人工智能如何落地

  如今发力落地与赚钱的商汤,在人工智能落地上的探索以及如何打造平台,对于很多公司或许有一定的借鉴意义。

  “全球估值最高、融资最多的人工智能(AI)创业公司。”在这样的光环下,商汤科技联合创始人、副总裁杨帆却困扰了:“人工智能产业是否存在泡沫?”“人工智能公司的估值是不是高了?”

  在7月7日由《中国企业家》杂志社主办的新领袖创新大课暨2019(第十九届)中国企业未来之星年会上,杨帆还把这个问题抛给了其他参会投资人和创业同行。他得到的回答是:作为下一代技术的基础设施,人工智能公司给多高的估值都不为过。如何消除外界的质疑?加快人工智能行业的商业化及发展落地速度。

  商汤科技成立5年,目前估值已达60亿美元。杨帆经历了商汤科技从大学的实验室开始起步创业,一步步在各个场景与行业落地,最终成为“估值最高,融资最多”人工智能平台企业的全过程。这让他对于AI的产业化落地有着自己深刻的理解。杨帆把AI技术落地需要的能力和步骤分为五个方面,对AI如何进行落地进行了讲解。

  在人工智能计算机视觉领域,商汤科技、旷视科技、云从科技与依图科技并称为“四小龙”,相较之下,商汤科技又略显不同,它把自己打造成为平台企业,通过标准化、工具化的生产算法,与各个领域的公司进行合作,“赋能百业”,成为涉足行业最多、产品和解决方案也最多的企业。

  如今发力落地与赚钱的商汤,在人工智能技术落地上的探索以及如何打造平台,对于很多公司或许有一定的借鉴意义。

  以下为杨帆的演讲(有删减):

  为什么计算机视觉公司做得更好?

  我们都认为人工智能技术会驱动新的时代发展,包括中国在内各国政府纷纷将人工智能作为未来整个产业的转型升级所必备的能力。

  这波人工智能技术浪潮大概在2012年出现,到2014、2015年之前更多是在实验室,从2015、2016年开始出现了大规模的产业落地。

  人工智能技术包括几个不同的方面,语音识别、计算机视觉是人工智能非常具有代表性的细分领域,还有自然语言的处理的应用也非常广泛,再加上智能化机器人等等。

  但这么多细分领域,计算机视觉AI四小兽今天可能已经变成大独角兽,语音包括自然语言处理也有公司在做,但似乎做的没有那么出色,为什么?是因为搞计算机视觉的这帮人特别牛吗?冷静想一下,不是。

  我认为是因为在上述所有信息领域中,迄今为止计算机视觉是唯一一个脱离了或者不强制要求人类参与的信息形态,既可以去处理人脸识别,也可以行人识别,可以处理完全没有人的图像和视频,也可以处理卫星的影像。

  以安防为例,在AI出现之前,整个安防监控行业只走完了采集、传输和存储环节,最后的分析必须靠人来完成。AI企业的出现改变了这一切,分析环节可以由计算机去完成,这样业务流程就会发生改变,给整个行业带来更大的闭环价值。

  人工智能落地需要走几步?

  我们如何去衡量一家人工智能企业的发展,什么样的企业才有真正创造价值和竞争力?

  传统有三个概念,算法、算力和数据。而今天在产业里大家也越来越多地形成一种共识,可能后面要加的第四个才是真正最有意义的东西——“落地”。

  为什么这么讲?如果有一把屠龙宝刀,但是这个世界上没有龙,技术再优秀如果不能够真正给产业带来价值,那说明它没有实际的意义。

  那怎么去看待一个AI技术落地,它要过五关斩六将的走哪几步路。我个人定义有这么几步:

  第一,所要解决的问题一定是真实刚需性的问题。这个需要对于行业和产业有深刻认知才能够做到,才知道真正的刚需在哪里,知道用户真正的痛点在哪里。

  第二,技术预判力。人脸识别在过去5年时间里,每年我们可以把人脸识别准确率提高100倍(两个数量级),但是我们发现同样一个技术会不断地有新场景去适用。比如2014年做远程在线认证,2016年做手机解锁,2018年可以把一个城市10万路的摄像头连接在一起做百万人口的搜索和分析。

  同样一个技术,当它用在不同场景的时候对技术的要求是不一样的。这对于技术创新或者做行业改造的公司就有很高的要求,需要能够比别人更早更敏锐地观察到这个需求,能够解决这个需求的技术什么时候成熟,这必须是一个预判。

  如果它已经解决了,你再去做会发现这一定是一个红海市场。但如果判断得过早,过早投入,干了三年五年这个技术还是解决不了现在的需求,所有的都会变成沉没成本。

  第三点是数据闭环。许多人已经深刻地认知到数据在未来会越来越成为一个企业的核心竞争力。

  第四点是核心价值要素转移。不管是一个技术企业,还是一个传统行业转型,单纯的技术本身是一块好的敲门砖,但它不足以成为一个长期的行业竞争壁垒。在这个过程中,技术的进步会带来哪些行业要素的变化和转移?这些行业要素的变化和转移如何帮助企业在未来更好地构建起自己的壁垒,这是每个人都要去更加认真思考的。

  最后是技术能力。当商汤用技术去解决不同行业问题的时候,发现有一个很有意思的现象,就是往往最终解决问题所使用的技术,不是一开始以为的技术,而是很多种技术的组合。

  比如手机刷脸识别或者刷脸解锁远程认证,我们一开始觉得这是人脸识别的问题,只要知道是不是本人在刷就可以了,但很快就发现,它根本不是一个人脸识别的问题,而是活体识别。

  有人会用照片视频伪造人脸尝试攻击,最后我们所要面临的技术挑战不再是识别两张照片是不是一个人,而变成摄像头看到的东西是一个真人,其实转化成了另一个问题。这种情况大量出现在产业落地当中。

  当需要去完美解决一个需求的时候,你会发现需要的技术是多维度的,是组合起来的。这个时候就需要技术团队具备更强大的能力,不是说就只有这一把大斧子(只能砍),该有斧子的时候就得有斧子,该有宝剑的时候就得有宝剑,十八般兵器得样样俱全。

  商汤如何赋能百业

  前面所讲的有些能力是商汤这种技术型企业天生所具备的能力,但是有些能力往往是这个行业企业所更加具备的能力,需要对行业的认知和理解。

  只有跟行业企业形成更好的配合,来通过赋能的形式才能够帮助每个行业更好地完成它的转型和升级。在这个过程中我们提供的是帮助,而不是颠覆。这是商汤经过四年旅程,对于自己到底应该是什么样的角色,最终沉淀出来的一个想法。

  我们希望未来通过AI核心技术能力的沉淀,通过跟一些行业先锋性、代表性企业,以从0到1新的场景新的机会的打磨,把一些能力赋到更加广泛更多的企业身上去,最终形成整个行业的进化。

  这就需要商汤自身在核心能力的沉淀上做得更多。我们现在在做的一件事情,就是把AI算法生产标准化、工具化,未来希望更多行业的合作伙伴,他们不需要有太多的技术知识,只需要理解自己的业务,知道怎么获取数据,就可以通过标准化的工具快速地产生新的算法,快速地解决问题。

  最终我们希望通过这样的数据到业务,再到更大的平台形成一个闭环来持续地变大,持续地让更多的企业受益,让更多的行业受益,能够让整个AI生态更快的发展起来。最终会形成以核心技术创造能力以及技术赋能力为依托的,对于不同行业的问题解决,以及与行业伙伴共同去打造生态的愿景。

  商汤在不同的行业中大概已经有700多个知名的合作伙伴和客户,我们希望跟客户和伙伴一起在更多行业中寻找技术真正的价值,这一点不是商汤独立能够完成的,需要跟行业合作伙伴一起去深耕、挖掘,共同形成产品和方案,共同给行业带来更大的改造。

  这是我对于商汤以AI技术去赋能百业的理解。

  计算机视觉公司估值并不高

  有人问是不是AI创业企业的估值有点高?在我看来肯定是不高的,因为我们今天在做的事情,在很多的行业还在做0到1,还在跟头部企业共同摸索如何给行业带来效率的提升,离复制可能还需要一些时间。

  如果把商汤看成一个若干行业的叠加,会发现有些行业可能还在很早期,收入确实很难跟所能够创造的价值去形成匹配。但如果愿意把它拆开来仔细算一算,再去考虑到本身作为一个平台,在技术、人才、工具上持续的积累,那就会觉得可能还会有点便宜。

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