你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近几周的科技特训营课程，基本上都是围绕人工智能这个主题在展开，从底层的基础设施到云原生的应用，我们做了比较细致的梳理。

很多人都会有这样的疑问，你们天天说人工智能时代已经到来，现实的生活中，到底有多少真正落地的应用呢？

今天跟你分享我前两天看到的华尔街日报上的一篇文章，先跟你分享文章中的这样一句话："未来某一天，人工智能会成为智能机器人，把科幻电影里的幻想变成现实。但是至少在今天，它还只能干一些脏活累活。"

作者是华尔街日报科技专栏作家克里斯托弗·米姆斯（Christopher Mims），他在《如何构建真正实用的人工智能》这篇文章中说了这样的话，不得不说，这确实反映了人工智能产业热潮背后的现状。

多数人眼里的人工智能，是那些很华丽炫酷、很吸引眼球的东西。比如你只要说个想法，就会生成漂亮风格美术作品的DALL-E；你只要提个要求，就生成一篇有模有样的短篇小说的GPT-3；还有前不久，一位走火入魔的谷歌博士工程师宣称"人工智能的意识开始觉醒”的，一度占据了各大媒体的头版头条的对话程序LaMda。

但如果真正深入到产业里去，你会发现人工智能跟你想象得不太一样，它既不华丽也不性感，甚至可能还会让你感到失望。因为它做的事情是一些看着无聊透顶的脏活累活。

比如，一家名为福克实验室（Phuc Labs）的公司利用人工智能来回收金属垃圾。传统的方式是把电池和电子产品捣碎，然后用化学分离来处理，需要用到更大型的设备和更多的化学材料，这些都增加了材料回收的成本。

福克实验室的做法是把垃圾颗粒悬浮在水里面，然后经过AI训练的摄像头快速拍摄，识别到金属颗粒的时候，就有一股强大的水流把这部分金属颗粒吸进来，并且不断反复循环，直到所有的金属颗粒都被分离出来。

福克实验室2020年才成立，始创人福克（Phuc Truong）毕业于哈佛大学经济学系，他没有人工智能和工程学术背景，但就是找到了这么一个小小的应用，快速组建了自己的团队，希望在细分领域做深做透。这家公司现在的业务进展也很顺利，已经在跟菲律宾最大的金属垃圾回收商IRI合作，在他们工厂里开展研发试点项目。

福克实验室的工作内容也很枯燥，项目刚启动的时候，团队规模不大，但是要做完所有数据标注的工作。他们就靠手动点击鼠标的方式，在成百上千的金属垃圾照片里，用肉眼找到那些金属颗粒，然后在它们周围画个框框做标记。

福克自己也说，跟下围棋的AlphaGo相比，他们的这个软件就是个规则更简单的游戏，只需要判断一个问题："这个颗粒是不是金属？"，然后周而复始，大部分工作是重复和机械的。

这样的人工智能并不像AI艺术创作那样吸引眼球，但这确实是对产业有推动，实实在在帮助传统企业降本增效的技术应用。正是这样的应用，才是人工智能企业未来能否落地的关键。

从现阶段来看，人工智能工具不是行业通用的，不能实现同一个技术或平台去彻底解决所有行业问题，只能针对性地为每个行业打造解决方案。这恰好给了科技企业非常好的创业机会，通过行业经验来建立自己的壁垒。

因为算法和模型框架基本都是开源的，很多大的AI云计算平台把一整套工具都免费提供了，随着算法和软件用起来越来越方便，能够找到应用落地机会的就是那些深耕行业的AI企业，比如利用AI的垃圾回收公司，利用AI的销售决策公司等等。

因此，对每一位致力于人工智能产业的企业家和创业者来说，这是一个重要的战略选择：到底选择哪一个市场去打造你未来的机会？你在这个行业里专注的时间有多长，对行业理解有多深透，行业数据收集得有多完全，是否找到了有效的数据训练方法，用数据训练后的AI是不是真能很好地解决行业问题，这些都决定了你在行业里的竞争力。

这就很好的回应了目前人工智能产业存在的问题，那就是很多AI企业拿着很高的估值，搭建了很宏大叙事的技术平台，但是并没有找到真正落地的行业应用。从另一个角度来看，也可以说，利用技术能力提升来创业的机会并不多，但是基于自己对行业的深刻理解，发挥技术优势打好闪电战会有更大的机会。

比如我们科技特训营的会员里，就有这样的比较具体的需求，有一家做食品加工的企业希望能够找到更为智能的桔子分瓣设备，一家从事纺织布料垃圾处理的公司希望能找到更高效的垃圾分拣智能设备，我们也曾经帮着在行业里找合适的服务提供商，找来找去，发现能解决这些脏活累活的人工智能企业还真不多。

反过来看呢，这也正是非常好的行业切入机会，说得更简单直接一些，当看起来高大上的AI公司去干脏活的时候，人工智能产业的爆发机会就真正到了！因为机器就该去干那些也许复杂但却是重复性的枯燥劳动，而人就该去干创造性的工作，去指导机器更好地为人服务，而不是去和机器抢饭碗。

以上就是今天的内容，更多科技产业的底层思考逻辑，会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

王煜全要闻评论，我们明天见！

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