AI不见产业生态处境尴尬文|刘克丽李蓬阁到目前为止所有投身AI

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文| 刘克丽李蓬阁
到目前为止所有投身AI赛道的企业基本没形成闭环生态是AI行业应用的现状，分析目前AI尴尬状况的原因如下：
独角小兽们不了了之
2017年被称为人工智能元年，资本大量涌入，机器学习在投资界受到到热捧， AI赛道至今没有出现纯AI独角兽企业如：商汤科技、旷世科技、依图科技、云从科技等，市场反响不佳，时至今日当年已投3年有余遍地开花的风投未见资本回报。
AI只是嵌入云服务应用
Al技术应用首先是基于云服务的算力平台普及实现的。应用案例比比皆是，机器学习、自动驾驶、车联网、共享服务等已经成为众所周知的人工智能代名词，实际上所有的应用AI并不是独立的技术应用，只是嵌入了云服务的技术产品而去服务于应用，如果它只是嵌入式的服务应用，不可能形成独立的产业生态链。
三个要素有两个在用户手里
众所周知， AI的技术应用是靠算力、算法和数据，案例是平台，算法是通道，而数据则是原料。而云服务平台只能提供算力，数据和算法在用户手里，在用户手里的算法和数据，短期内又不可能形成商品，所以不可能形成产业生态链。
AI芯片只能提供算力
AI产业分到两个赛道，一个是平台赛道，一个是算法赛道，所谓的平台赛道就是算力赛道，其中包括了 AI芯片的赛道，但是现状是，很多起步较早的人工智能企业开始研发芯片，其目的在于在产业布局中抢占先机，而不是共同建立生态。
算力赛道中国不是种子选手
以近两年风生水起的英伟达为例，它本身起家就从GPU浮点计算开始，算力起步就是矢量起步，在数据中心计算芯片领域英伟达逐渐形成垄断。国内以寒武纪为代表的AI芯片厂商也在发力布局终端和云端，嵌入式智能支撑起的芯片厂商获利之后，国内外科技巨头们开始走上自研AI芯片之路，但目前并不是种子选手。
算法赛道上分为二维
【AI不见产业生态处境尴尬】AI分为两维，一个是通用的AI ，一个是行业专用的AI ，通用的AI一般是云服务平台所提供的，例如人脸识别等AI应用，有用户需要人脸识别技术，不需要自己开发，只需要在通用平台上下载付费应用，所有的用户都在用专用的AI和通用的AI对接。
每个行业的算法都不同，例如化工行业的算法和煤炭行业的算法，医药行业的算法和教育行业的算法截然不同，所有的算法在用户手里，所有的云服务平台只能对接他们的算法。
数据相对封闭
前面定义过数据是原料，而用户的数据是全然封闭的，云计算服务的，平台的数据也是全然封闭的，如果封闭了不对外开放，怎么可能形成对接产业链呢？
结束语：下一个结论， AI只有应用没有产业，更没有产业链。
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AI不见产业生态 处境尴尬

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