2016年，“阿爾法狗”以4：1的總分完爆李世石九段出圈，堪稱人工智慧史上難以磨滅的高光時刻之一。6年過去，人工智慧如外界預測的那樣一路狂奔，也瘋狂走入大眾生活。

9月1日，2022世界人工智慧大會（WAIC）在上海召開，百度創始人、董事長兼執行長李彥宏在影片演講中提到，智慧化的滲透尚需時日，人工智慧的商業化還需在黑暗中摸索一段時間。自動駕駛會不會是人工智慧商業化突破的關鍵點還難下結論，但與場景結合，以需求為導向的發展建議或許值得一聽。

“燒錢”

“人工智慧火了這麼多年，商業應該始終是其中的一個軟肋，而缺乏好的商業前景，會讓創業公司增長停滯，鉅額虧損，融資上市困難，而大公司也會越來越不接地氣，要麼逐漸變成純研究部門，要麼逐漸成為其他業務的一個附庸。”李彥宏的這段描述，概括出了人工智慧當下的一個窘境。

人工智慧發展的蓬勃勢頭是顯而易見的。工信部日前公佈的資料顯示，我國人工智慧（AI）核心產業規模超過4000億元。9月1日下午舉行的2022世界人工智慧大會治理論壇上，釋出了《2021全球人工智慧創新指數報告》，報告顯示，進入第一梯隊的只有美國和中國。

人工智慧的火爆有其客觀的邏輯。在資訊科技飛速發展的當下，數字經濟已經成為中國經濟增長的新引擎，隨著各行各業的數字化轉型步伐加速，人工智慧與各行業融合，成為數字經濟發展基礎技術的勢頭已經不可阻擋。

上述報告顯示，截至2021年9月，中國共有880家人工智慧企業，排名保持第二，相比2020年同比增長約7%；人工智慧企業累計獲得462億美元的投資，排名第二，平均每家企業融資額為0。53億美元，排名第一。

但燒錢似乎是這些企業擺脫不掉的標籤。不久前，智慧語音賽道上的AI獨角獸思必馳向資本市場發起了攻擊，伴隨著IPO的程序，思必馳的業務情況也隨之公開。招股書顯示，在2019-2021年，思必馳淨虧損分別是2。83億元、2。15億元、3。35億元。

幾天前，“AI四小龍”之一的雲從科技也披露上市以來首份半年報，資料顯示，公司上半年實現營業收入3。91億元，淨利潤為-3。25億元，虧損同比收窄11。06%，上年同期為-3。66億元。經營現金流淨額-3。63億元，經營性現金淨流出同比收窄31。01%。

“我們的要求就是一定不能把AI束之高閣。”在接受北京商報記者採訪時，清華瑞萊智慧AI治理研究院副院長張偉強說，仰望星空的事情一定要做，但我們也要注重它的務實性，腳踏實地地去服務各行各業，讓人工智慧深入到社會經濟的迴圈當中，在生產生活中真正地發揮作用。也就是說人工智慧一定要有場景，即“數實結合”。現在大家發展數字經濟，而數字經濟一定要去擁抱實體經濟，這兩者的結合其實就需要人工智慧在這期間起到一個橋樑的作用。

與實體經濟的“雙向奔赴”

數字經濟與實體經濟的擁抱，其實也是李彥宏的這段演講《人工智慧與實體經濟“雙向奔赴”》的含義。

李彥宏稱，我們也意識到，實體經濟的很多領域數字化改造尚未完成，而數字化本身並未能夠帶來效率的明顯提升，智慧化的滲透尚需時日，智慧化對實體經濟的巨大拉昇作用還沒有成為廣泛共識。因此人工智慧的商業化還需在黑暗中摸索一段時間。但一個新事物，從“無人看好”到“無人能及”，決勝往往就在“堅持”二字。科技創新，尤其如此。

人工智慧要繼續商業化的摸索，就需要打透過往的堵點。應用的過程並沒有想象中的聰明，被高投入的研發成本限制住的投入產出比等因素成為過往人們糾結人工智慧商業化落地的關鍵所在，但從整體的角度來看，情況又似乎沒那麼簡單。

張偉強認為，出現這種情況的原因，第一在於人工智慧技術與應用場景之間的鴻溝。在他看來，技術只有應用到實際生產生活場景中才能發揮價值，而這個場景往往是複雜的、獨特的，必須躬身到每一個細分場景中，才能產出適配場景的AI產品，這需要下很大功夫。

“如果人工智慧只是從研發到研發，就會出現一頭熱，一頭冷的情況。”中國貿促會商業行業委員會秘書長姚歆也提到了同樣的問題。在姚歆看來，人工智慧研發要以應用為導向，要以貿易為目標，這樣才能實現商業價值。

近日，科技部等6部門聯合印發了《關於加快場景創新以人工智慧高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》。隨後，科技部又公佈了《關於支援建設新一代人工智慧示範應用場景的通知》，打出以場景創新推動人工智慧發展的政策“組合拳”。

“這就是很好的破題。”姚歆稱，場景創新背後的實質就是洞察客戶的需求，滿足市場的需求。以場景需求為依託，以市場需求為導向的人工智慧研發才能真正有效地實現商業化。

應用場景之外，安全也是人工智慧發展需要考慮的關鍵因素。張偉強稱，以資料為驅動的第二代人工智慧，面臨不可解釋、魯棒性差等問題，無論是工業領域還是生活應用，這樣的缺陷都潛藏著較大的安全隱患，阻礙人工智慧的商業化發展。因此，發展與場景適配，且安全、可信、可靠和可擴充套件的第三代人工智慧，對人工智慧行業發展而言，已經勢在必行。

To B還是To C

關於商業化，“圈內人”從沒放棄探索。8月中旬，商湯科技研發了一項新產品——“元蘿蔔”下棋機器人，在外界的解讀中，這成為商湯科技從深耕To B轉向To C的標誌性嘗試。

但或許就像李彥宏所說的，商業應用進展最明顯的還是在自動駕駛領域。他還提到了一個觀點，即L2之後率先進入商用的很可能是L4，而不是L3。因為L2和L4的事故責任界定都是清楚的，L3就不一樣了，司機在需要的時候進行接管，這就使得事故責任很難界定，“因此，我認為L3的普及需要更長的時間”。

據悉，按照國際汽車工程師學會（SAE）對自動駕駛自主級別的定義，L0屬於人工駕駛，L1為輔助駕駛，L2為部分自動駕駛，L3為條件自動駕駛，L4為高度自動駕駛，L5為完全自動駕駛。

近幾年，自動駕駛的“風”有目共睹。據李彥宏介紹，在中國，百度的蘿蔔快跑7月份累計訂單量超過了100萬單，運營範圍遍及北京、上海等10多個城市，8月初，重慶和武漢分別開放了蘿蔔快跑的全無人商業化運營，為我國無人駕駛的商業化和規模化擴張提供了國際領先的政策環境。

事實上，圍繞著自動駕駛，基礎設施方面的智慧化改造也是顯而易見的。以北京為例，北京市高級別自動駕駛示範區工作辦公室常務副主任捷菲曾介紹，北京市高級別自動駕駛示範區踐行的車路雲融合技術路線，是圍繞“聰明的車”“智慧的路”“實時的雲”“可靠的網”“精確的圖”五大體系開展基礎建設。透過車路雲融合，實現我們通常提到的自動駕駛車路協同技術，解決單車智慧所無法解決與處理的一些複雜危險場景。

但捷菲也提到，在技術層面，目前產業鏈上下游仍有急需突破的核心關鍵技術。作為融合發展的新產業，也需要確立新的建設標準和投資模式。

在演講的最後，李彥宏稱，目前無人車普及仍面臨“四不一難”的政策障礙，即無人車不能入市、不能上牌、不能去掉安全員、不能運營收費、事故責任難以認定。我國自動駕駛技術處於世界前列，但機會也稍縱即逝，需要推動制度創新，進一步突破政策瓶頸。只有這樣，才能實現人工智慧和實體經濟的雙向奔赴，才能推動社會的巨大進步。

北京商報記者 陶鳳 楊月涵