【特报】人工智能,风口还是疯口?

来源:cfoworld 作者:本刊记者 冯珊珊 日期:2017-06-08 编辑:admin       发送给好友     打印     收藏    返回首页    

无人驾驶车、人工智能分拣机、智能家居等新事物,将人们从物理世界带到了数字世界。面对越来越智能化的“互联网+”时代,未来是否不再需要人工劳力,成为时下人们关注的热点。“人工智能”(AI)是今年全国两会期间社会各界普遍关注的热点和焦点。
 
《政府工作报告》明确提出:“加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、新能源、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化,做大做强产业集群。在资本助推下,人工智能已成为近两年的风口之一。
 
人工智能、智能机器前景很好,但它的创业艰难程度比传统的互联网领域要高很多。作为一类强技术驱动的项目,人工智能不是简单做一个产品、有一个风潮就能起来,前期必定需要有一个扎实建设的过程。但是,每一个行业,在刚刚爆发的时期都会有很大的泡沫,AI领域也不能幸免。
 
文/本刊记者 冯珊珊
 
在探讨2017年投资与产业发展的方向时,不同的企业家与投资人可能会持不同的看法,但有一个词大家都会不约而同地提到,那就是“人工智能”。毋庸置疑,智能时代已经来临,并且在很多行业中有了实实在在的运用。
 
红杉资本全球执行合伙人沈南鹏认为,人工智能行业发展面临着两个最明显的变化和挑战:一是指数型增长和演变;二是跨境扩张和全球化。如果企业家能够把握好背后蕴藏着的巨大机遇,现在将是比历史上任何时期都可以有更长足的进步,获得跨越式的发展。

拐点临近
 
有人将人工智能比作第四次工业革命,以凸显其对各行业带来的深远影响。毋庸置疑,智能化是继数字化和网络化后,信息技术发展的重要方向。人工智能作为智能化发展的重要基础,是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类能力的新科学,是集理论方法、技术及应用为一体的系统科学体系。在60多年的发展历史,人工智能至少经历过两次的“寒冬”。这次真的会不一样吗?
 
有国外学者的观点认为:一种具有颠覆性的能够取代人类的技术,若要引发大规模的社会经济变化,必须要同时具备两个基本条件:第一是购买和使用这项技术的成本要低于人力的成本。从中国近几年的发展情况看,廉价人力时代已经结束,越来越多的中国工厂已经搬迁到人力成本更低的东南亚国家,或者大规模采用自动化流水线。
 
第二是这项技术必须能够带来规模效益。换句话说,社会必须能够快速对这项技术进行批量复制,并将其迅速广泛传播开来。
 
人工智能在上世纪50年代问世时,全世界刚刚开始计算机化,没有互联网,伴随着云计算和软件开发平台的迅速发展,随着越来越多“物”与互联网的联通和深度机器学习技术的进步,软件的可扩展性成为可能。
 
全球移动数据量在过去的十几年中以40%以上的速度增长,预测未来还会以同样的速度递增。物联网的发展也呈现同样的趋势,全球的网络连接设备爆发性增长,呈现出J型曲线。
 
“虽然人工智能这个概念已经提了很久,但是发展到现在,真正的拐点才来临。”金沙江联合资本董事总经理周奇认为,这个拐点有三个代表性的特征:第一是超级计算机。2020年将比今天计算机运算速度比现在快20倍,神经网络芯片计算能力,获得突破性进展;第二是大数据。在世界范围内,2020年的数据总量会比2016年提高12倍,达到44亿字节,为人工智能提供更好的基础;第三是深度学习。在语音识别错误率以及手写识别错误率上,从2012年到2015年短短三年时间内,有了大幅度的改进。
 
周奇列举了一组数据:2015年全球泛人工智能领域总市场规模是11300亿人民币,到2020年,这个数字将达到37000亿。泛人工智能市场包括人工智能核心技术、智能生活、智能制造三大部分。预测2015年到2020年人工智能领域的复合增长率会达到28%。
 
在东方富海合伙人周绍军看来,人工智能爆发有四大前提:第一,智能物联设备数量迅速增多;第二,云计算的技术成熟,市场规模快速扩张;第三:数据互联互通;第四,深度学习。
 
“这四个技术一定是要具备以后,才会真正的爆发。现在还是有一些距离的。”周绍军表示,尽管现在还是一个弱人工智能状态,但是技术发展非常快,有可能20年以后,就变成了一个强人工智能状态,“从强人工智能到超人工智能,可能就是一瞬间的事情。因为机器一旦到了很高度的学习能力之后,有可能超越人类思维,这是很可怕的事情。”
 
人机共生新生态
 
人工智能在整个社会经济领域将产生深刻影响。人工智能最先使用的领域就是互联网,比如搜索引擎、购物推荐、语音助手、自动驾驶等。目前,人工智能在金融、法律等领域也已经有了应用。
 
人工智能快速发展带来的一大担忧就是安全。着名科学家史蒂芬霍金和特斯拉创始人埃隆马斯克等都有这样的质疑:人工智能是否会失控,从而引发一场人机大战。他们认为,当技术发展到终极阶段以后,不可能每个人都是享受的,很可能是被掌控在少数人的手里面。如果人被机器控制了,他为你安排好了一切,那个时候的人会怎么办?科幻小说的情节将真实上演。
 
一些科学家的观点是,尽管目前人工智能系统的发展的确令人印象深刻,但还只能从事非常具体的工作,要想超越人类智慧是遥不可及。
 
另一大担忧就是大范围失业。在一些持悲观主义态度的专家看来,“用机器取代人类劳动”或许会使“人口过剩”。他们担忧人工智能的进步不仅会摧毁数以百万计的工作岗位,更将给人类带来终结式的灾难。
 
事实上,两个世纪前评论者们在讨论机械化和蒸汽动力时,也有同样的担忧。尤其从电脑大规模应用普及以来,技术性失业的恐惧就一直是热点话题。
 
乐观者认为,每一次技术最终创造出的工作机会都比他摧毁的要更多。因为随着一项工作实现自动化,就会需要更多人来做仍然超越机器能力的相关工作。例如银行通过ATM机取代部分银行柜员,开始新网点的成本降低了,从而创造出更多的销售和客服岗位。同样,电子商务增加了零售业的整体从业人数。
 
在美国一个广为流传的预测是,到2025年美国将会有47%的工作岗位被机器人取代。但是根据另外一些研究预计,真正能实现自动化的不到10%。
 
比较达成共识的是,重复性、重体力,简单操作的工作很可能被机器人所取代。但一些工作环境比较复杂,需要实时地提出解决方案,并快速地适应社会变化的工作,依旧很难被人工智能取代。
 
创新工场创始人兼CEO李开复就曾提出这样一个的假设:未来带有“中介”或“助理”两字的工作,首先会被消灭。很多重复性的、数据性的、客观性的,可以衡量的,可以计算出来的东西,基本会被取代。
 
他的建议是,一定要选机器不能做的事情。机器不能做深度思考,机器不能做情感、文艺、娱乐、创造,机器还不能做人对人的深交,这些感觉永远不会被机器所替代,因此服务型工作将是一个很好的方向。
 
技术性失业所产生的失业劳动力如果不能被很好地安置,将会会引起严重的社会问题。因此,公司福利制度和社会福利制度也必须相应改进。
 
斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰,在他的《人工智能时代》中提出了如何构建一个适用于人机共生的新生态:在这个生态中,机器人犯罪了,我们知道该如何去惩罚,也知道该如何让自己置身事外,不受牵连;在这个生态中,我们的企业、教育与个人知道该如何建立一个有益的绿色闭环,以帮助将近半数的失业人员再就业;在这个生态中,我们知道社会里企业的形态、竞争机制甚至社会保险制度会面临什么样的选择,又该如何做才能让社会经济良性运行。
 
杰瑞·卡普兰认为,在未来10年,人类要应对人工智能带来的最重大挑战,就在劳动力的变革和整个社会财富的分配方面,这将极大地影响社会的稳定。
 
人工智能创投维艰
 
百度投资公司CEO刘维认为,人工智能、智能机器前景很好,但它的创业艰难程度比传统的互联网领域要高很多。首先要“做出来”,然后要“卖出去”,二者都很复杂。
 
“从做的角度讲,你得整合很多人工智能的底层技术、整合很多机器技术,而且不光是国内整合,很多东西可能要用一些全球最好的技术,才能使你这一代产品的设计不落后,具有领先性,而领先的东西往往又不成熟,所以怎么去找、怎么去识别、怎么去管理?”
 
“在卖出去这点上,就更加残酷。因为任何一个具体的公司,都需要对行业的需求有深入的了解,如果你选错了切入点,或者在同样一个领域内,你选错了最开始针对的产业场景,或者选错了合作伙伴,那可能就意味着你浪费了很多的时间。”
 
怎么做?
 
“未来的人工智能和大数据,一定是泛在化的或者说无处不在的,一定是大量的传感器、大量的数据形成大量的应用闭环。虽然这个时间不好说,不知道要过5年、10年或20年,但一定是往这个方向走,最终有可能是人和机器在某些程度上的结合,之前也有人说未来可能是人机合体,虽然还没这么快,但是局部地会往这个方向走。”祝晓成说。
 
人工智能是建立数字世界和现实世界的连接。因此人工智能如果要创业或投资成功,核心就是大数据。
 
周绍军介绍,人工智能在产业链方面可以分为应用层、技术层和数据资源支持层。“机器人、自动驾驶属于应用层,机器视觉、语音识别、运动控制,这些属于不同类型的算法建立的模型,属于算法的层面。而难度最大的是数据的资源支持,包括云计算、芯片传感器等等。”
 
没有数据怎么办?显而易见的两个办法就是:第一就是自己努力累积,这个过程漫长而艰辛。
 
英诺天使基金创始合伙人李竹认为,相比其他国家,在数据方面,中国有一定的优势。“中国对数据的容忍度是比较好的,每天产生的数据也是最多的。这些数据对于整个社会的智能化是非常有帮助的,像滴滴这些创业公司也在做这些事情。在美国如果要分享一个X光的数据,还要病人的签字,但是在中国就可以用于人工智能和机器人的学习。现在国家很多地方都在搞大数据行业,都会人工智能提供很好的基础。”
 
第二则是借力别人。互联网创业,不可跨越的就是BAT三大巨头,他们拥有海量数据和核心算法,作为一个创业公司,如果能够寻求合作,或许是一个好办法?
 
周绍军认为,BAT比较有优势的是在大数据和云计算方面。但是在信息输入层面和深度学习和算法上,他们并不具备优势。今天BAT在人工智能的很多领域,应用层也好,技术层也好,基础层也好,都在做一些布局,这种布局有一些可能是从自身做,比如说百度。但是有一些,比如说阿里和腾讯,是通过外延和别人合作的方式去发展他们的布局。
 
周绍军建议,可以选择在BAT相对没有那么强的方面做一些布局,“未来,跟他们合作当然是最好的,如果是没有走到合作的那一天,能够被他们收购,或者是为他们做的事情提供服务,也是不错的选择。”
 
做什么?
 
李竹认为,适合人工智能创业的方向包括:第一,TO B的应用。比如给银行证券提供智能投库的解决方案,给医疗提供影像、分诊,还有农业、法律。第二,一些人工智能相关的技术,关键零部件。比如无人驾驶方面,对中小创业公司,如果提供关键零部件可以进入到前端市场可以上市,对汽车行业是一个巨大的机会。第三,服务机器人,目前还没有看到做得好的。第四,可穿戴智能是很好的方向,就是延伸人的能力。
 
刘维也非常看好人工智能在TO B领域的应用。包括提供企业的消费者洞察、企业对自身供应链的优化、自身业务流程的智能化改造等,人工智能在提高行业效率方面将发挥核心作用。
 
“原因在于,过去的机器,有一些电子的功能、一些自动控制的功能、能对有限的场景进行响应,但是没有办法做到非常高的柔性,导致对人工的替代只能做到一小部分。现在随着技术的发展机器柔性提高,在很多领域就会有大量的应用,比如农业、物流。原来这些行业都是在最后的、很标准化的环节有一些大规模的机器,成本很高而且比较僵化。现在因为图像识别技术的发展,机器视觉在快速提升。”
 
刘维认为,现在想指望发明一个机器人或者智能机器,去完全替代人是不明智的,因为很多事做到90%容易,做到100%是非常非常难的,而机器的特点还是在大批量的、能专业化分工的事情。所以针对农业、物流、建筑、安防、养老和健康、零售等人力成本比较密集的行业机会在于更好的人机混合、更好的分工带来的效率提升。
 
李开复认为,互联网应用之后,金融界将出现更多的人工智能应用。因为金融界是除了互联网界之外数据最多的。当数据多的时候,人工智能更有可能。“当然,除了数据多,还需要数据是有标志的,而且是单一领域的。金融又符合这个条件,比如说炒股、保险、小额贷款、风控,这些事情都是针对大量的数据来判断。我能不能借钱给你,我该买哪一只股票,这些是非常适合人工智能,而且也会快速取代人类在这方面的工作。而且能产生特别大的财富,因为在金融领域,每做一个更好的抉择,马上就挣钱省钱了。”
 
不少投资人的建议是,无论前期技术如何发展,后期一定要能够落地。在一些领域中,包括服务机器人、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、无人机、游戏娱乐,还有智能家居,这些都是人工智能有可能落地的场景。
 
怎么卖?
 
互联网投资人的普遍观点是:商业模式有一个关键点,这个技术或者是企业还是要能够创造价值的,但是这个价值有时候不仅仅是可以理解成金钱上的价值,比如说早期的互联网,提升了信息交流的速度,这也是一种创造价值的方式。人工智能也是一样的,未来要么是可以提升效率,要么是可以解放生产力,一定要先有这方面的优势,至于未来他达到这个应用场景之后如何变现,是有多种方式的。
 
“就目前我们所看到的,包括我们想到的,无非是几种方式:一个是授权,再一个是提供技术方案,最好的是提供产品。这几种方式最终都是2B的方式,所以说短期内或者是很长的时间,还不可能是2C的去收费。”东方富海合伙人周绍军说。
 
启赋资本投资总监龙志成对照分析了互联网的三种主要收入模式:一种是广告模式,还有一种是差价模式,第三种是增值服务的模式,包括游戏和会员的服务。
 
“人工智能做广告流量,也许可以做一些精准的推送,或者是通过语音入口可以做到很大的流量,这个模式是可以做的。但是这个可能会比较晚,很多的互联网人都是先烧钱,烧到一定的级别,这个模式要后面探讨,第二是差价模式,这种是比较难的。因为他很难存在一个很低的人工智能进来的差价,然后买一些流量再卖。所以说最后还是会选择用增值服务的模式,你需要人工智能服务,我把这个服务卖给你,提升效益,减低成本,这是一种输入模式。最后一种是人工智能本身解决一个娱乐需求,卖产品、卖硬件的方式还是来得比较直接一些。”
 
人工智能作为一类强技术驱动的项目,不是简单做一个产品、有一个风潮就能起来,前期必定需要有一个扎实建设的过程。但是,每一个行业,在刚刚爆发的时期都会有很大的泡沫,人工智能领域也不能幸免。
 
当前,人工智能正进入新一轮创新发展高峰期,有望引领信息通信产业的革命性突破。我国正加快人工智能核心技术突破和产业发展,将有效提升核心竞争力、培育壮大新兴业态,是信息技术产业高端发展的必由之路,也是适应和引领经济新常态、重塑发展新动力的必然趋势。
 
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