去年2月，伴随着涌动的返工潮，精准的人工智能测温设备，成为疫情下的第一道关键防线。随后在众多酒店和医院，机器人送餐、送药服务，在确保经济体正常运转的同时，完美落实了“无接触”的安全要求。
这些广为熟知和备受关注的主角——人工智能测温设备、服务机器人的背后，是在新一波人工智能浪潮中成长起来的独角兽们。在政府政策的指导和资本的支持下，人工智能技术得以在第一时间被应用在人流管控、诊疗、办公、教育等多方面。
在刚刚过去的两会期间，包括医疗领域在内的人工智能技术应用问题也再次受到关注。疫情之下，政府的引导与企业的经验和技术能力相辅相成，以一股合力打造了人工智能大范围应用的成功范例。
如今，在政府持续的政策支持和引导下，资本对人工智能的商业化前景更具信心，两股力量互补之下，人工智能行业又将会打开哪些新的应用场景？
从资本领头到双轮驱动
2012年，深度学习之父Geoffrey Hinton及其团队在ImageNet图像识别竞赛中以奇高的准确率完胜，令深度学习算法一炮而红。随后应用如雨后春笋般涌现，使得嗅觉敏锐的资本相继入场。这一年是深度学习应用爆发的元年，也是人工智能行业“万物生长”时代的开端。
这一时期，资本热情主导了市场和技术的发展。乌镇智库的一项数据显示，2000-2017年全球人工智能融资规模大约在2880万美元，其中近78%的投资是在2012年之后的五年内做出。
快速成长起来的人工智能应用生态，很快获得各国政府不同程度的关注，政府的介入也推动着中国人工智能产业走向新的阶段。
2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，正式将人工智能上升到国家战略层面，并在随后12月份宣布了有关培育智能产品、突破核心技术等方面的未来三年人工智能的重点发展方向和目标，政府开始接棒支持。
在政策的支持下，2018年行业融资数量与融资金额创双高，达到高潮点。随后2019年人工智能应用发展进入沉淀期，资本更加谨慎，但政府支持力度不减。这一年，政府工作报告提出“人工智能+”概念，确立了应用落地的重要性，并首次提出“人工智能治理”概念，确保人工智能产业的健康发展。
在人工智能发展的初期，资本的支持推动产业发展百花齐放，随着行业日趋成熟，政府政策的参与则为人工智能产业释放更多潜力。
人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2020）》（下称“《报告》”）显示，2019年，我国地方政府共出台276项涉及人工智能发展的相关政策，不仅比2018年更多，内容也更加细化，推出了一系列对具体产业和应用场景开放的扶持政策。
这不仅为疫情期间人工智能技术的应用拓展奠定了基础，也为资本对行业的投资增添了信心。
艾瑞咨询数据显示，2020年，我国有24个省市发布了人工智能产业规划，18个省市制定了具体的产业规模发展目标。与此同时，资本也更为活跃。根据IT橘子的数据，2020年人工智能行业的融资规模达1757亿元，比2018年的投资最高峰还要多出四百多亿元。资本与政府双轮驱动的态势初现。
理论与应用间的“润滑剂”
麦肯锡全球研究院在评价人工智能对人类社会的影响时指向，这一技术带来的转变将比工业革命更加深远——“发生的速度快10倍，规模大 300倍，影响几乎大3000倍”。但正如历史上的每一次技术革命，在技术与行业互相融合的过程中，阵痛总是在所难免。
今年3月，IBM宣布计划出售曾被寄予众望的人工智能医疗项目之一——Watson项目，令市场着实唏嘘。数据治理难题、机构接纳度低、行业融合难度高等多方面的因素最终迫使Waston宣告失败。
事实上，即便是目前商业化相对成熟的应用领域—— “人工智能+安防”，在应用探索初期也曾遭遇客户接纳度偏低、落地应用时准确度降低以及数据资源分散等障碍。
但应用问题并非无解。以安防行业为例，得益于平安城市、智慧安防建设等多项相关政策的支持，过去几年，人脸识别等人工智能技术在国内安防领域的接纳度显着提升。
艾瑞咨询的数据显示，2017-2020年，中国“人工智能+安防”软硬件市场规模的年均复合增长率达到125.5%。应用规模扩大，尤其是数据的增加，也让人工智能技术得以应用中不断优化和提升，推动安防领域向更智能的方向发展。
对于人工智能这样一种跨学科、跨资源的新技术而言，在政策扶持下创建的智能产业园区，也在为行业探索应用场景另辟解题思路。《报告》显示，我国在2018年已经建成163家人工智能产业园区，2019年又在此基础上新增园区138家。
“通过产业园区的规划和建设，各地区将会形成一批人工智能科技产业发展的重要载体，成为引领区域产业结构调整的智能科技创新区。”刘刚认为。
谷歌的自动驾驶汽车、IBM的Watson项目以及苹果的语音助手Siri，曾是过去十年里人工智能浪潮的底色。未来十年，在政策的大力支持和资本的审慎筛选下，中国的人工智能产业链或将引领新一轮浪潮。
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