现阶段AI的落地应用成为AI比拼的新赛道，开启了万里长征的第一步。但细究落地的背后含义，其实就是一场将AI触角延伸至B端及C端的过程，而这会走像PC一样的普及之路吗？如果真要让AI普及，还需要哪些“神助攻”?
AI落地“门槛” 需算法和算力攻克
PC的普及之路已世人皆知，而这亦成为AI发展的基石。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强认为，一方面，由于PC机的大量发展、互联网的发展，数据极大地丰富，让AI普及有了基石。另一方面，计算能力的成倍增长也使得AI从过去的不可能变成可能。
AI在数据、算法和算力的助力下，正深度赋能各个细分行业，而落地的“门槛”成为最后一公里的“考验”。要知道，AI的应用场景众多，复杂程度和需求不一。比如自动驾驶场景极为复杂，而AI安防已有大量需求，机器人和无人机等终端应用亦已起步，AI实现有的需通过云端，有的则转移到前端，对算力、算法等要求走高。
陈雨强认为，AI落地的门槛一是在于算法，需要算法专家做深入的研究，但算法专家的数量非常有限，算法模型也十分有限。为解决算法易用性的问题，第四范式开发了FeatureGo算法，成为自动机器学习算法类的开山之作。二是让原来必须由人设定的参数、步骤和过程交给机器实现，未来将变成人只做10%，只做和业务核心相关的机器不能替代的事情，剩下的80%都是机器来做，从而让更多人可以操作使用AI。为此，第四范式还打造了一个认知和使用门槛都很低的产品“第四范式先知”——AutoML机器学习平台。据悉，AutoML技术已广泛应用于金融、政务、能源、医疗等众多领域。
显然，这需要解决数据量和处理能力之间的“剪刀差”，即提升算力，高效的计算平台成为必要条件。而即便AI还未出现杀手级的应用，AI 芯片领域俨然已是一片红海。半导体巨头英特尔、高通等，互联网巨头如百度、阿里、腾讯，终端厂商如华为、大疆、海康威视，创业公司如寒武纪、地平线等，已纷纷投身其中。
让AI for Everyone 需技术全面革新
如果说AI落地的终极要义是要实现AI For everyone，那么构建如PC一般的软硬件生态就至关重要。
陈雨强指出，AI基本每几个月就有新的算法、新的体系架构、新的思路出来，而目前的硬件架构还难以及时匹配层出不穷的算法和技术需求，因此需要强大的合作伙伴或者生态来一起来推动。近日，英特尔与第四范式宣布签署战略合作协议，并成立“英特尔与第四范式人工智能联合实验室”成为应对之策。
英特尔表示，为普惠每个人的AI，基于英特尔领先的软硬件产品和“第四范式先知”平台，双方成立的实验室将在AI所需要的高性能计算方向上开展研究合作，打造AI产品和解决方案，以降低AI门槛，加速双方将人工智能技术在行业落地的进程。
一方面，英特尔将和第四范式一起了解客户的需求，以什么样的算力来支持，这对未来的产品规划有诸多借鉴和参考意义。另一方面，英特尔所有产品都对第四范式开放，未来还有一些在试验阶段没有正式发布的产品，也将放在实验室进行应用测试。同时，英特尔会将云端、传输端、终端三个端的产品都做测试，打造闭环支持AI应用的产品。
实现这一愿景，需要解决诸多挑战。陈雨强表示，一是产品，这一产品是认知门槛和使用门槛都很低的产品，每个人都可以使用。第四范式将和英特尔一起研发一体机，比如用同样的价格能获得10倍20倍的算力，进行相关的尝试，这样在AI产品的整体交付、稳定性上都会有很大提升。二是用机器替代一部分人做的事情，需要的计算量是非常大的，如何让原来不可计算的问题变成可计算是非常难以做到的，可能需要在硬件、软件甚至算法上都要做大的革新。
模式是B2B2C 但一定爆发在C端
未来的AI，云端和终端将并行展开。随着云计算的普及不断提速，英特尔方面表示，AI作为一种新生事物，和云的贴合程度非常高。目前很多AI新兴服务提供都是基于云的，开放接口供云调度是一种让AI普及的方式。从未来来看，AI in Cloud是云的很重要形式。
“为实现最好的AI，有的公司已投了几百亿元，但技术的进步让客户只需要投入和云等级别的投入就可拥有云上AI能力，这是一大进步，亦是一大方向。” 陈雨强认为，“从长期的角度来讲，AI Cloud是一个整体成本更低的解决方案，客户目前在云上可直接体验第四范式的AI服务，包括基础和定制化的服务。”
从目前来看，AI面向B端应用更多一些。最新的Gartner 企业AI案例研究报告预测：超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的AI解决方案。陈雨强分析说，这与场景相关，企业经营中大量决策将采用AI，因而企业的需求更强烈，但随着AI技术的发展，包括云+端计算的发展，模式将走向B2B2C。
英特尔亦认为，AI之所以从to B开始，是考虑到先得有人买单，它才能健康发展下去，但是未来大爆发一定是来自C端，是惠及每个人的，而且让每个人都感觉到AI能够帮助到自己的生活、工作、学习等各个方面。但是这一领域在哪里、何时爆发，这是英特尔和业界一起要研究和关注的。
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