AI玩家們的馬拉松，還得跑會兒

9月16日消息，“人工智能的商業(yè)化還需在黑暗中摸索一段時間。”

百度創(chuàng)始人李彥宏在2022世界人工智能大會上的這句話，可謂說出了當(dāng)前國內(nèi)人工智能企業(yè)共同的心聲。

2016年3月，AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進行圍棋人機大戰(zhàn)，并4比1獲勝?！叭斯ぶ悄軕?zhàn)勝世界冠軍”沖擊人心，成為人工智能技術(shù)新發(fā)展的最佳代言。

在這之后的第二年，2017年7月5日，百度在北京國際會議中心舉辦首屆“AI開發(fā)者大會”，在會上，百度首次喊出“All in AI”的口號。百度旗下已孵化多年的自動駕駛平臺Apollo、以深度學(xué)習(xí)框架飛槳為核心的AI開放平臺、對話式人工智能操作系統(tǒng)DuerOS等多線并舉。

幾乎同一時間，以視覺AI技術(shù)為突破口的曠視科技剛剛通過為客戶提供FaceID解決方案實現(xiàn)人工智能技術(shù)商業(yè)化落地，不過仍然在艱難探索將業(yè)務(wù)擴展至城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，讓商業(yè)化能成“規(guī)?！?。

也是在2016年，自動駕駛企業(yè)圖森未來剛成立一年，在河北曹妃甸擁有了自動駕駛卡車試驗基地……

人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域遍地開花，產(chǎn)業(yè)界期待依靠人工智能開辟出新價值空間的熱情爆棚。

經(jīng)過多年發(fā)展，人工智能技術(shù)本身不斷演進，與各行業(yè)的融合、改造、賦能也碰撞出更多新挑戰(zhàn)。

人才珍稀 研發(fā)貴

李彥宏說，“百度在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)摸爬滾打整10年了。這10年累計研發(fā)投入超過1000億，每年研發(fā)占比都超過15%?！?/p>

10年馬拉松，在人工智能領(lǐng)域投入巨大的不止百度一家。作為技術(shù)密集型行業(yè)人工智能企業(yè)研發(fā)投入普遍高。

百度季度研發(fā)開支（TechWeb整理制圖）

曠視科技年報披露的研發(fā)投入占比

AI視覺領(lǐng)域，曠視科技披露的年報數(shù)據(jù)顯示，2018年、2019年、2020年、2021上半年，其研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例都超過70%，最高的達到88%（2021上半年占88.49%）以上。

同樣是主打AI視覺的商湯科技，2018年、2019年、2020年、2021年上半年的研發(fā)投入分別為8.49億元、19.16億元、24.54億元和17.72億元，占同期總收入的比例分別為45.9%、63.3%、71.3%和107.3%。

再看看自動駕駛領(lǐng)域。

2021年4月在美國納斯達克上市的全球首家上市無人駕駛企業(yè)圖森未來，其披露的2018年-2021年間的研發(fā)支出分別達到3227.8萬美元、6361.9萬美元、1.32億美元和2.87億美元，研發(fā)支出占營收的比例最低的一年也有4584%，也就是研發(fā)支出是營收的45倍多。

圖森未來2018年-2021年研發(fā)支出數(shù)據(jù)（TechWeb整理）

人工智能作為仍在不斷演進的技術(shù)，是典型的智力密集型行業(yè)，“關(guān)鍵人才”往往能帶來“質(zhì)變”的突破。因此人才向來是企業(yè)爭奪的重點，也是研發(fā)開支的大頭。

從國內(nèi)來看，脈脈發(fā)布的《2022人工智能頂尖人才數(shù)據(jù)圖鑒》顯示，人工智能行業(yè)人才緊缺，以視覺算法工程師為例，在人才市場的供需比達到0.08，也就是平均12.5家企業(yè)爭奪1個人才。

鑒于從業(yè)門檻較高、供需關(guān)系緊張，在薪資方面，人工智能人才薪資普遍較高，脈脈數(shù)據(jù)就顯示，算法工程師應(yīng)屆生平均月薪超過3萬元。

人工智能人才培養(yǎng)周期長，近9成算法工程師為碩博學(xué)歷，高級別人才更是“珍稀”。短期內(nèi)這些人工智能企業(yè)在搶奪人才方面的研發(fā)開支都難以下降。

產(chǎn)業(yè)春天尚在前方

根據(jù)Gartner技術(shù)成熟度曲線，一項新技術(shù)由研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用落地通常要5-10年，這期間從技術(shù)萌芽開始，要穿越期望膨脹期、泡沫破裂低谷期、穩(wěn)步爬升復(fù)蘇期和生產(chǎn)成熟期，才會迎來產(chǎn)業(yè)春天。

Gartner 2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線

仔細研究Gartner剛剛發(fā)布的“2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線”可以看到，絕大部分目前業(yè)界可見的人工智能技術(shù)都處于技術(shù)萌芽期和期望膨脹期，離生產(chǎn)成熟產(chǎn)生實際規(guī)模效益尚遠。

2022年Gartne列舉的27項人工智能技術(shù)中：

• 僅“計算機視覺”1項技術(shù)離生產(chǎn)成熟期的時間不到2年；
• 14項技術(shù)（超50%）離生產(chǎn)成熟還有2-5年；
• 10項（約40%）還需要5-10年時間；
• 自動駕駛汽車、通用人工智能2項技術(shù)到達生產(chǎn)成熟期還需要超過10年的發(fā)展時間。

Gartner 2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線

對比Gartner 2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線來看人工智能技術(shù)的發(fā)展，還是有值得欣喜和期待的突破。

2022年，有更多的AI技術(shù)進入“穩(wěn)步爬升復(fù)蘇期”，包括計算機視覺、數(shù)據(jù)標(biāo)注和注解、智能應(yīng)用。

另一方面，IDC預(yù)計，到2027年，全球所有行業(yè)企業(yè)中，41%的收入將來自數(shù)字化相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)，這其中，30%的占比由傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化貢獻。人工智能技術(shù)在其中起到的作用巨大。

李彥宏說，一個新事物從“無人看好”到“無人能及”，決勝就在“堅持”二字?？萍紕?chuàng)新，尤其如此。

在完成將技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力并創(chuàng)造商業(yè)價值的這條跑道上，AI參與者們的這場馬拉松還要再跑會兒。

生成海報

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