这个行业中国前几就是世界前几，资本却不认可

“深度学习三剑客”摘得了2018年图灵奖。深度神经网络早在1980年代提出，当时饱受质疑并不被看好，而这次获奖的三位学者LeCun、Hinton和Bengio是专注其中的少数派。

他们坚持30年终被认可，得益于这波人工智能浪潮。“三剑客”获得图灵奖实至名归，但也不可否认，这轮智能工业革命的推动者还有很多人。比如，产业界的代表黄仁勋，支持大规模并行计算的GPU已经成为人工智能发展的重要硬件基础。比如，大量的中国研究者，他们构成这个领域的中坚力量。

推特上曾有张图将这次获奖的学者和吴恩达等人的头像列出，视他们为革命者，称“你可以杀死革命者，但你无法推翻革命”。当时有个老外的评论就指出，在下一级围绕这几个革命领军者的，明显应该是中国研究者。

确实，大量中国博士生的努力非常重要，但这张图还可以修改得更好一些，因为还有更重要的被遗漏了。革命不是请客吃饭，并非一点起星星之火就可以轻易燎原，我们不禁要问，推动人工智能真正落地的是谁？

黄仁勋在一次演讲中提及智慧城市时说，到2020年，世界上将会有10亿台相机，运用人工智能让我们的城市更加安全。黄仁勋看到了要建设智慧城市就离不开摄像机的部署。但他没有说谁来部署，其实道理就和建设基站一样，最终还要靠“基建狂魔”中国来做。

从智慧城市到无人驾驶，人工智能是一个“讲故事”的行业，是一个资本青睐的行业。但人工智能企业光有算法、有软件是无法落地应用的。

最近宇视科技总裁张鹏国就指出，AI是很热，但是在所有的AI里面只有安防取得了规模落地。世界上没有一个项目可以用算法交付。场景化、个性化需求如何落地？“不仅在机房里工作，也在路面工作，不仅在服务器存储和网络上工作，也在电线杆上工作，也在地下道工作。”

宇视科技总裁张鹏国

张鹏国为何说这个行业是一个严重被低估的行业？他让大家看一下上市公司的PE倍数，海康、大华那么好的公司，如果在巴菲特眼中看，他们都是顶级的投资目标和标的，但是只有20多倍。千方PE是40倍，还好在计算机版块；海康大华20多倍，在安防版块。市面上充斥了大量的60倍、70倍、100倍、200倍的公司，远远不及海康和大华，也不及千方和宇视。难怪这让他想起了李斯的“老鼠论”。

要知道，在安防行业中国的前几名就是世界的前几名。“因为所有中国安防传统企业，在中国市场积累的技术和需求方案的优势。因为规模也获得成本优势，技术和成本都是补充的资产。”资本市场这样看待一个已经在全球化竞争中取得成功的行业，真的合理吗？

在务实爬杆子的人被视为“土”，这是一种扭曲的价值观。资本市场的逻辑可能就是这样，做不成的高估值，一旦做成了就低估值。

《华盛顿邮报》专栏作者梅根·麦卡德尔剖析为什么美国永远都不会有高铁时说，美国基础设施的建设成本比世界上任何其他国家都高得多。这个结论其实已经否定了美国的许多许多可能性，而不仅仅是高铁。现在她还可以问为什么美国永远都不会有移动支付？到了人工智能普遍应用的时代，她或许又可以问更多为什么，因为智能城市、智能工厂、智能交通都以大规模基础设施的建设作为前提条件，前提条件做不到，就永远做不到。

以5G、人工智能等为驱动的这一轮物联网建设必然是碎片化的，杭州夏天公路地表温度高达70℃，而在非洲可能要遇到电力供应不稳定的麻烦。不同的用户和场景有不同的需求，需要识别车牌的摄像机和需要监控鱼塘的摄像机必然是完全不同的，要根据定制化需求进行交付。还是以AI成功落地的安防行业为例，其SKU编码数甚至高于通信行业一个数量级。华三可售SKU不超过1000个，宇视超过10000个，可见产品类别多么五花八门。

在智慧物联网的时代，海量部署、满足碎片化需求、快速交付产品的特点，将成为美国那些注重通用算法的学院派难以克服的障碍。如果纠正资本市场扭曲的价值观，以“数据、算力、算法、产品、工程、方案”六个要素更全面衡量人工智能，以“能否做到”为评价的金标准，那么中国的优势几乎囊括了数据、产品、工程和方案，在算法上其实也和美国不相上下，唯一有差距的仅仅是算力。说到算力当然还是要佩服“两弹元勋”老黄的，但中国也不是没有填补CPU、GPU、FPGA技术差距的机会，重要的依然不是资本市场上高估值科创公司的“万众创芯”，重要的是交付碎片化的物联网可用产品，是“万众用芯”。

回到本文开始的那张图，资本市场给了黄埔军校的科班出身高估值，但占领农村才能夺取革命胜利，而这件事要靠那些做到了规模部署、做到了盈利却还在低估值的企业去做。AI没有百分之百的确定性，AI总是要误判的，工程和集成的能力将决定AI能否“做得到”，能否“用起来”，工程实践很艰苦，却没有得到应有的认可和尊敬。

我们要把中国擅长精工制造、擅长修路、爬杆子、建站点的劳动者也都画上去；把管理、带领他们建设中国智能工业的企业家也画上去；把推动这些规划的中国千千万万基层政府组织也画上去，是他们站在中国AI博士生群体外围更广阔的地方，这才是即将改变世界的人工智能革命的全貌。