2021年中深度热评：AI从量变到质变，转折点在哪里？

一、2021年上半年的AI，取得了哪些新的突破？

据统计，我国人工智能相关企业已经超过了5000家，2021年人工智能市场规模也将突破2000亿元，市场增速30%左右。

如今的AI，在普通老百姓眼中，是高大上的代名词？还是泡沫严重或者还不靠谱的“纨绔子弟”形象？

我们先来回顾一下，2021年上半年，AI领域，发生了哪些有意义的事件。

2021年，多家企业和研究机构先后发布了动辄千亿、万亿以上参数的“大模型”、“巨模型”。

4月25日，华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括30亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB训练数据的全球最大中文语言（NLP）预训练模型， 被称为「华为云盘古大模型」 。

6月1日，在第三届北京智源大会上，智源研究院的副院⻓、清华大学的唐杰教授，重磅发布了惊人的1.75万亿巨模型「悟道2.0」。

6月25日，阿里巴巴达摩院发布“低碳版”巨模型「 M6 」 ，仅使用480卡GPU，即训练出了规模达人类神经元10倍的万亿参数多模态大模型M6。

这些所谓的AI大模型、巨模型，到底是干嘛的，有什么用？

简单的来讲，就是让计算机最大程度接近人类对语言理解能力的AI模型，经过训练，让AI对语言的理解，能够达到甚至超过人脑的程度。

未来几年，人工智能将从感知智能向认知智能发展，而AI赋能的知识应用，就是实现认知智能的创新形态。

从长远来看，企业从数据化到知识化是必然趋势，结合场景的应用创新为企业带来持续增长潜力，企业越早布局和推进AI技术为核心的知识管理，就能越早品尝新技术带来的增长红利。

根据IDC2021年6月份发布的《AI赋能的知识应用市场生态图谱》，围绕知识应用、知识图谱与图计算、图数据库等领域，主要玩家厂商如下图：

IDC高级分析师表示：“在知识经济时代，知识成为主要生产要素，利用知识或信息工作的知识型员工日益成为组织核心能力与竞争优势的源泉。因此，如何把知识用在企业、留在企业，促进知识积累与应用，减少知识型员工流失带来的影响，成为企业正在面临的挑战。AI赋能的知识应用正在互联网、金融、制造、政府等领域逐步落地，随着企业数据治理的进度，以及细分领域知识图谱的积累和完善，知识应用将在中国快速发展。”

借助NLP与知识图谱、图计算等技术，基本上，你输入任何一段语言，AI都能够按照人类的思维模式，理解出具体的意思来，让AI不再是智障，从而迈向真正的认知智能。

另外，人机交互技术，尤其是原来在科幻情节中的脑机接口技术，也取得了重大突破，可以帮助瘫痪病人在无线状态下控制机械手臂或机械腿。

Nature子刊2021年6月发文：脑机接口新突破，华人团队首次实现闭环脑机接口对疼痛的调控与治疗。

可以说，2021年上半年，从纯粹的技术视角，AI领域的确取得了惊人的成就。

二、突破与质疑，AI在争议中前进

不管这些技术如何让人振奋， AI发展到如今，还是存在巨大的争议。

乐观派与悲观派，依旧是针锋相对，战火不断。

不可否认，从学术和理论实验研究的角度，AI的发展的确让人振奋。但AI之所以争议不断，最根本的原因在于，“价值为王”同时“价格适中”，才是衡量任何一个新技术最重要的评价标准，AI也不例外。

而还有很多所谓的AI，要么是靠人肉，堆人力来解决从0到1的数据收集、加工、提取、统计和简单分析，只不过，换了个高大上的名词而已。

要么，在实验室中，取得了惊人的成绩，但始终无法工程化落地。

要么，成本太高，高射炮打蚊子，性价比太低。

如何评价价值为王呢？

一个最重要的特点就是接地气，使用的人要足够多！

一项新技术，仅仅有太多不明觉厉的词汇来解释、来证明，其实是远远不够的，就像阳春白雪，也需要下里巴人的衬托。

任何高大上的技术，曲高和寡是注定无法走入寻常百姓家的。

如今，随着大数据、云计算、物联网等的成熟，各种AI小技术、小应用其实已经融入到我们的生活中了。比如说：

AI算命、AI换脸、AI静图变动图等等这些小游戏；

网上购物、阅读与直播中的智能推荐技术等等。

谁还没玩过几个AI相关的应用呀？

只可惜，有些火爆几天就迅速跌落的小游戏，始终逃不出一个怪圈:违规收集用户隐私信息。

还有一些APP，非法扩大收集用户权限，在你安装APP的时候，强制允许你同意，然后读取你的通讯录信息，允许你的手机麦克风访问权限等等，结果在你一脸懵懂的情况下，你的手机就洞悉了你所有的秘密。

“手机好像懂得我的心思。怎么我聊个什么天，说了一些我想要的东西，再打开手机，无论是购物还是直播，就给我精准推荐了呢？“

这是很多人百思不得其解的现象，其实根本原因就在这里。

还好，我国的数据安全法，如今已经正式发布。

个人信息保护法，预计年底也将可以正式出台。

数据表明，截止2021年，我国相关部门审查了APP52万款，责令整改1571款，公开通报500款，直接下架120款。

数据生态，逐步从企业为中心，消费者被动接受转变为以消费者为中心。通过隐私计算，得到消费者的信任，成为数据生态新平衡的基石。

打擦边球来获取发展，这条路已经被封死了。

国家工业信息安全发展研究中心，对隐私计算领域的主要厂商，也做了一个划分与归类，具体如下：

2021年，已经逐渐成熟的联邦学习、同态加密、安全多方等隐私计算技术，开始规模化应用，简单来说就是通过分布式机器学习+加密技术，来实现“数据不动模型动，数据可用不可见”的目标。

对消费者，幸甚。

如今，打造一个热门的AI应用或者有价值的AI场景，门槛已经越来越低，接地气，已经不再是一句口号。

那么，怎么才算是接地气的AI平台呢？从宏观到微观层面，我们再举几个例子。

这里以PlantData提供的AI平台和架构功能为例:

从AI应用的开发过程来看，需要涵盖从数据管理、模型构建、模型管理、模型部署与服务管理等，具备完整的全生命周期，系统逻辑架构清晰，各流程设计架构松耦合，实操性强，场景操作门槛低。

再以目前比较火爆的自动机器学习AUTOML技术为例，能够让普通人最大程度地使用AI，才是最有价值和意义的。

开放源代码，也是目前主流企业的发展趋势，无论是百度、阿里、腾讯、小米、滴滴等互联网企业，还是华为，以及第四范式、旷视等AI企业，都已经对自己的核心AI产品开源。

通过开源开放，共建共享，才能为我国AI的发展做出最有价值的基础性贡献。

总之，从具体功能来看，无论哪一家的AI平台，只有具备开源或者低代码开发平台的特征，才能吸引更多的，真正吸引理解各行业特点的业务专家加入开发过程，这样才更容易打造接地气、具备爆品特征的AI生态与应用。

三、企业场景落地篇

最新的数据统计显示，我国人工智能相关企业约5015家，其中，成长型AI企业4484家，占到近所有人工智能企业的九成。

既然是价值为王，可以参考一些第三方的报告做一下简单分析点评。

东方林语以互联网周刊2021年上半年发布的智能风控企业50强企业为例。

风控是AI领域里“那块最肥的肉”中的堪称“日本和牛”级别的兼顾强刚需与爆款价值场景。任何一家AI厂商，如果不在风控领域折腾出一些价值场景，好像与其他厂商同场竞技的情况下，底气都没有那么足。

竞争惨烈，一方面加速促进了AI在风控领域的全场景使用，无论是贷前、贷中还是贷后等各个细分场景中，与传统专家规则、统计分析、商业智能等结合，价值得到了越来越高的体现。

而看似风光的无数AI企业，背后其实付出了无数不为人知的高昂代价，最明显的就是，惨烈的竞争，导致价格与价值之间出现了严重的错位，为了获得有价值的案例，低价中标、赔本赚吆喝的现象比比皆是。

要知道一个无比残酷的现实是——大部分AI公司，都是靠融资实现发展，从天使轮到A轮、B轮、C轮……每个阶段，都会有一批AI创业企业倒下去，这个阶段，某种程度上拼得就是融资能力。

能够从数千家企业中脱颖而出，登陆资本市场，员工成为高富帅、白富美的，目前看来， 对于99%以上的企业，还是过于乐观。

明明还在万里长征的跋涉途中，就开始过早幻想革命成功，显然就过于理想化了。

东方林语与多家企业沟通中发现，平台型AI、SAAS业务模式、生态合作，各种理想的业务模式，抵不过各种落地过程中的深坑。

有太多的大牛科学家，创立一家AI企业后，总想当“主角”，来个痛痛快快地AI革命，殊不知，只有真正明白，AI是配角，需要的是与行业、数据、算力等产生“化学反应”，这样的AI企业，才算是真正接地气的、有价值的AI企业。

2021年上半年，多家AI领域的“当红炸子鸡”前赴后继、雄心勃勃准备登陆资本市场，可现实却太残酷——一家又一家铩羽而归。

甚至，部分AI企业在IPO失败后，迅速走入了另一个极端：裁部门，裁部门，裁部门。还不够，那就继续裁人，裁人再裁人。从高大上的“翩翩公子”到只为生存下去的丐帮长老，仿佛只有一墙之隔。

在希望之巅与失望之谷中大起大落，这就是2021年上半年AI行业的现状。

根据艾瑞咨询的报告，2020年人工智能产业的规模为1500亿元左右，这其中包含了部分交互硬件等收入，预计到2025年会达到4500亿。

预计未来三年的主要细分领域为：深度学习、计算机视觉、机器学习、知识工程/知识图谱、智能语音、自然语言处理、强化学习。

这其中，相关细分市场蛋糕切分如下：

计算机视觉领域：862.1亿元；

语音识别相关领领域：B端垂直行业57.7亿，C端人机交互58.5亿，共计116.2亿元；

传统机器学习领域：206.9亿元；

NLP与知识图谱领域：100亿元 。

2021年上半年，AI领域的几个关键词可以总结为：开源开放、认知智能、生态合作、隐私保护。

有梦想的人坚信：前途是光明的，道路是曲折的。

可这无比漫长的AI价值化过程中，犹如万里长征，有多少企业可以坚持到最后呢？

甚至，这里的“最后”，不是说能够达到达到马云所说的成为一家活102岁的企业，能够达到华为创始人任正非说的活下来就不错了。

怎么活下来并接地气的体现高价值？就是这个阶段AI企业需要深入思考的最有内涵的命题了。

无论是从产品本身，还是生态体系的打造，需要真正做到“躯干结实，枝繁叶茂”。

透过现象看到本质，透过泡沫看未来，经历九死一生还能好好地活着，这才是有价值、接地气，这就是TOB行业的特点，需要积累，需要打磨，需要耐心。

当真正可以实现AI For EveryOne，普通老百姓也可以打造属于自己的AI应用时，属于人工智能的量变到质变时代，才会真正到来。