面對技術與市場“雙瓶頸”,中國人工智能企業準備迎接寒冬

步入2019年,人工智能行業似乎出現了新的論調。從質疑“深度學習是否是構建智能機器的最佳解決方案”的長篇大論,到企業家們公開談論人工智能未來發展的局限性,“瓶頸”成了新的熱門詞。

近期,中金投X在北京采訪了中國人工智能創企深醒科技創始人袁培江。他畢業于清華大學,獲加拿大西安大略大學電子計算機工程學博士學位。他對當前人工智能的發展形勢發表了個人觀點。“人工智能目前所面臨的最大挑戰之一是,我們已經進入了一個瓶頸,技術在這里面已經很難有大的突破了。而從資本市場的角度來看,投資回報也在遭遇瓶頸。這將意味著人工智能行業所獲得的投資將會減少,行業增長會放慢。”

這番發人深省的言論正反映了當前宏觀經濟的不確定性,同時也清楚地表明科技公司正在為迎接今年更為嚴峻的經營環境而做著“過冬”的準備。從去年年底開始,許多中國互聯網科技公司都在裁員,包括滴滴、百度、京東、華為、新浪、摩拜單車、科大訊飛、趣店,用一些公司的話來說,這是在“實施運營優化”。

對于人工智能領域的創企來說,過去幾年間經歷的爆炸式增長,今年恐怕是一去不復返了。全球估值最高的AI公司商湯科技在今年的年會上也沒有放話要“員工翻番”或“開設更多新辦事處”。而據知情人士透露,該公司在過去兩年常常以這兩方面的成就來鼓舞員工士氣。而其他人工智能公司也表現出了類似的低調謙遜。曠視科技最近的新員工辦公室不再是北京中關村的融科資訊中心,工作環境沒有以前那么“高大上”。

袁培江表示,人工智能領域內巨額風險融資交易扎堆和估值飆升的情況預期會有所減少。盡管巨額交易也會有,但將主要集中在已形成技術壁壘的老牌公司。回顧近年來中國人工智能領域發生的巨額風險投資交易,無疑2018年是創紀錄的一年。這一巔峰恐怕在今年甚至未來幾年都很難追趕得上。袁培江認為,創辦頂級人工智能公司的機會大門已經關上了,對于新進者來說融資會變得越來越難。

據中金投X統計,2018年中國人工智能領域超1億美金的風險融資交易共有22筆,而2017年和2016年分別只有6筆和4筆。2019年開年至今,中國只有一筆風險交易超過1億美金,即AI芯片制造商地平線機器人于上個月完成的6億美金B輪融資。相比去年幾乎每個月發生兩筆巨額融資交易的速度,今年已放緩到兩個月內出現一筆。

這個寒冬也不會太冷

2009年起,袁培江擔任北京航空航天大學副教授,并參與了國產軍用高性能仿生四足機器人的研發。在此之前,他曾是清華大學助理研究員,從事人臉識別和智能機器人研究。

2016年,袁培江與曾在北航一同共事的史震云女士聯合創辦了人工智能公司深醒科技,致力于挖掘人臉識別的商業應用價值。相比國內人臉識別領域的四大獨角獸——商湯科技(2014年成立)、曠視科技(2011年成立)、依圖科技(2012年成立)、云從科技(2015年成立),深醒科技屬于后進者。

不過,深醒科技很快找到了智能安防這個突破口,拿下了西寧、貴陽、山西、河南、云南等多個省市級政府的訂單。該公司表示,其人臉識別系統還應用在了十九大、中非合作論壇等重大會議的布控上。

相比獨角獸們動輒數億美元的融資規模,深醒科技的融資級別屬中規中矩。2018年,該公司完成數億元人民幣B輪融資,2017年獲億元級別A輪融資。對于兩輪融資,該公司拒透露具體數字。

雖然融資規模不大,但投資方卻是實打實的重量級基金,包括中科院國科控股發起的國科嘉和,國家開發投資集團下屬的國投資本。這無疑給深醒科技帶來了政策方向上的渠道和信息優勢。

面對嚴峻的宏觀經濟環境,袁培江稱公司已經做好了戰略調整。“我們正處‘寒冬’,最好的對策就是在這一時期強大自己。我們正逐步提升管理、執行、市場敏感度、團隊效率等方面的能力。”

盡管今年人工智能企業可能都會倍感壓力,但袁培江認為“這個冬天”不會太冷。“如果缺乏信心和支撐,這個行業就真的攤上麻煩了。不過幸運的是,我們依然能看到政府對人工智能的支持。”提及近期與中國各級政府的積極合作,袁培江表現出自信。“我們可以清楚地感受到,許多地方政府依然非常愿意和我們這樣的公司合作。這種信心(對這一行業)尤為寶貴。”

從長遠來看,袁培江預測在未來二十年左右,中國可能會出現大約5家像阿里巴巴、騰訊這樣的超級人工智能巨頭,市值甚至會超過這兩者。因為人工智能是一個“贏者通吃”的行業,領頭公司會占領絕大部分的資源和市場。下一個人工智能巨頭將會像如今的互聯網巨頭一樣產生。

技術瓶頸

近期,約翰霍普金斯大學認知科學與計算機科學教授艾倫·尤爾(Alan Yuille)撰文詳述了深度學習在計算機視覺領域應用所遇到的瓶頸。

這些瓶頸包括深度學習在特定任務下的算法設計方式,訓練及測試時過度依賴大量注釋數據集,以及真實應用場景下差強人意的表現。例如,深度學習算法很容易被“欺騙”。在最近的某項實驗中,人們在一張叢林猴子的照片上P了一輛摩托車,AI把猴子誤認為人類。這樣的失敗放到真實世界中就會釀成嚴重后果。

不過另一方面,深度學習在一些領域也獲得了明顯的成績。據美國國家標準與技術研究院(NIST)最近發布的報告顯示,人臉識別程序在搜索數據庫找到匹配照片上的能力在2014年至2018年間提高了20倍。目前全球最好的人臉識別技術準確率已達到99.8%,機器人臉識別性能已接近極限。

“越接近終點,哪怕是每一個細小的進步都需要付出更大的代價。就像爬山,爬得越高,就越覺得困難。”袁培江說道。不過他認為,人工智能在不同應用領域中仍有發展動力,效率提升和成本控制上還有探索的價值。“這類似于內燃機的發明。在各種應用場景下,人工智能還有很多創造價值的機會。”

目前,深醒科技正致力于開發人工智能在教育和住宅安全方面的新應用。例如,在教育領域,人臉識別等人工智能技術可應用于保障學生安全、學校管理、課程協調等諸多方面。在保障社區安全方面也同樣能發揮積極的作用。

但這條路似乎也遇上了棘手的問題。近日,廣東某中學采購智能手環的招標文件引發熱議。該學校希望通過智能手環監控學生的行蹤、課堂表現甚至是購買行為。廣大網友極力聲討該學校對學生個人生活隱私的侵犯。如何化解新技術的應用失控、消解負面的社會影響,這只是人工智能公司所要攻克的難關之一。度過這個“寒冬”,生存下去,需要反思的還遠不止這些。

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