本文转自：北京商报2016年|聚焦2022世界人工智能大会丨人工智能商业化，还要摸索多久( 二 ) 本文转自：北京商报

人工智能要继续商业化的摸索，就需要打通过往的堵点。应用的过程并没有想象中的聪明，被高投入的研发成本限制住的投入产出比等因素成为过往人们纠结人工智能商业化落地的关键所在，但从整体的角度来看，情况又似乎没那么简单。
张伟强认为，出现这种情况的原因，第一在于人工智能技术与应用场景之间的鸿沟。在他看来，技术只有应用到实际生产生活场景中才能发挥价值，而这个场景往往是复杂的、独特的，必须躬身到每一个细分场景中，才能产出适配场景的AI产品，这需要下很大功夫。
“如果人工智能只是从研发到研发，就会出现一头热，一头冷的情况。 ”中国贸促会商业行业委员会秘书长姚歆也提到了同样的问题。在姚歆看来，人工智能研发要以应用为导向，要以贸易为目标，这样才能实现商业价值。
近日，科技部等6部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。随后，科技部又公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，打出以场景创新推动人工智能发展的政策“组合拳” 。
“这就是很好的破题。 ”姚歆称，场景创新背后的实质就是洞察客户的需求，满足市场的需求。以场景需求为依托，以市场需求为导向的人工智能研发才能真正有效地实现商业化。
应用场景之外，安全也是人工智能发展需要考虑的关键因素。张伟强称，以数据为驱动的第二代人工智能，面临不可解释、鲁棒性差等问题，无论是工业领域还是生活应用，这样的缺陷都潜藏着较大的安全隐患，阻碍人工智能的商业化发展。因此，发展与场景适配，且安全、可信、可靠和可扩展的第三代人工智能，对人工智能行业发展而言，已经势在必行。
ToB还是ToC
关于商业化， “圈内人”从没放弃探索。 8月中旬，商汤科技研发了一项新产品——“元萝卜”下棋机器人，在外界的解读中，这成为商汤科技从深耕ToB转向ToC的标志性尝试。
但或许就像李彦宏所说的，商业应用进展最明显的还是在自动驾驶领域。他还提到了一个观点，即L2之后率先进入商用的很可能是L4 ，而不是L3 。因为L2和L4的事故责任界定都是清楚的， L3就不一样了，司机在需要的时候进行接管，这就使得事故责任很难界定， “因此，我认为L3的普及需要更长的时间” 。
据悉，按照国际汽车工程师学会(SAE)对自动驾驶自主级别的定义， L0属于人工驾驶， L1为辅助驾驶， L2为部分自动驾驶， L3为条件自动驾驶， L4为高度自动驾驶， L5为完全自动驾驶。
近几年，自动驾驶的“风”有目共睹。据李彦宏介绍，在中国，百度的萝卜快跑7月份累计订单量超过了100万单，运营范围遍及北京、上海等10多个城市， 8月初，重庆和武汉分别开放了萝卜快跑的全无人商业化运营，为我国无人驾驶的商业化和规模化扩张提供了国际领先的政策环境。
【本文转自：北京商报2016年|聚焦2022世界人工智能大会丨人工智能商业化，还要摸索多久】事实上，围绕着自动驾驶，基础设施方面的智能化改造也是显而易见的。以北京为例，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室常务副主任捷菲曾介绍，北京市高级别自动驾驶示范区践行的车路云融合技术路线，是围绕“聪明的车”“智慧的路”“实时的云”“可靠的网”“精确的图”五大体系开展基础建设。通过车路云融合，实现我们通常提到的自动驾驶车路协同技术，解决单车智能所无法解决与处理的一些复杂危险场景。