在近期举办的全球人工智能峰会上，商汤科技联合创始人兼首席运营官徐冰发表了题为《人工智能市场庞大，核心算法引领未来》的主旨演讲。作为中国AI四小龙之一的核心成员，徐冰凭借对行业的深刻洞察，从市场规模、技术演进、产业应用三个维度展开论述，为行业参与者提供了极具前瞻性的战略指引。
一、人工智能市场：从爆发式增长到结构性变革
徐冰首先用一组数据勾勒出AI市场的宏观图景：据IDC预测，2025年全球人工智能市场规模将突破5000亿美元，年复合增长率达26.5%。其中，中国AI市场以30.8%的增速领跑全球，预计2025年规模达198亿美元。这一数据背后，是AI技术从单一场景应用向全行业渗透的深刻转变。
在医疗领域，AI辅助诊断系统已能识别超过50种罕见病，准确率达97%；在金融行业，智能风控系统将信贷审批时间从72小时压缩至3分钟；而在制造业，AI驱动的预测性维护使设备停机时间减少40%。这些案例印证了徐冰的观点：”AI正在重构传统行业的价值链条，从效率工具升级为生产力革命的核心引擎。”
但市场扩张的背后也暗藏隐忧。徐冰指出，当前AI产业存在”三低”现象：技术同质化率低（仅12%的企业拥有自主算法）、场景落地率低（60%的AI项目止步于POC阶段）、商业回报率低（平均ROI不足15%）。这些痛点揭示出市场从规模扩张向质量提升转型的迫切需求。
二、核心算法：AI竞争的”芯片级”壁垒
面对市场变革，徐冰强调核心算法的战略价值：”就像芯片是硬件产业的基石，核心算法是AI企业的生命线。”他以商汤的SenseCore大装置为例，解析了算法创新的三大维度：
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基础架构创新：商汤自主研发的AI训练框架Parrots，支持万亿参数模型的高效训练，相比PyTorch等开源框架，训练效率提升3倍。这种底层创新使商汤在视觉识别、NLP等领域保持技术领先。
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场景算法优化：针对不同行业需求，商汤开发了定制化算法模块。例如在自动驾驶领域，其多传感器融合算法将定位精度提升至厘米级；在智慧城市中，人群密度预测算法误差率低于5%。
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持续迭代机制：通过”数据-算法-场景”的闭环反馈系统，商汤的算法模型每周更新一次，这种敏捷迭代能力使其在动态市场中保持竞争力。
徐冰特别指出，算法创新需要”顶天立地”的平衡：”既要追求SOTA（State-of-the-Art）的学术突破，更要解决实际场景中的’长尾问题’。”他以商汤的工业质检系统为例，通过引入小样本学习技术，将缺陷样本需求从万级降至百级，大幅降低了AI落地门槛。
三、未来图景：算法生态与产业协同
展望未来，徐冰提出”算法即服务（AaaS）”的产业范式。他认为，随着AI技术的成熟，核心算法将像云计算一样成为可调用的基础设施。商汤正在构建的AI开放平台，已向开发者提供超过200种预训练模型，日均调用量突破10亿次。
对于企业转型，徐冰给出具体建议：
- 技术布局：建立”基础算法+行业算法”的双层架构，基础层聚焦通用能力，行业层深化场景适配。
- 数据治理：构建”原始数据-特征数据-知识数据”的三级数据体系，提升数据资产价值密度。
- 人才战略：培养”算法工程师+领域专家”的复合型团队，例如在医疗AI项目中，配备临床医生参与算法设计。
在演讲尾声，徐冰用一组对比数据收尾：采用核心算法优化的企业，其AI项目成功率是普通企业的2.3倍，投资回报周期缩短40%。这组数据恰如其分地印证了他的核心观点——在人工智能的星辰大海中，核心算法不仅是技术竞赛的入场券，更是引领未来的方舟。
实践启示：企业如何构建算法竞争力
对于希望在AI领域布局的企业，徐冰的建议具有实操价值：
- 短期：优先选择1-2个核心场景进行算法深度优化，例如零售企业的客户行为预测、制造企业的设备故障诊断。
- 中期：建立算法研发-测试-部署的全流程体系，参考商汤的”算法工厂”模式，实现模型生产的标准化。
- 长期：参与算法生态建设，通过开源社区、行业联盟等方式，构建技术壁垒与商业网络。
正如徐冰所言：”AI市场的竞争，最终是算法生态的竞争。”在这场变革中，掌握核心算法的企业，将不仅赢得现在，更将定义未来。