AI即未来。
前三次工业革命，不论是蒸汽、电力还是信息时代，都没有像AI一样让人如此充满兴 趣，对未来的智能程度有更多接近影视科技的想象。AI不仅仅是智能化时代的更迭，同样也将是全面实现技术革新，解放人类劳作的时代。而现在，更多的AI企业已经开始着手打造标准化的人工智能世界。
我们也看到AI的实用价值，如今的社区、街道、购物中心、医院等更多场景中都不乏AI的身影。几年来，AI不但实现了大范围的扎根落地，也将更多产业带到前沿阵地，同时带来便捷与千百倍翻升的用户体验。
几年间，适用于更多场景的AI大模型不断衍生，无一不是“大”且“全”。于AI企业而言，无非是资本与技术实力的狂欢，二者的交织构成了AI智能产业的终极赛点。AI智能产业的初心是降本增效，但事与愿违。从AI整体产业来看，目前AI的应用成本仍相对较高，不论是技术投入还是人才需求上，高质量的工业级AI模型生产成本居高不下，同时，大规模的预训练模型也需要巨大的算力支持。
1.AI普及：从星辰大海到脚踏实地
AI虽好，但在实际应用市场却需要耗费大量的成本。从数据到机器学习形成的算力核心到终端的硬件配套，目前落地的AI及其设施无一不是高昂费用和海量技术研发投入的成果。即使营收很好的AI企业，也要在研发和推广上付出巨大投入。
非统一的标准化成为高昂身价的关键因素之一。AI当前研发费用消耗居于全行业之首，由层层加码的费用堆成的技术实力本身就极为稀缺。而当AI的算力成为高消费时，AI的全面普及程度自然受到抑制。
上周，在2022世界人工智能大会上，商汤科技CEO徐立讲了一个观点“无标准、不行业”，标准化将带来AI产业化的大规模爆发。通过构建强大的基础设施，生产高质量、标准化模型并进行复用，从而实现“降本”。同时对模型生产的全流程进行模块化管理，实现“增效”。这是来自人工智能行业一线的直接洞察。
AI的标准化议题，本就是行业顽疾，中国电子技术标准化研究院发布的《人工智能标准化白皮书2021》指出，我国人工智能产业发展取得了突破性进展，但依然面临着底层技术欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在门槛等问题，迫切需要加强人工智能标准化工作。
由此引发一系列行业共识和响应。让AI不再置于高阁，重回降本增效单元；从边际效应上来说，唯有大范围应用和普及才能实现摊薄研发成本。
AI标准化普及意义在于并非为每个产业都写一套软件，而是只要一套软件就能服务所有领域。真正进入到产业化阶段，成为和水、电、煤一样重要和不可或缺的角色。
从而真正让AI赋能千行百业，对降本增效产生实际意义。AI的本质不是一场高科技和阶资本玩家的游戏，而是针对实际问题，实现真正意义上的普惠化、标准化、工具化及服务化。为用户真正实现降本增效，且放之千行百业皆可适用。
AI领域纷繁复杂的场景应用，如辅助驾驶、城市治理、手术规划、游戏智能体，背后都是AI的算法模型，每一类模型又能再细分定制化，就像唐代建筑的榫卯结构一样。从底层的算力、数据、算法模型，到上层的解决方案和应用，都有标准化结构的存在。区别则在于，AI模块成为了新的“材”。
AI产业的标准化是个重要趋势，必须要求从框架标准化到平台标准化、工作流程标准化。将来，AI必须能给企业客户提供一个像现在使用数据库一样的AI产品，传统企业不需要有非常专业的科学家，只要懂接口，通过简单的操作，就能获得标准化的AI能力。
徐立阐述了AI“标准化”的意义，标准化将让AI算法可以像搭积木一样轻松组合、高效复制、快速推广，促进AI应用规模化落地。标准化后人工智能才真正拥有走进千家万户的基础，这个基础的牢靠性直接决定AI对于医疗、教育、零售、驾驶等场景的普适性、高体验性和通用性。
2. AI的“营造法式”
场景优势下AI有何作为？要AI标准化，商汤提出了“营造法式”的理念，让用户无门槛进入AI世界，像搭积木一样容易地搭上AI的降本增效快车。“营造法式”源自北宋著名建筑学家李诫的建筑学著作，被商汤看作是AI大规模落地，实现高效率、低成本、规模化AI创新，推动AI产业化实现落地的基础。
以前，千行百业商家通过自身场景，加入点AI算法后就显得效果不错，与众不同。除了追赶潮流性的自娱效果，并未对真正未来的AI商业有明确的方向，明眼人能看出技术透支的背后，是各类商家对领先科技的向往和现实技术无力的无奈。AI标准化，本质上就是为商家输入一套开箱即用的工业级AI工具链，无需前期投入，即可实现人工智能基础设施的全面数字化管理。
世界人工智能大会（WAIC）上，商汤共展示了SenseCore商汤大装置AI云、SenseAuto V2X商汤绝影车路协同、SenseMAP商汤多体智能平台以及商汤未来医院整体解决方案，基于“营造法式”逻辑，为各个行业用户提供了重要的解决方案。也是希望通过标准化、模块化的平台，助力不同行业的客户高效搭建不同AI应用，实现智能化升级。
不论何种场景，只要加入到AI服务体系中，即可得到完整的标准化服务。比如SenseAuto V2X商汤绝影车路协同，输出“聪明的车+智慧的路+协同的云”一体化分析决策方案，对车端、路端信息融合处理、分析，实现“车-路-云”一体化决策控制，提升交通管理效能。
AI云逻辑在于，如果所有客户业务都上云，那么人工智能企业就可以在云上提供标准化的产品和服务，这也区别于腾讯云阿里云的垂直应用集成。
从基础设施服务层面来说，商汤AI云可提供敏捷、弹性、易扩展、安全可靠的产品，具备弹性、算力池化、一云多芯、分级AI存储和软件定义AI网络等特性。向下支持一云多芯，与自主创新AI芯片企业展开合作。
向上支持自动驾驶、科学研究、元宇宙等各个行业的AI需求、AI技术与用户共同组成未来的AI新生态。从AI到未来的AI云数据库，从垂直服务中加速落地，已经出现了明显的专业化分工。AI成为基础设施的市场机会，亦有机会通过高强的算法能力迅速形成产业规模。
上海交通大学医学院附属新华医院的就诊AI“小秘书”，已为数万计就诊患者提供了实实在在的便利。借助“智能就医助手”，患者足不出户，在家中就可提前完成分诊挂号和症状分析。“智能陪诊助手”是由商汤研发，并嵌入在上海新华医院微信服务号预约就诊的服务模块内。
在医院，“智能陪诊助手”还会全程推送院内AR导航服务，快速引导患者前往相应地点。通过诊前症状分析和诊中AR导航应用相结合，“智能陪诊助手”的应用有效缩短了患者在院停留的时间，助力实现导诊、预问诊、诊前检验、院内导航等门诊环节全流程智能化。
开放赋能仍为AI产业的黄金起点，各大平台以此终结仅仅是学术指标上的追求，转而面对实际出发，与智慧城市、自动驾驶及元宇宙等各大支柱产业产生呼应。目前，商汤这类企业已发布超过49000组商用AI模型，可灵活组合配置，应用不同场景，充分发挥商业用户搭积木的积极性。
站在AI风口下，国内拥有庞大用户、数据以及应用场景优势，最早提出AI标准化并将之落地者显然更容易收获来自行业的红利。国内人工智能行业蓬勃发展，是中国科技企业异军突起的重要标志，也将深入参与到与全球同行的竞争中。
数据显示，2021年，我国的AI应用市场规模约2000亿元，增速已达30%；同期，全球市场规模约9477亿元，涉及30多个行业及领域，如：智慧城市、自动驾驶、工业视觉、生命科学等。标准化的AI不仅为千行百业的进入提供了保障，同时，也推动了AI的普及化。正如徐立所说“标准化不是约束，很多行业在完成标准化之后，迎来了行业的繁荣和百花齐放。”
有关机构预测，到2025年，各行业的AI/ML（机器学习）渗透率将会达到70%以上，AI软件行业增长率也将达31%。专家预计，未来十年，人工智能将进入大规模商业落地阶段。AI标准化，将拉开国内AI产业强劲增长、迅速落地的序幕。
