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專訪中科智云CEO魏宏峰:AI行業(yè)的泡沫是必然存在的,但泡沫總會爆掉
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邢曉楠關(guān)注TMT及文娛領(lǐng)域,微信bjsyxxn,備注職位來意
【文/觀察者網(wǎng) 邢曉楠】
7月8日至7月10日,2021世界人工智能大會在上海舉辦,本屆大會以“智聯(lián)世界,眾智成城”為主題,圍繞“AI 賦能城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型”方向,探討人工智能技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)落地的前沿進(jìn)展。
文體產(chǎn)業(yè)智能化升級高峰論壇上,由復(fù)旦大學(xué)智慧城市研究中心編撰,中科智云、聯(lián)想、科大訊飛、風(fēng)云天下、小冰等國際賽事核心技術(shù)提供商共同發(fā)布了《AI+國際賽事解決方案藍(lán)皮書》。藍(lán)皮書中指出,本次冬奧運將通過“人—智—賽—場”的融合,全面賦能賽事活動。
活動結(jié)束后,中科智云CEO、中科智云首席科學(xué)家魏宏峰在接受觀察者網(wǎng)采訪時表示,對于AI行業(yè)而言,泡沫是必然存在的,但泡沫總會爆掉。當(dāng)浪潮退去,能活下來是那批能找到應(yīng)用場景和商業(yè)模式的公司。
當(dāng)人工智能的潮水退去
“人工智能的創(chuàng)業(yè)機會窗口期邁入尾聲階段。”
2020年7月,億歐智庫發(fā)布《2020年中國人工智能商業(yè)落地研究報告》,并指出,人工智能企業(yè)已從早期技術(shù)驅(qū)動階段向商業(yè)驅(qū)動發(fā)展,而未來人工智能企業(yè)的發(fā)展將更依賴落地場景的洞察以及解決行業(yè)實際需求的能力。
2020年年底開始,曠視科技、依圖科技、云知聲、云從科技、云天勵飛5家AI公司向科創(chuàng)板提交上市申請。除了云從于7月20日在科創(chuàng)板IPO過會,其他幾家企業(yè)都在之前幾個月中陸續(xù)受阻。
7月15日,一位投資人士向21世紀(jì)經(jīng)濟報道透露,人工智能行業(yè)技術(shù)研發(fā)難度大、研發(fā)投入高,需要企業(yè)持續(xù)不斷地投入資本成本,短期內(nèi)產(chǎn)出回報和盈利并不現(xiàn)實。但資本市場講究利潤至上,AI企業(yè)這樣長年累月地虧損,強行登陸資本市場可能會造成流血上市的局面。
曾幾何時,“人工智能”在風(fēng)口上飛得正高,吸金能力有目共睹。以商湯科技為例,自2014年到2018年,商湯科技共完成10次融資,累計完成融資超30億美元。但與之相對的,卻是AI企業(yè)長期以來“難變現(xiàn)”的現(xiàn)狀。
人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟秘書長安暉發(fā)表的報告顯示,全球近90%的人工智能公司仍處于虧損狀態(tài),中國AI產(chǎn)業(yè)鏈中90%以上的企業(yè)也處在虧損階段。
科技媒體IT時報則以“業(yè)績普遍虧損、估值普遍較高”來形容有“AI四小龍”之稱的“商湯、云從、依圖、曠世”四家公司。
相比于2017年前后的“AI熱潮”,當(dāng)下的AI企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入產(chǎn)業(yè)落地的深水區(qū)。曠視聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO印奇在去年的一場媒體交流會上表示:不帶來真實價值的AI將被淘汰出局。
面對著退去的潮水和難以落地的商業(yè)模式,AI企業(yè)接下來該怎么辦?
“泡沫總會爆掉”
7月8日至7月10日,2021世界人工智能大會在上海舉辦,并在文體產(chǎn)業(yè)智能化升級高峰論壇上公布了一份《AI+國際賽事解決方案藍(lán)皮書》。
該藍(lán)皮書指出,對于冬奧會而言,賽事是人與人的交互過程,這一交互不僅發(fā)生在運動員和教練員之間,還包括了觀眾、記者、服務(wù)保障人員等等;同時,也是人與場所、場所與設(shè)備的全面連接與交互。
藍(lán)皮書宣布,人工智能技術(shù)將通過“人—智—賽—場”的融合,全面賦能賽事活動,從“降低人與人的交互成本、有效識別人的活動、提供安全防護(hù)和夯實賽事智能底座”等方面協(xié)助冬奧會的順利舉辦。
AI+國際賽事解決方案藍(lán)皮書
會議結(jié)束后,參與冬奧會智能安全工作的中科智云CEO、中科智云科學(xué)技術(shù)委員會主席、首席科學(xué)家魏宏峰接受了觀察者網(wǎng)的采訪,也對“潮水退去”的AI行業(yè)分享了自己的看法。
“沒有泡沫是沒有辦法蓬勃發(fā)展的,但泡沫總是爆掉的,”魏宏峰表示,“退潮以后總會有人被淘汰,但是也總會有人活下來的,誰真的能活下來,他其實就找到了應(yīng)用的場景和商業(yè)模式?!?
張家口密苑云頂樂園智能應(yīng)用場景展館效果圖 受訪者提供
魏宏峰透露,前幾年泡沫較大的時候,客戶對于AI的認(rèn)知也有偏差。當(dāng)時有人覺得,AI什么都能做,后來又發(fā)現(xiàn),像是什么都不能做。不過隨著市場的培育,現(xiàn)在客戶對于AI的認(rèn)知也較以前深刻許多。
對于AI企業(yè)的盈利問題,魏宏峰表示,能盈利的公司確實很少。他提到,其原因與AI的算法、算力和行業(yè)人才投入有關(guān)。
但由于疫情,現(xiàn)在的大環(huán)境對人工智能較為友好。“大家發(fā)現(xiàn),不管是產(chǎn)業(yè)鏈也好,人力資源也好,風(fēng)險都非常大,所以需要技術(shù)來代替。”
對于疫情與AI的關(guān)系,億歐智庫也在《2020年中國人工智能商業(yè)落地研究報告》中有所提及。報告指出,在新冠疫情中,中國人工智能企業(yè)在多人體溫檢測、外呼、疫情信息服務(wù)、疫苗研發(fā)和藥物篩選等眾多場景中快速部署智能產(chǎn)品,降低了病毒傳染風(fēng)險、緩解了醫(yī)護(hù)資源壓力、提高了控制疫情效率,在防控疫情關(guān)鍵時期發(fā)揮了不可替代的作用,并凸顯出巨大的社會效益。
“人工智能企業(yè)將人從簡單、重復(fù)、繁重的工作中解放出來?!?
從這方面而言,被“唱衰”的AI仍然隱藏著潛力。但報告也指出:“場景的適配性是AI成功落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)?!?/strong>
賽道中的賽道
長期以來,安防、健康、汽車等場景,是AI領(lǐng)域的幾條主要賽道。根據(jù)艾媒咨詢發(fā)布的《2020上半年中國人工智能產(chǎn)業(yè)專題研究報告》,人工智能在安防、零售和金融領(lǐng)域已經(jīng)有了較高的成熟度。
2020人工智能技術(shù)應(yīng)用各細(xì)分領(lǐng)域成熟度分析 圖片來源:艾媒咨詢
但隨著“大廠下場”,越來越多新創(chuàng)立的AI企業(yè)陷入尷尬。
“百度率先提出All in AI并推出了“百度大腦”,找到了自動駕駛這條賽道;騰訊提出AI in all并創(chuàng)立優(yōu)圖實驗室;阿里則祭出了達(dá)摩院,”IT時報如是總結(jié)道,“這些動作都意味著,巨頭感知到自己手中數(shù)據(jù)的價值,他們試圖甩開AI算法公司,自建AI算法團隊。螞蟻金服發(fā)布刷臉支付硬件“蜻蜓”,微信支付緊隨其后推出同類產(chǎn)品“青蛙”,算法均來自阿里和騰訊自家的算法團隊?!?
面對這一問題,中科智云的應(yīng)對方法是,選擇了一條“賽道中的賽道”——安全場景中側(cè)重傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)。
“我們想支撐我們傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化改造,”魏宏峰表示,“我們的業(yè)務(wù)和客戶基本上都是跟傳統(tǒng)行業(yè)相關(guān),特別是工程建造,工業(yè)生產(chǎn),農(nóng)牧生產(chǎn)和能源生產(chǎn)。逐漸地,我們擴展到另外的一些行業(yè),也是跟民生相關(guān)的一些行業(yè)。我們聚焦的部分是解決這些行業(yè)的智能安全治理問題?!?
傳統(tǒng)行業(yè)智能安全示例 受訪者提供
一直以來,安全監(jiān)管都是傳統(tǒng)行業(yè)的痛點。以建筑工地、化工廠為例,僅靠人力無法做到全方位的管理,會帶來很多漏洞。而人工智能可以“把人從繁雜,重復(fù),需要每時每刻盯住的事情解放出來,而且能做得比人更準(zhǔn),更高效”。
以對設(shè)備的監(jiān)管為例。一般而言,大型的熱電廠和原材料加工廠都有大型的輸送帶,工人經(jīng)常會違規(guī)站到皮帶上。有的皮帶是每秒22米的速度,一旦疏忽,會造成巨大的傷亡。當(dāng)AI監(jiān)管到這種情況,AI就會控制設(shè)備減速或者停下來,以避免事故的發(fā)生。
“AI就像人的一雙眼睛,”魏宏峰表示,“只是它可以看得更遠(yuǎn),更準(zhǔn),24小時不間斷的看,能夠在設(shè)備即將要發(fā)生問題的時候檢測出來,我們就可以聯(lián)動設(shè)備來避免生產(chǎn)事故?!?
例如,如果工地或者工廠中出現(xiàn)了著火的痕跡,無論是冒煙還是小火星,AI都能及時檢測出來,比室內(nèi)安裝的煙感更早的預(yù)警。如果有滅火系統(tǒng),AI直接聯(lián)動滅火系統(tǒng),如果沒有滅火系統(tǒng),則馬上告知報警。
當(dāng)然,設(shè)備的運行同樣需要基建的支持,比如一些技術(shù)架構(gòu)。魏宏峰補充,如果原先沒有,也可以有新的基建,寬窄通信架構(gòu),不需要線架構(gòu),對電、網(wǎng)需求更少,成本更低。
其實由于CV領(lǐng)域算法的開源,很多企業(yè)都能做類似的技術(shù),但真正能將場景落地的并不多。魏宏峰表示,AI落地的難處在于其在應(yīng)變方面的“笨拙”,這也是該領(lǐng)域AI服務(wù)面臨的挑戰(zhàn)。目前行業(yè)普遍的是,有算法的公司不做行業(yè), 做行業(yè)的公司沒有自己的算法。算法公司無法積累場景數(shù)據(jù)提升算法, 行業(yè)公司無法為場景改造算法。
“他在一種場景訓(xùn)練好以后跑到另外一種場景,其實就沒有用了,”魏宏峰表示,“對傳統(tǒng)行業(yè)來說,他們面臨的最大的一個問題是場景的不確定性和需求的碎片化,這其實是很多傳統(tǒng)AI賦能模式的一個短板,也就是說他們AI算法適應(yīng)能力或者叫泛化能力不夠強。作為一個科技公司,大家對那些行業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境可能是不太了解的,算法泛化能力是個巨大的挑戰(zhàn)。目前我們通過對行業(yè)一線需求的了解,打造出的X-Brain通過AI主動學(xué)習(xí)能力,可以解決這些問題。”
正如億歐在行業(yè)報告中提到的,當(dāng)前人工智能在安防、醫(yī)療和金融等領(lǐng)域已經(jīng)有了較多落地成果,未來人工智能企業(yè)的發(fā)展將更加依賴落地場景的洞察以及解決行業(yè)實際需求的能力。
以本次冬奧運為例,由于疫情關(guān)系,過往的安全是嚴(yán)防死守突發(fā)事件,但如今會有對身體的關(guān)注、運動員的關(guān)注、訓(xùn)練比賽的安全關(guān)注、場地安全的的關(guān)注,甚至食品安全、觀眾安全的關(guān)注等等。
潮水終將退去。而“AI+傳統(tǒng)行業(yè)”,是中科智云在潮水退去時做出的選擇之一。
標(biāo)簽 人工智能- 責(zé)任編輯: 邢曉楠 
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