人工智能2022年投资展望：逻辑、机遇与未来(2)

再一个是NLP，人机对话在类似Open AI这样的超大模型里，实际上语言生成能力已经达到较高水平了，但眼下NLP还不够成熟，一些逻辑性思考与连接上下文能力还有待提升。不过正因为不成熟，模型还在迭代优化中，相对图像和音频来说，有更大的机会，通用性对话会是一个突破口。

展望未来，中国能否实现弯道超车？

由于冬奥会的成功举办，人工智能也成为近期冬奥的热门话题之一。从冬奥手语播报数字人、可穿戴式体温计、滑雪场AI哨兵，到AI裁判以及一系列智能机器人成为全平台争相报道的内容，平时少与AI打交道的朋友也在转发评论。

尽管对于从事人工智能赛道的人来说，冬奥中的一些AI应用可能只是针对一些场景做了特殊优化，但经过此次冬奥会的宣传，提高了大众对于人工智能的认知度，并且不限于中国公民，凭借冬奥会的影响力，还培养了世界公民让人工智能成为生活一部分的习惯。而这还只是刚刚开始，逐渐渗透也是人工智能发展的必要路径。

依赖人工智能生活习惯的建立，能够帮助人工智能开发To C这个大市场，也对应人工智能平民化的呼声。To C领域有许多应用和场景，甚至可以颠覆人类的娱乐方式，例如近一年火爆的元宇宙和虚拟数字人等等。但在技术不够成熟的情况下，To C会比To B慢，B端的接受能力会更强。石建平认为，目前国家正在向硬科技领域做导向，对于整个社会的影响来说，To B可能是更能创造价值的一件事。

从外部性因素层面出发，硬科技实力已经成为大国博弈的关键点。就客观事实而言，相对于光刻机等偏工程领域的技术来说，在人工智能包括云计算等领域，中美差距并不大，多位投资人均表示，看好中国未来科研能力。

对于这样的情况，石建平向投资蒙钛奇表示，中国有相当多的优势，首先是场景和规模都可以说是世界最大的。从单一国家的贡献力来说，中国也是非常领先的，加之中国更愿意在新事物领域做尝试。

同时，在人工智能研究领域华人占据了半壁江山，论文发表方面，黄煦涛老先生以 1477 篇居首位；论文被引用数统计中，韩家炜、吴恩达、孙剑、何恺明等排名前列，分别都有 6 万以上的被引数。

中国拥有丰富的场景和充足的人才储备，因此，石建平相信中国能出现一些世界级的产品。至于中国能否实现弯道超车，这需要很多人的努力，目前我们面临的挑战在于原始创新。

回到2022年的投资展望，依旧在工具、基础建设层面以及行业渗透层面，随着大家认知度不断地的提高，生产价值也会愈发明显，乐观地看待人工智能行业实际上是一种理性行为。

至于能够颠覆一切的新算法框架何时才会出现，我们无从预测，只能在人工智能质变和爆发的前夜，提前做好准备，迎接这一天的到来。

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