经过几十年的跌宕发展，有关人工智能的研究已经有了不少突破性的成果，但从技术研发走到商业落地，才是真正的“跃龙门”关卡。进入2022年，中国AI商业落地进展几何？已经有了哪些代表性案例与企业？又面临着怎样的机遇和挑战？
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10月20日，在AI商业落地线上发布会上，行业领先的科技创新与产业研究综合服务平台亿欧，基于数年间对中国AI产业链企业的持续跟踪与研究，连同全球领先的AutoML自动化AI训练平台提供商共达地，全球半导体知名厂商英特尔进行了深度探讨，共同解读《2022中国AI商业落地研究报告》与新产业趋势下的AI商业落地解法。
亿欧新科技事业部研究总监孙毅颂、共达地高级市场总监李苏南、英特尔网络与边缘事业部智能视觉平台解决方案资深架构师和首席工程师邵文简博士，分别围绕行业趋势、算法赋能、边缘硬件进行了重点分享。
中国AI产业保持高速发展，持续向好
《2022中国AI商业落地研究报告》中指出，自2017年以来，中国一直在大力发展人工智能产业，从政策及资本上给予行业很大的支持，人工智能也与5G、大数据、工业互联网等新兴技术产业一起被列入新基建范围。2020-2022年，是中国人工智能商业化较快的时期，AI进入了深度融合的发展期，开始运用于各行各业。
中国人工智能产业发展经由“三步走”战略，已经取得一定成果，基本形成人工智能创新高地。据统计，中国人工智能出版物总数在2017年成为世界第 一，占比达18%，2021年中国贡献了全球22.4%的出版物数量。2010年至2022年，中国专利申请量超过40万件，占全球总量的75%左右，居世界第 一位；2010年至2021年12月，全球累计人工智能领域的专利授权量达17.8万件，中国占比43%位居首位。
当前，人工智能已广泛应用于人们日常生产、生活的方方面面，在金融、智慧城市、制造、交通、自动驾驶、医疗、机器人、教育、互联网等场景有效渗透。
算法产能低+需求碎片化
成AI商业落地阻碍
虽然AI产业已经拥有了丰富的应用场景，但要在多样的场景里要实现商业落地绝非易事。报告指出，对于AI的应用，大量的智能算力需求以及网络等技术设施的建设也还不够完善，是阻碍AI应用规模化落地的重要外部因素。从行业内部情况来看，传统算法生产效率低下，无法应对超大规模需求量的爆发，成为阻碍AI规模化商用的核心原因。此外，场景的碎片化导致的算法复用率低也加重了算法供需之间的矛盾。
对此，共达地李苏南分享到，目前国内计算机视觉厂商增长驱动主要来源于人脸识别、车辆识别、OCR识别这三大领域，合计占据市场份额90%以上，呈现出算法场景集中、头部厂商竞争白热化的现象。但在尚未浮出水面的“冰山之下”，还有庞大的碎片化需求，如工业、农业、建筑、医疗等领域，市场供应难以满足市场需求。
但是，传统的算法生产能力与碎片化、多元化所带来的定制需求是相悖的，流程复杂、极耗人力、交付漫长，这也导致AI超大规模与精细化的商业落地陷入瓶颈。共达地给出的解法是——基于AutoML建立AI自动化训练平台。通过这个自动化平台，企业无需配置专业的AI技术团队，业务人员或产品经理可直接上手使用，只需要在平台上传相应的训练数据，选择配项，即可自动生成AI算法，整个过程零代码，却能满足定制化、精细化的需求，不仅节省90%以上的成本投入，而且操作门槛低，效率能够有明显提升。
软件的持续进化，需要硬件去承载，AI的商业落地也离不开视频分析方案的精进。英特尔邵文简博士提出，英特尔边缘智能方案的重要场景，是基于AI算法进行视频分析。在边缘AI应用中，视频分析负责处理数字视频信号，基于AI算法，从视频数据中提取相关信息，以便制定决策。相比传统方案，边缘智能方案能够应对更加复杂场景的AI分析，同时具备高拓展性和灵活性，也更加易于管理，在本地处理数据，也能提升数据的安全性。
共达地的AI自动化训练平台，适配99%以上硬件的生态兼容，5秒即可完成边缘灵活部署。共达地也与英特尔达成广泛的合作，基于共达地的算法生产能力和英特尔的强大硬件生态，软硬一体协同推进AI算法的一站式开发与交付。
AI商业落地的未来机遇
面向产业未来发展，《2022中国AI商业落地研究报告》认为，除了互联网、金融等对AI有原生优势的行业之外，新兴产业和传统行业机遇并存。
作为元宇宙重要的核心技术之一，AI与其他新兴技术的融合或将产生更多AI应用的可能性。此外，传统行业转型也将成为下一步AI应用的主要方向，以制造业为例，钢铁、能源行业正在积极引进AI工具实现降本增效。
报告还指出，通过整合重复度较高的场景，形成标准化的产品，再根据企业实际情况完成部分定制化的需求，将有效提高算法的复用率、降低企业开发及使用成本、缩短部署时间，为AI规模化商用打好基础。对于企业而言，集中精力深耕垂直领域，提供更为优质的产品与服务将是更好的选择。
报告同步发布了“2022中国AI商业落地百强企业系列榜单”，共达地入选“2022中国 AI商业落地TOP 100”，并成为榜单上专注于AutoML大规模商业化的公司。
一方面提供平台服务和工具，为行业赋能；另一方面通过算法高效定制，让客户直接使用，为场景赋能，共达地正在用工业化的生产代替手工打造算法的模式，匹配产业发展趋势，和更多产业链上下游先锋企业一起，共同加速中国AI商业的落地。
