每經(jīng)記者 朱鵬    每經(jīng)編輯 梁梟    

最近幾天，人工智能第一股商湯股價持續(xù)走高。單是1月27日，公司股價漲幅就達到19.91%，截至2月1日前的5個交易日，累漲逾32%，市值逼近千億港元。

但目前市值相較其在2022年2月近2500億港元的最高市值仍有一定差距。除商湯（HK0020，股價2.85港元，市值957.2億港元）外，云從科技（SH688327，股價28.66元，市值212.3億元）和格靈深瞳（SH688207，股價39.57元，市值73.2億元）等AI明星獨角獸公司，在2022年年末的市值相較其上市之初均有一定縮水。

過去一年，行業(yè)遇冷以及明星公司的財務(wù)表現(xiàn)所傳遞的訊息很直接——AI的故事還有待完善。

外界對起伏的AI市場有諸多好奇和疑惑，因此《每日經(jīng)濟新聞》記者找到了清華大學(xué)計算機系教授、人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東。在采訪中，我們試圖進一步了解，仍在探索之路的AI企業(yè)們在新的一年亟待解決哪些問題？現(xiàn)在所面臨的瓶頸背后又蘊含著哪些產(chǎn)業(yè)價值？

實現(xiàn)不了機器換人，就很難產(chǎn)生價值

今年年初，比爾·蓋茨在一場活動中直言：“人工智能是最重要的。我不認為Web3有那么重要，也不認為元宇宙本身是革命性的，但是人工智能是頗具顛覆性的。”

比爾·蓋茨略顯絕對性的判斷或許與微軟一直深耕AI相關(guān)研究及應(yīng)用不無關(guān)系。但放眼全球，AI也的確是公認的“風(fēng)口”。

雖然AI在2022年經(jīng)歷了幾乎一整年的產(chǎn)業(yè)低迷狀況，不過2023年伊始，商湯、云從科技以及格靈深瞳等AI上市公司股價均大幅上漲。

圖片來源：同花順截圖

據(jù)悉，股價上漲與外部環(huán)境有關(guān)。此前富時羅素收到美國海外資產(chǎn)控制辦公室（OFAC）的確認消息，稱商湯目前不受限于美國禁止該國投資者持有其股份的制裁，因此將在3月會對商湯被納入富時全球股票指數(shù)系列的資格進行評估。

拋開商湯在AI商業(yè)領(lǐng)域的落地突破進程，不受禁令限制就能大幅刺激股價回升，足見AI產(chǎn)業(yè)本身就對資本而言有著足夠的吸引力。

作為研究AI領(lǐng)域的專家，鄧志東同樣能感受到市場變化。他認為，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI市場發(fā)展歷程也就是近十年。隨著商湯、云從等代表企業(yè)先后上市，資本市場也寄予了很高期望。“從人臉識別到自動駕駛，各家企業(yè)都在做，但市場上還很難看到一款真正落地的產(chǎn)品，企業(yè)又遲遲無法盈利，所以行業(yè)過去一年遇冷的關(guān)鍵就是AI的產(chǎn)業(yè)落地艱難。”

“當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)遲遲不能為用戶帶來更好的消費體驗，也不能為企業(yè)與社會創(chuàng)造更多的價值。”鄧志東說。

據(jù)IT桔子數(shù)據(jù)，截至2022年11月10日，2022年中國AI賽道在一級市場的融資事件數(shù)為400起，與2021年同期相比下降50%，融資交易額估算為770.4億元，與2021年同期相比下降61%。當(dāng)被預(yù)支的價值認可無法及時轉(zhuǎn)化為收益，資本其實并沒有太多耐心。

從AI走入大眾視野的脈絡(luò)來看，自2016年AlphaGO戰(zhàn)勝柯潔開始，AI就開始加速進入大眾視野，市場熱度也隨之升溫。過去幾年，AI更像一個工具，各行各業(yè)都在思考如何利用其為自己業(yè)務(wù)創(chuàng)造新價值。去年底，隨著AI繪畫、ChatGPT的出圈，AI的產(chǎn)業(yè)價值又再一次得到熱議。

AlphaGO下圍棋 圖片來源：AlphaGO官網(wǎng)視頻截圖

對此，鄧志東認為這是由于目前AI在預(yù)訓(xùn)練語言大模型技術(shù)與應(yīng)用上最為成熟，“實際上計算機視覺的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用范圍、規(guī)模和價值更大。例如智能機器人與智能駕駛，環(huán)境感知與自主導(dǎo)航的核心技術(shù)都是視覺智能技術(shù)，只是目前AI的視覺大模型還不成熟。”

據(jù)鄧志東，現(xiàn)有的AI小模型還無法解決產(chǎn)業(yè)落地實踐中的長尾問題。例如在自動駕駛領(lǐng)域，99.99%和99.999%的漏檢概率看起來數(shù)值差別很小，但要完成這樣的精度跨越，訓(xùn)練AI需要的數(shù)據(jù)量與算力將呈指數(shù)級增長。“行百里者半九十。AI就是要用數(shù)據(jù)去灌，而且是帶標(biāo)簽的大數(shù)據(jù)。4個9、5個9，甚至7個9的精度跨越是有客觀需求的。但這就需要算力以及算法有根本性的突破。”

“如果AI無法達到或者接近人的水平，那就很難實現(xiàn)機器換人。那AI的價值，無論是降本增效還是其他，就都很難實現(xiàn)。”鄧志東說。

突破期還需要2～5年，行業(yè)會產(chǎn)生大量中間層公司

按照鄧志東的解釋，如果把當(dāng)前的AI小模型理解為具體的某棟建筑，那么預(yù)訓(xùn)練AI超級大模型，或者叫巨模型，將是基礎(chǔ)設(shè)施一樣的角色。

“預(yù)訓(xùn)練巨模型是一種通用人工智能，它有點像一種‘大神式’的存在，就是把各種任務(wù)的數(shù)據(jù)都放在里面進行遍歷式無監(jiān)督自主學(xué)習(xí)，它是通用的AI上游基礎(chǔ)設(shè)施。”鄧志東說。

在上游通用巨模型框架下，想要解決下游某個特定行業(yè)具體應(yīng)用場景的問題，從業(yè)者就可以從中遷移出其所需要的模型，之后通過少量行業(yè)數(shù)據(jù)的監(jiān)督微調(diào)或少樣本學(xué)習(xí)，就可快速批量生產(chǎn)出接近人類水平的AI小模型及其特定場景的落地應(yīng)用，從而完成從通用到垂類應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。

“行業(yè)會產(chǎn)生大量解決具體應(yīng)用場景問題的中間層公司，因為他們做不了上游的巨模型，那是巨頭公司們才能做的，但他們可以根據(jù)下游行業(yè)客戶和消費者的需求，針對具體應(yīng)用場景進行高效生產(chǎn)與價值轉(zhuǎn)化，這就構(gòu)建了一種商業(yè)模式。”鄧志東表示。

過去幾年，隨著AI熱度攀升，價值與泡沫的爭論也此起彼伏。鄧志東也坦言，過去十年，AI在產(chǎn)業(yè)落地層面的確存在泡沫，“但過去一年行業(yè)的泡沫情況已經(jīng)有所好轉(zhuǎn)?，F(xiàn)在看起來，AI巨模型的工業(yè)化生產(chǎn)與商業(yè)化機遇，趨勢從未如此清晰。”

目前來看，AI語言大模型有望成為AI在各領(lǐng)域應(yīng)用落地的突破口。鄧志東告訴每經(jīng)記者，火爆中的ChatGPT某種程度上就是一種文本領(lǐng)域的上游巨模型。

這款由OpenAI于去年11月底推出的AI自然語言處理工具擁有強大的語言理解和文本生成能力，可以通過存儲上下文信息為客戶提供更加自然舒適的連續(xù)對話體驗。微博一名網(wǎng)友稱，對比ChatGPT和自己寫出的留學(xué)申請個人文書，前者語音水平遠高于后者。

ChatGPT功能介紹 圖片來源：OpenAI官網(wǎng)截圖

近日，微軟就宣布將向OpenAI追加數(shù)十億美元的投資以支持其研究，并表示正在將OpenAI的ChatGPT模型納入微軟的消費級和企業(yè)級產(chǎn)品中。鄧志東認為，此舉不僅可以進一步提高辦公效率與生產(chǎn)力，也會對未來搜索產(chǎn)品帶來革命性的改變。

此外，在鄧志東看來，AI領(lǐng)域中的學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)界限并不明顯。“在大數(shù)據(jù)與大算力的支撐下，AI算法的創(chuàng)新同時也是應(yīng)用瓶頸的突破。突破期還需要2～5年的時間。”

按照鄧志東的研究，AI可能的技術(shù)演變路徑是先從目前接近人類水平的AI語言大模型開始，從NLP領(lǐng)域逐步擴展到計算機視覺與語音處理等領(lǐng)域，在新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer的主導(dǎo)下，演變出接近人類水平的AI視覺大模型和AI語音大模型，特別是發(fā)展出AI語言—視覺—語音跨模態(tài)大模型。“當(dāng)然這些都需要AI芯片與AI超算在量級上再上一個大臺階。在此基礎(chǔ)上，就很有可能出現(xiàn)語義與知識的涌現(xiàn)，從而帶來人工智能的新一輪突破。”

“讓子彈飛一會兒”，AI行業(yè)會呈金字塔結(jié)構(gòu)

任何行業(yè)要想做大蛋糕，建立有效的聯(lián)合互通機制或許都是必經(jīng)之路。從物流到通信，“標(biāo)準(zhǔn)化”所能釋放的市場潛力已經(jīng)被多次驗證。

去年9月，商湯科技董事長兼CEO徐立在公開場合稱，標(biāo)準(zhǔn)化將帶來AI產(chǎn)業(yè)化的大規(guī)模爆發(fā)，要讓AI算法像搭積木一樣輕松組合、高效復(fù)制、快速推廣，促進AI應(yīng)用規(guī)?；涞?。

鄧志東同樣認可標(biāo)準(zhǔn)化的趨勢，但他認為，當(dāng)前談?wù)摌?biāo)準(zhǔn)化還過早。隨著AI巨頭公司的持續(xù)推動，接近人類水平的上游AI巨模型不斷創(chuàng)新與發(fā)展，根據(jù)這些上游巨模型專門為多樣化下游任務(wù)進行定制服務(wù)，即面向特定行業(yè)應(yīng)用場景需求的中間層AI企業(yè)，將會成為AI創(chuàng)業(yè)的風(fēng)口。

“這些AI初創(chuàng)企業(yè)首先需要解決0到1的工程化與產(chǎn)業(yè)化定制生產(chǎn)問題，之后再談向標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化方向發(fā)展。我的意思是，讓子彈先飛一會兒，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)都沒形成，還很初期。”

當(dāng)前以AI小模型應(yīng)用為主的行業(yè)現(xiàn)狀，也是AI企業(yè)更多做ToB（面向企業(yè)）、ToG（面向政府）的業(yè)務(wù)，ToC（面向消費者）業(yè)務(wù)相對進展緩慢背后的原因。“單純的AI小模型很難解決應(yīng)用場景落地中的長尾問題。無論是ToG、ToB還是ToC，都存在這方面的技術(shù)挑戰(zhàn)。如果接近人類水平的AI視覺大模型、AI語音大模型與AI跨模態(tài)大模型得到突破，就會帶來包括自動駕駛與人形機器人在內(nèi)的人工智能的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與突破。”鄧志東表示。

雖然AI行業(yè)還沒有大規(guī)模落地和應(yīng)用，但技術(shù)革命所帶來的商業(yè)壁壘邏輯已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)時代得到了驗證。面對“技術(shù)壟斷”的疑問，鄧志東也坦言，在上游通用人工智能領(lǐng)域，壟斷的趨勢比較明顯。“但這并不是說其他企業(yè)沒有機會，大量中間層的AI企業(yè)是做具體應(yīng)用的價值轉(zhuǎn)化，底層還有更多的企業(yè)做AI商業(yè)模式與產(chǎn)品的運維等。整個行業(yè)的結(jié)構(gòu)有些像金字塔。”

“從大模型、大算力、大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢來看，未來全球AI頭部企業(yè)在人工智能產(chǎn)業(yè)中的實力與地位，會更加彰顯。新興企業(yè)會承接中間層的角色，未來行業(yè)競爭可能會出現(xiàn)這樣的競爭格局。”

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