1956年是人工智能元年，到现在已经过去了66年。
要谈论人工智能何时可以落地，首先要明确「落地」的含义是什么。在市场经济的话语体系中，"应用落地"意味其商业价值可以体现在市场交易当中，并且该应用能够接受市场供需变化的调节配置。
虽然目前有舆论对人工智能的落地能力表示担忧，但仍然有不少国家看好人工智能领域无穷的潜力，纷纷制定相关战略规划，出台鼓励政策。
来自中国社会科学院工业经济研究所的观点是：“人工智能不仅能作为一种产品或服务参与到经济系统中，而且能实现对劳动、资本等其他传统生产要素的替代，进而重构生产函数，对经济运行产生变革性作用。”
各国竞相下注AI，政策利好推动行业进步
2020年10月，中国在十九届五中全会上审议通过了《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，该重要文件指出，要瞄准人工智能等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性国家重大科技项目，以强化国家战略科技力量。中国31省市中，已有19个省市发布了人工智能规划，其中有16个制定了具体的产业规模发展目标[1]。
2021年1月，白宫科学技术政策办公室(OSTP)宣布启动国家人工智能倡议办公室，该办公室将协调和监督美国政府的国家人工智能政策计划。目前，美国总统拜登的新政府已承诺增加对AI等技术的研究和开发经费投入[2]。
2021年3月，欧盟(EU)发布文件《2030年数字指南针规划：欧洲数字十年之路》，将促进人工智能发展列为了非常重要的工作[3]。
2021年6月，日本发布“AI战略2021”，致力于推动人工智能领域的创新创造计划[4]。
2021年9月，英国发布国家级人工智能新十年战略，目的在于重塑人工智能领域的影响力[5]。
目前全球各国纷纷将发展人工智能作为提升国家竞争力的重要战略，竞相抢占人工智能研究高地。各国在人工智能领域倾注的投资数额之巨大，也令人叹为观止。
据英国政府数据[6]，在2014年至2021年之间，英国对人工智能的投资已经超过23亿英镑。美国为了确保其在人工智能领域的领先地位，据前瞻产业研究院，美国于2020年向人工智能领域投资金额高达429.23亿元。据艾瑞咨询预测，2022年中国人工智能应用层产业规模将达到1127亿元。
因此作为国家发展战略的重要组成部分，在相当一段时间内，人工智能领域依然会是吸引投资人目光的蓝海。
在介绍AI落地应用前，先为大家介绍AI未落地应用的概况，以及这些应用存在的意义。
第一类未落地应用在GitHub 上我们会看到很多，随手一搜就可以看见成千上万个由AI爱好者自行研发出来的AI应用。其中某些AI开源项目，由于其便捷性和实用性，或者通过科学的运营手段，甚至形成了一些规模不小的社区。
然而，这些人工智能项目大部分都无法实现商业化变现，因为落地需要的不仅仅是过硬的技术，还包括产品化、营销、成本控制和场景适配等等一系列工业化的流程，这需要整个市场环境对技术的应用有充足的信心，也需要技术本身的表现能够得到行业内一定程度的认可，相关产业链的适配才会远远不断的注入这个应用案例中。
通过gtihub的这个链接：https://github.com/topics/ai，大家也可以了解一下现在爱好者们开发的应用都集中在哪些。
还有另一类未落地的应用来自学术圈。目前，各类学术机构和大厂研究团队热衷于刷榜，只要在Glue或ImageNet上榜，发一篇paper也是足够的。当前认知智能(Natural Language Processing)和计算机视觉(Computer Vision)领域的普遍认知就是AI的模型需要变得更大，通过训练更多的数据，以提高模型拟合的精度。不过这样的研发思路本身就是背离落地的需求的。
GPT-2已经达到了15亿参数量，GPT-3有1700亿参数量，那到GPT-4级别得有多少参数量了呢？这样的模型，光进行一次微调就得上千万，别说预训练需要的数据、硬件、时间、人力成本，所以这样的模型目前是无法落地应用的。
目前无法落地应用，难道就意味着这些应用毫无意义吗？并不是这样的。
技术的发展，从demo到成为成熟的产品是有一个过程的，而左右这个过程的并不是强大的性能和在待解决问题上完美的表现。技术落地的一个关键点是，生产流程和流水线的规范化和规模化。在此过程中，技术交流论坛的存在，良好开放的技术生态，甚至各种看似有用无用的开源工具和组件都有着至关重要的作用。
举个互联网领域的例子，比如在技术上非常活跃同时具有可观的业务需求的前端开发圈，很多开发工具、开发模式的提出都并未直接作用于落地产品，但这些会潜移默化地为整个行业的高效开发，技术的更新换代以及推广向更多还没有参与应用的问题做出贡献。
就像真正将深度学习推广向普罗大众的并非那些顶尖研究成果和论文的作者和教授们，而是很多终其一生也没有发表过优秀文章，但可以将这些尖端技术不断消化降低门槛，并尝试在各种问题上应用的基层研发人员和大佬们的followers。AI开源生态的活跃和新方法的层出不穷必然会成为AI落地强大的推动力。
大模型也并非只是“屠龙术”。以人脸识别为例，早在2014年， AI在人脸识别准确率上就已经超过了人类肉眼识别人脸的水平。近些年随着技术的不断迭代和算力的提升，目前AI人脸识别可以达到99.99999%的准确率，这意味着不仅可应用于几千人、几万人场景，如机场、门禁安保、视频会议等广泛场景中，还可以扩大到几百万、几千万人口的街区或城市级别的超大型应用场景中。
AI可以做到不需要人类干预，就能胜任超大规模的智能安防、识别任务。在疫情肆虐的当下，AI+大数据可以成为服务于城市级别疫情追踪和防控任务的好帮手，造福人类社会。
观察国内AI公司的状况，我们也发现一些AI公司营收在逐年增高，亏损收窄，这是科技企业从创业期转入成熟期的必然节奏，也是AI应用进入成熟期的节奏。目前国内AI公司的主要业务集中在B端，而当前的AI技术落地又主要集中在CV领域，因此，2B+CV仍然是2022年AI落地的主流领域和硬核领域。可以说，大型视觉任务是AI落地场景最扎实最硬核的领域，也是具有最稳定的发展前景和体量的领域。
在一些非硬核的领域，AI同样存有可能的商业价值。根据Gartner[7]的研究报告，2021年人工智能市场份额最大的前五个类别是知识管理、虚拟助手、自动驾驶汽车、数字工作场所和众包数据。
尽管这些场景中，有些AI产品并不能成功完成任务，时至今日大量平台的机器人助手或智能电话客服依旧存在大量“答非所问”的时刻（也就是大家都在调侃的“人工智障”），分分钟让人崩溃地选择「转人工」，但这并不意味着它们的应用落地是完全没有价值的。这些场景的普遍特点是不再停留在对静态世界的感知，而是要以动态的方式参与到人类世界的交互当中。
如自动驾驶，真正的技术核心不是对地图和周围环境的“感知”把握的有多准，而是在于与人类司机和行人“决策”，且互动的时候有像感知任务一样的精准性和安全性。人工智能从“感知”型到“决策”型的进步是人工智能技术发展的重要里程碑。
越来越多的公司和研究机构都对决策型人工智能给予厚望，也拿出了更多的资源在这一方向上。目前也有越来越多的学术方法和落地的尝试出现在这些任务上。我们仍需等待，再给AI科学家们一些信任与耐心，静候决策智能技术突破超越人类自身标准的水平。
未来各领域的人工智能技术研究达到与当下的计算机视觉同样的硬核落地水平，并成为改善和提升人们工作和生活质量的关键技术推动力，实现“人工智障”到“人工智能”的飞跃，如此才是决策型AI的大规模应用和落地的到来。
技术的发展总是会经历萌芽——成长——成熟的周期，计算机视觉(Computer Vision)的成功落地经验证明了感知智能已经进入一个成熟的阶段，而认知智能(Natural Language Processing)虽然近年来在学术上取得了一定成果，但是距离成熟阶段尚有一段距离。
希望我们在不远的将来，能够见证 AI 在决策智能(Decison Intelligence)方面取得更多的突破和落地，让真正的通用人工智能(Artificial General Intelligence)成为人们生活的一部分。
[1] 中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议_中央有关文件_中国政府网. (2022). Retrieved 24 April 2022, from http://www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm?trs=1
[2] 美国成立国家人工智能计划办公室--中科院网信工作网. (2022). Retrieved 24 April 2022, from http://www.ecas.cas.cn/xxkw/kbcd/201115_128549/ml/xxhzlyzc/202102/t20210205_4560830.html
[3] 欧盟发布《2030数字指南针：欧洲数字十年之路》----中国科学院科技战略咨询研究院. (2022). Retrieved 24 April 2022, from http://www.casisd.cn/zkcg/ydkb/kjqykb/2021kjqykb/kjqykb202105/202108/t20210809_6155230.html
[4] 「AI戦略2019」の進捗状況及び「AI戦略2021」への⾒直し、 並びに 新AI戦略の策定について.(2022). Retrieved 24 April 2022, from https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_gaiyo.pdf
[5] 英国政府发布《国家人工智能战略》----中科院网信工作网. (2022). Retrieved 24 April 2022, from http://www.ecas.cas.cn/xxkw/kbcd/201115_128847/ml/xxhzlyzc/202110/t20211019_4564568.html
[6]New ten-year plan to make the UK a global AI superpower. (2022). Retrieved 24 April 2022, from https://www.gov.uk/government/news/new-ten-year-plan-to-make-britain-a-global-ai-superpower
[7]Gartner Forecasts Worldwide Artificial Intelligence Software Market to Reach $62 Billion in 2022. (2022). Retrieved 24 April 2022, from https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-22-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-software-market-to-reach-62-billion-in-2022
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