界面新聞記者 | 張藝 張熹瓏
人工智能帶動了新的科技和產(chǎn)業(yè)潮流?！按竽Ｐ蜁r代正全面到來?！倍辔粚＜以?月25日至26日在廣州舉辦的2023小蠻腰科技大會暨AIGC人工智能峰會上表示，智能生成時代到來的影響，在于經(jīng)濟活動的整個邏輯、所有模式和生態(tài)都發(fā)生了改變。
以AIGC為代表的人工智能在今年迎來了爆發(fā)式的增長。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2023年全球人工智能支出將達到1540億美元，同比增長將達到26.9%；到2026年AI相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模支出將達到3000億美元，2022-2026年的復合年增長率將達到27%。
本輪人工智能是全球科技創(chuàng)新，市場巨大，商業(yè)化的空間已提前顯現(xiàn)，也成為科研、創(chuàng)投、產(chǎn)業(yè)落地之間競賽的制高點。而在上述幾個領域，我國正奮起直追，但這注定是一次“道阻且長”的歷程。
業(yè)內(nèi)稱2030年進入人機協(xié)同時代
人工智能概念最早在1956年達特茅斯會議上提出。按照業(yè)界的觀點，人工智能發(fā)展經(jīng)歷了三次浪潮：上世紀50年代-70年代， 人工智能主要用于解決代數(shù)、幾何問題；80年代后專家系統(tǒng)使得人工智能實用化；1993年至今，深度學習算法推升了新一輪人工智能發(fā)展的浪潮。
而在未來，人工智能大行其道，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識。IBM大中華區(qū)董事長陳旭東認為，人工智能在未來幾年將有突飛猛進的發(fā)展，發(fā)展過程中存在幾個關鍵節(jié)點：
- 2022年是突破性的一年，以ChatGPT為開端，基礎模型展示了其巨大的能力；
- 2024年，AI的治理和相關法規(guī)將得到進一步完善；
- 2029年或更早一些，人工智能將有望具備邏輯推理能力，同時是可信、可解釋的推理；
- 到2030年，全能型、多模態(tài)的人工智能將進一步普及，人類的生產(chǎn)生活進入全新的人機協(xié)同時代。
“人工智能女王”賈斯汀·卡塞爾在活動現(xiàn)場表示，未來的一個方向是標志性AI和大語言模型的結(jié)合：“如果我們能夠和AI共存，AI也必須要和我們建立關系；它也要使用我們的五種感官，AI的下一個步驟就是使用身體語言以及五種感官?！?/span>
中歐資本董事長、原華為副總裁張俊在接受界面新聞等媒體采訪時提出，ChatGPT的里程碑式的突破在于它把對話機器人的技術真正落地，它可能帶來一個生產(chǎn)力的飛躍，倒逼生產(chǎn)關系的進步。
“ChatGPT代表了未來大模型的走向，下一步必將會從語言模型走向多模態(tài)模型，多模態(tài)智能涌現(xiàn)，同時也會進一步走向物理世界，在機械智能上做通用大模型、通用智能?！本〇|集團副總裁何曉冬如此表示。
在此背景下，通用人工智能、腦機交互、AI芯片等概念相繼提出，但行業(yè)仍面臨較大的風投難題?！爸袊F(xiàn)在的資本很活躍，但資本很難落地?！睆V州粵港澳大灣區(qū)研究院理事長鄭永年認為，科技進步是核心，但如果沒有科研體制改革或者行政體制改革很難落地。
創(chuàng)投稱將“全力投資硬科技和AI”
投資人工智能是門好生意嗎？界面新聞發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)投機構正積極關注這一領域的投資機會。
“未來十年的投資計劃，我們希望在中國投資1000家硬科技和AI公司，分布在很多細分領域?！泵坊▌?chuàng)投創(chuàng)始合伙人吳世春在大會上提出上述目標。他認為，中國是AI最大的應用市場，在每一個細分的行業(yè)領域、細分賽道都會涌現(xiàn)出很多創(chuàng)業(yè)機會、投資機會。
吳世春自稱是一個對中國的未來最樂觀的天使投資人。據(jù)介紹，作為活躍的早期投資機構，過去三年公司投了300多家硬科技公司，包括新能源新材料、半導體、軍工、大數(shù)據(jù)、智能制造、商業(yè)航天，現(xiàn)在“我們做好了準備全力地去投資中國的硬科技和AI應用領域”。
“我們看到了AI領域在選礦、材料的發(fā)現(xiàn)、生物醫(yī)藥等各個領域的應用。我們會關注AI在細分垂直領域?qū)π袠I(yè)效率的提升、成本的降低?！眳鞘来罕硎尽?/span>
不過，吳世春也提到，接下來雖然中國還面臨很多不確定性，比如說退出難、募資難、需求比較疲弱等一些實際困難。
鄭永年指出，應用技術是資本密集型的，并且風險很大：“創(chuàng)投是我國非常大的短板，我們需要一大批國資或民營的金融機構專門為中小企業(yè)服務?！睉眉夹g需要大量的資本支持，風投可以把分散的社會資本集中起來做這件高風險的事情：“政府負責基礎科研，企業(yè)負責技術轉(zhuǎn)化，風投支撐技術轉(zhuǎn)化?！?/span>
他提及，在發(fā)達經(jīng)濟體應用技術都交給企業(yè)來做，從0到1的基礎科研轉(zhuǎn)化到1-10的應用技術。例如美國有兩類實驗室：一類是基礎科研實驗室，主要放在大學；另一類是工業(yè)實驗室，主要是放在企業(yè)。
另一重不確定性因素來自缺乏上量的應用場景。目前，除了安防、銀行等部分領域，AI仍缺少可行性能上規(guī)模的應用場景。在張俊看來，這也是目前人工智能主要的問題：“出現(xiàn)了一大批人工智能公司的獨角獸從1800億一直跌到C輪（的情況）。為什么？就是沒有應用場景、沒有落地?！?/span>
張俊也認為，AIGC、對話機器人只是人工智能技術發(fā)展一個“極小的分支”，沒有必要一哄而上，還是應該更多關注這些概念背后底層核心技術的研究。
當前AI大模型、AIGC的商業(yè)化處于探索階段。張俊表示，國內(nèi)的科技大廠不應在一些低技術領域過度廝殺，而應該改變觀念，更大力度投入底層技術的研發(fā)，“底層技術一旦突破就能實現(xiàn)一個爆發(fā)性增長點?！?/span>
張俊希望通過中歐資本投出“下一個華為”，“中國至少還需要10到20個華為這樣的公司?！?/span>
科技巨頭“備戰(zhàn)”AIGC
在人工智能落地這件事上，巨頭企業(yè)更有發(fā)言權。何曉冬稱，針對產(chǎn)業(yè)需求，京東在持續(xù)升級人工智能大模型。公司2021年提出了10億級別大模型，去年打造了百億級大模型，今年將進一步升級到千億級別的產(chǎn)業(yè)大模型。
目前，京東已通過大模型，生成了3000多個品類商品的介紹，已生成文字超30億。
“大只是一個方面，我們更加關注它如何在產(chǎn)業(yè)上真正落地?！焙螘远硎?，大模型首先會在京東上大量電商場景進行落地。他認為，京東產(chǎn)業(yè)鏈條的多個場景提供了大量的數(shù)據(jù)和大量的交互機會，使得人機對話技術、內(nèi)容生成技術都有了用武之地。
陳旭東通過近期調(diào)研指出，中國企業(yè)在AI落地上，主要體現(xiàn)在AI使用的成熟度、對“隨處運行”的重視以及在自動化和可持續(xù)方面的應用：近60%的中國企業(yè)已經(jīng)在業(yè)務中積極部署AI，99%的企業(yè)認為AI解決方案的隨處構建、隨處部署和運營至關重要。另外，70%的企業(yè)正考慮如何通過AI加速環(huán)境、社會、治理等方面的進程。
在氣候和氣象研究方面，美國國家航空航天局（NASA）和IBM正創(chuàng)建AI基礎模型，應用于檢測自然災害、跟蹤自然資源管理中植被和野生動物棲息地的變化；在用于分子科學的基礎模型方面，IBM一項預訓練的AI模型可用于篩選、創(chuàng)造分子。
根據(jù)IBM的2022年全球AI指數(shù)報告，全球企業(yè)的AI采用率正在穩(wěn)步提升。落地的場景主要有三個：一是如何利用AI加強員工應對業(yè)務挑戰(zhàn)的能力，包括成本的壓力、工具的缺乏、項目或數(shù)據(jù)的復雜性、技能缺口和勞動力缺乏等。二是通過AI提高運維、安全及威脅檢測、業(yè)務流程自動化。三是利用AI打造更具可持續(xù)的運營，超過三分之二的企業(yè)已經(jīng)或者打算把AI應用到企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展中。