">
首頁|必讀|視頻|專訪|運營|制造|監(jiān)管|大數(shù)據(jù)|物聯(lián)網(wǎng)|量子|元宇宙|博客|特約記者
手機(jī)|互聯(lián)網(wǎng)|IT|5G|光通信|人工智能|云計算|芯片報告|智慧城市|移動互聯(lián)網(wǎng)|會展
首頁 >> 業(yè)界名博 >> 正文

三年前打敗了柯潔的人工智能 真的改變這個世界了嗎?

2020年7月14日 15:17  資本偵探  

核 心 要 點

近幾年人工智能風(fēng)口再起,實際上是技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)沉淀以及場景延展等多個因素,厚積薄發(fā)的結(jié)果。

人工智能商業(yè)化變現(xiàn)困難的根本原因,仍是底層研究的制約下難以規(guī)模化落地的現(xiàn)實。

新基建的加持,對于人工智能底層研究的投入、應(yīng)用場景的拓展等將大有裨益。

能讓馬云、馬化騰、李彥宏等業(yè)界大佬共同看好的方向,除了人工智能,可能很難找到第二個。

在7月9日舉行的2020世界人工智能大會云端峰會上,“三馬”(馬云、馬化騰、馬斯克)、“二宏”(李彥宏、張文宏)少見地隔空同臺。此外,還有包括七位圖靈獎得主、一位諾貝爾獎得主在內(nèi)的550多位業(yè)界、學(xué)術(shù)界嘉賓匯聚一堂。

大會上,以聯(lián)合國數(shù)字合作高級別小組聯(lián)合主席的身份出席的馬云,就疫情期間社會經(jīng)歷的大動蕩發(fā)表了自己的感悟,他認(rèn)為,世界已經(jīng)巨變,技術(shù)變革提前并且加速,與其擔(dān)憂,不如擔(dān)當(dāng),“為活下去而做的創(chuàng)新才是真正最強大和不可阻擋的動力”。

馬云有此感嘆,一定程度上是因為在疫情危機(jī)中,依賴人力、線下運轉(zhuǎn)的傳統(tǒng)行業(yè)遭受極大沖擊,以人工智能為代表的新興科技彰顯出其重要性與必須性。例如,復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院感染科主任張文宏提到,“從人工智能參與到抗疫物資調(diào)配的時候,我們就意識到將來人工智能具有非常強大的物資調(diào)配能力”。

馬云在世界人工智能大會上發(fā)表演講

馬云在世界人工智能大會上發(fā)表演講人工智能的意義已不止于經(jīng)濟(jì)層面,它也是抵御大自然不可抗力、維持社會健康穩(wěn)定發(fā)展的依仗,基于這一邏輯,政策已率先做出反應(yīng)。

在今年2月,工業(yè)和信息化部科技司發(fā)布了《充分發(fā)揮人工智能賦能效用 協(xié)力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》,倡議通過科技力量支撐疫情防控。隨后,“新基建”政策落實,人工智能被列為七大領(lǐng)域之一。

隨著底層技術(shù)的進(jìn)步,與計算能力、大數(shù)據(jù)、場景等人工智能成長土壤的逐漸成熟,人工智能正處于平臺化、產(chǎn)業(yè)化之前的關(guān)鍵節(jié)點。

疫情催化及政策推動下,人工智能的發(fā)展被按下加速鍵:僅在大會上,就誕生了8個人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金項目,36個人工智能產(chǎn)業(yè)項目,簽約投資總額超過300億元。

而在新基建的東風(fēng)下,人工智能又會帶來哪些機(jī)遇?

一局圍棋

在未來關(guān)于人類歷史的講述中,一定會有這樣一個篇章。

2016年3月,谷歌旗下DeepMind公司開發(fā)的人工智能機(jī)器人AlphaGo與圍棋職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行圍棋人機(jī)大戰(zhàn),此時,大眾對誰贏誰輸?shù)念A(yù)測還有很大分歧,最終AlphaGo以4比1的總比分獲勝。

這樣一場比賽,將人工智能這樣一個更多存在于科幻電影、小說中的概念實體化,也將人類一直以來的自信與驕傲擊破,證明了人工智能可以達(dá)到比肩,甚至超越人類的高度——這甚至引發(fā)了一些恐慌。但在當(dāng)時,中國選手柯潔仍認(rèn)為“AlphaGo能贏李世石,但是贏不了我”。

僅一年之后,AlphaGo再次突飛猛進(jìn),大眾已經(jīng)一邊倒地做出了人類必敗的判斷,最終AlphaGo以3:0的戰(zhàn)績擊敗了幾乎代表著人類圍棋最高水準(zhǔn)的柯潔。

第三局比賽中,柯潔甚至中途離場20分鐘痛哭,連坐在十幾米之外的觀眾都能聽見他隱忍但清晰的哭聲!拔腋械綔喩矶荚陬澏,真的,寒冷地顫抖!焙髞砜聺嵾@樣描述自己的狀態(tài)。

柯潔承認(rèn),他的失態(tài)是因為覺得機(jī)器下得太完美。

柯潔在與阿爾法狗的對弈中痛哭

柯潔在與阿爾法狗的對弈中痛哭值得指出的是,人工智能從誕生到打敗世界圍棋冠軍,只經(jīng)過了六十余年的發(fā)展。

1950年,一位名叫馬文·明斯基的大四學(xué)生,與同學(xué)一起建造了世界上第一臺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī),這也被看做是人工智能的一個起點。而馬文·明斯基在后來也被譽為“人工智能之父”。

人工智能之父:馬文·明斯基

人工智能之父:馬文·明斯基同年,“計算機(jī)之父”阿蘭·圖靈提出設(shè)想:如果一臺機(jī)器能夠與人類開展對話而不能被辨別出機(jī)器身份,那么這臺機(jī)器就具有智能。直到1956年,計算機(jī)專家約翰·麥卡錫才提出“人工智能”一詞,被人們看做是人工智能正式誕生的標(biāo)志。

隨后,由于技術(shù)難度高、進(jìn)展慢,人工智能的發(fā)展反復(fù)經(jīng)歷著高潮與低谷。在1987 年,由于通用計算機(jī) Lisp  Machine在商業(yè)上的失敗,人工智能再次滑入了低迷期,行業(yè)人士開始意識到人工智能的問題不在于硬件,而是在軟件以及算法層面的挑戰(zhàn)沒有突破。

長久以來,對人工智能的探討一直局限在研發(fā)圈層中,一直到AlphaGo出世,橫掃人類圍棋界,才一舉將人工智能推向了社會話題中心,自此之后,人工智能概念始終炙手可熱。

人工智能之所以會在2017年的時點上爆發(fā),本質(zhì)上是得益于發(fā)展土壤的逐漸成熟,馬化騰曾在演講中提到,發(fā)展人工智能,場景、大數(shù)據(jù)、計算能力和人才缺一不可。

在計算能力方面,深度學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能發(fā)展歷史上的一個重要突破。2006年,現(xiàn)任職于Google Brain的技術(shù)專家 Geoffrey Hinton帶領(lǐng)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了訓(xùn)練高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效算法,2012年,Geoffrey Hinton團(tuán)隊在ImageNet上首次使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)完勝其它團(tuán)隊。

Geoffrey Hinton在ImageNet 2012上的成功讓科學(xué)家開始更多的關(guān)注模型與算法的創(chuàng)新突破,以彌補訓(xùn)練中數(shù)據(jù)的不足,從而帶來算法上的快速迭代:以圖形計算為代表的GPU在計算機(jī)視覺訓(xùn)練中替代原來的CPU,大大提升了計算性能,讓原來需要幾個月才能完成的訓(xùn)練縮短到幾天或幾個小時,加快了計算機(jī)視覺前期訓(xùn)練和推理的迭代周期,帶來效率上的成倍提升。

Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton 大數(shù)據(jù)則是人工智能的燃料,隨著互聯(lián)網(wǎng)浪潮從PC時代過渡到移動時代,人類生活逐漸被智能終端所綁定,每日可產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量出現(xiàn)指數(shù)級的增長,且數(shù)據(jù)維度更加豐富,大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸精進(jìn)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、存儲及管理、分析及挖掘等方式,從各種各樣類型的海量數(shù)據(jù)中,快速獲得有價值信息,為深度學(xué)習(xí)等人工智能算法提供堅實的素材基礎(chǔ)。

另一方面,隨著社會經(jīng)濟(jì)形態(tài)與產(chǎn)業(yè)形態(tài)發(fā)展,人工智能有了更多的落地場景,如醫(yī)療、安防、交通等,這是承載人工智能發(fā)展的介質(zhì)。

因此,近幾年人工智能風(fēng)口再起,實際上是技術(shù)發(fā)展、數(shù)據(jù)沉淀以及場景延展等多個因素,厚積薄發(fā),引發(fā)了一場席卷全球的AI創(chuàng)投熱潮。

迷霧尚未消散

在探討人工智能的前景之前,有必要先厘清人工智能的基本架構(gòu)。對人工智能的探討可以分為兩條主線:一是學(xué)術(shù)視角的底層研究,二是產(chǎn)業(yè)視角。

高校是培養(yǎng)人工智能人才、執(zhí)行人工智能技術(shù)研究的主陣地,在美國,人工智能方面科研實力最強的高校有麻省理工學(xué)院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)等。其中,卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在2018年開設(shè)了美國首個人工智能本科學(xué)位,加大對人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)的投入。

中國高校也在近兩年間不斷推進(jìn)人工智能教育,數(shù)據(jù)顯示,截至2018年底,有94所擁有人工智能二級學(xué)院的中國大學(xué),相比2017年增加了21所,其中,清華大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、華中科技大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、中科院各研究所等是人工智能底層研究的主力軍。

高校開展的人工智能研究更多是由國家撥款支持的,此外,也有不少大型科技公司出資成立研究院,從事人工智能底層技術(shù)研究。

谷歌一直以來都將人工智能作為主要戰(zhàn)略方向之一,它在2011年時就推出了聚焦深度學(xué)習(xí)的Google Brain項目,并在2014年1月斥資4億美元收購一家名為DeepMind的人工智能公司,正是這家公司在三年后推出AlphaGo,掀起人工智能風(fēng)潮。

據(jù)咨詢公司麥肯錫報告顯示,包括谷歌在內(nèi)的科技巨頭,2016年在人工智能上的投入在200億至300億美元之間,其中10%用于人工智能收購,90%用于研發(fā)和部署。

2017年,AlphaGo引爆人工智能概念之后,美國科技巨頭對人工智能的投入進(jìn)一步加大。該年的Google I/O 開發(fā)者大會上,谷歌確立了從mobile-first到AI-first的根本戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變,同年,微軟宣布計劃建立百人規(guī)模的微軟AI研究院。一年后,谷歌又將谷歌研究院(Google Research)改名為谷歌人工智能(Google AI),將人工智能放在最高戰(zhàn)略地位上。

國內(nèi)科技公司對人工智能底層技術(shù)的研究稍晚一步,但在近幾年也發(fā)展迅速。

較早在AI研究上進(jìn)行投入的是百度,2014年,百度成立硅谷人工智能實驗室,由斯坦福大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系和電子工程系副教授吳恩達(dá)領(lǐng)航。吳恩達(dá)同時也是Google Brain的主創(chuàng)成員之一,是人工智能領(lǐng)域公認(rèn)的領(lǐng)軍人物。同年,百度還啟動了“少帥計劃”,提供百萬年薪,針對30歲以下的人工智能領(lǐng)域優(yōu)秀人才進(jìn)行甄選和培養(yǎng)。

吳恩達(dá)

吳恩達(dá) 2016年4月,騰訊成立AI Lab(騰訊人工智能實驗室),致力于人工智能基礎(chǔ)科學(xué)的開放研究,以及應(yīng)用領(lǐng)域的深入探索,做到“學(xué)術(shù)有影響,工業(yè)有產(chǎn)出”。隨后,張潼、賈佳亞、俞棟等學(xué)界大牛陸續(xù)加入。

在2017年杭州阿里云棲大會上,阿里巴巴在面向未來技術(shù)創(chuàng)新方面投入千億資金,成立了探索人類未來科技研究院“達(dá)摩院”。

達(dá)摩院研究方向

達(dá)摩院研究方向此外,華為等國內(nèi)科技巨頭,也在人工智能底層研究上有所投入,包括建立研究院,與各大高校共同開設(shè)相關(guān)課程等。

無論是成立研究院、實驗室還是達(dá)摩院,雖然各家研究方向存在細(xì)微差別,但BAT都試圖表現(xiàn)投入人工智能底層研究的態(tài)度。只是相關(guān)設(shè)想在實踐中遇到挑戰(zhàn),如今,百度人工智能實驗室遭遇大換血,吳恩達(dá)早已離職創(chuàng)業(yè),少帥計劃也無疾而終;騰訊Lab經(jīng)歷調(diào)整,張潼、賈佳亞相繼離開;達(dá)摩院的投入重點在往產(chǎn)業(yè)層面靠攏。

在產(chǎn)業(yè)界探索研究人工智能底層技術(shù)遭遇挫折的同時,在產(chǎn)業(yè)層面,人工智能在波折中前進(jìn)。

目前,全球人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)正逐步成型。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關(guān)系,可以將人工智能劃分為基礎(chǔ)支持層、中間技術(shù)層和下游應(yīng)用層。

基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),主要包括了芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)和云計算等基礎(chǔ)能力。

我國人工智能行業(yè)發(fā)展追求速度,資金投向追捧易于變現(xiàn)的終端應(yīng)用。研發(fā)周期長、資金投入大、 見效慢的基礎(chǔ)層創(chuàng)新被市場忽略,但是人工智能的發(fā)展根源于基礎(chǔ)層(算法、芯片等),長期來看看,人工智能的行業(yè)研究有所突破還是要依賴基礎(chǔ)層研究。

技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心, 主要以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點,將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成人工智能技術(shù)。如計算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理(NLP)、人機(jī)交互等應(yīng)用算法研發(fā)。其中,技術(shù)層能力可以廣泛應(yīng)用到多個不同的應(yīng)用領(lǐng)域。

計算機(jī)視覺是實現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關(guān)鍵核心技術(shù),其對于人工智能的意義,正如眼睛之于人類的意義,幫助機(jī)器“看懂”這個世界。本質(zhì)上,機(jī)器視覺通過使用光學(xué)系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機(jī)和圖像處理工具,來模擬人的視覺能力,并做出相應(yīng)的決策。

而NLP則是幫助人工智能“理解”人類語言,這是人工智能、計算機(jī)科學(xué)、信息工程的交叉領(lǐng)域,涉及統(tǒng)計學(xué)、語言學(xué)等的知識。人類語言充滿了負(fù)責(zé)性和模糊性,NLP也是人工智能領(lǐng)域最為困難的問題之一,但一旦攻破,就達(dá)到了機(jī)器智能化的最高境界,因此NLP也被譽為是“人工智能皇冠上的明珠”。

語音識別的技術(shù)難度相對更低,它只要求人工智能“聽懂”語言,而不要求其“理解”語義。語音識別技術(shù)現(xiàn)在已相對成熟,國內(nèi)的科大訊飛就是這一細(xì)分賽道中的代表企業(yè)。

自動駕駛是人工智能技術(shù)的另一個大方向,它涉及視覺計算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)的協(xié)同合作,技術(shù)體系更為復(fù)雜。

現(xiàn)階段,對自動駕駛的研究主要還停留在L3級別,但在日前的人工智能大會上,馬斯克透露:“目前最新的特斯拉純電動車已經(jīng)十分接近L5級自動駕駛,今年將完成其基本功能。”

近年來,我國技術(shù)層圍繞垂直領(lǐng)域重點研發(fā),在計算機(jī)視覺、語音識別等領(lǐng)域技術(shù)成熟,國內(nèi)的頭部企業(yè)競爭優(yōu)勢明顯。但是具體來看,在算法理論和開發(fā)平臺領(lǐng)域,尚且缺乏積累和經(jīng)驗,百度的PaddlePaddle、 騰訊的Angle 等國內(nèi)企業(yè)打造的開放平臺尚無法與國際主流產(chǎn)品競爭。

應(yīng)用層作為人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸,將技術(shù)應(yīng)用到具體行業(yè),涵蓋制造、交通、金融、醫(yī)療等 18 個領(lǐng)域,其中醫(yī)療、交通、制造等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用開發(fā)受到廣泛關(guān)注。

當(dāng)前,應(yīng)用層以底層技術(shù)能力為主導(dǎo),切入不同場景和應(yīng)用,提供產(chǎn)品和解決方案。受益于計算機(jī)視覺、圖像識別、自然語言處理等技術(shù)的快速發(fā)展,人工智能已廣泛地滲透和應(yīng)用于諸多垂直領(lǐng)域,產(chǎn)品形式也趨向多樣化。

目前,應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場規(guī)模最大的層級。據(jù)中國電子學(xué)會統(tǒng)計,2019 年,全球應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到 360.5 億元,是基礎(chǔ)層的 2.53 倍。在全球范圍內(nèi),人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場化的探索階段,落地場景的豐富度、用戶需求等有待提高,國際上尚未出現(xiàn)擁有絕對主導(dǎo)權(quán)的壟斷企業(yè),在很多細(xì)分領(lǐng)域的市場競爭格局尚未定型。

盡管人工智能近年來發(fā)展迅速,但從整體來看,雖然有AlphaGo大敗人類圍棋手的里程碑事件在前,人工智能的發(fā)展其實還并不成熟。

李彥宏將人工智能的發(fā)展分為了三個階段——技術(shù)智能化階段、經(jīng)濟(jì)智能化階段以及社會智能化階段三個階段。其中第二階段又分為上下兩個階段,在前半段,人工智能的發(fā)展主要圍繞通用能力的開發(fā)和作為一種資源的AI能力的平臺化。在后半段,人工智能開始全面的產(chǎn)業(yè)化,行業(yè)應(yīng)用與商業(yè)化全面普及。

當(dāng)下,我們正處于從經(jīng)濟(jì)智能化的前半段向后半段過渡的時期,人工智能已經(jīng)證明或者初步證明了其對所在行業(yè)的顛覆和重構(gòu)潛能。

“目前人工智能所處的階段是一個容易產(chǎn)生迷茫甚至悲觀的階段,這是大多數(shù)顛覆性技術(shù)在加速普及之前必經(jīng)的階段。當(dāng)迷霧消散時,一個經(jīng)濟(jì)和社會全面互聯(lián)網(wǎng)化的時代就開始了。”李彥宏說。

漫漫長路

針對人工智能的幾個主要應(yīng)用方向,國內(nèi)科技巨頭們都有不同布局,在細(xì)分賽道,也有優(yōu)秀的獨角獸冒頭。

如在計算機(jī)視覺方向,就誕生了有“AI四小龍”之稱的商湯、曠視、依圖、云從四家代表企業(yè)。

人工智能的主要落地場景,如安防、交通、醫(yī)療等,都需要建立在視覺智能化的基礎(chǔ)上,這也是AI四小龍的主要業(yè)務(wù)方向。因為涵蓋范圍廣,商業(yè)潛力大,AI四小龍誕生之后一度受到資本熱捧,根據(jù)胡潤研究院發(fā)布的《2019胡潤全球獨角獸榜》,四家企業(yè)估值都已超百億人民幣,其中商湯估值達(dá)到了400億元人民幣。

商湯因融資規(guī)模巨大,甚至有“融資機(jī)器”之稱,其投資方中,還包括了阿里巴巴等科技巨頭。

得益于技術(shù)紅利的推動,除計算機(jī)視覺方向外,各技術(shù)細(xì)分領(lǐng)域也都誕生了大小不一的獨角獸,如NLP方向的追一科技、驀然認(rèn)知、竹間科技;智能駕駛方向的圖森未來等。

與創(chuàng)業(yè)公司相比,巨頭在人工智能層面的布局野心更大,涵蓋的方向更廣,且多與主業(yè)相結(jié)合。

如阿里巴巴在2017年成立的達(dá)摩院,計劃在3年里投入超過1000億元用于涵蓋基礎(chǔ)科學(xué)和顛覆式技術(shù)創(chuàng)新的研究。

達(dá)摩院旗下最大的機(jī)器智能實驗室分支iDST負(fù)責(zé)人金榕曾在采訪中介紹,達(dá)摩院的設(shè)立主要有兩個目標(biāo),一是把達(dá)摩院的AI基礎(chǔ)能力放到平臺上支撐所有業(yè)務(wù),二是上云,在產(chǎn)品得到內(nèi)部核心業(yè)務(wù)驗證后,將產(chǎn)品上云商業(yè)化,進(jìn)一步放大價值,服務(wù)整個社會。

在達(dá)摩院“大腦”的支撐下,阿里巴巴也逐漸實現(xiàn)了技術(shù)成果轉(zhuǎn)化,如在計算機(jī)視覺領(lǐng)域,在被譽為人工智能世界杯的 CVPR 2019 WebVision 競賽中圖像分類競賽中,阿里巴巴以 82.54% 的識別準(zhǔn)確率獲得冠軍。

騰訊同樣也在進(jìn)行騰訊云的建設(shè),截至5月份,騰訊云AI公有云日處理圖片超30億張,日處理語音250萬小時,自然語言處理超千億句,客戶數(shù)超過200萬,服務(wù)全球超過12億用戶。

而在產(chǎn)品層面,騰訊云也已經(jīng)擁有了多項能力,如包括騰訊云神圖、慧眼、圖像分析、智能識圖以及OCR在內(nèi)的視覺服務(wù),包括騰訊云語音識別、語音合成、機(jī)器翻譯等在內(nèi)的智能語音產(chǎn)品,包括情感分析、智能分詞、文本糾錯等在內(nèi)的自然語言處理產(chǎn)品。

在本屆人工智能大會上,騰訊發(fā)布了進(jìn)一步拓展視覺人工智能能力的4個平臺產(chǎn)品,繼續(xù)深入計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究。

科技巨頭之中,百度在人工智能領(lǐng)域的布局較早,目前,旗下人工智能助手小度,讓用戶以自然語言對話的交互方式,實現(xiàn)影音娛樂、信息查詢、生活服務(wù)、出行路況等多項功能的操作,是百度除搜索等產(chǎn)品外,與普通用戶交集最大的人工智能產(chǎn)品。

巨頭們似乎都已將未來的比拼重點放在了人工智能上,從成果上來看也取得了一定的成效。但實質(zhì)上,在推進(jìn)人工智能發(fā)展的過程中,始終存在著諸多阻礙。

首先是底層研究需要突破。在這一層面,資金投入、教育深化是基礎(chǔ),但并不存在絕對的因果關(guān)系,技術(shù)的突破存在許多偶然性,在人工智能發(fā)展歷史中,就多次因為陷入技術(shù)瓶頸而停滯不前。

其次,在企業(yè)推動人工智能技術(shù)研發(fā)的過程中,基礎(chǔ)研究與產(chǎn)業(yè)團(tuán)隊如何融合、協(xié)同一直是困擾各大公司的問題——谷歌也未能幸免。如何將底層研究與實際業(yè)務(wù)所需這樣的長期投入與短期收益相結(jié)合,非?简灨鞔蠊镜耐度肽托暮蛢(nèi)部協(xié)同能力。

再次,商業(yè)化變現(xiàn)困難是現(xiàn)階段仍制約人工智能企業(yè)發(fā)展的難題。如風(fēng)頭正盛的AI四小龍,雖然從估值上看,它們的技術(shù)價值前景得到了認(rèn)可,但因為技術(shù)落地難、商業(yè)模式盈利難,四小龍的IPO進(jìn)程都一再受阻,曠視在2019年8月向港交所遞交招股書,在今年2月其申請上市狀態(tài)已變?yōu)椤笆А保?月,有外媒報道稱商湯也推遲了赴港IPO計劃。

而商業(yè)化變現(xiàn)困難的根本原因,仍是底層研究的制約下,人工智能難以落地。

事實上,從2017年開始,人工智能行業(yè)就開啟了“存量階段”,投資人更看重人工智能的實際落地場景,對處于早期階段的人工智能公司,開始了保守的投資模式,對處于中后期的人工智能公司,其投資意愿有所提升。

具體的表現(xiàn)為,2016年開始,私募對人工智能公司的天使輪投資頻率開始減少、對戰(zhàn)略投資輪投資頻率開始上升:拿到天使輪的人工智能公司從2016年的301家,減少到2019年的113家;拿到戰(zhàn)略投資輪的人工人工智能公司從2016年的11家,增加到2019年的39家。

不過,在今年踏進(jìn)“新基建”的節(jié)點后,市場對人工智能的保守態(tài)度或許將有所轉(zhuǎn)變。

在2020世界人工智能大會投融資主題論壇上,中金公司研究部董事總經(jīng)理黃樂平發(fā)布了相關(guān)AI研究報告,中金認(rèn)為,“AI+5G”是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的通用技術(shù)平臺,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、5G等信息技術(shù)與機(jī)器人、醫(yī)療、航天等場景相融合,催生的AR/VR、無人駕駛、商業(yè)航天等新產(chǎn)品和新業(yè)態(tài)是科技行業(yè)未來十年的發(fā)展主線。

中金公司測算,新基建、新需求、新技術(shù)在未來十年將為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)新增近4.3萬億元的產(chǎn)業(yè)空間。

政策推動下,社會資源向人工智能產(chǎn)業(yè)聚集,將進(jìn)一步推動底層數(shù)據(jù)建設(shè)、應(yīng)用場景拓展等,今年上半年,有多地政府加大了對智慧城市、城市大腦等的建設(shè);疫情之下,人工智能提高醫(yī)療效率的價值也得到凸顯。

新基建的加持,對于人工智能底層研究的投入、應(yīng)用場景的拓展等將大有裨益。不過,在歡呼機(jī)遇到來的同時,也需要充分認(rèn)識到,人工智能不是一場短跑。

正如馬化騰在人工智能大會上所說,人工智能是一個跨國跨學(xué)科的科學(xué)探索工程,正在將人類的認(rèn)知推向更快更高更強,但目前人類對人工智能等新科技的未知仍然大于已知。

這仍是一條漫漫長路。

編 輯:王洪艷
聲明:刊載本文目的在于傳播更多行業(yè)信息,本站只提供參考并不構(gòu)成任何投資及應(yīng)用建議。如網(wǎng)站內(nèi)容涉及作品版權(quán)和其它問題,請在30日內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系,我們將在第一時間刪除內(nèi)容。本站聯(lián)系電話為86-010-87765777,郵件后綴為#cctime.com,冒充本站員工以任何其他聯(lián)系方式,進(jìn)行的“內(nèi)容核實”、“商務(wù)聯(lián)系”等行為,均不能代表本站。本站擁有對此聲明的最終解釋權(quán)。
相關(guān)新聞              
 
人物
工信部張云明:大部分國家新劃分了中頻段6G頻譜資源
精彩專題
專題丨“汛”速出動 共筑信息保障堤壩
2023MWC上海世界移動通信大會
中國5G商用四周年
2023年中國國際信息通信展覽會
CCTIME推薦
關(guān)于我們 | 廣告報價 | 聯(lián)系我們 | 隱私聲明 | 本站地圖
CCTIME飛象網(wǎng) CopyRight © 2007-2024 By CCTIME.COM
京ICP備08004280號-1  電信與信息服務(wù)業(yè)務(wù)經(jīng)營許可證080234號 京公網(wǎng)安備110105000771號
公司名稱: 北京飛象互動文化傳媒有限公司
未經(jīng)書面許可,禁止轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制、鏡像