1、2021年上半年AI有哪些新突破？据统计，我国人工智能相关企业超过5000家。每年人工智能市场规模也将超过2000亿元，市场增速在30%左右。如今的AI，在普通人眼里，就是个子高大的代名词？还是泡沫严重或不靠谱的“花花公子”形象？我们先来回顾一下2021年上半年AI领域发生了哪些有意义的事情。2021年，多家企业和研究机构相继发布了千亿级、万亿级参数的“大模型”和“巨型模型”。4月25日，华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括全球最大的30亿参数视觉（CV）预训练模型，以及1000亿参数和40TB联合训练数据与LoopIntelligence和鹏城实验室共同开发的全球最大的中文（NLP）预训练模型被称为“华为云盘古大模型”。6月1日，在北京第三届致远大会上，致远研究院副院长、清华大学唐杰教授发布了惊人的1.75万亿巨型模型“启蒙2.0”。6月25日，阿里巴巴达摩院发布“低碳版”巨型模型“M6”。仅用480张GPU卡，就训练出了一个规模是人类神经元10倍的万亿参数多模态大模型M6。这些所谓的AI大模型、巨型模型是干什么用的？简单地说，它们是让计算机尽可能接近人类对语言的理解的人工智能模型。经过训练，人工智能可以更好地理解语言。可以达到甚至超过人脑的水平。未来几年，人工智能也将从感知智能向认知智能发展，而AI赋能的知识应用是实现认知智能的创新形式。从长远来看，企业从数据化向知识化转型是必然趋势。结合场景的应用创新将为企业带来持续的增长潜力。企业越早部署和推广以人工智能技术为核心的知识管理，就能越早品尝到新技术的增长红利。根据IDC2021年6月发布的《AI赋能的知识应用市场生态图谱》，围绕知识应用、知识图谱与图计算、图数据库领域的主要玩家和厂商如下：IDC高级分析师表示：“在知识经济时代，知识成为主要的生产要素，利用知识或信息进行工作的知识型员工越来越成为组织核心竞争力和竞争优势的源泉。促进知识的积累和应用，减少知识型员工流失的影响已经成为企业面临的挑战。AI赋能的知识应用正逐步在互联网、金融、制造、政府等领域落地。随着企业数据治理的推进和细分领域知识图谱的积累和完善，知识应用将在中国快速发展。“借助NLP、知识图谱、图计算等技术，基本上你输入任何一种语言，AI都能根据人类的思维模式理解具体意思，让AI不再弱智，从而动起来此外，人机交互技术，尤其是原科幻情节中的脑机接口技术也取得了重大突破，可以帮助瘫痪病人无线控制机械臂或机械腿。-Journal20216月刊：脑机接口新突破，中国团队首次实现闭环脑机接口对疼痛的调控和治疗。可以说，2021年上半年，从单纯从技术角度来看，人工智能领域确实取得了惊人的成就。2.突破无论这些技术多么令人兴奋，人工智能向人类发展的过程中仍然存在着巨大的争议。今天。乐观派和悲观派依然针锋相对，战争还在继续。不可否认，从学术和理论实验研究的不同角度来看，AI的发展确实令人兴奋。但人工智能持续饱受争议的最根本原因在于，“价值为王”和“价格适中”是任何新技术最重要的评价标准，人工智能也不例外。而现在还有很多所谓的AI，要么靠人肉，靠人力解决从0到1的数据采集、加工、提取、统计和简单分析，不过是换个说法而已。或者，在实验室里，取得了惊人的成果，但一直无法在工程上实施。或者，成本太高，高射炮打蚊子，性价比太低。如何评价王者的价值？最重要的特性之一是接地。人一定要够多！对于一项新技术，用太多含糊不清的话来解释和证明是远远不够的。就像春天和雪一样，它也需要里巴人的背景。注定进不了寻常百姓家。如今，随着大数据、云计算、物联网的成熟，各种AI小技术、小应用其实已经融入了我们的生活。例如：AI算命、AI换脸、AI静态换图等AI小游戏；网购、阅读、直播中的智能推荐技术等等，谁没玩过几个AI相关的应用？掉落小游戏一直都逃不过一个恶性循环：非法收集用户隐私信息。还有一些APP非法扩大用户权限集合。当你安装APP时，强行让你同意，然后读取你的通讯录信息，允许你的手机麦克风接入等等，结果就是你一无所知。接下来，您的手机可以洞察您的所有秘密。“手机好像听懂了我的想法，为什么我聊一会，说点我想说的，然后打开手机，无论是购物还是直播，它都会给我精准的推荐？”这是很多人想不到的。其解决的现象，其实根源就在这里。好在现在我国的数据安全法已经正式出台了。《个人信息保护法》有望在年底正式出台。数据显示，截至2021年，我国相关部门共审查APP52万个，责令整改APP1571个，公开通报APP500个，直接下架APP120个。数据生态逐渐从以企业为中心、消费者被动接受转变为以消费者为中心。通过隐私计算获得消费者的信任，已经成为数据生态新平衡的基石。并肩作战获得发展，这条路被堵死了。国家产业信息安全发展研究中心也对隐私计算领域的主要厂商进行了划分和分类，如下：2021年，联邦学习、同态加密、安全多方等隐私计算技术，有逐渐成熟，将开始Scaleapplication，简单来说，就是通过分布式机器学习+加密技术实现“数据不动，模型动，数据可用不可见”的目标。对消费者来说是幸运的。如今，打造一个流行的AI应用或有价值的AI场景的门槛越来越低，脚踏实地不再是一句口号。那么，如何才能算是一个接地气的AI平台呢？从宏观到微观，再举几个例子。这里我们以PlantData提供的AI平台架构和功能为例：从AI应用的开发流程来看，需要涵盖数据管理、模型构建、模型管理、模型部署和服务管理等，具有完整的生命周期和系统逻辑。结构清晰，各流程设计结构松耦合，操作性强，场景操作门槛低。以目前流行的自动机器学习AUTOML技术为例，最大程度地让普通人用上AI才是最有价值、最有意义的。开源代码也是目前主流公司的发展趋势。百度、阿里、腾讯、小米、滴滴、华为等互联网公司，以及第四范式、旷视科技等人工智能公司，都在研发自己的核心人工智能产品。开源。只有开源开放、共建共享，才能为我国人工智能发展做出最有价值的基础性贡献。总之，从具体功能来看，无论是哪个AI平台，只有具备开源或低代码开发平台的特点，才能吸引更多，真正吸引了解各行业特点的业务专家入驻。加入开发过程，更容易打造接地气、具有爆发特性的AI生态和应用。3、最新数据统计显示，我国人工智能相关企业约5015家，其中成长型人工智能企业4484家，占全部人工智能企业的近90%。既然价值为王，可以参考一些第三方的报告进行简单的分析和评论。我们以《互联网周刊》发布的2021年上半年智能风控50强公司为例。风控是AI领域“最肥的一块肉”，堪称“日本和牛”级别，兼顾强劲需求和爆发价值场景。任何一家AI厂商如果不在风控领域创造一些价值场景，在与其他厂商竞争的情况下，似乎也不会那么自信。竞争很激烈。一方面，加速AI在风控领域全场景落地。无论是在贷前、贷中、贷后等各种细分场景，结合传统专家规则、统计分析、商业智能等，获取价值。性能越来越高。而无数看似美好的AI企业，背后其实付出了无数不为人知的高价。最明显的是，激烈的竞争导致了价格与价值的严重错位。为了获得有价值的案例，低价中标、亏本赚钱的现象比比皆是。绝大部分人工智能企业依靠融资实现发展，这是一个极其残酷的现实。从天使轮到A轮、B轮、C轮……每一个阶段，都会有一批AI创业公司倒下。阶段性，在一定程度上，拼的是融资能力。从千万家企业中脱颖而出，登陆资本市场，让员工变得有钱、有帅、有美貌，目前看来，99%以上的企业还是过于乐观了。还在长征途中就过早地幻想革命的成功，显然过于理想化了。东方凌宇与多家企业沟通后发现，平台化AI、SAAS商业模式、生态合作，各种理想的商业模式，都无法克服落地过程中的各种深坑。伟大的科学家太多了。创办AI公司后，他们总想当“主角”，来一场酣畅淋漓的AI革命。他们不知道，只有真正理解AI是配角，他们需要的是产业、数据、算力。只有发生了“化学反应”，这样的AI公司才算是真正接地气、有价值的AI公司。2021年上半年，一众AI领域的“当红炸鸡”纷纷前行，雄心勃勃地准备进军资本市场，但现实太过残酷——一家接一家地失败了。即使在IPO失败后，一些AI公司也迅速走向另一个极端：裁员、裁员、裁员。如果还不够，那就继续裁人，裁人，再裁人。从高大的“翩翩先生”到只想活命的丐帮长老，他们之间仿佛只有一堵墙。在希望的高峰和失望的低谷，这就是2021年上半年AI产业的现状。据艾瑞咨询报告，2020年人工智能产业规模将在150左右亿元，其中包括部分交互硬件等收入，预计到2025年将达到4500亿元。预计未来三年主要细分领域为：深度学习、计算机视觉、机器学习、知识工程/知识图谱、智能语音、自然语言处理和强化学习。其中，相关细分市场划分如下：计算机视觉领域：862.1亿元；语音识别相关领域：B端垂直行业57.7亿，C端人机交互58.5亿，合计116.2亿元；传统机器学习领域：206.9亿元；NLP和知识图谱领域：100亿元。2021年上半年，AI领域的几个关键词可以概括为：开源开放、认知智能、生态合作、隐私保护。有梦想的人坚信，前途是光明的，但道路是曲折的。但在这个极其漫长的AI价值过程中，就像是一场长征。有多少企业能坚持到最后？甚至，这里的“决赛”并不意味着他们能做到马云所说的102年的企业，能够像华为创始人任正非所说的那样活下来也不错。如何脚踏实地地生存并体现高价值？这是AI企业现阶段需要深入思考的最有内涵的命题。无论是从产品本身还是生态系统的打造，都需要真正做到“主干茂盛”。透过现象看本质，透过泡沫看未来，九死一生过好日子，这才是可贵的，也是脚踏实地的。当AIForEveryOne真正能够实现，普通人也可以创造自己的AI应用，属于人工智能的量变和质变时代才会真正到来。
