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根據(jù)《2022-2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》核心觀點(diǎn)：
政策驅(qū)動(dòng)下，中國(guó)人工智能發(fā)展迎來(lái)黃金時(shí)期中國(guó)始終強(qiáng)調(diào)科技興國(guó)的重要性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，技術(shù)的力量更為凸顯。近年來(lái)，中國(guó)政府相關(guān)部門(mén)相繼發(fā)布一系列政策，更加明確了人工智能對(duì)于提升中國(guó)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要支撐作用，加上新基建、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等持續(xù)利好政策的推動(dòng)，中國(guó)人工智能市場(chǎng)保持平穩(wěn)增長(zhǎng)。
IDC預(yù)測(cè)，2022年中國(guó)人工智能市場(chǎng)相關(guān)支出將達(dá)到130.3億美元，有望在2026年達(dá)到266.9億美元，2022至2026年年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)19.6%。
加速技術(shù)行業(yè)落地、推進(jìn)優(yōu)化治理是中國(guó)人工智能相關(guān)政策的核心目標(biāo)方向：加速技術(shù)的行業(yè)落地：《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（簡(jiǎn)稱(chēng)“十四五”綱要）指出要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)的深度融合。
基于此，各省市紛紛布局打造示范應(yīng)用行業(yè)和場(chǎng)景，推進(jìn)人工智能與產(chǎn)業(yè)融合。2022年《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》（簡(jiǎn)稱(chēng)《意見(jiàn)》）發(fā)布，《意見(jiàn)》為各地方和各主體加速人工智能行業(yè)和場(chǎng)景化落地提供指引，指出制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)、家居等重點(diǎn)行業(yè)可深入挖掘，“促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展，以更智能的城市、更貼心的社會(huì)為導(dǎo)向，在城市管理、交通治理、生態(tài)環(huán)保、醫(yī)療健康、教育、養(yǎng)老等領(lǐng)域持續(xù)挖掘人工智能應(yīng)用場(chǎng)景機(jī)會(huì)，開(kāi)展智能社會(huì)場(chǎng)景應(yīng)用示范”，并鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)及高等院校加大對(duì)于人工智能技術(shù)研究、開(kāi)發(fā)及應(yīng)用的投入力度。
在人工智能算力及應(yīng)用方面有以下趨勢(shì)
一、芯片：需求日益增長(zhǎng)，發(fā)展空間廣闊
全球人工智能技術(shù)發(fā)展逐漸成熟，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不斷建設(shè)完善，人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)不斷提升，產(chǎn)業(yè)商業(yè)化應(yīng)用加速落地，推動(dòng)全球人工智能芯片市場(chǎng)高速增長(zhǎng)，IDC預(yù)計(jì)，到2025年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)726億美元。IDC全球范圍調(diào)研顯示，人工智能芯片搭載率（attach rate）將持續(xù)增高，目前每臺(tái)人工智能服務(wù)器上普遍多配置2個(gè)GPU，未來(lái)18個(gè)月，GPU、ASIC和FPGA的搭載率均會(huì)上升。
二、服務(wù)器：中國(guó)市場(chǎng)領(lǐng)跑全球，綠色節(jié)能引領(lǐng)未來(lái)
人工智能服務(wù)器仍是人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的主力軍。IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)的同比增速超過(guò)全球整體人工智能市場(chǎng)的增速，是整體人工智能市場(chǎng)增長(zhǎng)的推動(dòng)力。IDC發(fā)布的《全球人工智能市場(chǎng)半年度追蹤報(bào)告》顯示，2021年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)156.3億美元，約合人民幣1,045億元，這是全球年度人工智能服務(wù)器市場(chǎng)首次突破千億元人民幣，同比2020年增速達(dá)39.1%。其中，浪潮信息、戴爾、HPE分別以20.9%、13.0%、9.2%的市占率位列前三，三家廠商總市場(chǎng)份額占比達(dá)43.1%。未來(lái)五年，人工智能服務(wù)器市場(chǎng)將繼續(xù)高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2026年全球人工智能服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到347.1億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率為17.3%。
三、計(jì)算架構(gòu)：以系統(tǒng)創(chuàng)新為基礎(chǔ)，支持多元算力發(fā)展
深度學(xué)習(xí)是典型的多迭代計(jì)算類(lèi)工作負(fù)載，龐大的計(jì)算力是催生業(yè)務(wù)價(jià)值的必要條件。在通用算力技術(shù)演進(jìn)節(jié)奏放緩的大背景下，針對(duì)特定問(wèn)題或特定領(lǐng)域來(lái)定義計(jì)算架構(gòu)成為市場(chǎng)的普遍訴求，基于DSA（Domain-Specifific Architectures）思想設(shè)計(jì)的人工智能芯片，在特定人工智能工作負(fù)載上表現(xiàn)出遠(yuǎn)超通用芯片的處理能力，大大推動(dòng)了人工智能芯片的多元化發(fā)展，并為產(chǎn)業(yè)AI化的加速提供了重要的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和更加豐富的選擇。
四、云服務(wù)：市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步提升，算力設(shè)施提供強(qiáng)力支撐
云計(jì)算的出現(xiàn)為企業(yè)提供更豐富的算力支持。通過(guò)aaS（asaService）服務(wù)提供AI平臺(tái)和AI服務(wù)，因其快速的產(chǎn)品迭代能力和豐富的場(chǎng)景化人工智能能力，越來(lái)越被用戶(hù)接受。2021年全年，人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到44.1億元人民幣，占整體人工智能軟件市場(chǎng)的13.4%。從年增長(zhǎng)率來(lái)看，人工智能公有云服務(wù)市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人工智能軟件整體市場(chǎng)的增長(zhǎng)速度。而在未來(lái)2-3年內(nèi)，IDC還觀察到私有化部署仍將是整個(gè)人工智能市場(chǎng)的主流。
五、算法模型：加速大模型行業(yè)落地，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展
大模型是在智算算力驅(qū)動(dòng)下最為典型的重大創(chuàng)新。得益于模型泛化能力強(qiáng)、長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)的低依賴(lài)性以及下游模型使用效率的提升，大模型被認(rèn)為具備了“通用智能”的雛形，并成為業(yè)內(nèi)探索實(shí)現(xiàn)普惠人工智能的重要途徑之一。大模型的技術(shù)基礎(chǔ)是 transformer 架構(gòu)、遷移學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，transformer架構(gòu)應(yīng)用于NLP領(lǐng)域并取得了突破性進(jìn)展，其在視覺(jué)任務(wù)上也同樣證明了有效性。從算力的視角看，語(yǔ)言類(lèi)、視覺(jué)類(lèi)模型容量和相應(yīng)的算力需求都在快速擴(kuò)大，大模型發(fā)展的背后是龐大的算力支撐。如果用“算力當(dāng)量”（PetaFlops/s-day，PD），即每秒千萬(wàn)億次的計(jì)算機(jī)完整運(yùn)行一天消耗的算力總量，來(lái)對(duì)人工智能任務(wù)所需算力總量進(jìn)行度量，AI+Science領(lǐng)域的AlphaFold2、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、GPT-3等模型訓(xùn)練需要幾百甚至幾千PD的算力支持，如GPT-3訓(xùn)練需要3,640PD的算力。
六、生態(tài)：推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化布局，發(fā)揮平臺(tái)價(jià)值
技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值是提升效率，產(chǎn)業(yè)AI化的目標(biāo)就是通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用來(lái)提升垂直行業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等環(huán)節(jié)的效率，并產(chǎn)生更大范圍的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。不過(guò)，人工智能目前還是新興技術(shù)，技術(shù)供應(yīng)商在實(shí)施產(chǎn)業(yè)AI化時(shí)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括市場(chǎng)對(duì)人工智能技術(shù)的理解程度、供應(yīng)商技術(shù)和商業(yè)能力是否成熟、如何在精細(xì)化落地的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)快捷高效的部署，都會(huì)影響人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的實(shí)際落地效果。
通常來(lái)講，推動(dòng)某一類(lèi)新興技術(shù)應(yīng)用走向成熟的基本路徑和邏輯，是在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，通過(guò)協(xié)同平臺(tái)對(duì)多元市場(chǎng)主體的標(biāo)準(zhǔn)化是技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的必要前提，但對(duì)于目前的人工智能技術(shù)及基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)說(shuō)，定制化的工作量依然很大，主要集中在包括多元人工智能芯片適配、人工智能算力資源管理和調(diào)度、數(shù)據(jù)整合及加速、深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境部署等各個(gè)方面。
七、應(yīng)用：場(chǎng)景化落地縱深發(fā)展，加速智算力向創(chuàng)新力轉(zhuǎn)化
中國(guó)人工智能算力為人工智能的持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展提供支撐。
目前醫(yī)療場(chǎng)景應(yīng)用：賦能診斷治療，加速科研探索
人工智能進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)
按照人工智能進(jìn)入醫(yī)療的領(lǐng)域來(lái)區(qū)分，主要分類(lèi)是藥物研發(fā)、診療、影像識(shí)別、手術(shù)機(jī)器人和健康管理5大方向。但從實(shí)踐來(lái)看，藥物研發(fā)領(lǐng)域雖有一些進(jìn)展，但離真正規(guī)模化仍有一定距離，而診療領(lǐng)域的工具屬性更強(qiáng)，對(duì)醫(yī)療的作用只具備信息化附屬的角色。過(guò)去5年吸引市場(chǎng)的領(lǐng)域是AI解決方案（以影像識(shí)別為主）、手術(shù)機(jī)器人和健康管理這三大類(lèi)。
對(duì)這三者進(jìn)行分析可以通過(guò)四個(gè)角度：監(jiān)管屬性、實(shí)用性、迫切性和可持續(xù)性。
首先，從監(jiān)管屬性來(lái)看，都是按照醫(yī)療器械來(lái)獲得監(jiān)管許可，但是只有手術(shù)機(jī)器人是真正依賴(lài)醫(yī)療器械和耗材來(lái)走通商業(yè)模式的，其他都是比照器械來(lái)獲得監(jiān)管許可，但實(shí)際上并不是依靠醫(yī)療器械本身來(lái)獲得發(fā)展，而是更偏向醫(yī)療信息化的院內(nèi)和院外模式。影像識(shí)別類(lèi)似院內(nèi)影像科購(gòu)買(mǎi)系統(tǒng)進(jìn)行信息化能力提升，而數(shù)字療法則類(lèi)似借助信息化軟件進(jìn)行專(zhuān)科的院外隨訪和康復(fù)管理。從監(jiān)管準(zhǔn)入角度來(lái)看，醫(yī)療器械和耗材模式是成熟商業(yè)模式，且客單價(jià)較高；而面向?qū)？频男畔⒒浖Ｊ降目蛦蝺r(jià)較低，市場(chǎng)規(guī)模的增長(zhǎng)依賴(lài)跑量。至于面向院外的健康管理則連商業(yè)模式的邏輯都無(wú)法成立。
其次，從實(shí)用性來(lái)看，手術(shù)機(jī)器人和影像識(shí)別的實(shí)用性較強(qiáng)，用戶(hù)主要為醫(yī)院科室，有著較為明確的采購(gòu)需求。而數(shù)字療法的療效目前只是在試驗(yàn)中獲得了證明，但由于始終沒(méi)有獲得大基數(shù)的用戶(hù)，其實(shí)用性存疑。由于需要醫(yī)生開(kāi)具處方且主要面向院外C端客戶(hù)，數(shù)字療法的使用場(chǎng)景無(wú)法像前兩者那樣創(chuàng)造出一個(gè)具有迫切性的剛需場(chǎng)景，一切都掌握在個(gè)人的主觀意愿上，可持續(xù)性偏弱。
再次，迫切性決定支付能力和意愿，迫切性低會(huì)導(dǎo)致支付意愿低，反之就高。從支付意愿來(lái)看，手術(shù)機(jī)器人的迫切性較高，支付意愿度較高，但影像識(shí)別的迫切性并不強(qiáng)，數(shù)字療法的迫切性更弱，支付意愿更低。從支付能力來(lái)看，醫(yī)院采購(gòu)設(shè)備的資金最充足，市場(chǎng)接受度也最高，手術(shù)機(jī)器人的銷(xiāo)售面臨的挑戰(zhàn)是政策準(zhǔn)入而不是支付能力。影像識(shí)別僅限于影像科，經(jīng)費(fèi)相對(duì)有限，因此支付能力明顯受限。而且影像識(shí)別提供的服務(wù)更類(lèi)似信息化軟件，難以提高客單價(jià)。至于數(shù)字療法，C端自費(fèi)支付能力始終是大問(wèn)題，難以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)商業(yè)化，必須依賴(lài)支付方，但支付方需要看到明確的療效和成本控制，這點(diǎn)數(shù)字療法并不具備，也難以獲得商業(yè)化所需的規(guī)模。
最后，從可持續(xù)性來(lái)看，商業(yè)模式能否持續(xù)滿(mǎn)足客戶(hù)需求和支付能力是關(guān)鍵，手術(shù)機(jī)器人和影像識(shí)別主要依賴(lài)醫(yī)院采購(gòu)，可持續(xù)性能力較強(qiáng)，但數(shù)字療法依靠C端自費(fèi)，難以獲得穩(wěn)定的市場(chǎng)規(guī)模，可持續(xù)性較弱。
來(lái)自未來(lái)規(guī)模化的挑戰(zhàn)？
從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，影像識(shí)別對(duì)醫(yī)生的幫助更多是效率上的，但與類(lèi)似電子病歷等全局性的信息系統(tǒng)不同，醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)局部效率提升的急迫性并不強(qiáng)。因此，醫(yī)療機(jī)構(gòu)的支付意愿并不強(qiáng)的前提下，影像識(shí)別產(chǎn)品的定價(jià)只能類(lèi)比專(zhuān)科化的信息系統(tǒng)，難以與大型醫(yī)院信息化系統(tǒng)比肩。在需求意愿有限和定價(jià)難以提升的市場(chǎng)環(huán)境下，影像識(shí)別的商業(yè)化面臨很大的局限。
而另一方面，影像識(shí)別是一個(gè)重人力的服務(wù)，需要投入大量人力去做生物標(biāo)志物，這大幅度推高了公司的成本，每獲得1元收入所投入的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)1元，這樣的商業(yè)模式只能依靠不斷融資支撐。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司不同，由于是一個(gè)完全2B的市場(chǎng)且客單價(jià)較低，影像識(shí)別公司缺乏快速規(guī)?；目赡苄裕茈y長(zhǎng)期燒錢(qián)來(lái)發(fā)展。
而手術(shù)機(jī)器人面向的領(lǐng)域雖然較窄，目前成熟的主要是腹腔，以泌尿外科和普外科為主，骨科類(lèi)的規(guī)?；孕钑r(shí)日，但由于能夠解決醫(yī)生的痛點(diǎn)，大幅提高手術(shù)的精度和效率，在經(jīng)過(guò)了數(shù)年的市場(chǎng)培育期之后，獲得了明顯的發(fā)展。由于客單價(jià)較高，擁有一定自費(fèi)用戶(hù)的基礎(chǔ)，隨著部分地區(qū)醫(yī)保納入之后，手術(shù)機(jī)器人將獲得明顯的增長(zhǎng)。
但是，手術(shù)機(jī)器人市場(chǎng)仍然缺乏有體量的國(guó)產(chǎn)品牌。雖然目前有較多產(chǎn)品線(xiàn)在研發(fā)和臨床試驗(yàn)，但真正能夠規(guī)?；氖中g(shù)機(jī)器人產(chǎn)品還較為匱乏。手術(shù)機(jī)器人是一個(gè)長(zhǎng)周期發(fā)展的商業(yè)模式，但打開(kāi)醫(yī)院市場(chǎng)的銷(xiāo)售渠道必須緊密配合產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)行，否則很容易形成有產(chǎn)品而沒(méi)有市場(chǎng)的局面，并一拖多年，產(chǎn)生不了現(xiàn)金流，一直需要融資輸血。
而人工智能在健康管理領(lǐng)域的體現(xiàn)主要是數(shù)字療法。數(shù)字療法并不是新產(chǎn)品，更多是采用了軟件加硬件的模式將原有的產(chǎn)品重新包裝。與影像識(shí)別和手術(shù)機(jī)器人不同，數(shù)字療法更多是面向個(gè)人。人工智能的本質(zhì)是提高效率和技能并降低成本，但數(shù)字療法并沒(méi)有體現(xiàn)出這一點(diǎn)。雖然數(shù)字療法在試驗(yàn)階段展示了其能夠?qū)β』蚓窠】导膊∵M(jìn)行有效治療和管理，但從實(shí)踐來(lái)看，其實(shí)際效果仍然存疑。這導(dǎo)致醫(yī)保和商保作為支付方仍然非常謹(jǐn)慎，直接去覆蓋數(shù)字療法的意愿度非常低，降低了其快速規(guī)模化的可能性。
當(dāng)然，人工智能在數(shù)字療法上主要的優(yōu)勢(shì)在其算法，通過(guò)不斷調(diào)整用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)算法具備更精準(zhǔn)，從而提高用戶(hù)的健康水平。但是，正如影像識(shí)別一樣，必須投入高人力，依靠大樣本才能開(kāi)發(fā)出準(zhǔn)確率更高的算法。當(dāng)前的數(shù)字療法卻采取藥品的研發(fā)模式，只是在院內(nèi)對(duì)小規(guī)模人群進(jìn)行試驗(yàn)。當(dāng)這樣的數(shù)字療法產(chǎn)品上市后，用戶(hù)的使用率和續(xù)約率并不高，作為頭部的Pear Therapeutics的處方實(shí)際調(diào)劑率只有50%，處方實(shí)際支付率只有25%，這極大的制約了其規(guī)?；目赡苄浴?/span>
因此，如果從商業(yè)模式的潛力來(lái)辨別，用戶(hù)需求的迫切性、支付意愿和能力以及可持續(xù)性是判斷其未來(lái)能否獲得真實(shí)發(fā)展的關(guān)鍵。從市場(chǎng)趨勢(shì)來(lái)看，手術(shù)機(jī)器人的商業(yè)模式已經(jīng)成熟，但受制于技術(shù)的能力，未來(lái)的規(guī)模取決于技術(shù)成熟度和成本控制力。而以影像識(shí)別為主的AI解決方案的商業(yè)模式仍不成熟，未來(lái)能否真正規(guī)?；苤朴谑欠衲苷业叫碌膭傂栊詰?yīng)用場(chǎng)景和醫(yī)院的支付意愿的提升。數(shù)字療法則還不存在清晰的商業(yè)模式，市場(chǎng)仍將繼續(xù)探索。
《2022-2023中國(guó)人工智能計(jì)算力發(fā)展評(píng)估報(bào)告》-浪潮信息；IDC China.
《人工智能進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)》-村夫日記（作者）
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