专访商汤科技杨帆：数据、算力、算法的规模效应将推动AI应用成本大幅降低

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5月17日，全新升级的“2022搜狐科技峰会”盛大开幕。商汤科技联合创始人、副总裁杨帆在峰会上发表了题为《人工智能基础设施助推创新新范式》的演讲。

会后，杨帆在接受搜狐科技专访时表示，人工智能在生产实践中有很多环节，因此需要规模化、低成本、高效率的通用的基础设施。以自动驾驶为例，因为复杂多变的场景，自动驾驶需要解决大量的各种各样不常见的情况（Corner Case），机器如果没有见过类似的场景，那它可能就不知道怎么应对。

杨帆认为，解决这些问题就需要人工智能的基础设施，通过把更大量的数据、算力汇聚在一起，打造一个更聪明的大脑，从而获得更加通用的思考和判断能力。

不过，打造人工智能基础设施也需要高昂的投入。“我们做出来超级大的通用模型，可以开放给业内更多人使用。”杨帆表示，这可以让整个行业能够更加快速、便捷地享受到AI技术进步的红利，同时当它具备极高的复用性和极低的使用成本的时候，也将会获得非常可观的商业回报。

据介绍，目前人工智能技术只在极少数的行业渗透率能达到20%-30%，大部分行业都在5%以下。而在杨帆看来，今天阻碍人工智能大规模应用的不是技术能力或者技术水平不达标，也不是创新能力不够，而是商业上不划算、成本不划算，阻碍了AI的快速规模化应用。

“如果要解决成本问题，某种意义上它其实是一个工业问题。”杨帆表示，通过打造通用的基础设施能力，就能够更加开放共享地服务到行业更大的场景，而数据、算力、算法本身的规模效应就一定会带来整个产业真正的成本的大幅降低。

附专访精编：

搜狐科技：商汤打造了人工智能基础设施SenseCore AI大装置，公司什么时候意识到大装置的重要性的？

杨帆：这个跟商汤原生的发展有关系，我们是一家专门做人工智能的技术创新，以及用创新驱动应用的一家公司。我们的业务有四个大的板块：智慧城市、智慧生活、智慧商业、智能汽车，基本上涵盖了我们看得到的AI影响产业的各个领域。我们做AI的研发人员超过3000人，每天在做大量的AI应用创新的时候，就会发现如果每个人都是独自作战，效率会非常低。而今天AI对于数据的需求，对于算力的依赖，其实都是非常强的。所以在支撑自身研发体系进展的过程中就发现是需要规模化、低成本、高效率的通用的基础设施，这就跟“要想富 先修路”完全是一样的道理。我们大概在2018年、2019年就开始做这件事，现在回想起来主要来自于我们自身对于AI创新大量的内部需求，内生性的需求倒逼。

搜狐科技：AI大装置包含了算法层、算力层、平台层，公司在哪一个层面投入最多？

杨帆：都挺多的。算力是基础中的基础，而且涉及到大量硬件的投入。商汤核心还是一个软件公司，所以在算力上更多的是跟整个行业，特别是国产自主的人工智能芯片公司，展开大量的生态型合作，一起构建开放的人工智能算力生态，包括建立了一个人工智能算力联盟，我们希望把整个AI算力变成一个开放的基础生态。

平台层是商汤的核心，甚至早在公司成立之前就投入了大量的、持续的研发投入，包括在这么多年的发展过程中。算力只是一个基础，修好了一条路，路上还是得跑车，得有各种各样的应用，应用就需要大量工具支撑。我们想做的事情就是也让机器人去生产算法，相当于把算法生产所有的环节做自动化。算法层投入是最有价值的，我们2018年的时候开源了一个算法框架叫OpenMMLab，它到今天在GitHub上5万多颗星。

我们打造一个基础设施，但最终它还是要给应用提供服务的，如果不能够给各个行业应用创造价值，不能够去更加低成本地给各行业做赋能、做改造，它其实就丧失意义了。每个层面其实都会有投入，只不过根据商汤的特点，模式会有所不同。

搜狐科技：您刚才讲到让机器自己去生产算法，落到具体的案例，比如结合目前市场比较火热的自动驾驶，AI大装置能带来哪些方面的提升？

杨帆：商汤做自动驾驶非常早，2017年就跟一个国际头部车厂签订合作，帮它做全链条的L4级别自动驾驶的解决方案。一开始我们觉得自动驾驶解决的是车怎么识别路况，在路上自动地跑，但最后真正要解决的是大量的犄角旮旯的问题，我们叫Corner Case。这种情况一旦出现，人是有极高的智能，有自动的反应和判断能力，但作为机器，如果没有见过类似的场景，那它可能就不知道该怎么应对，因此自动驾驶真实的路况会有大量的一般意义上甚至没办法想象的小的问题和小的场景，它的概率非常低。

今天想要去机器取代人工，用自动取代人工，那就得把机率非常低、但真实存在的场景性的问题都解决掉，这就需要人工智能的基础设施。它解决问题的思路是通过把更大量的数据、算力汇聚在一起，打造一个更聪明的大脑，有一种更加通用的思考和判断能力，这就是大装置或者AI基础设施所能够提供的。

搜狐科技：这对应用落地确实有很大帮助，但前期建设也需要很高的成本，后期还需要迭代升级，商汤如何平衡这种持续高投入和盈利之间的关系？

杨帆：我觉得这件事情其实才是最有价值的事情，因为最后真正能够发挥出巨大价值的东西一定都是高投入。反过来说，我觉得对于IT或者对信息产业很重要的一件事情就是这个高投入的产出本身可复用性有多好。从这个角度上讲，人工智能基础设施是一样的，我们做出来超级大的通用模型，可以开放给业内更多人使用，一方面它让整个行业能够更加快速、便捷地享受到AI技术进步的红利，另外一方面从商汤商业考量来说，当它具备极高的复用性和极低的使用成本的时候，实际上它的商业回报是非常可观的，数据、算力、算法本身的规模效应一定会带来整个产业真正的成本的大幅降低。

人工智能产业下一步怎样发展，给很多行业都带来价值，但是它自身盈利到底怎么做，我们的观点就是通过通用的基础设施能力，更加开放共享地服务到行业更大的场景。我们今天全行业的AI渗透率，达到20%、30%的行业极其稀少，大部分行业都在5%以下。有巨大的市场空间等待我们去解锁，但用传统的方法解锁这件事情不太划算，成本太高，这也是做AI基础设施的最大的价值。

搜狐科技：这两年国内外巨头都在做大算力大模型，有观点认为这可能是未来走向通用人工智能甚至是强人工智能的路径，您怎么看？

杨帆：这肯定是方向，但是离真正的强人工智能，还非常非常遥远。这件事情本身它更大的意义还是对于产业的激活，人工智能在过去的模式下如果不计算商业的逻辑，单纯从技术创新的角度，今天可以服务80%以上的全行业，而且可能会有大量的需求、场景等着它去赋能，但今天造成阻碍的并不是技术能力或技术水平不达标，并不是创新能力不够。人工智能的技术水平是做得到的，但因为商业上不划算、成本不划算，阻碍了整个AI快速的应用。

如果要解决成本问题，某种意义上其实是一个工业问题，不再是技术创新问题。通过大量的工具集的技术创新，能够帮助整个人工智能解决问题的成本下降，而且可能是几何级数的下降，带来更大范围的场景的打开，这对于整个产业的经济价值非常大。

很多头部企业也在做大模型，我觉得这是非常顺理成章的。当一个企业自身业务体量大到一定层面，就值得自己去做一个，即便是服务它自身的产业生态体系已经能够创造很多的价值。我们也有一些合作在推进，一些头部行业，甚至一般意义上非常传统的行业，比如冶金、矿业、建筑等头部企业就在规划建设行业级的人工智能基础设施，我们在帮它们做这样的方案。这就说明这个东西像修高速公路一样，路修得越多，未来给经济发展带来的潜力就越巨大。

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