人工智能：商業化場景應用落地加速

編者按：本文來自投摩根頻道，作者摩根頻道，創業邦經授權轉載。

在蟄伏多年後，曾經的互聯網三巨頭的百度於本月市值首次破千億美元。此次百度市值創下新高，與其多年佈局人工智能領域終於有了產出、使得其非廣告收入大幅增長不無關係。

與此同時，一眾AI獨角獸曠視科技、依圖科技等集體衝擊IPO。可見人工智能行業在一輪沉寂之後，又將迎來一波新的增長點。

不過與曾經各家公司一邊講故事、一邊“悶頭苦幹”不同，各家科技公司如今都着力於人工智能的商業化、去探求更多應用場景的落地。例如華為、蘋果、開始進軍“智能汽車”，擅長視覺的曠視建立起了人工智能物流產業，都盡力使自己擁有更多可能性。

那麼，人工智能加速商業化、探求更多的應用場景落地會為我們“實驗室”外的生活帶來哪些可能性呢？

一、和你“認知”中不一樣的人工智能

在大多數人人們當前的認知中，提到電商會想到淘寶、京東、拼多多，提到新能源汽車特斯拉名號響亮，提到互聯網騰訊、阿里巴巴及百度深入人心。

那麼提到人工智能你會想到什麼？大多數人很難從現實生活中找尋可以接觸的“實體”與其對應，而腦海中所浮現的應該是小説或者影視作品裏面，和人類無異、會喜怒哀樂、會深度思考、比人類要“聰明”數倍的AI機器人們。

然而現實是，在人工智能誕生迄今70年的發展中，上一次“爆炸性”新聞還是谷歌研發Alpha Go擊敗圍棋世界冠軍。而Alpha Go 作為具有“深度學習”的機器人，當下它也只能下下圍棋，在其封閉的領域裏面，當做輔助人類的工具。

人工智能按其行業流行的説法可分為3類：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能指的是完成某一項特定任務的人工智能，是無意識的。就像蘋果手機裏的Siri，它只能執行有限的預設功能。

而強人工智能和超人工智能就是大眾在影視作品裏看到的那些有獨立思想意識的機器人，可以像人一樣去完成任何智力性的任務。

雖然現在人工智能並不能達到影視作品裏那些強人工智能的高度，但是整個行業經過這幾十年的發展已經與人們的生活息息相關。而且，當下各大AI企業加速自身人工智能新應用場景的落地與開發，未來人工智能與日常生活將會貼合的更加密切。

二、加速商業化，與生活息息相關的多元化應用場景

雖説我們沒有電影《Her》裏那個滿眼都是我們、陪伴我們的強人工智能機器人，但是你有注意到你的生活中各處都已經充斥着人工智能的身影了嗎？

從手機裏的智能語音助手、到因為智能物流體系下越來越快到家的網購商品、再到如今已經遍地開花的人臉識別和學生常用的智能翻譯，在這些使人們生活帶來更加便利的同時都離不開人工智能的身影。

而且當下，人工智能公司都在尋求更多的應用場景能夠落地，致使自己能擁有更多的商業化和可能性。

1.    為什麼人工智能要加速商業化？

第一，經歷了半個多世紀的發展，人工智能已經從最初的概念走向了實踐。如今在人臉識別、智能語音、自然語言處理、智能家居、無人駕駛等都有了相應的成果，並且已經落地於相應的應用場景之中。

5G時代下豐富的數據和雲計算所擁有的超強算力使得人工智能的基礎技術已經逐漸趨於成熟，才帶來了其商業化的可能性。

第二，對於公司來説能長久發展下去、帶動其自身業務良性循環，商業化是必然。而且人工智能行業在幾經高潮和低估以後，當下的資本市場對於該行業的投資變得更加慎重，除了故事，當下各大公司需要更多的可能性帶來商業前景去塑求自身的未來。

例如百度，在人工智能行業佈局多年，從一開始的BAT三巨頭，到後來成為網友口中互聯網公司們市值的丈量單位：“一個騰訊等於多少個百度，一個阿里等於多少個百度……”

而從去年開始，百度人工智能商業化已經初見成效、有了正向的產出，致使百度的市值從300億美元+到如今步入千億行列，短短一年3倍的漲幅，足以看到人工智能商業化對於AI公司發展的影響。

第三，商業化進程的加速必定要帶來更多的技術創新，用技術解決當下用户更多的痛點問題例如醫療、教育、金融等等，並且有一定可能性帶來新的商業模式的創新。

第四，走出實驗室，落地到更多的應用場景中去，才能帶來更多的數據情況，並促使當下人工智能產品查漏補缺、自我進階與完善。

當一件人工智能產品走不出“實驗室”，只在自身小範圍內進行數據收集、分析與改進，其效果已投入市場，獲取更多用户、更廣泛數據所帶來的結果的精細度終究有所不同，畢竟算法模型在更全面的大數據下才能給出更準確的答案。

2.    進擊“多元化、生活化”的應用場景

在當下各大科技公司都加速了商業化進程和佈局更多元化的應用場景，也正是這些佈局使得我們的生活開始變得與人工智能息息相關。

尤其是在疫情期間，各家AI公司所推出的產品給人們的防疫出行帶來了極大的方便。例如，百度和商湯科技等所推出的自動測温系統，基於圖像識別技術和紅外熱成像技術進行自動測温。在高鐵站、地鐵站等公共交通場所，實現了全程無接觸、並且多人同時檢測與傳統由檢測員一對一檢測相比，省去了更多的時間、避免排隊和擁擠。

而在其他與生活密不可分的地方，人工智能也逐漸滲透着。

比如教育，靠搜題起家的作業幫和猿輔導，其拍照搜題就是基於大數據庫和自身算法可以快速搜題給答案。而兩家旗下的斑馬AI和鴨鴨AI也是基於自然語言交互與計算機視覺等人工智能技術來帶給學生和家長更好的教育體驗。

醫療行業，騰訊早在18年就發佈了國內首個AI輔診開放平台。而谷歌的Alpha Go也在圍棋外，進一步探索醫療領域，更有公司利用人工智能去製造新的藥品。如此可見，醫療未來將是一個熱門的AI商業化應用場景。

智能汽車的自動駕駛技術，特斯拉已經在向T5標準進軍。國內，百度在多年的耕耘下已經拿到北京市自動駕駛測試管理聯席小組發佈的首批T4級別自動駕駛測試牌照，並且擁有2900項專利，可謂是國內自動駕駛技術的佼佼者。而同時，華為、小米等科技公司也都宣佈進局智能汽車行業。

此外，阿里的智慧城市使得我們的城市與社區可以更加精細化管理，智能金融使得金融機構用户服務水平得到質的飛躍，科大訊飛的智能語音帶來的翻譯產品和電子設備中智能語音系統使得我們的生活更加便利。

在融入生活的同時，各家AI企業都從單一型轉向多元化發展。例如，在人臉識別領域有所建樹的曠視科技前幾年已經在人工智能物流有所局部。而百度除了人們熟知的智能汽車、智能音箱等，還括列了百度大腦、AI開發平台、崑崙芯片等從基礎層、技術層到應用層一體的生態佈局。

三、未來，從“感知”到“認知”進階後“寒武紀大爆發”

雖然當下人工智能在探求更多的可能性去融入生活，但是當下的技術限制，人工智能仍停留在感知，更多的是機械類的模仿，只能使得人工智能淺表性的出現於人們的生活之中。

現階段的確湧入出了很多人工智能的公司，也在各自領域有一定突破。但是當下的蓬勃對於擁有着“無限可能”的人工智能，只能説是九牛一毛。而未來技術帶來更多的突破，使得人工智能從擁有“感知”到擁有“認知”，那麼人工智能將會呈現“大爆發”的趨勢。

拿AI融進教育來説，那時候的AI教育再也不是淺層的思維訓練和簡單的自然語言處理，所給孩子授課的AI老師，將會精確感知到孩子的學習狀態和對於知識點的理解度，為孩子定製最適合的學習計劃，通過孩子的思維模式帶動孩子對知識更深的理解與思維發散。

而那時在線教育當下因技術帶來“自律性”與“信任度”困局將不復存在，將會迎來一片新的格局。

那時候的生活一切都進入“自動化”時代，車輛可以實現完全自動駕駛，除了自動識別規避障礙物外，通過雲計算和實時數據將為所有車輛規劃行駛軌跡與時速，以保證不會發生擁堵與車禍。

所有的上路車輛從啓動開始就像一串數據被規劃到屬於自己的軌道上，這樣不僅解放了交通疏導與執法人員，也可以撤去紅綠燈減少能源消耗，徹底改變現有的出行交通狀況。

而生活的其他方方面面，醫療、零售、娛樂等又將帶來新的模式。就如“奇點”一般，這個AI宇宙的奇點勢能被打破，於是能量便不斷地轉化為物質，造就AI進化史上的“寒武紀大爆發”，從根本上融入和改變人們的生活。

本文為專欄作者授權創業邦發表，版權歸原作者所有。文章系作者個人觀點，不代表創業邦立場，轉載請聯繫原作者。如有任何疑問，請聯繫