人工智能就业前景越来越严峻了，你还在坚持吗？
现在时间2022年4月17日 下午4点，3年后来回答这个问题 本篇主要从AI商业化落地角度来分析，情况聚焦国内，答主本地土鳖，非海龟，不了解东太平洋和大西洋的情况。 没错，三年前我作为产品经理高点加入达摩院的时候，立刻就感受到了一阵凉风袭来。这几年我的心情就如同丁蟹一般：不要怕，是技术性调整，不要怕。 三年后的今天，AI行业（姑且算是个行业），还是没找到规模性商业化的银弹，不过走在最前面的那帮人，在理论没突破的黎明前夜，凭着直觉与经验主义（氪了十年金换来的经验），要么坚持梦想做正确的事情（回归学术），要么吃着落地果实的管一方温饱（垂直领域智能化），要么继续攒最大的局割最绿的韭菜（哔宇宙、大模哔、自动驾哔等等等等） 在聊AI发展到今天商业化落地前景之前，可以先歪头瞅瞅大数据，看看隔壁老表的情况。 18年前一篇G社MapReduce论文推动了大数据波澜壮阔的商业化发展，Hadoop到Spark到Flink，再到云计算时代各大厂包装在弹弹弹的Q弹容器里的serveless的云原生服务，从老牌大厂下海摸鱼，到诸如Snowflake、Databricks、Cloudera这样的独角兽明星崛起，大数据技术、数据中台、数据治理是每个企业进行数字化转型都要说的故事。但是当你深入到细节，走到一线，看看除了金融、互联网等特定的行业，传统行业大数据普及的情况，你会发现所谓大数据、数据技术、数据产品对企业的核心业务起到的作用，潜力还大大的有待发掘。一个千亿营收的大型制造企业老总对着大数据团队的原话：大数据是负资产，你们要想想怎么样把它变成有效资产，不能靠给我画大饼活着。管中窥豹，可见一斑。 是技术不够好么？是技术门槛高么？都不是。技术落地需要天时地利人和，一言难尽。 现在让我们看看这波快10年的所谓第三次人工智能浪潮（个人认为真正的浪花是从2011年微软的Interspeech上关于DNN改善语音识别效果开始被世人所看到的），带给我们的除了综艺节目里耳熟能详的小度小度、网红餐厅里跑来跑去的送餐机器人、手机里无用的人工智障助手、时不时收到的要不要贷款的机器人推销，还有什么在浪潮即将退去，下一波浪潮即将到来之前留下的痕迹。没错，虽然我使用了嘲讽的技能，作为从业者，我还是坚信会有下一波、下一波波人工智能的浪潮，直到如大比兜子一般拍打出一个新世界。 2022年，人工智能toC已经不香了。AI技术不能成为你toC商业成功的有效壁垒。商业回归本源，虚拟助手商业核心逻辑是场景和背后的服务，小度、小爱卖的不是智能交互，卖的是音视频内容和链接的生态IOT设备；VRAR眼镜卖的也不是智能交互，是游戏内容与硬件设计；还有一些销量不咋地的人工智能产品，像什么转写录音笔、翻译机、扫读笔，大部分落在角落里结网吃灰，低频场景的生意往往是一次性的。你再算算这些公司、部门此类产品的投入产出比，有盈利的算我输。 人工智能技术toC有没有价值，有的，肯定有。有没有与我们关注度匹配的商业价值？5～10年之内，硬件、电池有突破性进展之前，我看不到。当前阶段人工智能toC场景更多是一种锦上添花，可以看到天花板，也不属于商业的核心要素。这跟AI技术的往往是场景特定的、只解决问题的链上的几个单独问题有关系。 而相较于toC需要提供一个完整的产品体验，toB的业务往往是产品组合成解决方案，市场空间也非常大，AI技术即使只解决单点问题，也可以跟上下游方案结合起来，找到落地的机会。 人工智能三要素：算法、算力、数据，积累难度依次递增，在聊toB商业化之前，我们先聊下三要素当今的情况： 算法如今已是白菜价，现在敢一两百万收一个算法工程师，除了大厂有钱，就是想无脑提高一波团队素质，为什么这么说？开源技术的发展，尤其是AI开发框架和生态工具的发展，让机器学习的门槛一降再降。一个智商正常的大学毕业生，从学习到上手做AI的应用开发，跟web开发、移动端开发差不多。业务上遇到的90%的算法都被优化好的很好的框架封装起来，使用也非常方便。不信你去用下AWS的sageMaker和阿里云的PAI，妥拉拽半天让你学会用PR-SGD去train一个目标识别模型，说不定在你的数据集上就sota了。除非你要搞研究院或者是在大厂做基础平台产品，否则真正的算法工程师真的是暴殄天物。相对现在普遍意义上的所谓算法工程师，我更愿意称其为懂AI的开发工程师，就如同本世纪初期懂Java开发的工程师一样，相对稀缺，但是很快会被各类专业的IT培训机构批量生产。当然算法研究员另说，本身他们跟AI商业化的距离也比较远，打打榜，水水论文，圈子有自己的玩法儿。 算力就不说了，云计算发展到现在只要你有钱，算力就不是问题。 最后聊下数据。AI的商业模式是否成功取决于效果，效果的好坏基本上就取决于数据，如果你能完成数据的壁垒，基本你也就完成了业务的壁垒。现在已不在是洪荒时代，国家、企业、个人数据安全问题国家有好几套法律在监管，僭越一步，让你喜提时尚囚服。快速积累业务中的数据资产，建立数据壁垒，可能是AI商业化有效落地的可行方式。例子你就看看特斯拉的自动驾驶、淘宝的拍立淘。一般情况下，toB的数据积累无非这么几种方法：1.联邦学习、隐私计算；2.买；3.标杆客户谈合作，数据共享，模型共同收益；4.自己造，这里面又分爬互联网与专家生产。 OK，现在我们聊聊AItoB的商业化落地。 和三年前不同的是，不再有一个公司标榜自己是某个技术赛道的玩家，已经没有所谓的CV、语音、NLP公司。单一的技术实现不再具有商业化价值。从技术层面上来说，感知和认知必须结合才能对业务起到有效帮助，也是所谓这几年多模态技术的发展。这意味着，AI不再是一个纯技术问题，搞点人实现一个算法，刷刷榜就能成功。AI已经变成一个系统性工程问题，反应的是需要AI去解决的业务问题的复杂度提升。再也不会有甲方因为你能变魔术似的把语音转成文字就给你开大价钱，一方面是别人也能很容易做到，另外一方面是我需要的是不是语音转文字，我需要的是理解文字背后的客户表达的真实意图，再去按照意图做分类或者做自动回复。 和三年前不同的是，除了大厂，搞平台通用能力的公司都快要死了。纵向技术不够深，横向技术不够广，即使技术有部分优势，但是在这人工智能普及的早期，指望你的用户能够使用自主利用你的平台构建AI应用，还是有点太天真。还没死的公司几乎全部转身去做行业解决方案，房地产的、金融的、自动驾驶的、数字政府的，基本都在这些还有闲钱的行业。业务成功的逻辑也几乎和普通的toB乙方没有区别，客户、渠道、定开需求、交付、售后。看得明白的人很容易理解，AI作为一种新型的技术手段，因为能解决之前toB业务场景里解决不了的问题，是有市场需求的。但是市场分散、领域垂直，行业里又缺乏相应的数据，所以必然处在市场初期，不可能有大规模商业化成功落地的AI公司存在，从商业角度来说，业务需求带来的价值变现支持不了大体量的人工智能公司。你看看几年前牛逼吹上天的几家独角兽公司，toVC的模式发展了几年，现在被资本逼成什么样子。所谓的上市只不过是皇帝的新衣罢了，反正我不会去当韭菜让海外资本家和公司管理层去收割的。在商言商，你做企业级市场，非得去要照搬消费级市场那套拿钱换地盘的逻辑，做投机想转手套现又没有人傻钱多的金主渠道，等一等就烂在地里了。互联网模式在企业级市场里已经被证明走不通了，看看负的PE值，看看那负的净资产，只会让人想到挣扎二字。精致的利己主义者早就金蝉脱壳了，那些算是有理想的追梦者还在沼泽力挣扎，不能怪别人，决策都是你做的。可惜。 所以，回归吧，不寒碜。各大真正的科学家都在回归学术了，确实底层理论还没有完善，深度学习要破除黑盒，自监督和小样本学习能不能突破，看似繁荣背后那些隐藏的鸿沟必定要有人跨越，哪里跌倒就哪里爬起来。小小的我对你们致以崇高的敬意，无论是因为你们为了人类进步，无论是你们为了实现个人价值，还是你们敢于做正确的事情。 所以，务实吧，不寒碜。不要追求规模，不要toVC式的发展，聚焦行业客户真实的业务问题，打磨产品技术，提高服务质量，实现客户价值，再去考虑复制，再去考虑第二曲线。实现客户价值永远是toB生意的底层逻辑。你会发现垂直场景的小的AI公司也会活的很滋润。同时注重数据的积累、知识与数据的融合，这可能是行业knowhow的数字化体现。顺道提一下，在目前AI发展的初级阶段，某些场景不需要追求绝对的无人化，human-in-the-loop人机协同可能是个好方向，关键看你怎么设计产品。 至于还是想在一级市场攒大局的造“梦”者们，如果你们真的是在做价值投资，请慎重。哔宇宙也好，NFT也好，你需要面对的是要改变的是几代人的价值认知，重塑他们对价值的信任体系，还要面对千疮百孔的基础设施，这些没个10年20年的，不太可能有里程碑式的发展。这还是在安稳的大环境中。至于对那些投机的人，我不做评论，我只想说，兄弟请带上我。 最后，我谈一谈在大厂里的AI价值体现。大厂的场景，业务体量往往大到一个极限，它的场景特殊，解决方案的实施具有不依赖性。说人话就是所有轮子都要自己造，不能对外部技术方案有依赖，外部方案也大概率满足不了我的业务场景。所以我们常说，大厂里搞AI，要抱紧几支大烟囱，要做就做厂子里的核心业务，用AI降本提效也好，吹牛逼也好，发论文也好，只要爬上核心烟囱（业务），基本上就稳了一半了。如果实在进不了核心业务部门，那就去平台部门转转，平台部门作为灵活的备用资源支持核心业务方不愿投资的基础设施建设（ROI低）和临时项目，如果聊的好，也有可能双赢。同时在平台部门可以了解公司的全部业务，业务够敏感，技术够硬，可以在某个未来赛道赛马跑赢成为大烟囱。至于以平台化的形式输出toB，标杆客户、影响力可以搞一搞，商业化还是算了吧，你是干不过KPI还有ROI的，好吧你不care这些，我只想说，兄弟请带上我。 做个总结吧 1.商业化不要指望搞大一统的模式，认清AI技术的现状与边界，先搞单点，再试试连成线，规模控制好也能有钱赚，星星之火可以燎原 2.多动手，少看paper，手撸一个SGD还不如帮业务部门做个客户反馈分类。研究算法就回学校，来商业公司就好好搬砖，实现客户价值才是自己的价值实现。 3.最后在人工智能发展的初级阶段，我们是先行者，做好准备，我们可能长期处在初级阶段。方向对了，路就不怕远。 声明：回复仅代表个人意见，与其他人或组织无瓜。欢迎友好讨论，ETC我会绕道走人工收费然后不给钱。