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摘要: 2018年,中国的智能+最大的看点是什么?产学研跨界合作最重要的落脚点在哪里?中美AI争霸,BATJ互掐,产业、学术竞赛最终应该是以什么作为杀手锏?AI投资和创业接下来如何发展?3月29日新智元AI技术峰会,上下午技术+创投两大论坛干货一起放送。
AI创业展现了哪些新趋势?
新智元AI技术领袖论坛:深度学习远远没有达到预期,AI芯片洗牌和竞争才刚刚开始,责任感区分普通公司和伟大公司
在新智元AI技术领袖论坛,新智元创始人兼CEO杨静亲自担任主持,与四大院长——英特尔中国研究院院长宋继强、三星电子中国研究院院长张代君、微软(亚洲)互联网工程院常务副院长张祺、京东集团AI平台与研究部AI研究院副院长梅涛,共议2018年的AI主题“城市升级,产业跃迁”。
新智元创始人兼CEO杨静
杨静:城市升级、产业跃迁,应该怎样看待中国的智能+最大的看点?产学研跨界合作最重要的落脚点在哪里?
宋继强:今年会是AI技术大规模部署的好机会。对芯片行业而言,中美贸易战,国外芯片企业可能会很受伤,也可能有些不错的机会。这对中国企业尤其是做AI芯片的,也是一个绝好的机会,因为没有一个芯片能够普适。
张代君:去年得益于手机存储器和OLED屏幕的快速拉动,三星电子半导体取得了很好的成绩。AI的芯片这块,业界竞争会非常激烈。因为AI无论是to B还是to C,市场足够大,芯片的需求非常迅猛。但芯片是高度规模化、高度资源整合以及高度资本化的进程,未来的竞争和洗牌才刚刚开始,会非常精彩!
张祺:微软在产业落地方面,提出了行业+AI的概念和整体策略,因为在中国是行业为主、AI为辅,用AI的能力去赋能传统行业。现在很多人认为,人工智能商业化实际上是不同形式的外包,把人工智能外包出去。外包的形式一定不能长久化。公司要想方法建立轻资产的AI Hub,把上游的企业、下游的合作伙伴,同时把人才培养出来,构造一个人工智能的商业生态,这才能解决规模化的问题。
梅涛:以前大家提到京东,想到的可能是电商或者物流公司,其实京东对AI的布局很早就开始了。首先是从零到1,要做完全自主的、原创的研究和创新。其次是从1到N,我把积累的技术和研究的成果变成可以复用的API或者SDK,解决行业内部和京东内部的痛点。再就是从N到无穷,我们希望能够跟行业内或者跟各个行业的人一起用AI复制可以重现的技术,能够解决整个行业的问题。
英特尔中国研究院院长宋继强
杨静:今年有一种说法是深度学习“卡死了”,也出现了新的热点,强化学习也好、对抗生成网络也好,以及非常火热的量子计算或者区块链,到底哪一个领域会成为2018年最值得我们关注的新的科技前沿?
张代君:对抗生成网络在2018年应该会有很好的落地,或者说已经有很好的商业落地;而对半监督学习、无监督学习,以及很重要的小数据学习,各家也都在潜心钻研,我们非常看好这些技术给未来AI产业发展带来的推动。毋庸置疑,深度学习已经让AI加速,而对下一步的发展来讲,相信深度学习技术的发展还有很多事情可以做。
由于有了区块链,今天人工智能的投资领域在急剧下降,据说下降了30%以上。在我的了解来讲,虚拟币泡沫很多、破产的很多、骗子很多。去年第四季度区块链主题像风一样地上升,以我的经验来看,上升得这么快下来得可能也快,就像两三年前的VR一样。但区块链本身所采用的并行计算去中性化技术早已有之,非常行之有效,而且会快速改造我们的网络体系结构,改造信息安全、金融领域的应用。
三星电子中国研究院院长张代君
宋继强:英特尔今年主要是推进能在工业环境下规模化使用的芯片技术。量子计算是前沿的,根据英特尔目前长期工业的观察来看,真正大规模使用没有七八年还是不行的。
2018年我们仍然会看到很多前沿的学术实验,应该还看不到大规模的使用。在AI方面,虽然算法方面的更新迭代不像2012年到2016年那么快,2017年有明显的放缓,而且从突破的某些领域也看到了一些天花板。比如说,现在仍然是在识别的部分,比如视觉当中物体的分类、检测和分割会有持续的进展,但对新的,要做场景推测的时候就很难,这个坎不容易跨过去,所以只靠深度学习这一类方法思路是不行的,必然要结合其他的方法。
张祺:深度学习还远远没有达到应该达到的水准。我们在深度学习方面还在大力投入,包括很多工程和算法的优化,因为还有10%的空间,我认为可以很快达到,10%乘以100亿美元,就会变成一个很大的数字。另外,在真正意义上落地的时候,工程化、规模化就变得非常重要,我们要做很多这方面的探讨。不只是把神经网络从100层变成200层或者1000层,而是怎么在一个行业,把数据结合起来以后,对痛点做成规模化、可复制的模型,可能5层就够了。这个方面应该做更系统化、更规模化的研究,让人工智能在产业落地方面能够有更好的规模化效应,通过云的方式或者端的方式实现。
微软(亚洲)互联网工程院常务副院长张祺
梅涛:我觉得人工智能也好、深度学习也好,现在还远远没有达到我们的期望。人工智能不是一个新的产业,而是推动产业生产力的工具。很多人觉得人工智能投资过热,我不觉得过热,因为毕竟要做产业升级,并不是一个新的产业,而是生产力的提升。无论怎样投资,这种投资都是应该的。
2018年我们还是比较有挑战,就是投资受到限制、出口受到影响,消费需要升级。人工智能可以从两个方面发挥很大的能力:一个是出口,既然我们受到了很多影响,国内的产业可以通过人工智能提高产品科技含量,使得我们的产品更有竞争力,通过AI提高我们的生产效率降低人力成本。二是消费方面,现在京东也在提倡无界零售,通过人工智能把线上线下零售无缝对接,给消费者的升级提供更好的机会。
杨静:大家都在关注2018年或者2019年哪家AI公司会首先达到万亿的市值。中美AI争霸,BATJ互掐,产业、学术竞赛最终应该是以什么作为杀手锏?2018年几位大咖对AI产业合作和创业投资都有哪些建议?
梅涛:每个公司都在不同的赛道,很难横向地比较,我觉得每个公司都发挥自己的特长,发挥在业务领域深耕的经验,去推动AI发展。中美之间确实有竞争,但都是开放式的。投资方面,我比较看好与衣食住行生活相关的产业,比如智能制造、无人驾驶、无界零售,如果能够投资到很核心的创业公司,能够使得日常的生活更加便利,消费能够提升,生活质量能够提高,这也是值得考虑的一个方向。
京东集团AI平台与研究部AI研究院副院长梅涛
张祺:各个企业都有自己独特的优势,关键是扬长避短,把自己的优势发挥出来。赋能这个词正在变得很热,怎样才能用自己的长处建立自己的生态系统,把能力赋能给合作伙伴,一起共赢,完成大规模的转变,这是一个很重要的能力。真正意义上的大公司和一个昙花一现的公司,区别在于责任感。不管是中美还是在哪里,责任感是非常重要的,包括对数据和用户隐私的保护,环境人文各个方面都在变得非常重要。投资方面,要找到国计民生大事的真正的痛点。行业+AI,对垂直领域真正透彻理解,思路开放的产品经理,他们创立的公司,再有相对强力的技术支持,就是非常可投的地方。10年以后,真正的大公司,今天你可能连名字都不知道。今天大的公司,如果不能很好地把握这个机会,10年之后很可能就已经没有名字了。
张代君:AI会改造我们的家电、办公、移动手机和车载出行体验。AI的技术和产业赛道才刚刚形成,还有很多可以做。现在的人工智能发展已经在改变用户体验和产业格局,无论是硬件、设备还是软件服务,已有的格局可能会发生一些碰撞变化,以前曾经是别人的范围,我们要进去,以前曾经是我们的范围,别人要进来,这也是AI行业发展变迁带来的很有意思的事情,AI产业链正在不断变化重构。
宋继强:讲到AI赋能的这些产业,可以看到大公司都在积极地做生态,也就是所谓的“互掐”。但是长期看,大家的合作性会更加重要。AI最大范围地让大众受惠的,就是智能城市升级、无人驾驶交通升级,还有日常生活当中的语音助手的升级。但是,这种升级如果背后没有一个强有力的互联,以及对隐私对数据可控性的监管保证,就会有很多乱象产生。所以,城市升级、交通升级,要把怎么合作放在第一位,而不是先去竞争。对于有志向做生态的大公司来讲,看的一定不是一两年的营收,而是看未来如何长期持续地发展下去,成为中国产业升级的一个基础性产业。
做生态的时候,中国其实是有优势的,国外很多弱政府是做不到的,中国政府这支看不见的手调控能力其实是很强的。
杨静:感谢各位的总结,合作大于竞争,新智元的AI生态平台也将一起助力中国智能+。
新智元AI创投领袖论坛:对“落地”印象最深,产品化、带着行业需求的创业更令人激动
下午新智元投资领袖论坛环节,邀请美团点评技术学院院长刘江作为主持人,嘉宾为蓝驰创投管理合伙人朱天宇,慈星股份副总裁、慈星机器人董事长李立军,助理来也联合创始人兼CEO汪冠春,乂学教育创始人栗浩洋。
美团点评技术学院院长刘江
刘江:在座的诸位嘉宾,对今天的峰会嘉宾演讲印象最深的是什么?
李立军:其实最深的印象是“落地”。今天很多的嘉宾都在说应用到现实中的产品和技术。前两年整个社会对AI概念追捧很热,但落地的应用几乎没有,也几乎没有挣钱的(公司)。去年下半年开始已经有落地的迹象,比如云从,已经挣了不少钱,不仅仅是融资融了很多钱,这是我最大的印象。
汪冠春:我挺同意的,去年参加峰会时就有说过,AI公司要商业化落地,也就是朱天宇当时说的“COO赚钱养活CTO”,优秀的AI公司要做到既能赚钱又能深化技术。这次嘉宾演讲大家也更多谈论场景和解决方案可以如何结合,而不仅是算法如何优化。当然这也说明新智元邀请的公司是在这波浪潮中冲出来,找到落地场景,也已经取得一定商业化验证的公司。
栗浩洋:刚才在台下我和杨总沟通,如果说人脸识别技术都趋尽百分之百了,那不是技术没有区别了吗?剩下的什么带来企业和企业之间的差距?还是应用的问题,从技术再到应用其实有一个巨大的GAP,我们也被中科院基金投资,跟中科院沟通比较多,我们更深深知道研究和技术以及最后到时间和用户反馈好,这完全是不同的事情。我们也是因为做教育,所以离钱比较近,收入额相对来说还算是比较好的,甚至比国外的同行都好。
还有一个主题应该是合作,有一些不管是技术、资源,包括刚才在台下,上台之前我们俩站在这儿还跟汪冠春聊,我们俩有很多合作点,在AI全套全服务流程的体系、人机对话和应用场景的结合,每一家都做不了全面。而你想做全面的时候,可能反而做的不会那么精。当你做得非常精的时候,横向、纵向可能都需要一些合作方,这时候我们能够连接起来,一起把这个事情做得更好。
刘江:这次是新智元第三次峰会。回顾过去几次峰会,天宇你作为一个顶级投资人,你对这波AI的浪潮是什么心情?三年过去了,你很失望还是依然很兴奋?
朱天宇:刚才几位梳理今天这届大会感受的时候,其实本质上也是在跟过去一两年做比较。从创业投资的角度来看,我觉得两个角度,一个是从离产业更近的角度,所有的创业者大家会更去了解产业行业客户的需求,更务实。
蓝驰创投管理合伙人朱天宇
对另一个是从投资者的角度来讲。创业的门槛在降低,其实有些通用AI的平台大公司大厂也不断开放,从一些小的模块到大的模块,无论是算法的还是语音的、人脸的等等,都可以被创业者所运用,这个会激发新的一批创业热潮,而这些热潮不再像一两年前更多以科学家为主要身份,而是更多从行业产业里真正带着行业需求,带着行业问题想解决问题的创业者会出现。这个对我们来讲是一个更兴奋的机会。回答你的问题,我反而比之前几年更期待。
李立军:其实前几年看这个产业更多像朱天宇讲的,偏技术。当时,我们主要是关心一些AI的共性技术,大家都用得着的技术,从图像、语音、机器人的执行机构这些层面去考量。从今年开始,包括去年下半年,看的更多的则是落地的产品和服务,关注这些技术怎么能够跟传统的产业或者一个新的产业能够结合起来,变成一个真正的产品或者终端客户愿意买单的服务,我觉得变化还是蛮大的。以前投了蛮多项目都是跟AI产业发展有关的,但基本都不是具体的终端产品,而可能是为产业发展服务的一些要素,比如里面的关键技术。现在我觉得更多的会考量能落地的,产品化的项目。
慈星股份副总裁、慈星机器人董事长李立军
刘江:TMD(头条、美团、滴滴)因为移动互联网的机遇创造新的机会,尤其头条在资讯领域,如果没有移动的浪潮基本没有机会。反观“云计算、大数据、AI”,就我现在来看都没有这么强的颠覆性。不知道大家对这个事情怎么看?
汪冠春:两个方面都要看,技术的突破和大势的改变有可能会起到叠加的作用。确实像刘江老师说的,智能手机赋予今日头条一个巨大的机会,让更广泛的人群可以第一次随时随地做资讯内容的消费,而个性化推荐技术解决了千人千面的问题。技术和新的终端改变结合在一起爆发出来一个巨大的机会,诞生了一家百亿美金甚至冲击千亿美金的公司。
刘江:冠春提的很对,头条确实是移动加上推荐,快手也算推荐驱动,在这拨AI的热潮中,我们已经不太把搜索、推荐、广告这种传统的算法应用领域归到AI领域,实际上你会发现其实这波浪潮反而是推荐基础技术的场景真正用好,找到一个非常好的场景,它的力量会非常大。浩洋你怎么看?
栗浩洋:包括做AI领域的人也不一定迷信AI,AI是我们的一个工具,比如我们在教育的算法里面采用了一些AI领域的算法,也采用了并不是AI的算法,这些算法其实也同样都有效有价值,我们最近还在挖Netflix的科学家,有些是AI算法,有些跟AI没有关系,当我们开始挖它的人的时候,百分之七八十的算法科学家跟AI算法没关,那些算法的重要性,未必跟AI有关的那部分带来Netflix的成功。
AI是一个工具,云计算、大数据也是工具,相信到了今天如果没有云计算没有大数据,其实很多东西是坍塌的,你所说的移动的很多成功都不可能实现了,它是必要的工具,AI一定也是。AI带来的改变可能有些还没有特别明显,但是在未来一定会是特别明显,因为它确实算法是皇冠上的明珠,不断自我进化优化。就像开头我们也是因为教育数据量少,没有绝对的大数据,只能先从有先验值的专家经验入手,就像AlphaGo一样,慢慢通过数据量大了去改造原来的专家经验,AI算法带来的一些经验超过专家经验的想象,它所产生的学习路径和方法确实是原来我们的老专家都没有想过的。
朱天宇:我理解刘江想问这个问题达到的效果,去年这个时候我有一个演讲,题目叫《AI不是风口》。刚才你去类比跟移动互联网的标签代表的行业势能相比,其实人工智能这个标签并不是一个行业的,更多的是代表了算力、算法、数据,本身在行业里面有增长性的变化带来新的机会。投资角度不太迷信人工智能这个标签,而是去看数据、算法和性价比高的算力。
李立军:AI本身是一个基础设施,我们现在所做的无论是算力、算法,还是数据,都是进行基础设施的建设。我觉得从投资的角度看,具体的方向可以分成两块,一块是跟基础设施建设有关的,还有一块是基于基础设施面向场景的应用或服务。基础设施到后面再发展几年,可能大家都能拥有了,未来很多都会开源,或者大家都有能力去应用,重点就成了怎么把基础设施用好,为不同的垂直应用场景去服务。
刘江:最后提一个面向未来的问题。刚才朱天宇说2018年不要看风口,但是2018年风口变成区块链了。大家怎么看往下的未来?天宇作为投资人对于AI从业者,包括整个行业从业者,有什么建议
朱天宇:我们基金也从2013年开始对区块链有研究,去年下半年开始有一些公有链基础设施的投资。肖风总很好地提示了一点:区块链本身是靠算法,背后其实有一整套的设计思路,用数学的方式甚至用算力的方式来把一个生产关系的问题试图解决了。如果从这个角度上来讲,相对原先人工智能试图解决问题的范畴而言,算力算法能够解决的问题实际是有一次跃迁的。不过,这里面不能一下子太乐观,应该从更长的时间尺度来看的话,区块链+token的机制加上自治组织的社区,这套游戏规则带来的变化是一个里程碑式的可能性,它的影响是非常深远的,但是它不会一夜之间就出现很多变化
如果说对创业者或者行业的同仁们大家的建议,其实还是老生常谈,回到行业场景,回到需求,感知技术趋势,借产业大势,找到最有效率最快规模化的解决方案,这是对所有创业者的命题。
助理来也联合创始人兼CEO汪冠春
汪冠春:投资人和大公司都是比较容易从一个热点立刻切换到另外一个热点的。而作为一个愿景驱动的创业者,2018年我看好智能助理或者说对话机器人会真正落地到更多的场景上。我们越来越强烈地感觉到这种市场需求,有两点原因:第一,更多的企业愿意合作,愿意开放自己的数据比如历史语料和知识库数据甚至一些客户信息,来打造一个更好的适合特定领域细分场景的智能助理。第二,技术在不断进步。今天机器的阅读理解能力,做多轮对话的能力,做更好的精准推荐能力,其实也在不断提升。尽管可能有一天AI不再像今天那么热,但其实用户体验是因为技术的提升在发生改变,而且商业价值也会一点点释放,我对智能助理的未来很乐观。
李立军:我觉得2018年有一个趋势,就是AI技术跟制造业的融合。这方面的话题今天论坛上大家谈得比较少,可能大部分嘉宾都是服务业背景的。因为我本身是做制造业出身的,所以比较关注这方面的机会。从去年下半年开始花了大量精力,做这方面市场的研究,做相关技术的储备,也已经完成了一些具体的工作,尝试把制造业和AI的基础设施连接起来,提升效率,降低成本。通过AI技术的赋能,实现传统制造业的转型升级,减少用工、降低生产成本、提升生产效率,这个一定是有前景的。通过生产过程的自动化、网络化和信息化,会产生大量的生产数据,无论是小数据还是大数据,如何把这些数据利用好,去指导生产,这个都可以是AI研究的范畴,最终实现劳动生产效率的提升,这个应用方向,我觉得大家可以去思考一下。
乂学教育创始人栗浩洋
栗浩洋:其实创业投资行业永远少不了风口的关注和争论,如果谈到区块链的话,连个风口都算不上。几个月前我说所有发币的都是诈骗,现在大家都已经知道这个事了。区块链是一个哲学,骗钱成为所谓的风口。
如何解决消费者现有实际的困难、痛点和问题,我们还没有看到,所以区块链还是在哲学层面,连风口都不是,还是一个哲学观。如果把区块链和人工智能相比,侮辱了人工智能,也侮辱了区块链,人工智能没到哲学的高度,是一个技术。
李彦宏说了一句话我很认同:每个公司都应该有一个CAO,首席人工智能官。人工智能15年以后就是一个很普通的东西,现在这里谁先冲在前面,谁先利用领先的优势和技术达到超越别人的地步,那它就能获得垂直行业里面甚至是相对垄断的地位。这个地位可能赋予长久的大规模的价值状态,当然前提还是你取得最好的利润和最好的市场垄断,让消费者真正感受到和以前的产品完全不同的产品,这个是最难的。
刘江:我个人觉得这么多所谓的热词、风口不是独立的,其实整个还是一件事情,就是我们怎么逐渐地把物理世界慢慢地数字化。现在有一个词digital twins,数字双生,平行世界,还有王飞跃老师提的平行智能,我们会在数字世界里面建造一个,反过来对物理世界有一个控制。这个实际上大家会想,AI也是一块,其实区块链也是。为什么移动的颠覆性很强?因为移动改变了人机界面,移动实际是人机界面层大的变化,所以它的颠覆性比较强。区块链因为改变的是人和人之间的生产关系,它天然是蕴藏非常巨大的颠覆性。某种意义上讲,它的颠覆性太强了,所以短期内落地有一些困难。
区块链的话题很大,我想区块链里面有一些精髓,作为思想它可以吸取的是什么?去中心化不是最关键的,大家看它好的地方有哪些?这个话题下次新智元再搞活动我们可以再好好探讨一下,把这个作为思考题留给大家。
现在,整个趋势现在还是刚刚开始,无论是大数据,无论是AI,包括现在的区块链,其实都只是开始,好戏还在后面。