7月9日，2020世界人工智能大会云端峰会在上海举办。尽管线上举办，但今年的大会仍不失热闹：截至9日中午12点半，开幕式直播已有2000余万人次观看；云展览“3D AI家园”也有超过130万人次参观者，比往年还热闹；到9日晚，新浪微博上AI话题的阅读量已达5303.3万，足见话题关注度之高。
此前因幽默、直言圈粉无数的复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏也作为嘉宾出席，发表了他对人工智能医疗的看法。上来就给人工智能医疗泼了冷水。“我非常遗憾地告诉大家，这次中国疫情的控制，是靠传统的智慧和城市管理来实现的。”他说，虽然人工智能技术被迅速应用于病毒序列检测、药物靶标发现等方面，但中国的疫情事实上已经“结束”， “现在造的所有的药和疫苗都是为未来而造”。张文宏表示应该打破数据孤岛，融合线上和线下数据，从而加快突发事件的预警速度。“现在医疗机构的数据都是‘散’的。新冠肺炎的CT表现和其他肺炎完全不一样，如果人工智能在去年12初看到了大量这样的数据，就会提（出）警报。”
为什么张文宏会这样说了？山斋月分析，现实中的AI商业化看起来却走向下坡路。资本寒冬叠加疫情黑天鹅，AI行业融资更加艰难；业务落地进展缓慢，AI企业盈利艰难；技术红利消费殆尽，AI基础算法遭遇瓶颈。
上海市经济和信息化委员会主任吴金城发表对未来五年人工智能的发展时讲到，“这个问题很大，很难”，他表示，五年以后，数字新基建能够为创新经济提供更强有力的支撑，能够有更多的新业态、新模式、新的创新企业涌现。吴金城表示，五年以后，相信人工智能能够更加赋能各行各业，希望传统行业都能够+AI，在城市管理、经济发展和人民的生活都能享受到AI向善的赋能力量。
为什么这么说？AI泡沫将破？
在曾最受投资人追捧的计算机视觉领域，就连头部的“四小龙”也深陷商业化困扰，而规模更小的公司生存更难；在无人驾驶领域，2019年初估值4亿美金的无人驾驶初创公司Roadstar.ai因团队内讧匆匆倒闭，拉开了无人驾驶行业寒冬序幕，此后景驰纠纷、Drive.ai被收购、百度Apollo进展缓慢……无人驾驶开向“低谷”。
回想2018年马云在第一届世界人工智能大会上提出，未来三十年，智能技术将深入到社会方方面面，从传统制造业、服务业，到教育、医疗等行业，甚至人们生活也将被计算、数据改变。
但仅3年后，这一现象就开始出现了：工业机器人代替人类磨刀、鞋底涂胶以及服装制版；智能无人车代替人类搬运、堆卸货物；无人机深入田间进行无人播种，无人撒药；AI算法帮助科学家参与疫苗研发；AI设备与医生一起为病人看病；AI机器人进入银行、餐厅上岗“服务员”；甚至AI还能创作诗歌、音乐……
算法不能创造社会价值，AI需落地来抵御“泡沫忧虑”
当前，产业界对AI的需要到达了爆发的临界点——放眼国内企业所处的环境，人口红利消失，增长开始回归效率与运营，企业需要做得更精细、贴合用户真实需求，才能把客户吸引过来。人工智能技术可以从数据中快速发掘更多、更细的业务规则（这些规则单依靠业务专家需要上百年），从而大幅提升企业中后台运营效率，并从前端业务上洞察客户偏好，精细化地做出判断，帮助企业在市场中占据有利位置。
AI“下行”是表象，“下沉”才是真实
山斋月认为，人工智能的发展离不开基础研究和基础设施建设。所谓“AI泡沫将破”的言论只是表象。借用一个观点来说，AI“下行”是表象，“下沉”才是真实。沉到各行各业，成为传统生产力的一部分。
为什么AI公司数量还在爆炸？正是因为今天大量的AI公司其实不是受投资人追捧、有华丽背景团队的典型的技术范儿AI公司，他们更多是在各行各业里运用AI技术的公司，甚至可能是有些人眼中的“伪AI”公司——他们可能不掌握核心技术，重点是做服务、搞商业。
但“伪AI”公司的涌现，正说明在一些方面，AI技术的门槛已在降低，技术基础已建设到了一定程度；“旧时王谢堂前燕”的AI已成为了标签、元素，进入了各种“寻常百姓家”。
其次是应用得更深了。这其中，一方面AI正提升行业效率、效益。如今年2月，百度AI算法LinearFold被用于新冠病毒RNA二级结构预测分析，将分析时间从55分钟缩短到27秒，提速120倍；在招聘领域，AI通过更精准匹配求职信息和职位描述，将招人效率提升了4倍；在农业中，AI算法实时调整温度帮温室种植番茄的农户每亩增收数千元。
今天的AI已不再像3年前那样被挂在大众嘴边，它也不再是一个独立的创业风口；很多公司也不再标榜自己是“AI公司”，而是会强调自己落地行业与场景的能力，强调给客户带来的最终价值。在这一背景下，今年的世界人工智能大会云端峰会显得既特别又应景。
