2019只剩下一个月了，各种年度总结来了。回顾今年AI的发展，或许八字总结很适合“假火降，真火升”。可能很多朋友都觉得身边讨论AI的热情在下降。的确，从投资并购数量、媒体对人工智能的讨论、社交媒体对人工智能的热度来看，今年相比前两年都有明显下降。但是如果你看看真正做AI、应用AI的产业链，你会发现今年AI的进步是非常明显的。中国AI产业的基础算法创新、框架、芯片，以及配套IT产业的演进，都让2019年显得格外充实。而如果硬要举一件事来证明AI依然火热，我想应该是：今年，AI算法市场一个个建立起来。所谓算法市场的概念很好理解，因为我们都用过APP应用市场。算法市场也是如此。很多开发者将自己开发训练的AI算法模型放在同一个平台上，用户可以按需付费下载。但在今天，算法市场模式显然并不怎么流行，AI领域以外的人甚至很少有人知道它的存在。为什么是这样？小算法市场为何受到几大AI巨头的青睐？这种新的商业模式能否在明年流行起来？让我们进入“火花”的算法市场故事。AlgorithmicEconomy2.0算法市场必然要建立起来，迟早会流行起来。任何对AI稍有了解的人都不难做出判断。这是因为这样的商业模式非常符合AItoB模式的发展逻辑，甚至可以说是必然的选择。你为什么这么说？我们知道，算法模型是AI的终极形态，可以说是深度学习模式下的软件形态。当AI算法开始作为商品销售后，市场上必然会出现相对较少的算法，但会占据最常见的场景。这堪称行业早期的算法经济1.0模式。其分红对象是以商汤科技、旷视科技为代表的机器视觉算法公司。最具代表性的应用场景就是人脸识别+智能安防。在人工智能不断发展的过程中，计算能力和数据将不断得到深度利用，算法本身也将不断提高精度，增加应用广度。此时，AI的能力不再只是简单的识别判断，??而是会深化到各种垂直需求中。今天，很多我们想象不到的场景都有AI应用的可能。仅在智能安防领域，就已经可以细化到头盔识别、吸毒者识别、流浪宠物识别等能力。未来，必然不会有两个行业或两家公司应用相同的人工智能算法，而是会有一家公司应用大量不同的算法来排列组合其所需的能力集群。在这种情况下，无论是转型独角兽，还是华为、BAT等AI巨头，都不可能靠一家公司训练出所有的算法模型。所以，在这个阶段，我们必须像移动互联网一样引入开发者机制。大企业自己改造基础设施和平台服务，具体的垂直算法开发任务交给AI开发者，构成了无数开发者+单一平台+无数企业用户的理想。形式。这个周期可以称为算法经济2.0——显然，算法市场的出现将是这个周期开始的标志性因素。从另一个角度来看，算法市场的出现和发展可以看作是AI是否被很多公司使用的“晴雨表”。而算法市场+众多AI开发者的模式也被业界广泛认为会导致算法经济1.0模式的红利枯竭。因为高度通用的AI场景已经被快速填满，接下来的垂直行业市场无法支撑庞大的独角兽，小而美的开发者团队将长期生存。这也在一定程度上说明了今年AI独角兽的主题是转型和上市。走向硬件和平台，迅速完成上市落地，也可以看作是独角兽对无数开发者的警示。目前尚不清楚在未来多远的时间里它会绕过独角兽。但算法市场确实来了。2019年，AI市场元年，回想当年，如果科技巨头纷纷布局产业，马上就会迎来资本和舆论的关注。在工业智能化、工业互联网成为主旋律的今天，巨头们更加关注平台设施和技术热点。这样的内容确实很难引起外界的关注。算法市场属于这一类。事实上，2019年可以称为AI元年。AI算法模型市场一个个“崛起”，带来了非常值得关注的活跃度。早在今年3月，在华为中国生态合作伙伴大会上，华为云就发布了华为云AI市场。其内容包括AI模型市场、API市场、WIKI数据集、竞赛中心、案例中心等模块。其中，华为云AI模型市场允许开发者和应用者发布和订阅AI算法模型。不久之后，阿里云发布了机器学习平台PAI3.0版本。完整推出算法模型市场，细分数十种场景的算法模型专区。5月，在百度大脑生态合作计划暨AIMarket发布会上，百度对此前推出的产业链服务平台AIMarket进行了升级。百度AI市场2.0的展示和销售方式更加多样化，强调买家可以发布需求，AI开发商会提供相应的定制化服务。到年底，各个垂直领域的算法市场开始不断涌现，AI发展生态获得的培育资源也在不断增加。或许有理由相信，在不久的将来，各自培育算法市场生态将成为优秀买卖双方的比拼。毕竟现阶段优秀的开发者和用户是AI产业链中的稀缺资源。在多对多算法市场模型中，一个优秀的供需点往往可以带动客观数量的交易对象。如果我们对今天的算法市场进行分类，我们会发现，在算法市场建立的背后，起支撑作用的商业目的主要有以下三个：一是AI巨头打造的算法市场。这类市场的主要目的是让自己的底层框架和平台有一个更活跃的商业生态，鼓励开发者专注于自己的生态，建立自己的底层优势——就像谷歌用Android拉拢开发者一样。同时，官方算法和开发者算法的混售也会增加市场的活跃度，从而提升自有算法产品的市场。2、还有一类算法市场集中在一定的硬件基础上，比如音箱、智能相机等。算法的买家就是硬件的买家。这个算法市场的主要逻辑与智能手机的销售逻辑非常相似，即用户购买的不仅仅是一台设备，还有通过该设备享受大量软件能力的可能性。开发者可以赚取用户购买手续费，享受平台补贴。3、与此同时，很多AI初创公司也开始搭建算法市场，但他们的主要商业模式是希望自己能成为AI开发者和应用者之间的中介，并尝试向潜在客户销售解决方案.这类算法市场很容易成为C端科技巨头青睐的领域，产业需求捕捉能力较弱。不管怎样，2019年至少是人工智能市场开放第一阶段的完成。下一个问题显然是，明年算法市场会流行吗？算法市场想要火爆，明年需要做什么？算法市场的商业模式，虽然从长远来看是市场逻辑的必然选择。但就像AItoB本身一样，这是一个需要在开发生态和应用生态中不断发展、不断发展的过程。就像今天我们打开一些算法市场，会发现开发者购买和提供的算法仍然离不开几种机器视觉基础应用的解决方案，差异可能仅限于标识和价格的差异.在这种情况下，虽然算法市场可能会爆发，但更多的可能是等待一段时间。今天的整体情况是，虽然人工智能开发者的数量开始增加，但所开发模型的行业价值、应用潜力和解决方案复杂度仍有待提升。而目前的形态是买家明显不够，算法经济依然难以成为小众开发者和创业公司的主要收入来源。要想改变这种局面，算法市场和AI开发者或许要尝试以下途径，更深层次地探索算法市场带来的经济可能性：1.垂直向特定行业，构建差异化优势“产业+算法”。在目前的情况下，通用算法并不难找到，而且大公司提供的此类算法往往比普通开发人员的工作要好。只有站在大公司提供的开发平台和行业的特定需求上，才能实现稳定上线的算法经济。2.跳出机器视觉。现在的算法市场很像“AI识别市场”。但企业显然有很多无法识别的工业需求。这些需求需要结合不同的硬件来对接物联网、5G等技术。5G正在推动企业专网和大规模物联网的诞生，这也是AI算法经济的绝佳机会。3、建立更加完善的供应链机制。目前，AI行业的特点供需难以匹配。例如，很多AI买家和潜在买家来到算法市场，其实并不知道应该购买什么样的算法模型，如何找到自己需要的东西，甚至不知道如何描述。毕竟AI市场不能增加导购，这在很大程度上需要代理商承担大部分的供需匹配工作。平台方也需要对市场进行教育，让潜在用户了解算法市场的价值。粗略看一下今天的人工智能发展。可以发现，开发者内部积累的热情和能量已经非常足了。为了防止这种能量过剩，需要有足够的工业空间来释放这种能量。只有当AI的使用深度和用户数量达到一定标准，AI开发圈才会火爆，市场不温不火的尴尬才能平息。最近有一个很流行的概念，就是在人口红利消退之后，中国必然会走向技术和工程红利。工业智能化逻辑不断夯实，AI基础设施日趋完善，工业市场对AI的接受度越来越高。如今，AI发展红利或将率先分享。AI算法市场是工业智能崛起的必要但不充分条件。也就是说，一个繁荣的算法市场未必就那么好，但没有它，这个行业也称不上繁荣。2020年，AI还在等待，在等待中探索。
