4G积淀迎来5G爆发：数据揭示新趋势

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：在算力得到大幅提升的同时，互联网产生与积累的海量数据样本，也是人工智能在此时爆发的重要原因。实际上，目前人工智能领域最亟待解决的，就是数据获取的问题。拥有这些数据的大公司，可以将其作为训练数据投入相关算法模型系统中，收获人工智能的应用成果。比如百度、阿里巴巴、腾讯、亚马逊和谷歌等，除了基础的技术优势之外，它们与小企业最大的不同，就是天然拥有一个实时更新的数据库，用来训练自己的人工智能系统。

在算力得到大幅提升的同时，互联网产生与积累的海量数据样本，也是人工智能在此时爆发的重要原因。

在互联网时代，微信、微博和推特等社交网络的发展，汇聚了大量的用户资源，这些用户为各个平台带去了海量的个体社交数据。而淘宝、亚马逊和京东等电商平台的活跃，则提供了庞大的商品信息数据、消费者购物偏好和购买习惯数据。

实际上，目前人工智能领域最亟待解决的，就是数据获取的问题。拥有这些数据的大公司，可以将其作为训练数据投入相关算法模型系统中，收获人工智能的应用成果。所以，我们目前所看到的大部分人工智能企业，都曾经是互联网时代的头部企业。比如百度、阿里巴巴、腾讯、亚马逊和谷歌等，除了基础的技术优势之外，它们与小企业最大的不同，就是天然拥有一个实时更新的数据库，用来训练自己的人工智能系统。

至此，人工智能的三大要素已经具备。那么，接下来人工智能就能乘势而起了吗？答案是否定的。评价一项技术是否成熟的标准，就是能否顺利完成商业化落地。很多时候，这一过程远比技术研究更为艰难。

就拿国内人工智能的头部企业百度和科大讯飞举例。

百度的人工智能转型战略和谷歌类似。这家靠技术驱动的公司，一开始便投入大量的资源和资金，押宝技术门槛较高的无人驾驶领域，不断从全球高薪聘请专业人才。2025年，百度创建了阿波罗（Apollo）自动驾驶平台，并在之后的几年中不断发展壮大，还联合了福特、奔驰和微软建立开发者生态。

虽然阿波罗技术先进，但此后的商业化落地却不那么成功。首先，自动驾驶汽车缺乏足够的耐久性试验；其次，像激光雷达、传感器等重要零部件，完全达不到大规模量产的要求；最为重要的是，许多与百度合作的车企，对于自动驾驶技术的需求并不迫切，不过是想借着百度的名号“蹭一蹭”自动驾驶的热度去迎合市场。

而以语音人机交互为核心技术的科大讯飞，在创业之初也是在产业化上四处碰壁。董事长刘庆峰对此有过反思：“恨不得今天做个语音掌上电脑，明天又做个语音听写软件，后天再搞个工商查询系统。”经历了团队信心动摇、资金捉襟见肘和业务方向调整等一系列困难后，科大讯飞最终还是在电信运营商服务与普通话考试教育上，找到了产业化的突破口。

看完了百度和科大讯飞的案例之后，我们大概可以总结出目前人工智能企业面临的两大难题。(https://www.chuimin.cn)

最直接的，就是持续不断的人才招募压力。我们知道，人工智能是一个更新速度很快的技术领域，今天一个新算法，明天一个新模型，企业需要不断地去追逐顶尖技术，才能收获市场的关注度。

那么，如何才能跟上市场的脚步呢？让员工现学肯定是来不及的，最简便的办法就是不断地招募最顶尖、最前沿的技术人才。招到了问题解决，招不到落后市场一截，这是许多人工智能技术型企业面临的问题。

另一方面就是利润兑现。企业不同于高校和研究机构，不可能无止境地进行投入。所有资金、人力和时间的投入，都需要在规定时间内看到回报。最近几年，尽管人工智能热度异常高，但没有几家企业收益能够让人满意，大部分还是“叫好不叫座”的状态。因此，我们也有理由相信，这一状态可能还会持续很长时间。

技术型企业正面临步履维艰的困境，但反观IT硬件消费领域，人工智能却呈现了另外一番景象。小米、苹果和大疆这些以硬件为主的厂商，凭借着敏锐的嗅觉，很快就以“轻技术”的形式切入了人工智能市场，并让智能手环、无人机和智能家居等许多智能化产品进入了千家万户。

其实这个过程并不复杂，品牌只需要在常规的IT硬件消费品中，加入一些智能化的科技元素，比如语音交互、智能控制和远程遥控等，就能很快与同类型产品拉开差距。

也许你会说，这些产品并不是真正意义上的人工智能，有些甚至只是概念炒作。但就像我们之前提到的那样，它们既有硬件入口，又有软件技术，完美地构成了一个人工智能产品循环。在这个基础上，企业可以进一步完成技术的升级迭代，越来越靠近真正的人工智能。需要强调的是，只有人工智能真正融入普通大众，成为人们日常生活中不可分割的一部分，它的产业化应用才算成功。

其实，对于人工智能，我们大可不必纠结太过遥远的未来，把现有的技术成果快速投入产业实践中去，才是人工智能获得成功的关键一步。

4G积淀迎来5G爆发：数据揭示新趋势

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