去年2月，伴隨著湧動的返工潮，精準的人工智能測溫設備，成為疫情下的第一道關鍵防線。隨後在眾多酒店和醫院，機器人送餐、送藥服務，在確保經濟體正常運轉的同時，完美落實了“無接觸”的安全要求。
這些廣為熟知和備受關注的主角——人工智能測溫設備、服務機器人的背後，是在新一波人工智能浪潮中成長起來的獨角獸們。在政府政策的指導和資本的支持下，人工智能技術得以在第一時間被應用在人流管控、診療、辦公、教育等多方麵。
在剛剛過去的兩會期間，包括醫療領域在內的人工智能技術應用問題也再次受到關注。疫情之下，政府的引導與企業的經驗和技術能力相輔相成，以一股合力打造了人工智能大範圍應用的成功範例。
如今，在政府持續的政策支持和引導下，資本對人工智能的商業化前景更具信心，兩股力量互補之下，人工智能行業又將會打開哪些新的應用場景？
從資本領頭到雙輪驅動
2012年，深度學習之父Geoffrey Hinton及其團隊在ImageNet圖像識別競賽中以奇高的準確率完勝，令深度學習算法一炮而紅。隨後應用如雨後春筍般湧現，使得嗅覺敏銳的資本相繼入場。這一年是深度學習應用爆發的元年，也是人工智能行業“萬物生長”時代的開端。
這一時期，資本熱情主導了市場和技術的發展。烏鎮智庫的一項數據顯示，2000-2017年全球人工智能融資規模大約在2880萬美元，其中近78%的投資是在2012年之後的五年內做出。
快速成長起來的人工智能應用生態，很快獲得各國政府不同程度的關注，政府的介入也推動著中國人工智能產業走向新的階段。
2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能上升到國家戰略層麵，並在隨後12月份宣布了有關培育智能產品、突破核心技術等方麵的未來三年人工智能的重點發展方向和目標，政府開始接棒支持。
在政策的支持下，2018年行業融資數量與融資金額創雙高，達到高潮點。隨後2019年人工智能應用發展進入沉澱期，資本更加謹慎，但政府支持力度不減。這一年，政府工作報告提出“人工智能+”概念，確立了應用落地的重要性，並首次提出“人工智能治理”概念，確保人工智能產業的健康發展。
在人工智能發展的初期，資本的支持推動產業發展百花齊放，隨著行業日趨成熟，政府政策的參與則為人工智能產業釋放更多潛力。
人工智能發展戰略研究院首席經濟學家劉剛發布的《中國新一代人工智能科技產業發展報告（2020）》（下稱“《報告》”）顯示，2019年，我國地方政府共出台276項涉及人工智能發展的相關政策，不僅比2018年更多，內容也更加細化，推出了一係列對具體產業和應用場景開放的扶持政策。
這不僅為疫情期間人工智能技術的應用拓展奠定了基礎，也為資本對行業的投資增添了信心。
艾瑞谘詢數據顯示，2020年，我國有24個省市發布了人工智能產業規劃，18個省市製定了具體的產業規模發展目標。與此同時，資本也更為活躍。根據IT橘子的數據，2020年人工智能行業的融資規模達1757億元，比2018年的投資最高峰還要多出四百多億元。資本與政府雙輪驅動的態勢初現。
理論與應用間的“潤滑劑”
麥肯錫全球研究院在評價人工智能對人類社會的影響時指向，這一技術帶來的轉變將比工業革命更加深遠——“發生的速度快10倍，規模大 300倍，影響幾乎大3000倍”。但正如曆史上的每一次技術革命，在技術與行業互相融合的過程中，陣痛總是在所難免。
今年3月，IBM宣布計劃出售曾被寄予眾望的人工智能醫療項目之一——Watson項目，令市場著實唏噓。數據治理難題、機構接納度低、行業融合難度高等多方麵的因素最終迫使Waston宣告失敗。
事實上，即便是目前商業化相對成熟的應用領域—— “人工智能+安防”，在應用探索初期也曾遭遇客戶接納度偏低、落地應用時準確度降低以及數據資源分散等障礙。
但應用問題並非無解。以安防行業為例，得益於平安城市、智慧安防建設等多項相關政策的支持，過去幾年，人臉識別等人工智能技術在國內安防領域的接納度顯著提升。
艾瑞谘詢的數據顯示，2017-2020年，中國“人工智能+安防”軟硬件市場規模的年均複合增長率達到125.5%。應用規模擴大，尤其是數據的增加，也讓人工智能技術得以應用中不斷優化和提升，推動安防領域向更智能的方向發展。
對於人工智能這樣一種跨學科、跨資源的新技術而言，在政策扶持下創建的智能產業園區，也在為行業探索應用場景另辟解題思路。《報告》顯示，我國在2018年已經建成163家人工智能產業園區，2019年又在此基礎上新增園區138家。
“通過產業園區的規劃和建設，各地區將會形成一批人工智能科技產業發展的重要載體，成為引領區域產業結構調整的智能科技創新區。”劉剛認為。
穀歌的自動駕駛汽車、IBM的Watson項目以及蘋果的語音助手Siri，曾是過去十年裏人工智能浪潮的底色。未來十年，在政策的大力支持和資本的審慎篩選下，中國的人工智能產業鏈或將引領新一輪浪潮。
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