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從2017年“人工智能元年”到2018年“人工智能商業(yè)化元年”，誕生七十余年人工智能經(jīng)歷了三次浪潮，卻從未與商業(yè)落地如此之近——面部識別、智能語音助理……一個個人工智能的落地應用已經(jīng)進入了普通用戶的日常生活和工作。

不過，人們所期待的“顛覆性應用”和“大規(guī)模商業(yè)落地”并未出現(xiàn)，商業(yè)化變現(xiàn)之路異常艱難。據(jù)統(tǒng)計，2018年有90%的人工智能公司陷入虧損。變現(xiàn)乏力的窘?jīng)r加速了資本市場的轉冷，70%的公司在當年沒有拿到新的融資，舉步維艱。

新基建的出現(xiàn)，無疑給業(yè)界打入一劑強心針：人工智能是新基建的七大領域之一，被納入“信息基礎設施”的范疇中。新基建不僅將為人工智能行業(yè)帶來直接的刺激作用，而且也在為人工智能搭建更多應用落地的平臺。

8月4日，國家標準化管理委員會、中央網(wǎng)信辦、國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部五部門印發(fā)《國家新一代人工智能標準體系建設指南》，旨在為國內人工智能產業(yè)搭建一個開源、開放的生態(tài)，同時引領相關標準的制定，引領人工智能產業(yè)全面規(guī)范化發(fā)展的新格局。

資本“退燒”，國家“接棒”，新基建能否催化出人工智能的規(guī)模化落地？

人工智能落地和基礎設施相輔相成

2020年初，席卷全球的新冠疫情成為全球經(jīng)濟的“黑天鵝”。在各行各業(yè)都苦于疫情無法正常開展業(yè)務時，人工智能卻找到了新的落地場景，成為疫情防控的生力軍。

“+人工智能”讓傳統(tǒng)硬件的效力大大提升。比如紅外測溫系統(tǒng)盡管能實現(xiàn)遠程測溫，卻無法識別和精確到每個人。結合人工智能算法后，遠程測溫系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對人臉的定位和測溫，不只提升測溫銷量，而且避免了手持式測溫儀的直接接觸。

以同樣的落地邏輯，人工智能加持的測溫系統(tǒng)還可以搭載在門禁、服務機器人等產品上，在無接觸的前提下增加測溫數(shù)據(jù)入口。

在支撐決策層面，人工智能高效處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢逐漸凸顯。疫情期間，阿里云宣布向全球公共科研機構免費開放一切AI算力，用以支持病毒基因測序、新藥研發(fā)和蛋白篩選等工作，縮短藥物和疫苗的研發(fā)周期。百度發(fā)明的LinearFold算法能夠將新冠病毒全基因組二級結構預測從55分鐘縮短至27秒。

各大醫(yī)療研究機構也在利用AI模型預測疫情的爆發(fā)和擴散情況。盡管目前人工智能還不足以“智能”到?jīng)Q策層面，但能夠為人類的決策提供更加充分、高效的信息支撐。

除了疫情防控工作本身，普羅大眾也需要各種聯(lián)網(wǎng)設備具有更強的“線上能力”去彌補被疫情影響的“線下活動”。比如，當醫(yī)療資源向新冠確診和疑似病例傾斜時，高血壓和糖尿病等慢性病患者病況監(jiān)控就需要用線上功能進行彌補。上班族和學生黨們也需要更強有力的線上工具維持正常的工作和學習?？拼笥嶏w不僅有“智醫(yī)助理電話機器人”服務疫情防控和慢性病患者，也累計服務20億次以上的學生作業(yè)和上課。

新冠疫情所帶來的防控需求可能是暫時的，但是人工智能已經(jīng)逐漸成為基礎設施的一部分，而非錦上添花的附屬品。人工智能不是孤立的技術或算法，而是要和更高的帶寬、更多的設備、更豐富的數(shù)據(jù)結合才能發(fā)揮出應用價值。

對人工智能產業(yè)而言，新基建不僅是在資本熱潮退卻后重新提供了“彈藥”，而且通過完善其他基礎設施，為人工智能尋找更多施展身手的平臺。

“規(guī)范化”是“規(guī)?；逃谩钡那疤?/span>

經(jīng)歷過資本風口催化的野蠻生長后，“規(guī)范化”才是推動人工智能走向商用而不是一地雞毛的前提。

不管是研發(fā)中訓練算法模型，還是在生物識別中具體應用，人工智能不可避免要與用戶數(shù)據(jù)打交道。作為新生事物，人工智能對數(shù)據(jù)的渴求自然引起了普通用戶的警覺。在歐美國家，有關生物識別數(shù)據(jù)采集的訴訟頻發(fā)，部分地區(qū)也采取了較為激進的立法限制。

美國伊利諾伊州的生物識別隱私法（BIPA）頗具代表性。其要求企業(yè)在獲取用戶的生物特征數(shù)據(jù)之前必須獲得個人的書面同意。此外，其還裁定用戶起訴時不需要證明自己遭受傷害。如此嚴苛的規(guī)定，讓TikTok和Instagram等知名社交媒體都深陷用戶集體訴訟的泥淖。

只有政府出面主導，才能讓人工智能既戴著保護用戶隱私的“鐐銬”，也能“跳舞”。隨著《國家新一代人工智能標準體系建設指南》的印發(fā)，我國人工智能產業(yè)擁有了縱覽全局的統(tǒng)籌者。

根據(jù)該指南，到2021年，我國將明確人工智能標準化頂層設計，完成關鍵通用技術、關鍵領域技術、倫理等20項以上重點標準的預研工作；到2023年，初步建立人工智能標準體系，重點研制數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、服務等重點急需標準，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康、司法等重點行業(yè)和領域進行推進。

不管是“拿著錘子找釘子”，還是“根據(jù)釘子造錘子”，原本資本刺激下散兵游勇式的人工智能產業(yè)將轉變?yōu)閾碛薪y(tǒng)一體系的良性生態(tài)。人工智能產業(yè)也更好和5G、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等基礎設施協(xié)調統(tǒng)一，共同征戰(zhàn)應用場景。

截至2019年年底，中國人工智能核心產業(yè)的規(guī)模已經(jīng)超過510億元，僅今年前五個月就新增人工智能相關企業(yè)近11萬家。根據(jù)華為公司副董事長陶景文預測，2025年人工智能相關產業(yè)的市場規(guī)模將超過12萬億元。

和資本追逐風口，追求短平快的高回報不同，新基建接棒后，我國人工智能產業(yè)才能正在迎來規(guī)范化、大規(guī)模商業(yè)落地的2.0時代。