人工智能：越過關口才能走進風口！
來源 IT時報
記者 李丹琦 見習記者 孫鵬飛 李玉洋 錢奕昀
上周在上海舉行的第二屆世界人工智能大會，再度讓人們見識到當前AI領域超高人氣和美好前景。而且，和一年前相比，人們對AI的熱情，更多轉換為成熟理解和具體應用，AI的可用性也變得更好，AI賦能傳統行業有了更好的注解。
但是，AI發展仍面臨著諸多挑戰，從AI技術自身來說，仍需要越過難關才能取得更好發展，尤其是在AI芯片領域，如何打通通用化之路，成為必須要解決的問題。而在更廣的范圍，人們擔憂的是越來越聰明的AI與人類如何相處，如何讓AI造福人類而不是傷害人類，AI治理的課題不僅需要產業界，更需要全社會參與，一起去解決。?有信息泄露的問題，在AI時代因為海量數據的產生，泄露風險無疑在加大，如何更好保?個人隱私，也成為不得不解決的問題。
任何新興領域，機遇和挑戰并存，AI也是如此，化解挑戰，抓住機遇，AI將會取得更大發展。
為了“科技向善” AI治理緊迫性越來越高
最近發生的ZAO換臉風波，課堂視頻監控風波，再一次引發人們對AI產業高速發展，帶來的隱私泄露，挑戰社會倫理等一系列問題的擔憂。技術是把雙刃劍，如何使AI造福人類而不是傷害人類，正引起各國政府，學界，企業的思考。在上周舉行的世界人工智能大會上，這也成為各方人士討論的焦點：AI如何健康發展？全球AI治理與法治的機遇和挑戰在哪里？
面臨多重挑戰
可以肯定的是，AI治理已迫在眉睫，需要關注的是治理哪些方面的問題。
外交部原副部長，清華大學戰略與安全研究中心主任傅瑩指出AI治理面臨的多重挑戰。
首先是立法的新思維。傳統法律以社會基本共識為基礎，往往滯后于社會實踐。但是AI治理的需求與技術的應用幾乎同步出現。?有，傳統立法者關注的是人與人之間的關系。但在人機共存，甚至人機沖突的情況下，如何面對和處置人類與機器的矛盾？“機器代替人”做決策的情況已經不是想象中的事，波音737-MAX 8的空難就是一個重要的警示。
其次是就業模式的快速沖擊。清華大學《中國青年視角下的人工智能技術（AI）風險和治理》調查項目中，超過50%青年人表達的頭等關切是失業風險。如何才能讓人才結構的調整跑贏技術的更新迭代和產業結構的躍升？
還有倫理規范的新問題。如國際上討論較多的人群歧視和對個人隱私的尊重和保?等問題。值得注意的是，在8月全國人大常委會審議的民法典人格權編草案稿中，針對收集，處理自然人個人信息有了明確規定，要求必須“征得該自然人或者其監護人同意”等，而且把個人生物識別信息也納入保?的范圍。
之所以AI治理面臨如此多挑戰，上海市科學學研究所所長石謙表示，最大的原因是“用”走在了“治”之前。在許多AI問題上，法律尚未完善，大部分情況依靠企業的道德約束。AI治理，一方面需要完善法律建設，一方面在“用”的時候，需要把“底線”守住。
聯合國世界新絲路論壇數字經濟研究院院長王春暉表示，AI的治理應當體現三大原則：應當體現對人權的保?，優先考慮AI對法律，社會倫理，個人隱私沖擊的部分，通過立法和強制性標準的制定和實施，削弱AI對人類風險和負面的影響。
關于AI立法，王春暉表示應重點關注數據安全與算法安全。當前，AI算法具有典型的“黑箱”特點，應當引起法律人高度警惕和深入研究，應當以倫理學和法學融合的角度深入審視和研究AI算法。
關鍵是各方協同
盡管面臨諸多挑戰，但AI治理已引起各方行動。傅瑩說，一方面要加快對立規和立法的研究，另一方面也要依靠科學界和企業界采取負責任的態度和行為。
“截至2019年8月，全球已至少發布了53個AI原則，中國發布了10個AI原則，包括《中國青年科學家2019人工智能創新治理上海宣言》。”國家新一代人工智能治理專業委員會，中國科學院自動化研究所研究員曾毅介紹，自2016年第一個AI原則發布以來，這些原則來自全球不同機構，覆蓋不同主題，具有很強的互補性。
今年5月，上海國家新一代人工智能創新發展試驗區揭牌，明確了建立健全政策法規，倫理規范和治理體系的任務。同月，《人工智能北京共識》發布，發布了15條AI研發，使用和治理規范。6月，國家新一代人工智能治理專業委員會發布《新一代人工智能治理原則》，強調要“發展負責任的人工智能”，提出和諧友好，公平公正，包容共享，尊重隱私，安全可控，共擔責任，開放協作，敏捷治理8條原則。
AI治理同樣離不開企業的社會責任與自治探索。
大會開幕式上，馬化騰說，AI治理的緊迫性越來越高，應以“科技向善”引領AI全方位治理，確保AI“可知”“可控”“可用”“可靠”。深化企業對科技價值觀的思考，探索人與AI的正確相處之道。
明略科技創始人，董事長兼CEO吳明輝表示，AI的發展需要以人為本，需要依托一套框架來實現“負責任的AI”。明略科技用“HAO智能”理論框架，打造出一個能夠被人類理解的智能系統。AI永遠是人的伙伴，而不是獨立的與人分離的解決方案，它需要跟人和組織更好地結合，讓人和組織產生更大的價值。
打造全球AI治理“共同體”
AI治理是國際社會的共同挑戰，也是世界各國的共同責任，開放協作成為業界共識。
在去年舉行的人工智能造福人類（AI for Good）全球峰會上，OCED人工智能專家組成員，全球智庫The Future Society創始人Nicolas Miailhe說，AI與每個人的生活息息相關，全世界要建立共識，展開合作，共同參與AI規則的制定和實施的監督。
OCED人工智能專家組成員，Smart Dubai人工智能倫理咨詢委員會成員Cyrus Hordes認為，AI的國際戰略合作，可以從“硬規則”和“軟規則”兩方面進行。其中，硬規則包括AI原則，軟規則包括技術標準，行為準則，道德標準等。
傅瑩則表示，中國對人工智能的國際合作和治理采取的是積極參與的開放態度，也主動搭建了不少平臺，上海的世界人工智能大會，天津的世界智能大會，重慶的國際智能產業博覽會等，都是向世界開放的交流平臺。在傅瑩看來，對人工智能國際治理應保持開放性，合作性，客觀性。人工智能的技術發展與產業應用是全球高度協作的成果，其未來的發展也依賴世界各國優勢互補，合作共享。人工智能被認為是一項綜合性的“原力技術”，其治理也需要多學科，多領域和多部門乃至多國的共同參與，取長補短。人工智能作為革命性的新技術，難免引發很多誤解和懷疑，沒有人能準確預測技術的未來結果。國際治理應該秉承中立客觀的立場，保?科學家和企業家的創新積極性，尊重人的權利與尊嚴。
需要人工智能，更需要可信人工智能
人工智能是大勢所趨，近些年發展非常快，但是在它銜枚疾走之中，安全問題一直如影隨形。幾天前，一款名為ZAO-逢臉造戲的App在朋友圈爆火。據了解，這個打著“僅需一張照片，出演天下好戲”標語的App，可以幫助用戶在10秒內替換原本視頻中主角的臉，讓用戶通過觀看換臉視頻就可以過足“戲癮”。但同樣，爆火之后隨即便引來了不少用戶對于隱私方面的爭論。目前，有關個人隱私安全的報道層出不窮。無論是或大或小的新聞事件都可以觸發用戶對于隱私安全方面緊繃的神經。這更加發人深思：AI到底安全嗎？
AI“安全事故”頻發
在2019世界人工智能大會上，人工智能安全成為高頻詞，屢屢被提及。在中國科學院院士何積豐看來，人工智能存在信任危?。
根據公開報道，2016年9月，一名23歲特斯拉中國車主男子駕車在高速上行駛時，因前車躲避障礙物，該男子躲閃不及撞上道路清掃車，不幸喪生。這也是特斯拉自動駕駛在中國出現首例死亡事故。據事故后對行程記錄儀的視頻分析，事故發生時，特斯拉處于“定速”的狀態，并未能識別躲閃而撞上前車。
另外一件事是，2016年時微軟聊天機器人Tay在國外社交平臺上線，很快就被“教壞”，開始不斷辱罵網友。根據報道，由于微軟沒有對對話“做任何設定”，使得Tay無法具備分辨是非的能力。
在此之前，還有悲慘的事件發生，2015年英國實施了首例機器人心瓣修復手術，在這場尖端的醫療AI技術的展示中，機器人把病人的心臟“放錯位置”，還戳穿大動脈，導致病人去世……
因為這些事情的發生，很多人對人工智能缺乏信任感。如何構筑人工智能安全保障呢？何積豐認為，“人工智能安全分為三種類型，分別為數據安全，應用安全和法律/倫理安全。人工智能算法的關鍵問題在于，盡量避免人工智能副作用，避免獎勵條件錯誤解讀等等，同時要探索安全和可拓展的監管。”
所以何積豐院士提出了可信人工智能的觀點，“可信人工智能三要素是人，信息和物理。過去是人類社會和物理世界，我們覺得安全是可信安全的強人工智能系統，要實現復雜的信息，物理跟人的融合交互。”
挑戰不容忽視
在上海觀安信息技術股份有限公司CTO胡紹勇看來，人工智能的風險分為三個方面：數據隱私，數據質量，數據保?。
“首先是數據隱私。在人工智能系統采集和訓練的過程中,會涉及大量數據，這些數據是否保管妥當，是否侵犯公民隱私，都是我們需要關注的問題。”胡紹勇說道。其次是數據質量，“數據質量不夠高的話，對于人工智能系統自身的可靠性，安全性會有影響。”最后是數據保?，握有大量數據的企業，在數據流通各個環節是否采取了更好的安全措施，也是需要注意的風險。
在翼盾（上海）智能科技有限公司CEO朱易翔看來，人工智能所面臨的安全挑戰主要在兩方面，一類是人工智能技術本身，另一類則是濫用的問題。
“人工智能技術本身的挑戰體現在，人與機器，機器與機器之間的對抗，比如是不是有AI技術繞過檢測機制，或者讓惡意的行為變得不那么像機器而更像人等等。”朱易翔表示。其次則是自身安全，自身安全分為三個層面:第一個層面是偏通用，人工智能作為一個大范疇，很多功能是通用的，這其中不包括純通用的技術，第二，三層則是人工智能偏通用一點的技術和一點偏業務應用層面的技術。
“在我看來，至少目前階段我們應該關注中間這層，即人工智能偏通用的技術,這一技術的安全問題值得我們關注。我鼓勵在現階段偏通用的人工智能基礎設施方面做研究，為未來做好基石，未來的業務，應用層面可以再做個性化的事情。”朱易翔說道。
5G與AI相遇，風口與風險并存
AI遇上5G，萬物互聯和萬物智能一相逢，似乎“勝卻人間無數”。
5G+AI將會帶來豐富的場景：黑燈的工廠，沒有工人，機器卻在飛速運轉，自動駕駛的車輛，相互關聯，安全抵達終點，擁堵的城市，流量被智慧大腦疏導……這些場景離我們并不遙遠。但在科技突飛猛進背后，還有憂慮。5G時代，萬物互聯會產生海量數據，安全，隱私問題隨之而來。當利益與倫理相悖，5G+AI還會是一把雙刃劍。那么，5G+AI會帶來怎樣的技術變革？未來的場景該如何想象？如何安全地運用技術這把劍？在不久前閉幕的世界人工智能大會上，記者試圖尋求答案。
AI：從配角到5G核心網元
從不起眼的配角，到成為5G網絡的主角，AI完成了逆襲。
亞信科技CTO歐陽曄認為，江化微中簽號在3G，4G時代，無論在通信基礎設施，還是在CRM，BI等核心業務領域，盡管有analytics（分析），machine learning（機器學習），data mining（數據挖掘）等與AI相關的技術，但此時的AI還是配角。
直至2017年，3GPP在5G首版標準R15中引入了NWDAF (NetWork Data Analytics Function，網絡數據分析功能)網元，用于收集，分析網絡數據以及向其他網絡功能提供數據分析結果信息。
5G是復雜的網絡，AI能幫助理清網絡的邏輯和秩序。
事實上，5G網絡運用NWDAF，可以實現切片的智能選擇，達到QoS的實時管控與優化的效果。切片將5G網絡分割成多個彼此邏輯獨立的端對端虛擬網絡，從而滿足不同客戶在不同場景下網絡的差異性需求。
AI的介入，也讓5G網絡性能不斷自我提升。Massive MIMO（大規模天線）是5G典型技術，不同天線傾角水平和垂直層面發送的信號波數寬度，形狀，功率大小直接影響了最終的網絡性能和覆蓋性能。要在大量的參數組合中選出最優組合，人力已無法勝任。因此在波束管理上，引入AI技術，在算法成熟，算力充裕條件下，AI可以起到動態調整網絡參數配置，快速完成優化選擇，以匹配各類場景。
“大數據與AI技術對提升5G的無線與網絡性能及功能發揮了重要作用，實現了5G網絡的虛擬化和智能化。” 中國互聯網協會理事長鄔賀銓總結道。
5G：AI落地背后的主推手
5G賦能AI，在AI快速發展的過程中，5G起到非常重要的作用。
“如果說AI是哪吒，5G就是烽火輪，AI是智腦，5G就是神經元。”中國電信上海公司總經理馬益民用生動的比喻，形容5G，AI之間的關系。他表示，預計到2019年底，上海的5G基站數量將突破1.5萬個，成為全球5G網絡規模最大的城市之一，這將為人工智能可持續發展提供堅實的網絡保障。
“5G投入使用之后，一定會對人工智能進行相互賦能。隨著5G的普及，人們對網絡存在的感覺越來越弱，天地一體的固定和融合的云網合一的網絡無處不在，就像空氣一樣彌漫在你的身邊，隨手可得，觸手可及，即插即用，按需奉陪。消費者不再在乎網絡在哪里，而只關注它能帶來什么真切的應用，這應該是電信運營商在現代信息基礎設施建設中，作為信息建設底盤的作用和價值。”馬益民說道。寒武紀副總裁劉道福則從數據，算力，算法的角度，闡釋了5G對AI的支撐作用。目前AI存在數據和算力上的短板，不過，這兩個缺口可以讓5G來填補。
萬物互聯，背后是海量數據。在劉道福看來，AI可以將這些數據完成從非結構化到結構化的轉變，并能進一步提煉出有價值的數據。
5G不僅提升了AI的能力，可以說，5G還推動了AIoT（智聯網）的新發展。5G網絡采用IPv4的下一代協議IPv6，地址資源大為豐富，甚至可以令地球上的每一粒沙子都擁有一個IPv6地址。
在鄔賀銓看來，5G為IoT終端分配了真實的IPv6地址，在解除上述擔憂的同時，還能獲得終端的畫像信息，為IoT終端的智能管理奠定了基礎。
給技術帶上“緊箍咒”
在科技迅猛發展的同時，阿里巴巴集團副總裁劉松卻感到一些困擾，技術和產業應用之間猶如自行車的前后輪，總是有著不小的距離。同時，5G+AI的運用場景多而分散，但最終一觸即發的場景并不多。
另一種困惑，來自于技術可能會帶來的負面影響。無論是最近熱議的換臉App ZAO，還是學校中的AI監視器，大眾在談論這些應用是否是偽需求的同時，隱私和安全的風險備受爭議。
“從倫理角度來說，這個問題已經非常現實。在人類歷史發展中有很多的經驗教育可以吸取，我們不僅要從理念上認同，還要及早從法律法規上研究，做一些必要的立法。” 原國家網信辦信息化發展局局長徐愈說。
歐陽曄認為法律具有一定滯后性，技術人員和企業要主動制定AI標準，5G標準以及兩者融合智能化的標準。
兩個月前，國家新一代人工智能治理專業委員會發布了《新一代人工智能治理原則》。在京東集團副總裁，京東人工智能研究院院長周伯文看來，原則為AI發展戴上了保險鎖。不過，劉道福認為法律能夠限制大部分人，最終要解決問題，需要的還是技術。“大家最大的擔憂可能是隱私，其實現在技術上有了一些解決方案，最極端的解決方案是同態加密。”
同態加密相當于在計算過程中，所有數據經過加密后再傳到云端，當計算結果反傳后在解密，可以保證在數據處理過程中不被泄露。聯邦學習，便采用這種機制。
機器的發明，延展了人類的四肢。5G+AI技術的融合，還延伸了人類的大腦。在5G+AI技術融合發展的同時，我們看到了新應用的可能，新場景的到來，當然我們還需注意，技術背后可能存在的風險。
通用化芯片難題考驗AI產業界
伴隨著人工智能在先進制造，生命科學，信息技術等多個場景實現突破式應用，智能芯片產業迅速發展，江化微中簽號相關企業紛紛布局，新型芯片架構不斷涌現，基于場景的定制化智能芯片加速部署。
同時，芯片也面臨更加廣泛及多樣化的應用，這對AI芯片的通用化提出了新的需求。
芯片成AI產業發展突破口
根據賽迪顧問在今年世界人工智能大會上發布的《中國AI芯片發展產業白皮書》（以下簡稱《白皮書》），2018年中國人工智能核心產業規模超過900億元，預計2019年將達到近1300億元。其中，AI芯片市場規模在2018年達到80.8億元，同比增長50.2%。
與此同時，AI芯片成為資本市場布局新焦點。以基礎層為核心，具備較強的場景落地能力和差異化的AI芯片企業持續受到市場追捧。2018年6月，寒武紀獲數億美元B輪融資，2019年2月地平線獲6億美元B輪融資。
結合應用場景和功能，AI芯片可分為云端訓練（側重運算），云端推算（側重推論），終端推算三類。其中，云端訓練芯片市場份額最高，達到51.3%。隨著AI應用落地，終端推算芯片將迎來新的發展機遇。
從細分場景看，AI芯片主要用于各種定制化場景。數據中心，智能安防，智能駕駛，消費電子，機器人，智能家居是應用價值較高的領域，未來發展潛力較大。AI芯片成為AI產業發展的重要突破口。
通用化之路難走卻必須走
但是，目前的AI芯片大部分是基于特定場景的定制化芯片。AI芯片能否通用化成為業界關注的重點。
清華大學微電子所所長魏少軍早在去年就提出了“是否會出現類似通用CPU那樣獨立存在的通用AI處理器？如果存在的話，它的架構是怎樣的？”的問題。但是，一年過去，這個問題很少有人能解答。
魏少軍從算法和算力兩方面解釋了這個問題。從算法角度說，AI有不同的神經網絡，能不能找到一個通用的神經網絡，或找到一個通用的算法來實現所有的神經網絡是個問題。而算法本身又面臨兩個問題：一是算法在不斷演進，幾個月就會有新的變化，二是一種算法對應一種應用，沒有統一的算法，想實現多種算法放在一起，可能要多個芯片放在一起，或者一個芯片支撐多種不同的應用。從算力角度說，神經網絡需要的算力相當驚人，可能需要超級計算機的算力。在云端，還能把多臺服務器連在一起，但在終端，不僅是計算效率問題，還有能量效率問題。
云從科技副總裁張立也談到了AI芯片通用化帶來的單位功耗問題。單位功耗是AI芯片的重要考量點，而傳統芯片更考慮整體算力，通用化芯片需要適應多樣化場景落地，這對AI芯片單位功耗帶來了難題。
近期，清華大學開發出的全球首款異構融合類腦計算芯片——“天機芯”登上了Nature雜志封面。“天機芯”把人工通用智能的兩種算法（基于計算機科學和基于神經科學），集成到一個平臺，可以同時支持機器學習算法和現有類腦計算算法。據團隊成員介紹，天機芯第二代芯片擁有4萬個神經元，1000萬個突觸，而人腦有870億個神經元，相比人腦還是很小，而要達到人腦的效果，其突觸還要增大1千到1萬倍。第三代芯片的目標是做到擁有百萬級神經元。
兩種算法的融合，都能得到Nature的關注，可想而知，多種算法的融合是多么困難。
但AI通用芯片也并非不可能。魏少軍說，要找到一個全新的芯片架構。這個全新架構是什么，做一個象限圖，把CPU放在第二象限（軟件可編輯性強，硬件可編輯性弱），把SOC放在第三個象限（軟，硬件可編輯性弱），可編程硬件（硬件可編輯性強，軟件可編輯性弱）放在第四個象限，唯獨第一個象限什么都不是，或者說什么都不知道，恰恰很可能是一個重要的突破點。
AI投資火熱 會不會虛火過旺？
圓圓的耳朵，黑色的眼睛，向上凸起的鼻子……在上周舉行的世界人工智能大會上，外形酷似大熊貓的智能公交車成為應用展示區的明星，萌萌的外表吸引了不少觀眾駐足圍觀。而且公交車內部也是科技感滿滿，只要在規定位置掃描手掌就會實現自動付款，語音機器人可以幫助乘客規劃交通路線和換乘方案等等。
這臺熊貓智能公交車是中金資本的投資項目，實際上，在這次盛會上，資本方投資的AI應用不在少數。這折射出AI領域投資的火熱。
但與此同時，業界對AI領域投資是虛火還是真熱的討論一直沒有停歇。
融資曾經屢屢碰壁
人工智能出現已有數十年時間，之所以在近幾年變得火熱，主要是因為機器學習/深度學習技術取得了重大進展。AI技術領域的突破，在資本市場也引起了連鎖反應，投資熱度加速升溫，這和幾年前形成了鮮明的對比。
松鼠AI是國內第一批從事人工智能智適應教育的公司之一，2014年開始從事智適應學習探索。松鼠AI CEO周偉坦言，2014年啟動項目的時候去談融資，遭遇碰壁。“大家認為這件事不靠譜，認為人工智能只有6歲孩子的水平，不可能讓6歲的孩子教孩子。”周偉回憶道。
松鼠AI當時找了100多位投資人，但都失敗而歸。“2016年阿爾法狗在圍棋大戰中戰勝人類后，大家都信了。”周偉說道。
現在不僅是資本，BAT國內互聯網巨頭在AI領域都有布局。根據中金資本于今年8月發布的《戰略新興產業投資研究報告匯編》，百度執行“All in AI”戰略，并發布開源工具和PaddlePaddle深度學習平臺，阿里設立了數據科技研究院，還將AI應用在自家產品中的語音識別，人臉識別，圖片搜索等方面，推出了AI平臺 DT PAI等，騰訊則成立了智能計算與搜索實驗室。
AI如今成投資熱點
現在各方涌入AI領域，讓AI投資變得火熱。根據IDC和浪潮聯合研究發布的《2019—2020中國人工智能計算力發展評估報告》， 中國人工智能市場整體投資將繼續保持高增長率，2019年的投資增速將高達59.8%，而針對人工智能算力的投資增速高于整體市場投資增速，2019年增速將達64%。
“我們內部基本是從技術和應用兩個角度看人工智能，”IDG合伙人牛奎光說道。從技術的角度來看，經過近些年的發展，視覺和語音基本上已經成熟了。在語音方面，IDG投資了Speakln。AI芯片也是IDG投資的重點，投資了兩家在科創板上市的AI芯片公司。
在應用層，牛奎光表示，AI作為生產力技術，在安防，教育等眾多行業都極具潛力。?于此，IDG對以上領域中的企業，如奇安信，同盾，安智智能，流利說等都有相應布局。“技術成熟是產業化真正的開始，所以人工智能應用接下來會有更廣闊的，更深度持續性的發展。”牛奎光說道。
在風險投資基金愉悅資本創始合伙人劉二海看來，人工智能現在有兩個方向：人工智能本身產業內的發展，和其他行業的結合。“人工智能正成為新的基礎設施，現在處在逐步完善階段，一旦有了新的突破之后，我相信其他行業也會隨之發生巨大變化。”劉二海說道。
TMT領域風險投資機構華映資本，投資思路是以數據為核心，“逐步向企業服務的應用落地。”合伙人章高男表示。
“肥皂泡”還是“啤酒沫”？
牛奎光認為，人往往會高估短期影響，低估長期影響。“這是正常的現象，但關鍵要看泡沫是肥皂沫還是啤酒沫，適度的啤酒沫是合適的。從我們的角度講，現在在科技領域適度多投入，可能比放在房地產行業會更好一些，畢竟科技領域還是在創造。從長久的角度看，真正做創新的公司，估值遲早會得到認可。”牛奎光認為。
全鏈條基金管理公司峰瑞資本合伙人楊永成對此表示認同。楊永成表示，任何一個有巨大沖擊力的行業出現時，估值飄忽不定，有不少估值偏高的公司，“但我們基本的認知是，AI領域還沒有出現泡沫式的偏高，即使有泡沫，它可能是啤酒沫。作為我們投資人，會理性地看待這個問題。”
中金公司預計，AI+5G會在2023年創造7000億美元（約5萬億人民幣）的市場規模。“5萬億人民幣相當于中國目前GDP的5%，這是非常大的商業機會。”中金公司研究部董事總經理黃平樂說。“我們認為5G會助推整個人工智能行業加速發展，AI漸漸地找到了它的商業模式，包括它的芯片，服務，平臺，未來科創板會助力這些企業快速發展。”
中金公司今年8月發布了《AI+5G推動社會變革，關注十大投資機會》研究報告，報告中稱：“5G的商用將為中國人工智能行業的發展打開新的成長空間。科創板更加靈活的上市機制，亦將助推AI企業加速發展。”對于具體的投資機會，報告顯示，中金公司看好AI與5G芯片，通信及與云計算基礎設施，智能手機，云游戲和AR/VR，服務機器人，物聯網及傳感器，公有云，工業物聯網平臺，無人駕駛，RPA和企業數字化等十大行業的投資機會。
