人工智能在我國科研方向上的優越性展露無疑，已經連續五年被寫入政府工作報告，又因為國家在政策方面的大力支持，這幾年人工智能技術水平不斷提升、市場規模持續擴大。然而，人工智能在很多人眼里，仍然只是一個模糊的概念，距離產業的真正爆發還有一定的距離，無論在技術還是推廣上，都存在還未攻克的難題。

政策大力支持

在政策層面，人工智能的“戲份”逐年增加。

2016年3月，人工智能被寫入“十三五”規劃綱要，代表著AI產業布局和技術發展獲得了政策的全面認可;

2017年，人工智能首次被寫入政府工作報告;

2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出“要把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，形成我國人工智能人才高地，加強人工智能應用研究、運行維護等方面的專業技術人才培養”;

2019年，政府工作報告將人工智能升級為“智能+”，提出要促進新興產業加快發展，深化大數據、人工智能等研發應用，培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新材料等新興產業集群，壯大數字經濟;

2020年，政府工作報告明確人工智能作為“新基建” 建設重要一環，“十四五”指出要推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合。

從市場維度，人工智能產業鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層是人工智能產業的基礎，主要是包括AI芯片等硬件設施及云計算等服務平臺的基礎設施、數據資源，為人工智能提供數據服務和算力支撐;技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特征為出發點，構建技術路徑;應用層是人工智能產業的延伸，集成一類或多類人工智能基礎應用技術，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。

“隨著人工智能商業落地的推進，各層級的市場規模在快速發展。” 北京電子電器協會會長武建寶表示，根據中國電子協會發布的數據，上述三個層面的產業規模在2018年約557億元，2019年1078億元，2020年1600多億元，預計今年是2190億元，增長率在30%-35%左右。

由概念變現實

如今，人工智能已經廣泛滲透于各行各業中，但它并不是手機、電視機、汽車這樣的實體物質，消費者對它的體驗感也比較弱，因此仍存在應用場景落地的難題。

獵豹移動副總裁李婷在談到獵豹移動發展難點時表示，“其實就是產品商業化的問題”。她介紹道，目前獵豹移動主要做的就是兩件事情：一是培養用戶使用習慣，因為現在的應用距離大家想象到的人工智能還差很遠，真的能把人工智能技術在各個場景里運用起來，才是最重要的事。

還有一件事就是垂直場景的實際落地，技術真正要和場景有深度捆綁、深度落地，在這個過程中只有把機器人技術嵌入到相關技術里面，才能發揮更大的效率。“我們覺得剛剛從0到1走了一小步，下面的路還有很長。”李婷說。

而對于曠視科技來說，如何讓大眾了解智慧建筑的概念、將其與一般智慧園區和智慧社區明確區分也是一個難題。

曠視企業業務事業部產品營銷總監喬梁解釋道，建筑是抽象的概念，可以理解建筑是道，智慧園區是形，最終所有的AI解決方案體現在形上。“比如說在校園里，我們的管理可能是圍繞宿舍樓、教學樓的，在工廠里面是圍繞工廠生產車間、工廠流水線的。如果從上帝視角抽象來看，這些都統稱為智慧建筑，只不過智慧建筑在不同形態的表現下，業務需求完全不一樣。在校園里面，智慧宿舍為了保障學生進出安全，工廠里保障工廠生產安全，AI和行業結合有更加豐富的行業解決方案產生。”

其實，AI之于算力時代就像燈泡之于電力時代。在業內人士看來，雖然燈泡看起來稀松平常，但在那個年代是改天換地的大事，或許技術和觀念有落差，沒有辦法讓AI大規模深入城市和工廠里，然而，一旦AI走到燈泡那樣的閾值，它釋放出來的力量是巨大的。

B端還是C端

一直以來，人工智能一直給大眾留下一個“虛”的印象，還因為產業還未迎來真正的爆發點。那么，人工智能在服務場景和大眾消費場景的爆發點在哪兒呢?

阿里云智能資深算法專家劉宇就此表示，“我的觀點非常明確，它是雙輪驅動，兩方面都很重要，共同推動AI商業化的進程”。

劉宇舉例說，比如送餐機器人的客戶是餐廳，但最后服務的是消費者。如果非要區分兩個概念，可以從“直接的售賣方，誰掏錢，按照付費的業主性質是B還是C來區分”。又比如，現在做政務一網通辦，屬于政府采購，但其實最后使用的是老百姓，是一整套辦事流程的自動化、智能化，辦事效率大幅提升，服務于辦事的個人和企業用戶。

“哪個先爆發，涉及到統計口徑的問題，從產業來說B端和C端都是龐大的市場，非要按照單品劃分，一般來說C端的單品用戶體量更大。另外，B端和C端是緊密聯系的，大多數情況下，服務B端的東西最終服務于C端。比如，對于制造業，B端的數字化、智能化帶來的企業效率提升和服務質量的提升，最終會體現在C端服務的體驗提升上。”劉宇說。

關鍵詞： 人工智能 新政策 商業化 應用落地