杨帆

　　商汤科技联合开创人、大装置事业群总裁。

　　2014年，杨帆应商汤科技开创人汤晓鸥邀约加盟并参与建立商汤科技。近年来，他负责商汤战略业务大装置落地，主导建成“商汤科技上海新一代 人工智能 计算与赋能平台”，缔造 人工智能 基础设施服务，持续推动 人工智能 的应用赋能与生态体系发展。

　　AI的条件设施建设是未来构建一个繁华的 人工智能 产业生态所必备的底座。上海在 人工智能 的产业生态上有着独特的优势

　　■杨帆

　　大家好！

　　这里显现了几张图片，都是商汤的AI制作的。（展示图片）从这几幅图片中可以看到，今天的 人工智能 已经在技术上、在实用性上获得了很大的进步。虽然AI没有自己的审美或认知，但它已经可以根据人类的审美要求去创作一些符合我们期待的内容。

　　从这个视角来讲，过去十年， 人工智能 产业给很多行业都造成了全新的创新和应用场景。从我们每个人平淡日子里的便捷工具，再到关乎国计民生、产业发展的产业侧效能的提升，和创造新的商业机会等方面，四处都能看到 人工智能 的身影。

　　 人工智能 产业发展的最大挑战

　　 人工智能 拥有如此广阔的前景，但我们对于它的发展满怀期待的同时，也不可回避它所面临的很多挑战。我今天最想探讨的问题，是 人工智能 在产业发展方面面临的一个最大挑战。

　　大家知道，整个 人工智能 行业的收益率水平是较低的。虽然生成式大模型近年来在全世界掀起了热潮，可是我们时常有人问我：这些大模型公司啥时候能挣钱？啥时候能连续性赢利呢？这的确是一个很有挑战性的问题。

　　为啥AI公司利润率不高，没有达到大家的期待？主要有以下两个因素。首先，最大的起因是 人工智能 的研发投入太大了，而且，这种研发所具备的通用性不够好。

　　好比，今天要处理一个人脸识别的问题，就要为人脸识别做一个新的算法和模型；过两天要为海关安全管理做服务，也要再做一个新的模型。这就是过去十年 人工智能 应用落地所面临的困扰——它通常是为了解决某一个特定的领域某一个特定的问题而设计应用的，缺乏一定的通用性。而每做一个模型的成本，都是一笔不小的开销、一个不低的门槛。

　　其次，当我们去做一个应用时，AI提供的是一个解决技术问题的工具，而这个工具与用户的使用需求之间还需要磨合。说白了，用户需要一种更好的产品形态，甚至商业模式的设计，而不用一个仅能解决技术问题的工具。

　　这也是过去5年来我们业界反复争论的一个问题：究竟是“AI+行业”还是“行业+AI”？啥样的人才能在AI应用领域做出好的创新和创造？假如是AI科学家去做这个事，他可能不懂行业，产品做出来不能契合用户的诉求，商业模式也不是很有效；但假如是行业专家来做这个事，技术门槛又太高，研发投入也非常大。

　　那么，行业专家和AI专家能不能强强联手呢？实践下来我们发现，当行业专家和AI专家走到一起的时候，因为双方对于很多问题的认知有特别大的不同，所以效果并没有期待中那么理想。这就是业界长时间以来一直面临的困扰。

　　 人工智能 基础设施化是一定趋势

　　那么，AI产业应用和发展应该往哪个方向走呢？我们认为，未来 人工智能 产业随着产业的发展、人才持续的集聚、规模群体的扩大，会进一步细化和分化。

　　少数公司会从事AI的条件设施工作，他们将给整个 人工智能 产业的二次创造应用提供一个低成本、低门槛、高效率的公共服务平台。该类基础大模型因为本身具备极强的通用性，所以能让更多人低门槛地去使用，不用很强的AI专业能力。好比，一位行业专家也可以做一个以AI能力为核心的应用创造，大量公司可以在这个平台上进行开发应用。这可以缓解随着 人工智能 算法成本持续上涨所造成的性价比恶化的 势头。

　　随着产业格局的演变， 人工智能 基础设施化是一定趋势。 人工智能 的三要素——数据、算法和算力，未来都会以基础设施的形式被开放出来、被提供出来，为更多下游产业所用。

　　我们今天有许多好的条件模型。好的条件模型是不是 人工智能 的条件设施呢？我认为是。因为人们可以在基础模型的平台上以较低的成本、快速而便利地去开发自己的 人工智能 应用。那么，大量的数据体系是否也是基础设施呢？我认为也是。当数据在未来变成整个智能化社会的核心生产资料时，它一定会被基础设施化。

　　有人说，AI是第四次工业革命，但我认为，信息化和智能化是同一次工业革命的上下半场。所谓的信息产业革命，更多的是把社会各个方面的内容、环节进行信息化的抽象和提炼，而抽象出来的这些信息化元素，就是我们新时代的生产资料。我们要把这些生产资料装入一个有用的工具，这个工具就是AI，AI能够消化这样的生产资料，为人类创造更大的价值。因此，智能化和信息化是一体的。

　　随着生产资料的更新换代，越来越多的数据成为新的生产资料，一定面临着生产力的改变和提升，这就是新质生产力。这是未来中国产业升级、发展所一定面临的新机遇。

　　在新质生产力时代，算力、数据、算法正在成为新的生产要素，因此我们认为， 人工智能 是新质生产力的核心代表。从这个视角来讲， 人工智能 将成为将来的经济增长引擎。在新质生产力的定义下，AI是战略性新兴产业和未来产业的重要环节。顺其自然地， 人工智能 的条件设施也会是新质生产力时代最重要的新型基础设施之一。

　　上海AI产业生态具有独特优势

　　过去半年，全国智能计算中心的招投标金额超过百亿元人民币，算力供给快速提升，显现出蓬勃发展的势头。当然，我个人认为，其中有许多可以提升的地方，好比当前的智能计算中心更多是聚焦在算力这样一个单点上，而算力、数据、模型的一体化才是真正有价值的条件设施。

　　商汤很早就开始实践，助力上海缔造 人工智能 高地。2020年，我们在上海的第壹批新基建项目立项建设，这是一个国内数一数二的 人工智能 专用的计算中心。2022年初，商汤科技智能计算中心点亮运营，它是国内 人工智能 专用基础设施商业化运行的一个典型。

　　我们之所以在上海建设这样一个大规模的条件设施，背后有几个因素。一方面，我们认为，AI的条件设施建设是未来构建一个繁华的 人工智能 产业生态所必备的底座。另一方面，上海在 人工智能 的产业生态上有着独特的优势。 人工智能 是上海重点发展的先导产业，产业规模从2018年的1340亿元人民币，到2022年突破了3800亿元人民币，年均增长超过29%。

　　去年9月，上海建成了全国首个、上海唯一的大模型创新生态社区——“模速空间”。上海被称为“魔都”，我们希望它升级成“模都”，通过产业政策的引导，进一步形成整个产业生态的繁华。

　　经过近十年的发展，这个创新领域已经有多样化的主体参与其中。高校、科研院所在原始创新上贡献核心能力，平台型的技术公司提供基础设施和完善的体系化服务，大量AI应用类企业缔造创新模式，不一样的产业链通过政府牵引、业界共同参与，形成大量的创新平台，给整个行业的上下游提供更好的生态。另外，我们有大量的行业龙头，这些行业龙头会把更多的切实需求场景开放出来，让 人工智能 的技术迭代有的放矢，更好、更快地进入千家万户。

　　当然，今天我们还面临着大大小小的问题，有待在推进进程中解决。可是，这样一个初具规模的 人工智能 产业生态已经初步形成。我认为，随着我们的共同发展，一方面， 人工智能 的核心能力将实现基础设施化；另一方面，在政府的引领和社会各界的共同参与下，一个更加开放、繁华、持续发展和进步的 人工智能 生态，一定会给中国经济、给每一个 老百姓 的生活造成更加美好的未来。感谢！（全场掌声）