文|壹DU财经

Gartner发布的《2022年Gartner新兴技术成熟度曲线的发展动向》指出：“AI正在日益普及并成为产品、服务和解决方案的一个重要组成部分。

工信部科技司副司长任爱光表示，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。他同时提到，据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。

人工智能领域大有可为，赛道里的选手们正在乘风破浪：老将们持续加固护城河，新选手们总想撕下一道口子。

2015年，百度无人车亮相乌镇世界互联网大会；2016年百度大脑AI平台发布；2017年人工智能被写进政府工作报告，当年百度宣布All in AI……时至今日，百度的AI技术正在各个领域落地开花；

大佬们在持续进化，独角兽也在稳步前行。过去几年，在人工智能风口下，涌现出无数AI独角兽，商汤、旷视、云从、依图更是被视为“AI四小龙”。同样受益AI技术落地，营收规模展现出强劲增长态势的还有云天励飞、格灵深瞳，他们所选择的是机器视觉赛道。

当然，人工智能并非局限于此。但这些足以成为我们持续关注这一赛道的理由。

接下来，壹DU财经将把人工智能作为重要研究对象，持续关注这一引领未来的技术领域。   

第一部分：何为AI？

要讲述AI的故事，第一要务是理解AI。

AI，即人工智能。

上世界60年代，著名的图灵测试诞生。按照“人工智能之父”艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。同一年，图灵还预言会创造出具有真正智能的机器的可能性。

1997年5月11日，IBM公司的电脑“深蓝”战胜国际象棋胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内，击败国际象棋世界冠军的电脑系统。

人、机之间的对决还在继续。

2016年3月15日，谷歌人工智能AlphaGo与围棋世界冠军李世石对决。李世石与AlphaGo总比分最终定格在1比4，以李世石认输结束。

这场人机对弈让人工智能正式被世人所熟知，成为当年科技圈最大的破圈事件。

随后，人工智能市场被“引燃”。

人工智能的发展，离不开核心三要素，即海量的数据、充足的算力以及合适的算法模型。

亚马逊的Principal Scientist（首席科学家）曾有个著名的比喻：如果把一个成功的AI算法比作一支善战的部队，那么数据就是粮草，算力就是兵力，而模型则是战略和战术指挥的策略；战略和战术的重要性自不必说，但没有了粮草和兵力，再好的战略也只是空中楼阁。算力就是兵力，有了强大的兵力，才有了实现战略的机动性和可能性。    

第二部分：AI何为？

彭博社研究发现，人工智能行业市场规模将超过4220亿美元，并且预测2022年至2028年间的复合年增长率为39%。

那么问题来了，既然AI有如此大的规模，它会在哪些领域发挥作用？

综合来看，我们所熟知的人工智能被广泛应用的场景大致有以下几类：

第一，自动驾驶领域

在汽车领域使用人工智能，最直接的体现即是无人驾驶。该技术使用机器学习和深度学习来增强车辆的模式识别和预测能力。在识别层面，又分为多条发展路径，如视觉识别、光识别等。

第二，医学领域

近年来，人工智能的广泛应用，正逐步提升医疗专业人员的工作效率以及医疗资源的平衡。未来医生和人工智能的分野也将日益明显，如医生可以重点攻克疑难杂症，而人工智能和纳米机器人将辅助专家完成基础诊断。当然，后者也可以利用技术的力量来实现个性化医疗。

第三，工业制造业

我国是工业大国、制造业大国，但并非工业强国和制造业强国。在科技强国的战略目标里，人工智能是其中重要的一支力量。水务、电务、矿山、工厂、码头等的人工智能改革，也在稳步进行中。

第四，城市管理

当前，智慧城市、智慧交通、智慧政务等正在持续推进。如控制交通、废物和维护，以及预测能源消耗、污染风险和对环境的影响。

第五，生活、学习领域

社区、乡村、商铺、学校，因AI而改变。如街上忙碌的清洁机器人，商场里智能导航等。在人员密集的场所，AI可以实现防疫与商业的融合，又能减轻人力成本。

在学习领域，随着AI的广泛应用，学习资源的均衡、学生学习效率的提升，正在深刻地改变着传统的“学习”。

由此，我们可以看到，人工智能正引领着新一轮科技与产业革命的加速来袭。   

第三部分：AI的代表玩家

美国著名发明家RayKurzweil认为，计算机将在2029年实现类人智能。他补充说，人类将在2045年达到奇点。

那么我们要如何迎接奇点的到来？又有哪些关键玩家一起支撑起这一科技的创想？

我们依然按领域来观察。

（一）自动驾驶领域：从概念到落地，快步迈向商业化

在这一领域，聚集的玩家均是“大有来头”。

对于成立于2000年的百度而言，前半场的王牌业务是搜索，后半场的王牌落在了AI上。2013年，李彦宏在百度建设了中国首个深度学习研究院，2017年百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室。直到这时，外界才将百度与AI联系在一起。

2017年，百度自动驾驶开放平台Apollo推出后即入选国家首批新一代人工智能开放创新平台。同年，《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》发布。

这些均没有李彦宏乘坐无人车在北京五环“吃”了罚单的破圈效应。但经此事件，百度无人驾驶开始广为大众所熟知。

无人车的安全性、量产和商业化博弈，仍是百度需要重点解决的问题。不过，这并非百度一家需要直面的，也是苹果、华为、小米、腾讯、阿里等杀入无人驾驶赛道玩家需要共同面临的行业难题。

不过，这并不能阻止众多玩家的热情。2021年，各类L2-L4级的自动驾驶开始走出封闭路测试验场，走上了真实的城市道路。

其中，有面向公众的Robotaxi、Robobus，也有物流配送“最后一公里”的末端配送，面对港口、矿山等封闭环境的无人运输，还包括干线物流的无人卡车以及面对社区固定道路的无人环卫车。

公共交通属性的Robotaxi赛道，汇集了百度、小马智行、滴滴、T3出行、文远知行等玩家。去年11月，百度和小马智行已经获准推出了付费无人驾驶出租车服务。

此外，在园区无人车方面，华为、阿里、京东、美团、毫末智行的配送无人车，已经规模化落地园区和商圈。

随着技术不断优化及商业化持续落地，资本对无人驾驶的青睐在2021年整体表现得有增无减。从全年情况来看，国内无人驾驶市场的行业投融资规模达到近年来的峰值。根据此前媒体的统计数据，2021年仅以前20家企业融资金融来统计，就达到了300亿元的规模。

（二）医学领域：落地有难度，工程师和医生想的不一样

AI技术连接上医疗场景，这一概念刚有苗头时，就有大批顶着医疗AI之名的公司跑步进场。

随着时间的推移，技术的进步让医疗与AI的结合开始有了更多落地的项目。如眼底、脑卒……在连接AI技术后，医疗场景的可能性开始变得更具体。

如鹰瞳科技通过视网膜影像AI，不仅可以预测眼部疾病，还可以分析全身的慢性疾病风险，甚至能看到人的性别和性取向。

“医疗+AI”为何能在国内得以普及？

一方面是人口老龄化趋势、庞大受众群体以及移动互联网96%的全球最高覆盖率。另一方面，政策大力支持。同时，需要注意的是，我国医疗卫生服务的需求侧也发生了很大变化，医学领域迎来了急剧的变革。

国家卫计委卫生发展研究中心主任傅卫表示：“一方面我们需要更多医学科技的发展和创新，另一方面，如何帮助医学科技的发展创新实现推广和应用，对医疗卫生行业改革，特别是医疗卫生服务的体系构建提出了很多新的挑战。”

以AI医学影像为例。

作为有着30多年临床经验的超声专家，同时兼中国超声医学工程学会副会长的李安华表示，自己关注AI医学影像6年多时间，也接触过很多AI医学影像类的公司，其中有科技巨头也有创业公司，“但这些科技型公司提供的产品，很难找到让超声医生满意的AI应用。”

据他介绍，大部分已经应用到超声的AI产品都存在一个弊端：需要先由医生扫描找到肿块图像，把它抓取成静态图，再由AI系统来判别是良性还是恶性。这种模式下，万一医生看不到这个肿块，就是漏诊。

“工程师和医生想的不一样。磁共振、CT可以根据静态图像做诊断，但超声需要医生根据实时动态检查画面做诊断，但AI超声系统需要‘陪伴’医生。”

其实早在五年前，华创证券计算机行业分析师陈宝健就发布研报称：科技巨头加速跑马圈地，创业公司受资本热捧：AI+医疗影像市场百家争鸣。

但由于商业化落地难，AI在医疗领域的实际落地要较无人驾驶领域缓慢得多。

不过，在辅助医疗及远程诊断侧面，新华三、联想、商汤科技等推出了相关的产品。以新华三为例，其最新的一款产品，甚至可以做手术的实时直播。

（三）工业领域：以机器视觉为代表的商业化落地成果显著

当前，我国的制造业正快速步入智能化升级的新阶段，越来越多的制造企业把“智能化”作为推动其自身业务增长的重要途径。

在工业领域，AI在预测性维护、质量控制、智能化排产等领域一直在探索并取得显著成效。

不过，AI在工业场景中的应用深度和广度与其在消费领域相比，仍有较大差别。以“机器视觉”为例，经过多年的发展，其在当前已成为助力制造业智能化转型的好帮手。

随着机器视觉的渗透，消费电子领域、汽车行业、食品行业、制药行业以及印刷行业的自动化升级改造正在提速。并且未来的发展空间巨大。

在智能制造产业，质检环节占工人人力成本的40%，质检率也直接影响着企业订单增长。也因此，质检这个量大且重要的工序已成为工业制造企业发展的“达摩克利斯之剑”。

以精密制造产线的缺陷检测为例，以往的人工目检效率很低，检测时往往需要借助放大镜等工具进行工作，且工作时间不宜过长。同时，还存在检测结果不稳定、成本高、数据不易存留等弊端。

“质检是个细致活儿。可盯着强光看上八小时，眼睛早就花了，越到后面工作质量和效率都会明显下降。”恒逸化纤下属的双兔新材料生产车间的工段负责人王礼娜表示：作为一名有十五年化纤产品质检工作的资深质检员，过去的常态是拿着强光手电筒用肉眼去看，每天最少要人工检测2500锭丝绽。

后来，当恒逸化纤与百度智能云联合开发的智能质检设备投入使用后，她的工作开始有了变化——从原来的质检工人转型成为一名AI数据标注师，帮助百度智能云质检工程师在产品图上标注出各类缺陷，将质检员的质检经验转化成企业的数据资产，让AI学会辩别绊丝、毛丝、油污等产品缺陷。

这样对于制造业的改造并非个案，更多的人工智能正广泛应用于能源、水务、电力等行业。

当然，人工智能的落地场景远不止上述场景，但透过这些场景，我们可以窥见这一大行业里的巨大机会及更多可能性。

基于此，未来我们也将持续跟进人工智能细分赛道的最新进展，敬请期待。