2020年，一场突如其来的“黑天鹅事件”，让人工智能行业焕发生机，加速人工智能技术在不同场景的落地应用；深度学习框架、算法等核心技术的推动，助力人工智能应用落地成功破圈；资本开启人工智能领域落地潮，人工智能商业化生机初现。
为助力产业发展，猎云网自2019年也全面开启了，以发现产业独角兽为初衷的“FUS（Future unicorn Summit）未来独角兽峰会品牌。并围绕消费升级、医疗、科技金融、企业服务、汽车、教育等领域开展垂直领域的产业峰会，为更多蓄势待发的未来独角兽和行业从业者搭建一个沟通、交流的资源平台，在企业和行业的融合下实现共生共赢。
10月16日，“FUS猎云网2020年度人工智能产业峰会”在北京金茂万丽酒店隆重举行，本次峰会由猎云网主办，猎云资本、企业管家、猎云财经、锐视角协办。近百位知名资本大咖、领军企业创始人、创业风云人物及千余位业内人士共聚一堂，共同探讨人工智能产业落地应用与商业化的未来。
峰会嘉宾分别围绕人工智能落地应用、投资机遇、人工智能细分赛道的机会等多个话题进行了观点分享；探讨了5G、新基建等背景下人工智能企业的新机遇；并展望了万物互联，智慧生活的未来。
智慧生活离不开人工智能落地应用
人工智能是时代的标签之一，伴随人工智能而来的，是智慧生活的伊始。当人工智能落地应用开始真正应用于生产生活中，智慧出行、智慧城市、智慧生活也随之而来。随着5G、新基建的发展，人工智能落地应用场景越来越多，未来，进入万物互联的时代，也开启了真正的智慧生活。
阿里巴巴天猫精灵事业部王浩带来了天猫精灵最新的升级进展，他表示，交互体验从传统的机械交互到触屏交互，再发展到现在的语音交互阶段。天猫精灵今年将重点从语音交互升级到多模态交互，从无屏的智能助手变成带屏的智能助手。王浩表示，在家庭场景里，过往设备大都比较孤立，未来在AIoT和5G时代下，希望每个家庭都能通过一个天猫精灵助手，以AI技术为核心，去联通所有设备，包括连接设备和人，这才是一个真正的IoT时代。
滴滴出行地图与公交事业部总经理柴华表示，数字化的智能出行时代，从滴滴的业务方向出发，具体表现有三部分，即智能交通基础设施、智能交通工具以及共享出行。一站式出行平台的背后，是滴滴地图提供了有力的技术支撑，基于地图的能力和一站式出行平台，滴滴公交、滴滴导航应运而生。在滴滴共享出行平台内部，地图已经服务了很多用户体验侧或者是其他的内部平台的服务调用。对于滴滴网约车地图体验的持续优化，柴华也介绍了近期推出的三个小体验功能，包括用户可以修改上车地点，修改下车地点以及自由选择路线。
蘑菇车联副总裁邓志伟表示，对于行业企业来说，标准很重要，它代表着未来和发展趋势。因而，现在已经不单单是讲单车，而是车和路的链接，车和车的链接。在演讲中，邓志伟提到蘑菇车联通过车路云一体化的方式实现自动驾驶，通过5G的方式把车路云打通，并通过前面提到的车车协同、车路协同、车云之间的协同，给自动驾驶做赋能。
驭势科技联合创始人兼首席产品官周鑫、天壤城市大脑总裁彭伊莎也都分享了很多在智慧出行、智慧城市的应用案例，彭伊莎表示，城市大脑是数据驱动下城市运营的基础，也支撑着人工智能等技术的有效落地。
资本助力人工智能应用落地
在人工智能融资环境上，2015年开启了人工智能投资元年，2016年、2017年则是异军突起，人工智能一度成为资本的“宠儿”，到2018年资本将人工智能产业推向顶峰，但到2019年人工智能跌落神坛，人工智能企业融资数量和金额呈断崖式下跌。
2020年，新冠疫情之后，资本寒冬之下，人工智能却能做到“小荷才露尖尖角”，随着人工智能落地应用越来越多，资本对人工智能的信心似乎再一次回到高峰。
联想创投董事总经理王光熙表示，疫情包括随之引起的一些国际地缘政治的变化带来很多挑战与很多机遇。虽然有受疫情影响，但联想创投比往年更快点的节奏进行投资，上半年投资小20家的公司。很明显的趋势是投一些核心科技的比例比较高，包括软件和硬件。找早期行业机会中关注哪些行业时，首先是要有比较强的痛点，比如智能化、AI化、自动化是否高效提升现有生产效率，是否突破现有的行垒。其次是在上面的链条中，更多的会关注到数字化比较早的行业，打通数据化前面的环节。
信中利资本合伙人汪栩表示，有更多复合型人才，对行业内在需求和价值有更深入的理解，已成为投资AI企业的关注重点。如果企业团队不太理解这个行业的内在需求以及价值，不能把它的需求有效地转化为产品，那么发展就会变得缓慢。“人工智能在各行业的渗透，融合度还没有到达一个比较深入的阶段，所以导致，有一部分企业看起来像一家技术外包公司。与此同时，同质化、价格战也比较严重。现在，行业里也开始逐渐有了更深入的分化和发展。未来两年，一家公司可能不叫XXX人工智能，但他所提供的产品，背后会有很多人工智能的技术，这是一个很明显的变化。”
此外，在以“AI与产业融合创新中的投资机遇与挑战”的圆桌论坛中，洪泰基金董事总经理金海燕、耀途资本创始合伙人杨光、明势资本合伙人焦腾也都提到，近期资本也同样关注人工智能技术发展的方向，包括底层的硬科技、基础设施以及整个世界虚拟孪生改造各行各业，发展速度都是很有信心。以AI为代表，并融合了IG、IoT、传感器、大数据、云计算的技术，跟各行各业的升级做了一个交织融合。
AI落地应用潮初现
可以说，今年的新冠疫情，成为了人工智能落地应用的分水岭。疫情期间，无接触式配送机器人、无接触式测温机器、智慧医疗，人脸识别的安全安防系统开始大面积进入生产生活中。
企业的线上化、数字化以及人工智能在不同场景上的落地，也因为疫情的到来而得以加速发展。无论是人工智能头部企业，还是创业公司都迎来了一次落地潮。
峰会现场，宾果智能CEO闵海波表示，尽管疫情有所影响，但更多的是看到了人工智能技术的发展机会。疫情期间，宾果智能在此前对幼教机器人进行了改进，加入加入红外测温系统，助力幼教服务。同时，宾果智能围绕信息化和课程服务两个部分，将教学形式线上化的同时，还针对针对摄像头所采集的数据，分析孩子的情绪、专注度、活跃度，是学前分析，将课堂游戏话，用人工智能技术助力幼儿教学。
在云迹科技战略合作副总裁杨子看来，疫情是一个契机，一个起点，未来生活中可能充满了大量的人工智能和机器人。杨子表示，疫情起初的确对业务影响很大，但是从长远元来看还是利好的，“我们近期一个月酒店机器人销量几乎能达到去年一个季度的体量，因为酒店服务机器人的无接触配送，正是当时疫情期间所急需的服务。以前认为只有人对人的服务才是温馨的服务，但从长远来看，人对人的服务一定是成本更高的服务，所以未来将有很多是机器人提供的服务，或者人工智能提供的服务。”
睿帆科技联合创始人兼CTO王雪则看到的更多的是疫情加速了整个社会的数字化进程，在疫情之前，企业的数字化进程一直都处于第一个阶段，即收集数据阶段，而并非利用数据。但现在来看，企业加速了这个过程，收集数据、使用数据、处理数据、甚至于对分析结果进行利用，然后进一步指导生产，这都是离不开疫情的助力作用。
当然，在新冠疫情加速人工智能应用落地的背后，也应该正视人工智能应用落地及商业化的挑战所在，在“后疫情时代，人工智能落地应用何处所在？”的圆桌论坛上，瑞峰资本副总裁刘鹏琦、埃睿迪信息合伙人兼副总裁赵华伟、睿帆科技创始人兼CTO、云迹科技战略合作副总裁杨子，宾果智能CEO闵海波都认为，悲观和乐观都应该存在，适当降低对人工智能落地应用的预期，减少泡沫发生的可能性，用技术推动人工智能在不同场景下的落地才是关键所在。
人工智能技术是破局的核心所在
人工智能的落地应用潮初现，究其背后的原因，必然离不开技术的发展，在核心算法、深度学习框架等核心技术的驱动下，在攻克不同场景落地难题之后，人工智能才能深入到生产生活的各个角落。对于创业公司来说，人工智能核心技术应当为其第一生产力。
峰会现场，的卢深视CEO户磊表示，真正计算机视觉或者机器视觉的成熟应用，需要跟行业场景结合，不止是一个简单的原来行业、原来的系统加上算法就能够解决问题的事情。企业需要从数据传感到整个系统设计，并且跟行业的结合才能够形成一个真正落地的完整的方案。因此，实现人工智能应用落地，跟技术的演进，跟标准规范的建设都有关系。
趋动科技CEO王鲲表示，新算法的出现，可以让我们做很多之前做不了的事情；海量的数据和算力，可以让我们的算法跑得更多，使得人脸识别的正确率更高，语音识别准确率更高。但实际上，真正要让AI产业能够持续发展，我们认为算力平民化是很必要的，只有成本真正地降了下来，整个AI产业才能够持续的发展，这也是趋动科技一直在做的事情。
大疆行业应用与解决方案技术负责人田艺谈及无人机业务时表示，过去的负载设备虽然有激光雷达，但它们的集成度都很低，易用性差，且价格高。大疆通过对核心技术的突破，以及供应链生产一条线的打通，在把技术突破的同时，把价格降下来，让更多的人，更多的行业用上这些技术。而无人机在更多的场景上的应用是通过传感器、更高的分辨率、更高的集成度、更多不同的采集方式来解决各个行业不同的问题。
长木谷CEO张逸凌发表关于AI助力精准骨科手术时提到，长木的技术核心其实就是人工智能，也是其计算的核心。长木谷在术前通过大量的数据进行训练神经网络，通过高质量的标注进行机器学习，再通过不停的手术反馈更新手术模型，最后通过关节课医生反馈并调试手术模型，最后做出AI教育系统。
文安智能董事长兼创始人陶海也表示一个预期观点，人工智能向全栈智能化发展，是从“数据+算法+算力”的人工智能1.0到“感知+认知+协同”的人工智能2.0的一个过程。
在以“人工智能如何重塑企业，助其价值增长”为主题的圆桌论坛上，猎云资本副总裁乐华伟、松禾创智董事总经理姜欣、来也科技CTO胡一川、佳都科技副总裁赵辉、VIPKID首席AI科学家包英泽、金沙江联合资本投资副总裁焦梦津液都表示，人工智能创业者需要转变从技术角度思考问题的习惯，更应该研究需求、理解需求、以不变应万变。
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