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一、2021年上半年的AI，取得了哪些新的突破?

據統計，我國人工智能相關企業已經超過了5000家，2021年人工智能市場規模也將突破2000億元，市場增速30%左右。

如今的AI，在普通老百姓眼中，是高大上的代名詞?還是泡沫嚴重或者還不靠譜的“紈绔子弟”形象?

我們先來回顧一下，2021年上半年，AI領域，發生了哪些有意義的事件。

2021年，多家企業和研究機構先后發布了動輒千億、萬億以上參數的“大模型”、“巨模型”。

4月25日，華為云發布盤古系列超大規模預訓練模型，包括30億參數的全球最大視覺(CV)預訓練模型，以及與循環智能、鵬城實驗室聯合開發的千億參數、40TB訓練數據的全球最大中文語言(NLP)預訓練模型， 被稱為「華為云盤古大模型」 。

6月1日，在第三屆北京智源大會上，智源研究院的副院⻓、清華大學的唐杰教授，重磅發布了驚人的1.75萬億巨模型「悟道2.0」。

6月25日，阿里巴巴達摩院發布“低碳版”巨模型「 M6 」 ，僅使用480卡GPU，即訓練出了規模達人類神經元10倍的萬億參數多模態大模型M6。

這些所謂的AI大模型、巨模型，到底是干嘛的，有什么用?

簡單地來講，就是讓計算機最大程度接近人類對語言理解能力的AI模型，經過訓練，讓AI對語言的理解，能夠達到甚至超過人腦的程度。

未來幾年，人工智能也將從感知智能向認知智能發展，而AI賦能的知識應用，就是實現認知智能的創新形態。

從長遠來看，企業從數據化到知識化是必然趨勢，結合場景的應用創新為企業帶來持續增長潛力，企業越早布局和推進AI技術為核心的知識管理，就能越早品嘗新技術帶來的增長紅利。

根據IDC2021年6月份發布的《AI賦能的知識應用市場生態圖譜》，圍繞知識應用、知識圖譜與圖計算、圖數據庫等領域，主要玩家廠商如下圖：

IDC高級分析師表示：“在知識經濟時代，知識成為主要生產要素，利用知識或信息工作的知識型員工日益成為組織核心能力與競爭優勢的源泉。因此，如何把知識用在企業、留在企業，促進知識積累與應用，減少知識型員工流失帶來的影響，成為企業正在面臨的挑戰。AI賦能的知識應用正在互聯網、金融、制造、政府等領域逐步落地，隨著企業數據治理的進度，以及細分領域知識圖譜的積累和完善，知識應用將在中國快速發展。”

借助NLP與知識圖譜、圖計算等技術，基本上，你輸入任何一段語言，AI都能夠按照人類的思維模式，理解出具體的意思來，讓AI不再是智障，從而邁向真正的認知智能。

另外，人機交互技術，尤其是原來在科幻情節中的腦機接口技術，也取得了重大突破，可以幫助癱瘓病人在無線狀態下控制機械手臂或機械腿。

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Nature子刊2021年6月發文：腦機接口新突破，華人團隊首次實現閉環腦機接口對疼痛的調控與治療。

可以說，2021年上半年，從純粹的技術視角，AI領域的確取得了驚人的成就。

二、突破與質疑，AI在爭議中前進

不管這些技術如何讓人振奮， AI發展到如今，還是存在巨大的爭議。

樂觀派與悲觀派，依舊是針鋒相對，戰火不斷。

不可否認，從學術和理論實驗研究的角度，AI的發展的確讓人振奮。但AI之所以爭議不斷，最根本的原因在于，“價值為王”同時“價格適中”，才是衡量任何一個新技術最重要的評價標準，AI也不例外。

而還有很多所謂的AI，要么是靠人肉，堆人力來解決從0到1的數據收集、加工、提取、統計和簡單分析，只不過，換了個高大上的名詞而已。

要么，在實驗室中，取得了驚人的成績，但始終無法工程化落地。

要么，成本太高，高射炮打蚊子，性價比太低。

如何評價價值為王呢?

一個最重要的特點就是接地氣，使用的人要足夠多!

一項新技術，僅僅有太多不明覺厲的詞匯來解釋、來證明，其實是遠遠不夠的，就像陽春白雪，也需要下里巴人的襯托。

任何高大上的技術，曲高和寡是注定無法走入尋常百姓家的。

如今，隨著大數據、云計算、物聯網等的成熟，各種AI小技術、小應用其實已經融入到我們的生活中了。比如說：

AI算命、AI換臉、AI靜圖變動圖等等這些小游戲;

網上購物、閱讀與直播中的智能推薦技術等等。

誰還沒玩過幾個AI相關的應用呀?

只可惜，有些火爆幾天就迅速跌落的小游戲，始終逃不出一個怪圈:違規收集用戶隱私信息。

還有一些APP，非法擴大收集用戶權限，在你安裝APP的時候，強制允許你同意，然后讀取你的通訊錄信息，允許你的手機麥克風訪問權限等等，結果在你一臉懵懂的情況下，你的手機就洞悉了你所有的秘密。

“手機好像懂得我的心思。怎么我聊個什么天，說了一些我想要的東西，再打開手機，無論是購物還是直播，就給我精準推薦了呢?“

這是很多人百思不得其解的現象，其實根本原因就在這里。

還好，我國的數據安全法，如今已經正式發布。

個人信息保護法，預計年底也將可以正式出臺。

數據表明，截止2021年，我國相關部門審查了APP52萬款，責令整改1571款，公開通報500款，直接下架120款。

數據生態，逐步從企業為中心，消費者被動接受轉變為以消費者為中心。通過隱私計算，得到消費者的信任，成為數據生態新平衡的基石。

打擦邊球來獲取發展，這條路已經被封死了。

國家工業信息安全發展研究中心，對隱私計算領域的主要廠商，也做了一個劃分與歸類，具體如下：

2021年，已經逐漸成熟的聯邦學習、同態加密、安全多方等隱私計算技術，開始規模化應用，簡單來說就是通過分布式機器學習+加密技術，來實現“數據不動模型動，數據可用不可見”的目標。

對消費者，幸甚。

如今，打造一個熱門的AI應用或者有價值的AI場景，門檻已經越來越低，接地氣，已經不再是一句口號。

那么，怎么才算是接地氣的AI平臺呢?從宏觀到微觀層面，我們再舉幾個例子。

這里以PlantData提供的AI平臺架構和功能為例:

從AI應用的開發過程來看，需要涵蓋從數據管理、模型構建、模型管理、模型部署與服務管理等，具備完整的全生命周期，系統邏輯架構清晰，各流程設計架構松耦合，實操性強，場景操作門檻低。

再以目前比較火爆的自動機器學習AUTOML技術為例，能夠讓普通人最大程度地使用AI，才是最有價值和意義的。

開放源代碼，也是目前主流企業的發展趨勢，無論是百度、阿里、騰訊、小米、滴滴等互聯網企業，還是華為，以及第四范式、曠視等AI企業，都已經對自己的核心AI產品開源。

通過開源開放，共建共享，才能為我國AI的發展做出最有價值的基礎性貢獻。

總之，從具體功能來看，無論哪一家的AI平臺，只有具備開源或者低代碼開發平臺的特征，才能吸引更多的，真正吸引理解各行業特點的業務專家加入開發過程，這樣才更容易打造接地氣、具備爆品特征的AI生態與應用。

三、企業場景落地篇

最新的數據統計顯示，我國人工智能相關企業約5015家，其中，成長型AI企業4484家，占到近所有人工智能企業的九成。

既然是價值為王，可以參考一些第三方的報告做一下簡單分析與點評。

我們以互聯網周刊2021年上半年發布的智能風控企業50強企業為例。

風控是AI領域里“那塊最肥的肉”中的堪稱“日本和牛”級別的兼顧強剛需與爆款價值場景。任何一家AI廠商，如果不在風控領域折騰出一些價值場景，好像與其他廠商同場競技的情況下，底氣都沒有那么足。

競爭慘烈，一方面加速促進了AI在風控領域的全場景使用，無論是貸前、貸中還是貸后等各個細分場景中，與傳統專家規則、統計分析、商業智能等結合，價值得到了越來越高的體現。

而看似風光的無數AI企業，背后其實付出了無數不為人知的高昂代價，最明顯的就是，慘烈的競爭，導致價格與價值之間出現了嚴重的錯位，為了獲得有價值的案例，低價中標、賠本賺吆喝的現象比比皆是。

要知道一個無比殘酷的現實是——大部分AI公司，都是靠融資實現發展，從天使輪到A輪、B輪、C輪……每個階段，都會有一批AI創業企業倒下去，這個階段，某種程度上拼的就是融資能力。

能夠從數千家企業中脫穎而出，登陸資本市場，員工成為高富帥、白富美的，目前看來， 對于99%以上的企業，還是過于樂觀。

明明還在萬里長征的跋涉途中，就開始過早幻想革命成功，顯然就過于理想化了。

東方林語與多家企業溝通中發現，平臺型AI、SAAS業務模式、生態合作，各種理想的業務模式，抵不過各種落地過程中的深坑。

有太多的大牛科學家，創立一家AI企業后，總想當“主角”，來個痛痛快快地AI革命，殊不知，只有真正明白，AI是配角，需要的是與行業、數據、算力等產生“化學反應”，這樣的AI企業，才算是真正接地氣的、有價值的AI企業。

2021年上半年，多家AI領域的“當紅炸子雞”前赴后繼、雄心勃勃準備登陸資本市場，可現實卻太殘酷——一家又一家鎩羽而歸。

甚至，部分AI企業在IPO失敗后，迅速走入了另一個極端:裁部門，裁部門，裁部門。還不夠，那就繼續裁人，裁人再裁人。從高大上的“翩翩公子”到只為生存下去的丐幫長老，仿佛只有一墻之隔。

在希望之巔與失望之谷中大起大落，這就是2021年上半年AI行業的現狀。

根據艾瑞咨詢的報告，2020年人工智能產業的規模為1500億元左右，這其中包含了部分交互硬件等收入，預計到2025年會達到4500億。

預計未來三年的主要細分領域為：深度學習、計算機視覺、機器學習、知識工程/知識圖譜、智能語音、自然語言處理、強化學習。

這其中，相關細分市場蛋糕切分如下：

計算機視覺領域：862.1億元;

語音識別相關領領域：B端垂直行業57.7億，C端人機交互58.5億，共計116.2億元;

傳統機器學習領域：206.9億元;

NLP與知識圖譜領域：100億元 。

2021年上半年，AI領域的幾個關鍵詞可以總結為：開源開放、認知智能、生態合作、隱私保護。

有夢想的人堅信：前途是光明的，道路是曲折的。

可這無比漫長的AI價值化過程中，猶如萬里長征，有多少企業可以堅持到最后呢?

甚至，這里的“最后”，不是說能夠達到達到馬云所說的成為一家活102歲的企業，能夠達到華為創始人任正非說的活下來就不錯了。

怎么活下來并接地氣的體現高價值?就是這個階段AI企業需要深入思考的最有內涵的命題了。

無論是從產品本身，還是生態體系的打造，需要真正做到“軀干結實，枝繁葉茂”。

透過現象看到本質，透過泡沫看未來，經歷九死一生還能好好地活著，這才是有價值、接地氣。

當真正可以實現AI For EveryOne，普通老百姓也可以打造屬于自己的AI應用時，屬于人工智能的量變到質變時代，才會真正到來。