解码AI商业化困局，距离落地还差“临门几脚”？-600学习网

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文章：互联网江湖

每个人都想成为第一个吃螃蟹的人。但我很少思考一个问题：数百年来，有多少人吃过蜘蛛而不是螃蟹？当前人工智能产业的发展正处于典型的”螃蟹或蜘蛛”的思考阶段。

人工智能早期的产业缺口不断刺激资本流入。2014年，徐小平和沈南鹏就葛灵神通的未来市场价值进行了激烈辩论，他们分别提出增持1000亿美元和5000亿美元。最后，他们折衷到3000亿美元的”中值”，估值与腾讯相当。

当海水退去时，人们发现了行业的真实情况：大多数企业都在裸泳。上市前，大多数企业都需要经历一些裁员。葛陵深通打破”科技创新板”大门后，市场价值仅为70亿元。云已从先前的技术上市演变为”缩水IPO”

IPO的人工智能负责人上岸了，这使得真实的表现更加苍白。今天的人工智能行业已经进入了一个失去越来越多.失去越来越多的无尽循环。早期投资者的策略是投资更多，损失更多。现在，情况变得更糟，损失更多。很难说这有多痛苦。资本对人工智能的信心逐渐丧失，人工智能企业似乎被困在人工智能中。

AI企业：雷神之锤在手

创新工场(Innovation Works)创始人李开复(Li Kaifu)曾在一次公开场合谈到AI初创公司。他表示，有三位人工智能专家可以创造7亿元人民币的价值，用人工智能概念愚弄投资者的时代已经过去了。

《西南证券研究报告》显示，自2019年以来，AI跟踪投资和融资事件的数量显著下降。根据天眼茶专业APP的数据，目前有融资的AI企业很少，大部分处于无融资状态。

从目前的情况来看，人工智能企业已经失去了资金的支持，但仍深陷亏损泥潭。

云聪科技上市前两天公布了2022年第一季度的财务报告。根据财务报告，云聪技术的收入为2.13亿元，净亏损为1.16亿元。同一行业的企业家曾经羡慕AI巨头的大生意，但现在他们只能庆幸，尽管他们很小，但他们会损失更少。

为什么人工智能企业在烧掉万亿元后仍未能走出利润困境？

到目前为止，各行各业的人们已经找到了很多原因：人工智能技术商业化的困难，着陆场景的碎片化，人工智能还没有跨过技术斯亡的谷底，人工智能企业的大多数高管来自不同的学科。

从互联网江湖的角度来看，人工智能企业的现状实际上陷入了”锤子思维”。

查理·芒格(Charlie Munger)曾说过”拿锤子的人看起来像钉子”，他把这种思维方式的企业称为”锤子企业”。

人工智能就像是人工智能企业手中的锤子。这不是锤子，而是雷神的锤子。早期，由于人工智能的迷信，手持锤子的人工智能企业受到了大量资金的青睐，仿佛这把锤子在任何工业领域都能轻易找到钉子，被打碎后就会产生商业价值。

事实上，不能说这个想法一定是错误的。人工智能可以与各行各业相结合，但无论是”人工智能产业化”还是”工业人工智能”，都需要仔细考虑。

错误的是，人工智能企业想用锤子找到钉子。由于思维路径的颠倒，企业完全被手中的锤子(AI)束缚住了。

根据互联网江湖观察，专注于人工智能技术的垂直人工智能商业道路似乎正在变成一个错误的命题。大多数科技公司已经找到了与人工智能的连接点，并在与人工智能结合的过程中更有效地释放了人工智能的商业价值。

例如，在新能源汽车领域，无论是特斯拉的NOA.小鹏的NGP还是威来的NOP，自动驾驶技术都已成为判断新能源汽车的核心卖点。自动驾驶技术本身就是对汽车领域人工智能的一种极端诠释。 alth公司

这两种型号都不好。第一类项目来源不稳定，大部分是政府和企业组织，回收期长，研发投入大；第二种类型可以重复使用以增加企业的造血能力，但可重复使用的场景是有限的。

计算机视觉是少数几个具有大量可重复使用场景和广阔市场的领域之一。无论是智能城市中的摄像头，还是金融人脸验证，还是自动驾驶中的视觉算法方案，都离不开视觉。

然而，即使占据细分CV优势领域的四条AI龙，也没有走出亏损泥潭，这意味着在其他AI优势较少的细分领域，AI企业更难实现血液生产。

人工智能领域的广泛覆盖也意味着企业的巨大损失，这就是云聪科技必须讲述元宇宙故事的原因。因为云聪科技非常清楚，即使它所涉足的人工智能领域最初已经商业化，它仍然很难弥补其巨大的损失。

为了生存，人工智能企业必须跨越两座大山：

一个是行业专有技术问题。在每个细分行业中，我们必须了解专业知识.经验和行业壁垒的独特姓，才能构建真正有价值的人工智能解决方案。目前，人工智能企业已经习惯于在建立优势的道路上的早期阶段在理论人工智能世界中占据主导地位，并习惯于通过人工智能竞争的结果向资本市场展示人工智能业务潜力。

另一个问题是如何创造专属商业出口。也就是说，这是人工智能企业独特的商业优势，没有任何技术公司可以参与其中。例如，长期与Broadview Technology合作的蚂蚁金服(Ant Financial)宣布，该公司的洗脸系统不再与Broadview Technology进行合作，而是由蚂蚁金服独立开发。

如何避免”软件外包部门”的命运？

人工智能的本质是取代人工智能。具有讽刺意味的是，当前人工智能的特点是一个重要的劳动密集型行业。

在人工智能技术的成本构成中，一半以上是数据成本，数据收集.清理.标记和增强的过程往往是大量人力积累的结果。

从互联网江湖的角度来看，人工智能实施的标志之一是人工智能技术成本低于人工成本，与国内产业升级同步。

为了实现这一阶段的目标，我们不应该”只关注头部而忽视尾部”。在做好人工智能软件算法模型的同时，我们可以完善和成熟人工智能硬件设施。毕竟，人工智能最终会落到硬件上。

2020年，工信部赛迪研究院副总工程师.人工智能产业创新联盟秘书长安辉发布数据显示，全球近90%的人工智能企业处于亏损状态，中国90%以上的人工智能产业链企业也处于亏损阶段。最重要的因素之一可能是缺乏硬件能力。

海康威视在其2021年报中也提到了智能物联网(AIOT)战略，认为智能物联网的场景需求需要丰富的软硬件产品的支持。智能物联网的落地应用还需要沉淀各细分行业和领域需求的共同点，需要使产品更加了解场景，更加尊重实践。

例如，在高空抛物线场景中，除了携带相应的AI算法外，相机还应解决镜头灰尘积聚.异物附着.杂散光干扰.雨雪覆盖等问题。因此，产品本身还应具有自清洁功能.包络罩等，以降低操作和维护成本。

这样，很难在B端和G端”取所有”单个产品或一组算法。灵活的人工智能能力和定制的大规模硬件开发和生产能力是必不可少的。目前，海康威视拥有10000多个SKU。

从中还可以看出，当前的AI独角兽特别喜欢强调hardwar的算法定义