AI玩家们的马拉松，还得跑会儿

“人工智能的商业化还需要在黑暗中摸索一段时间。”

百度创始人李彦宏在2022世界人工智能大会上的话，可谓是当下国内人工智能企业的共同心声。

2016年3月，AlphaGo与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行了一场围棋人机对弈，4-1获胜。“人工智能击败世界冠军”一语中的，成为人工智能技术新发展的最好代言。

次年，2017年7月5日，百度在北京国际会议中心举办了首届“AI开发者大会”。大会上，百度首次喊出了“All in AI”的口号。百度孵化多年的自动驾驶平台Apollo，以深度学习框架飞桨为核心的AI开放平台，对话式人工智能操作系统DuerOS，都是并行的。

几乎与此同时，以视觉AI技术为突破口的旷视科技，刚刚通过向客户提供FaceID解决方案，将人工智能技术商业化。但要探索将业务拓展到城市物联网和供应链物联网，让商业化成为“规模”，还是很难的。

同样是在2016年，自动驾驶企业途胜在未来刚刚成立一年，在河北曹妃甸有一个自动驾驶卡车测试基地...

人工智能技术在各个领域遍地开花，业界期待依靠人工智能打开新的价值空间。

经过多年的发展，人工智能技术本身不断进化，与各行业的融合、变革、赋能也碰撞出更多新的挑战。

昂贵的研发稀有人才

李彦宏说，“百度在人工智能领域已经10年了。10年来，累计RD投资超过1000亿，每年占RD的15%以上。”

10年马拉松，百度在人工智能领域投入巨大。人工智能企业作为技术密集型行业，一般都有较高的RD投入。

百度季度研发支出

无视科技年报披露的RD投资比例

视野方面，旷视科技披露的年报数据显示，2018年、2019年、2020年、2021年上半年，其RD投资占营业收入的比例均超过70%，最高达到88%以上。

同样专注于AI视觉的商汤科技，2018年、2019年、2020年和2021年上半年在RD的投资分别为8.49亿元、19.16亿元、24.54亿元和17.72亿元，占同期总营收的45.9%、63.3%、71.3%和107.3%。

再看自动驾驶领域。

2021年4月在纳斯达克上市的全球首家上市无人驾驶公司途胜未来(Tucson Future)披露，其2018年至2021年的RD支出分别达到3227.8万美元、6361.9万美元、1.32亿美元和2.87亿美元。RD支出占当年收入的45.84%，比例最低，即RD支出是收入的45倍以上。

途胜2018-2021年未来研发支出数据

人工智能作为一项仍在发展的技术，是典型的智力密集型产业，“关键人才”往往能带来“质变”的突破。因此，人才一直是企业竞争的焦点，也是研发支出的大头。

从国内来看，脉脉发布的《2022人工智能顶尖人才数据图谱》显示，人工智能行业人才供不应求。以视觉算法工程师为例，人才市场供需比达到0.08，即平均12.5个企业竞争一个人才。

鉴于就业门槛高，供需关系紧张，人工智能人才的薪酬普遍较高。脉脉数据显示，算法工程师应届毕业生平均月薪超过3万元。

人工智能人才培养周期长，近90%的算法工程师有硕士学历，资深人士更是凤毛麟角。短期内，这些人工智能企业在抢夺人才方面的研发支出很难减少。

行业春天还在前面。

根据Gartner的技术成熟度曲线，一项新技术从RD到工业应用通常需要5-10年。在此期间，将从技术萌芽，经过预期膨胀期、泡沫破灭低谷期、稳步攀升恢复期、生产成熟期，迎来行业春天。

Gartner 2022人工智能技术成熟度曲线

仔细研究Gartner刚刚发布的《2022年人工智能技术成熟度曲线》发现，目前行业内可见的人工智能技术大多处于技术萌芽期和预期扩张期，与成熟生产产生的实际规模效益相差甚远。

2022年Gartne列出的27项人工智能技术中:

只有“计算机视觉”一项技术距离生产成熟阶段不到2年；14项技术距离成熟生产还有2-5年；十项(约40%)需要5-10年；自动驾驶汽车和通用人工智能技术需要10年以上才能达到生产的成熟阶段。

Gartner 2021人工智能技术成熟度曲线

对比Gartner的2021年人工智能技术成熟度曲线，人工智能技术的发展仍然是一个值得欣喜和期待的突破。

2022年，更多的AI技术进入“稳步爬升和恢复期”，包括计算机视觉、数据标注和注释、智能应用等。

另一方面，IDC预测，到2027年，全球所有行业企业收入的41%将来自数字化相关的产品和服务，其中30%将由传统行业数字化贡献。人工智能技术在其中发挥了巨大的作用。

李彦宏说，一个新事物从“无人看好”到“无人能比”，决定性的胜利在于“坚持”二字。技术创新更是如此。

在将技术转化为生产力、创造商业价值的跑道上，AI参与者的马拉松还要跑得更久一点。

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