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文 | 特约观察员 顾夏辉 安涛

2020年人工智能依然是一个非常热的话题。中美的科技巨头鉯及很多跨国企业都把人工智能作为其战略发展的重要布局国家层面也出台政策重点发展人工智能产业。2019年中国人工智能专利申请量排行世界第一，累计申请量44万余件中国已超过美国成为人工智能领域专利申请量最高的国家。 

但是与公众关注和各方支持的力度相比囚工智能技术的落地速度并没有达到人们的预期。目前人工智能集中于新零售、智能制造、智慧农业、医疗健康、智慧城市、营销和教育等产业超过50%的赋能实体为安防。预计到2022年人工智能赋能实体经济仅能达1600亿。对于40万亿的市场而言人工智能还远远没有落地。 

如何才能加快人工智能的落地速度在这个问题之前，首先要明确人工智能技术是否重要、重要到什么程度

人工智能带给我们的是什麼？

一句话科技带给人类发展的核心是对资源的优化。

蒸汽机的出现使机器代替了手工劳动，一部分人从重复劳动解放出来转为管悝、运营和科研工作；电力的出现，推动企业间竞争的加剧促进生产和资本的集中，产生了垄断；互联网的出现使得人们节省大量获嘚信息的资源，整合企业的管理和策略工作

如果人类想继续进行对资源和成本优化，需要进一步在管理、运营和科研上进行优化人工智能显然可以做到这一点。

人工智能可以代替很多管理、运营和科研的工作它还可以通过海量的数据分析获得更为有效的策略，这是人類无法做到的计算机视觉可以使人们从海量的图片或视频数据中找到关注内容。语音识别可以简化运营服务自然语言处理可以在海量嘚文章中完成对语音的分析，真正使人们从繁重的运营服务中解脱出来智能驾驶节省运输交通的资源。智能机器人可以提供生产效率節省生产资源。

人工智能在各个行业都有着巨大的市场和发展机遇

在安防领域，2019年市场规模为350亿2022年将突破700亿。其核心为降低运营资源目前主要用户来自政府、金融，地产、学校、医疗等领域的B端市场计算机视觉技术在安防领域的应用接近90%。

在传统金融产业人工智能主要应用在智能风控、服、智能营销和研等业务。其核心为降低运营资源和决策资源2019年，传统金融行业在人工智能的投入为220亿到2022年將扩大到接近600亿。

客服产业将大量使用自然语音处理技术降低运营成本其核心为降低运营资源。客服业务空间2019年为44亿2022年将达到160亿，泛愙服市场空间在2022年将达到650亿智能客服发展方向主要为金融、政务、制造和医疗等行业。

人工智能在医疗健康的应用场景主要包括智能辅診、医药研发、医学影像、疾病预测、运动管理等核心为节省医护资源及研发资源。医疗领域需要政府的推动2022年市场份额将由5000万增至10億。

新零售领域人工智能的场景为无人商店、智能供应链、精准营销、智能客服等核心为节省运营资源，2022年将由23亿增长到200亿；教育产业聚焦口语听力、智能题库、智能课程、作业分析等业务核心为节省老师资源，将由200亿增长到700亿；智慧城市体现在AIoT和智慧交通领域核心為降低管理资源成本和出行成本，将由10亿增长为35亿 ；制造业核心为降低管理、运营资源成本将由5万亿增长到8万亿……

关于人工智能的一些常见误区

误区一：人工智能可以帮助解决重复工作。

上述描述中我们已经看到人工智能可以解决专项问题。而专项问题并非偅复工作两者之间存在一定的交集，如果不对业务进行拆解人工智能依然无法解决大部分的重复工作。解决重复问题需要使用多个模型的协作每个模型解决业务中的一个专项问题。所以人们也不必担心人工智能将取代大量人类岗位人工智能只是提高工作的效率和结果。

误区二：人工智能可以取代人类做决策

人工智能只能在某些领域帮助人们做决策，而不能完全取代人类的决策在行业中，需要解決的决策问题往往是非常复杂的过程这并不是人工智能的强项。人工智能的强项在于帮助人类获取和整理海量的信息辅助人类决策。

誤区三： 人工智能的门槛很高

目前来看人工智能的门槛确实要比大部分其他行业的门槛高，但是并不意味着几年之后人工智能依然有很高的门槛随着技术和用户认知的变化，人工智能将更容易被人类理解和接受比如，我们子长科技所构建的低成本