文 ｜ 付一夫
一场疫情，让很多新玩意儿来到了你我身边——比如健康码。
眼下，健康码已然成为了所有人日常生活的必备品。基于健康码的不同颜色，可以精准地识别健康人群和风险人群，从而及时采取相关措施以实现疫情实时监测和安全复工复产。我们能做到防疫生产两不误，健康码着实功不可没。
看似简单的健康码，背后却有着强大的人工智能和大数据技术在支撑：一方面，健康码将人们有效的信息输送给机器，使机器对庞大的、人工根本无法处理的数据进行统一处理，并根据时间和环境的变化得出有效结果；另一方面，人们又能理解健康码并在适当限制内进行有效决策，并与他人形成默契。简言之，健康码就是充分利用人和机器的长处，将输入数据与知识处理有机统一，进而催生出的一种新的人机融合智能形式。
事实上，健康码仅是疫情催化下人工智能领域的众多案例之一，诸如智能监控、无人配送、远程贷款催收等一系列应用都在接连落地。不经意间，一场酝酿已久的AI商业化浪潮正在加速到来，而此时的我们，很可能正在度过一个历史性的“奇点时刻”。
一、蜕变：商业化“奇点”或已降临
作为新一代信息通信技术的重要组成部分，人工智能自1956年问世以来就一直备受追捧。在经历了半个多世纪的曲折前行后，借着2016年AlphaGo和李世石的“人机大战”，人工智能又以全新的姿态进入大众视野。
人工智能对于经济增长和商业变革的积极作用已无需多言，但若想将理论上的讨论转变为现实，让人工智能切切实实地给人们带来效益，还必须要经历一个关键环节——AI的商业化。
历史经验告诉我们，科技并不能直接推动社会进步，任何形式的新兴技术最终都需要同商业结合，以产品的形式落地，并在商业化的应用中不断更新和迭代。唯有如此，才能切实地将科学技术转化为现实生产力，让先进技术为经济发展服务，否则再多的技术专利也只能算作是“纸上谈兵”。
打个比方，如果没有商业化思维的支撑，那么蒸汽机便永远无法成为载人载物的货车与轮船，其存在的价值也将大打折扣。
人工智能，同样如此。
虽然在历史上，受技术条件、商业环境等因素所限，AI的商业化之路走得并不顺畅，两次大起大落便是证明，但今时不同往日，在突破了曾经掣肘行业发展的多个瓶颈之后，如今AI的商业化已具备了四股强劲的驱动力：
（1）算法：深度学习促使人工智能真正实现应用落地场景。
深度学习是一类模式分析方法的统称，计算机通过学习样本数据来掌握内在逻辑和规律，进而拥有对特定时间的可能结果进行预测的能力。目前，深度学习在一些领域已经能够强于人类的表现，比如在机器视觉领域，算法对物体和场景的分类和检测错误率已经低于人类，可以做到在一些场合替代人类的重复性和疲劳性工作，从而让人工智能真正实现应用场景落地成为可能。
（2）算力：AI芯片快速发展，为算法提供充足的算力支撑。
由于深度学习需要针对海量数据做出快速的训练和推断，因而计算机硬件性能成为人工智能商业化应用的重要制约因素。但快速发展的AI芯片给深度学习在云端和设备端商用提供了保障，从最初通用的CPU到并行计算能力优越的GPU，再到专为深度学习算法定制的FPGA和ASIC芯片，其算力已从每秒十亿次浮点运算数迅速提升至万亿次乃至千万亿次。
（3）数据：为人工智能算法提供丰富训练样本。
自2012年前后至今，得益于互联网、移动设备和传感器的大量普及，海量数据的生成、收集、存储、处理等问题都得到了有效解决，而数据体量的爆炸式增长又为人工智能的深度学习训练提供了极为丰富的样本，宛如为良驹的培育积攒着足量的新鲜牧草。
（4）政策：人工智能已上升至国家战略。
2017年，国务院出台了《新一代人工智能发展规划》，标志着人工智能正式上升为国家战略；工业和信息化部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018－2020年）》，进一步明确了人工智能的战略地位；2019年两会期间，“人工智能”连续三年被写入政府工作报告，并首次提出“智能＋”……
值得注意的是，疫情的到来正在给AI商业化进程按下“加速键”，除了前文提到的各种AI商业化应用接连落地之外，全社会对智能化产品的认知和需求都在强化，居民日常生活更深程度的互联网化同样显著增加了数据量的积累，为进一步优化现有的人工智能以及训练其算法增添了燃料。此外，出于应对市场需求和刺激经济复苏等多方面考虑，中央定调新基建，其中的七大门类当中，至少四类都是直接与人工智能相关的内容。
占尽了天时地利与人和的AI商业化，正迎来全新的发展阶段。
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