2017年,人工智能領(lǐng)域在算法、政策、資金等方面已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破,業(yè)界歡欣鼓舞的情形很像1999年年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫時的情形。展望2018年,偌大的人工智能領(lǐng)域,優(yōu)秀項目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺乏等將成為橫亙在人工智能領(lǐng)域面前的三大難題。
(圖片來源:互聯(lián)網(wǎng))
資金很多,項目不夠用了
當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險,主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項目供給數(shù)量少,市場對創(chuàng)業(yè)項目寄予很高的期望,而實際的產(chǎn)品體驗欠佳,泡沫即將出現(xiàn)。
騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告,分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個信號。一是資金多而項目缺。根據(jù)過往數(shù)據(jù)和2017年上半年的情況預(yù)測,2017年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底,數(shù)量在25~30家之間。同時,美國的累計融資量持續(xù)快速增長,最后將穩(wěn)定在1380億~1500億元之間。
2018年,中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù),但增長速度依然平緩。這段時期,創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn),找到一個新的有潛力的項目越來越難,由于新增企業(yè)數(shù)量稀少,經(jīng)常只能跟投一些項目。
到2020年,美國AI公司累計數(shù)量將會超過1200家,累計融資額將達(dá)到2000億元。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖,新增公司數(shù)量會上漲到30家以上,預(yù)期融資累計量將會達(dá)到900億~1000億元。
二是周期長而營收難。可以說人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí),起源于上世紀(jì)80~90年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下,前沿研究方法是由對已有方法的微小改動和改進而來,而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計出來了。
2006年,深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后,引起市場熱炒,但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限,甚至被譏笑為“人工智障”。許多項目和技術(shù),要想獲得消費者歡迎,還需要等待相當(dāng)長的時間。
從投融資趨勢來看,涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會增加。據(jù)不完全統(tǒng)計,2017年中國人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起,比2016年稍有回落。但投資金額激增,總?cè)谫Y金額近600億元,在政府的鼓勵和行業(yè)并購中,2018年中國AI的投資額將會持續(xù)大幅增加。
同時,行業(yè)并購開始加劇。CBInsights提供的數(shù)據(jù)顯示,自2011年以來,已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購,而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購,為2016年同期的兩倍。2018年,仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時,中國AI企業(yè)數(shù)量不會同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年呈現(xiàn)緩慢增長趨勢,預(yù)期累計融資量將會達(dá)到900億~1000億元,而新增公司數(shù)量僅會上漲到30家左右。
資金多而項目缺,周期長而營收難,項目卻一天比一天更加昂貴,這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫時非常相似。
事情很多,人不夠用了
算法大神YoshuaBengio曾表示:“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在很熱門,目前的困境是缺乏專家,一個博士生大概需要五年的培養(yǎng)時間,但是五年前還沒有博士生開始從事深度學(xué)習(xí),這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專家特別少,可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境,至今依然未得到改善,甚至變得更加嚴(yán)峻。
人工智能競爭的根本就是爭奪頂級人才。據(jù)說世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過50人,因此科技巨頭們紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。
作為國家未來的發(fā)展方向,AI技術(shù)對于經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進步起著至關(guān)重要的作用,而AI技術(shù)的研發(fā)、落地與推廣離不開各領(lǐng)域頂級人才的通力協(xié)作。在推動AI產(chǎn)業(yè)從興起進入快速發(fā)展的歷程中,AI頂級人才的領(lǐng)軍作用尤為重要,他們是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。然而,中國人工智能領(lǐng)域人才極為欠缺。
據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示,目前我國約有20所大學(xué)的研究實驗室專注于人工智能,高校教師以及在讀碩博生約7000人;產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人,遠(yuǎn)不能滿足我國市場百萬級的AI人才需求量。
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看,我國人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層(芯片/處理器、傳感器等)、技術(shù)層(自然語言處理、計算機視覺與圖像、機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、智能機器人等)和應(yīng)用層(語音識別、人臉識別)等組成,目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個問題。一是產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層,基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺上人才缺乏,會嚴(yán)重削弱中國在國際上的競爭力。
二是供求嚴(yán)重失衡,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。過去三年中,我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長,特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位,如算法工程師,供應(yīng)增幅達(dá)到150%以上。盡管增長如此高速,但是由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。人才不足,是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。
近幾年來,Google不斷收購AI領(lǐng)域公司最主要目的是“搶購”一批世界上一流的專家,在一個迅速成長的人工智能領(lǐng)域里面,這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也在相機而動。2018年,人才饑渴癥不會得到緩解。
場景很多,路不好走了
梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件可以發(fā)現(xiàn),醫(yī)療、金融、無人駕駛等三大熱點在吊足了公眾胃口的同時,尚有疑問待解。
一是AI醫(yī)療的變革信號在哪里?
2017年的每個月中,都有VC流入AI+醫(yī)療領(lǐng)域,國內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計融資額已超過180億元。
科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形,IBMWaston已應(yīng)用于臨床診斷和治療,2016年就已進入中國在多家醫(yī)院推廣。阿里健康重點打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺;騰訊在2017年8月推出騰訊覓影,可輔助醫(yī)生對食管癌進行篩查。圖瑪深維2017年11月獲投2億元,正在把深度學(xué)習(xí)引入到計算機輔助診斷系統(tǒng)中;晶泰科技(XtalPi)近期也融資1500萬美元,用于開發(fā)新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù),以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。
遺憾的是,盡管政府亮起綠燈,企業(yè)投了人力、財力,但人工智能卻并沒有在醫(yī)療領(lǐng)域推出爆發(fā)式應(yīng)用。原因在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù),而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘,在保障健康的同時又保障數(shù)據(jù)安全性?這將是推動智能醫(yī)療快速發(fā)展中需要解決的問題。
二是AI如何深層次地撬動金融?
與智能醫(yī)療一樣面臨數(shù)據(jù)問題的還有金融領(lǐng)域,大量的可信度較高的數(shù)據(jù)掌握在各大銀行手中,AI怎么能夠撬出這些數(shù)據(jù)以推動金融科技的創(chuàng)新,是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。
當(dāng)前,應(yīng)用人臉識別、指紋識別技術(shù)作為驗證客戶身份、遠(yuǎn)程開戶、刷臉支付的方案,已經(jīng)發(fā)展成熟,正在逐步推廣。
如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶和深挖客戶潛在需求的技術(shù)也已較為成熟,而數(shù)據(jù)源的問題亟待解決。
美國科技公司FutureAdvisor最早研制出“機器人理財顧問”。隨后,此類機器人理財顧問迅速風(fēng)靡全球。
2017年智能投股曾被視為是下一個風(fēng)口。但是,機器人炒股的結(jié)果是賠了。
三是智能汽車究竟何時上市?
無人駕駛汽車被稱為“四輪機器人”,但其發(fā)展何時會像智能手機一般人手一部、徹底顛覆傳統(tǒng)手機進而推動整個產(chǎn)業(yè)變革?這個問題仍然沒有答案。
2017年,汽車行業(yè)內(nèi)智能造車勢力動作不斷,其中一部分已陸續(xù)交出答卷,讓產(chǎn)品接受市場的檢驗,而另一部分仍在“溫室”中培養(yǎng),等待結(jié)果。所以稱之為“溫室”,是因為各行各業(yè)都對其予以厚望,尤其是在投融資上,雖然投資事件數(shù)不多,但金額已達(dá)234億元。
百度宣布開放阿波羅平臺;阿里巴巴與上汽集團等傳統(tǒng)車企展開合作;騰訊成功入股特斯拉成為第五大股東,領(lǐng)投入股的蔚來汽車的首款純電動產(chǎn)品已正式上市。
時間正在跟我們賽跑。2017年12月20日,一支百度Apollo無人車車隊,在雄安新區(qū)測試開跑。2018年年初,北京順義區(qū)無人駕駛試運營基地正式啟動,成為北京出臺國內(nèi)首部自動駕駛新規(guī)以來,該市首個開展無人駕駛試運營的區(qū)域。2018年,哪輛無人汽車會上路?行業(yè)和消費者都在拭目以待。
回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的破滅,很多人依然覺得不可思議。那時候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異,軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)ISP與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容ICP等均在爆發(fā),常有一日不見如隔三秋的感嘆。
2000年4月,納斯達(dá)克指數(shù)一路狂飆突進到歷史頂點,5400多點。但不幸泡沫破裂,資本市場崩盤。納斯達(dá)克指數(shù)迅速滑落。寒冬持續(xù)了3年時間,才慢慢回暖。
如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展,與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。
產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán),肩負(fù)國家戰(zhàn)略的重任,高度依賴資本市場渠道,輿論高度爆炒,從業(yè)者無不都是“三高”社會精英。
但美中不足的是,上市的產(chǎn)品卻體驗欠佳,應(yīng)用場景略顯不足,魚目混珠的項目時有出現(xiàn),泡沫的感覺越來越強。無論是政府還是企業(yè),大家都應(yīng)該對未來的風(fēng)險加以防范。(張孝榮 楊舒涵)
轉(zhuǎn)自:人民郵電報
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