李加加

一份追蹤人工智能發(fā)展趨勢(shì)的基準(zhǔn)報(bào)告顯示，過(guò)去一年，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引入藥物研發(fā)的投資大幅增加。

近日，根據(jù)斯坦福大學(xué)“以人為本人工智能研究所”發(fā)布的年度報(bào)告《人工智能指數(shù)》數(shù)據(jù)，投資于AI藥物研發(fā)領(lǐng)域公司和項(xiàng)目的資金增至138億美元，超2019年同期的4.5倍以上。斯坦福數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室主任埃里克·布林約爾松指出：“新冠疫情是觸發(fā)這一情況的部分原因，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)新的藥物選擇、疫苗開發(fā)等產(chǎn)生了積極效應(yīng)?！?/p>

同時(shí)，《人工智能指數(shù)》報(bào)告還顯示，盡管人工智能初創(chuàng)公司在2020年接受了有史以來(lái)最多的資金（全球投資超過(guò)400億美元），但這些資金流向的公司越來(lái)越少。2020年，只有不到1000家人工智能初創(chuàng)企業(yè)獲得了融資；而2017年，獲得融資的初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量超過(guò)了4000家。布林約爾松認(rèn)為，這表明人工智能正在步入成熟技術(shù)的行列，逐漸從高科技初創(chuàng)企業(yè)走向更成熟的企業(yè)。

人工智能行業(yè)熱與冷

近幾例AI制藥領(lǐng)域的投融資案例表示，資本開始擺脫概念，青睞初創(chuàng)企業(yè)的佼佼者。2020年1月，日本住友制藥與英國(guó)初創(chuàng)公司Exscientia利用人工智能（AI）制造的化合物“DSP-1181”進(jìn)入臨床第一實(shí)驗(yàn)階段，這也是用AI制造出來(lái)的藥物首次被承認(rèn)可以用于臨床試驗(yàn)，一年后，Exscientia成功完成1億美元的C輪融資；2021年2月，完成3700萬(wàn)美元B輪融資的AI制藥企業(yè)InsilicoMedicine宣布，其在全球首次利用人工智能發(fā)現(xiàn)新機(jī)制特發(fā)性肺纖維化藥物，時(shí)間僅需18個(gè)月，而傳統(tǒng)新藥研發(fā)需要10年——這是全球范圍內(nèi)一個(gè)里程碑事件。

而在2020年9月，中國(guó)AI藥物研發(fā)公司晶泰科技宣布超額完成3.188億美元C輪融資，本次融資創(chuàng)下全球AI藥物研發(fā)領(lǐng)域單筆融資額的最高紀(jì)錄。

熱門的不止AI+制藥領(lǐng)域，在疫情影響下，AI在全行業(yè)的接受度快速提升，這也是AI投資站上風(fēng)口的主要原因，根據(jù)麥肯錫公司的一項(xiàng)調(diào)查，一半的商業(yè)領(lǐng)袖表示疫情不會(huì)影響他們的人工智能支出；另有27%的商業(yè)領(lǐng)袖表示，疫情反而促使他們?cè)黾恿酥С觯浩髽I(yè)加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。

《人工智能指數(shù)》報(bào)告表明，人工智能技術(shù)在很多方面都在持續(xù)變強(qiáng)。在“生成系統(tǒng)”中尤其如此——這一系統(tǒng)可以自動(dòng)生成新圖像或書寫文本段落，與人類制作的類似作品往往難以區(qū)分；對(duì)于一些既需要視覺(jué)技能又需要語(yǔ)言技能的任務(wù)，如給軟件出示一張圖片，并提出一個(gè)必須正確回答的有關(guān)圖片的問(wèn)題——頂級(jí)人工智能軟件的回答正確率從2015年的40%提高到了76%（人類正確率為81%）。

但這并不意味著人工智能已經(jīng)開始有效的普遍應(yīng)用。《人工智能指數(shù)》報(bào)告提出，盡管出現(xiàn)了激增的態(tài)勢(shì)，美國(guó)工業(yè)對(duì)人工智能的采用仍然處于早期階段。在對(duì)85萬(wàn)家美國(guó)公司進(jìn)行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，大部分先進(jìn)技術(shù)的使用率只有個(gè)位數(shù)，只有1.3%的公司使用了任意一種機(jī)器人技術(shù)。

布林約爾松指出，新技術(shù)帶來(lái)的生產(chǎn)率增長(zhǎng)遵循J形曲線的形狀，而以現(xiàn)有人工智能水平，我們?nèi)匀惶幱谇€的底部。“一項(xiàng)技術(shù)要想實(shí)現(xiàn)突破，通常需要在其他技術(shù)、人力技能和業(yè)務(wù)流程重組方面進(jìn)行大量互補(bǔ)投資，才能出現(xiàn)生產(chǎn)率的大幅提升?！?/p>

人才競(jìng)爭(zhēng)為何關(guān)鍵

雖然傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不太善于捕捉人工智能帶來(lái)的一些價(jià)值，可能造成統(tǒng)計(jì)的相對(duì)偏差，但是人工智能技術(shù)需要進(jìn)一步突破毋庸置疑，這方面人才引育尤為重要。

《人工智能指數(shù)》報(bào)告指出，大學(xué)是美國(guó)在人工智能技術(shù)方面實(shí)力強(qiáng)勁的關(guān)鍵因素，但同時(shí)，美國(guó)的大學(xué)嚴(yán)重依賴外國(guó)生源：2019年，北美的人工智能博士中有64.3%是外國(guó)學(xué)生，比2018年增加了4.3%。2020年7月億歐發(fā)布的《2020全球人工智能人才培養(yǎng)研究報(bào)告》列出了一組數(shù)據(jù)：2020年全球開設(shè)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)相關(guān)專業(yè)的高校共收錄了601所，其中美國(guó)212所、中國(guó)133所，占比約57.4%，在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域處于世界第一梯隊(duì)，英國(guó)、印度、日本、法國(guó)、韓國(guó)、德國(guó)等處于第二梯隊(duì)。

《2020全球人工智能人才培養(yǎng)研究報(bào)告》指出，目前，全球人工智能人才約30萬(wàn)人，其中產(chǎn)業(yè)人才約20萬(wàn)人，大部分分布在各國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的公司和科技巨頭中；學(xué)術(shù)及儲(chǔ)備人才約10萬(wàn)人，分布在全球367所具有人工智能研究方向的高校。每年畢業(yè)AI領(lǐng)域的學(xué)生約2萬(wàn)人，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)對(duì)人才的需求。人工智能產(chǎn)業(yè)的相關(guān)崗位越來(lái)越細(xì)分，人才需求有越來(lái)越多樣，算法型人才的需求度高，人才學(xué)歷要求高，碩士以上占比超過(guò)50%。

對(duì)2020年14個(gè)國(guó)家領(lǐng)英（LinkedIn）數(shù)據(jù)的分析顯示，在幾乎所有國(guó)家，涉及人工智能技能的招聘人數(shù)都比2016年顯著增加，其中巴西、印度、加拿大和新加坡在這段時(shí)間內(nèi)的增長(zhǎng)幅度最大。盡管新冠疫情仍然在蔓延，領(lǐng)英表示，14個(gè)樣本國(guó)家的招聘還在繼續(xù)。

（摘編自財(cái)富中文網(wǎng)、億歐網(wǎng)、獵云網(wǎng)）