2021年的最大科学突破是什么？《科学》和《自然》难得的一次一致认为是AlphaFold2。这两本期刊的地位不用我多说，在其中任意一本上发一篇文章的几率，低于清北在河南的录取率。尤其是这两个期刊还经常互相不对付。所以，AlphaFold2究竟有什么魔力？当看到开头的Alpha，你大概能猜到，它和打遍全球围棋高手的“阿尔法狗”AlphaGo系出同源——被谷歌收购的DeepMind团队。2016年阿尔法狗横空出世，有1亿人收看了它和李世石的决战直播，也有1亿人因此失眠。“人机大战”带来的是泪水、震撼和疑问，而AlphaFold2带来的是答案和未来。它最近干的一件事是预测了人类98.5%的蛋白质结构，并将数据免费开放给全球研究者。
困扰学界50多年的蛋白质分子折叠问题被解决了。过去探测1种蛋白结构都要几个月，现在2亿种蛋白质结构被预测。这给疾病研究、基因技术、生物制药带来的进步难以用金钱衡量，刷新了对生命本质的思考。都说21世纪属于生命科学，但没有AI的导航，人们还在无限的生命密码中迷失。1990年，人类基因组计划启动，历时13年，投入30亿美元，才完成了基因测序；现在，有了算力、AI、大数据技术，单人基因测序要不了十分钟，花费降低到千元级。过去十年，我们曾一度悲观地认为，人类步入了科技大停滞时代。在《大停滞》一书中写到，两次工业革命后，目前支撑人类经济的主要科技都是1940年之前的发明。由计算机、互联网带来的第三次信息革命，我们原以为接下来会看到火箭、火星殖民、人造太阳，结果得到的是社交软件、王者峡谷和倒在路边的小黄车。在关乎人类生存的领域：能源、粮食、住房、医药、教育等，似乎很久没有本质的提升。现在，AI似乎将让“停滞论”休矣，各国都在这条赛道上狂奔，包括中国。中国在2017年的政府工作报告里首次提到了人工智能的重要性；随后推出《新一代人工智能发展规划》，提出了著名的“三步走”战略，目标是：到2030年中国AI实力要全球领先。按预测，AI达到人类智能水平，也就是“奇点”时刻，最早也是在2030年。就在接下来这个十年，人工智能这一战就将见分晓。2020年，中国人工智能产业规模为3031亿元，人工智能企业共1454家，居全球第二，仅次于美国的2257家。从中国制造2025到十四五规划，人工智能在国家科技战略站了C位。2020年，国家发改委明确将人工智能列入新基建的范畴，AI是技术突破的基底。AI的特殊在哪里？顶级的AI技术可以成为几乎所有最前沿的领域，量子计算、半导体、机器人、新能源、基因技术、新材料、纳米技术等等，技术突破的倍增器。强大的AI可以成为其它高端技术的“孵化器”，或“技术母机”。在智能时代，数据是新的生产资料，算力是新生产力，算法是新生产关系，构成了这一经济时代的基石。实验室培养的人工智能，即便算法上有差距，但学习的数据量大小也会影响其性能。谷歌的无人驾驶项目WayMo稳扎稳打地测试L4级别技术，商业化进程缓慢；马斯克只做到L2级，能跟车、变道、自动泊车，就开始卖车。结果特斯拉大受欢迎，公司市值杀入全球前10，马斯克成为世界首富。每天还有上百万辆特斯拉在路上跑，随时采集各类数据，让其无人驾驶技术更快突破。你去问百度、小鹏、蔚来、华为，他们不认为自己是汽车制造商，而会介绍自己是智能科技公司。中国的优势，在于拥有完善的产业链，最丰富的应用场景，庞大的消费人群。以及中国人对于新事物、新技术的包容和勇于尝试，移动支付、5G、扫脸等技术的推广，让中国成为数字基建最发达的国家之一。这意味着场景和数据，一片无限增殖、可反复开采的金矿，也是中国弯道超车最宝贵的优势。据哈佛大学研究，中国在人脸识别、语音识别、金融科技等AI应用领域远远领先美国；在深度学习方面，中国授予的专利数量是美国的6倍。我们有理由相信，AI的黄金十年中一定有中国。
过去，“互联网+”的主角是互联网公司。现在，“人工智能+”的重点是“+”，是绑定实体经济的升级。据估算，到2030年中国的人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，这就至少是10倍的杠杆。只有让更多企业智能起来，才能AI价值最大化。IDC预测，2021年至少有65%的中国1000强企业利用自然语言处理、机器学习、深度学习等AI工具。别看这个比例过半了，如果这些金字塔尖的公司都没有完成数字化转型，那市场主体的中小微企业，智能化之路才刚刚开始。就拿工业来说，作为国民经济的支柱产业、转型升级的关键。中国有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，各类别的数字化进度并不一样。或许在汽车、机械装备、机床、家电行业里最先进的那一批企业，如三一重工、美的、格力、上汽，已经用上了自动化生产线、无人车间、黑灯工厂，将生产工作交给AI决策调配。但像钢铁、水泥、矿业、纺织这类传统工业，大部分距离智能化还八竿子打不着。宁德时代可能是中国制造业升级的一个样本。万亿市值的“宁王”，面临动力电池的全球竞争，产品质量容不得差池。毕竟是用到车上的东西，直接关系人身、财产安全。所以在生产环节，电池在每经过一道工序都要质检。一个电池完整从生产线下来，至少要检测3000个参数。如果交给人力，就太过低效了。一条流水线就需要几十个质检工人，拿着放大镜对着灯光去比对，误差也很大。在精密加工的环节，必须交给机器去完成。宁德时代的解法，是用百度飞桨的深度学习框架，训练一套AI质检算法。改进之后，电池单次检测的平均时间在2毫秒以下，漏检率从原来的百万分之一降到了十亿分之一。这个方法中小企业也可以学，并且不局限在制造业。在“中国蔬菜之乡”山东寿光，AI改造了蔬菜大棚，进行培养、施肥、防虫害等工作，2个农民用APP就能管理数十个大棚。一个12岁的小学生，调用平台的视觉算法，就能开发出识别口罩佩戴是否符合防疫要求的应用；一名25岁的铁路工人，通过自学开发的检查识别火车编码的软件，在襄阳落地实测，能节省铁路工作人员数小时的检验时间。
AI不再是实验室、大公司的奢侈品，而是工业化产品，所有人都用得上。百度CTO王海峰认为，目前，人工智能呈现出“融合创新”和“降低门槛”的特点：一方面，AI技术及产业的融合创新越来越多；另一方面，虽然AI技术越来越复杂，但AI开发与应用的门槛却越来越低。AI公司要提供更高效、更便宜的铲子，让千行百业都能挖到数据的金矿。国内百度就在做这样的事，降低AI的使用门槛，低到不需要AI理论知识，不需要编程知识。现成的开源技术、代码可以拿来即用，成熟的公司应用模板可以直接借鉴。这才是中国AI黄金十年的门票——服务中小微企业，用智能红利补缺人口红利，提效增收。人工智能给行业和社会带来的变革，只有服务于人、服务于社会，产生更多的正向价值和贡献，才真正有意义。在AI的底座上，中国正生长为智能经济体。
人工智能变得空前繁荣，各个行业求“智”若渴，但资本市场在回归理性。一冷一热的温差，重新锻打行业格局。AlphaGo横空出世后，资本对AI项目极度狂热。只要带“人工智能”字眼、稍有潜力的项目，都能从急着花钱的风投拿到还不错的估值。可想而知这其中的鱼龙混杂。很多公司做的与AI最相关的工作，是把写字楼大厅的名牌加上“智能”、“科技”两词。AI产业落地、商业模式还在“摸石头”，加上高烧不退的研发投入，亏损是行业内的普遍现象，但资本已经要渡河了。
据亿欧智库数据，截至2021年上半年，中国约70%的人工智能企业成立于2014-2018年。近4年，AI赛道的投融资还在增加（尤其是疫情后），但初创企业数量大幅下降，说明了泡沫期的结束，格局隐隐固化。即便是“AI四小龙”的商汤、依图、旷视、云从，他们中年龄最大的旷视已经十岁，仍还在疯狂烧钱。其研发投入至少占营收比50%以上，多的能突破100%，但至今都还在亏损中，上市之路也都很艰难。AI是在迎来黄金十年没错，但资本将会集中到底层技术研究，和落地应用出色的公司。科技咨询机构Gartner分析了过去30多年的技术发展，总结出Hype Cycle技术成熟曲线。
历史经验证明，当过高预期、资本泡沫破灭后，一项技术才真正开始成熟，幸存者们也从绝望之谷迈向光明。这很残酷。最前沿的技术浪潮不是等来的，必须提前10年、20年去投入和布局。10年前，消费互联网搭上时代的电梯，一群人踮脚尖、俯卧撑、高抬腿，都到达了财富的顶楼。BAT里，百度刀兵入库，转向人工智能的研究，却被认为“有后天，但没有明天”。知情的人谓其心忧，不懂的人谓其何求。2021年，互联网寒冬来临，营收增速下滑的大厂在寻找脱虚向实的支点，人工智能、AI芯片、云计算、元宇宙等项目得到支持。百度则几乎成为时代隐喻，在活出更好的样子。12月27日，百度Create大会在其国产元宇宙“希壤”上召开，百度创始人李彦宏称：“人机共生”时代，中国迎来AI黄金十年。这次大会也为百度的AI事业做了一次总结。今年，百度官宣了自研7nm昆仑2代芯片实现量产，支持所有AI应用和场景，性能是上一代的3倍，成为硬件底座；
百度飞桨是国内首个产业级深度学习平台，开放近1400项AI技术，聚集406万开发者、创建47.6万模型、服务了15.7万家企事业单位；
百度智能云的营收保持着超70%的增速，在中国AI云市场蝉联第一；
李彦宏曾表示，芯片、操作系统这样过去被“卡脖子”的技术，都是需要长期坚持的，它们的商业价值不可能在短短几年之内就体现出来。而百度对于研发的理念从来都是：有1块钱的时候，会投进技术；有1个亿，也会投进技术里；有100个亿，还是投进技术。今年百度研发已经投入了176亿元，在总营收占比近20%，在中国民营企业500强里能争第一，与其他投入比在8%-10%的科技公司截然不同。
过去十余年，百度的AI专利申请量超过1.3万件，连续三年位列第一，入选全球4大AI巨头、全球AI公司五强等。
明年，随着Apollo阿波罗、萝卜快跑、百度汽车机器人等自动驾驶产品商业化，百度的智能交通生态落地，又会跑出一条新的收入增长曲线。随着AI落地加快，科技公司还将会有大洗牌。而那些真正有远见、不惧唱衰的长期主义者开始获得回报，成为时间和复利的朋友。
30年前，李彦宏从北大跑到美国学计算机，期间他迷上了还是新兴学科的人工智能。出人意料，他的教授劝说，学这个没用，找不到工作。当时正是历史上人工智能的第二次低潮，当时AI还不够智能，没什么实用性，而计算机和互联网才是朝阳产业。练就一身顶尖的搜索引擎技术，李彦宏先后在华尔街、硅谷声名鹊起，又毅然回到中国创办百度。30年后，人工智能成了最红火的专业，但恐怕美国不再允许中国诞生李彦宏式的人物。今年2月，美国国家安全委员会出具了一份人工智能调查报告。其中一项结论是：中国会在2030年底取代美国成为人工智能领导者。这与中国AI战略时间表完全吻合。美国很清楚，场景和数据是中国的长项，但科技竞赛最终离不开企业、人才。在产学研用相互配合，吸纳全球创新人才上，美国很有一套成熟的运转机制。谷歌、Facebook、苹果、微软、IBM、OpenAI等公司，麻省理工、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学等高校，不断挥舞金钱，从全球抢夺人才，保持创新竞争力。李开复曾感叹，“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知，大公司在用不合理的价钱挖人。”《纽约时报》报道，在2019年人工智能大会上发表论文的128位中国毕业生，后来超过一半都在美国工作。
谷歌删除Don't be evil“不作恶”口号后，与军方合作将AI应用于战争，据报道，该项目的12人团队里，至少有5个中国人。中国最聪明的人才，在美国科研和创业；中国最有潜力的公司，在美国的打击名单上。缺人才，是中国科技领域最大的痛点。国内人工智能人才缺口超500万，供求比例达1：10，一些核心岗位完全断档，供求比例严重失衡。据报道，中高端的AI人才中国只相当于美国的20%。技术要提前十年布局，教育体系的搭建周期更长，中国要一个产学研用的正循环，任重道远。20年前，李开复等人创办微软亚洲研究院，聚集近200位中国顶尖人才，办公所在的希格玛大厦一度被称为“全国智商密度最高的建筑”。这群人鲜衣怒马，之后散落在清北高校、公司大厂、智能研究院，成为国内的AI台柱子。2018年开始，国内高校密集地新建了人工智能专业、实验室和研究所，聚集了从海外、行业回流的人才。
高校与百度等AI公司展开合作。百度从2015年起陆续和教育部、700多所高校展开合作，投入上千万的资金和资源，培养AI教师、人才，并参与编写了人工智能教材。AI专业的应届毕业生早已被大公司和猎头盯上，开出50万的高薪，往往还没毕业就已经被预定。预计到2025年，中国每年在STEM科学、工程学、数学等领域取得博士学位的人数将达到7.7万人，是美国的2倍。而飞桨等开源平台不断降低AI门槛，更多开发者不需从头学习编程，就能进行AI应用设计开发，在实践中去学习，能打磨更多人才。这也是百度作为新的AI黄埔军校，敢于许诺在未来5年为社会培养500万AI人才，补充国内AI人才缺口的原因。当下的中国，是科技从业者最好的时代。有足够多的技术应用场景，有不断完善的数字新基建，有着拿来即用的AI工具，有一批百度这样长期坚定的企业，更有不断诞生领军人才和战略级科学家的土壤。大规模的创新成果必然会在中国涌现。未来十年，除了胜利，没有其他。
