毫无疑问，人工智能产业发展到今天已经为我们开启了一扇通向未来科技的大门。可以看到，在越来越多的细分领域当中，人工智能技术正在进行着广泛且深入的应用，通过结合更多的场景化应用，人工智能也正在借助场景融合逐渐向效率化、工业化生产的阶段演进。
伴随着产业应用规模的不断突破，在数字经济时代的推动之下，人工智能产业也在“成熟期”的阶段当中逐渐站稳脚跟，并且已经开始赋能各行各业的客户实现其高效的数字化变革与发展。
我们都知道，数字经济的发展往往是以数据作为重要驱动力的，而通过以数字技术作为主要发展特征的产业发展格局当中，数据作为非常重要的生产要素需要通过以更加全面、高效的技术手段来赋能更多的细节。如此一来，对产业链上下游、以及产业链不同环节的彻底打通是推动行业实现变革与重塑的根本。
在海量数据的积累和支撑下，云计算、人工智能、物联网等众多具有代表性的技术方式已经为行业客户开启了更多想象的空间，让想法不止是停留在原地。
01人工智能产业与数字经济
对数字经济发展的脉络和前景趋势毫无疑问已经从宏观层面有了非常全面、精准的概括，在国家“十四五规划”纲要当中，对“打造数字经济新优势”的建设方针进行了全面的发展规划。
通过充分发挥海量数据以及丰富应用场景的优势，让数字技术与实体经济之间进行更加紧密且高效的融合，从而不断提升更多行业的实际竞争力，加快其转型的步伐。因此我们不难发现，数字经济的快速发展正在为整个人工智能产业创造了良好的发展条件和技术环境，而人工智能作为关键性的新型技术能力，也正在被视为推动整个国家数字化经济发展的核心推动力。
可以看到，近些年人工智能技术已经开始在企业发展的各个环节当中发挥巨大作用，从设计到生产、从管理到营销，人工智能技术的“触角”可以说是已经伸入到了企业的方方面面。从行业领域来说，互联网、制造、能源、电力等一大批行业客户开始着手进行与人工智能技术应用之间的“打磨”。
以机器视觉技术、感知智能技术、机器学习、知识图谱、自然语言处理等为技术主导的人工智能服务也已经充分获得了市场以及行业客户的青睐与认可，在客户触达、管理调度、决策支持等一系列企业业务发展的关键环节当中体现价值。
因此我们可以说，当前整个人工智能产业正在从发展期向成熟期进行过渡，有数据显示，截止到2021年，人工智能核心产业规模已经达到了1998亿元，这一数字还将会在2026年超过6000亿元，计算机视觉仍然是整个AI技术发展当中最大的贡献单元。
同时，不可否认的是，当前客户对于采购含有机器学习技术的数据类产品与服务的需求变得越来越旺盛，这其实也从侧面有力地推动了人工智能产业的大跨越发展，作为底层的关键支撑，AI芯片在近几年也呈现出了喜人的发展态势。从资本市场来看，已经有越来越多的人工智能头部企业在科创板以及港股市场崭露头角，并且市场竞争份额也在逐年递增，大大丰富了整个人工智能产业的产业图谱。
人工智能技术作为逐渐融入企业商业应用的关键技术在很多数字化解决方案以及场景化应用落地的过程当中发挥出了至关重要的推动作用，构建数据仓库、数据中台等不同手段和方式都在帮助企业用户实现“数字+AI”的业务与战略发展构想，当然，这其中，AI才是一切创新与发展的关键所在。
02机器学习的产业赛道
可喜的是，随着国家“新基建”战略的提出和布局，很大程度上带动了不同行业的快速发展，而这也带给机器学习领域喜人的发展前景，数据显示，近三年来，国内机器学习领域的总融资金额高达294.9亿元，机器学习如此受到资本市场的关注和青睐使得以机器学习为代表的人工智能产业在技术、服务、平台创新等诸多环节上均实现了能力提升。
以金融、医疗、工业为代表的行业赛道是机器学习创新发展的重要试验场，在这些传统领域当中有海量值得挖掘的数据资源，正是这样的行业特征促使机器学习有了更丰富的拓展空间，诸如像营销获客难、用户管理难、反欺诈、反洗钱、提升精准度等很多应用场景和业务痛点，都可以通过应用机器学习得到很好地解决。
的确，如果我们从行业角度横向来进行对比的话，信息化建设的完整程度以及数据标准的统一，金融行业无疑都是最先起跑的，诸如像工业制造业领域等传统行业来说，也在近几年逐渐加大对于信息化技术的应用与投入。
汽车制造业、电子设备制造业、电力供应等细分领域在构建数字化创新与发展的过程当中也已经呈现出了强劲的市场竞争力，嵌入机器学习技术的大数据产品以及机器学习解决方案的场景化应用在很大程度上帮助这些传统企业实现了L1至L2等级的创新和产品扩充。
此外，值得一提的是，随着数据量的激增，势必带给企业在决策过程当中的很多困扰和问题，企业往往都希望能够在短时间内作出更加精准的判断和企业决策，无疑，如果我们依靠传统的经验和人力进行决策的话，那么势必无法满足，或者说解决大数据时代当中企业对于数据价值的挖掘和体验，如此一来，基于自动化的精准应用与数据服务则变成了很多传统企业实现数字化变革与创新的重要基石。
从厂商的角度来看，当前基于大数据基础之上的数据治理业务、机器学习应用开发业务以及众多融合了机器学习技术的硬件产品与服务成为了发展的一大潮流，不同的厂商在智能应用开发过程当中的水平和能力参差不齐，从一开始就把数据治理的工作做好，从而构建一整套更加完整的模型作为数据资产已经成为了越来越多厂商在人工智能快速发展的当下所达成的一项发展共识。
数据中台、数据平台以及多样性的数据解决方案开始融入到企业用户对于模型的开发和实践过程当中，并且由此而来可以带给企业用户更高的业务收入，这正是缘于机器学习在企业模型开发当中所发挥的重要作用，随着两者之间边界的逐渐打破和高度连接，未来将会有更多的应用和更多的业务促使两者之间走向更加深入的一体化发展道路。
在2021年当中，大模型的概念可以说迎来了爆发式增长期，不论是从各家厂商所推出的实际应用还是各项人工智能赛事当中，大模型都无疑成为了推动人工智能产业向前发展的重要参照物。而在业界不断的争论声中，大模型也在数据层面、算法层面、行业普适性以及应用层面等多个维度不断地演进、发展，从而带动整个人工智能产业逐渐走向新的高度。
03人工智能的商业价值与企业赋能
从不同的项目和服务当中寻求更具效率化、智能化的创新是人工智能实现其规模化效应的突破点，作为承载应用和解决方案的核心载体，具有云化算力的平台支撑以及数据治理一体化工具、通用的模型开发能力等等都是助推企业在人工智能领域实现技术与产品服务创新的基础，对此，各家企业都有自己独到的见解和创新实践。
面对当前人工智能产业化的逐渐落地，AI赋能企业数字化转型过程当中场景碎片化、AI模型开发效率低等实际问题，商汤科技打造了新型人工智能基础设施SenseCore商汤AI大装置，并且在汽车行业等一系列制造业领域进行了深入应用。“灯塔工厂”和“智能制造示范工厂”等项目的实践与落地让业界看到了商汤科技以及SenseCore商汤AI大装置强有力的赋能作用。
依托领先的创新平台，商汤科技帮助制造业企业实现了质检效率的大幅度提升以及工人能力的提高，从而有效帮助制造业企业提升了智能制造的水平，为推进我国的工业制造业的智能化发展提供了有力支撑。
在备受关注的自动驾驶领域当中，地平线作为边缘人工智能平台的领先企业，从技术创新到生态构建一直都在持续不断的推进，通过智能驾驶与车载智能交互联动驱动的整车智能，是不断提升驾乘体验，最终实现“人机共驾”的根本所在。
地平线通过将自身在芯片硬科技与汽车智能化进行深度融入的基础之上，将开放的生态战略以及“全维利他”的企业战略思维进行全面落地，从而帮助整个自动驾驶，乃至人工智能领域释放了“源头活水”，推动、赋能整个产业实现高效的协同化发展。
作为第一个成熟的智能化载体，智能汽车将会成为未来非常具有代表性的人工智能产物引领人类走向真正意义上的人工智能时代，“芯片+算法+工具链”的技术平台已经支撑着整个产业不断创新与迭代，同时，通过更加灵活的商业模式和生态战略，已经向业界展示了未来人工智能产业蓬勃发展的内核动能与生命力。
当然，这些实际的应用案例只是“冰山一角”，技术的创新与迭代、生态的赋能作用以及整个产业旺盛的推动力，使得人工智能领域正走在一条康庄大道上。越来越多企业的融入在未来也势必会助力整个人工智能产业走向下一个快速发展的新阶段。
