界面新聞記者 | 張藝 張熹瓏
人工智能帶動了新的科技和產業潮流。“大模型時代正全面到來。”多位專家在5月25日至26日在廣州舉辦的2023小蠻腰科技大會暨AIGC人工智能峰會上表示，智能生成時代到來的影響，在于經濟活動的整個邏輯、所有模式和生態都發生了改變。
以AIGC為代表的人工智能在今年迎來了爆發式的增長。據IDC數據，2023年全球人工智能支出將達到1540億美元，同比增長將達到26.9%；到2026年AI相關產業規模支出將達到3000億美元，2022-2026年的復合年增長率將達到27%。
本輪人工智能是全球科技創新，市場巨大，商業化的空間已提前顯現，也成為科研、創投、產業落地之間競賽的制高點。而在上述幾個領域，我國正奮起直追，但這注定是一次“道阻且長”的歷程。
業內稱2030年進入人機協同時代
人工智能概念最早在1956年達特茅斯會議上提出。按照業界的觀點，人工智能發展經歷了三次浪潮：上世紀50年代-70年代， 人工智能主要用于解決代數、幾何問題；80年代后專家系統使得人工智能實用化；1993年至今，深度學習算法推升了新一輪人工智能發展的浪潮。
而在未來，人工智能大行其道，已經成為業內共識。IBM大中華區董事長陳旭東認為，人工智能在未來幾年將有突飛猛進的發展，發展過程中存在幾個關鍵節點：
- 2022年是突破性的一年，以ChatGPT為開端，基礎模型展示了其巨大的能力；
- 2024年，AI的治理和相關法規將得到進一步完善；
- 2029年或更早一些，人工智能將有望具備邏輯推理能力，同時是可信、可解釋的推理；
- 到2030年，全能型、多模態的人工智能將進一步普及，人類的生產生活進入全新的人機協同時代。
“人工智能女王”賈斯汀·卡塞爾在活動現場表示，未來的一個方向是標志性AI和大語言模型的結合：“如果我們能夠和AI共存，AI也必須要和我們建立關系；它也要使用我們的五種感官，AI的下一個步驟就是使用身體語言以及五種感官。”
中歐資本董事長、原華為副總裁張俊在接受界面新聞等媒體采訪時提出，ChatGPT的里程碑式的突破在于它把對話機器人的技術真正落地，它可能帶來一個生產力的飛躍，倒逼生產關系的進步。
“ChatGPT代表了未來大模型的走向，下一步必將會從語言模型走向多模態模型，多模態智能涌現，同時也會進一步走向物理世界，在機械智能上做通用大模型、通用智能。”京東集團副總裁何曉冬如此表示。
在此背景下，通用人工智能、腦機交互、AI芯片等概念相繼提出，但行業仍面臨較大的風投難題。“中國現在的資本很活躍，但資本很難落地。”廣州粵港澳大灣區研究院理事長鄭永年認為，科技進步是核心，但如果沒有科研體制改革或者行政體制改革很難落地。
創投稱將“全力投資硬科技和AI”
投資人工智能是門好生意嗎？界面新聞發現，創投機構正積極關注這一領域的投資機會。
“未來十年的投資計劃，我們希望在中國投資1000家硬科技和AI公司，分布在很多細分領域。”梅花創投創始合伙人吳世春在大會上提出上述目標。他認為，中國是AI最大的應用市場，在每一個細分的行業領域、細分賽道都會涌現出很多創業機會、投資機會。
吳世春自稱是一個對中國的未來最樂觀的天使投資人。據介紹，作為活躍的早期投資機構，過去三年公司投了300多家硬科技公司，包括新能源新材料、半導體、軍工、大數據、智能制造、商業航天，現在“我們做好了準備全力地去投資中國的硬科技和AI應用領域”。
“我們看到了AI領域在選礦、材料的發現、生物醫藥等各個領域的應用。我們會關注AI在細分垂直領域對行業效率的提升、成本的降低。”吳世春表示。
不過，吳世春也提到，接下來雖然中國還面臨很多不確定性，比如說退出難、募資難、需求比較疲弱等一些實際困難。
鄭永年指出，應用技術是資本密集型的，并且風險很大：“創投是我國非常大的短板，我們需要一大批國資或民營的金融機構專門為中小企業服務。”應用技術需要大量的資本支持，風投可以把分散的社會資本集中起來做這件高風險的事情：“政府負責基礎科研，企業負責技術轉化，風投支撐技術轉化。”
他提及，在發達經濟體應用技術都交給企業來做，從0到1的基礎科研轉化到1-10的應用技術。例如美國有兩類實驗室：一類是基礎科研實驗室，主要放在大學；另一類是工業實驗室，主要是放在企業。
另一重不確定性因素來自缺乏上量的應用場景。目前，除了安防、銀行等部分領域，AI仍缺少可行性能上規模的應用場景。在張俊看來，這也是目前人工智能主要的問題：“出現了一大批人工智能公司的獨角獸從1800億一直跌到C輪（的情況）。為什么？就是沒有應用場景、沒有落地。”
張俊也認為，AIGC、對話機器人只是人工智能技術發展一個“極小的分支”，沒有必要一哄而上，還是應該更多關注這些概念背后底層核心技術的研究。
當前AI大模型、AIGC的商業化處于探索階段。張俊表示，國內的科技大廠不應在一些低技術領域過度廝殺，而應該改變觀念，更大力度投入底層技術的研發，“底層技術一旦突破就能實現一個爆發性增長點。”
張俊希望通過中歐資本投出“下一個華為”，“中國至少還需要10到20個華為這樣的公司。”
科技巨頭“備戰”AIGC
在人工智能落地這件事上，巨頭企業更有發言權。何曉冬稱，針對產業需求，京東在持續升級人工智能大模型。公司2021年提出了10億級別大模型，去年打造了百億級大模型，今年將進一步升級到千億級別的產業大模型。
目前，京東已通過大模型，生成了3000多個品類商品的介紹，已生成文字超30億。
“大只是一個方面，我們更加關注它如何在產業上真正落地。”何曉冬表示，大模型首先會在京東上大量電商場景進行落地。他認為，京東產業鏈條的多個場景提供了大量的數據和大量的交互機會，使得人機對話技術、內容生成技術都有了用武之地。
陳旭東通過近期調研指出，中國企業在AI落地上，主要體現在AI使用的成熟度、對“隨處運行”的重視以及在自動化和可持續方面的應用：近60%的中國企業已經在業務中積極部署AI，99%的企業認為AI解決方案的隨處構建、隨處部署和運營至關重要。另外，70%的企業正考慮如何通過AI加速環境、社會、治理等方面的進程。
在氣候和氣象研究方面，美國國家航空航天局（NASA）和IBM正創建AI基礎模型，應用于檢測自然災害、跟蹤自然資源管理中植被和野生動物棲息地的變化；在用于分子科學的基礎模型方面，IBM一項預訓練的AI模型可用于篩選、創造分子。
根據IBM的2022年全球AI指數報告，全球企業的AI采用率正在穩步提升。落地的場景主要有三個：一是如何利用AI加強員工應對業務挑戰的能力，包括成本的壓力、工具的缺乏、項目或數據的復雜性、技能缺口和勞動力缺乏等。二是通過AI提高運維、安全及威脅檢測、業務流程自動化。三是利用AI打造更具可持續的運營，超過三分之二的企業已經或者打算把AI應用到企業的可持續發展中。