过去十年全球人工智能发展迅速，中美领跑。经过五六年的高歌猛进，国内人工智能产业在2020年经历了一段低潮期。由于资本早期对于人工智能行业回报周期过于乐观，以及市场对当前创业型AI公司商业变现模式存疑是近两年资本市场遇冷的主要原因。深度算法迟迟未突破，实战落地场景分散、产品标准化程度低，人力成本高，道德伦理等原因使AI算法公司的商业模式和变现能力受到挑战，但市场空间广阔。AI市场主要构成有AI芯片、硬件、软件等，据数据预测到2025年，AI芯片市场规模约200亿美元，硬件约206亿美元，加上对应软件与服务，总体AI市场规模有望超千亿美元。5G、云计算等技术进步推动AI协同发展，深度学习框架作为战略制高点同样具备国产化替代机遇，更多的AI人才供给或降低人力成本。多因素为行业带来结构性变化，或引发行业拐点前置。
市场“退烧”产业生态加速构建
2020年以来，国内AI行业遭遇“资本寒冬”，原因非常复杂，但不能否认的是，市场对AI技术落地的预期过高是一个重要因素。据报告显示，人工智能企业增速近年来明显放缓，2019、2020两年中，全球每年新增人工智能企业数量已不足100家，且投融资的轮次后移趋势不断扩大。
2020年，AI初创企业B轮及以上融资笔数占总笔数的62.3%，较上一年增长40%以上，显示新增企业数量明显萎缩。与此同时，一些曾获大笔融资的知名创新企业，由于市场预期过高、虚假宣传等原因，被迫退出产业舞台。比如，曾对标英特尔的芯片企业WaveComputing，当年曾是人工智能计算领域最受关注的“独角兽”之一，风头一时无两，但2020年4月，公司竟然由于数据流处理器性能未达预期而宣告破产。资本早期对人工智能产业回报周期过于乐观，移动互联网在偏向工程属性的前提下，资本预期取得成效的时间为2到4年；与之相对比，人工智能与传统行业核心业务深度融合，需要更高的技术准确率和更深刻的行业理解力。因此，人工智能产业孕育时间更长，资本市场的期望与现实之间出现了较大偏差。
虽然资本市场的泡沫逐步破灭，但在AI领域，优质企业的估值仍在持续增长，“独角兽”企业不断出现，产业良性发展的总体态势并没有改变。目前，基于人工智能平台商业化落地战略公司层出不穷，各种场景应用模型不断提升，已开始进入规模化普及阶段，与大量的行业应用场景加速深度融合，技术能力和优化速度可以在未来5到8年内，创造出规模可观的“技术红利”。
以人才为基石
在数字经济时代，随着移动互联网深入应用与5G商用，政企单位对于数字化转型的要求不仅仅局限于计算能力和存储能力的提升，对于人工智能、云计算、边缘计算、工业云、物联网、工业互联网等技术也是求知若渴。然而，客户对于新技术的迫切需求，使得ICT产业已经触碰到天花板，例如当前的编码算法不断逼近“香农极限”，冯·诺依曼架构也已出现性能瓶颈，ICT产业亟须探索新的理论和新的架构。突破世界性的难题，则需要大量的人才。而这正中软江图灵的“下怀”。在软江图灵成立之时，公式便组建了人工智能研究团队，期望培养一支能够在技术和落地实现层面有突破的团体。除此，软江图灵还面向全社会招揽人才，公司希望用人工智能进程上的难题来吸引人才，来共同迎接挑战，推动科学和技术上的进步。
数据来源：软江图灵官网
团队在长期、丰富的项目服务实践当中，逐渐能够适应行业的多种要求，不仅能够在技术上有所突破，还能深入各个行业，快速理解行业需求，并形成针对性解决方案。即使面对全新、陌生的行业领域，团队依然可以快速完成业务和需求梳理，把握核心诉求，推动解决方案的应用落地。把客户的需求快速对应到自身的技术产品体系，构建满足客户业务需求的人工智能解决方案。这是软江图灵人工智能团队对自身的要求。因此软江图灵最大财富之一是人才存储、思想存储、理论存储、工程存储和方法存储，以及我们内部流程管理的高效，有序的存储，这些才是软江图灵想为社会作出的真正价值。
为客户“量体裁衣”
有了人才为基础，创新做利刃，软江图灵在AI商业化进入深水区之际也变得游刃有余。人工智能场景化澎湃而来，企业带着迷茫被迫卷入智能化浪潮中，而未来市场的不确定性，如何抓住机遇，跟上发展节奏，导致企业决策者愈加焦虑。千行百业的企业客户中业务复杂，个性化强，为满足不同企业的不同功能需求，要求服务提供商要对产品进行定制开发。当面对千行百业数字化时，提出的需求是不一样的，即使是同一个产品，也面对着在不同行业、不同场景下的需求。如何让产品适配更多的场景，重点在于深挖各行业痛点，从业务需求着手，充分利用在端、边、云产生的数据，通过算力更高、能耗更低，智能无所不及的“新计算”为快速调整提供决策依据。也就是说，以AI、云为代表的“新联接”“新计算”等数字技术与产业场景深化融合，就成为了带动各行业重焕活力的抓手和数字经济增长的新引擎。不仅如此，在行业数字化中，客户面对不同的场景，往往需要容易部署、容易安装、预制化的产品组合，以降低数字化改造的难度。
所以软江图灵的策略是基于标准化的技术产品，实现产品功能的“模块化”，然后通过不同产品的“组装”快速形成行业解决方案，低成本的满足客户的个性化需求，实现规模效应。同时，平台在不同场景运用，能够得到大量的行业数据，数据的不断累积，能够驱动平台算法模型的升级，满足更多适用场景。
与实体经济深度融合
人工智能与实体经济融合发展对改造传统产业、带动新兴产业、催生新商业模式以及增强生产端与消费端协同有重要意义，将为经济高质量发展提供强劲支持。不过，目前我国人工智能与实体经济深度融合还面临一系列瓶颈制约：超前研发布局缺乏系统性，政策法规支持体系和标准体系欠缺；人工智能网与实体经济融合的产业生态不完善，应用场景“碎片化”，与产业场景深度结合尚在探索中;基础设备改造尚不能满足要求，人工智能与实体经济深度融合的前提是自动化和信息化，在这方面无法达标将导致人工智能技术难以和实体经济有效对接;人工智能高端、复合型人才缺乏等。
面对这些问题，软江图灵探索出一条清晰的发展战略。软江图灵背靠自身的人工智能团队，打造一系列以人工智能平台、大数据平台为核心的AI产品，同时基于在多个行业AI商业化的落地经验，逐渐聚焦于智慧生活、智慧商业、智慧工业三个赛道。
从智能家居的电子设备控制、智能安防，到智慧医疗的辅助诊断系统；从商圈里的智慧门店打造到金融行业的智能风控系统研发，软江图灵将AI赋能到生活商业中的每个场景，打造全场景的智能化局面。
同时，基于对工业互联网的探索，软江图灵寻求与传统制造业的深度融合。以着力满足企业智能化转型需求为目标，在研、产、供、销、服等制造领域的各个环节利用AI提升效率与产能，实现智能制造、智慧工厂、智慧园区、智能仓储、智慧物流以及终端营销的工业全方位智能化。为企业提供诸如产品质检、预测性运维、备品备件预测、生产资源分配、生产流程优化等AI制造解决方案。