AI 纪元 | 第六章：融入日常——应用落地新篇章

2016 年 3 月 9 日，地点韩国首尔。

一场人类智慧与机器智能的终极较量，就此拉开帷幕。

韩国围棋九段大师李世石，迎战谷歌研发的人工智能 AlphaGo。

赛前，李世石直言："AI 想要战胜我，起码还得等五年。"

当时的博彩赔率，也呈现一边倒的趋势，普遍看好李世石获胜。

最终比分：4 比 1。

人工智能取得了胜利。

整个围棋界为之震动。

究其原因，在此之前，业界共识认为：

围棋是人工智能最难突破的堡垒。

源于围棋的变化过于繁复——据估算，棋盘上可能出现的局面总数，甚至超过了宇宙中原子的数量。

然而 AlphaGo 做到了。

它并非依赖"穷尽所有计算"，而是依靠"深度学习"——如同人类一般，经由海量对弈，领悟何为"妙手"，何为"劣招"。

这场战役，彻底重塑了公众对人工智能的认知。

AI 不再是"实验室里的抽象概念"，变成了"触手可及的实体"。

继 AlphaGo 之后，AI 开始大规模"破圈"发展。

人脸识别技术。

当你去 ATM 取款，摄像头只需扫描面部，即可验证身份。

当你进入小区，闸机识别面容后，大门自动开启。

当你使用手机自拍，设备能精准定位五官，进而施加美颜效果。

智能语音助手。

Siri、小爱同学、天猫精灵——这些语音助手的内核，皆是 AI 技术。

你对着手机指令："帮我设定明天早上七点的闹钟。"

手机理解指令，随即完成设置。

自动驾驶技术。

特斯拉的 Autopilot、百度 Apollo、小鹏的 NGP——这些自驾系统，均利用 AI 感知路况并制定决策。

尽管尚未完全成熟，但已正式上路运行。

智能推荐算法。

抖音的推送机制、今日头条的分发、淘宝的"猜你喜欢"——这些产品底层，都是 AI 在解析用户行为，预判个人喜好。

你刷抖音欲罢不能，只因 AI 比你更清楚自己的兴趣所在。

在这轮 AI 落地热潮中，有一个现象尤为瞩目：

中国 AI 企业的迅猛崛起。

2011 年，商汤科技创立。

2012 年，旷视科技诞生。

2013 年，依图科技成立。

这三家企业，被誉为"AI 四小龙"（另含云从科技）。

它们的核心业务，均为计算机视觉——即赋予机器"看懂"图像与视频的能力。

人脸识别、医学影像诊断、工业质量检测、安防视频监控——这些场景，为计算机视觉提供了丰富的落地土壤。

为何是中国？

因为中国拥有独特的应用场景与数据资源优势。

14 亿人口，每日催生海量数据。

城市化进程飞速，各类摄像头与传感器遍布各处。

政策支持力度强劲，应用场景高度开放。

上述条件，促使中国在 AI 应用层面，构建了独特的竞争壁垒。

2016 年后，AI 领域迎来了资本爆发期。

融资消息接踵而至：

2019 年，OpenAI 斩获微软 10 亿美元投资。

2023 年，OpenAI 估值飙升至 290 亿美元。

全行业都在疯狂"烧钱"：

然而繁荣表象下，亦藏隐忧。

首先，众多企业缺乏真实的商业营收。

许多 AI 公司估值高昂，但实际收入微薄。

它们依赖融资生存，至于何时盈利，无人知晓。

其次，技术同质化现象严重。

百家企业竞相开发"人脸识别"，产品趋同，价格战激烈。

缺乏差异化，便无护城河可言。

第三，数据与隐私问题逐渐浮出水面。

AI 依赖数据，但数据的