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    人工智能競賽: 中國擅長商業(yè)化

    發(fā)布時間:2019-05-20 瀏覽:3676次 字號:  
     人工智能被認(rèn)為是繼電力和互聯(lián)網(wǎng)之后又一次對人類社會產(chǎn)生顛覆式影響的技術(shù)。美國公司的技術(shù)遙遙領(lǐng)先,中國公司擅長商業(yè)化、擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢,在技術(shù)上正奮力追趕
     
    2015年12月,微軟亞洲研究院首席研究員劉鐵巖博士去蒙特利爾參加了NIPS年會(Annual Conference on Neural Information Processing Systems),這是人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議。但與會期間,他印象最深的不是同行的專業(yè)進(jìn)展,而是一位科學(xué)家告訴臺下的與會者,早些年,他的博士生根本找不到工作,今年卻被一搶而空。
     
    這也是中國正在發(fā)生的故事。從硅谷到北京,人工智能都是熱浪滾滾。這個在上世紀(jì)50年代和80年代掀起過兩次高潮的技術(shù),現(xiàn)在似乎真的到了產(chǎn)業(yè)化的臨界點(diǎn);ヂ(lián)網(wǎng)時代的思想家和預(yù)言家凱文·凱利宣稱,人工智能是下一個20年里顛覆人類社會的技術(shù),它的力量堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。
     
    人工智能(Artificial Intelligence),縮寫為AI。它是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人(26.660, 0.12, 0.45%)、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
     
    人工智能快速進(jìn)入大眾視野,源于今年3月谷歌圍棋人工智能程序AlphaGo戰(zhàn)勝世界冠軍李世石。人機(jī)圍棋對弈只是普及人工智能的一個秀。它的背后是規(guī)模千億級的人工智能產(chǎn)業(yè)市場。BBC預(yù)測,2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)1190億元人民幣。
     
    目前看,這一數(shù)據(jù)遠(yuǎn)比不上2015年中國移動互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。但人工智能的意義不僅于此,人工智能技術(shù)的發(fā)展,還將帶動云服務(wù)、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的升級迭代。它甚至將超越移動互聯(lián)網(wǎng),全面改變?nèi)祟惖纳詈凸ぷ鞣绞健?/div>
     
    離人工智能最近的IT互聯(lián)網(wǎng)公司敏銳嗅到了這一機(jī)遇。從2011年開始,包括深度學(xué)習(xí)算法、計算資源和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的成熟令人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)飛躍,包括微軟、IBM、谷歌、Facebook、BAT在內(nèi)的國內(nèi)外企業(yè)都開始深度布局人工智能,試圖把握風(fēng)口,成為下一個產(chǎn)業(yè)變革的巨擘。
     
    已布局人工智能的IT和互聯(lián)網(wǎng)巨頭們,最有資格成為這一輪革命的獲益者。但這終究是一個漫長的耐力游戲,除了技術(shù)布局,產(chǎn)業(yè)布局和戰(zhàn)略視野也是決定成敗的關(guān)鍵因素,短視者將隨時出局。
     
    BAT保守布局
     
    中國的所有行業(yè)中,以BAT為代表的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在人工智能研究和商業(yè)化探索方面走得最早,也看得最遠(yuǎn)。其中,技術(shù)起家的百度走在最前端。
     
    2012年10月,百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏參加了內(nèi)部的一個基于深度學(xué)習(xí)的語音識別產(chǎn)品研究會。當(dāng)時該產(chǎn)品的主導(dǎo)者余凱回憶,那是李彥宏第一次知道深度學(xué)習(xí),他非常吃驚,并給全公司寫信,讓所有產(chǎn)品經(jīng)理都要了解人工智能技術(shù)的發(fā)展。
     
    當(dāng)年12月,李彥宏開始和余凱討論成立深度學(xué)習(xí)研究院的可行性。次年7月,這個研究院成立,李彥宏任院長,余凱為常務(wù)副院長。這是中國公司里的第一個人工智能研究院。
     
    李彥宏很快將相關(guān)技術(shù)投入到搜索的核心業(yè)務(wù)中。2014年的百度內(nèi)部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用,讓百度和競爭對手的Diff(different,內(nèi)部叫Diff)指標(biāo)提升了若干倍。
     
    但人工智能的科研,尤其是基礎(chǔ)科學(xué)研究,是一個冗長寂寞的過程。此后,迫于財務(wù)數(shù)據(jù)和競爭壓力,百度的決策者們更加注重眼前的布局和資源。
     
    “到了后期,太長遠(yuǎn)項(xiàng)目,或是比較創(chuàng)新的項(xiàng)目,百度總部確實(shí)不太支持了。百度i站的項(xiàng)目、百度快搜這樣的項(xiàng)目沒了。”一位不愿具名的前百度人工智能研究崗位人士評價。一位現(xiàn)任百度相關(guān)人士對《財經(jīng)》記者表示,百度前些年確實(shí)剔除了不少經(jīng)過驗(yàn)證沒有商業(yè)化前景的分支項(xiàng)目,但最近兩三年,百度明顯加大了在人工智能上的投入,包括無人駕駛汽車等長期項(xiàng)目。
     
    6月8日,在2016百度聯(lián)盟峰會上,李彥宏將百度無人駕駛汽車稱作“一臺帶輪子的電腦”。他現(xiàn)場播放了百度無人車路測的實(shí)況錄像,百度無人車已經(jīng)可以像正常車輛一樣加速、并線、超車,他同時表示,三五年之內(nèi),無人駕駛一定可以成為現(xiàn)實(shí)。
     
    從整體來看,百度仍是BAT三家中首先完成有關(guān)人工智能技術(shù)體系整合的公司。目前,百度研究院、百度大數(shù)據(jù)、百度語音和百度圖像等技術(shù)都已歸入人工智能技術(shù)體系。李彥宏多次向外界強(qiáng)調(diào),百度未來的發(fā)展將嚴(yán)重地依賴人工智能。
     
    IBM研究院一位人工智能專家告訴《財經(jīng)》記者,百度是被他們列入競爭列表的唯一中國公司。
     
    硅谷尤其關(guān)心“百度大腦”的進(jìn)展。百度大腦是百度在人工智能領(lǐng)域的核心。百度此前發(fā)布的諸多人工智能產(chǎn)品,如無人駕駛、智能搜索等,都是基于百度大腦的能力。
     
    百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王勁稱,百度大腦已具備視、聽、說和預(yù)測、規(guī)劃決策以及行動控制的能力。在數(shù)據(jù)方面,百度有萬億級的網(wǎng)頁、移動和行為數(shù)據(jù)可供分析。在深度學(xué)習(xí)方面,百度的萬億參數(shù)排在世界第一。
     
    2015年,百度的研發(fā)投入超過100億元。占百度2015年總營收663.82億元的15%。
     
    百度正在計劃將百度大腦在金融、汽車、醫(yī)療等領(lǐng)域商業(yè)化。李彥宏稱,人工智能的“井噴式”創(chuàng)新,將推動互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入第三幕,并將重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。比如“人工智能+金融”,可以快速地實(shí)現(xiàn)征信升級,實(shí)現(xiàn)“秒放”貸款。
     
    阿里巴巴和騰訊的布局則更加克制。或者說,它們更代表中國公司的普遍做法,從業(yè)務(wù)驅(qū)動開始,逐漸加大檔位。
     
    阿里從2011年開始布局互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療,投資收購和戰(zhàn)略合作的公司數(shù)以百計。圍繞醫(yī)院、醫(yī)保、醫(yī)藥做了大量布局。最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,全國已經(jīng)有超過400家大中型醫(yī)院加入阿里的“未來醫(yī)院”計劃,覆蓋全國90%省份。阿里云人工智能首席科學(xué)家閔萬里博士告訴《財經(jīng)》記者,阿里在健康醫(yī)療領(lǐng)域的布局快慢,取決于阿里在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)突破。
     
    阿里的設(shè)想是,未來,在阿里遍布全國邊遠(yuǎn)山村的醫(yī)院醫(yī)療點(diǎn)里,病患足不出戶,只需拍一張CT,通過遠(yuǎn)程技術(shù)來完成專家級的診療過程。這種診療,依賴的就是基于阿里云的人工智能醫(yī)療系統(tǒng)。隨著學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的不斷增加,機(jī)器會變得越來越聰明,最終成為一個“永不退休的醫(yī)學(xué)專家”。
     
    多位接受《財經(jīng)》記者采訪的專家評價,阿里這個技術(shù)并不復(fù)雜,醫(yī)療診斷是基于經(jīng)驗(yàn)的專家型勞動,是機(jī)器擅長的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí),三年內(nèi)該技術(shù)便可成熟。
     
    閔萬里告訴《財經(jīng)》記者,要實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo),除了技術(shù)平臺,還需要整個醫(yī)療體系的打通,需要政府和社會共同推動設(shè)備和資源的開放。一旦打通,聚合在一個人工智能服務(wù)平臺之上,就將衍生出更多的應(yīng)用服務(wù)場景,從而實(shí)現(xiàn)“商業(yè)和技術(shù)互為驅(qū)動”。
     
    阿里是目前中國所有公司里,數(shù)據(jù)生態(tài)最完善、最健全的公司。iPIN創(chuàng)始人兼CEO楊洋認(rèn)為,阿里的MaxComputer數(shù)據(jù)通道,是非常健康的數(shù)據(jù)大動脈,可以將阿里的所有數(shù)據(jù)資源非常高效地結(jié)合在一起。
     
    此外,阿里云也是目前世界上最接近AWS(亞馬遜云服務(wù))的云計算平臺。數(shù)據(jù)生態(tài)體系是做人工智能的重要基礎(chǔ)。因此,在這場有關(guān)未來的布局中,阿里云的主導(dǎo)地位清晰。
     
    阿里的人工智能研究分散在其各個業(yè)務(wù)分支之中,有待整合。閔萬里說,阿里希望在算法能力上有所突破,這需要一個集中的技術(shù)機(jī)構(gòu)來整合阿里的所有相關(guān)技術(shù)資源。
     
    騰訊和阿里的情況類似。騰訊在人工智能上的布局,以IM和SNS業(yè)務(wù)為基礎(chǔ)。例如語音識別主要是在微信部門、圖片識別主要是在QQ,支付和金融業(yè)務(wù)方面植入了人臉識別,搜索部門則關(guān)注自然語言識別。
     
    其中一些技術(shù)已在騰訊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。SNG(社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群)的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)聚焦圖象識別領(lǐng)域,推出了黃圖識別功能,并為騰訊內(nèi)部產(chǎn)品如圖片優(yōu)化工具“天天P圖”提供技術(shù)支持。WXG(微信事業(yè)群)則人機(jī)互動領(lǐng)域的拓展,也對圖像和語音識別進(jìn)行了原發(fā)。WXG推出了智能機(jī)器人“小微”,用戶可以用自然語言與之溝通,解決此前語音助手智能機(jī)械應(yīng)答的短板。對于未來,工程師希望“小微”成為一種“連接器”——與微信支付串聯(lián)起來,接入微信公眾號以及錢包內(nèi)的各種生活服務(wù),打造完整的微信內(nèi)O2O閉環(huán)生態(tài)體系。
     
    騰訊高級副總裁姚星在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示,騰訊越來越重視在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)開發(fā),這包括兩個路徑:一是整合騰訊自身的技術(shù)資源,形成體系和重點(diǎn);二是加快對優(yōu)秀公司的收購和合作步伐。
     
    騰訊參與了多個人工智能項(xiàng)目的早期投資。騰訊投資并購部一直在為公司尋找需要的標(biāo)的,服務(wù)于騰訊的整體戰(zhàn)略。騰訊日前與硅谷風(fēng)投機(jī)構(gòu)Felicis Ventures領(lǐng)頭了人工智能創(chuàng)業(yè)公司Diffbot 1000萬美元的A輪。這家公司通過人工智能技術(shù),讓“機(jī)器”抓取網(wǎng)頁關(guān)鍵內(nèi)容,并輸出軟件可以直接識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
     
    BAT的人工智能技術(shù)研發(fā)從第一天開始就是商業(yè)需求驅(qū)動的,他們從業(yè)務(wù)入手,收購甚至模仿別人的東西,這種做法避免了漫無目的研究和不必要的失敗,但也無法保證在下一輪的人工智能平臺大戰(zhàn)中勝出。
     
    今年,阿里和騰訊均有組建人工智能研究院的想法。姚星對《財經(jīng)》記者說,很快,騰訊人工智能研究院就會成立。
     
    國際巨頭深入無人區(qū)
     
    如果說BAT的人工智能布局處于對標(biāo)和追趕的狀態(tài),那么以IBM、微軟、谷歌、Facebook為代表的美國巨頭公司已經(jīng)開始深入科技無人區(qū)。
     
    這些公司技術(shù)和業(yè)務(wù)各有所長,面向的用戶也不同,但它們的目標(biāo)一致:把人工智能機(jī)器做大、做強(qiáng)、再做沒。
     
    IBM和微軟可能沒有谷歌、Facebook看起來那么酷,但在人工智能領(lǐng)域有深厚的技術(shù)底蘊(yùn),IBM甚至已經(jīng)開始用人工智能賺錢。
     
    IBM人工智能研究可以追溯到1997年“深藍(lán)”戰(zhàn)勝當(dāng)時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2011年,代表著IBM在認(rèn)知計算領(lǐng)域最先進(jìn)技術(shù)的Watson在一個電視節(jié)目中一戰(zhàn)成名,被認(rèn)為是人工智能歷史上的一個里程碑。
     
    今天可以代表IBM在人工智能領(lǐng)域最高技術(shù)水平的,是不斷進(jìn)化中的Watson系統(tǒng),和已經(jīng)可以量產(chǎn)的人腦模擬芯片SyNAPSE(超大規(guī)模神經(jīng)突觸計算機(jī)芯片)。
     
    Watson是一臺超級計算機(jī),最初由90臺IBM的Power 7服務(wù)器并行組成。和Google、微軟的人工智能相比,它從硬件芯片構(gòu)架就開始模擬人類神經(jīng)元,基于IBM的“DeepQA”技術(shù)開發(fā)。2014年1月初,IBM宣布組建“Watson Group”,旨在進(jìn)一步開發(fā)、商用和增強(qiáng)“Watson”及其他認(rèn)知技術(shù),此外還投入10億美元用于其他相關(guān)項(xiàng)目。
     
    Watson已經(jīng)開始為IBM賺錢了。法國農(nóng)業(yè)信貸銀行預(yù)測,Watson系統(tǒng)創(chuàng)造的收入將在2018年占IBM總收入的12%以上。Watson已經(jīng)被部署在IBM去年收購的云計算基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)Softlayer上,成為IBM與亞馬遜、谷歌、微軟等大型科技公司在云計算領(lǐng)域展開競爭的武器。
     
    另一個代表性產(chǎn)品是IBM在2014年發(fā)布的人腦模擬芯片SyNAPSE。該芯片能夠模仿人腦的運(yùn)作模式、低功耗,在認(rèn)知計算方面要遠(yuǎn)勝傳統(tǒng)計算架構(gòu)。和其他芯片公司的紙上規(guī)劃不同,這款芯片已達(dá)到量產(chǎn)要求。
     
    IBM將其技術(shù)和商業(yè)實(shí)力總結(jié)為“認(rèn)知計算體系”。IBM大中華區(qū)副總裁、戰(zhàn)略部總經(jīng)理郭繼軍向《財經(jīng)》記者表示,IBM推動認(rèn)知計算體系,目標(biāo)是把IBM在人工智能、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、模式識別等所有領(lǐng)域里所做的積累應(yīng)用到各個行業(yè)中去,幫助各行各業(yè)客戶提升效率,解決他們所面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
     
    微軟人工智能技術(shù)的研究已超25年。1991年微軟成立研究院,最早的五個研究組,研究方向分別是人機(jī)交互、自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別和語音合成、計算機(jī)視覺。這些恰恰是今天人工智能的幾個最重要的分支。
     
    微軟的人工智能研究方向要寬泛很多,微軟研究院擁有超過1000位科學(xué)家,在包括深度學(xué)習(xí)的多個領(lǐng)域的技術(shù)布局處于世界頂端。
     
    微軟最新的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在2015年ImageNet計算機(jī)視覺識別挑戰(zhàn)賽中,將計算機(jī)視覺系統(tǒng)錯誤率降低至3.57%,相比于人眼辨識的5.1%,這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上超越人類水平。這些機(jī)器由微軟的Azure云服務(wù)提供支持。
     
    微軟不僅將人工智能技術(shù)應(yīng)用于如Windows、Azure等核心業(yè)務(wù)中,還構(gòu)建開放的平臺,將多年的技術(shù)積累開放給產(chǎn)業(yè)界,它的目標(biāo)是打造一個人工智能生態(tài)圈。
     
    它在無人區(qū)走得最遠(yuǎn),在現(xiàn)實(shí)商業(yè)世界中隱蔽得最深。
     
    和前輩相比,年輕的谷歌在人工智能領(lǐng)域做的事情更讓外界看得懂,也更興奮。谷歌一方面不知疲倦地做底層人工智能技術(shù)的積累,研發(fā)更加高級的深度學(xué)習(xí)算法,增強(qiáng)圖形識別和語音識別能力。另一方面親力親為布局了包括智能家居、自動駕駛、機(jī)器人(2013年收購了8家機(jī)器人公司)等領(lǐng)域,前者為后者帶來基礎(chǔ)技術(shù)支撐,后者為前者提供數(shù)據(jù)和反饋。
     
    值得一提的是,谷歌在無人駕駛汽車領(lǐng)域的技術(shù)積累,已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)汽車廠商和其他互聯(lián)網(wǎng)公司。
     
    更加年輕的Facebook,將人工智能視為未來的三大方向之一。Facebook天然擁有全球范圍內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù),但在基礎(chǔ)科學(xué)的研究上依然不遺余力。2013年,F(xiàn)acebook在加州成立了Facebook AI Research (FAIR)。卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士、Facebook人工智能組研究員田淵棟稱,F(xiàn)AIR的研究方向自由寬松,研究所需的計算資源(如GPU)相對豐富,同時也沒有近期的產(chǎn)品壓力,可以著眼長遠(yuǎn)做困難和本質(zhì)的研究。他稱,這樣的學(xué)術(shù)氛圍在各大公司是極其少見的。
     
    如果說前述幾大巨頭都是從人工智能技術(shù)出發(fā),結(jié)合云計算賦予技術(shù)更多勢能,那么亞馬遜的路徑正好相反。亞馬遜是全球第一大云服務(wù)提供商,它的云服務(wù)收入超過微軟、IBM、谷歌、Salesforce等所有對手的總和。但亞馬遜目前發(fā)布的人工智能技術(shù),多數(shù)集中在提升購物體驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
     
    人工智能技術(shù)有兩大要素:核心技術(shù)平臺和數(shù)據(jù)循環(huán)。只擁有技術(shù)是不夠的,需要業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)結(jié)合,才能打造好的技術(shù)。對循環(huán)數(shù)據(jù)的獲取,巨頭們也都不遺余力。
     
    以最熱衷開源的微軟為例,去年,微軟發(fā)布了“牛津計劃”(現(xiàn)更名為“微軟認(rèn)知服務(wù)”),這是一個基于微軟云平臺的智能API(應(yīng)用程序編程接口),涵蓋了五大方向的人工智能技術(shù),包括了計算機(jī)視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。去年夏天火爆的How-Old.net,就是借助該平臺快速開發(fā)出來的一款應(yīng)用,一共只有20多行代碼。
     
    類似的工具包微軟還有很多,例如深度學(xué)習(xí)工具包(CNTK)和微軟亞洲研究院主導(dǎo)的微軟分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(DMTK)等。
     
    這些對于創(chuàng)業(yè)公司和中小企業(yè)來說相當(dāng)實(shí)用。他們不用從底層技術(shù)一點(diǎn)點(diǎn)學(xué),在小集群上或者是云服務(wù)上就可以直接調(diào)用。
     
    對于巨頭來說,算法已經(jīng)不再是競爭的障礙,數(shù)據(jù)和用戶習(xí)慣才是山頭。大量的初創(chuàng)企業(yè)會采用開源做很多垂直領(lǐng)域的業(yè)務(wù),其中包括海量試錯和驗(yàn)證,最終也會反饋回開源,而這正是巨頭們所期望的。
     
    做B2B生意的IBM對數(shù)據(jù)的專業(yè)度要求更高,無法僅依賴搜索引擎和大量應(yīng)用的交互來訓(xùn)練Watson系統(tǒng),因此通過深度合作和并購來獲取專業(yè)數(shù)據(jù)。
     
    以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔,IBM和多家世界級頂尖醫(yī)院合作,向醫(yī)院部署Watson的智能系統(tǒng),通過分析這些醫(yī)院的病歷、專家的治療經(jīng)驗(yàn)、現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究等,幫助它們制定、觀察和調(diào)整癌癥患者的治療方案。在這一過程中,Watson也就有了這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累。
     
    2015年4月,IBM收購了Explorys,它是一家可以查看5000萬份美國患者病歷的分析公司。類似的收購IBM還有不少,并且出手相當(dāng)大方。
     
    Watson已經(jīng)可支持針對乳癌、肺癌和結(jié)腸直腸癌、皮膚癌等癌癥的初期診斷。在皮膚癌領(lǐng)域,在一項(xiàng)對3000幅皮膚鏡檢查圖像的研究中,Watson識別皮膚癌的準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。而人類識別皮膚癌的準(zhǔn)確率只有84%。
     
    國內(nèi)的一位人工智能業(yè)者調(diào)侃,國際巨頭在人工智能領(lǐng)域真正有價值的是它們的那些你看不見的、沒開源的、國際會議上含含糊糊一筆帶過的技術(shù)。“那些才是可以顛覆未來的彈藥。”
     
    填補(bǔ)斷層
     
    人工智能的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以分為三層:應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層聚焦在人工智能和各行業(yè)各領(lǐng)域的結(jié)合;技術(shù)層是算法、模型和技術(shù)開發(fā);基礎(chǔ)層則是計算能力和數(shù)據(jù)資源。
     
    BAT擅長第一層。BAT手中,天然握有全球最大的數(shù)據(jù)資源。但在第二層和第三層嚴(yán)重斷層。中國在人工智能領(lǐng)域的科研水平停留在工程數(shù)學(xué)、物理算法等工程科學(xué)的創(chuàng)新層面,基礎(chǔ)理論研究領(lǐng)域的人才和資源很少。
     
    多位接受《財經(jīng)》記者采訪的中外業(yè)者認(rèn)為,BAT的優(yōu)勢在于海量數(shù)據(jù),和國際巨頭的核心差距在技術(shù)。
     
    騰訊高級副總裁姚星告訴《財經(jīng)》記者,今年初,他和騰訊的投資并購部達(dá)成了一個共識,開始大量考察美國的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺類創(chuàng)業(yè)公司。一則中國這類技術(shù)公司不多;二則收購這種公司可以快速補(bǔ)足騰訊在算法領(lǐng)域的不足。
     
    姚星向《財經(jīng)》記者分析,同樣提供10萬個樣本給機(jī)器,優(yōu)秀的算法平臺可能只需要幾個小時,速度慢的可能需要幾天時間。
     
    對于海外收購,搜狗公司CEO王小川則更加直白:“國內(nèi)適合收購的標(biāo)的公司很少,因?yàn)楦菙嗟,(技術(shù)和基礎(chǔ)研究)源頭在國外,要到國外看。”
     
    在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)世界里,即便是互聯(lián)網(wǎng)巨頭,單打獨(dú)斗練獨(dú)門秘籍也會錯失良機(jī)。最佳方式,就是擁有數(shù)據(jù)和擁有技術(shù)的公司,通過各種結(jié)盟方式形成優(yōu)勢互補(bǔ),快速搶占市場。
     
    2014年11月,螞蟻金服宣布和曠視科技戰(zhàn)略合作,利用后者的人臉識別技術(shù)Face++軟件去確認(rèn)開立在線銀行賬號的用戶身份,即“人臉支付”。
     
    Face++在人臉檢測的多項(xiàng)指標(biāo)評測中接連拿下世界第一。2013年,在極難識別的互聯(lián)網(wǎng)新聞圖片上,獲得了97.27%的準(zhǔn)確率,這個指標(biāo)高于Facebook團(tuán)隊(duì)。三年后,這一準(zhǔn)確率已提高至99.5%。
     
    進(jìn)行面部識別,需要處理大量來自面部的數(shù)據(jù)信息,包括結(jié)構(gòu)、五官以及肌肉等方面的數(shù)據(jù)分析。阿里云為這個合作注入自身的數(shù)據(jù)和分析能力。
     
    “凡是花錢解決的問題都不是問題,阿里可以自己完成這些事情,但時間成本是相當(dāng)昂貴的。”閔萬里對《財經(jīng)》記者說,“阿里有1000件同級別的事情要做,能做好的只有其中幾件,剩下的用投資+合作,這是時間和資本效率最高的做法。”
     
    技術(shù)和數(shù)據(jù)的結(jié)盟并不限于BAT,更多的公司希望通過結(jié)盟方式獲得未來,新的巨頭或許從中誕生。
     
    搜狗CEO王小川的思路是社交化,做更多連接,通過建設(shè)社群關(guān)系,把人大腦里的智慧表達(dá)出來,從而解決目前搜索技術(shù)存在的內(nèi)容不夠精準(zhǔn)和實(shí)用性較差的問題。2013年騰訊入股搜狗后,先后向搜狗開放了微信公眾號數(shù)據(jù)和QQ興趣部落,為搜狗輸入數(shù)據(jù)資源。除此之外,搜狗還在去年11月戰(zhàn)略投資知乎1200萬美元,全面接入知乎內(nèi)容。
     
    王小川想讓搜狗的人工智能機(jī)器不斷學(xué)習(xí)社群數(shù)據(jù),他對《財經(jīng)》記者說,“人工智能下一個五年不在于人工智能本身,而是讓機(jī)器找到人。”
     
    今天,技術(shù)和數(shù)據(jù)的天然開放性讓各公司之間的競爭變得“我中有你、你中有我”,最終的贏家是可以將技術(shù)和數(shù)據(jù)平衡利用,達(dá)到平臺效益最大化的公司。
     
    微軟亞洲研究院常務(wù)副院長芮勇認(rèn)為,橫向?qū)Ρ,中國和國際領(lǐng)先公司在核心技術(shù)上確實(shí)存在差距,國外更加注重基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā),國內(nèi)企業(yè)可以將國外的研發(fā)工具化、商業(yè)化;從縱向看,中國在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)積累近幾年確實(shí)出現(xiàn)了飛躍,無論是最底層的計算機(jī)體系架構(gòu),還是智能硬件,或是上層軟件應(yīng)用,都有質(zhì)的進(jìn)步。
     
    “只要不太急于求成,持之以恒地投入,中國的人工智能產(chǎn)業(yè)相當(dāng)值得期待。”芮勇說。
     
    擠出泡沫
     
    馬云在一次內(nèi)部講話中強(qiáng)調(diào):“全球都在講人工智能,到了風(fēng)口浪尖,在創(chuàng)新面前,沒有第二只有第一,創(chuàng)新落伍了,你就輸了。”
     
    焦慮的不僅是BAT,華為公司創(chuàng)始人任正非5月30日在全國科技創(chuàng)新大會上發(fā)言提到,“未來二三十年人類社會將演變成一個智能社會,其深度和廣度我們還想象不到。如果不能堅持創(chuàng)新,遲早會被顛覆。”
     
    開放趨勢之下,人工智能也注定不是一場巨頭間的戰(zhàn)爭。
     
    市場調(diào)研機(jī)構(gòu)CB Insights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2014年風(fēng)險資本對人工智能的投資增長302%,達(dá)到3.09億美元。
     
    中國人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司,65家獲得投資,共計29.1億元人民幣,其中曠視科技、優(yōu)必選、云知聲、SenseTime四家公司登上艾瑞獨(dú)角獸榜單。
     
    更多初創(chuàng)公司只是打上了人工智能的標(biāo)簽。它們本質(zhì)上是用國際開源的平臺,用數(shù)據(jù)訓(xùn)練一兩個模型,甚至照搬國際模型,這其實(shí)潛含危險,最大的風(fēng)險是產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化,尤其在人臉識別、語音識別等成熟領(lǐng)域,這些公司的產(chǎn)品沒有突破性創(chuàng)新,根本沒有繼續(xù)走下去或被收購的價值。
     
    姚星常常為投資人鑒定真?zhèn)稳斯ぶ悄芄。他說,辨識偽人工智能公司有兩個關(guān)鍵點(diǎn):一是這家公司所采用的技術(shù)是否是最新、最前沿的技術(shù),如果不是,則是用人工智能概念包裝的偽人工智能。
     
    其二,這家公司的技術(shù)和業(yè)務(wù)是否具備可擴(kuò)展性?若否,則是采用部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法或淺層人工智能技術(shù)的商業(yè)公司,而非真正的人工智能公司。
     
    iPIN是一家擁有文本認(rèn)知智能技術(shù)的公司,從去年開始,iPIN收到了不少投資機(jī)構(gòu)的投資意向,該公司創(chuàng)始人兼CEO楊洋告訴《財經(jīng)》記者,到目前為止,他還沒有遇到真正有能力鑒別人工智能技術(shù)水平的投資機(jī)構(gòu)。
     
    “這對于做偽人工智能的公司絕對是一個好消息。”楊洋調(diào)侃說。
     
    危險在于,就算是一些初創(chuàng)時期確實(shí)手握人工智能獨(dú)特技術(shù)和商業(yè)模式的公司,也在資本的脅迫下慢慢走形。
     
    在資本的壓力之下,一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司開始過早商業(yè)化,研發(fā)投入逐步降低,人員結(jié)構(gòu)也發(fā)生變化,銷售開始主導(dǎo)公司,最終技術(shù)公司變成營銷公司,失去了被并購的價值。
     
    投資人工智能公司,需要專業(yè)技術(shù)知識和長線投資眼光。根據(jù)Gartner的“智能機(jī)器炒作周期圖”,由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中,語音識別產(chǎn)業(yè)化最高,自動駕駛汽車和智能顧問處于炒作最高點(diǎn),智能機(jī)器人、自然語言處理/生成和虛擬個人助手則處于爬坡期。這些都屬于5年-10年內(nèi)能廣泛普及的顛覆性技術(shù)。而神經(jīng)形態(tài)硬件(如神經(jīng)元芯片等)屬于10年以后才能普及的技術(shù),但該技術(shù)可能還沒研發(fā)成熟就被淘汰了。
     
    需要在這一輪變革中保持耐心和恒心的還有政府和高校。人工智能涉及計算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)、哲學(xué)、材料學(xué)、工程學(xué)等多個學(xué)科,中國高校基礎(chǔ)學(xué)科的研究能力無法被充分利用,體制內(nèi)缺乏一套產(chǎn)學(xué)研流暢對接的機(jī)制。這導(dǎo)致中國高校在這次產(chǎn)業(yè)變革中嚴(yán)重缺位。從美國的經(jīng)驗(yàn)來看,正是其從法律、機(jī)制上保證了產(chǎn)學(xué)研的平滑轉(zhuǎn)換,才令美國在這一輪的人工智能研究中占據(jù)上風(fēng)。
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