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2016年，DeepMind開發(fā)的AlphaGo橫空出世，徹底引爆了全球人工智能發(fā)展熱潮，此后，以機器學習，尤其是深度學習為代表的新一代人工智能在更加先進、復雜、自主的方向上取得了突破性進展，給經(jīng)濟和社會發(fā)展帶來了新的變革與機遇。

縱觀人工智能誕生的60年間，我們先后經(jīng)歷了Pre-AI時代、黃金時代、第一次低谷、第二次繁榮、第二次低谷，目前我們正處在人工智能的第三次浪潮之中。

同時，互聯(lián)網(wǎng)的流量時代翻篇，從增量市場轉變?yōu)榇媪渴袌?，人口紅利已經(jīng)成為過去式。以抖音、快手為代表的一眾短視頻平臺所打造的時長紅利也即將見頂。

而互聯(lián)網(wǎng)興起所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)、硬件技術的發(fā)展變革以及摩爾定律帶來計算力突飛猛進，推動了深度學習技術在人工智能領域的普及，并促進了語音識別、圖像識別等技術快速發(fā)展并且迅速產(chǎn)業(yè)化。有人認為，發(fā)展人工智能，釋放效率紅利正是整個互聯(lián)網(wǎng)都在尋找的新第二增長曲線。

另從國家層面上講，中美政府都把人工智能作為未來主導型戰(zhàn)略。在2017 年，人工智能首次被寫入國務院的《政府工作報告》，正式進入國家戰(zhàn)略層面。去年，我國政府又先后頒布了一系列行動計劃和綱要，繼續(xù)從頂層設計層面對人工智能的發(fā)展進行整體推進。在“十四五”規(guī)劃綱要中，明確了人工智能將成為建設創(chuàng)新型國家，實現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的最有力助推器之一。

根據(jù)Tortoise Intelligence報告，2021年AI投資總額達到775億美元，較去年360億美元同比增加了115%，這是20年來人工智能投資同比增長最大的一年。恰逢硬科技時代的到來，不少投資人都認為人工智能在2022年整體將呈現(xiàn)樂觀趨勢。

本文將根據(jù)投資蒙鈦奇與多位投資機構合伙人的對話，解析以下三個方面的問題：

1 、2022年，人工智能的投資邏輯是什么？

2、人工智能賽道的新機遇在哪里？

3、中國人工智能能否實現(xiàn)彎道超車？

2022年，人工智能投資邏輯是什么？

近幾年來，大家對整個AI的基礎能力與算法數(shù)據(jù)的認知都在不斷深化。藍馳創(chuàng)投投資合伙人石建平從宏觀層面對投資蒙鈦奇講述了人工智能領域投資的三個邏輯點。

第一個是更關注視覺和語音向行業(yè)更深層次的滲透發(fā)展，例如深化行業(yè)里的應用。人工智能無論從工具層面或是應用層面，都是效率提升的重要驅動力。以往大家對AI的應用場景的印象可能還停留在人臉識別、視覺等方面，但石建平認為，隨著AI的持續(xù)滲透，未來在各個行業(yè)里的深化和普及都會大大提升。例如在工業(yè)行業(yè)里，人工智能可以在設計、智能決策上提供很大的幫助。

第二個是“AI+”有望成為新的業(yè)態(tài)，曾經(jīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)，對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。尤其是AI+科學，AI和科學是人類認識自然世界物理規(guī)律的兩種不同范式。例如由百度創(chuàng)始人李彥宏發(fā)起創(chuàng)立的生物計算引擎驅動的創(chuàng)新藥物研發(fā)平臺百圖生科（BioMap）就是AI+藥物發(fā)現(xiàn)的例子。

百圖生科將先進AI技術與前沿生物技術相結合，通過高精準AI抗體設計，實現(xiàn)世界領先的蛋白質(zhì)預訓練技術，建立對抗體藥物親和力、穩(wěn)定性等關鍵參數(shù)的預測能力。在此基礎上，通過干濕閉環(huán)實驗的主動、強化學習手段，大大加速抗體藥物的設計和理解過程。再利用超大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡，從海量生物數(shù)據(jù)中提取高維度的靶點與疾病關聯(lián)規(guī)律，將所收集的高質(zhì)量驗證數(shù)據(jù)與AI技術結合，實現(xiàn)高效新藥發(fā)現(xiàn)。

另外包括AI+材料，在材料方面有很大的推進作用，石建平認為這是人工智能與科學的一次有機結合，用第一性原理與人工智能融合，做更廣領域的滲透，會持續(xù)發(fā)現(xiàn)新的場景突破。

第三，AI技術底層邏輯仍然存在挑戰(zhàn)。整個AI的底層工具發(fā)展至今天，由于AI底層工具的壁壘較高，人工智能想要真正做到普及化還面臨著很大的挑戰(zhàn)。不過在底層AI的基礎能力上，石建平相信還會持續(xù)迭代和演進，包括近期大家特別關注的通用模型、大模型、高性能計算等領域，對AI的持續(xù)發(fā)展提供重要的基礎能力，也會推動AI與知識圖譜更好的結合，幫助人工智能進入一個平民化的時代。

細化到項目本身，九合創(chuàng)投合伙人謝振亮向投資蒙鈦奇表示，關于人工智能的投資并不局限某一個細分賽道，而是主要看項目本身的技術含量、落地場景結合度、市場空間以及團隊人員結構是否“強大”等綜合因素來評判。

換一種方式來理解，可以認為人工智能各大細分賽道無論是無人駕駛、機器人、醫(yī)療、金融或者其他領域，放眼未來都會爆發(fā)巨大的社會效益。

未來人工智能新機遇在哪里？

在與機構交談中，談及人工智能未來的機會，更多投資人會專注于目前的卡點，認為解決卡點就是未來的機會。而現(xiàn)在大家討論最多的一個問題是人工智能的可解釋性。

2021年11月，聯(lián)合國UNESCO通過的首個全球性AI倫理協(xié)議《人工智能倫理建議書》（Recommendation on the ethics of artificial intelligence）中，提出十大AI原則，其中就包括“透明性與可解釋性”。

現(xiàn)在很多AI應用其背后的算法的工作方式和算法訓練數(shù)據(jù)是未知的，這種未知到了社會運轉中非常關鍵，尤其是在醫(yī)療、自動駕駛等與生命安全直接掛鉤的領域，以及公眾比較敏感的隱私問題?？山忉屝砸彩沁@幾年一直沒有太大突破的地方。

在騰訊研究院發(fā)表的《可解釋性發(fā)展報告2022》中總結了5個可解釋性AI的意義：

1、幫助用戶增強對AI系統(tǒng)的信心與信任。

2、防止偏見，促進算法公平。

3、滿足監(jiān)管標準或政策需求。

4、理解和驗證AI系統(tǒng)的輸出，推動系統(tǒng)設計的改進。

5、幫助評估風險、魯棒性和脆弱性。

換言之，可解釋AI主要是面向直接用戶、政策和監(jiān)管部門、科研研究以及公眾這四個群體。眼下，可解釋性成為AI亟需邁過的一道“坎”。

如果說“AI+”是未來的發(fā)展趨勢，那么在受AI影響最大的地方或許也能看見新的機會。

謝振亮認為，受AI發(fā)展影響最大的行業(yè)集中在早期自動駕駛、汽車相關的領域另外從整體行業(yè)角度來看受影響較大的是醫(yī)療行業(yè)，尤其是在AI輔助制藥、醫(yī)療影像等領域。

石建平則告訴投資蒙鈦奇，受人工智能影響最大的有兩個部分，首先是所有行業(yè)中數(shù)字化轉型累計數(shù)據(jù)積累相對較多的企業(yè)，其次是相對毛利較高的企業(yè)。實際上每個行業(yè)都有符合這兩個前置條件的企業(yè)，也就是說每個產(chǎn)業(yè)都有新機會。從未來五年的角度來說，除了互聯(lián)網(wǎng)等一些容易獲取數(shù)據(jù)的企業(yè)外，還會下沉到一些所謂的傳統(tǒng)企業(yè)，甚至還會滲透更多到第一第二產(chǎn)業(yè)里去，為社會創(chuàng)造更多機會與價值。

提及商用空間和成熟度，眼下圖像、音頻領域的應用更為成熟，包括自動駕駛、安防、人臉識別、翻譯、語音合成等。

再一個是NLP，人機對話在類似Open AI這樣的超大模型里，實際上語言生成能力已經(jīng)達到較高水平了，但眼下NLP還不夠成熟，一些邏輯性思考與連接上下文能力還有待提升。不過正因為不成熟，模型還在迭代優(yōu)化中，相對圖像和音頻來說，有更大的機會，通用性對話會是一個突破口。

展望未來，中國能否實現(xiàn)彎道超車？

由于冬奧會的成功舉辦，人工智能也成為近期冬奧的熱門話題之一。從冬奧手語播報數(shù)字人、可穿戴式體溫計、滑雪場AI哨兵，到AI裁判以及一系列智能機器人成為全平臺爭相報道的內(nèi)容，平時少與AI打交道的朋友也在轉發(fā)評論。

盡管對于從事人工智能賽道的人來說，冬奧中的一些AI應用可能只是針對一些場景做了特殊優(yōu)化，但經(jīng)過此次冬奧會的宣傳，提高了大眾對于人工智能的認知度，并且不限于中國公民，憑借冬奧會的影響力，還培養(yǎng)了世界公民讓人工智能成為生活一部分的習慣。而這還只是剛剛開始，逐漸滲透也是人工智能發(fā)展的必要路徑。

依賴人工智能生活習慣的建立，能夠幫助人工智能開發(fā)To C這個大市場，也對應人工智能平民化的呼聲。To C領域有許多應用和場景，甚至可以顛覆人類的娛樂方式，例如近一年火爆的元宇宙和虛擬數(shù)字人等等。但在技術不夠成熟的情況下，To C會比To B慢，B端的接受能力會更強。石建平認為，目前國家正在向硬科技領域做導向，對于整個社會的影響來說，To B可能是更能創(chuàng)造價值的一件事。

從外部性因素層面出發(fā)，硬科技實力已經(jīng)成為大國博弈的關鍵點。就客觀事實而言，相對于光刻機等偏工程領域的技術來說，在人工智能包括云計算等領域，中美差距并不大，多位投資人均表示，看好中國未來科研能力。

對于這樣的情況，石建平向投資蒙鈦奇表示，中國有相當多的優(yōu)勢，首先是場景和規(guī)模都可以說是世界最大的。從單一國家的貢獻力來說，中國也是非常領先的，加之中國更愿意在新事物領域做嘗試。

同時，在人工智能研究領域華人占據(jù)了半壁江山，論文發(fā)表方面，黃煦濤老先生以 1477 篇居首位；論文被引用數(shù)統(tǒng)計中，韓家煒、吳恩達、孫劍、何愷明等排名前列，分別都有 6 萬以上的被引數(shù)。

中國擁有豐富的場景和充足的人才儲備，因此，石建平相信中國能出現(xiàn)一些世界級的產(chǎn)品。至于中國能否實現(xiàn)彎道超車，這需要很多人的努力，目前我們面臨的挑戰(zhàn)在于原始創(chuàng)新。

回到2022年的投資展望，依舊在工具、基礎建設層面以及行業(yè)滲透層面，隨著大家認知度不斷地的提高，生產(chǎn)價值也會愈發(fā)明顯，樂觀地看待人工智能行業(yè)實際上是一種理性行為。

至于能夠顛覆一切的新算法框架何時才會出現(xiàn)，我們無從預測，只能在人工智能質(zhì)變和爆發(fā)的前夜，提前做好準備，迎接這一天的到來。

本文來源鈦媒體，作者 | 張翌楠