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「新摘商业评论」AI抗疫的冰与火( 三 )


另一个明显变化是 ， 诸如阿里、腾讯、百度等拥有AI技术的平台型公司渐渐由单体AI能力投入向开发者赋能转变 ， 让大家能够借助开放与技术模型形成行业合力 ， 实现技术的大规模部署 ， 构筑新的AI生态 。
三 抗疫后的AI下一程
大规模AI技术在此次疫情中得到应用 ， 是否意味着AI已经解决了场景落地这一难题？目前来看 ， 下此定论还为时尚早 。
当盈利的故事迟迟无法被验证 ， 市场就会将多余的泡沫挤净 ， 经历了前几年的狂飙突进 ， 如今资本市场也正在对AI挤泡沫 。
据IT桔子等数据源显示 ， 2014年至2018年 ， 中国人工智能领域共发生126起退出事件 ， 数量仅为同时期的投资事件的1/20 。 其中 ， IPO退出占四成 ， 回报仅为1.83倍 。
另一则数据显示 ， 2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态 。
疫情这一特殊时期使得“无人、无接触”的需求迅速增加 ， 这也使得无人送餐、无人快递物流 ， 疫情监测机器人等能得到大量应用 ， 但这种替代只是暂时的 ， 一方面大量的AI产品目前还处在探索阶段 ， 更多起到辅助作用 ， 而非完全替代人 ， 另一方面 ， 当因疫情而起的需求降温或消失后 ， 因疫情而起的产品也将陷入沉寂 。
其次 ， AI行业高昂的硬件生产成本也不会在短时间内得到缓解 。 与可以快速迭代的软件产品不同 ， 硬件生产流程长 ， 尤其AI硬件对精细化的要求更高 ， 产品从设计到上市起码六个月 ， 稍微打磨一下就要一年 。
云天励飞董事长兼CEO陈宁在接受智东西采访时就表示 ， 疫情带动测温、监控等硬件设备的需求上涨 ， 但用工短缺又造成产能跟不上 ， 上下游供应链紧张 ， 加上原材料涨价致使企业成本有所增加 。
再来看人工智能应用最火的领域智慧医疗 。 医疗行业有着极高的使用门槛 ， 单就医学影像分析来说 ， 不仅需要资深影像科医生进行数据标注 ， 同时数据获取与处理也非常困难 ， 专业性要求很高 。 另外 ， 影像数据和放射科医生增长速度也存在不匹配的问题 。
据相关部门和动脉网数据显示 ， 美国、中国的影像数据年增长率分别达到63.1%和30% 。 但两国放射科医生年增长率仅有2.2%和4.1% ， 海量数据与稀缺高水平医生之间的鸿沟并不会在短时间内得以弥合 ， 也会造成AI应用普及的缓慢 。
AI技术另一大应用领域无人驾驶也同样存在瓶颈 。 一位在无人驾驶领域从业多年的员工对新摘爆料称 ， “国家对无人驾驶的规范很严格 ， 行业也没有一套统一的标准 ， 而且目前无人驾驶算法所能解决的问题还非常初级 ， 并不足以处理复杂和突发的场景 ， 虽然大家都在很努力的去研究 ， 但想彻底解决 ， 也并非短时间内能做到 。 ”
无人驾驶属于制造业 ， 只专注算法并没有意义 ， 它背后需要强力的实业和无数场景应用的打磨 ， 这也是AI行业与互联网行业最大的不同 。
经此一“疫” ， AI作为技术工具能够辅助提高行业业务效率的长期价值是不容置喙的 ， 利用AI新技术转型升级的垂直行业 ， 比如通过AI技术使得业务效率大幅提升或替代低端重复性的人力劳动也极具可行性 ， 但硬件成本过高、盈利模式不够清晰等行业固有问题 ， 并不会在短时间内发生改变 。
凡此过往 ， 皆为序章 ， AI是个需要耕耘十年 ， 二十年甚至上百年的行业 ， 疫情过后 ， AI的下一程依然布满了荆棘 ， 不要盲目乐观 ， 但也要充满期待 。
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