AI技术大规模应用为何绊倒在“最后一公里”？

在AI技术浪潮汹涌而来的今天，为什么我们仍未见其大规模应用？本文将剖析AI技术普及中的瓶颈，探讨AI技术如何迈过“最后一公里”的马拉松。

AI大门敞开，终点为何迟迟难至？

在各国政府的积极政策支持下，全球人工智能企业正以惊人的速度蓬勃发展。2023年，全球人工智能市场规模已达约11879亿元，而市场预测显示，到2030年，这一数字将飙升至114554亿元，预计实现超过35%的复合增长率。

图1 人工智能全球市场规模及预测（单位：亿元人民币）/数据来源：Precedence Research

AI技术的发展已经走过了漫长的道路，从基础的自动化到深度学习、计算机视觉等复杂应用，AI正在迅速改变着各个行业的运作方式。然而，尽管AI技术的潜力不可估量，其大规模普及却面临着一个难以忽视的瓶颈——“最后一公里”。

所谓“最后一公里”，指的是在AI技术接近广泛应用时，最后阶段的普及和推广面临着诸多技术和经济挑战。类似于马拉松比赛的最后阶段，尽管跑得很远，最后的冲刺却是最具挑战性的一段。当前，AI技术在许多任务中已经取得了显著进展，然而，在实现全面自动化和大规模普及的过程中，许多企业，尤其是中小型企业，仍然无法跨越这一经济和技术门槛。

技术与数据挑战、行业适应性、商业模式与市场环境等多重因素相互交织，共同影响着AI的实际应用与商业化进程。当前，AI技术尽管在算法、计算能力和数据处理方面取得了突破性进展，但其广泛应用依然面临诸多障碍。首先，数据的质量与获取、模型的通用性以及对行业需求的精准把握，都是技术层面的重大挑战。同时，传统行业的适应性和企业内部对AI技术的理解与接纳程度，也决定了AI应用能否在实际场景中真正落地。

图2 AI普及过程中的挑战迷宫 (依据睿华研究绘制）

然而，仅依赖技术创新远不足以解决问题。要真正实现AI的普及，必须推动商业模式的深刻变革。商业模式的创新不仅仅是探索新的盈利方式，更是要打破现有的市场格局，重新定义价值链与服务模式。通过技术创新与商业模式的双轮驱动，一方面可以有效降低AI应用的成本和复杂度，另一方面则能够激发市场需求，形成规模效应。

在这场突破“最后一公里”瓶颈的竞赛中，技术创新与商业模式创新的有机结合至关重要。只有在技术不断迭代优化的同时，商业模式能够灵活应变，找到切实可行的盈利路径和应用场景，AI的潜力才能真正释放，实现从实验室到日常生活的跨越。因此，尽管AI看似随处可见，但真正让技术“触手可及”还有很长的路要走。

技术与市场的博弈：

AI马拉松为何在最后一公里绊倒？

“最后一公里”不仅是技术层面的挑战，更是市场、成本和用户体验之间的复杂平衡问题。企业在技术研发上投入巨资，但要将这些前沿技术转化为可负担且用户友好的产品仍然面临巨大困难。高昂的部署费用和复杂的技术整合使得AI难以在各行各业广泛落地；而对于普通消费者而言，AI尚未真正渗透到日常生活中，缺乏实际应用场景和直观价值体验。

正因为如此，AI马拉松的“最后一公里”尤为艰难。布鲁金斯学会在《The Last Mile Problem in AI》中指出，技术进步本身不足以打破瓶颈，核心在于如何降低部署成本、增强数据隐私保护，并开发具有吸引力的实际应用场景。

睿华认为，这一分析准确揭示了当前AI普及的障碍，尤其能否基于新兴技术构建适宜应用场景中的商业模式，成为AI普及的关键。若无法在这些层面取得实质性突破，AI仍将停留在实验室和少数企业的应用中，难以真正走向普罗大众的日常生活。

1.自动化的高成本陷阱

尽管AI在初步阶段的部分任务自动化上表现优异，但在大规模应用时，成本问题浮出水面。经布鲁金斯学会调研，很多企业发现，虽然AI能够解决一些简单任务的自动化问题，但要想实现全面的任务自动化，成本往往高得令人望而却步。

据斯坦福大学《人工智能指数数据报告2024》显示，AI模型训练成本快速攀升，从2017年训练最初的Transformer模型仅约900美元，增长到2019年RoBERTa Large模型的约16万美元。而到2023年，OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra的训练成本分别高达7800万美元和近2亿美元。这一趋势突显出，随着AI模型规模和复杂度的增加，训练成本呈现指数级增长，成为技术普及的主要挑战之一。

图3 2017-2023年部分人工智能模型的培训成本（来源：斯坦福大学《人工智能指数数据报告2024》）

研究公司Gartner表示，将AI直接部署到公司的系统中，成本可在500万至2000万美元之间，预计到2025年底，30%的生成式AI项目将因为这些高昂的费用而被放弃。

在计算机视觉、自然语言处理等复杂领域，AI模型的训练和部署往往需要消耗大量计算资源，而这些成本常常超出企业的承受范围。对于中小型企业而言，这些高昂的部署费用几乎是不可承受之重。即使是资金充裕的大型企业，AI的自动化应用也通常只覆盖了部分任务，难以全面推广到所有业务场景中。

这也揭示了一个显著的矛盾：AI技术越先进，将其融入日常业务的成本和复杂性反而越高。尽管AI在许多特定任务上展现了卓越的潜力，但其大规模应用所需的经济投入和资源使得许多企业望而却步。企业不仅需要考虑技术带来的收益，还需衡量庞大的前期投入和潜在的风险。这种不平衡导致了AI技术虽强，却难以走出实验室，真正渗透到企业的每个角落。

2.技术与商业模式的双重挑战

要突破AI普及的“最后一公里”瓶颈，仅靠技术的进步是不够的，还需要在商业模式层面找到合理的平衡点。在降低成本和提升效率的基础上，AI的广泛应用不仅取决于技术的成熟，更在于如何通过创新的商业模式，将其以可负担的方式融入日常业务。

AI即服务（AI-as-a-service，简称AIaaS）正是一种潜在的解决方案。通过共享AI技术平台，不同行业和企业能够以较低的成本获取AI能力，从而分摊高昂的开发和维护费用。这种模式不仅提升了AI的经济效益，还扩展了其应用场景，为技术打破“最后一公里”瓶颈提供了新路径。

以商汤科技与海尔智家的合作为例，两者联手打造智能家居AIaaS平台：

• 商汤通过其一站式AIaaS平台，涵盖了AI芯片、算法和应用等多种技术，帮助海尔智家快速构建智能家居产品。

• 通过共享商汤的AI技术平台,海尔智家不仅大幅降低了自主研发的成本和周期，还成功提升了产品的智能化水平，拓展了AI在家电行业的应用场景，有力地推动了技术的实际落地。

图4 海尔智家与商汤科技合作利用AIaaS平台打造智能家居（图片来源网络）

从市场的角度来看，AI的普及不仅仅依赖技术突破，更需要通过创新的商业模式实现技术与经济价值的平衡。

技术的持续突破必须与有效的商业模式相结合，才能在保持成本可控的前提下，最大化地释放其经济价值。单纯的技术进步无法确保市场普及，唯有通过技术模式与商业模式双轮驱动的变革，才能有效打破AI“最后一公里”的应用障碍，实现真正的普及和落地。

苹果的“AI革命”：能否打破“最后一公里”瓶颈？

为了突破“最后一公里”的瓶颈，各大科技巨头纷纷探索多种策略。亚马逊通过其云计算平台AWS积极推广AI即服务（AIaaS）模式，使企业能够以较低成本获取AI能力；Google专注于提升AI算法的自主学习能力，力求提高模型的智能化水平；而Microsoft则借助Azure平台，将AI深度嵌入企业的各个业务流程中，推动AI在企业级应用的普及。

正如布鲁金斯学会在文章《苹果的AI进军能否惠及大众？》中提到的，苹果在2024年9月发布会上推出的全新iPhone 16系列，走出了一条与众不同的AI普及道路。通过推出“Apple Intelligence”系统，将生成式AI技术无缝整合进其硬件生态系统，为用户带来更加智能化、个性化的体验。这一战略不仅简化了AI技术的使用门槛，还试图通过与用户日常设备的深度融合，推动AI技术的广泛普及。

“Apple Intelligence”不仅仅是一次简单的硬件升级，更是苹果为解决AI技术“最后一公里”问题而采取的重要战略举措。它旨在将AI技术自然地融入用户的日常生活中，从而降低技术复杂性，提升用户体验，最终实现AI的真正普及。

图5 苹果在其2024秋季发布会上展示苹果 AI（图片来源网络）

1.Apple Intelligence的推出：打破AI普及瓶颈的潜力

Apple Intelligence借助A18芯片强大的神经引擎，将生成式AI深度融入iPhone 16的操作系统，为用户带来了更加智能、个性化和上下文感知的体验。不同于以往的应用，这一系统的创新之处在于，它通过先进的自然语言处理技术，让用户能够通过简单的语音或文本指令实现多种复杂操作，比如快速搜索照片、智能处理视频，甚至自动去除照片中的干扰物。这些功能不仅展示了苹果在缩小技术与用户需求之间差距的努力，也标志着AI技术从专业工具向日常生活深度融合的转变。

图6 APPLE INTELLIGENCE 四大功能（依据睿华研究绘制）

通过Apple Intelligence，苹果成功地将复杂的生成式AI技术转化为简便易用的功能，使用户能够以自然的方式与设备交互。这种无缝的集成方式，不仅提升了用户体验，也表明苹果正试图打破AI技术在日常应用中的壁垒，让每一个用户都能轻松享受到AI的便利与智能。

2.隐私保护与数据安全：苹果的“护城河”

为了应对AI普及过程中常见的数据隐私和安全问题，Apple Intelligence采取了多层次的隐私保护措施，将用户隐私放在首位。它采用了一种“端上计算”的隐私优先策略，即尽可能多地在设备本地执行生成式AI操作，只有在遇到更复杂的任务时才会通过云端处理。即便如此，所有外发数据也都会在经过加密后立即删除，从而最大程度上减少数据泄露的风险。

这一隐私保护策略不仅增强了用户对Apple Intelligence的信任，也显著提升了苹果在全球AI市场中的竞争力。在数据隐私受到高度关注的今天，这种保护用户隐私的技术架构尤其适用于那些隐私合规性要求严苛的市场。通过在技术层面上构建起稳固的隐私屏障，苹果不仅赢得了更多用户的青睐，还为其AI技术的进一步扩展奠定了坚实基础。

这种深耕隐私保护的做法，不仅迎合了当前全球对数据安全的严苛要求，更有助于推动其在全球范围内的AI普及，让技术进步与隐私保护实现双赢。

3.技术与用户体验的整合：AI从技术到生活的过渡

苹果利用其庞大的现有的设备生态系统，将生成式AI与硬件、软件深度整合。例如，iPhone 16的新相机功能通过AI支持实现了实时的照片和视频增强，用户不仅可以通过简单的手势控制相机，还能借助AI技术自动识别物体、场景，并基于上下文执行智能操作，如实时优化图像、自动调节拍摄参数，甚至移除不需要的背景元素。

通过这种无缝集成，苹果大大降低了使用AI技术的门槛，使其不仅仅停留在专业人士的工具箱中，而是成为每个普通用户都能轻松掌握的日常功能。

迈向新局：AI技术的全球普及与合作探索

在探讨AI的“最后一公里”问题时，不仅仅需要聚焦于技术与市场的内部博弈，全球监管和国际贸易壁垒也是重要的外部因素。来自世界经济论坛的《生成式人工智能与国际贸易分析》报告指出，各国对AI技术的监管政策存在显著差异，这些分歧对AI技术的普及和跨境应用产生了直接影响。不同国家的隐私保护、数据处理和技术标准各不相同，阻碍了全球协作。

睿华同样认为，国际协作与政策统一是推动AI全球化的关键。未来，只有在全球层面达成共识，AI才能真正发挥其跨国界的潜力，实现AI技术在全球市场的顺利扩展。

• 技术普及的全球赛场：全球监管差异与普及挑战

AI技术的全球化进程因各国不同的监管政策而变得复杂。例如，欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）对隐私和数据使用提出了严格要求，而美国的监管框架则相对宽松。正如世纪经济论坛研究而言，这种差异造成了AI企业在跨国推广技术时必须适应不同市场的法律要求。同时，某些国家的监管政策甚至限制了AI技术在某些领域的应用，例如隐私和安全要求较高的金融和医疗领域。这些差异不仅增加了企业的合规成本，还阻碍了AI技术的无缝扩展。

• 跨越边界的技术对话：技术跨越与国际贸易差异

国际贸易中的技术差异也对AI的全球普及构成了挑战。技术标准的不同意味着跨国企业需要调整其产品和服务以适应各地的需求和合规要求。例如，在某些国家，AI技术的运用必须符合本土的安全标准，而这往往要求企业在其产品设计上进行定制化。这一问题进一步加剧了企业在全球范围内普及AI技术的难度。此外，不同国家的技术基础设施水平也对AI技术的推广产生了影响。发达国家的AI基础设施较为完善，能够支持复杂的AI应用，但许多发展中国家则在这一领域存在明显短板。这种技术不平衡意味着，AI技术在全球范围内的普及进程将是一个漫长而复杂的过程，需要考虑多方利益和多层次的协调。

• 全球协作与未来方向

睿华认为，随着AI技术进入“最后一公里”的关键阶段，各国应加强合作以克服全球监管和市场的障碍。尤其是在AI技术的标准制定、隐私保护和技术应用方面，全球协作显得尤为重要。国际组织如世界贸易组织（WTO）可以发挥关键作用，通过推动统一的技术标准和减少监管壁垒，促进AI技术的跨国应用。这种协作不仅能够提升技术的应用效率，还能共同构建一个互利共赢的价值网络，确保在全球范围内实现AI技术的安全与可持续发展。

【参考文献】

[1]The last mile problem in AI (brookings.edu)

[2]An Analysis of Generative AI and International Trade，https://cn.weforum.org/publications/chatwto-an-analysis-of-generative-artificial-intelligence-and-international-trade/

[3]Will Apple’s foray into the AI space be ‘for the rest of us’? (brookings.edu)

文章来自于微信公众号“华夏基石e洞察”，作者“ 董凡”