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人工智能最大倒闭潮来临,95%公司要死掉?高通、联想、图灵机器人等企业高管却这么认为...

时间: 2017-12-28阅读:

导语:AI 几起几落,但“优化”始终如同不动点,各行各业都需要。


12月26日,中国人工智能机器人产业联盟(CAIA)主办的2017中国人工智能机器人CEO峰会(下称“CEO峰会”)在深圳圆满举办。本次大会聚集了超过400位人工智能与机器人行业的企业高层、投资机构、学术界专家。


在上午的AI专场,一场以《从实验室走向商业化应用,AI企业该如何破局》为主题的圆桌对话中,六位来自VC 投资机构、人工智能领域的嘉宾分别针对“人工智能泡沫论”、AI技术从实验室走向商业化应用的瓶颈及破局之道等热点议题展开了激烈探讨。



本次圆桌论坛由联想创投集团董事总经理、联想创投加速器总经理、联想数据智能高级研究中心主任梁颖担任主持人,她幽默但犀利的主持风格博得现场阵阵掌声。


北京大学教授、人工智能商业化专家、《未来地图》作者吴霁虹、美国高通产品市场总监刘学徽、鲲云科技CEO牛昕宇、阅面科技CTO丁小羽、图灵机器人华南负责人陈超参与讨论。


梁颖介绍称,自己长期在研究院工作,现在还在负责联想数据智能高级研究中心,所以不能算一个纯粹的投资人,可以说是“技术+投资”跨界的一类。吴霁虹教授作为人工智能商业化专家,专注于全球化竞争与创新领域的研究。高通是全球最大的无线半导体供应商,其产品和业务正在变革医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域。鲲云科技主要做的是针对于视觉的人工智能芯片,以及人工智能芯片对应的开发平台。阅面科技专注于研发视觉认知软硬件解决方案。图灵机器人是一家以语义技术为核心驱动力的人工智能初创公司,致力于“让机器理解世界”。


联想创投集团董事总经理、联想创投加速器总经理、联想数据智能高级研究中心主任梁颖


圆桌讨论的主要问题,人工智能机器人联盟(CAIA)整理如下:


梁颖:现在业内人士普遍认为人工智能有很大的泡沫,在座各位嘉宾,都在AI领域耕耘了很多年,如何看待“人工智能泡沫论”?


吴霁虹:我不认为这个是泡沫,因为如果我们讲叫泡沫的话,实际上说它是不会产生沉淀的。我认为这个是判断是不是泡沫的一个重要原因。但是,我认为它是有挑战的,也就是说如果你从人类历史这个技术产业化的这个路径去看,每一波技术的浪潮里面其实都要死一帮,然后才能够活得很好的地方。


这是一个非常正常的现象,而且在人工智能时代,肯定是2018年的,还是一个会被追逐的一个大的投资话题。


北京大学教授、人工智能商业化专家、《未来地图》作者吴霁虹


刘学徽:因为有泡沫,所以那个地方机会才多,同时我也觉得泡沫要从两个维度来看,一个如果你从技术的维度来看的话,我不觉得是泡沫,因为我接触的太多的创业者,包括这个做硬件设备的这些厂家,他们都是拿人工智能实实在在在做事。那至于说资金去追逐它,我非常同意吴教授的这个观点,因为钱多他追逐的这个热点,所以就变得好像是从投资者角度来看的话,好像泡沫是多了。所以我觉得要从两个维度来看,技术层面是个实实在在的非常大的一个趋势,大家创业往这方面走是没错,那投资者当然也得要从这里头去识别出来一些好的项目。


美国高通产品市场总监刘学徽


牛昕宇:我从产业和估值两个角度来谈这个事情。首先从产业角度上,举个切实的例子,商业数据分析这个事情以前可能是用专业仪器GPU去做,现在用嵌入式视觉的方式,可能只要原来的1/6甚至1/7成本就可以完成。这是一个非常有价值的事情,像这种事情其实还有很多,这个是产业上我觉得存在的泡沫,现在投入进来的人才还是不够,还是有很大的空间的。估值方面,首先我不觉得我们公司的估值有泡沫,我也谈过很多次。


丁小羽:我觉得泡沫其实是一个价值化理解的差异,就是包括投资人、公司创始人对公司理解可能存在一个差异,而这个差异具体是不是泡沫,要看你是否能有把公司运作到投资人理解的那个水平的程度。其实包括现在,资本确实在人工智能领域非常汹涌,我个人感觉是一种恐惧。大家担心人工智能这一波浪潮,哪怕我没有投到最优秀的企业,我也要参与到里面去,所以我认为泡沫这个事情,最核心的问题在于,你公司能不能产生价值,或者说这个事情真的只有公司核心的创始人才知道。你做的东西是否能够产生真正的价值,你在现在或者将来盈利能力能达到多少,而你跟投资人讲的这个故事是否跟做的事情是匹配的,这些都是决定是否是泡沫的一个核心因素。一个公司能否存活下来,最终还是要看到它核心的盈利能力和产生价值的能力。我觉得有泡沫才有优秀的公司出现,但是这个优秀的公司具体怎么样,确实要看投资人和市场上真正能够抓到能够产生价值公司这个能力。


陈  超:图灵也是一家创业公司,实际上说估值,更重要的是大家的一个预期。预期有很多维度,包括你对这个行业的维度、对技术演进的维度,对竞争性格局的维度等。图灵作为一个创业公司,我们更多的会思考,用AI技术在哪个场景下能产生价值,能产生的价值有多大,是不是能匹配我们现在的估值,延续这个价值深挖下去,是不是有更多这样的可能性?所以这也是为什么图灵从2015年开始就很专注于儿童领域。在这个场景和细分领域可以产生价值,而且我们能够扩大并且建立壁垒。所以,我们更多的是从自己选择的市场和价值的维度来思考估值。

 

梁颖:人工智能真的要落地并不是件容易的事情,大家普遍认为,人工智能要落地就,一是要有算法,二要有数据,三是真正的跟业务相结合。你们认为人工智能现在落地的壁垒到底在哪?瓶颈在哪,如何去突破它?



吴霁虹:实际上也就是说,在解决商业化的问题里面,从宏观上来讲,是怎么样把存量变成新经济。存量和增量,不管是哪一个,在商业化的过程中,企业家最大的一个瓶颈就是:商业逻辑变了,可是我们在用新的技术,用老套的商业模式在做事情,所以才会有很强烈的矛盾,才会有强烈的让有些公司成长,让大多数的公司死亡。回答这个问题其实就是商业逻辑,商业模式必须重塑,我把这个重塑叫做是对个人和对企业以及对市场产业的这个规则的重新制定。

 

刘学徽:这个话题实际上是看人工智能怎么去赚钱,我想从To C角度来看。有一个数据,今年双11当天,通过支付宝手机去买单付款的达到了90%以上。相当于这个原来的传统的互联网的流量带来的价值被移动互联网取代。所以我觉得目前AI有两个方面突破,一方面是取代原来传统的能够产生价值的一些技术,另外要去创造一些AI的技术的引进,能够创造出一些价值,创造一些流量。


当然还会有一些算法公司会去结合一些应用场景去产生一些新的市场出来,所以我觉得会往两个方面做一些突破,都是非常有前途的。

 

牛昕宇:我觉得现在一个落地的瓶颈在于能否找到一些刚需的场景。就像我们目前在很多城市做些智慧城市的方案,把芯片用到它的前端摄像头,可以帮他解决的是他关心的KPI是整个城市的市民的投诉量。城市运营的效率最终体现是每年有多少市民投诉,如果能够找到一个人工智能的切入点,这个切入点可以很小,但是你能够有效地帮他降低它的KPI、它的KPI关心的那个指标,比如我今年帮你降低了投诉的20%,这个芯片是一个入口,但是我最终解决的事,可能我帮更加有效地管理城市一些特殊的人员聚集、一些脏乱差的情况,能够帮你有效地识别,这样才能够真正地产生价值去落地,这个是我们现在,包括鲲云科技在人工智能芯片领域去实际商业化落地的时候发现的最大的一个瓶颈!

 

丁小羽:我觉得现在有一个壁垒,就是像今天这样的峰会还不够多,应该多组织一些,我非常感谢主办方。人工智能除了视觉之外,也有很多其实已经成熟的东西,但是怎么样跟传统行业对接,这个里面隔了挺多,峰会是比较好的一个开始。人工智能比较大,视觉的话从算法到软硬结合,再往后到企业服务。企业服务也是非常大的一块,也是我们2017年着力补强的一块,我们在尽力地去配合传统行业、传统产业链的厂商,就是希望传统产业链的厂商可以了解到我们哪些东西,他们确实也可以用了,然后去积极地对接这件事情,这可能是现在的一个瓶颈。


阅面科技CTO丁小羽


陈  超:实际上图灵已经做了几个选择了,第一,在人工智能应用上,还是偏向于消费级这样的非关键领域的人工智能应用。作为一个创业公司,特别是做语音语义有很多大的平台,大家都在做这方面的事情,那我们就必须要把它做的更加深入。人工智能在哪些领域能比之前做得更好,这是我们一直在做的事情,一定要让它有价值,包括大家今年可以看到很多自适应学习、很多沟通对话,很多这样的场景,为什么它可以起来?因为它们比原来可以做得更好,这也是图灵在做的事情。


第二个,回到数据领域,你在做数据,就要有更好的一个维度的数据,你来做数据标注,做数据清洗让它产生价值,所以我们围绕着儿童的一些数据,特别是他在沟通中的数据、学习中的数据,我们在这个地方会做更多的深挖,这是我们现在主要考量的一个方向。

 

梁颖:在人工智能领域有很多条路,有做解决方案的、有做AI芯片的,有做视觉SLAM的等等,你们觉得哪条路会真正地能够成功?对你们来说,未来市场又会用哪个方案?


吴霁虹:梁总提的这个叫技术路线的选择问题,其实也是CEO非常重要的战略议题。让我去选,几个简单的元素是必须要考虑的。第一个,客户是不是最方便,这是最重要的。第二个,客户能不能够得到比他原来优秀的更多的价值增值,速度会不会是更快?资源的消耗是不是会更低?投入产出是不是会更高效?所以我认为,如果把这些元素加在技术的这个元素里面,就更有可能走上正确的道路。


刘学徽:高通的主要精力是放在端上头,尤其是在智能手机,专用处理芯片在端上肯定是个刚需,这个技术趋势不用怀疑,还是要看你是做什么样的设备,你是做手机、做无人机还是做什么,不同的设备,对处理器的需求不一样。另外,整个是个运算系统,一定要考虑到它的运算能力,它的资源配置,尤其像内存,因为实际上这个运算的时候读写往往花的时间和功耗要大于预算,所以你的整个的系统包括软件系统配置,都是需要考虑的,所以我觉得这是一个垂直领域要细分的一个市场。


牛昕宇:刘总分析的是作为像高通这样的大企业的打法和存活方式,其实刚好我们可以作为一家初创的企业,从新鲜的角度跟大家去探讨一下。因为我觉得首先芯片本身它就有一个非常高端的门槛,首先几个关键点,一个肯定是技术。但是即使是能够有这个技术实力,我从来不跟我们的团队或者投资人去讲我们在技术上能够去怎么样独占市场,因为我觉得初创公司最主要的一件事情就是不要自己骗自己,就是我觉得我们可以在某些领域可能比包括海思,包括高通在某些芯片的特殊的性能上会领先一些,但是你说想要用技术去构建一个商业的护城河,这个总体逻辑我认为是成立的。所以我们刚刚公司刚开始成立的时候,我们也讨论过很多大的市场,其实像手机,包括像一些智慧城市的安防摄像头,这些都是非常好的市场。但是非常不凑巧的是,这些也是巨头们在盯着的市场,那对于小的公司它的出路是在哪里?怎么能够从小做到大?我们也做过一些深入的探讨,我觉得主要在于两个关键字,一个是细分,就是能够找到一些没有那么大,不是说动不动就千亿万亿的市场,像我们刚刚说的能源行业,像航天行业,这是一个百亿级别的市场,其实处于巨头们的一个背面的,这个百亿级别的这个市场对于巨头来说可能有点小,不值得去全力去发力,但是对于很多没有技术能力的初创企业来说,他们又没有能力去做下来这个领域,那我们就可以去。像我们,包括鲲云现在的产品,有用在航天的高分卫星上、有用在国产的大飞机C919上,包括很多的能源的企业,智慧城市,这都是一些比较细分的场景,这些细分场景是需要你去跟客户去结合,而且在这个结合过程中,我们常说的是最后一公里的事情,因为你不止要把芯片做好,你还要驱动这个领域。


鲲云科技CEO牛昕宇


另外一个关键词我觉得是渠道,因为包括其实像BAT、像海思像高通,对于我们初创企业来说都是几座大山,但是国内的环境其实包括我们说的安防领域,它是有一个强渠道的市场驱动的。而这个渠道,不是以纯的技术的比拼和价格的比拼,但很多时候你能够去占领这个渠道,能够去跟占领这些渠道的合作商去合作。这里面其实对于初初创公司来说,它有另外一个优势,就是初创企业有融资的优势,可以通过一些股份来换取市场。

 

丁小羽:阅面科技的定位是解决方案的提供商,因此不会自己去做芯片,至少目前这个阶段。我们会根据自己的算法去选,也会根据用户,也可能会针对不同的市场去选,但一般有个原则,会选择有一定量产时间的,成本已经比较低的,经过市场考验,客户支持也相对开放。开放对阅面很重要,因为跟传统的一般方案商来比的话,我们做的东西比较新,不是说获得高清视频就可以了,我们要把自己的算法真正发挥出最优的性能。

 

陈  超:我简单的从用户角度来讨论一下图灵对芯片的一些看法,因为实际上像我个人是学商科的,所以我们图灵现在一个很重要的,是在倒推的一个逻辑,就是作为我们这样一个创业公司,我会很关注对市场的洞察,因为我们是做消费级的,所以我们先从消费及终端用户这来洞察他们的市场,洞察他的需求,然后来反推回来我们的产品定义能力,所以实际上本身来说可能并不是大家传统意义理解AI要具备的能力,但是我们现在都希望具备这样的能力,洞察终端消费者。由产品定义来分析他对什么样的需求,他会用什么样的价值,然后投入什么样的钱来买单。然后我们再反推回来整合我们这样的一个链条,来回到我们的无论到对内容的整理,对方案的整理,还是对芯片的这样的一些整合资源审核,所以我们现在对芯片厂商来说当然也非常会关注。

 

梁颖:今天的主题是“新突破、新变革、新机遇”,各位嘉宾用一句话来寄语或者是你对未来人工智能的一个理解。


吴霁虹:在人工智能时代,打开一幅未来地图,人人都可以在上面得到一片天地。


刘学徽:希望从明年到往后的几年,大家不会再提什么互联网,都在提人工智能。


牛昕宇:对于像鲲云科技这样的人工智能芯片公司,技术只是敲门砖,能够解决用户的刚需,并且能够让合作伙伴赚到钱,建立一个完善的商业生态公司,才是能够持续活下去、持续做大的有价值的人工智能公司。

 

丁小羽:嵌入视觉走进千家万户,我想到了很多种玩法,到底哪一种才是这个事情的现实路径。


陈  超:最关键的还是回到场景,回到价值。



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