openai上市时间（openai最新消息）

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本文目录:

• 1、算法相对论｜关于人工智能的产业化之路的三点思考

• 2、chatopenai字数限制

• 3、人工智能的发展前景趋势？

• 4、AI能为中国电竞圈带来什么？

一、算法相对论｜关于人工智能的产业化之路的三点思考

彭嘉昊

在过去的2021年，我们见证了人工智能这个细分行业的起起伏伏，有些企业长期亏损乃至濒临破产，有些企业顺利获得融资或成功上市，可谓几家欢喜几家愁。但纵观现在国内人工智能的产业化之路，总是无法回避一个现实的问题，即“人工智能企业究竟离盈利还有多远？”诚然人工智能领域的研发工作需要巨大的投入，但所有的研发投入只有在产业化的落地场景中才能实现真正的商业价值，脱离了现实的产业需求，人工智能只能停留在技术本身。

目前，人工智能的产业化发展的3个路径：（1）AI+产业，即人工智能的技术型公司掌握某种人工智能技术后，向产业化的具体场景落地。比如商汤 科技 、云天励飞、旷世 科技 等知名人工智能公司都是采取的这条路径。（2）产业+AI，即由某一细分产业里的公司，尤其是头部大型企业作为主导力量，主动引入人工智能技术完成升级。比如平安保险、、顺丰快递等细分领域的大型企业自身的产业升级。（3）产学研成果转化，即由高校和科研机构为主导，主动面向市场的科研成果转化道路。近些年各大顶尖高校都建立了人工智能研究院，诸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果转化平台。

笔者从2020年以来持续走访了上百家人工智能企业及科研机构，就在行业里的所见所闻，结合自己的想法，谈一下我对于人工智能的产业化之路的思考。

一、“AI+产业”的道路已经进入平台期

“AI+产业”的模式，主要指人工智能的技术型公司通过技术先行，然后寻找合适的业务场景实现商业价值。这条路可以借鉴移动互联网的发展历程，诸如淘宝、滴滴这样的互联网企业，都是通过技术和商业模式创新，发现了一个0-1的全新产业。我们曾经也认为人工智能的技术型公司可以通过0-1的技术突破，借鉴移动互联网的经验，广泛覆盖到各行各业的细分场景中。但除了人脸识别等少数几个场景外，人工智能的技术型公司并没有复制 科技 前辈在移动互联网的成功。

其中的原因有很多，我们并不能将其简单归咎于市场、资本或团队本身，笔者认为根源在于人工智能技术本身进入了一个进步相对缓慢的平台期了，我们拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和数据来对应分析。

我们先说算力的问题，根据中国信息通信研究院在2021年《中国算力发展指数白皮书》的分析，虽然近些年基础算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增长，未来5年全球的增速甚至超过50%，但与日益复杂的算法模型和快速增长的现实需求而言，仍然存在较大的缺口。同时，存算一体架构、量子计算、光子计算和类脑计算芯片尚处于实验室的研发阶段，离大规模商业化还有较长的时间，无法以技术革命的方式实现跨越式发展。虽然，诸如商汤 科技 、华为等头部公司采取了建立人工智能计算中心（AIDC）的方式，来满足未来智能计算需求的快速增长；我国神威、天河、曙光三台E级超算系统的研制工作也在逐步推进，很多国内的硬件公司着手计算机硬件的国产化替代。但从短期来看，算力将会是一个制约人工智能技术发展的现实困难。

我们再说到算法，算法表面上是计算机技术，但就本质抽离分析它是个数学问题。近些年数学领域还是有很多发展，比如无限函数计算等，但在计算机领域的发展速度相对而言没有那么的快。就算法这一特定领域的发展，中美最顶级的算法之间目前并没有代差。虽然层算法需要投入海量的资金进行研发，但是就应用层来说，企业完全可以自己下载Gitub或OpenAI的开源代码，或者使用百度、阿里、腾讯等互联网大厂的现有技术方案，从而大大降低技术应用的门槛。在市场竞争的层面上，人工智能技术型公司并不必然比传统互联网公司，甚至处于数字化转型的传统企业更具有优势。

另外一个关键要素就是数据，我国从2020年开始就逐步收紧了数据安全相关的管理，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及九部委《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的陆续出台，使得人工智能的技术型公司获得数据的难度越来越，除非他们能够深入到业务的细分场景中，否则很难像过去那样获得训练算法模型的大规模数据。而这些“喂养”算法模型的数据，大都掌握在产业里的公司，尤其是大型公司的手中。这些大型公司无论是处于商业目的，还是自身业务安全性的考虑，几乎很难同人工智能的技术型公司开展合作，这也造成人工智能的技术型公司在产业化的道路上困难重重。

二、“产业+AI”和产学研成果转化的机遇

“产业+AI”的路径，属于产业里的企业自发性升级换代的过程，我们可以将其归纳进企业数字化转型的进程。产业里的企业为了适应市场竞争，会主动寻求与人工智能领域的技术型公司或者研究机构进行合作，甚至自己建立团队完成研发工作。对于大部分产业里的企业来说，他们面对的并不是0-1的全新市场，往往是在既有的红海市场中竞争，这种长期在产业内的拼搏经历，使得他们在人工智能的产业化上具备以下两大独特优势：

1. 掌握了大量特定生产场景下的专业知识和数据资料：我们一般称其为行业knowhow，比如化工材料的配方或某种特殊的生产工艺流程等。这种行业knowhow往往是企业的核心机密，在一些数据采集封闭、生产流程保密的领域，往往只有少数几家企业可以获得足够训练人工智能模型的专业知识和数据资料。所以，很多产业里的企业在寻找技术合作方时，会对侵略性较强的技术型公司比较排斥，往往要求技术型公司提交算法源代码，目的在于避免培养潜在竞争对手。

2. 了解真实的交易和应用场景：比如怎样建立可靠的供应链，怎样探析市场的情报信息，怎样建立全新的商业模式和盈利模式等。这些内容看似都属于业务相关的范畴，但却是技术型公司的痛点，几乎90%的人工智能公司都死在了打磨商业模式、寻找应用场景的道路上。但对于产业里的企业来说，敏锐捕捉市场机会并从产业里赚到钱，是他们与生俱来的天然能力，所有不具备这种能力的企业都在过去的市场竞争中淘汰掉了。

随着人工智能技术准入门槛的降低，大量传统企业与人工智能技术的适配将更加便捷，未来每一家企业都具备成为“人工智能+公司”的潜质。相信随着国家新基建和数字化转型工作的不断深化，在各行各业里都会出现“产业+AI”的明星企业。

在人工智能的产业化之路上，少不了高校和科研机构的参与，对于产业里的企业来说，高校和科研机构可以很好补充其自身研发能力的不足。目前，我国的产学研成果转化的之路并不十分顺畅，虽然国家每年投入了大量科研经费，但由于学术、科研同商业、市场的差异巨大，高校和科研机构在商业判断和市场嗅觉等方面总显得不太“接地气”，更多的成果停留在实验室里很难走出去，面临“酒香也怕巷子深”的现实窘境。

另外，高校和科研机构往往在工程能力也有所欠缺，虽然容易聚集高层次的顶尖人才，但缺乏实际操作的操盘型业务能手。正因为强于研发而弱于市场，高校和科研机构往往更愿意将 科技 成果以出售、技术入股或收益分成的方式与产业里的企业进行合作，而不是自己开拓市场。与人工智能的技术型公司相比，高校和科研机构有着大量国家基础科研经费的保障，对于本就容易聚集人才的高校和科研机构来说，很多人工智能的技术型公司而言很复杂的技术，对于高校和科研机构来说并不困难。随着国家《科学技术进步法》的修订，科研人员参与到成果转化的途径也将更通畅，一旦企业找到适合自身的成果转化路径，就可以很好的与高校和科研机构建立“产业+技术”的联合。可以预见，未来各类新型技术和成果转化平台将持续涌现，作为技术与市场的桥梁。

三、以产业需求出发，以产业结果为验证标准

人工智能行业的发展变化很快，即使在产业内的从业人员也免不了持续性、高强度的学习和研究。各行各业的专家在跨到人工智能这个领域的时候，可能都需要经历持续性“回头看”的过程。笔者在2020年参与深圳特区人工智能立法的时候，关于“什么是人工智能”的界定，现在看起来内涵和外延都不充分。过去，我们曾经认为人工智能就是模拟人的智能，但随着近些年的发展，我们发现机器在模拟人的智能上出现了很多痛点，但在模拟昆虫、动物的智能上反而进展很快，很多成果应用在障碍躲避、行为预判等诸多领域。于是，我们发现人工智能并不能单纯界定为“模拟人的智能”，而应当是“人造的智能”。显然，当时几乎所有的立法专家对于人工智能的基础理解并不全面和前瞻。

人工智能学界有一个著名的猴子上树的故事：我们不能认为基于当下在人工智能领域的技术进步，都是为通用人工智能的到来添砖加瓦；这正如我们不能认为一只猴子上了树，就意味着它向登月迈了一大步一样。在人工智能的产业化之路上，我们必须保持着谦虚、务实的精神，一切从产业的需求出发，一切以产业的实际结果为验证标准。任何一种技术或者商业模式的验证，都有自己的时间窗口，当市场机遇的红利期错过后，再想实现企业的快速发展就非常困难了，势必面临更加激烈的肉搏战。

与人工智能技术的发展一样，产业化的道路总是“看”起来容易，“做”起来难。虽然我们不提倡以成败论英雄，但在人工智能的产业化道路上，能够解决真实问题、拿到客观结果，才是企业家需要思考的核心问题。对于每一个产业里的专家来说，与其采取一种“预判式”的论证，执着于向其他人说明自己了解的知识，远不如切实在产业里面做出现实案例更具有说服力。未来各行各业的每一家企业都是“人工智能+公司”，愿与行业里的同仁一起共同成长、见证人工智能产业化之路的发展。（彭嘉昊系上海人工智能研究院数字化治理中心主任）

校对：栾梦

二、chatopenai字数限制

由于近日ChatGPT使用人数众多，导致服务器不堪重负，OpenAI对会话的时效、输出的时间等做了更严格的限制，而往往因为消息内容过长导致输出时间超时出现"Network error"时，再次发送就会报错"Too many requests"了。

本文提供一种思路，由于英文输出的速度比中文输出的速度更快，让ChatGPT用英文输出可以在一定程度上避免由于输出时间超时导致的"Network error"。

并且，本文还提供了限制词数的，或者让ChatGPT尽可能精简输出，以达到规避输出超时的效果。

三、人工智能的发展前景趋势？

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

四、AI能为中国电竞圈带来什么？

在现场，AI电竞战队SUPEX接受了路人玩家、大神的重重考验，最终99.8%的挑战者都以失败告终。在1V1模式中，参战的504位玩家，只有国服第一后裔挑战成功。值得一提的是，在《王者荣耀》最高规格电竞赛事——世界冠军杯团战中，五位电竞职业选手组成的赛区联队同样被腾讯《王者荣耀》AI绝悟击败。由此看来，AI确实有能力在电竞圈摧枯拉朽。不过在游戏、电竞圈大出风头的同时，AI到底能带来什么呢？

AI来了！游戏、电竞圈在变天

此前的游戏、电竞圈，往往都是让人热血沸腾的人类玩家对决。基于技术、心态等多个维度的不同，比赛的结果往往难以预测，并呈现跌宕起伏的态势。但在AI杀入游戏、电竞圈后，其以“无情”、“冷酷”、“缜密”等特性，迅速成为另类的参赛选手。

比如在《Dote2》电竞圈中，AI在中路单挑中战胜老将Dendi、天才少年Arteezy、世界第一中单Sumail等人，证明了自身的统治力。虽然在后来的团战中，人工智能OpenAI输给了人类战队，但依然留下了很多精彩镜头。

此外，DeepMind的AI——AlphaStar在《星际争霸2》中创造了10:1的极佳成绩。这个AI“自学成才”，经历从与 TLO 对战时的菜鸟级别，进化到完美操作的过程，已经初步显示出能够超越人类极限的能力。

在电竞圈想摧枯拉朽的AI，到底能带来什么？(

或许在游戏、电竞圈中，相比人类最顶尖的水平，AI的优势就在于能够持续进化，进而不断带来各种惊喜。据说此前OpenA每天的集训量，等于人类玩180年的游戏时间。在《王者荣耀》赛事中大放异彩的腾讯绝悟，一天的训练强度甚至相当于人类440年。这样的进化速度，让AI的优势越来越大。

随着AI的频频亮相，游戏、电竞圈其实已经在“变天”。如果有朝一日AI再难逢对手，那么其或许也就到了“退役”的时刻——毕竟没人想看稳赢不熟的电竞赛事。

崭露头角后，AI将带来更多可能

为何AI现在要积极杀入游戏、电竞圈？从此前“阿尔法狗”通过碾压围棋圈高手引发的轰动来看，相关企业是想要借势游戏、电竞圈的热度，来让业界和大众对其保持较高的关注度。进而在“炫肌肉”的同时，企业也能够提升自身形象。

从长远来看，企业选择将游戏、电竞圈当作AI的“练兵场”，也有着自己的考虑。这是因为游戏、电竞圈的形势瞬息万变，能够给AI的进化带来“最佳试验田”。通过信息不完全、高复杂度的游戏进程，可训练AI做出快速且有效的决策。

比如在《王者荣耀》中，10位参与者要在策略规划、英雄选择、技能应用、路径探索及团队协作上面临大量、不间断、即时的选择，这带来极为复杂的局面，预计有高达1020000种操作可能性。假设AI能面临颇为复杂的虚拟环境，依然能够感知、分析、理解、推理、决策并行动，那么就有望在形势更为多变的真实环境中展现出自身的强大能力。

在电竞圈想摧枯拉朽的AI，到底能带来什么？(图3)

据了解，电竞是腾讯AI绝悟短期内的主要应用场景。而在长期应用上，绝悟将是腾讯攻克通用人工智能的关键一步。最终，在医疗、制造、无人驾驶、农业到智慧城市管理等领域扮演更为重要的角色。此外，DeepMind也携手Waymo，借鉴《星际争霸》的AI训练自动驾驶，使AI培训更加高效和自动化。

这样看来，在游戏、电竞圈崭露头角后，AI将会带来更多可能性。其触角可能会延伸至更多领域，将自身的技术底蕴发挥得淋漓尽致。

快速落地？AI还要继续夯实自身

不过必须要注意的是，在游戏、电竞圈摧枯拉朽，并不意味着相关AI技术就能快速落地。毕竟虚拟的游戏场景和真实的生活场景，完全是两码事。蒙特利尔大学深度学习先驱约书亚·本吉奥此前就曾表示，“在真正完美的环境模型和学习环境之间存在着巨大的差异，尤其是当这个现实足够复杂的时候。”

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