科大讯飞式烦恼：围城渐成 合作还是对抗？(6)

“杭州的智慧交通项目，牵涉到50多万个摄像头，用传统的集中式AI处理方案，按1.5兆码需要750G的第三方带宽传输，传输费用就要每年1亿元，AI计算费用更是超过10亿元/年，但是如果采用分布式AI处理模式，可以将费用整体节省到原来的1/10”，2月9日，浙大网新首席科学家毛德操接受21世纪经济报道记者采访时提到。

未来的竞技关键词在哪里，业界仍然见仁见智，不过一个共识是，产业化落地即将揭开序幕。

“2018年应该是产业化的一年”，浙大网新首席科学家毛德操认为，目前人工智能的产业化落地，“一种是以技术驱动的自顶向下模式，技术就是门槛，但需要寻找各个行业的应用落地，能不能进入行业是一个问题；另一种是自底向上模式，比如已经在一些行业深耕多年的公司，是一个慢慢叠加的过程”。

除了与巨头合作，浙大网新也推出了几类人工智能产品：在大交通领域的火车站、机场的人脸识别闸机；大健康领域的网新飞思人脸识别系统；以及大金融领域的智能投顾产品。

“不少企业布局C端，是为了获得流量入口，获得入口后，企业是否具备流量转化率更为重要。”2月26日，由中科院自动化研究所、常州国家高新区政府、常州高新区爱尔威人工智能孵化器共同成立的江苏中自机器人有限公司负责人肖霄表示。

长租公寓B2B2C平台“公寓家”首席运营官杨剑凌1月26日接受本报记者采访时指出，在B端租赁市场的商业运营中，人工智能的难度并不在于技术，而在于大数据的积累、标准的设定和机器的学习。

“我们的机器还在学习阶段，比如输入一套房源，机器给出15万左右的装修改造价格，然后需要通过人工修正，其实是13万更合适，重要的是大数据，案例越多，机器学习的程度越高。”

阿里云总裁胡晓明同样总结了三个关键词，“场景”、“大数据”、“算力”。

眼下，谁拥有足够的雄心、资本和运气，冲出围城？一切尚未知晓。