因新冠疫情“中断”一年的世界人工智能大会（以下简称“WAIC”），终于活过来了。2021 年 WAIC 开幕式当天，上海室外 33 摄氏度的高温，都没能阻止馆内涌动不息的人流。截至 7 月 8 日中午 12:30，大会展示牌上的人流量统计已经高达 22890 人次。按照 WAIC 发布的官方数据，2021 年线上观看总人次为 3.83 亿，线下参会观展总计为 13.9 万人次。
“前几届都没有今年热闹。”参加过三届世界人工智能大会的追一科技负责人张晓斌告诉「甲子光年」。热闹的背后，是“云参会、云观战”无法替代的“面对面”商机。
热闹归热闹，微妙的变化却在于参与者。尽管相较于往年，它依然展示了多方的视角，有来自投资方的沈南鹏、孙正义；传统行业中的格力、西门子；带有学术风味的“大数据之父”舍恩伯格；凭技术属性赢得一席之地的商汤科技。
更值得关注的是缺席者。曾与李马比肩的马云，四年来第一次缺席大会 —— 尽管展会上总少不了阿里云，也不乏被阿里投资的企业。同样，也有些被认为“该来的”企业却没有出现在展场。比如，与商汤科技同被称为“CV 四小龙”的旷视、依图、云从集体缺席了本次大会。
在 2020 年人工智能成为国家“十四五”规划中优先发展的五大领域之首，落地应用也在疫情催化下全面加速，正迎来全新发展窗口期的时刻，这些 AI 头部公司为何集体缺席如此盛会？这背后的原因是什么？
华为轮值董事长胡厚崑的话，或许代表了一部分原因。他在逛了一趟展会后说：“过去几年我们在看展览和演示时，能看到各种炫的技术和应用。这次我感觉，我们看不到那么多的炫的东西了……”在部分行业人士看来，AI 的不断落地让它褪去了往年酷炫的外衣，变得“没意思”起来。
在经历了连续四年的突飞猛进之后，AI 真的变得不酷了吗？或未尽然。
如果说此前的炫酷更多是突破想象、创造概念，向世人展现一幅巨大的 AI 蓝图，那么如今“不炫”的背后，实际上是 AI 在落地的过程中变得务实和易懂，诚如沈南鹏在开幕式上所言：“2020 年最大深度学习模式的参数是千亿级别，今年年初就已经到了万亿级别。但是运用场景这条腿相对而言还是比较短、比较细，还处在一个线性的增长中，还有大量的吃、穿、住、行、线上线下的细分场景，有待开拓”。
而各个细分场景的痛点，正是脏、苦、累的活儿，正如树木的成长，伸向底下的根部自然不够炫酷。就此而言，当下的 AI 正在细枝末节中扎根 —— 那些你看不见的地方，更需要用力。
这一次，跟「甲子光年」一起周游 WAIC，看看新一年的人工智能又有哪些新变动：
-
人工智能已经从蓝图到落地的阶段，走向了在各个场景中深入的阶段，地表上的“不酷不炫”，实际上是地表下细枝末节的变动；
-
过去的人工智能在解决头部的痛点，现在的人工智能将点连成了网，解决的是网下更长尾的痛点；
-
AI 创业公司也在细分，一种是按场景细分、一种是按解决方案中的组成部分细分，既丰富热闹，又“卷味十足”；
-
车，是 2021 最火的细分场景，但热闹的背后，自动驾驶的落地还存在较多的不确定性。
1. 更深层织网，AI 的新阶段
“过去 AI 解决的是占比 20% 的头部问题，现在解决的则是剩下 80% 的长尾应用场景中未被覆盖的小问题。”AI 公司商汤科技的工作人员告诉「甲子光年」。这意味着，人工智能正在向着更深处的细枝末节渗透：一方面是细分场景变得更重要了，另一方面，AI 能够解决的问题从点连成了网，现在到了每张网覆盖的场景下的小问题。
以商汤科技为例，在商汤科技展示的物业场景里，老人摔倒、垃圾满溢等这样的小问题都可以被 AI 及时检测到，而需要用到人力的，只剩最后一步。但这显然并不容易。
按照 IDC2020 年上半年的数据，商汤已经占到了中国计算机视觉应用领域近一半的市场份额。但是，如果只是把商汤划分到计算机视觉领域，只能展示商汤业务中的一部分，商汤的重点更是在于“赋能百业”的 AI 底层基础设施。
商汤科技联合创始人、首席执行官徐立正式在大会上介绍了商汤 SenseCore AI 大装置 —— 商汤打造的人工智能基础设施。据其介绍，SenseCore 由算力层、平台层和算法层三个部分组成，只有当大数据量、应用场景和底层打磨都积累到一定程度时，才能从头部解决“点”的问题，走到长尾中，把点连成网，扎根进场景中的各个小问题里。
商汤科技此次展示了其做“算法中心”、做底层基础设施的优势。比如，商汤展位中人流量最密集的商汤 AI 教育，现场就可以体验到应用了识别技术的教育机器人、可以修改算法的模拟城市路径设计，更有与商汤合作学校的学生来到现场，展示自己应用商汤教育产品，自己设计算法制作的 V2X（物联网）车辆通行模拟系统。
在景区场景中，商汤分别展示了与长沙黄花机场、杭州萧山馆、西湖“AR 游览路线”等场景的合作，以视频的方式直观呈现 AI 在不同场景中的真实应用，在车载、医疗、工业等场景中，商汤也均以案例的形式展示。此外，商汤在现场截取了展区一角放在可视化屏幕中，可以清晰对比现实场景与 AI 在屏幕中有鲸鱼、虚拟人物等变动的风格化效果融合。与此同时，商汤科技自带 SenseAuto 自动驾驶 AR 小巴，小巴内可以通过双屏 AI+AR 的可视化方式，将车外经过的实景进行风格化处理。这大概是面向 C 端展示的最好方式。
商汤科技的逻辑是，如果巨头有品牌效应做背书，技术型的科技公司则更需要技术优势来吸引客户。
相较于商汤科技技术展示的“生动”，华为的展示更为宏观。To B 的产品与 to C 不同，即使将产品架构和具体案例放在屏幕上展示，也很难像 C 端产品一样获得即刻的体验感。
在华为 AI 部分的展区中，涵盖了华为 AI 领域的产品及解决方案，以及这些产品如何在各个场景中进行应用的展示。不过，像大多数参展企业一样，仍是讲解人员多于直观体验。这包括了展现 AI 如何赋能城市的华为智能体展区、AI 如何改变生活的“普惠 AI 智能生活新体验”展区、AI 如何在世界各地生态环境保护上的运用的“TECH4ALL AI 展区”等等。
不过华为智能汽车的解决方案，则为增加体验感下了些功夫。通过设立“沉浸式体验区”，现场就能感受华为自动驾驶系统。而此类与普通人出行相关的 AI 细分应用，受消费者关注的程度非常高，虽然整个体验时间只有 6 分钟，但由于太过火热，现场有不少人已经排了一个多小时队等候，而有预约的也已经排到了大会的最后一天。
做场景细化的不只是华为和商汤，在商汤展台不远处，就是语音识别大佬科大讯飞。与一般人的认知不同，以语音技术起家的科大讯飞不仅拥有成熟的 C 端产品，现今也在强调自己已经由“点”提供到“面”的解决方案，包括 AI + 城市、AI + 教育、AI + 医疗、AI + 工业、AI + 生活、AI + 办公等应用成果，科大讯飞工作人员告诉「甲子光年」，科大讯发下一步的战略方向将是发挥人工智能在新基建中的作用。
互联网大佬 360、腾讯、阿里等则更多倾向于从自己的传统领域，切入到全新的业务领域，比如腾讯把视野发散到老年群体、海洋生态等话题上，360 已经不只杀毒了，把安全注入到了系统和生态的层面。
可以说，如果过去的 AI 是在从蓝图走向落地，那么今天的 AI 就在把根扎得更深一些，深入到每个细分场景中了。
2.AI 创业公司到底有多能细分？
“AI+what”无疑是这场大会的主题之一，但不是所有公司都有能力做“AI+”的。大体上来看，创业公司们可以按两条道路进行细分：一是按照 AI 解决方案进行拆分，虽然大家都做的是解决方案，但术业有专攻，侧重点各有不同。这其中包括大数据分析类的解决方案、终端解决方案、芯片类的解决方案等等。从企业自身优势出发，提供满足客户需求的一体化解决方案。
云端芯片提供商燧原科技的工作人员告诉「甲子光年」，提供解决方案而非单一的部件或技术，能更好的适配自家公司的本身优势，对于客户来说使用体验感也能更好。
另一种则是对场景的细分，突出的案例有教育场景中的有道、印象笔记；银行场景中的交通银行；医疗场景中的 GE 医疗、阿斯利康；房产场景中的贝壳；家居场景中的 A.O. 史密斯；货运场景中的赢彻科技、图森等等。
能够细分到什么程度呢？比如具体到医疗场景中，有以看片为主的 AI 影像公司、有提供检测技术的 AI 慢病筛查公司，有提供“数字脑”、“数字心”、“数字肺”的公司，就也有提供这些业务一站式整合平台的公司；比如细化到数据这个元素上，就有起步于数据，从数据搜集、分析看百业的供应商，细化到算法这个元素上，就已经有企业提供了“算法商城”。
具体来看，一家数字化中餐解决方案提供商展示了三款产品，应用于街边巷尾的 AI 小吃车、分别应用于中餐厅和大食堂中的全自动餐厅解决方案，工作人员告诉「甲子光年」，“使用了这套餐厅解决方案，就基本上用不到人力了。”而即使是在这样的细分场景中，如果推向市场的过程不出问题，可以覆盖的市场也有较大的想象空间。
各大传统行业也在跃跃欲试。商汤展台不远处的交通银行展台摆满了零食、饮品在售卖，并吸引了众多观众驻足。「甲子光年」了解到，在场可以用数字人民币直接购买食品、咖啡、饮品等，还有优惠活动。此外，本次参展企业中还有建设银行、交通银行、国家电网等选手 —— 都是以往看起来和 AI 不沾边的企业，面对当下的风口，自然也不甘为人后。
交通银行展区内的一名工作人员告诉「甲子光年」，由于银行业务的数据安全要求高、业务体量也较大，而仅靠合作伙伴无法满足自身所有的需求，还是要“走在前面”。
这意味着，对大客户依赖性强的 to B 公司们将迎来 AI 行业的“内卷时代”。如何安全有效的给这些大客户提供更加安全、可靠的数据支持，将是未来 AI 公司们是否能够留住客户的关键。
3. 自动驾驶，2021 最火的细分场景如何落地？
自动驾驶是 2021 年最火的 AI 细分场景。此前有媒体统计，仅在刚刚过去的 6 月，已有 16 家自动驾驶相关企业获得融资，融资总额超过 56 亿元。
要想实现自动驾驶需要软硬件结合，但车载场景也是 AI 落地场景中的一部分。在今年，电气化的趋势使汽车门槛降低，软件开始成为汽车的核心。一位投资人曾向「甲子光年」表示，车的场景被认为是市场空间最大、交互性最强的场景。而关于 AI 在自动驾驶中的作用，也曾引发激光雷达在自动驾驶中是否“鸡肋”取决于 AI 收集的大数据够不够多、技术够不够强的讨论。
就目前来说，尽管主机厂仍旧在汽车行业占据主导地位，但在 AI 层面则是自动驾驶和芯片厂商更具话语权。与之对应的，今年的 WAIC 上，较之车厂自动驾驶公司更加活跃，相关参展企业超过了 20 家，整体自动驾驶车辆数超过 40 辆。各家都拿出了最新的技术成果。
比如，自动驾驶公司 Auto X 发布了第五代全无人驾驶系统 AutoX Gen5，其新的无人驾驶计算平台 AutoX XCU 已达到 2200 TOPS 算力；百 度联合极狐汽车发布其第五代无人共享车 ApollonMoon，目标是让出行比现在的网约车更便宜，地平线、图森未来等产业链上的各头部公司也都有动作。
在场外的世博 “AI 赛道” 区域内，还专门设置了一条总长 2.8 公里，共 12 个路口，上下车点均在 AI 赛道（无人驾驶）区域的体验路线。在此区域不仅有自动驾驶清扫车、自动泊车，还有在开放道路上的自动驾驶应用体验，小马智行用于载客的无人车，新石器和斑马智行联名推出的无人零售车，仙途智能的 Autowise V1 智能清扫车各司其职，向观众展示了一幅切实落地的 AI 生活场景画面。
不过，尽管看起来风风火火，但事实上自动驾驶的落地还存在较多的不确定性。这取决于三点：一是法律法规，二是自动驾驶技术水平，三是自动驾驶的成本。
其中，各国法律法规的开放取决于自动驾驶技术是否足够安全，但自动驾驶的技术和成本一直是自动驾驶行业最大的难题。
从技术层面来讲，即使多家自动驾驶企业纷纷展示出自家的上路牌照和路测数据，但目前上路的自动驾驶，仍需要配备一名安全员才行。即便是全球行业领头羊 Waymo，在过去 11 年间真正去安全员的测试里程也只有 10 万公里。
难以去掉安全员的一大原因即是技术问题。此前驭势科技联合创始人兼董事长、CEO 吴甘沙曾坦言，必须要认识到，“今天的自动驾驶技术放到真正的开放道路上，其实还不够成熟，去试坐过的都知道，我们做这行的也知道，其实它还有一点距离。”
除了技术的成熟度，自动驾驶成本居高不下也是其商业化落地难的要因。
“自动驾驶汽车公司的盈利非常艰难，本身车的成本就很高，一台车 100 多万，而且车上还要配备安全员，后台还需要大数据、服务器对它进行支持，此外还有软件工程师在后面做软件升级研发，这个成本是非常高的，比传统的、有司机的出租车成本要高得多。”汽车行业独立分析师张翔告诉「甲子光年」。一个普遍的行业认知是，包括 Robotaxi 在内的自动驾驶乘用车要商业化落地，至少需要 5 年的时间。
这也导致过去三年时间里，不少自动驾驶初创公司选择从乘用车自动驾驶转向商用车自动驾驶。尽管某自动驾驶企业 CEO 曾向「甲子光年」表示：“底层技术并没有太大差异”，但相对于自动驾驶乘用车的全场景应用，在有限场景应用下的低速无人配送车、货运车或者道路清扫车等反而更容易商业化。
可以说，丰满的商业化需求与骨干的现实之间的矛盾，是近两年一级市场对 AI 的投融资情况远不如 2018 年时火热的原因之一。但另一方面，资本冷却的另一面，也正是 AI 深入落地的进行时。一位参展企业的工作人员对自己的参展位置笑称：”把同一类型的竞品们放的很近，’ 卷 ‘ 味正浓。虽然现在这么热，但是过几年也许还会死一大批，我们只要能做剩下两三家里面的一个就很满意。”
毫无疑问，资本总有火热和冷却，但通常资本总是走得更快一点，当产业开始落地、生根发芽的时候，反而是更多早期投资人认为生意“不性感”、“不酷炫”的时刻。而在行业发展过程中，也总有竞争、监督和质疑存在，才能把产品打磨的更好，让行业发展的更良性。
“风险投资家们都清楚投资所面临的风险。软银愿景基金所投资的公司超过 90%，甚至 95%，依然还没实现盈利，甚至仍在亏损。我们需要有人愿意去冒险投资，而且是在创业的高风险阶段去提供资本。”就此而言，软银创始人孙正义在大会上的发言不失睿智。