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AI城市竞逐赛,上海还没赢
作者:刘景丰 编辑:杨杨 2021-08-06


因为连续举办四届的世界人工智能大会,上海似乎已经等同于中国的AI中心。


每年会议期间,一批在AI界久负盛名的专家学者、明星企业家、活跃投资人应邀至此,在短时间内集聚了相当大的关注度。


以今年的2021世界人工智能大会为例,不仅有姚期智、Manuel Blum、John Hopcroft、Michael Levitt等数位图灵奖、诺贝尔奖得主,还有华为轮值董事长胡厚崑、百度创始人李彦宏、格力电器董事长董明珠、高通总裁兼CEO安蒙(Cristiano Amon)等知名企业家。三天会议期间,每次入场几乎都排长队。按照官方的数据,今年共有13.9万人在线下参会观展;而线上则更多——在线观看总人次达3.52亿。即使去年因疫情大会采取云端形式全部线上化,观看人次也才1.15亿。


世界人工智能大会,也像世界互联网大会之于乌镇那样,成了上海的一张名片。


过去5年,北京、上海、深圳等城市均把AI产业作为未来的发展方向,它们拥有最好的资源、最多的人才,发展至今已形成了各自的特色:北京强于技术,上海强于应用,深圳则介于中间。但同时,新一线城市如杭州、长沙、重庆和济南、成都等二线城市也在新一轮产业转型升级的大趋势下加速布局AI产业。


而且,曾经是上海吸引AI企业秘诀的“人工智能应用场景建设实施计划”,正被一些新一线、二线城市竞相借鉴,比如2020年杭州、重庆、天津就相继发布“人工智能应用场景”,今年济南也发布了“人工智能应用场景和解决方案资源池”。


当应用已经成为当下人工智能的主旋律,越来越多的城市加入AI应用场景争夺赛,上海的AI优势还将如何保持?面对北京、深圳,上海的AI高地坐稳了吗?为此,「甲子光年」通过梳理上海AI产业发展逻辑,并与其他城市AI产业比较,试图揭开城市发展AI产业的背后逻辑,以及一座城市可以怎样发展AI产业。


1.一座大楼的更名


上海徐汇区云锦路701号,有两栋200多米高的“双子塔”,在周围一众建筑物中显得格外突出,它们的名字叫AI Tower(智塔)。这是国内少有以AI命名的大厦。


之所以被称为AI Tower,从表面上看,是因为这座楼里入住的几乎都是AI领域的明星企业——阿里巴巴、微软亚洲研究院、依图科技等等。但从这座楼的起名,到吸引这些企业的到来,背后则是上海对AI产业发展的态度之变。


上海AI智塔,楼顶标有“AI西岸”字样


外人或许少有耳闻,AI Tower起初并不叫这个名字,也不是为AI而建。在2014年一项关于该项目的分析报告中,该项目的名字是“上海国际航空服务中心”。按照这份报告的内容,该项目最初设计的主要使用功能是航空服务业办公,航空维修培训等。


2017年之后,这座大厦的“命运”出现了转折。它被命名为AI Tower,承载着上海市发展AI产业的决心。


上海本土AI企业扩博智能联合创始人兼COO陈丽苹觉得,在2013年~2016年,上海对AI产业的扶持还不明显。陈丽苹从小在上海长大,此后进入微软负责Microsoft Azure业务在中国地区落地及运营,她对上海AI产业发展的感受更加直接。


上海产业风向的变化出现在2017年,顶层意志是背后的重要推手。2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》,其明确提出到2030年的AI“三步走”战略目标,并提出“鼓励地方……打造人工智能产业集群和创新高地”的要求。


政策一出,国家对新一代AI核心技术的重视已经十分明显。“上海是最早把握到这一信号的地方政府之一,在这个国家规划出台不久,上海就提出发展AI的目标,并出台了发展行动,相当于立下一条‘军令状’”。陈丽苹说。


上海发展人工智能更直接的动力,则是自身产业转型的需求。2017年,此前辉煌十余年的消费互联网开始显露出由盛转衰的迹象,新一代人工智能开始崛起,同时国内城市也面临产业转型的压力。


上海市经信委相关负责人在回忆当初的政策取向时表示,“十三五”期间(2016年~2020年),上海面临“四条底线”(人口、土地、环境、安全)的约束,这是实体经济发展的外在约束,而人工智能在先进制造、现代金融、商贸服务等领域的渗透应用,可重塑传统实体经济形态,使“旧”的生产力转换为“新”的生产力,开拓一条实体经济创新的转型之路。


同时,上海也有发展AI的基础。这包括近20年的集成电路产业基础,复旦、上海交大、同济等高校汇聚的人才基础,以及资本基础——对于早期并不考虑商业化的AI企业来说,资本是续命的手段,上海不但投资机构众多,而且政府对AI企业的补贴政策也有较强优势。


2017年8月30日,在离上海国际航空服务中心(现AI Tower)不远处的上海西岸艺术中心,上海召开举办了“2017全球(上海)人工智能创新峰会”。上海市常务副市长周波在致辞中称,上海将按照国家对于人工智能发展的相关部署,全力打造国家人工智能发展高地的目标。这是「甲子光年」查到的,上海市领导在公开场合对外提出打造“人工智能发展高地”这一表述的最早消息。


同年11月,上海正式出台《关于本市推送新一轮人工智能发展的实施意见》,提出建设国家人工智能发展高地,并提出“智能上海(AI@SH)”行动。


至此,上海发展AI的大框架已经搭了起来。接下来,就是具体的实施。2018年1月,徐汇区启动了上海首个人工智能发展集聚区建设。在这一背景下,原本是上海国际航空服务中心项目的双子塔,开始转变为AI Tower,项目也随之进行了升级。


此后,开头提到的阿里巴巴、微软等明星企业、研究机构纷纷入驻大楼。到2020年,以AI Tower为核心的西岸人工智能产业集群,成为上海市唯一一个受到国务院表彰的战略性新兴产业集群。这两座双子塔也成为上海AI产业浓度最高、产业集聚度最具亮点的地标性建筑。


2.一场大会的品牌力


AI Tower的命运变化,要感谢AI时代,直接感谢的则是一场盛会。


2018年9月,上海举办了首届世界人工智能大会。AI Tower也在此次大会上被选定为永久会址。


这场大会,是一场真正意义上的高规格AI行业大会。主办方不仅有上海市政府,还有国家发改委、科技部、工信部、网信办等部委。在大会开幕式上,国家主席习近平也致信祝贺,足见规格之高。


同时,大会还邀请了2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特、1993年图灵奖获得者罗杰·瑞迪(沈向洋的老师)、2000年图灵奖获得者姚期智等世界知名的AI领域泰斗,以及吴恩达、李飞飞等全球AI领域的当红技术牛人。此外,马云、马化腾、李彦宏等国内互联网“巨头”掌门人同台论道,也为大会赚足了流量。


在2018年之前,一些城市就曾举办过人工智能大会,比如2016年在北京曾举办名为“AI WORLD 2016世界人工智能大会”的活动,但这次大会的主办者并非政府,而是一家协会和商业公司,规模有限,影响力弱,举办了两届之后就停止了。


借由世界人工智能大会,上海发出了发展AI产业的宣言,并推出“加快推进人工智能高质量发展的‘上海22条’”,上海市市委书记、市长趁机向参会的人工智能领域巨头发出落户邀请。


大会还没结束,上海就宣布已有阿里巴巴、百度等8个AI创新中心,腾讯、华为等8个AI创新平台,微软、亚马逊等3个AI研究院,1个百亿人工智能产业基金,共20个人工智能创新项目落户。


大公司的落户,直接带动了上海AI人才的需求。为此,从2019年起,复旦、上海交大等高校也纷纷开设AI专业,担负起为上海AI产业培养人才的重任。


2021年世界人工智能大会,入场观众排起长队。


如今看,3年前的这场大会的确展现了极强的溢出效应。这些知名企业、科研机构落户上海,虽然原因或许是多方面的,但大会带来的人才资源、品牌传播等效应无疑是最直接的助推剂。一位从事会展行业的从业者告诉「甲子光年」,好的展会是推广城市品牌的重要手段,通过一场展会,可以对外释放城市个性,实现自我传播,提升城市知名度和城市形象。


目前,上海的AI企业数量比三年前涨了5倍。根据中国信通院的数据,2018年6月前,上海以AI技术或产品为核心业务的AI企业有210家;到2020年底,上海市公布的AI企业数量已经增长至1298家。


3.AI南下,上海接招


“从2018年开始,我能明显感受到身边的科技企业都在向南迁,尤其是往上海迁。”一家总部位于北京的自动驾驶公司市场负责人告诉「甲子光年」。最直观的现象是,她看到以“**科技(上海)有限公司”为名的企业明显增多。


北京的AI产业过去一直强于上海,这从很多报告中可以找到数据。


比如《2019中国人工智能产业知识产权发展白皮书》中“2019年中国AI企业IP竞争力TOP100企业榜单”就提到,北京以55家独占鳌头,而深圳和上海分别只有14家和13家。


但上海发展AI产业,遇到了一个难得的机遇——从2018年开始,越来越多的科技企业向南迁移。高新企业认定网的数据显示,近四年从北京迁出的高新技术企业多达673家,平均每年170家左右。迁出的重要流向之一正是长三角。


在她看来,南迁的科技企业只有为数不多的几个选择:上海、深圳、杭州、成都等,而这其中上海是最具竞争力的城市,“且不说上海对初创科技企业的补贴、免税有很强的吸引力,深圳、杭州都有几个巨头公司容易对中小创业公司形成遮盖,但上海由于没有互联网大厂便没有这一层顾虑;而成都位居西南,人才、交通上的吸引力无法跟上海比。”


已经举办四年的世界人工智能大会,让上海已经打造出AI产业中心的名片,这又成了上海吸引南迁的AI企业的一个因素。


不过大会只是吸引AI企业南下上海的一个因素,甚至不是最主要的因素。


上述北京某自动驾驶企业市场负责人对「甲子光年」称,2018年底她曾经拜访上海市相关官员,在聊到自动驾驶时,她一度担心自己认为比较前沿的技术产品会在官员面前聊不下去,“很多官员对技术和产品其实是不懂的。”但当她讲到一个业内知名的专家时,这位官员竟然非常熟悉,然后双方交谈的距离一下子拉进了。


有了这种好感,双方的交流也频繁起来。2020年,这家公司决定将研发总部落户到上海。


这在一定程度上得益于一套颇具创新型的政府用人策略。2018年首届世界人工智能大会后,上海对政府组织进行了一次“架构调整”,在市经信委下单独成立人工智能发展处,负责拟订并组织实施人工智能发展规划和政策,推进重大项目、产业发展和应用推广。


陈丽苹接触后发现,这些官员很多都是博士出身,“我接触的几位副处或分管负责人有的是北大的博士,有的是北航的博士,他们都很懂技术。”


这些技术型官员,也的确显示出跟其他官员的不同。陈丽苹还记得,在《实施意见》这项政策出台的那段时间,上海市AI产业的主管部门曾把辖区AI企业召集起来开了一场企业访谈。会上政府负责人提出了几大应用场景的方向,“我还问:你们是怎么提出来这几个方向的?领导说,这是征求你们意见梳理出来的。”陈丽苹回忆称。


身处一线的企业负责人也才刚开始感知到AI产品的落地难,但政府的官员们已经思考到了更深的一步,这让她对政府主管官员的印象大为转变,“他们不是高高在上地坐在办公室,真的对产业很了解。”


4.破解AI困局,上海做了啥?


“政府帮我们找到了服务机器人商业化的一个探索路径。”小i机器人创始人、董事长袁辉告诉「甲子光年」。


······


回过头看,今天困扰AI独角兽们的商业化问题,其实在15年前的上海已经有过一次清晰的预演,且得出了一个被后来的科技企业们屡试不爽的解决方法——to G。实际上,上海在留住AI企业并让它们能持续发展这点上,也有持续的探索。


作为最早一批诞生在上海的AI企业,小i机器人在2006年左右就经历过一次“至暗时刻”,而且是十年后整个AI行业困境的一个缩影。


2001年,袁辉从微软离职创业。2003年,QQ、MSN等即时聊天软件开始流行,技术出身的袁辉看到了“聊天”这一网友的刚需,便开发出号称“全球第一款聊天机器人”的小i机器人。这或许上海最早的AI产品,甚至Siri、小冰、小娜等都比它要晚上数年。


最初的小i机器人,科技感十足,但是在商业化上屡屡碰壁,而且除了对话外它并不具备很强的用户粘性,不能给企业带来实际的商业效益。被商业化困住的小i机器人曾一度陷入“弹尽粮绝”的至暗时刻,高管们甚至放弃领薪水陪公司“过冬”。


2006年,正为大量中小企业主在政府网站留言咨询政策而痛苦的上海市科委,找到小i机器人公司,希望其研发一款针对访问网站的中小企业主回答申请科技支持补贴政策的服务机器人,并下了一笔26万元的订单。这是小i机器人在AI服务上的第一笔订单。


拿到订单后,小i机器人在聊天机器人的基础上,推出了第一款商用智能客服机器人。这款智能客服机器人一推出,就受到政府和一些企业的青睐,因为它把大量的重复性客服解放了出来。顺着这个思路,小i机器人不仅解决了产品商业化的难题,而且这一产品也成为公司的代名词。


时间拨到2018年,尽管越来越多AI企业开始出现并拿到巨额融资,但一个致命的问题正逐渐暴露出来——AI商业化困难重重。


《云从过会,AI们的资本路通了吗?》一文,「甲子光年」曾提到,过去的“资本快于落地”,导致AI企业们陷于目前的尴尬境地,越来越多的AI企业已经开始重新审视市场、落地的重要性。


如果今天让一家AI企业从资本、商业化中做出选择,它很可能会倾向于后者。因为资本更多是让企业活下来,而落地应用才能让企业不断迭代发展


以自动驾驶为例,尽管持续的研发需要大量烧钱,但真正让自动驾驶企业头疼的还是落地场景。“资金没了可以融资、贷款,但是没有应用场景、没有数据,系统就无法迭代,车辆永远出不了实验室。”上述自动驾驶公司市场负责人说。


这说明不同于传统企业,数据才是AI公司发展的核心要素,也是留住它们的关键。四年前在刚下决心发展AI产业时,上海就意识到AI对应用场景、对数据的需求,这确实需要对行业有较深的洞察。


2017年11月上海发布的《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》(下称《实施意见》)中就提到,上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区,形成60个深度应用场景,建设100个以上应用示范项目。这在当时是最早以政府名义为AI企业寻找落地场景的城市之一。


彼时,上海市经济信息化委主任陈鸣波在答记者问时称,上海正在探索把各级政府、委办的政务数据都对外开放。作为一个拥有2400万人口、200万家企业的城市,上海的医联数据共享系统拥有250亿条数据,交通数据流量每日新增30GB;且大数据交易中心日均数据交易量3000万条、占全国50%左右。


这些数据,是许多AI企业连做梦都想得到的东西。


而更多的数据来源于各大场景。为此,从2018年12月至今,上海发布推出“人工智能应用场景建设实施计划”,首批发布了AI+学校、医院、社区、家庭、工厂、园区、交通、政务、金融、安防等10大应用场景。到今天,这一计划已发布了3批58个单位的应用场景需求,对接了280余个企业、500余个解决方案。


张江无人岛上的无人驾驶清扫车引来行人关注。


明确的场景需求在让AI技术快速找到落地方案的同时,还能解决一些社会问题。


上海本土云计算企业优刻得科技(UCloud)人工智能研发负责人王达侃告诉「甲子光年」,AI在城市中的一个重要应用是城市治理。之前曾有新闻报道,某小区电动车在电梯爆炸,但这种情况光靠人来约束很难,“我们跟一家智慧社区厂商合作,很快搭建起一套利用AI手段检测电瓶车进电梯的系统。该系统一旦检测到电瓶车进了电梯,就通过语音播号给保安,既方便了安保管理,也让业主更放心。”


如今随着国家对楼宇安全的重视,AI识别电瓶车的装置已经成为一些小区电梯的标配。


基于智慧校园、智慧园区等场景的管理需求,UCloud在此次世界人工智能大会上还推出“人脸识别测温”和“边缘计算”的系列AI新品。


在城市解决AI场景落地的同时,AI也在改变城市管理。


5.AI高地,背后的难题


不过,这套通过打造场景吸引科技企业的做法,如今已经成为各大城市科技招商的利器:除了北京、深圳、广州、成都外,2020年重庆、武汉、天津就相继发布“人工智能应用场景”,今年济南也发布了“人工智能应用场景和解决方案资源池”。


城市间的AI产业竞争,已经越发激烈了。


目前,上海已经和北京、深圳占据了AI城市实力的第一梯队。


在AI企业数量上,北京、深圳、上海分别以1500家、1318家、1298家位列国内城市的前三名。而且目前上海的AI产业规模已经高于北京。


但这三座城市的AI企业仍各有侧重:北京在AI技术层优势更明显,上海在AI应用层能力更强,相比之下深圳的特色介于两者之间——技术不如北京,应用则逊于上海。



整体上看,由于AI技术的发展需要长期积累,因此当下各大城市在AI产业布局上更偏重应用。这从上述表格中也看得出来,三座城市的AI应用层占比都接近或超过50%,而基础和技术方面占比偏低。“国内AI产业相比国外的优势体现在应用,但同时也说明在基础技术的创新上,国内仍存在短板。”在硅谷和上海都有过AI从业经历的王达侃分析道。


这意味着以应用见长的上海,未来或许会面临AI技术积累不足的困境,而技术的积累,说到底考验的是人才和教育。


体现在一些企业中就是,招人难。“我觉得最痛苦的就是招不到真正好的AI人才,目前AI行业的人才竞争非常激烈。”扩博智能陈丽苹说。


根据德勤的报告,2019年北京人工智能人才储备占全国比重的27.9%,遥遥领先于上海的12.1%和深圳的8.5%。不过,在今年世界人工智能大会上,上海市经信委主任吴金城公布了一个新的数据,上海拥有全国约1/3(33.7%)的AI人才。


这个数字相比过去已经有了很大的提升,但如果把目光放到全球差距仍旧明显——2019年全球AI人才流动报告显示,全球约有44%的AI人才在美国获得的博士学位,在中国获得博士学位的人才占比不到11%。


换句话说,AI人才短缺的问题是当下国内AI产业的普遍性问题。而AI大厂对人才的高薪竞争,成了创业期AI企业必须面对的痛。


除了技术上的短板,上海在AI基础上相对弱势,这主要表现在城市治理和政策法规上。


今年1月上海专门出台政策推进城市数字化转型,欲把城市作为当下AI应用的大场景


城市数字治理是城市数字化的前提。与其他一线城市相比,上海的城市数字治理水平仍稍显落后。在中国经济信息社、中国信息协会和中国城市规划设计研究院联合发布的《中国城市数字治理报告(2020)》中,杭州、深圳、北京的数字治理水平位列前三,上海位列第四。[1]


这从侧面说明,AI在上海城市治理上的应用比杭州、深圳、北京尚有差距。


好在,得益于过去的产业基础,上海在AI产业应用上竞争力较强。今年6月,中国新一代人工智能发展战略研究院发布了《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数(2021)》报告。[2]


该《报告》对国内四大经济圈人工智能科技产业区域竞争力综合评价后得出结果,长三角总评分101.90,位列四大经济圈首位;京津冀得分100.52,位列第二;珠三角以65.50分位列第三;川渝以24.71分位列第四。与 2018~2020 年的评价结果相比,长三角首次超过京津冀位列第一。


一个城市产业要想健康发展,除了技术、应用等“硬”的部分,还有“软”的部分——行业标准、法律法规。


但目前为止,国内并没有一部针对人工智能的专门性法律法规。但AI行业的数据隐私、科技伦理等问题已经越发显现。这个问题,已经成为上海等城市发展AI产业时必须面对的问题了。


UCloud王达侃称,如果不重视数据安全和隐私问题,大家都不愿意把数据拿出来,那么AI就变成无源之水。“上海这两年其实也在制定政策和行业标准。我们公司也在参与上海人工智能相关标准的制定。”


在这方面,深圳已经开始加速。7月6日,深圳市人大常委会公布《深圳经济特区数据条例》,规范当下数据领域最核心的个人数据保护、公共数据开放等问题,这是国内数据领域的首部基础性、综合性的立法;7月14日,深圳市人大常委会办公厅又公布了全国首部地方性人工智能领域法规《深圳经济特区人工智能产业促进条例(草案)》,对人工智能的基础研究与技术开发、产业基础设施建设、应用场景拓展、治理原则与措施等方面立法保障,并把发展目标锁定为“全球领先人工智能产业高地”。


“人工智能高地”的竞争似乎越来越焦灼,上海也需要寻找世界人工智能大会之外的新亮点。


[1].《报告》从数字基础设施、数字行政服务、数字公共服务、数字生活服务四个维度,对2019年度GDP排名前100位的城市数字治理水平进行了研究分析。

[2].该《报告》的评价指标体系主要涉及6个一级指标——企业能力、学术生态、资本环境、国际开放度、链接能力、政府响应能力。

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