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AI發(fā)展二十年

誰跨過了AI技術(shù)商用的三座大山？

從“Guest工牌”講起：AI老兵的廿載回望

“記得那次卸任風(fēng)波后，Sam Altman回到OpenAI，掛著Guest牌戲劇性地在辦公室里拍了張自拍。前年春天，我回商湯上?？偛浚差I(lǐng)了訪客牌，就順手‘cos’了一把?！边@位站在本期不止MBA講壇上新潮又幽默的先生，是本期不止MBA講座的嘉賓郝景山。作為前商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼高管，現(xiàn)任深圳自動(dòng)駕駛智能研究中心副主任、 Momenta 商務(wù)總監(jiān)、輕舟智航合伙人兼商務(wù)副總裁的郝景山，是國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)當(dāng)之無愧的一線老兵。

此刻，北京大學(xué)匯豐商學(xué)院的教室里，郝景山正將二十年來在人工智能領(lǐng)域摸爬滾打所親歷的見聞思悟向MBA同學(xué)娓娓道來，帶領(lǐng)聽眾走進(jìn)人工智能如何邁過三座大山，成為當(dāng)下最熱門行業(yè)的歷史旅程。

第一座山（2000—2014）：路上掘出了第一桶金

故事要從一場關(guān)于“你逃我追”的交通違規(guī)案講起。與大多數(shù)人所想象的“高大上”的場景不同，人工智能的早期應(yīng)用，實(shí)際非常簡單。起步階段的AI突破點(diǎn)在路面：治安卡口、收費(fèi)站、交通違法自動(dòng)處理。看似無技可秀的車牌識別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)起來并不容易，街頭采圖難、標(biāo)注量不足，必須靠行業(yè)資源導(dǎo)入。然而，公安尤其刑警對跨城追車的證據(jù)留痕有強(qiáng)烈需要。1990年代末到2000年代初，惡性涉車案件頻發(fā)，精確可追溯的車輛記系統(tǒng)錄，便成了硬指標(biāo)。供小于求，于是2003年前后，一套裝在路段上的治安卡口系統(tǒng)（攝像機(jī)＋計(jì)算機(jī)＋軟件）能賣到約20萬元，因?yàn)榭蛻粼敢鉃榭膳e證、可追溯的高級技術(shù)買單。通過前端多幀抓拍，圖像清晰化，車牌定位與OCR技術(shù)，人工智能應(yīng)用的第一筆可觀現(xiàn)金流，就這樣從路面上掙出來。

不只有車牌，這一階段，視頻檢測也開始替代“地面切線圈”模式：以前要在地上切槽埋線圈，修路就得返工；現(xiàn)在用全景相機(jī)數(shù)車流、做違法觸發(fā)與信控優(yōu)化，維護(hù)成本更低、擴(kuò)展性更好。通過抓住路面上的剛需，起步階段的人工智能應(yīng)用漸漸步入正軌。

第二座山（2014—2022）：不止“能用”，還得“好用”

2014年前后，人臉識別技術(shù)迎來了明顯突破，門禁、手機(jī)、銀行登錄等應(yīng)用場景快速擴(kuò)展。但將在服務(wù)器端體驗(yàn)準(zhǔn)確的東西硬塞進(jìn)手機(jī)端，不由得鬧出啼笑皆非的“翻車”場面。解決“可用性”便是此階段AI需要攻克的硬骨頭。郝景山以某銀行手機(jī)APP的人臉登錄為例：最初團(tuán)隊(duì)選用服務(wù)端API，但發(fā)現(xiàn)上線測試無法跑通；而經(jīng)過深思熟慮，改為在本地跟蹤人臉關(guān)鍵點(diǎn)，選取短時(shí)間窗口內(nèi)質(zhì)量好的多幀圖片再上傳并比對——結(jié)果證明，這比“按下快門才取圖”的方案要精確得多，某行因此成為國內(nèi)銀行里手機(jī)人臉登錄的首批落地者之一。

同一時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)小額貸款高速增長。利潤極高，年化回報(bào)率一度可達(dá)360%，但黑產(chǎn)業(yè)也迅速蔓延。推廣費(fèi)用中近一半被中介抽走，所謂“三證合一”包（身份證圖、手機(jī)號、生活照）在市面被反復(fù)倒賣。郝景山與團(tuán)隊(duì)比對多家平臺的實(shí)名數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，超過七成借款人重疊，部分甚至是被盜身份。但是，龐大的實(shí)名與人臉圖像數(shù)據(jù)客觀上促使了算法學(xué)習(xí)庫大幅提升，人證比對精度顯著改善，安防等行業(yè)隨之受益。

AI應(yīng)用的另一場景——票據(jù)識別也技術(shù)進(jìn)步中逐漸成熟。早期的收據(jù)、小票往往卷曲、油墨模糊、光線反光嚴(yán)重，系統(tǒng)經(jīng)常識別錯(cuò)行、斷字、漏字，用戶不得不手動(dòng)校對，體驗(yàn)自然推廣不動(dòng)。直到多模態(tài)學(xué)習(xí)和大規(guī)模測試介入，模型能自動(dòng)區(qū)分不同字體和噪聲干擾，手機(jī)端記賬才真正變得穩(wěn)定可靠。

第三座山（2022—至今）：從“天堂”降臨“人間”

近三年，機(jī)器學(xué)習(xí)等算法的涌現(xiàn)灌溉了人工智能爆發(fā)的根基，三條清晰的應(yīng)用枝葉也迅速生長發(fā)芽，初具規(guī)模。

第一條，是把智能嵌入現(xiàn)有產(chǎn)品。諸如Notion等知識管理工具將對話融入寫作及資料整理，而豆包、Manus等軟件也在問答、檢索、內(nèi)容生成上形成完整、流暢的體驗(yàn)。中小團(tuán)隊(duì)則借助開源方案自建系統(tǒng)，擺脫過去對依賴，降低成本與風(fēng)險(xiǎn)。人工智能正式變成民眾日用不覺的智能。

第二條，是把智能裝進(jìn)具身智能。先通過特殊操作記錄人類動(dòng)作，從拿球、做家務(wù)到舞棍，形成 “全身數(shù)據(jù)”；再用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，讓機(jī)器人從被遠(yuǎn)程操控到能自主干活。當(dāng)然，目前機(jī)器人仍無法完全脫離人類輔助，日本的便利店與家政服務(wù)驗(yàn)證了一種“人機(jī)互輔”的模式——機(jī)器人現(xiàn)場上崗工作，遇到無法解決的難題再由后端遠(yuǎn)程接管。一方面，研發(fā)商通過售賣服務(wù)創(chuàng)造收入；另一方面，也可通過實(shí)戰(zhàn)積累數(shù)據(jù)和動(dòng)作庫。

第三條，是將智能駛上“康莊大路”。智能駕駛的發(fā)展速度遠(yuǎn)超預(yù)期，但行業(yè)熱度與現(xiàn)實(shí)之間長期存在落差。近幾年，車企發(fā)布會上宣傳“全場景自動(dòng)駕駛”，實(shí)車交付后往往只有基礎(chǔ)功能。行業(yè)隨即迎來整合：造車新勢力開始把自研團(tuán)隊(duì)與供應(yīng)商納入統(tǒng)一架構(gòu)，形成高、中、低端三種ADAS方案組合。監(jiān)管也同步抬桿，產(chǎn)品若想上路，必須通過夜間、雨霧、兒童或動(dòng)物突然沖出等高難度測試場景，否則不許交付。模糊的“L2.9”“準(zhǔn)L3”被淘汰，行業(yè)重新劃清邊界——L4講完全自主，ADAS講安全輔助。AI從云端落地到車端，從算法比拼轉(zhuǎn)向體系建設(shè)。智能不再是炫技的象征，而成為真正能承擔(dān)責(zé)任、經(jīng)得起現(xiàn)實(shí)考驗(yàn)的技術(shù)。

結(jié)語：且登三山，且望未來

回望人工智能穿越的三座山——從車臉識別到人臉識別，再到具身應(yīng)用與大模型——每一程都在回答同一個(gè)問題：技術(shù)的意義，最終指向哪里？

AI的價(jià)值不在于算法的奇巧或融資的光環(huán)，而在于能否在真實(shí)場景中創(chuàng)造效率、釋放潛能、讓社會運(yùn)轉(zhuǎn)得更有人味。從路面賺出現(xiàn)金流的“能跑”，到規(guī)?；涞氐摹澳苡谩?，再到具身智能與自動(dòng)駕駛的“能信任”，其實(shí)正是每一位創(chuàng)業(yè)者要思考的——技術(shù)如何成為可持續(xù)的發(fā)展力量。

當(dāng)AI走過狂熱期，站在第三座山的肩頭，如何構(gòu)建生態(tài)、分配風(fēng)險(xiǎn)、定義責(zé)任，便是最終的議題。用現(xiàn)實(shí)洞見去駕馭創(chuàng)新，讓AI力量服務(wù)于更長遠(yuǎn)的價(jià)值創(chuàng)造。三山已越，嶄新的地平線近在遲尺，向意欲打開盒中之物的遠(yuǎn)征者揮手。