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独家发布 | 阿里洞察:AI 还香吗?《中国企业2020》系列报告第二季免费下载

简介: 人工智能正在降温?AI企业盈利仍很困难?2020 年最具产业价值的 AI 领域又有哪些?身在产业中的你如果也有这些疑问,那么这本《人工智能红利渗透与爆发》或许能解答你的疑惑。阿里云研究中心联合埃森哲 ——《中国企业2020》系列报告再出新视野,带你了解人工智能正在发生的科技浪潮。

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《人工智能红利渗透与爆发》

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上海临港的一片原生态海滩,有时游客们在欣赏日出日落的时候,头顶会出现无人机,播放潮汐时刻表,劝说游客远离海滩。如今,临港地区的无人机能实现5分钟内出勤、每天飞行100公里以上的“工作量”,要比人力巡检高效得多。

不止是在上海临港,在全球范围内,人工智能的应用已经非常普及。根据 Statista 预计,人工智能市场增速将保持年均50.7%的增速增长,到 2025 年,全球人工智能市场规模将高达369亿美元,随着人工智能在图像(包括人脸)识别、语音识别、工业/制造业大脑、预测分析、自动化(包括自动驾驶)等方面的能力不断提升,数字经济时代的发展与人工智能应用的推进已经密不可分,零售业、医疗健康、金融行业、交通行业、教育行业、商业服务业、安全行业、农业等行业都将被人工智能深度渗透。

但对于整个人工智能产业来说,在行业领域的高度渗透性并非是全部,人工智能发展存在着其独特并持续动态变化的发展现状。

人工智能究竟是降温还是升温?实验AI和产业AI都存在哪些差距?《人工智能红利渗透与爆发》带你一起洞察人工智能的技术浪潮。

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精彩导读

人工智能投资逐渐降温

根据中国信息通信研究院数据研究中心在2019年4月发布的《全球人工智能产业数据报告》显示,2018年第二季度依赖,全球人工智能领域投资热度逐 渐下降,2019年第一季度,全球融资规模126亿美元,环比下降7.3%,融资笔数310笔,同比下降44.1%,其中,中国人工智能领域融资金额30亿美元,同比下降55.8%。

与过去风险投资家正纷纷为那些在PowerPoint演示文件中植入“人工智能” 这个神奇词汇的初创企业融资不同,人工智能投资正逐步降温。事实上,在解决实际复杂问题方面,人工智能的最新化身并不比30年前的先行者好很 多。经过大量量身定制的系统能够在围棋、象棋或《危险边缘》等狭窄挑战中胜出。但是,要从人体显示出的复杂且矛盾的症状中诊断疾病,是它们现在还做不到的事情。

人工智能产业盈利仍然困难

人工智能企业盈利仍然困难,以知名企业DeepMind为例,其2018年财报显示营业额为1.028亿英镑,2017年为5442.3万英镑,同比增长88.9%,但 DeepMind在2018年净亏损4.7亿英镑,较2017年的3.02亿英镑增加1.68亿英镑,亏损同比扩大55.6%。

不单是DeepMind,有报告显示,2018年近90%的人工智能公司处于亏损状态,而10%赚钱的企业基本是技术提供商,换句话说,人工智能公司仍然未能形成商业化、场景化、整体化落地的能力,更多的只是销售自己的算法,比如,每一次刷脸支付时,获得很可能只有几分钱的“算法使用费用”。

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(目录先导)

实验室AI与产业AI仍有差距

总体来说,人工智能正处在从实验室走向大规模商业化的早期阶段,越来越多的人工智能技术从开发者和实验室中走出来,开始进入到各个行业中,但是从AI产业向产业AI的转型和落地却并不一片美好,毕竟商业化是企业如何利用人工智能技术来解决实际的问题,并通过市场进行规模化变现的商业行为,它关系到人工智能的技术能力、易用性、可用性、成本、可复制性以及所产生的客户价值。

可以说,人工智能当前商业传播的速度非常快,但商业化、产业化的速度、范围和渗透率仍然存在一定的“实验室-商业社会鸿沟”,人工智能必须要从 早期普遍强调技术优势,过渡到更加注重产品化、更加融合生态、更加解决 实际问题的商业化发展阶段。此外,需要补充的是,很多人工智能机构确实 遇到了商业化的难题,一个比较大的原因就是没有找到合适的应用场景,所以在人工智能从实验室走向产业化、商业化时,寻找合适的场景同样非常关键。

公众期待度升高,但AI仍然青涩

随着人工智能以各式各样的消费类产品进入市场,公众对人工智能的热情不断升高,以阿里巴巴的天猫精灵为例,截止2019年1月11日,仅18个月就销售了超过1000万台,并借助超过500个连接平台和2100多种连接设备,在智能家居领域获得了快速的发展,智能翻译机、刷脸支付、智能英语教学等人工智能应用更是受到用户追捧。

但随着公众期望度不断攀上新高,人工智能被赋予了越来越多的期望值,公众对人工智能能力、易用性、可靠性、体验等方面的要求对当前的人工智能技术提出了严峻的挑战。

首先,人工智能不是万能药,它不可能解决所有领域的问题;其次,由于部分人工智能企业及媒体传播的夸大,导致了人工智能仍然青涩的能力在某些领域被夸大了;

第三,当前的人工智能高度依赖数据,但数据积累、共享和应用的生态仍然比较初级,这意味着人工智能不可能解决所有问题; 第四,人工智能是一种新的技术,它的应用需要长期与实体世界和商业社会进行磨合,避免意外的情况发生——人工智能一定是未来的方向,这点毋庸置疑。但是我们短时间,切记不可期望过高,否则很可能认为的制造出巨大的泡沫,对人工智能发展产生负作用。


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