人工智能來(lái)了，但只是生產(chǎn)工具而已

“在AI問(wèn)題上，我錯(cuò)得一塌糊涂”，前Google CEO施密特曾在2017年出的RSA安全大會(huì)上這樣說(shuō)道。在此之前，施密特認(rèn)為人工智能技術(shù)的研究會(huì)遭遇巨大的阻礙，因此規(guī)模根本無(wú)法擴(kuò)大，只能解決某些特殊問(wèn)題，而事實(shí)上施密特低估了算法解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。

算法創(chuàng)業(yè)遇阻，AI浪潮這次真的到了嗎？

不過(guò)施密特的言論并沒(méi)有引起太多的媒體關(guān)注，因?yàn)榭春?a href="http://ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI（人工智能）如今已經(jīng)不是什么新鮮話(huà)題，幾乎所有的科技巨頭都成立了自己的AI研究院，百度等公司更是將未來(lái)豪賭在了人工智能上?！拔艺J(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的下一幕就是人工智能的時(shí)代”，在百度創(chuàng)始人李彥宏眼中，人工智能儼然已經(jīng)成了和互聯(lián)網(wǎng)一樣的一個(gè)新的技術(shù)浪潮周期。

于是我們看到越來(lái)越多的知名學(xué)者進(jìn)入工業(yè)界，或加入大公司的實(shí)驗(yàn)室，或指導(dǎo)自己的學(xué)生創(chuàng)業(yè)，甚至自己親自充當(dāng)操盤(pán)人的角色去創(chuàng)業(yè)。隨著這波人工智能熱，科學(xué)界和工業(yè)界的界限開(kāi)始變得模糊。

從人工智能的核心三要素——算法、計(jì)算力、數(shù)據(jù)來(lái)看，這些技術(shù)大牛創(chuàng)業(yè)往往都是抱著一套獨(dú)門(mén)秘籍的算法起步，但想比于大公司，目前大多數(shù)以人工智能算法為核心的創(chuàng)業(yè)公司們，從現(xiàn)在來(lái)看并不算非常成功，盡管它們獲得了大量的估值，擁有著一個(gè)個(gè)自帶光環(huán)效應(yīng)的明星團(tuán)隊(duì)。

商湯科技，這家成立于2014年11月的創(chuàng)業(yè)公司，僅用了2年時(shí)間就實(shí)現(xiàn)了估值從0到10億美元的飛躍，其背后則是香港中文大學(xué)教授、IEEE Fellow 湯曉鷗博士，湯曉鷗是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中華人科學(xué)家里的翹楚，其帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在ImageNet的排名中曾一度獲得第一名，超過(guò)了Google、Facebook旗下的AI研究團(tuán)隊(duì)。

但這家融資超過(guò)1億美元的人工智能創(chuàng)業(yè)公司似乎并沒(méi)有在技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中找到好的場(chǎng)景，點(diǎn)開(kāi)商湯科技的主頁(yè)我們不難發(fā)現(xiàn)，金融、商業(yè)、安防等領(lǐng)域都是商湯所研發(fā)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用方向，無(wú)論是官網(wǎng)，還是其在對(duì)外的文章中，我們似乎都很難搞清楚這家擁有著不錯(cuò)技術(shù)的公司真正的發(fā)力點(diǎn)是哪里。

與商湯有著同樣困惑的或許還有Face++、依圖等等，僅僅在計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法這一個(gè)小領(lǐng)域中，就已經(jīng)聚集了多家融資超過(guò)千萬(wàn)美元的創(chuàng)業(yè)公司，他們也一直在尋找自己技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，這其中不乏前微軟亞洲研究院首席研究員孫劍、中科院的人臉識(shí)別大牛山世光老師加入或帶領(lǐng)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。

“今天再出來(lái)做一個(gè)公司，你要不說(shuō)自己是用深度學(xué)習(xí)、人工智能，你都不好意思出來(lái)混。就跟前兩年，你要不說(shuō)自己是O2O，都不好意思去融資一樣，我覺(jué)得這個(gè)有泡沫的成分?！薄按笈凇敝茗櫟t曾這樣實(shí)在地評(píng)價(jià)人工智能創(chuàng)業(yè)

但資本市場(chǎng)的泡沫并不意味人工智能百無(wú)一用，只是當(dāng)前大多數(shù)以算法為核心的創(chuàng)業(yè)公司并沒(méi)有，也很難找到應(yīng)用場(chǎng)景，而擁有場(chǎng)景和數(shù)據(jù)的產(chǎn)品疊加上人工智能之后，所帶來(lái)的結(jié)果就大為不同了。

算法、計(jì)算力、數(shù)據(jù)，人工智能如何落地？

人工智能離不開(kāi)算法、計(jì)算力、數(shù)據(jù)，隨著深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法的不斷成熟，以及計(jì)算力資源不再稀缺，那些從創(chuàng)業(yè)之初就圍繞算法做文章的創(chuàng)業(yè)公司似乎很難在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中找到自己的位置，更無(wú)法依靠運(yùn)營(yíng)獲得更多的數(shù)據(jù)，不斷訓(xùn)練自己的模型，調(diào)優(yōu)算法。

早在2016年6月，有著“互聯(lián)網(wǎng)女皇”之稱(chēng)的KPCB合伙人瑪麗·米克爾就在其報(bào)告中表示，在中國(guó)BAT三家公司共同占據(jù)了中國(guó)用戶(hù)71%的移動(dòng)消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)，僅微信一個(gè)產(chǎn)品就占據(jù)了中國(guó)用戶(hù)35%的使用時(shí)長(zhǎng)。在流量集中化、寡頭化的大背景下，商湯、Face++們自然很難找到屬于自己的場(chǎng)景，只能為現(xiàn)有的場(chǎng)景擁有者打工，或者去死磕更難的傳統(tǒng)行業(yè)，比如安防等等。

隨著算法和計(jì)算力的成熟，人工智能的天平開(kāi)始更傾向于那些原本有著足夠多用戶(hù)和數(shù)據(jù)的場(chǎng)景擁有者們，因此除了BAT之外，我們也看到越來(lái)越多的成熟期創(chuàng)業(yè)公司開(kāi)始應(yīng)用人工智能技術(shù)，并借此尋找到了彎道超車(chē)，或鞏固自己優(yōu)勢(shì)地位，建立壁壘的機(jī)會(huì)。

除此之外，由人工智能去改造傳統(tǒng)行業(yè)也變得可能，不過(guò)這一切的前提是傳統(tǒng)行業(yè)的信息化，因此我們看到在過(guò)去的幾年中，SaaS成為最受資本追捧的賽道之一。

人工智能相當(dāng)于發(fā)動(dòng)機(jī)，使其運(yùn)作的前提是需要有足夠多的燃料，也就是數(shù)據(jù)。人工智能能否從實(shí)驗(yàn)室中走到實(shí)際的工業(yè)界中，核心問(wèn)題也是能否找到足夠好的場(chǎng)景，獲取足夠大量的數(shù)據(jù)。

細(xì)分場(chǎng)景下的應(yīng)用，人工智能價(jià)值被凸顯

在BAT已經(jīng)占據(jù)絕大多數(shù)線(xiàn)上場(chǎng)景的情況下，在哪些行業(yè)，如何利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣創(chuàng)新，最終重塑用戶(hù)體驗(yàn)，進(jìn)而改變BAT壟斷移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量格局或許才是創(chuàng)業(yè)者們最關(guān)注的。

1.AI + 內(nèi)容

在2016年的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，紅杉全球合伙人沈南鵬在接受采訪(fǎng)時(shí)曾表示，今日頭條就是自己最看好的人工智能公司，其實(shí)在此之前，并沒(méi)有多少人把今日頭條看作一家人工智能公司。但實(shí)事求是地說(shuō)，今日頭條確實(shí)成功應(yīng)用了人工智能技術(shù)，提高了其個(gè)性化推薦內(nèi)容的準(zhǔn)確性，幫助用戶(hù)節(jié)省了篩選內(nèi)容的時(shí)間。

而從人員配置上來(lái)看，今日頭條也正在向一線(xiàn)的人工智能公司看齊，先是前百度少帥計(jì)劃的科學(xué)家、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士李磊加入，隨后微軟亞洲研究院常務(wù)副院長(zhǎng)馬維英也加入金頭陀擔(dān)任副總裁。

聚攏了優(yōu)秀的人工智能人才，張一鳴也自然不僅僅希望將人工智能用于頭條已經(jīng)較為成熟的個(gè)性化推薦上，根據(jù)其2016年在世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上的發(fā)言，頭條正在試圖讓人工智能應(yīng)用于新聞內(nèi)容的創(chuàng)作、智能問(wèn)答，以及低劣內(nèi)容的過(guò)濾。這些都將成為今日頭條面對(duì)百度、騰訊等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí)的護(hù)城河，尤其是前者已經(jīng)豪言將豪賭人工智能和內(nèi)容分發(fā)。

2.AI+工具

除了內(nèi)容分發(fā)，在工具領(lǐng)域，人工智能也在發(fā)揮著巨大價(jià)值，F(xiàn)aceU的成功其實(shí)是AR貼紙的成功，這背后則是商湯科技提供的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)支持。變美永遠(yuǎn)都是用戶(hù)使用美顏相機(jī)類(lèi)產(chǎn)品最大的驅(qū)動(dòng)力，而人工智能將這一點(diǎn)做得更好。

但遺憾的是人工智能可以讓FaceU作為一款優(yōu)秀的相機(jī)工具在95后群體中迅速走紅，但卻不能改變FaceU本身極強(qiáng)的工具屬性，相比于工具，社交需要的是時(shí)間和運(yùn)營(yíng)。

3.AI+社交

而擁有社交場(chǎng)景的項(xiàng)目則要簡(jiǎn)單的多，剛剛上市的Snapchat本身也是人工智能的獲益者，其AR貼紙極大程度上增強(qiáng)了Snapchat對(duì)于年輕人的可玩性。而在國(guó)內(nèi)，in作為目前國(guó)內(nèi)最大的圖片分享社區(qū)，也在A(yíng)I+社交上有一套自己的邏輯。

困擾in的是如何把海量的UGC數(shù)據(jù)，通過(guò)人工智能的篩子，再反哺分發(fā)給用戶(hù)。in平臺(tái)上已經(jīng)累積了1.8PB的圖片數(shù)據(jù)量，要知道全球最大的圖庫(kù)google photo一年的數(shù)據(jù)量也不過(guò)13.7PB。要做到精準(zhǔn)分發(fā)匹配，先要基于A(yíng)I深度學(xué)習(xí)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，再通過(guò)in自主研發(fā)的Argus好圖發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，對(duì)圖像進(jìn)行評(píng)判，最后結(jié)合用戶(hù)的點(diǎn)擊、瀏覽、點(diǎn)贊等行為畫(huà)像，匹配系統(tǒng)中已有的3000多個(gè)子類(lèi)場(chǎng)景，推薦相應(yīng)的貼紙內(nèi)容。 比方說(shuō)，你坐在星巴克拍了個(gè)杯子，系統(tǒng)會(huì)識(shí)別出你在咖啡館，并猜測(cè)你心情一定很閑適，然后推薦你“陽(yáng)光溫?zé)?、歲月靜好”的貼紙。那一刻，你會(huì)感覺(jué)機(jī)器很懂你。

不過(guò)，F(xiàn)acebook AI研究院負(fù)責(zé)人稱(chēng)，“AI面臨的最簡(jiǎn)單卻又最富有挑戰(zhàn)問(wèn)題是“非監(jiān)督學(xué)習(xí)”，現(xiàn)在A(yíng)I分析的樣本是建立在人的行為作用之上的，機(jī)器學(xué)習(xí)人的方式來(lái)處理數(shù)據(jù)，我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)不需要人類(lèi)標(biāo)記來(lái)“監(jiān)督”的系統(tǒng)?！癆I雖說(shuō)容易融入社交場(chǎng)景，但其本源太過(guò)依賴(lài)數(shù)據(jù)的依賴(lài)和挖掘，而數(shù)據(jù)的價(jià)值又取決于用戶(hù)的分享互動(dòng)行為，因此社交平臺(tái)做AI非一朝一夕之功。

4.AI +X

人工智能技術(shù)除了給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品賦能之外，也正在影響著傳統(tǒng)行業(yè)，隨著IBM Watson在醫(yī)療領(lǐng)域的成功，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)者也將目光投向了人工智能+醫(yī)學(xué)影像，甚至更深一步的機(jī)器人診斷系統(tǒng)。根據(jù)IT桔子的不完全統(tǒng)計(jì)，目前以人工智能+醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)業(yè)公司多達(dá)26家，其中不乏紅杉、經(jīng)緯、藍(lán)馳等知名基金投資的項(xiàng)目。盡管這背后面臨著如何合法有效獲取數(shù)據(jù)，如何進(jìn)入醫(yī)院場(chǎng)景，由誰(shuí)買(mǎi)單的問(wèn)題，但人工智能在一些細(xì)分場(chǎng)景下正在找到它的應(yīng)用，并在為傳統(tǒng)行業(yè)賦能。

除了醫(yī)療之外，在物流運(yùn)輸領(lǐng)域，基于人工智能進(jìn)行運(yùn)力的優(yōu)化和路線(xiàn)規(guī)劃；在金融行業(yè)，依靠人工智能建立風(fēng)控模型，降低資金風(fēng)險(xiǎn)；在教育領(lǐng)域，自適應(yīng)學(xué)習(xí)在國(guó)外逐漸被認(rèn)可……人工智能也正在逐漸地改變著這些傳統(tǒng)行業(yè)

很明顯，在大多數(shù)領(lǐng)域，目前看來(lái)人工智能可能并不足以支撐一家獨(dú)立的獨(dú)角獸企業(yè)，它更適合作為一個(gè)成熟公司的一個(gè)組成部分，或者一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司切入某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的一把利刃，或者說(shuō)改造傳統(tǒng)行業(yè)的一種催化劑。人工智能可以為公司賦能，但卻很難直接產(chǎn)生價(jià)值。

它需要足夠多和好的數(shù)據(jù)土壤，這或許也是為什么李飛飛等教授選擇離開(kāi)學(xué)術(shù)界，投身工業(yè)界的原因，Google所擁有的數(shù)據(jù)量顯然不是斯坦福這樣的學(xué)校實(shí)驗(yàn)室可以比擬的。數(shù)據(jù)是決定人工智能能否落地的關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)的背后則是場(chǎng)景。

人工智能并非泡沫，只是我們將過(guò)多的精力放在了那些還很遙遠(yuǎn)的通用AI、自動(dòng)駕駛上，而沒(méi)有關(guān)注到身邊那些細(xì)微的變化?？蓡?wèn)題是，任何一個(gè)技術(shù)的出現(xiàn)從來(lái)也不會(huì)如同驚雷一般振醒世界，而是潤(rùn)物于無(wú)聲。

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