泡沫破裂？人工智能产业化路在何方

人工智能经过近几年的高速发展，似乎正在经历一波低谷叫做艾小龙商汤科技，迪法恩斯科技，易图科技和从云科技的市值暴跌或出现经营亏损其中，实力最强，实现全球人工智能领域最大IPO的商汤科技，6月底股价跌破发行价也有很多人工智能企业还在亏损

正常亏损，市值缩水，融资困难的Helliphellip人工智能是否正在经历市场泡沫的破灭人为的第三个冬天已经到了吗日前，中国计算机联合会青年计算机科技论坛举办论坛，邀请技术，投资等人工智能领域的专业人士，共同探讨人工智能产业化路在何方

投资估值回归理性。

人工智能是否迎来了泡沫破裂有技术背景的投资人颇有发言权

在本次研讨会上，Door创始合伙人兼首席技术官沈强直言:这并不意味着人工智能领域迎来投资寒冬，而是投资估值体系更加理性经过十年的持续投入，业界期待AI技术不仅能创造更多更新的技术，还能在实际业务中创造价值

沈强曾在诺基亚，微软等科技公司工作，担任微软风险投资加速器首席技术官，也参与了多家人工智能初创企业的投资和服务他总结了过去十年人工智能领域的投资情况后发现，总投资在2021年达到顶峰，但此时平均单笔融资金额也在上升，这说明人工智能领域的投资已经发展到中后期越来越多的AI公司从高速增长转向成熟发展

至于最近两年一些人工智能企业的融资或估值降低，沈强认为，这不能归咎于投资界对人工智能的热情下降，而是疫情引发的一系列连锁反应:投资机构的资金供给减少，估值下降公开上市的明星AI公司的股价波动会直接传导到一级市场

如果都失败了，投资一级市场的公司是否也会有隐忧AI创业还会继续吗沈强表示，在Gate Venture Capital维护的约2万人的AI技术创业者社区中，这是很多创业者和工程师非常关心的问题

作为创业者，北京一流科技有限公司创始人袁锦辉也有唇齿寒:如果二级市场不好，初创企业很难在一级市场融资他认为，在过去几年中，市场普遍对感兴趣，人工智能产业化期望太高了，现在期望没有达到就会有些失望可是，人工智能已经开始在越来越多的领域创造价值而且伴随着普及率的提高，机会不仅仅局限于人脸识别，语音识别等表面应用，很多中下层和基础设施的机会也开始出现

袁锦辉博士毕业于清华大学，2017年开始带领创业团队开发深度学习框架OneFlow这种框架叫做人工操作系统其基础设施软件是人工智能芯片等底层硬件的软件入口，也是最近几年来很有前景的投资热点他创办的一流科技也获得了九合创投，高瓴创投等知名投资机构近亿元的风险投资

作为从业者，袁锦辉认为，中国人工智能领域培养了大量工程师，有资格在人工智能基础设施上更类似丛林探险，新兴领域的领先与超越如果我们比别人想得更深，看得更远，我们就有这个机会

技术创造了多少价值

在这次研讨会上，北京交通大学教授陶耀东讲了一个真实的案例:一家工业互联网公司要为其他工业企业提供服务具体方法是派大数据工程师帮助其进行节能改造可是，在仔细计算员工工资和时间成本后，发现这种模式无法长期复制

因为现在使用AI的成本已经不低了，一个普通企业想用AI怎么可能有利润去覆盖这个成本陶耀东提醒，人工智能的长远发展仍需与行业紧密结合，让使用AI技术服务或产品的企业降本增效，创造更多价值

事实上，如何降低人工智能的使用门槛，也是全球业界共同面临的问题加拿大蒙特利尔大学商学院算法研究所和计算机系副教授唐剑认为，早期AI创业公司的商业模式大多是向传统行业提供AI算法支持的技术服务，但这种商业模式的局限性在于R&D投入高，利润低:需要搭建数据中心和算法模型，相应的人员投入也很大，但获得的收入并不多，导致很多企业基本无利可图，很多投资在后面支持

此外，许多AI初创公司不得不面对来自其他行业的挑战唐坚举例说，商汤科技等人工智能企业在进入安防摄像头领域时，往往会面临其他企业的竞争这些企业的优势在于大量的数据和用户积累伴随着人工智能技术的发展，这些企业也在吸纳相关人才，提升自身实力，甚至在某些细分领域超越商汤科技等AI公司

北大校友创业联合会总部合伙人，副会长陈荣根指出，和很多前沿技术一样，人工智能在产业化过程中往往面临三大差距:技术差距，技术能不能工作，产品差距，产品能不能做出来，秤差距，能不能做个秤。

从产业化的角度来说，尽快满足客户，知道客户想要什么，最终创造客户价值，也是一个挑战陈荣根认为，人工智能这几年已经过了技术不能技术如何落地阶段，这个阶段要回答的问题是技术如何为应用场景创造价值现在不仅要讲技术和性能，还要讲你创造了多少价值

呼唤人才培养机制的创新

人工智能为各行各业提供价值，既懂技术又懂行业的跨学科，跨专业人才非常重要。

清华大学智能产业研究院院长助理，战略发展与合作部主任张宇，曾在微软工作十余年在他看来，人工智能是一门应用学科，目前还不是一级学科，需要与实际应用紧密结合因此，在人工智能的人才培养中，交叉学科的建设非常重要

这也是华北电力大学张颖教授的担忧她注意到，目前高校对人工智能人才的评价体系都是一样的，无论是理论研究方向还是产业落地方向，高水平的论文都是其中重要的一环

评估将不可避免地导致不同的研究方向，或不同的关注点张颖认为，为了提高人工智能在各行业的落地效果，相关科研人员需要深入到具体的企业中去只有深入了解行业背景，才能产生更好的模式，适合不同的行业因此，她建议借鉴国外的经验，允许大学教师和科研人员利用一年或半年的学术年假到一些企业参加工作，从而深入了解行业的需求

工业化的核心是人才培养中国科学技术大学教授何向南提到，培养工程硕士，工程博士等专业人才非常重要中国已经培养了大量的专业硕士和博士但是对于人工智能和其他行业的交叉学科，一个专业的硕士或博士是否合格，是很难评价的目前评价体系缺失，所以很多学校都是lsquo抄近路，就是用原来的系统来评估他认为，如何培养适合人工智能行业的人才，是亟待解决的挑战

本次论坛的组织者mdashmdash中国计算机联合会青少年计算机科技论坛成立于1998年，总部设在北京，在全国各地设有27个分论坛它举办论坛和其他活动来讨论学术和公共政策问题