近日其《互聯(lián)網(wǎng)造數(shù)方法及系統(tǒng)》創(chuàng)新技術(shù)專(zhuān)利就獲得國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)。薩摩耶云已經(jīng)將該專(zhuān)利成功應(yīng)用到AutoMan自動(dòng)建模工具包中，降低了造數(shù)開(kāi)發(fā)難度和維護(hù)成本，減輕了技術(shù)工作量，使得擴(kuò)展性變強(qiáng)，而薩摩耶云自動(dòng)建模工具包已在各行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制等特定領(lǐng)域取得了良好效果。
決策智能是管理科學(xué)和人工智能的交叉融合，決策智能并不是取代人類(lèi)，而是在人類(lèi)工程師的智慧下，發(fā)揮人工智能自己的優(yōu)勢(shì)。特別是不同行業(yè)的人工智能應(yīng)用解決方案，場(chǎng)景復(fù)雜，因素眾多，更需要薩摩耶云的工程師根據(jù)客戶的特定業(yè)務(wù)需求，開(kāi)發(fā)定制化的人工智能應(yīng)用，生成最佳模型策略。決策智能的優(yōu)化與安全背后，仍然需要人類(lèi)智慧的參與。
人工智能是未來(lái)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵
從20世紀(jì)八九十年代中低端出口企業(yè)搶占世界市場(chǎng)時(shí)憑借的“人口紅利”，到近二十年崛起的一大批依托“工程師紅利”的科技企業(yè)，中國(guó)的產(chǎn)業(yè)鏈正在逐漸往上走，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的“含智量”也越來(lái)越多。
根據(jù)《2020年全球人工智能產(chǎn)業(yè)地圖》，中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量占全球的24.66%，近四分之一的比例僅次于美國(guó)，中美兩國(guó)已經(jīng)占據(jù)人工智能領(lǐng)域的超半壁江山。
中國(guó)的眾多人工智能企業(yè)，大部分也都誕生在最近十年內(nèi)，并廣泛分布于數(shù)百上千個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，提高了社會(huì)效率，帶動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級(jí)和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院《中國(guó)新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告2021》通過(guò)對(duì)2205家人工智能樣本企業(yè)的調(diào)研就發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)創(chuàng)建時(shí)間主要集中在2012年至2018年之間，占比為63.93%，企業(yè)創(chuàng)建的峰值出現(xiàn)在2015年，占比為14.36%。
中國(guó)人工智能企業(yè)的時(shí)代才剛剛起步，我們可以看到多家人工智能公司的招股書(shū)中，研發(fā)人員的薪資都非常高。中國(guó)人才和中國(guó)企業(yè)也在人工智能時(shí)代，獲得了與技術(shù)優(yōu)勢(shì)相匹配的溢價(jià)。
金融行業(yè)因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量較高，是人工智能應(yīng)用的“先行示范區(qū)”，人工智能企業(yè)往往先在金融領(lǐng)域率先應(yīng)用。人工智能不僅有助力于塑造新的產(chǎn)業(yè)鏈，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級(jí)、企業(yè)變革，也需要人工智能企業(yè)的深入?yún)f(xié)作。
傳統(tǒng)制造業(yè)的人工智能改造目前還是以感知智能為主，感知智能中深度學(xué)習(xí)模型是較為常見(jiàn)的模型，但深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)“投喂”，且深度學(xué)習(xí)的過(guò)程是一個(gè)黑盒子狀態(tài)，沒(méi)有與決策過(guò)程相關(guān)的解釋。薩摩耶云聚焦的決策智能服務(wù)，則一定程度上避免了“數(shù)據(jù)黑箱”，不僅適合于具有數(shù)據(jù)強(qiáng)監(jiān)管特征的金融行業(yè)，在數(shù)據(jù)安全愈加受到重視的當(dāng)下也適合于各個(gè)行業(yè)。
在傳統(tǒng)制造業(yè)、物流產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，產(chǎn)線的智能傳感、缺陷檢測(cè)、工藝優(yōu)化、無(wú)線傳輸、邊緣計(jì)算、工業(yè)上云等多個(gè)方面人工智能已經(jīng)有較大規(guī)模的應(yīng)用，只是各個(gè)產(chǎn)線、各個(gè)人工智能傳感器匯總來(lái)的數(shù)據(jù)還會(huì)匯總到不同負(fù)責(zé)人那里進(jìn)行決策。隨著人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)一步深入，采集到的各類(lèi)數(shù)據(jù)、信息也會(huì)越來(lái)越多，而人難以同時(shí)處理多維度的復(fù)雜信息，特別是不同的人知識(shí)儲(chǔ)備、經(jīng)驗(yàn)技能都會(huì)不同，決策往往會(huì)有較大變化。
到了這個(gè)階段，制造業(yè)的人工智能改造同樣也需要決策智能的參與——我們需要由不可解釋的人工智能發(fā)展到可解釋的人工智能，不僅通過(guò)人工智能全面感知生產(chǎn)狀態(tài)，還要讓人工智能系統(tǒng)具有感知之上的決策功能。聚焦于決策智能服務(wù)的薩摩耶云，未來(lái)還可能有更多跨界空間。
據(jù)IDC《全球人工智能支出指南》預(yù)測(cè)，2021年，全球人工智能系統(tǒng)支出853億美元，到2025年，這一數(shù)據(jù)將躍升至超過(guò)2040億美元，2021-2025年的復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)到24.5%。如此大的市場(chǎng)空間，也意味著人工智能的應(yīng)用給產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了至少十倍級(jí)別的效率優(yōu)化。在未來(lái)國(guó)家與國(guó)家之間的產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)中，人工智能將發(fā)揮舉足輕重的作用。
億歐智庫(kù)《2020年中國(guó)人工智能商業(yè)落地研究報(bào)告》就指出，中國(guó)人工智能經(jīng)歷近十年快速發(fā)展之后，私募資本已經(jīng)從最初的興奮高漲逐漸理性回歸，早期成立的人工智能企業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品、資本的助推下，落地場(chǎng)景和商業(yè)形態(tài)基本形成，發(fā)展路徑逐漸清晰，高成長(zhǎng)性也基本可以預(yù)期。
成熟的港股以及新創(chuàng)立的科創(chuàng)板，為需要大量資金推進(jìn)發(fā)展的優(yōu)秀人工智能企業(yè)提供了重要融資渠道，助推其快速地邁向下一個(gè)發(fā)展階段。眾多人工智能企業(yè)也在政策鼓勵(lì)與產(chǎn)業(yè)加速升級(jí)背景下逐漸走向成熟，落地了很多應(yīng)用。
如今，資本市場(chǎng)的想象空間需要看企業(yè)應(yīng)用層、技術(shù)層、基礎(chǔ)層多個(gè)方面的表現(xiàn)。在已上市及待上市的人工智能公司中，能夠幫助客戶解決業(yè)務(wù)發(fā)展“真問(wèn)題”、獲得“正增長(zhǎng)”，能夠?yàn)楦餍袠I(yè)的客戶提供一攬子、可落地、全鏈路云服務(wù)的人工智能公司，能夠在基礎(chǔ)研發(fā)上帶動(dòng)人工智能行業(yè)不斷突破，才有可能成為科技股的新趨勢(shì)，并引領(lǐng)接下來(lái)資本市場(chǎng)的追求。
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