本文來源：慧聰物聯(lián)資訊

作為曾經的明星產業(yè)，AI在過去的2021上半年出盡了風頭。

9月9日，AI四小龍中的曠視沖刺科創(chuàng)板終迎首發(fā)過會的喜報。

今年以來，AI企業(yè)掀起上市熱潮。截止目前，云從、云天勵飛IPO過會獲通過；商湯、格林深瞳、第四范式等AI企業(yè)仍在IPO的漫漫征程路上。

AI企業(yè)爭相上市，一方面可能是因為AI行業(yè)欣欣向榮，另一方面可能是這些企業(yè)亟需融資續(xù)血。

行業(yè)難言之隱：

巨額虧損，落地偏少

2020年，被譽為全球最有前途的AI企業(yè)之一，Wave Computing宣布破產。整體來看，Wave Computing的“悲劇”并非個例，國內的AI獨角獸們，日子也不好過。

從各企業(yè)揭露的招股書來看，表面上AI產業(yè)蓬勃發(fā)展，其實無一不是在做賠本買賣?！巴探稹眹乐厥浅B(tài)，幾乎每家企業(yè)都在瘋狂燒錢。

一位北京VC投資人曾坦言，已經很長時間沒看到AI創(chuàng)業(yè)項目了。

縱觀AI產業(yè)發(fā)展史，國內的AI企業(yè)大多戴著光環(huán)誕生，前期融資金額以億為計算單位。只是隨著持續(xù)的虧損、高昂的研發(fā)投入、承壓的現(xiàn)金流等背后的真相被剝開，曾經風光一時的AI企業(yè)逐漸跌落神壇。

事實上，當業(yè)內認清“空有技術，少落地應用”的現(xiàn)實時，近些年有關AI產業(yè)前景的爭議越來越多。有學術界“頂不了天，落不了地”的批評；也有AI科學家“脫手”回歸學術界等諸多負面現(xiàn)象。

不少業(yè)內人士曾表示，AI要能夠真正解決社會的一些問題，需有看得見的數(shù)據(jù)統(tǒng)計證明業(yè)務成效，并且企業(yè)應做到安全可控，才算真正實現(xiàn)價值。

另外，規(guī)范標準作為AI現(xiàn)階段發(fā)展的關鍵詞之一，對應用場景豐富化和產業(yè)復雜度的提高有一定的制約影響，也就是對AI應用落地和保證整個行業(yè)的生態(tài)健康發(fā)展有影響。

而沉淀的技術水平和不斷攻克技術壁壘，探索可落地和拓展性良好的商業(yè)場景等因素則成為AI應用落地的關鍵。

整體來看，商業(yè)落地模式和變現(xiàn)能力弱是當下AI產業(yè)發(fā)展的主要瓶頸。而落地場景分散、產品標準化程度低、知識產權和倫理問題等均是造成行業(yè)發(fā)展遭遇瓶頸的重要原因。

疫情下的AI：

賦能在左，應用領域擴大在右

目前，人工智能商業(yè)化場景中，應用比較廣泛的是計算機視覺、智能語音、自然語言處理等幾個主要技術方向。不得不提的是，這些AI技術都是經過了幾十年的發(fā)展才有如今的大規(guī)模商用。

得益于AI發(fā)展戰(zhàn)略和相關政策文件的推出，AI的發(fā)展速度持續(xù)加快、應用領域也不斷擴大。尤其是2020年突發(fā)疫情，倒逼整個社會數(shù)字化進程加快的同時也推動AI在教育、體育、文化、經濟等多領域的應用加速落地。

不可否認，疫情黑天鵝接踵而至，不少企業(yè)由此倒下，但伴隨壓力的同時還有機會。相關數(shù)據(jù)顯示，疫情很大程度加速了AI賦能部分行業(yè)的落地。

就教育行業(yè)來說，最直觀的表現(xiàn)是疫情期間，基于AI的在線教育滲透率僅用半年時間就走了過去十年的路。在醫(yī)療、自動駕駛領域，越來越多的人意識到AI的重要性，相關數(shù)據(jù)顯示，2020 年前三個月籌到金額比上季度還高 51%。

整體來看，疫情對AI落地是一個巨大推手，但疫情也僅是外部誘因，本質還需透過行業(yè)規(guī)律來看。

清華大學AI研究院院長、中國科學院院士張鈸教授提到，此前業(yè)界對AI過于樂觀，以致出現(xiàn)估值泡沫；現(xiàn)在最關鍵的是需對AI未來的發(fā)展有正確的評估。

很多AI企業(yè)也開始意識到，技術的“孤立者”并不能有長遠的發(fā)展，將AI與云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等技術融合，賦能各行各業(yè)才能更好地滿足行業(yè)需求。

不久前，曠視就曾在物流領域推出多款硬件產品，且反響較好。目前來看，這種模式的發(fā)展前景較之前會更廣闊，未來更多的AI企業(yè)或許不再強調自己是AI企業(yè)，但其背后仍有很多AI技術。

然而，當前的現(xiàn)實情況是，AI商業(yè)化落地仍高度集中且呈碎片化現(xiàn)象。公開資料顯示，AI只在安防和金融兩大領域實現(xiàn)市場份額較大的賦能，但在大多數(shù)行業(yè)還沒有實現(xiàn)深度融合和落地。

當下，AI產業(yè)還停留在相對淺顯的智能和自動化技術發(fā)展上，整個商業(yè)邏輯的迭代速度還沒有那么快。不少業(yè)內人士已經發(fā)現(xiàn)，除特殊的疫情期間外，近些年AI落地預期和速度明顯慢了很多，AI的風光褪去，資本也不再大刀闊斧。

總結

總之，AI不能脫離產業(yè)單獨發(fā)展，加快AI與實體經濟的深度融合，創(chuàng)造更多新模式、新業(yè)態(tài)、新產業(yè)等，才能發(fā)揮出更大的作用。AI與實體經濟的融合是新經濟發(fā)展的核心，也是實現(xiàn)保障、改善民生更好的方式。

AI項目是一項周期長、風險大的投資，落地不是短時間能實現(xiàn)的，而實現(xiàn)商業(yè)化盈利則更加艱巨，因此前期高昂的投入和技術成本不可避免。同時AI的發(fā)展也能推動更多行業(yè)變革，這對國內的全產業(yè)升級至關重要，某種程度來看，能否解決現(xiàn)存痛點，實現(xiàn)更多有意義的落地應用，是未來中國AI產業(yè)持續(xù)發(fā)展、躋身世界前列的關鍵。

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