文 ｜ 付一夫
一場疫情，讓很多新玩意兒來到了你我身邊——比如健康碼。
眼下，健康碼已然成為了所有人日常生活的必備品?；诮】荡a的不同顏色，可以精準地識別健康人群和風險人群，從而及時采取相關措施以實現(xiàn)疫情實時監(jiān)測和安全復工復產。我們能做到防疫生產兩不誤，健康碼著實功不可沒。
看似簡單的健康碼，背后卻有著強大的人工智能和大數(shù)據(jù)技術在支撐：一方面，健康碼將人們有效的信息輸送給機器，使機器對龐大的、人工根本無法處理的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理，并根據(jù)時間和環(huán)境的變化得出有效結果；另一方面，人們又能理解健康碼并在適當限制內進行有效決策，并與他人形成默契。簡言之，健康碼就是充分利用人和機器的長處，將輸入數(shù)據(jù)與知識處理有機統(tǒng)一，進而催生出的一種新的人機融合智能形式。
事實上，健康碼僅是疫情催化下人工智能領域的眾多案例之一，諸如智能監(jiān)控、無人配送、遠程貸款催收等一系列應用都在接連落地。不經意間，一場醞釀已久的AI商業(yè)化浪潮正在加速到來，而此時的我們，很可能正在度過一個歷史性的“奇點時刻”。
一、蛻變：商業(yè)化“奇點”或已降臨
作為新一代信息通信技術的重要組成部分，人工智能自1956年問世以來就一直備受追捧。在經歷了半個多世紀的曲折前行后，借著2016年AlphaGo和李世石的“人機大戰(zhàn)”，人工智能又以全新的姿態(tài)進入大眾視野。
人工智能對于經濟增長和商業(yè)變革的積極作用已無需多言，但若想將理論上的討論轉變?yōu)楝F(xiàn)實，讓人工智能切切實實地給人們帶來效益，還必須要經歷一個關鍵環(huán)節(jié)——AI的商業(yè)化。
歷史經驗告訴我們，科技并不能直接推動社會進步，任何形式的新興技術最終都需要同商業(yè)結合，以產品的形式落地，并在商業(yè)化的應用中不斷更新和迭代。唯有如此，才能切實地將科學技術轉化為現(xiàn)實生產力，讓先進技術為經濟發(fā)展服務，否則再多的技術專利也只能算作是“紙上談兵”。
打個比方，如果沒有商業(yè)化思維的支撐，那么蒸汽機便永遠無法成為載人載物的貨車與輪船，其存在的價值也將大打折扣。
人工智能，同樣如此。
雖然在歷史上，受技術條件、商業(yè)環(huán)境等因素所限，AI的商業(yè)化之路走得并不順暢，兩次大起大落便是證明，但今時不同往日，在突破了曾經掣肘行業(yè)發(fā)展的多個瓶頸之后，如今AI的商業(yè)化已具備了四股強勁的驅動力：
（1）算法：深度學習促使人工智能真正實現(xiàn)應用落地場景。
深度學習是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，計算機通過學習樣本數(shù)據(jù)來掌握內在邏輯和規(guī)律，進而擁有對特定時間的可能結果進行預測的能力。目前，深度學習在一些領域已經能夠強于人類的表現(xiàn)，比如在機器視覺領域，算法對物體和場景的分類和檢測錯誤率已經低于人類，可以做到在一些場合替代人類的重復性和疲勞性工作，從而讓人工智能真正實現(xiàn)應用場景落地成為可能。
（2）算力：AI芯片快速發(fā)展，為算法提供充足的算力支撐。
由于深度學習需要針對海量數(shù)據(jù)做出快速的訓練和推斷，因而計算機硬件性能成為人工智能商業(yè)化應用的重要制約因素。但快速發(fā)展的AI芯片給深度學習在云端和設備端商用提供了保障，從最初通用的CPU到并行計算能力優(yōu)越的GPU，再到專為深度學習算法定制的FPGA和ASIC芯片，其算力已從每秒十億次浮點運算數(shù)迅速提升至萬億次乃至千萬億次。
（3）數(shù)據(jù)：為人工智能算法提供豐富訓練樣本。
自2012年前后至今，得益于互聯(lián)網、移動設備和傳感器的大量普及，海量數(shù)據(jù)的生成、收集、存儲、處理等問題都得到了有效解決，而數(shù)據(jù)體量的爆炸式增長又為人工智能的深度學習訓練提供了極為豐富的樣本，宛如為良駒的培育積攢著足量的新鮮牧草。
（4）政策：人工智能已上升至國家戰(zhàn)略。
2017年，國務院出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，標志著人工智能正式上升為國家戰(zhàn)略；工業(yè)和信息化部印發(fā)的《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018－2020年）》，進一步明確了人工智能的戰(zhàn)略地位；2019年兩會期間，“人工智能”連續(xù)三年被寫入政府工作報告，并首次提出“智能＋”……
值得注意的是，疫情的到來正在給AI商業(yè)化進程按下“加速鍵”，除了前文提到的各種AI商業(yè)化應用接連落地之外，全社會對智能化產品的認知和需求都在強化，居民日常生活更深程度的互聯(lián)網化同樣顯著增加了數(shù)據(jù)量的積累，為進一步優(yōu)化現(xiàn)有的人工智能以及訓練其算法增添了燃料。此外，出于應對市場需求和刺激經濟復蘇等多方面考慮，中央定調新基建，其中的七大門類當中，至少四類都是直接與人工智能相關的內容。
占盡了天時地利與人和的AI商業(yè)化，正迎來全新的發(fā)展階段。
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