不過也有人認為，單純的ai並沒有太多意義，要如何將垂直細分的行業和ai結合起來，還需要「ai+」的思維。和創業者、投資人不約而同的是，作為網際網路基礎設施的雲計算廠商也瞄準了人工智慧，嘗試在雲計算的基礎上將人工智慧普惠化，比如華為雲的「+ai」。
ai是一種通用目的技術
經濟學家認為人類發展到今天，離不開26種通用目的技術，包括蒸汽機、電力、內燃機、it、人工智慧等等，這類觀點在某種程度上決定了人工智慧的發展方向，至少具備下面四個特點：
1、可以被廣泛應用到各個領域；
2、持續提高生產率並降低使用成本;
3、促進新技術創新和新產品生產；
4、不斷促進生產、流通和組織管理方式的優化。
在人工智慧出現之前，電力、it技術無不經歷了類似的歷程，或許技術的成熟有著不同的週期，最終都要過渡到生產力的提公升。那麼也就印證了文初的觀點，諸如alphago等「秀技式」的ai技術，像重磅炸彈一樣衝擊了人們的認知，但人工智慧真正的價值所在，還要向產業鏈層面不斷滲透。
2023年世界人工智慧大會上，華為雲給出了ai作為通用目的技術的兩個行業案例：
乙個是華為雲+德邦物流所實現的智慧型物流。傳統快遞的收發流程是這樣的：使用者到店或**預約，快遞員填寫紙質面單，人工測量貨物體積，然後人工計算和支付快遞費用。
另乙個是華為雲和太平洋保險的合作，人工智慧滲透到了保險的多個環節。
在定損環節中，通過對多組**的分析處理，就可以完成對無人傷事故、單車事故等簡單事故的評估；在醫療理賠場景中，投保人手機掃瞄醫療單據，可以實現資料識別、全額計算，並根據醫療知識圖譜，核查剔除無關理賠條目；智慧型客服能夠自動完成**回訪、語音導航等服務，甚至根據**錄音通過情緒識別評估欺詐風險。
而從行業層面來看，ai在各大垂直領域的應用離不開基礎層的軟硬體支撐，以及技術層的語音識別、自然語言處理、計算機視覺等，即便距離人工智慧的成熟還相距甚遠，但人工智慧發展的浪潮已經到來。
算力仍然是人工智慧的關鍵
人工智慧的應用有著三駕馬車，即資料、演算法和算力。
資料是人工智慧的「燃料」。據市場調研機構idc的預計，到2023年的時候，全球資料總量將達到40zb，其中中國的資料量將達到8.6zb，佔全球的21%左右。
演算法是人工智慧的「引擎」。深度學習的出現打破了淺層學習演算法的侷限，顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎演算法的設計思路，目前來看似乎找到了正確的方向。
算力是角色最為微妙，既可能是人工智慧普及的加速劑，也可能成為制約人工智慧應用的瓶頸。畢竟除了算力本身，還有易用性和成本，在通用目的技術的範疇上，算力成了人工智慧應用的關鍵。
鄭葉來將通用目的技術的發展分為四個階段，人工智慧剛剛處於第二個階段。「人工智慧的發展帶來了興奮和衝動，也有一絲焦慮和困惑，但是人工智慧終將改變這些行業。」
鄭葉來眼中的「焦慮和困惑」可以解讀為三個方面，或者說當前人工智慧行業存在的三個痛點：
其一，**貴。不管是語音識別、影象識別還是語音分析，都需要大量的資料樣本，比如交通治理和無人駕駛需要數億級小時的樣本，成本之高不言而喻。
其二，使用難。缺乏乙個統一的開發框架，無法適配從訓練到推理，從公有雲到私有雲、邊緣、終端的多種應用場景，開發、調優、部署的工作量巨大。
其三，難獲取。算力依賴於gpu、npu、fpga等專用晶元，現實卻是gpu供貨周期長且限量**，成為影響資料處理速度的不確定性因素。
比人工智慧應用的三個硬門檻更讓企業頭疼的恐怕還有ai人才的短板。據高盛發布的《全球人工智慧產業分布》報告統計，2023年全球人工智慧人才儲備，中國只有5%左右，人才缺口超過500萬人。
華為看到了癥結所在，自然要想辦法解決問題，由此便不難理解在外界為ai+瘋狂的當口，華為雲為何要提倡+ai。按照鄭葉來的觀點，易獲取、用得起、方便用的算力是ai產業發展的關鍵，應該以ai的方式來解決ai應用的難題，需要著力於整個智慧型化、自動化、簡單易用的人工智慧工具和平台服務，讓人工智慧成為一種普惠的技術，高而不貴的技術。
華為雲已經落地的解決方案是ei服務，給出了雲、邊、端的架構：機器學習、深度學習、圖引擎等基礎平台服務，人臉識別、智慧型問答、影象搜尋等通用ai服務，智慧型推理、優化決策等多域協同決策，以及龐大「資料湖」組成的雲端智慧型；智慧型邊緣平台、輕量化服務等構成的邊緣智慧型；hiai、npu搭建的智慧型終端。
至於如何構建乙個生態、方便易用獲取，實現普惠的人工智慧，鄭葉來把答案留到了今年的華為全聯接大會上。
寫在最後
ai是一種基本生產力，正在深刻變革整個人類社會的基石，也正在從少數ott企業迅速向各行各業滲透。
幸運的是，人工智慧的創業浪潮正在逐漸去泡沫化，投資者想看的不只是風口，還有人工智慧的實際應用；諸如華為雲等站在高處的雲計算平台，積極打造高而不貴的普惠ai，降低ai的應用門檻。這種不謀而合，何嘗不是ai成為通用目的技術的基石？
30年前，人們對it技術帶來的革新還有所懷疑，如今早已成為不可或缺的生產力。而人工智慧對這個時代的改變，似乎並不需要30年那麼久。
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