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去年，一個“修復100年前的北京影像”的視頻讓世人驚艷了一把。
原本世人只能靠想象和黑白照片構想的晚清真實畫面，竟有一日可以通過彩色形式得以呈現。
讓黑白影像重回彼時的色彩、讓我們穿越時光與歷史相遇，得益于AI修復技術。
其實AI修復并不是新鮮事，不同的是，這項技術背后，已經從專業AI科學家變為身邊的“你我他”了。
是的，上述作品的作者大谷并非科班出身，在此之前也沒有經過系統的AI學習，修復這些視頻只是“出于興趣”。
歷史“活”過來背后，其實是AI技術和工具走向成熟的顯性表征，AI技術研發門檻正逐漸降低。
全民AI悄悄來臨。
縱觀前三次工業革命的共同特點：機器勞動取代體力勞動，社會生產力得到極大的提升。
如今第四次工業革命即將開啟智能化時代，則由機器取代體力，向機器取代腦力變革。
注意一個關鍵詞：取代。何為取代？用某一件事物代替另一件事物。
要實現這一點，離不開“廣泛地、大規模地”應用。
前三次工業革命的標志分別是：
蒸汽機的廣泛使用、電力和內燃機地廣泛應用、信息技術的廣泛應用。
回到即將到來的智能化，表面看，千行萬業都顯示出蓬勃的朝氣，來回搓搓雙手，準備迎接AI的到來。實際上，千萬嗷嗷待哺的傳統行業，左等右等，等不來那艘滿載AI的船。
為什么會出現這種情況？
算法上，人臉識別、車輛識別等通用算法催生爆款應用，成為計算機視覺領域的寵兒。
場景上，安防、銀行、交通、城市等領域，市場體量龐大、AI落地運用最成熟。
頭部市場熱鬧，腰尾部市場寂寥。
說白了，AI依然是貴族技術，長尾場景難擁有，大眾企業沒技術、留不住人。
空有數據，無從做成佳肴。外行看著熱鬧，其實“渾身不得勁兒”。
但正如前文所說，要實現真正的智能化，是全社會、全行業的應用落地。
那些碎片化市場，那些在萬千被忽視的小場景，是推動智能化時代進一步的核心要素。
而要實現全行業AI非常核心的要點之一，是算法類別的豐富性和算法的高性價比。
近日有個火熱的話題：共同富裕。
國家提出第三次分配，再提共同富裕，由騰訊、阿里打頭陣，美團、拼多多、京東等公司紛紛跟進，互聯網大廠不約而同掀起一股“共同富裕”之風。
如果說互聯網的共同富裕是雄厚的資金支持，那么AI產業界的共同富裕，就是讓各行各業真正從智能化、數字化變革中獲益。
這，也正是極視角這家AI創業企業這6年來一直做的事情。
他們瞄準了這一市場痛點，專注于為腰部、尾部場景提供普惠人工智能算法。
商業模式上，它首推AI算法商城，試圖打造AI領域的App Store。
AI算法商城本質的商業模式是平臺經濟。
平臺經濟的魅力在于凝聚資源，將傳統經濟鏈條式的上中下游組織，重構成圍繞平臺的環形鏈條。平臺將原本冗長的產業鏈彎曲成了環形，B端用戶通過平臺直接觸及C端用戶，節省的各個環節都提高了產業效率。
極視角做的，就是連接算法需求方與算法開發者，通過為開發者提供人工智能底層開發平臺，與開發者共創海量視覺算法；B端算法需求方則可以根據所需場景，在算法商城中自由選擇算法進行部署應用。
在基建層面，極視角打造了“極市平臺”與“極星平臺”兩大底層平臺為算法商城模式提供支撐。
“極市平臺”主要面向計算機視覺算法開發者與算法團隊，為其提供算法開發工具引擎，將算法開發與工程化效率提升60%；
“極星平臺”面向算法需求方，為企業提供標準化的算法交付方案，賦予企業輕松部署AI算法的能力。
這些都極大地降低開發者、研究者和企業群體使用人工智能相關工具和框架的門檻。
正如阿里“讓天下沒有難做的生意”一樣，那他們做的事情可以稱為“讓天下沒有難應用的AI”。
目標很宏大，但極視角的算法商城，正逐漸讓AI應用沒有那么難了。
6年時間，極視角平臺匯集了全國超過20萬開發者，開發出了超1000種圖像識別算法。
它讓過去掌握在頂級科學家手里的AI技術，逐漸掌握在萬千AI開發者手里，而這，是AI產業領域的共同富裕。
對開發者而言，通過極視角平臺打磨AI能力、輸出AI能力并獲得相應的報酬，學有所用，用有所得，又何嘗不是行業與個人共同富裕的雙贏？
就在今年3月，極視角也面向產業端推出了“AI千星計劃”，精選1000種算法進行免費開發，旨在解決算法定制開發成本高、周期長等問題，推動人工智能全場景落地。
極視角的算法商城，希望成為，也有這個可能成為，新時代的載體。
AI人才，是AI平民化的另一個緯度。
千行萬業的數字化轉型，讓AI人才極其短缺：
《中國新—代人工智能科技產業發展報告2020》顯示，目前中國AI人才缺口超過500萬人，AI人才供求比例已經到了1∶10，供需嚴重失衡。按此推算，2050年AI領域的供求缺口將達到1000萬。
訓練模型貴、人力成本貴，A類公司壟斷算法AI博士，普通企業自身不具備AI算法工程師團隊，尤其是非科技類公司，同時在算法工程師的招聘和留住上，困難重重。
前文提到，過去5年，極視角通過AI開發者生態平臺“極市”，面向計算機視覺算法開發者的算法開發訓練平臺，匯集了20萬AI算法開發者。
除了提供算法開發訓練的底層基建支撐外，平臺還為開發者提供大咖技術分享、社區交流、競賽活動等內容與服務，幫助開發者豐富前沿算法知識，提升算法工程化能力、實現算法產品化和技術變現。
但這依然不夠，人工智能產業的高速發展，離不開基礎平臺的建設，更離不開專業人才。
“當前一個AI項目中，100個人中往往只有不到10%的在做算法開發，在貫穿整個數據標注、算法調參、模型測試、工程化封裝等全鏈條中，AI人才都非常緊缺，此外AI項目管理人員、AI產品經理也都有著大量的缺口。”極視角CEO陳振杰表示。
于是今年6月，極視角推出了“530”人才計劃，即在五年時間里，聯合政府、高校、社會組織，為人工智能產業培養30萬算法研發、工程應用、創新管理人才，以緩解人工智能行業人才供需比例嚴重失衡的狀態。
通過產教融合的方式，把高校的專業師資力量、人才培養體系、理論課程內容、學生實驗場地與極視角平臺上的技術工程團隊、產業項目案例、人才需求、實訓平臺產品進行結合。目前極視角已與暨南大學、南京郵電大學等高校實現校企協同育人。
正如陳振杰參加GCVC大會所言：“今天的AI如同15年前的互聯網，未來AI的大佬一定會從在座的學子、AI從業者中誕生。”
他認為，未來的人工智能產業，不能光靠“頭雁”，更需要“雁群”聚集。也只有“雁群”齊飛共進，中國人工智能產業才能真正形成具有全球影響力的生態體系，從而引領世界。
在陳振杰看來，未來AI會發生兩個變化：
一是技術崗位細分。
“過去5年大家對AI人才的理解是算法工程師，未來AI崗位需求會滲透到每一個崗位，AI產品經理、AI框架師、算法管理師、數據采集師、售前售后......”
二是技術向其他崗位滲透：未來的AI人才，他可能是技術人員，也可能是管理人員。
正如互聯網初期，行業普遍只關注技術人才培養，但行業逐漸成熟時，所需人才商業化、細化，衍生出互聯網產品經理、運營等等崗位。
“BAT現在不止是技術部門才知道什么是互聯網對吧？互聯網的思維和邏輯已經滲透到產品、銷售、業務甚至人力行政了。”
當產業鏈結構層次清晰，當一項技術被一一細化、分工明確，AI也就迎來了產業化、平民化的曙光。
當AI浪潮已經是必選項，無數投身其中的政企們，也遭遇了現實的骨感。
一是行業知識。
算法的優劣，不僅在于技術，更在于行業邏輯。
算力、算法、數據技術壁壘之外，“場景、應用、知識”成了決定算法能否真正落地的關鍵點。
比如識別天氣，需要了解不同類別的云，生成原理，演變過程，還需要模擬測試環境和測試集。
這些都需要長期深耕行業，對場景有具體認知，但眼下普遍存在的問題是，開發者不太懂行業，行業人不太懂算法。
二是隱私和安全。
不少政府、企業和科研所內部訓練數據不容許外傳，敏感度極高，對AI平臺提出了更高的數據保密性和安全性要求。
三是高效性。
大中型企業，內部算法需求多且碎片化，企業自身難以一次性提煉，自身研發周期長。
算法供需混亂、開發落地流程復雜、訓練數據商業敏感度高、算法評測標準不統一等等，導致成本高企和資源浪費。
“極視角內部有套自研自用的一套算法開發工具極棧平臺，經過6年多迭代，如今算法開發周期已從最初的36周縮減至如今的4.5周，整體開發效率提升了8倍。”
陳振杰提到，極視角在無數長尾場景中也發現上述問題后，開始嘗試把這套內部使用的系統打磨成一個可供外部客戶使用的、商業化的平臺產品。
這就是極視角發布的AI私有化平臺產品——極棧平臺。
極視角對其的定位是：一個面向大中型政企客戶的機器學習服務平臺，提供從數據處理、模型訓練、模型測試到模型推理的AI全生命周期管理服務，致力于幫助政企迅速獲得AI算法開發與應用能力。
“通俗講，極棧平臺最大的特色是什么？”掘金志發問。
“記事本和Word、PowerPoint的區別。”陳振杰說，“比如你要編寫一個文檔，以前用電腦記事本，現在可以用Word，對編寫文檔提供更大的支持，更多樣的工作可以用PowerPoint，更高效去完成這個工作。”
極棧就是那個PowerPoint。
極棧在自動化測試、快速封裝、可視化部署和低代碼開發等工具上都進行了優化改造，把企業的算法開發門檻從博士降到了普通研發工程師，幫企業減少人才壓力。
極棧的一大特點是私有化部署。
如此，讓企業內部專業的研發工程師能夠自行開發算法，把行業知識融入到算法研發過程中，拆掉行業與算法工程師之間的巨大屏障。同時，可以在組件功能上充分考慮數據隔離和數據安全。
極棧的誕生，意味著行業關注的重點已經不僅僅是算法本身，在AI教育普及、工具成熟之下，AI已經變成能夠被普及化的生產工具了。
而只有把AI技術當做要素時，才能真正地賦能百業。
毫無疑問，如今AI正在去泡沫化，相對應的AI人才動輒百萬千萬的高薪神話不再存在。
“不是不值錢，是回歸行業本質。”
陳振杰表示，2前后，iOS工程師、安卓工程師也非常昂貴，但當人才供應增加、開發工具成熟后就回到合理的市場狀態。
“如果一直年薪百萬、千萬，那才是不正常的狀態。”
任何一個技術發展都是幾起幾落，當新技術出現時，人們會基于厚望認為其可以解決行業中的所有問題，過高的期望帶來了失望，但并不意味著技術本身沒有在發展。
未來，AI肯定無處不在，在這個進程中，泡沫破滅的過程也是一個去偽存真的過程。
“前期瘋狂、中期去泡沫、后期洗牌。”陳振杰提到，這是行業正常現象，沉淀的企業繼續向前，與此同時，行業回歸正常的增長和成長速度。
據悉，6年來，極視角維持50-100%的人員增長，每一年的業務都在在成倍增長。
近日，在資本市場趨冷背景下，極視角科技完成了C2輪融資，融資金額達5億。
在大浪淘沙階段，泡沫宿命下，AI行業加速洗牌，誰會航行到最后，時間會見分曉。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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