人工智能如何为社会赋能

近年来，受中美贸易战的影响，市场开始变得谨慎，选择好的行业与项目成为创业者与投资人都需要斟酌的问题。人工智能作为一个当前与未来世界都在研究的领域，蕴藏着巨大的发展潜力。2月26日，松禾资本合伙人袁宏伟博士，在由创投决、深圳湾科创商学院举办了生态赋能大型公益直播上，做了以“最强逆行：人工智能赋能全社会转型 ”为主题的课程分享。

一 什么是人工智能

所谓人工智能，是将机器（含计算机程序）模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术称为人工智能。袁宏伟博士还细分了当下人工智能的分类：

弱人工智能：

机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于特定条件下某一类问题的解决。

受新冠疫情的影响，人们响应政府号召居家隔离，如果是以前，人们的生活与工作将受到极大的影响。但是因为有社交网络、在线办公、新闻资讯、物质配送等这些融入了人工智能技术的产物，人们依然能够在家工作、生活。

强人工智能：

机器拥有自我意识，有自己的价值观和世界观体系。可以通过学习拓展自己的能力，形成自己的决策能力，可以真正的推理和独立解决问题。

现阶段，人工智能技术的研究和应用主要集中在弱人工智能领域。

二 7类人工智能技术商业化

那么人工智能怎么融入商业领域？目前，计算机视觉、自然语言处理、生物识别、机器学习、人机交互、知识图谱、虚拟现实/增强现实/混合现实（VR/AR/MR）等七类人工智能技术已进入商业化阶段。

这些人工智能商业化的发展逻辑可分为两条路径，一个是“AI+”，另一个是“+AI”。

AI+：是以技术为核心驱动，以探索多样化的场景应用为目标，由科技公司发起，重新设计产品、方案或商业模式。AI+倾向于思考技术能做什么，它可能是当前已有的事物，也可能是当前尚未存在的。故“AI+”的逻辑更容易产生“新发明”，从而对行业产生颠覆性的影响。

比如Sky Farm，这是一种悬空的农业，颠覆了传统种植。以往的种植是需要土壤的，但Sky Farm不需要土壤，在空中用人工智能就可以种植。这种以人工智能为核心创造的产业，我们称之为AI+。

+AI ：是由传统行业或当前已经较为成熟的产业引进人工智能技术，来优化自身业务，提升效率和用户体验，降低风险和成本。+AI主要用于对当下固有流程的改造和优化，是正常的技术迭代和升级。

比如疫情期间应用比较多的智能教育。老师批改作业这是原本在线下就能实现的，通过人工智能技术，可进行智能批改作业，大大提升效率。

三 人工智能产业链三部曲

有了人工智能商业化的概念，那么如何推动人工智能的产业链？袁宏伟博士谈到了人工智能产业链的三部曲：

基础层——底层设施

这是人工智能产业的基础，主要通过技术平台（云平台、开源框架、开发工具等）、基础硬件（芯片、激光雷达、传感器、服务器等）、数据及相关管理技术、通信设备等，来为人工智能产业提供基础的软硬件和数据支撑。

以AI芯片为例，作为AI产业的核心硬件，有分析认为，到2020年AI芯片市场规模将达到146.16亿美元，约占全球人工智能市场规模12.18%，可谓发展势头强劲迅猛。

技术层——中层工具

技术层是目前人工智能商业化的主力，大量“AI+”方向的人工智能应用场景由技术层企业来推动落地。主要体现在计算机视觉、自然语言处理、生物识别、人机交互、机器学习、知识图谱、AR/VR等人工智能核心技术为驱动的算法和解决方案提供商及相关技术平台。

技术层可以从三个维度来理解：算法理论（机器学习算法、类脑算法）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、自然语言理解和人机交互）。

基础开源框架方面，目前业内已有近40个各类AI学习框架，呈现百鸟争鸣的生态环境。应用技术方面，以语音识别、机器视觉为代表的人工智能技术快速成熟，达到实用化水平鉴于语音识别、机器视觉的成熟化，机器视觉、智能语音成为AI产业化水平最高的人工智能领域，企业数量和初创企业快速增长。

方案层——顶层应用

从具体场景来看人工智能，既包括人工智能技术厂商主导推出的各种“AI+”的解决方案，也包括由传统行业或当前较为成熟的商业主动地引入人工智能技术来为产业赋能“+AI”。从应用领域来看，人工智能应用层的跨度非常大，几乎渗透到各个产业的各个环节。应用层是商业化的最前沿，是现阶段最具有创新活力的环节。

方案层是人工智能产业的延伸，将各类人工智能技术应用到实际细分领域，实现向各传统行业的渗透，满足人们生产生活的具体需求。目前人工智能覆盖了安防、交通、医疗、制造、教育、金融、家居等诸多垂直领域。对于安防产业，AI指向了智能化检测预警与控制，将带来行业变革；对于交通，驾驶模式、交通优化等AI方案将提高城市通行效率，改变人们的出行模式；对于消费市场，智能音箱、智能家居等多通道交互产品将改变用户模式，催生新的O2O平台；对于工业而言，AI指向的工业机器人，甚至无人工厂将改善作业环境，提升生产力，降低成本。

四 人工智能的市场空间有多大？

仅对中国而言，从2014年到2019年第三季度，中国人工智能行业总计有2845起投融资事件，总计融资金额为3583.65亿人民币，平均融资规模除在2016年有所回落外，总体呈现跨越式走高之势，从2014年的平均融资额 0.65亿人民币增长至2019年的2.27亿人民币，增长率达249.23%，资金流向头部项目的趋势明显。

从融资轮次来看，纵观中国人工智能行业的表现，我们可以发现资本对于人工智能行业的投资行为更偏好于早期投资，初创期企业及成长期企业对资本来说相对更好入手，更加符合国家对于创业投资行为“投早投小”的政策导向。

究其原因，主要在于人工智能行业企业早期融资金额及估值相对合理，泡沫较小，对有捕捉未来期望的机构较有吸引力。

而从全球来看，据四大国际会计师事务所之一的普华永道分析指出，截至2030年，AI将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元，其中万亿美元来自生产力的提高，9.1万亿美元来自相关消费和商业市场。

五 我国人工智能的发展前景

目前，美国仍是人工智能核心发源地之一，坐拥卓越的技术研发机构、理论学科以及各类实验室，加上资本、政策利好，AI产业发展前景乐观，在基础算法和理论研究方面，相对领先。

中国已经成为全球AI中心之一。但数据环境、人才紧缺和智能硬件，特别是微晶片、CPU等产业的不成熟，可以说是中国人工智能发展面临的最大难题。不过，在政策指导和监管下，强烈的市场需求，包括工业、商业市场和消费场景，将会强力作用于AI技术研发和人才培养。目前，国内北京人工智能发展领跑全国，沪粤江浙发展逐步加速。

比尔·盖茨称：“中国是唯一有可能与美国竞争人工智能领袖地位的国家。”

六 布局人工智能应思考的问题

对于专业的高科技创投机构或者想要入局人工智能的企业家或投资人，袁宏伟博士给予了中肯的建议：

一、如何在变革中助推全社会生产方式转型，是需要思考的重要课题。

在人工智能的浪潮中，未来社会的生产方式会逐渐完成升级转型，怎么将人工智能应用其中，带来更高的生产效率，这是需要思考的第一个问题。

二、创投机构深度挖掘合适投资标的，使其在转型中找到自己的定位，成为人工智能领域的龙头企业。

应用人工智能为企业或产业升级，并以这种应用转化成商业价值，挖掘良好的赢利模式，进而获得应有的回报，成为业内龙头企业，这是需要思考的第二个问题。

三、如何找到合适投资标的并助推其实现愿景，是创投机构核心的思考方向。

人工智能可以渗透到各个行业，怎样挖掘自己的优势，运用到最合适的投资标的中，这是需要思考的第三个问题。

目前，互联网中的PC市场、移动终端市场已趋于饱和，在第三次信息技术革命驱动下，互联网正在迎接人工智能时代，这已经形成了全球共识。世界强国纷纷布局各自的人工智能计划，大有“得人工智能者得天下”的意味。而在我国，巨头企业强势布局，各大创企纷纷进入成长期，在政策和资本的支持下加速建设技术壁垒并推广商业应用。人工智能新的消费场景和商业模式将得到探索。