不想重演“大刀長矛”對抗“洋槍利炮”的一幕，未來十年就靠它了_風聞

2021年的最大科學突破是什麼？

《科學》和《自然》難得的一次一致認為是AlphaFold2。

這兩本期刊的地位不用我多説，在其中任意一本上發一篇文章的幾率，低於清北在河南的錄取率。尤其是這兩個期刊還經常互相不對付。

**所以，**AlphaFold2究竟有什麼魔力？

當看到開頭的Alpha，你大概能猜到，它和打遍全球圍棋高手的“阿爾法狗”AlphaGo系出同源——被谷歌收購的DeepMind團隊。

2016年阿爾法狗橫空出世，有1億人收看了它和李世石的決戰直播，也有1億人因此失眠。

“人機大戰”帶來的是淚水、震撼和疑問，而AlphaFold2帶來的是答案和未來。

它最近乾的一件事是預測了人類98.5%的蛋白質結構，並將數據免費開放給全球研究者。

困擾學界50多年的蛋白質分子摺疊問題被解決了。

過去探測1種蛋白結構都要幾個月，現在2億種蛋白質結構被預測。這給疾病研究、基因技術、生物製藥帶來的進步難以用金錢衡量，刷新了對生命本質的思考。

都説21世紀屬於生命科學，但沒有AI的導航，人們還在無限的生命密碼中迷失。

1990年，人類基因組計劃啓動，歷時13年，投入30億美元，才完成了基因測序；現在，有了算力、AI、大數據技術，單人基因測序要不了十分鐘，花費降低到千元級。

過去十年，我們曾一度悲觀地認為，人類步入了科技大停滯時代。在《大停滯》一書中寫到，兩次工業革命後，目前支撐人類經濟的主要科技都是1940年之前的發明。

由計算機、互聯網帶來的第三次信息革命，我們原以為接下來會看到火箭、火星殖民、人造太陽，結果得到的是社交軟件、王者峽谷和倒在路邊的小黃車。在關乎人類生存的領域：能源、糧食、住房、醫藥、教育等，似乎很久沒有本質的提升。

現在，AI似乎將讓“停滯論”休矣**，各國都在這條賽道上狂奔，包括中國。**

中國在2017年的政府工作報告裏首次提到了人工智能的重要性；隨後推出《新一代人工智能發展規劃》，提出了著名的“三步走”戰略，目標是：

到2030年中國AI實力要全球領先。

按預測，AI達到人類智能水平，也就是“奇點”時刻，最早也是在2030年。

就在接下來這個十年，人工智能這一戰就將見分曉。

2020年，中國人工智能產業規模為3031億元，人工智能企業共1454家，居全球第二，僅次於美國的2257家。

從中國製造2025到十四五規劃，人工智能在國家科技戰略站了C位。2020年，國家發改委明確將人工智能列入新基建的範疇，AI是技術突破的基底。

AI的特殊在哪裏？頂級的AI技術可以成為幾乎所有最前沿的領域，量子計算、半導體、機器人、新能源、基因技術、新材料、納米技術等等，技術突破的倍增器。

強大的AI可以成為其它高端技術的“孵化器”，或“技術母機”。

在智能時代，數據是新的生產資料，算力是新生產力，算法是新生產關係，構成了這一經濟時代的基石。

實驗室培養的人工智能，即便算法上有差距，但學習的數據量大小也會影響其性能。

谷歌的無人駕駛項目WayMo穩紮穩打地測試L4級別技術，商業化進程緩慢；

馬斯克只做到L2級，能跟車、變道、自動泊車，就開始賣車。結果特斯拉大受歡迎，公司市值殺入全球前10，馬斯克成為世界首富。

每天還有上百萬輛特斯拉在路上跑，隨時採集各類數據，讓其無人駕駛技術更快突破。

你去問百度、小鵬、蔚來、華為，他們不認為自己是汽車製造商，而會介紹自己是智能科技公司。

中國的優勢，在於擁有完善的產業鏈，最豐富的應用場景，龐大的消費人羣。以及中國人對於新事物、新技術的包容和勇於嘗試，移動支付、5G、掃臉等技術的推廣，讓中國成為數字基建最發達的國家之一。

這意味着場景和數據，一片無限增殖、可反覆開採的金礦，也是中國彎道超車最寶貴的優勢。

據哈佛大學研究，中國在人臉識別、語音識別、金融科技等AI應用領域遠遠領先美國；在深度學習方面，中國授予的專利數量是美國的6倍。

我們有理由相信，AI的黃金十年中一定有中國。

**過去，“互聯網+”的主角是互聯網公司。**現在，“人工智能+”的重點是“+”，是綁定實體經濟的升級。

據估算，到2030年中國的人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元，這就至少是10倍的槓桿。

只有讓更多企業智能起來，才能AI價值最大化。

IDC預測，2021年至少有65%的中國1000強企業利用自然語言處理、機器學習、深度學習等AI工具。

別看這個比例過半了，如果這些金字塔尖的公司都沒有完成數字化轉型，那市場主體的中小微企業，智能化之路才剛剛開始。

就拿工業來説，作為國民經濟的支柱產業、轉型升級的關鍵。中國有41個工業大類、207個工業中類、666個工業小類，各類別的數字化進度並不一樣。

或許在汽車、機械裝備、機牀、家電行業裏最先進的那一批企業，如三一重工、美的、格力、上汽，已經用上了自動化生產線、無人車間、黑燈工廠，將生產工作交給AI決策調配。

但像鋼鐵、水泥、礦業、紡織這類傳統工業，大部分距離智能化還八竿子打不着。

寧德時代可能是中國製造業升級的一個樣本。

萬億市值的“寧王”，面臨動力電池的全球競爭，產品質量容不得差池。畢竟是用到車上的東西，直接關係人身、財產安全。

所以在生產環節，電池在每經過一道工序都要質檢。一個電池完整從生產線下來，至少要檢測3000個參數。

如果交給人力，就太過低效了。一條流水線就需要幾十個質檢工人，拿着放大鏡對着燈光去比對，誤差也很大。在精密加工的環節，必須交給機器去完成。

寧德時代的解法，是用百度飛槳的深度學習框架，訓練一套AI質檢算法。改進之後，電池單次檢測的平均時間在2毫秒以下，漏檢率從原來的百萬分之一降到了十億分之一。

這個方法中小企業也可以學，並且不侷限在製造業。

在“中國蔬菜之鄉”山東壽光，AI改造了蔬菜大棚，進行培養、施肥、防蟲害等工作，2個農民用APP就能管理數十個大棚。

一個12歲的小學生，調用平台的視覺算法，就能開發出識別口罩佩戴是否符合防疫要求的應用；

一名25歲的鐵路工人，通過自學開發的檢查識別火車編碼的軟件，在襄陽落地實測，能節省鐵路工作人員數小時的檢驗時間。

AI不再是實驗室、大公司的奢侈品，而是工業化產品，所有人都用得上。

百度CTO王海峯認為，目前，人工智能呈現出“融合創新”和“降低門檻”的特點：

一方面，AI技術及產業的融合創新越來越多；

另一方面，雖然AI技術越來越複雜，但AI開發與應用的門檻卻越來越低。

AI公司要提供更高效、更便宜的鏟子，讓千行百業都能挖到數據的金礦。

國內百度就在做這樣的事，降低AI的使用門檻，低到不需要AI理論知識，不需要編程知識。現成的開源技術、代碼可以拿來即用，成熟的公司應用模板可以直接借鑑。

這才是中國AI黃金十年的門票——服務中小微企業，用智能紅利補缺人口紅利，提效增收。

人工智能給行業和社會帶來的變革，只有服務於人、服務於社會，產生更多的正向價值和貢獻，才真正有意義。

在AI的底座上，中國正生長為智能經濟體。

人工智能變得空前繁榮，各個行業求“智”若渴，但資本市場在迴歸理性。

一冷一熱的温差，重新鍛打行業格局。

AlphaGo橫空出世後，資本對AI項目極度狂熱。只要帶“人工智能”字眼、稍有潛力的項目，都能從急着花錢的風投拿到還不錯的估值。

可想而知這其中的魚龍混雜。很多公司做的與AI最相關的工作，是把寫字樓大廳的名牌加上“智能”、“科技”兩詞。

AI產業落地、商業模式還在“摸石頭”，加上高燒不退的研發投入，虧損是行業內的普遍現象，但資本已經要渡河了。

據億歐智庫數據，截至2021年上半年，中國約70%的人工智能企業成立於2014-2018年。

近4年，AI賽道的投融資還在增加（尤其是疫情後），但初創企業數量大幅下降，説明了泡沫期的結束，格局隱隱固化。

即便是“AI四小龍”的商湯、依圖、曠視、雲從，他們中年齡最大的曠視已經十歲，仍還在瘋狂燒錢。其研發投入至少佔營收比50%以上，多的能突破100%，但至今都還在虧損中，上市之路也都很艱難。

AI是在迎來黃金十年沒錯，但資本將會集中到底層技術研究，和落地應用出色的公司。

科技諮詢機構Gartner分析了過去30多年的技術發展，總結出Hype Cycle技術成熟曲線。

歷史經驗證明，當過高預期、資本泡沫破滅後，一項技術才真正開始成熟，倖存者們也從絕望之谷邁向光明。

這很殘酷。

最前沿的技術浪潮不是等來的，必須提前10年、20年去投入和佈局。

10年前，消費互聯網搭上時代的電梯，一羣人踮腳尖、俯卧撐、高抬腿，都到達了財富的頂樓。

BAT裏，百度刀兵入庫，轉向人工智能的研究，卻被認為“有後天，但沒有明天”。知情的人謂其心憂，不懂的人謂其何求。

2021年，互聯網寒冬來臨，營收增速下滑的大廠在尋找脱虛向實的支點，人工智能、AI芯片、雲計算、元宇宙等項目得到支持。

百度則幾乎成為時代隱喻，在活出更好的樣子。

12月27日，百度Create大會在其國產元宇宙“希壤”上召開，百度創始人李彥宏稱：“人機共生”時代，中國迎來AI黃金十年。這次大會也為百度的AI事業做了一次總結。

今年，百度官宣了自研7nm崑崙2代芯片實現量產，支持所有AI應用和場景，性能是上一代的3倍，成為硬件底座；

百度飛槳是國內首個產業級深度學習平台，開放近1400項AI技術，聚集406萬開發者、創建47.6萬模型、服務了15.7萬家企事業單位；

百度智能雲的營收保持着超70%的增速，在中國AI雲市場蟬聯第一；

李彥宏曾表示，芯片、操作系統這樣過去被“卡脖子”的技術，都是需要長期堅持的，它們的商業價值不可能在短短几年之內就體現出來。

而百度對於研發的理念從來都是：

有1塊錢的時候，會投進技術；有1個億，也會投進技術裏；有100個億，還是投進技術。

今年百度研發已經投入了176億元，在總營收佔比近20%，在中國民營企業500強裏能爭第一，與其他投入比在8%-10%的科技公司截然不同。

過去十餘年，百度的AI專利申請量超過1.3萬件，連續三年位列第一，入選全球4大AI巨頭、全球AI公司五強等。

明年，隨着Apollo阿波羅、蘿蔔快跑、百度汽車機器人等自動駕駛產品商業化，百度的智能交通生態落地，又會跑出一條新的收入增長曲線。

隨着AI落地加快，科技公司還將會有大洗牌。

而那些真正有遠見、不懼唱衰的長期主義者開始獲得回報，成為時間和複利的朋友。

30年前，李彥宏從北大跑到美國學計算機，期間他迷上了還是新興學科的人工智能。

出人意料，他的教授勸説，學這個沒用，找不到工作。

當時正是歷史上人工智能的第二次低潮，當時AI還不夠智能，沒什麼實用性，而計算機和互聯網才是朝陽產業。練就一身頂尖的搜索引擎技術，李彥宏先後在華爾街、硅谷聲名鵲起，又毅然回到中國創辦百度。

30年後，人工智能成了最紅火的專業，但恐怕美國不再允許中國誕生李彥宏式的人物。

今年2月，美國國家安全委員會出具了一份人工智能調查報告。其中一項結論是：中國會在2030年底取代美國成為人工智能領導者。

這與中國AI戰略時間表完全吻合。

美國很清楚，場景和數據是中國的長項，但科技競賽最終離不開企業、人才。

在產學研用相互配合，吸納全球創新人才上，美國很有一套成熟的運轉機制。谷歌、Facebook、蘋果、微軟、IBM、OpenAI等公司，麻省理工、斯坦福大學、卡耐基梅隆大學等高校，不斷揮舞金錢，從全球搶奪人才，保持創新競爭力。

李開復曾感嘆，

“在硅谷，做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知，大公司在用不合理的價錢挖人。”

《紐約時報》報道，在2019年人工智能大會上發表論文的128位中國畢業生，後來超過一半都在美國工作。

谷歌刪除Don’t be evil“不作惡”口號後，與軍方合作將AI應用於戰爭，據報道，該項目的12人團隊裏，至少有5箇中國人。

中國最聰明的人才，在美國科研和創業；中國最有潛力的公司，在美國的打擊名單上。

缺人才，是中國科技領域最大的痛點。

國內人工智能人才缺口超500萬，供求比例達1：10，一些核心崗位完全斷檔，供求比例嚴重失衡。據報道，中高端的AI人才中國只相當於美國的20%。

技術要提前十年佈局，教育體系的搭建週期更長，中國要一個產學研用的正循環，任重道遠。

20年前，李開復等人創辦微軟亞洲研究院，聚集近200位中國頂尖人才，辦公所在的希格瑪大廈一度被稱為“全國智商密度最高的建築”。

這羣人鮮衣怒馬，之後散落在清北高校、公司大廠、智能研究院，成為國內的AI台柱子。

2018年開始，國內高校密集地新建了人工智能專業、實驗室和研究所，聚集了從海外、行業迴流的人才。

高校與百度等AI公司展開合作。百度從2015年起陸續和教育部、700多所高校展開合作，投入上千萬的資金和資源，培養AI教師、人才，並參與編寫了人工智能教材。

AI專業的應屆畢業生早已被大公司和獵頭盯上，開出50萬的高薪，往往還沒畢業就已經被預定。

預計到2025年，中國每年在STEM科學、工程學、數學等領域取得博士學位的人數將達到7.7萬人，是美國的2倍。

而飛槳等開源平台不斷降低AI門檻，更多開發者不需從頭學習編程，就能進行AI應用設計開發，在實踐中去學習，能打磨更多人才。

這也是百度作為新的AI黃埔軍校，敢於許諾在未來5年為社會培養500萬AI人才，補充國內AI人才缺口的原因。

當下的中國，是科技從業者最好的時代。

有足夠多的技術應用場景，有不斷完善的數字新基建，有着拿來即用的AI工具，有一批百度這樣長期堅定的企業，更有不斷誕生領軍人才和戰略級科學家的土壤。

大規模的創新成果必然會在中國湧現。

未來十年，除了勝利，沒有其他。

參考資料：

《未來呼嘯而來》Peter Diamandis, Steven Kotier；

《大停滯》Tyler Cowen；

2021中國AI商業落地市場研究報告.億歐智庫；

AI低潮期的憂與喜.經濟觀察報；

美國人工智能領域的秘密武器：中國人才.NYT；

張亞勤萬字訪談：我關於未來技術趨勢的所有思考.深網；

《智能革命》《智能經濟》《智能交通》李彥宏；

《AI·未來》李開復。