一個技術、一個領域進入暖春，標志性事件就是能否實現大規模產業產業化。

　　2021年開年，“AI上市潮”戛然而止，再次提醒人們AI產業化是一條漫長之路。AI技術如何脫虛向實，更好地為賦能產業從而實現商業化落地?沒有資本的追逐和驚人的估值，一點點從“地上”“長”出來的人工智能企業海信給出了一個方向。

　　不久前，中國歷史上第一次以“人工智能”命名的獎項——“吳文俊人工智能科學技術獎”揭曉2020年第十屆獲獎項目名單。在全部的24項科技進步獎中，海信有3個項目分獲科技進步一、二、三等獎。

　　吳文俊人工智能獎所表彰的，也正是技術在產業化落地應用上取得的重要成果。那么，在AI技術商業化落地上，海信積累了哪些經驗，為業界提供了一個怎樣的樣本參考?

“一份苦差事，要下苦功夫”

　　深處異地，如何隔空拍攝全家福?在疫情阻隔的春節里，這個問題困擾了很多人。2021年2月，央視報道了一則溫馨的新聞——為了讓一位異地過年的廣西民警和家人完成拍攝全家福的心愿，單位的同事用投影合照的方式，完成了一張“隔空”全家福，仿佛這就是過年的團聚。

　　5月20日天津智能大會上，海信首次對外展出的家庭大腦用更好的技術解決了這個情感需求。打開海信新一代人工智能電視的虛擬合照功能，身處兩地的用戶就能即時拍攝合照，并可以自定義虛擬背景保護用戶隱私。

　　“人像提取技術用在家電場景下，我們是獨一份。”海信人工智能所負責人介紹，目前市場上很多應用人像分割算法的產品是近距離采集圖像，分割人像半身或頭部，而海信研發的人像分割算法主打全身人像精準分割。

　　海信通過實時人像分割算法構建了業內唯一一個專門面向家居環境、涵蓋最遠5米景深范圍、高達4K分辨率、合計7000個家居場景、36萬張圖片的數據集，支持單人/多人場景下的毫秒級實時全身人像精細分割，人物邊緣清晰、無殘影，形成了一整套完整的基于邊緣計算的硬件、軟件、算法一體化的系統解決方案，在家居場景下處于行業絕對領先水平。

　　要做到這個領先，首先需要重新構建家居場景下的數據集。采集數據，標注數據，然后是算法模型的調校，抓住消費需求，并把場景走通，并不容易。“不光是軟件算法的問題，整個硬件系統也不成熟，就得一個難點一個難點解決。我們就是一個坑一個坑這樣邁過來的。”

　　人工智能創新應用很難與“速成”搭邊。海信獲得“吳文俊人工智能科學技術獎”的3個項目從最初立項到摘得獎項，時間至少4年起步，持續優化提升則永遠在路上。

　　永遠不要低估AI應用的復雜性，在海信采訪時，這句話被反復提及和告誡。作為業內產業類公司的代表，海信遠比科技創業公司更早體會到人工智能的落地難。

　　“這是一門十分苦的差事。”海信集團高級副總裁、數字多媒體技術國家重點實驗室主任陳維強認為，當前在資本的熱捧下，人工智能行業有些浮躁，真正產業化行業更需要坐得住冷板凳的精神。

AI+場景：產業公司的獨特優勢

　　場景的尋找，也是人工智能普遍遇到的難點。因為場景不足，甚至影響到一些AI企業的IPO進程。

　　“場景決定應用、應用決定市場、市場決定企業發展前景”的人工智能投融資邏輯進一步獲得各界認可。有從業者在接受媒體采訪時表示，做人工智能技術的企業，大部分是不懂工業的，而工業企業自己又不具備這方面的技術水平，所以這里邊就是一個人工智能技術和實體經濟互相融合的一個過程。現在就看誰能找到更多，能夠與實體經濟融合的場景。

　　“我們既懂AI，又有天然的硬件優勢，可為場景搭建提供無數可能。”陳維強說，在2000年前后，海信就布局人工智能。與互聯網和科技公司的科研成果產業化路徑恰好相反，像海信一樣的產業公司之所以布局人工智能，幾乎無一不是發端于一個個現實的產品改進和業務提升訴求。

　　2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，海信進一步強化人工智能布局。數字多媒體技術國家重點實驗室正式成立人工智能研究所，專注人工智能領域共性和前沿技術研發，與汽車電子研究所以及5G與物聯網研究所一道，為未來傳統產業升級和新產業拓展提供支撐。與此同時，信芯微公司布局研發人工智能芯片，各產品公司負責人工智能應用的開發與產業化。

“國字號”實驗室的關鍵力量

　　當前，深圳大批科技企業都建立了人工智能實驗室，如騰訊的優圖實驗室、人工智能實驗室，華為的諾亞方舟實驗室，中興通訊的云計算及IT研究院等，合力推動深圳人工智能領域的加速發展。正如這些知名互聯網公司的人工智能實驗室，海信的數字多媒體技術國家在海信AI產業化過程中也被寄予厚望。

　　這個“國字號”實驗室是2007年批準籌建的首批企業國家重點實驗室之一。

　　在海信三個獲得吳文俊科技進步獎的項目中，有兩個項目的數字多媒體技術國家重點實驗室的身影。此次天津智能大會上首次對外亮相的，海信家庭大腦和海信AI交互冰箱，“操刀者”也是海信數字多媒體技術國家重點實驗室。

　　14年來，作為海信“技術孵化產業”這一獨特模式的直接落地者，數字多媒體技術國家重點實驗室專注多媒體領域前瞻性、共性與關鍵性技術平臺研究開發，2014年孵化出青島海信醫療設備股份有限公司、2016年孵化出青島海信智慧家居系統股份有限公司，2017年孵化出青島海信激光顯示股份有限公司。

　　在海信AI轉型過程中，這個實驗室更是起到了統籌推進海信人工智能產業化變革，強化海信人工智能領域的產業拓展能力，支撐海信相關產品賦能AI的關鍵作用。

　　“現在學術和工業界現在有比較清晰的分界了。學術不追求模型大廣深，追求理論革新，解決以前沒有解決的問題。我們的方向很明確，就是要做的應用型創新，洞察用戶需求的場景化創新。” 海信數字多媒體技術國家重點實驗室相關負責人表示。

“走”出來的產業化“二八原則”

　　算力、數據和模型是人工智能的“三駕馬車”。科技型AI公司更擅長在辦公室內與計算機上的算法模型打交道，但落地應用卻更考驗場景數據積累和分析。

　　不久前，谷歌AI研究院一位研究員發表了一篇論文，其中提到一個有趣的結論——每個人都想做模型工作，而不是數據工作，許多從業者將數據工作描述為“耗時且無法追溯的工作”。而要破解落地難，恰是要突破數據這項艱苦的工作。

　　“今年AI領域的‘大牛’吳恩達正式提出模型數據二八原則，讓行業重新審視數據和模型的地位。其實我們從去年開始就意識到就是數據可能重要，也就是說我有80%時間放在數據上面，只有20%的精力放在模型上面，這樣做出來效果是非常好的，提升是相當快的。我做學術的話我的，我的精力可能我就光放在模型上更新就好了。我要做產業化，要做應用，要給用戶很好的體驗，就必須要圍繞著場景數據來做深度優化。”

　　今年4月，吳文俊人工智能科學技術獎十周年頒獎現場，獲得“吳文俊人工智能最高成就獎”的李德毅院士特別提到：“這個時代是人工智能工作者奮發有為的時代。每一位學者、每一家機構、每一項研究成果，堆沙成塔，創造了中國AI的黃金時代。”

　　在這個黃金時代，越來越多的企業像海信一樣，正在扎扎實實地研發投入和商業模式探索形成壁壘，在AI產業化上開辟出全新的道路。