2020年对于每个人都是值得深思回顾复盘的一年。这一年新冠病毒肆掠全球，国际国内形势充满了不确定性，中美贸易战持续升级，实体清单、技术封锁等这些美国单方面的行动加速着以华为公司为代表的高科技企业重新思考构建自主可控科技创新的步伐。在人工智能领域中，华人AI界痛失一代宗师，计算机视觉之父Thomas S.Huang（黄煦涛）先生也在今年去世，但我们不会忘记黄教授对计算机视觉领域做出的不可磨灭的贡献。人工智能代表企业中有许多创始人及行业高管都是黄教授的学生，如华为诺亚方舟计算机视觉首席科学家田奇、联想集团CTO芮勇、无人驾驶领域文远知行CEO韩旭、依图科技首席技术官颜水成、云从科技创始人周曦等。我们也相信，他的学生们会将这一仁者典范更好的传承下去，为我国乃至世界做出更卓越的贡献。
这一年，国家把新基建提到了重大国策的高度，人工智能赋能千行百业也在今年遍地开花。这一年，被称为人工智能四大独角兽企业的旷视、商汤、依图、云从各自开始在走自己的人工智能特色道路，有的以聚焦城市精细化治理的各行业开辟其计算机视觉计算的算法，有的以自研NPU芯片与算法应用解耦、实现AI普惠的逐梦之旅，有的以深耕金融构建又宽又深的护城河来一步一个脚印夯实AI功能平台的基础，有的以行业专题应用作为切入点，重点突破打造成功案例立标杆、树立样板点、建立AI生态渠道，实现AI生态的获客、集成、被集成的生态布局。
总体来看2020年危与机并存，人工智能市场的主旋律永远是危中寻求机会、把握机会。2020年疫情改变了全世界，也改变了中国人工智能市场的格局，从两方面来见微知著：
一方面是AI人工智能被提升到国家战略，这是一个极大的利好，提振了人工智能市场的信心；
一方面是人工智能面临的新挑战和新形势也给广大人工智能从业者带来了新的思考和选择，何去何从成为了广大从业者思考的话题。
毫无疑问，AI人工智能被提升到国家战略这带来的利好自不必说，但形势依然严峻：
一是疫情常态化对国民经济的影响拖累较大。虽然政策战略上把人工智能提升到国家战略，但并没有直接影响到人工智能企业的钱袋子，相反由于2020年作为脱贫摘帽的收官之年，政府财政支付能力受到了较大影响。随着新基建专项债、财政“两新一重”等措施释放地方政府的支付压力，在更多公共安全、行业效率、民生服务方面的AI需求激增，AI如何赋能这些激增的机会，满足这三方面的需求显得意义重大。以往AI场景解决人脸识别、车辆识别等同类项的需求升级为识别不安全行为、识别异常特征等，这样的需求升级就是ToB市场中的企业数字化转型升级的源动力，这会进一步对我国人工智能企业的细分领域进行重组。此外，疫情从某种角度给人工智能市场带来难得一见的窗口期和快速试错、小步快跑的机会，机会稍纵即逝。
二是人工智能面临的新挑战和新形势成为了人工智能市场变化的分水岭。我们从技术依赖、市场发展、企业经营这三点来看，人工智能的头部企业、独角兽明星公司都已经被纳入了实体清单，从技术依赖上来看，人工智能赋能的安防行业是目前我国领先全球的行业之一。人工智能技术依赖两方面：一是开发者生态包括开源AI框架、开源AI算法，计算机视觉从芯片到开发环境、到算法训练、框架注入、深度学习、推理计算等都严重依赖美国公司，如英伟达公司的CUDA开发框架、TeslaT4/P4高性能GPU计算卡，这个现状占了开发者生态的绝大多数；二是人工智能的NPU等芯片制程工艺受限于ASML等美国公司的卡脖子，AI芯片目前在人工智能行业企业中是一个重要产品方向也是重要的里程碑，涌现了海思、昇腾、含光800、地平线、比特大陆、寒武纪等AI芯片新贵，其中昇腾芯片目前肩负着国产化自主可控AI芯片的历史使命。诚然，芯片何其难，绝非一蹴而就之事，先进工艺制造、光刻机、指令集是AI芯片的三座大山，这也是2020年人工智能面临的新挑战。
市场发展的源动力就是客户需求，人工智能市场发展存在的困境通过如下几个角度可见一斑。
第一，AI市场发展已经过了前几年的烧钱猎奇炒概念的阶段，当下的市场发展更务实。对于人工智能市场中的每一个市场主体而言，永恒的难题都是千方百计活下来，想方设法活得更好。在日新月异的国家经济发展的滚滚洪流中，AI市场发展首要解决的就是社会需要，但实际上目前也就仅限于安防行业围绕公共安全立体化产生的刚需建设解锁了这一场景需要。打造平安中国是人民向往、政府重视投入的重要领域，那么除了在安防市场广袤的人脸识别、车辆识别、安全行为识别等AI应用场景以外，鲜有其他这样的“雪中送炭”式的需求凸显，更多的是一些噱头性质的AI场景。人工智能市场发展需要在经济发展、社会需要中寻找，创造更多高频、刚需、可复制性强的需求场景，极大地提升效率，极大地降低成本，极大地提升用户体验。这就需要人工智能与更多的交叉学科，与更多的行业深耕求解，但这条路按照经济规律来看，需要长期的尝试，持之以恒的投入，这对于整体人工智能企业的经营发展来看，难以为继。
第二，人工智能市场发展存在的难题在内部资源与外部环境的匹配，具体点就是低成本的普惠AI与差异化的用户粘性如何求解。能解决问题的人才在任何AI企业都是稀缺资源，AI如何有用？本质上先厘清AI如何值钱和AI如何盈利，难以兼得。AI与5G、AI与大数据、AI与AR、AI与BIM等各种新基建技术的结合给我们带来了中国特色的指路明灯，卡位这个领域或细分市场，帮助广大企业进行数字化转型，构建产业智能体或产业互联网，帮助政府精准施策，保平安保畅通，满足人民满意的幸福感和获得感。
第三，人工智能市场发展存在的困境从某个角度来说困于资本，困于降温、困于服务。为什么这么说，前几年乃至疫情前的2019年，人工智能市场发展兴于资本、兴于热度、兴于服务。资本帮助AI市场加速行业发展，放大AI场景效应，让行业的智能化发展从AI中获得了甜头，资本的力量使得技术变现攫取财富成为了现身说法的情景历历在目，加剧了AI市场中各领域分工布局的泾渭分明。随着隐私与数据安全的立法并得到广大民众重视，AI回归本质，代表了一种先进的生产力，生产力服务的生产关系也从炙手可热逐步趋于理性，直至逐渐降温。重新思辩生产关系来看，服务的就是更多高频、刚需、可复制性强的需求场景。在这样的生产关系下，困境显现——困于资本。如何在疫情常态化的经济双循环的整体国情下，让资本更务实而非炒作，让AI普惠的回报机制有更多收入确认机制，例如卖产品、卖服务、卖工具等。2020年众多人工智能企业摇身一变也去加入集成工程而且还收获颇丰，这就说明资本的逐利性也使得AI厂商为了持续经营不得不“穷者思变”，这样势必产生一些AI多元化的发展苗头，对广袤的AI市场未尝不是一件好事。
