“過去五年，中國在人工智能領域方面的融資規模占全球人工智能領域投融資額60%以上，中國毫無疑問已成為了人工智能領域最(讓人)吃驚的一個國家。

”近日，新浪集團首席信息官王巍在2019全球移動互聯網大會(GMIC)企業“智能”峰會上提到。

前瞻產業研究院報告指出，截至2017年，中國人工智能市場規模增長至217億元，同比增長53%，預計2018年中國人工智能市場規模在339億元左右，2020年將達710億元。

行業發展之快，2019年甚至被業界認為是中國的“人工智能規模化落地元年”。

但據36氪最新發布的《中國AI商業化進展》報告顯示，人工智能領域的季度融資事件從2018年第一季度開始下降，去年第四季度到今年上半年基本延續了這種下降趨勢，今年第二季度融資事件數量和金額都不及峰值的三分之一。

可見，資本正回歸理性，接下來，人工智能將進入新的發展階段。

在“智能+”時代，“大數據”、“5G”、“人工智能(AI)”等關鍵詞依然熱度不減，但企業如何才能真正做到增效降本，締造新的生產力是未來的一大課題。

資本回歸理性 在前些年大量融資的驅動下，人工智能企業如雨后春筍般冒出來。

據統計，截至2018年，中國人工智能企業達到了3341家，占比超過了全球的20%。

平安科技AI智能認知總經理宋晨告訴21世紀經濟報道記者，互聯網巨頭早在2000年左右就開始做很多人工智能的布局，包括谷歌、臉書這種國際性企業，也包括國內的像BAT、華為、平安等都在布局。

從2000年開始，人工智能企業開始激增。

“人工智能發展到今天，已經經歷過非常多的浪潮，近五年尤為明顯。

”宋晨引述行業數據稱，近五年AI企業數量增加了七成多；從融資數量上看，有九成多的融資也是在近五年發生。

“在AI融資頻次上，從2000年開始一共有13000多次的融資，其中87%發生在近五年。

” 另據《WIPOP 2019人工智能趨勢報告》顯示，有超過一半的AI專利在過去五年發表，這意味從2014年到2018年這五年間，全球AI產業進入了快車道。

在王巍看來，人工智能在中國加速發展，有三大重要因素推動：一是國家政策重視人工智能在實體經濟的融合以及人工智能在社會產業當中的快速實施和應用；二是行業IT技術的驅動，整體數據容量的發展、人工智能算法的演進突破了各種局限、計算能力突破了瓶頸；三則是資本青睞。

據《中國新一代人工智能科技產業發展報告(2019)》統計，2018年在我國745家人工智能企業中，有577家企業融資總額為3832.22億元，是2017年的2.04倍，排名全球第一。

在745家中國人工智能企業中，應用層企業占比高達75.2%，分布在包括智能制造、科技金融、數字內容和新媒體、新零售和智能安防在內的18個應用領域。

然而進入2019年以后，曾經備受資本青睞的人工智能行業融資事件出現肉眼可見的減少。

《中國AI商業化進展》顯示，從融資輪次看，自2018年起，種子輪融資事件數量和在全年融資事件總量比例雙雙減少。

這意味著，人工智能早期項目獲得資本的難度可能在增加。

從分布領域來看，大額融資集中分布在計算機視覺、機器人、芯片、自動駕駛等核心廠商，各細分領域、頭部獨角獸融資熱度不減，資本市場整體呈現“冰火兩重天”的趨勢。

今年2月27日，AI芯片公司地平線宣布獲得由SK中國、SKHynix以及數家中國一線汽車集團(與旗下基金)聯合領投的近6億美元B輪融資。

4月，曠視科技獲D輪融資7.5億美元，并宣布擬在港上市。

5月，阿里宣布36億元入股宇視母公司千方科技。

對此，宋晨分析認為是因為大家逐漸回歸到理性，思考投這么多錢到底有沒有帶來降本增效，給企業、業主或客戶帶來真正的價值。

他指出，人工智能的技術應用到場景當中其實有可能會產生很多未知性問題。

“目前來看，很多的企業都是不盈利的，都在融資階段。

”宋晨說。

如何借力？ 事實上，人工智能走到如今，挑戰也漸漸顯露。

《中國AI商業化進展》總結認為：“整體上，受政策和市場環境驅動，人工智能商業化進程加快。

在未來幾年，繼續探索技術邊界，將其應用更多場景，發揮更大的價值是行業關注的重點。

” 第四范式的云業務總經理王敏認為，“AI也有很多細分的領域，唯一相同的就是大家都在用技術提高生產力。

”在王敏看來，AI可以從歷史的數據里面挖掘到事物運行的規律，把規律提煉出來用于未來的技術應用。

目前，AI主要應用在兩大類型場景：第一類是感知類場景，如人臉識別、語音識別等，作用更像人的眼睛、耳朵、手、腳，在公司層面更多是幫助執行，提高客服人員的效率，或者是提高審核人員的效率等；另外一類是決策類場景，在企業中，一般會表現為在決策層面幫助業務做出最好的決策，提高效果。

但宋晨認為，當下有三大問題制約人工智能下一階段的發展。

首當其沖的是“場景與技術的結合問題”，其次則是“技術的單一性”。

“目前我們看到的人工智能技術，絕大多數公司都是單一領域，比如機器學習、機器視覺、語音，但其實客戶并不關注用哪項技術解決降本增效的問題，他們更關注的是在一個場景中，不管是一個技術還是兩個技術，最終能否解決掉我的問題。

”宋晨判斷，單一技術領域在往后的發展中，將變得更有瓶頸性。

第三個制約則是價值體現不足。

很多做AI的人都有過這樣的經驗，上線了一個人工智能相關技術和場景，最后發現為了服務這個場景的人工智能技術還要再多加兩個人，最后算一下成本，可能是更多。

這就涉及到這些人工智能的真正價值體現能不能被量化的問題，有些公司能量化，有些公司不能量化。

媒體行業作為人工智能技術應用的重點領域，在“高速率、高容量，低時延、低能耗”特點的5G時代熱潮驅動下，也迎來巨大挑戰。

在王巍看來，在大數據、5G、AI創新技術發展下，未來媒體表現形式會更豐富，視頻、VR(虛擬現實)、AR(增強現實)會出現更多。

媒體承載硬件從手機APP變成智能傳感設備、智能家居、智能駕駛等。

再就是到了智能媒體時代，內容生產過程中不只是人跟人、人跟物，也可以是物與物發生關系，這對傳統媒體行業都提出了新的要求。

面對這些挑戰，企業該如何借力人工智能，締造新的生產力？王敏建議可以從創造全新業務領域入手。

“舉個例子，金融可以輻射醫療，目前金融反欺詐技術已經非常成熟了，醫療方面也有反欺詐的需求，比如說醫保反欺詐，用同樣的方法論完全可以解決反欺詐的問題。

” 其次是降本增效。

“如何可以節約人力成本，讓招人的門檻降低，控制團隊規模。

還有算力的生產力，在云上獲得小規模、低價格的云端算力，讓業務啟動變得更加簡單等等。

”王敏舉例道。

而宋晨更希望可以做到，在整個人工智能的技術領域，深耕行業時所有的技術、算法、能力都可以實現真正的融合。

“只有開放的合作才能享受到在場景中為業務帶來的降本增效和可量化，所有的創新不是為了創新而創新，而是以人為本，真正幫企業做到降本增效。

”宋晨說。

(責任編輯：DF120)。