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          2018年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然面臨的三大難題

          作者: 時(shí)間:2018-02-23 來源:人民郵電報(bào) 收藏

            2017年,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(shí)的情形。展望2018年,偌大的領(lǐng)域,優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場(chǎng)景落地缺乏等將成為橫亙?cè)?a class="contentlabel" href="http://www.ex-cimer.com/news/listbylabel/label/人工智能">人工智能領(lǐng)域面前的三大難題。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201802/375920.htm

            一、資金很多,項(xiàng)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(xiǎn),主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少,市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望,而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳,泡沫即將出現(xiàn)。

            騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告,分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號(hào)。一是資金多而項(xiàng)目缺。根據(jù)過往數(shù)據(jù)和2017年上半年的情況預(yù)測(cè),2017年美國(guó)新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底,數(shù)量在25~30家之間。同時(shí),美國(guó)的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長(zhǎng),最后將穩(wěn)定在1380億~1500億元之間。

            2018年,中美兩國(guó)AI企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)都將有所恢復(fù),但增長(zhǎng)速度依然平緩。這段時(shí)期,創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn),找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)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(xiàng)目。

            到2020年,美國(guó)AI公司累計(jì)數(shù)量將會(huì)超過1200家,累計(jì)融資額將達(dá)到2000億元。中國(guó)AI企業(yè)增勢(shì)不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖,新增公司數(shù)量會(huì)上漲到30家以上,預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900億~1000億元。

            二是周期長(zhǎng)而營(yíng)收難??梢哉f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(duì)已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)而來,而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。

            2006年,深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后,引起市場(chǎng)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(xiàng)目和技術(shù),要想獲得消費(fèi)者歡迎,還需要等待相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。

            從投融資趨勢(shì)來看,涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會(huì)增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2017年中國(guó)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(lì)和行業(yè)并購(gòu)中,2018年中國(guó)AI的投資額將會(huì)持續(xù)大幅增加。

            同時(shí),行業(yè)并購(gòu)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(gòu),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(gòu),為2016年同期的兩倍。2018年,仍將延續(xù)這一趨勢(shì)。在資金增長(zhǎng)的同時(shí),中國(guó)AI企業(yè)數(shù)量不會(huì)同幅增長(zhǎng)。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年呈現(xiàn)緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì),預(yù)期累計(jì)融資量將會(huì)達(dá)到900億~1000億元,而新增公司數(shù)量?jī)H會(huì)上漲到30家左右。

            資金多而項(xiàng)目缺,周期長(zhǎng)而營(yíng)收難,項(xiàng)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(shí)非常相似。

            二、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(gè)博士生大概需要五年的培養(yǎng)時(shí)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(jìng)爭(zhēng)的根本就是爭(zhēng)奪頂級(jí)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(gòu)初創(chuàng)公司來招攬人才。

            作為國(guó)家未來的發(fā)展方向,AI技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)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(jí)人才的通力協(xié)作。在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中,AI頂級(jí)人才的領(lǐng)軍作用尤為重要,他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。然而,中國(guó)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(guó)約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)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(guó)市場(chǎng)百萬級(jí)的AI人才需求量。

            從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看,我國(guó)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(jì)算機(jī)視覺與圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人等)和應(yīng)用層(語音識(shí)別、人臉識(shí)別)等組成,目前我國(guó)在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問題。一是產(chǎn)業(yè)分布不均。中國(guó)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(chǔ)備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺(tái)上人才缺乏,會(huì)嚴(yán)重削弱中國(guó)在國(guó)際上的競(jìng)爭(zhēng)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(bǔ)。過去三年中,我國(guó)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(zhǎng),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(zhǎng)如此高速,但是由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)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(bǔ)。人才不足,是制約中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。

            近幾年來,Google不斷收購(gòu)AI領(lǐng)域公司最主要目的是“搶購(gòu)”一批世界上一流的專家,在一個(gè)迅速成長(zhǎng)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(jī)而動(dòng)。2018年,人才饑渴癥不會(huì)得到緩解。

            三、場(chǎng)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(diǎn)在吊足了公眾胃口的同時(shí),尚有疑問待解。

            一是AI醫(yī)療的變革信號(hào)在哪里?

            2017年的每個(gè)月中,都有VC流入AI+醫(yī)療領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計(jì)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(jìn)入中國(guó)在多家醫(yī)院推廣。阿里健康重點(diǎn)打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺(tái);騰訊在2017年8月推出騰訊覓影,可輔助醫(yī)生對(duì)食管癌進(jìn)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(jì)算機(jī)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(cái)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(shí)又保障數(shù)據(jù)安全性?這將是推動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(shí)別、指紋識(shí)別技術(shù)作為驗(yàn)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(shí)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(guó)科技公司FutureAdvisor最早研制出“機(jī)器人理財(cái)顧問”。隨后,此類機(jī)器人理財(cái)顧問迅速風(fēng)靡全球。

            2017年智能投股曾被視為是下一個(gè)風(fēng)口。但是,機(jī)器人炒股的結(jié)果是賠了。

            三是智能汽車究竟何時(shí)上市?

            無人駕駛汽車被稱為“四輪機(jī)器人”,但其發(fā)展何時(shí)會(huì)像智能手機(jī)一般人手一部、徹底顛覆傳統(tǒng)手機(jī)進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)變革?這個(gè)問題仍然沒有答案。

            2017年,汽車行業(yè)內(nèi)智能造車勢(shì)力動(dòng)作不斷,其中一部分已陸續(xù)交出答卷,讓產(chǎn)品接受市場(chǎng)的檢驗(yàn),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?yàn)楦餍懈鳂I(yè)都對(duì)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(tái);阿里巴巴與上汽集團(tuán)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(dòng)產(chǎn)品已正式上市。

            時(shí)間正在跟我們賽跑。2017年12月20日,一支百度Apollo無人車車隊(duì),在雄安新區(qū)測(cè)試開跑。2018年年初,北京順義區(qū)無人駕駛試運(yùn)營(yíng)基地正式啟動(dòng),成為北京出臺(tái)國(guó)內(nèi)首部自動(dòng)駕駛新規(guī)以來,該市首個(gè)開展無人駕駛試運(yùn)營(yíng)的區(qū)域。2018年,哪輛無人汽車會(huì)上路?行業(yè)和消費(fèi)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(shí)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(jìn)到歷史頂點(diǎn),5400多點(diǎn)。但不幸泡沫破裂,資本市場(chǎng)崩盤。納斯達(dá)克指數(shù)迅速滑落。寒冬持續(xù)了3年時(shí)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(guó)家戰(zhàn)略的重任,高度依賴資本市場(chǎng)渠道,輿論高度爆炒,從業(yè)者無不都是“三高”社會(huì)精英。

            但美中不足的是,上市的產(chǎn)品卻體驗(yàn)欠佳,應(yīng)用場(chǎng)景略顯不足,魚目混珠的項(xiàng)目時(shí)有出現(xiàn),泡沫的感覺越來越強(qiáng)。無論是政府還是企業(yè),大家都應(yīng)該對(duì)未來的風(fēng)險(xiǎn)加以防范。



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