AI不见产业生态 处境尴尬
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文| 刘克丽 李蓬阁
到目前为止所有投身AI赛道的企业基本没形成闭环生态是AI行业应用的现状 ， 分析目前AI尴尬状况的原因如下：
独角小兽们不了了之
2017年被称为人工智能元年 ， 资本大量涌入 ， 机器学习在投资界受到到热捧 ， AI赛道至今没有出现纯AI独角兽企业如：商汤科技、旷世科技、依图科技、云从科技等 ， 市场反响不佳 ， 时至今日当年已投3年有余遍地开花的风投未见资本回报 。
AI只是嵌入云服务应用
Al技术应用首先是基于云服务的算力平台普及实现的 。 应用案例比比皆是 ， 机器学习、自动驾驶、车联网、共享服务等已经成为众所周知的人工智能代名词 ， 实际上所有的应用AI并不是独立的技术应用 ， 只是嵌入了云服务的技术产品而去服务于应用 ， 如果它只是嵌入式的服务应用 ， 不可能形成独立的产业生态链 。
三个要素有两个在用户手里
众所周知 ， AI的技术应用是靠算力、算法和数据 ， 案例是平台 ， 算法是通道 ， 而数据则是原料 。 而云服务平台只能提供算力 ， 数据和算法在用户手里 ， 在用户手里的算法和数据 ， 短期内又不可能形成商品 ， 所以不可能形成产业生态链 。
AI芯片只能提供算力
AI产业分到两个赛道 ， 一个是平台赛道 ， 一个是算法赛道 ， 所谓的平台赛道就是算力赛道 ， 其中包括了 AI芯片的赛道 ， 但是现状是 ， 很多起步较早的人工智能企业开始研发芯片 ， 其目的在于在产业布局中抢占先机 ， 而不是共同建立生态 。
算力赛道中国不是种子选手
以近两年风生水起的英伟达为例 ， 它本身起家就从GPU浮点计算开始 ， 算力起步就是矢量起步 ， 在数据中心计算芯片领域英伟达逐渐形成垄断 。 国内以寒武纪为代表的AI芯片厂商也在发力布局终端和云端 ， 嵌入式智能支撑起的芯片厂商获利之后 ， 国内外科技巨头们开始走上自研AI芯片之路 ， 但目前并不是种子选手 。
算法赛道上分为二维
【AI不见产业生态 处境尴尬】AI分为两维 ， 一个是通用的AI ， 一个是行业专用的AI ， 通用的AI一般是云服务平台所提供的 ， 例如人脸识别等AI应用 ， 有用户需要人脸识别技术 ， 不需要自己开发 ， 只需要在通用平台上下载付费应用 ， 所有的用户都在用专用的AI和通用的AI对接 。
每个行业的算法都不同 ， 例如化工行业的算法和煤炭行业的算法 ， 医药行业的算法和教育行业的算法截然不同 ， 所有的算法在用户手里 ， 所有的云服务平台只能对接他们的算法 。
数据相对封闭
前面定义过数据是原料 ， 而用户的数据是全然封闭的 ， 云计算服务的 ， 平台的数据也是全然封闭的 ， 如果封闭了不对外开放 ， 怎么可能形成对接产业链呢？
结束语：下一个结论 ， AI只有应用没有产业 ， 更没有产业链 。
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