Al之于算力时代 ， 就像灯泡之于电力时代 ， 现在看微不足道 ， 彼时却是改天换地 。 我们正在打开AI的应用场景 ， 争论拐点是否到来 ， 质变何时发生 。 7月30日下午 ， 首届人工智能应用场景沙龙上 ， 北京商报与业界专家一起碰撞想象力 ， 北京商报AI频道正式成立！
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北京商报总编辑助理韩哲：AI在中国市场更具可能性
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在韩哲看来 ， 行业和大众要对AI保持定力 。 有个词叫“算力时代” ， 此前阿里技术委员会主席王坚在面向政府机构的演讲中提到 ， AI之于算力时代就像灯泡之于电力时代 。 “我是反向理解这句话 ， 虽然灯泡看起来稀松平常 ， 但在那个年代是改天换地的大事 。 或许技术和观念有落差 ， 没有办法让AI大规模深入城市和工厂里 ， 然而 ， 一旦AI走到灯泡那样的阈值 ， 它释放出来的力量是巨大的 。 ”
那么 ， AI在中国市场如何发展呢？和过去相比 ， 中国现在的创新环境是前所未有的 ， 且具备超大规模的市场优势 ， 必须适应“从0到1”的创新 。 “中国之所以是世界工厂 ， 是因为整个供应链比较完美地解决了专业和弹性这个鱼与熊掌不可兼得的矛盾 ， 从0到1固然难 ， 从1到100的创新过程也并非易事 ， 没有超大规模市场的助攻 ， 很多创新就只能束之高阁 。 ”韩哲说 。
北京电子电器协会会长武建宝：人工智能企业要对商业利益有信心和耐心
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在武建宝看来 ， 人工智能产业链大致分三部分——基础层、算法层和应用层 。 根据中国电子协会发布的数据 ， 上述三个层面的产业规模在2018年约557亿元 ， 2019年178亿元 ， 2020年1600多亿元 ， 预计今年是2190亿元 ， 增长率在30%-35%左右 。 根据IT桔子数据 ， 截至2021年7月16日 ， 国内人工智能赛道有3711家公司 ， 总投资额1.82万亿元 。
“今天已经进入了人工智能的时代 ， 随着人工智能和物联网、大数据新技术融合 ， 尤其在5G推动下人工智能将推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升 ， 人工智能在与其他学科融合中将进一步释放积蓄的巨大能量 ， 推动社会生产力的整体跃升 。 ”武建宝说 。
但是他也提到 ， “虽然人工智能很热 ， 但是这个行业取得的商业收益不是特别明显 ， 还没有到爆发的时候 。 我们要充满信心 ， 也要有耐心 ， 特别是对于投资方要有耐心” 。
旷视企业业务事业部产品营销总监乔梁：智慧城市的AIoT 解决方案会在“城市小空间” 中先行落地
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在乔梁看来 ， 在智慧城市赛道 ， AIoT 中的创新型解决方案往往会在“城市小空间” 中先行落地 。 旷视将其定义为“智慧建筑” 。 智慧建筑是一个包罗很多小空间业态的抽象模型 ， 是“道” 。 而到了“形”的层面 ， 则会体现在智慧楼宇、智慧园区、智慧校园、智慧社区等场景下面 。
乔梁认为 ， 城市智能化建设分为三个阶段 ， 第一阶段为“数字城市” ， 以系统为中心 ， 比如上线社保服务系统等；第二阶段为“智慧城市” ， 以场景为中心 ， 比如安防场景提供智慧化解放方案；第三阶段为“未来城市” ， 会着眼于城市中的人 ， 围绕人打通所有技术 ， 为人提供服务 。 旷视对于未来城市的理解是：从下往上分别是 AIoT 感知和决策设备、AIoT 操作系统和 AI赋能的应用 。
具体到AI产品化的过程 ， 乔梁进一步介绍 ， “AI 的产品化需要经历层层的产品进化和跃迁 ， 无论哪个赛道都是如此 。 从单一的算法模型 ， 到算法 SDK ， 再到AIoT 智能硬件（软硬结合） ， 并形成 AIoT 操作系统 ， 最终走向解决方案” 。
千种幻影创始人张雷：VR与AI结合解决了学车行业的痛点
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千种幻影成立于2017年2月 ， 致力于成为驾驶人安全意识培训与行为训练全流程数字化解决方案提供商 ， 掌握VR（虚拟现实）、AI（人工智能）和DA（数据分析）核心自主知识产权技术 ， 以及自动驾驶安全测试仿真的研发能力 。
“随着小汽车走入千家万户 ， 2013年、2014年我国迎来学车的高峰期 。 这个市场保持在千亿左右 ， 但存在‘小散乱弱差’的缺点 ， 没有任何新型、科学的工具 。 ”张雷表示 ， 虚拟现实技术通过在虚拟空间里实践新的创造、新的尝试、新的体验 ， 打开了巨大的生产力 ， 同时和人工智能技术结合 ， 做到过去实现不了的事情 。
张雷介绍道 ， 千种幻影通过室内布点 ， 在北京核心区域有24个学习中心、驾驶体验班 ， 前期原地驾驶科目二场地以及安全课件都可以在这完成 ， 一小时学车现在变为可能 。 同时 ， 千种幻影通过新方式减少燃油教练车的使用 ， 以北京市为例 ， 如果全市都通过新型数字化完成 ， 每年可以减少5.2万吨二氧化碳的排放 。
阿里云智能资深算法专家刘宇：AI在企业和消费者两个场景双轮驱动 ， 共同推动AI商业化加速
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行业内 ， 大家都很关心人工智能在服务场景和大众消费场景的爆发点在哪儿 。 刘宇就此表示 ， “我的观点非常明确 ， 它是双轮驱动 ， 两方面都很重要 ， 共同推动AI商业化的进程” 。
刘宇举例说 ， 比如送餐机器人的客户是餐厅 ， 但最后服务的是消费者 。 如果非要区分两个概念 ， 可以从“直接的售卖方 ， 谁掏钱 ， 按照付费的业主性质是B还是C来区分” 。 又比如 ， 现在做政务一网通办 ， 属于政府采购 ， 但其实最后使用的是老百姓 ， 是一整套办事流程的自动化、智能化 ， 办事效率大幅提升 ， 服务于办事的个人和企业用户 。
“哪个先爆发 ， 涉及到统计口径的问题 ， 从产业来说B端和C端都是庞大的市场 ， 非要按照单品划分 ， 一般来说C端的单品用户体量更大 。 另外 ， B端和C端是紧密联系的 ， 大多数情况下 ， 服务B端的东西最终服务于C端 。 比如 ， 对于制造业 ， B端的数字化智能化带来的企业效率提升和服务质量的提升 ， 最终会体现在C端服务的体验提升上 。 ”刘宇说 。
猎豹移动副总裁李婷：产品商业化是目前最大的发展难点
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在人工智能里 ， 数据的价值基本上就是提升服务效率 ， 并辅助决策一些效率性的工作 。 李婷说 ， “对服务机器人来说 ， 数据大部分是脱敏的 ， 商场场景里大概知道用户画像就可以 ， 需要判断做定向推荐时 ， 比如说合家欢推荐汉堡王这样的品牌 ， 我们通过用户画像做定向推送 。 数据一定能够帮助我们解决服务效率的问题 ， 而不是帮助我们更多监视或者制约行为的规范” 。
李婷也谈到了猎豹移动在技术、推广、营销上的难点 。 “其实就是产品商业化的问题 。 ”她介绍道 ， 目前猎豹移动主要做的就是两件事情：一是培养用户使用习惯 ， 因为现在的应用距离大家想象到的人工智能还差很远 ， 真的能把人工智能技术在各个场景里运用起来 ， 才是最重要的事 。
还有一件事就是垂直场景的场景化 ， 真正要和场景有深度捆绑、深度落地 ， 在这个过程中只有把机器人技术嵌入到相关技术里面 ， 才能发挥更大的效率 。 “我们觉得刚刚从0到1走了一小步 ， 下面的路还有很长 。 ”李婷说 。
最后 ， 本次沙龙还举办了北京商报AI频道正式开通仪式 。
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【乔梁|AI不虚，所见即所得——首届人工智能应用场景沙龙，他们这样说……】北京商报采访人员 石飞月 魏蔚 /文 陈伟/摄
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