人工智能在2022年的境遇,就像一場過山車之旅。
年初時的蕭瑟氛圍猶在昨天,一家家人工智能企業(yè)交出慘淡的業(yè)績報告后,唱衰聲迅速彌漫了整個行業(yè),幾乎所有人工智能獨角獸都在被逼問何時盈利,整個市場的風(fēng)頭早已被元宇宙搶去。
可到了年末的時候,外界似乎重新對人工智能燃起了興趣。火遍全球的ChatGPT頻頻成為科技媒體的焦點,再加上已經(jīng)出圈的AIGC,人工智能概念再次出現(xiàn)井噴,重新成為資本的寵兒。
新概念誕生時的興奮與沖動,落地遇阻后的沮喪與悲觀,這場群體悲喜劇的背后,似乎有必要追問這樣一個問題:人工智能的價值到底在哪里,人們追逐的是奇幻的海市蜃樓,還是正在發(fā)生的現(xiàn)實?
終歸還是要回到生產(chǎn)力的話題上。
01 人工智能的廟堂與江湖
回顧人工智能的進化史,總是離不開一些有紀念意義的大事件。
比如圖靈在1950年提出了著名的“圖靈測試”,給出了判定機器是否“智能”的方法;約瑟夫·魏岑鮑姆和肯尼斯·科爾比,在1966年開發(fā)了世界第一款可人機對話的機器Eliza;杰夫·辛頓和他的兩名學(xué)生在2012年的 ImageNet圖像識別比賽上拿了冠軍,由此開啟了深度學(xué)習(xí)的黃金十年……
這樣的敘事邏輯并不讓人陌生,大多數(shù)行業(yè)都喜歡從里程碑式的事件中,定格技術(shù)不斷向前演變的瞬間,然后在機緣巧合下成為坊間討論的焦點。再聚焦一些的話,每到了年初的時候,科技巨頭們都會給出一份長長的榜單,預(yù)測下一年的技術(shù)風(fēng)向標,即便有時候會夾帶一些“私貨”。
從“廟堂”的視角審視行業(yè)的變遷并沒有錯,而且在很多時候不乏合理性。就像ChatGPT與AIGC的例子,2014年誕生的對抗生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)GAN、2020年被OpenAI公開的GPT-3語言模型,再到千億級大模型的軍備競賽,都是AIGC一夜走紅的注腳,淋漓盡致地詮釋了前沿創(chuàng)新的魅力所在。
其實還有另外一個視角,即遠離“廟堂”的“江湖”。一群“名不見經(jīng)傳”的工程師,將人工智能的觸角伸到了不被關(guān)注的“角落”,不是鎂光燈下的自動駕駛,也不是話題性十足的數(shù)字人,而是紡織廠里不為人知的質(zhì)檢產(chǎn)線、超市里鮮有人注意到的貨架、園區(qū)里不曾被注意到的配電房一角……
和重人才、重學(xué)術(shù)、重投入的“廟堂”相比,“江湖”中流行的是另一種創(chuàng)新范式:沒有著作等身的學(xué)術(shù)大牛,只有鉆到生產(chǎn)車間改代碼的程序員小哥;沒有海量的大數(shù)據(jù),卻可以拿到一手的生產(chǎn)數(shù)據(jù)打磨算法;錯失了沉甸甸的行業(yè)大獎,但幫助一些傳統(tǒng)行業(yè)解決了實實在在的問題。
或許這才是新一輪工業(yè)革命的“全貌”。就像人們記住了改良蒸汽機的瓦特,遺忘了將蒸汽機裝上火車、輪船、印染機的無名英雄們。作為第四次工業(yè)革命的核心技術(shù),人工智能注定也會是一體兩面的景象。
所以在年末盤點的時刻,在驚人的融資數(shù)字、龐大的技術(shù)專利、現(xiàn)象級的新概念沖擊人們的眼球前,似乎有必要將一些注意力留給“江湖”里的潛行者們,比起光鮮的前沿創(chuàng)新,落地應(yīng)用同樣是人工智能不可或缺的一部分。
02 被低估的垂直場景創(chuàng)新
按照知名咨詢機構(gòu)Gartner的說法,任何一個行業(yè)、企業(yè),只要有場景、有積累的數(shù)據(jù)、有算力,都可以落地人工智能應(yīng)用。
這樣的斷言正在不計其數(shù)的垂直場景中被驗證。也許和AIGC描繪出的誘人前景相比,人工智能在垂直場景的創(chuàng)新不夠“性感”,甚至場景本身就缺少話題性,隱藏的價值卻不應(yīng)該被忽略。因為一些原本和人工智能毫無關(guān)聯(lián)的行業(yè),正在技術(shù)的作用下煥發(fā)新的生機,讓外界看到了意想不到的效率提升。
其中有千億級科技巨頭的長尾化探索,有明星獨角獸的商業(yè)破局,也有一些游離于主流視野的實力派選手。
浙江杭州的一家紡織車間里,過去化纖絲錠的質(zhì)檢全靠人眼,檢測員需要拿著強光手電筒逐錠檢查,每天最少人工檢測2500錠絲錠,許多女工進廠半個月就離職了。后來這家企業(yè)引入了百度智能云的智能質(zhì)檢,曾經(jīng)的質(zhì)檢女工幫助工程師在產(chǎn)品上標注出各類缺陷,交給人工智能進行深度學(xué)習(xí),最終用一臺臺工業(yè)相機解放了質(zhì)檢產(chǎn)線上的女工,檢驗效率相比人工質(zhì)檢提高70%。
江蘇蘇州的一個辦公園區(qū)中,因為園區(qū)配套設(shè)施不夠完善,大部分服務(wù)都依賴人力,唯一的一家便利店每天要安排3名員工輪崗。云拿科技為該園區(qū)打造了無人店解決方案,基于人工智能視覺技術(shù)提供自動結(jié)算服務(wù),精準記錄顧客在店內(nèi)的購物行為,走出閘機時能夠通過無感支付自動扣款,購物效率比傳統(tǒng)收銀提升了5—10倍,“拿了就走”的購物方式深受園區(qū)內(nèi)顧客的好評。
山東濟南的一家三甲醫(yī)院,耗材倉庫里還在使用條碼掃碼、記賬PC等初級工具進行管理,雖然安排專人定期盤點庫存,管理效率與賬物相符率依舊不夠理想。云拿科技將“無人店”的技術(shù)和經(jīng)驗運用在了醫(yī)藥耗材倉庫中,工作人員刷臉進入后,系統(tǒng)會自動確認領(lǐng)料單,待領(lǐng)物料所對應(yīng)欄位上的電子價簽將自動閃爍提示,領(lǐng)取物料離開后,系統(tǒng)還會自動進行出庫處理、更新庫存數(shù)量,整體效率比傳統(tǒng)流程提升了400%—900%。
可以找到的例子還有很多,而且折射出了經(jīng)驗復(fù)用、舉一反三的一幕。個中原因其實并不難理解,人工智能的新浪潮已經(jīng)延續(xù)了十年時間,有些在商業(yè)化落地的過程中“胎死腹中”,也有些忽略了成本優(yōu)勢而曇花一現(xiàn),那些默默在垂直場景中落地、生根、發(fā)芽的應(yīng)用,恰恰是經(jīng)住了市場需求考驗的產(chǎn)物。
03 技術(shù)的價值在于生產(chǎn)力
同時也印證了一個屢試不爽的邏輯:商業(yè)化的成敗不在于聲量大小,只有直面市場需求、創(chuàng)造實際價值,才有可能兌現(xiàn)商業(yè)潛力。
回到當下的語境里,人工智能新概念的風(fēng)靡,勢必會再次催生資本市場對于人工智能企業(yè)的信心。至少中國信息通信研究院的數(shù)據(jù)已經(jīng)揭示,全球人工智能企業(yè)的數(shù)量已經(jīng)超過23000家,中國的人工智能企業(yè)近4000家,2022年前8個月的融資規(guī)模仍處于較高水平,其中人機交互領(lǐng)域的投融資金額同比增加32%。
并非是想為市場潑冷水,而是在市場由冷轉(zhuǎn)熱時,應(yīng)該多一些理性的思考,少一些跟風(fēng)式的理想主義。
比如對商業(yè)藍海的認知亟待轉(zhuǎn)變。以往對藍海的認知,常常和新技術(shù)相提并論,新技術(shù)開辟了新賽道,進而出現(xiàn)了誘人的機會。典型的例子就是AIGC,鑒于AIGC豐富的“想象力”和驚為天人的“創(chuàng)作能力”,將在藝術(shù)創(chuàng)作、插畫、影視編輯等領(lǐng)域產(chǎn)生變革效應(yīng),不排除會沖擊傳統(tǒng)藝術(shù)創(chuàng)作者的工作崗位。
然而在確定性和不確定性的權(quán)衡中,許多人癡迷于不確定性編織的美好愿景,選擇性忽略了確定性的機會。就像前面提到的無人店和無人值守領(lǐng)用倉的例子,人工智能與垂直場景的碰撞,早已詮釋了新技術(shù)帶來的生產(chǎn)力,而同樣的場景還有煙草巡檢、零售、金融、企服、教學(xué)實訓(xùn)等等,填補垂直場景的空白,驅(qū)動技術(shù)的價值落地,同樣是一片藍海。
再比如對企業(yè)潛力評估的重新理解。很長一段時間里,人工智能行業(yè)推崇的都是勇闖無人區(qū)的技術(shù)探索者,低估了另辟蹊徑在垂直領(lǐng)域中落地實戰(zhàn)的后發(fā)先至者,以至于錯失了一個又一個優(yōu)質(zhì)標的。
畢竟在應(yīng)用的維度上,人工智能越來越像生活中的水電煤,以潤物細無聲的方式深入到大眾生活的每一個角落,身處其中的企業(yè)不應(yīng)小覷。以云拿科技為例,正是將機器視覺、深度學(xué)習(xí)、多傳感融合等技術(shù)應(yīng)用于零售、醫(yī)藥、煙草等實體場景,利用場景化的行業(yè)解決方案解決真實存在的痛點,實現(xiàn)了別具一格的差異化創(chuàng)新。
不可否認的是,所有被時間沉淀下來的技術(shù)創(chuàng)新,無不以提升生產(chǎn)力為前提,或是改善生產(chǎn)效率、提升產(chǎn)品品質(zhì)和體驗,或是重構(gòu)商業(yè)模式、推動行業(yè)升級,最核心的指標多半是以生產(chǎn)效率來衡量。
作為第四次工業(yè)革命的驅(qū)動技術(shù),人工智能自然也不會例外,真正需要外界關(guān)注的企業(yè)無外乎兩類:一類是生產(chǎn)力的創(chuàng)造者,比如“廟堂”中引領(lǐng)創(chuàng)新風(fēng)向的企業(yè);一類是生產(chǎn)力的驅(qū)動者,技術(shù)和場景融合將是生產(chǎn)力變現(xiàn)的必由之路。
04 寫在最后
回顧前三次工業(yè)革命的歷程,都是在不斷優(yōu)化、修正、迭代中螺旋式上升,提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本,最后改寫了經(jīng)濟增長引擎。
人工智能行業(yè)遵循著同樣的范式,能否解決長尾應(yīng)用中的一系列痛點,能否降低人工智能生產(chǎn)要素的成本,能否跑通規(guī)?;膭?chuàng)新與賦能,既是洞見人工智能價值的底層邏輯,也是丈量人工智能企業(yè)的終極參考。
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