人工智能|关于人工智能的产业化之路的三点思考( 二 )

另外一个关键要素就是数据，我国从2020年开始就逐步收紧了数据安全相关的管理，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及九部委《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的陆续出台，使得人工智能的技术型公司获得数据的难度越来越，除非他们能够深入到业务的细分场景中，否则很难像过去那样获得训练算法模型的大规模数据。而这些喂养算法模型的数据，大都掌握在产业里的公司，尤其是大型公司的手中。这些大型公司无论是处于商业目的，还是自身业务安全性的考虑，几乎很难同人工智能的技术型公司开展合作，这也造成人工智能的技术型公司在产业化的道路上困难重重。
二、产业+AI和产学研成果转化的机遇
【人工智能|关于人工智能的产业化之路的三点思考】产业+AI的路径，属于产业里的企业自发性升级换代的过程，我们可以将其归纳进企业数字化转型的进程。产业里的企业为了适应市场竞争，会主动寻求与人工智能领域的技术型公司或者研究机构进行合作，甚至自己建立团队完成研发工作。对于大部分产业里的企业来说，他们面对的并不是0-1的全新市场，往往是在既有的红海市场中竞争，这种长期在产业内的拼搏经历，使得他们在人工智能的产业化上具备以下两大独特优势：
1.掌握了大量特定生产场景下的专业知识和数据资料：我们一般称其为行业knowhow ，比如化工材料的配方或某种特殊的生产工艺流程等。这种行业knowhow往往是企业的核心机密，在一些数据采集封闭、生产流程保密的领域，往往只有少数几家企业可以获得足够训练人工智能模型的专业知识和数据资料。所以，很多产业里的企业在寻找技术合作方时，会对侵略性较强的技术型公司比较排斥，往往要求技术型公司提交算法源代码，目的在于避免培养潜在竞争对手。
2.了解真实的交易和应用场景：比如怎样建立可靠的供应链，怎样探析市场的情报信息，怎样建立全新的商业模式和盈利模式等。这些内容看似都属于业务相关的范畴，但却是技术型公司的痛点，几乎90%的人工智能公司都死在了打磨商业模式、寻找应用场景的道路上。但对于产业里的企业来说，敏锐捕捉市场机会并从产业里赚到钱，是他们与生俱来的天然能力，所有不具备这种能力的企业都在过去的市场竞争中淘汰掉了。
随着人工智能技术准入门槛的降低，大量传统企业与人工智能技术的适配将更加便捷，未来每一家企业都具备成为人工智能+公司的潜质。相信随着国家新基建和数字化转型工作的不断深化，在各行各业里都会出现产业+AI的明星企业。
在人工智能的产业化之路上，少不了高校和科研机构的参与，对于产业里的企业来说，高校和科研机构可以很好补充其自身研发能力的不足。目前，我国的产学研成果转化的之路并不十分顺畅，虽然国家每年投入了大量科研经费，但由于学术、科研同商业、市场的差异巨大，高校和科研机构在商业判断和市场嗅觉等方面总显得不太接地气，更多的成果停留在实验室里很难走出去，面临酒香也怕巷子深的现实窘境。
另外，高校和科研机构往往在工程能力也有所欠缺，虽然容易聚集高层次的顶尖人才，但缺乏实际操作的操盘型业务能手。正因为强于研发而弱于市场，高校和科研机构往往更愿意将科技成果以出售、技术入股或收益分成的方式与产业里的企业进行合作，而不是自己开拓市场。与人工智能的技术型公司相比，高校和科研机构有着大量国家基础科研经费的保障，对于本就容易聚集人才的高校和科研机构来说，很多人工智能的技术型公司而言很复杂的技术，对于高校和科研机构来说并不困难。随着国家《科学技术进步法》的修订，科研人员参与到成果转化的途径也将更通畅，一旦企业找到适合自身的成果转化路径，就可以很好的与高校和科研机构建立产业+技术的联合。可以预见，未来各类新型技术和成果转化平台将持续涌现，作为技术与市场的桥梁。