AI没见产业生态处境尴尬

第984期特辑：AI产业的生态困境

文 | 李蓬阁 责编 | 王晔

封面创意独特，策划精妙，由刘克丽主导，校对由张静楠负责。本期我们深入人工智能（AI）产业的现状，揭示其面临的生态困境。

被称为人工智能元年的2017年，吸引了大量资本的涌入，但在AI赛道上，企业尚未形成闭环生态。这一现象的原因究竟何在？

一、独角小兽们的困局

尽管AI领域受到资本热烈追捧，但至今并未出现如商汤科技、旷世科技等独领风骚的独角兽企业。市场反响平平，投资多年却未见回报。

二、AI只是嵌入云服务应用

AI技术的广泛应用是基于云服务的算力平台。如共享服务等已成为AI的代名词，但实际应用中，AI并非独立存在，而是嵌入云服务中服务于应用。这种嵌入式应用模式，难以形成独立的产业生态链。

三、要素分布不均

众所周知，AI的运作依赖算力、算法和数据。云服务平台只能提供算力，而算法和数据主要掌握在用户手中。短期内，用户手中的算法和数据难以转化为商品，因此无法形成完整的产业生态。

四、AI芯片的局限性

AI产业中，芯片是重要的一环。许多人工智能企业研发芯片，旨在抢占先机，而非共同构建生态。目前，尽管国内如寒武纪等AI芯片厂商在努力布局，但在全球范围内，中国并非领先者。

五、算法赛道的复杂性

AI分为通用AI和行业专用AI。云服务平台提供通用AI应用，如某些AI应用工具。每个行业的算法都有其独特性，例如化工、煤炭、医药和教育等行业，其算法截然不同。云服务平台只能对接用户的算法，难以形成统一的产业生态。

六、数据的封闭性

数据是AI的原料，但用户的数据完全封闭，服务的平台数据也是如此。如果数据不对外开放，就无法形成产业链的对接。

结束语：

AI目前只有应用，没有形成真正的产业和产业链。要想解决这一困境，需要打破数据封闭，促进算法和数据的共享与交流，以及构建开放的生态系统。