近年來,中國涌現(xiàn)了一大批AI初創(chuàng)企業(yè),但AI熱潮也伴隨著泡沫。由于近期市場資金緊縮,投資者發(fā)出警告,90%的中國AI初創(chuàng)企業(yè)將面臨巨大挑戰(zhàn)!

清算的日子即將來臨?

自從5月份Piekniewski博客的一篇“AI Winter Is Well On Its Way”引起軒然大波之后,關(guān)于AI寒冬的論調(diào)就沒有停止過。

現(xiàn)在,更悲觀聲音又響起。

《南華早報》近期報道,光大新經(jīng)濟投資負責(zé)人艾渝認為,市場去蕪存菁,中國90%的AI初創(chuàng)將會落敗出局。

艾渝負責(zé)管理約300億元人民幣(44億美元)基金,其投資的初創(chuàng)企業(yè)包括美團點評、愛奇藝、商湯科技、蔚來汽車、小鵬汽車等。

這些公司中只有不到5%的公司營收達到10億元,但卻以高昂的估值吸引了巨額資金。艾渝預(yù)測,未來兩年,90%的中國AI初創(chuàng)企業(yè)將面臨“巨大困難”,而且資金緊縮“今年尤為明顯”。

主要原因不僅來自國家去杠桿化和經(jīng)濟放緩所造成的資金緊張,還來自技術(shù)商業(yè)化面臨的越來越大的壓力。

七成AI融資流向中國,未來兩年AI初創(chuàng)公司將舉步維艱

根據(jù)清華大學(xué)7月份的一份報告,從2013年到今年第一季度,全球AI項目募集的資金中,有60%流向了中國,使中國成為吸引融資的最熱門地區(qū)。去年,全球AI企業(yè)募集投資395億美元,中國占了70%。

“令人鼓舞的是,中國在AI領(lǐng)域的融資活動已經(jīng)超過了美國,但伴隨著AI熱潮而來的也有泡沫?！卑逭f,許多沒有成熟運營的早期初創(chuàng)公司估值能夠高達1億元人民幣。

艾渝預(yù)測,未來兩年,90%的中國AI初創(chuàng)企業(yè)將面臨“巨大困難”。

艾渝說,過去3至4年是繁榮時期,初創(chuàng)企業(yè)利用算法、計算能力或工程專業(yè)知識籌集資金,但它們沒有明確的商業(yè)化計劃。他說,在面部識別和自然語言處理等領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了領(lǐng)軍企業(yè),而那些落后者將不會得到風(fēng)險投資人的任何機會。

商湯聯(lián)合創(chuàng)始人楊帆回應(yīng)了艾渝的言論。他說,“人臉識別應(yīng)該關(guān)注實際需求?！?

楊帆談到在提供廁紙和空調(diào)控制等領(lǐng)域應(yīng)用人臉技術(shù)的商業(yè)可行性。

“有一家家電制造商曾經(jīng)聯(lián)系我,希望在他們的空調(diào)上安裝人臉識別系統(tǒng),這樣就能自動調(diào)節(jié)溫度了。但是有一種更簡單的解決方案叫做遙控器?！睏罘f,“至于在公共衛(wèi)生間內(nèi)安裝面部識別系統(tǒng)來分發(fā)廁紙,以減少浪費,問題是,你需要節(jié)省多少卷衛(wèi)生紙才能收回成本?”

AI公司需要對市場需求有明確的了解,并明確他們試圖努力解決的是什么問題。單靠技術(shù)只能維持公司六個月到一年,隨后會被市場考驗更嚴峻的問題。

AI過完夏天直接“過冬”?

在所有這些關(guān)于人工智能、機器學(xué)習(xí)和認知技術(shù)的炒作和熱潮中,早就存在一種不安感:一項從計算機誕生之初就有了根基的技術(shù),為什么突然間變成了熱門的“必備”技術(shù),為那些飛速發(fā)展的初創(chuàng)公司注入越來越多的資金?

AI產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了兩次大的發(fā)展和推廣浪潮,也經(jīng)歷過大肆炒作時期,但當(dāng)人們意識到AI的局限性時,它又戲劇性地回到了現(xiàn)實。

現(xiàn)在,我們再一次來到了這波AI浪潮的“夏天”,我們想知道這一切是否會持續(xù)下去,或者數(shù)十億美元的獨角獸公司在被拉回過渡膨脹的環(huán)境后是否仍能獲得資金。

我們會不會從AI“夏天”進入AI“寒冬”?

AI寒冬(AI Winter)是人們對AI及其相關(guān)領(lǐng)域的興趣、投入的資金、研究和支持都不斷下降的一段時期,本質(zhì)上,它是該行業(yè)發(fā)展的一股“寒流”。

人工智能經(jīng)歷了兩次較長的AI冬天,每次都伴隨著該行業(yè)激烈的興趣、資金和研究增長。20世紀(jì)50-70年代的第一波AI熱潮,之后是20世紀(jì)70年代中后期的AI寒冬;在20世紀(jì)80年代末至90年代中期出現(xiàn)了第二波AI熱潮,隨后又是冬天。

AI寒冬來臨的原因有很多:

1、人們對AI能力的發(fā)展前景過于樂觀,過度投入而實現(xiàn)能力不足(炒作超過了現(xiàn)實);

2、資金來源缺乏多樣性;

3、技術(shù)過于復(fù)雜;

4、與“非智能”選項相比沒有提供足夠的優(yōu)勢;研究人員過度轉(zhuǎn)移到工業(yè)屆,導(dǎo)致研究領(lǐng)域人才不足。

......

今年5月,Filip Piekniewski發(fā)表了一篇題為“AI寒冬將至”的博客文章,引起了業(yè)界的極大關(guān)注。

在他的文章中,他哀嘆行業(yè)的過度炒作,并認為深度學(xué)習(xí)并沒有實現(xiàn)其推動者大肆鼓吹的目標(biāo)。他指出,自動駕駛正在初級學(xué)習(xí)和自主的真正極限,尤其駁斥了AI將取代放射學(xué)等領(lǐng)域的專業(yè)工作者的說法。

可以說,Piekniewski向AI炒作和承諾的熊熊大火潑了一桶水。然而,這種大膽的斷言是真的嗎?另一個AI冬季真的即將來臨嗎?還是研究人員們只是厭倦了行業(yè)宣傳?

好的跡象:企業(yè)使用AI的興趣剛剛開始

從AI研究的角度來看,“AI的冬天”首先在研究人員之間開始發(fā)酵,然后傳播到媒體上,最后傳播到投資者和行業(yè)中。

當(dāng)然,在大學(xué)、實驗室和研究機構(gòu)中進行的研究對人工智能的發(fā)展是非常重要的,因為我們?nèi)匀辉谂斫夂徒鉀Q關(guān)于AI真正意義的最基本問題,研究如何讓機器更加智能化。但人工智能研究是否真的停止了?人工智能研究真的走下坡路了嗎?

這個問題要看企業(yè)對AI技術(shù)的接納程度的變化。

擁有眾多員工和銷售人員的企業(yè)就是一臺復(fù)雜的機器,必須協(xié)調(diào)客戶、員工、產(chǎn)品開發(fā)、服務(wù)交付、投資者、合作伙伴、股東和其他人的多種需求。

雖然研發(fā)對企業(yè)而言很重要,因為它有助于通過不斷滿足客戶需求的產(chǎn)品開發(fā)獲得競爭優(yōu)勢,但企業(yè)并不是為了研究而研究。對于大多數(shù)企業(yè)來說,關(guān)鍵問題是“這項技術(shù)能解決問題嗎?我的客戶在乎嗎?”

從這個角度來看,問題不在于下一個“AI的冬天”何時到來,而是我們是否現(xiàn)在是否已經(jīng)身處AI的夏天。

AI不是一種獨立的單一技術(shù),而是一系列相關(guān)的認知技術(shù),每種技術(shù)都解決了以前只有人類認知或能力才能解決的特定問題的某些方面。

在過去,只有人類可以識別符合某種圖案的物體,但現(xiàn)在我們可以訓(xùn)練機器,在圖像和目標(biāo)識別方面非常高效地完成任務(wù)。對于許多人來說,圖像識別是人工智能中的“已經(jīng)解決”的問題,企業(yè)可以立即拿來應(yīng)用。

現(xiàn)在,已經(jīng)沒有人可以說服企業(yè)停止使用圖像識別應(yīng)用,因為這些應(yīng)用的實用價值已得到證實。

同樣,人們也在利用認知技術(shù)來處理和生成自然語言,處理各種模式匹配和決策任務(wù),并使用以前看來過于復(fù)雜的傳感器來處理環(huán)境問題,傳統(tǒng)方法對此力不從心。

對大多數(shù)企業(yè)來說,投資這些技術(shù)的興趣才剛剛開始,機器學(xué)習(xí)解決方案以及風(fēng)投資金的內(nèi)部企業(yè)預(yù)算,似乎還在繼續(xù)流向能夠解決商業(yè)世界中真正問題的項目,而非純粹的研究項目。

另外,也許讓AI研究員較為擔(dān)心的一個問題是,“人工智能”這個詞被用得太廣泛了。

AI純粹主義者(purist)會告訴你,追求強大的“通用人工智能(AGI)”之外的任何東西都是目光短淺的行為。

如果你真的希望在創(chuàng)造真正智能方面取得突破,你需要解決人工智能的難題,而不是使用類似大數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計處理改進等“技巧”來解決較為基礎(chǔ)的問題。

雖然從人工智能研究人員的角度來看,這種思維模式可能是正確的,但這并不能使那些技巧對企業(yè)起到作用。

對人工智能來說,風(fēng)險不在于人工智能能否兌現(xiàn)行業(yè)承諾,而在于我們被告知一件事:我們談及人工智能,表達或表現(xiàn)出來的卻是其它的一些東西——認知的差異性過于顯著!

避免“AI寒冬”的路徑:將AGI研究目標(biāo)與短期需求分開

那么,我們將走向何方?我們真的要去一個人工智能冬天嗎?

答案是,視情況而定。

這不是廢話。許多熟悉分析師的人都知道,這是典型的分析師反應(yīng)。當(dāng)然要視情況而定,但情況取決于什么呢?

首先,我們需要將AGI研究和持續(xù)人工智能研究的目標(biāo)與企業(yè)和消費者應(yīng)用人工智能和認知技術(shù)需求的目標(biāo)分開。

這句話有些繞口。

舉個例子,公司不需要人形機器人來成功實現(xiàn)客戶自助聊天,自動駕駛汽車制造商不需要超級智能就能設(shè)計出能夠在混亂的街道上成功行駛并避免事故的車輛,人們也不需要感知系統(tǒng)來構(gòu)建能夠處理不斷變化的業(yè)務(wù)流程的自治系統(tǒng)。

也許我們可以拿太空競賽一樣來比對人工智能的產(chǎn)出和成果。

太空競賽的目標(biāo)是把某人送上月球,并向外行星和更遠的地方發(fā)射任務(wù)。當(dāng)年太空競賽時候許多人聲稱,到2001年,我們將生活在月球上,或者在其他星球上定居。這些愿景雖然沒有實現(xiàn),但卻幫助推動了極具價值的技術(shù)發(fā)展。

同樣地,如果我們能讓自己的頭腦被人工智能的未來愿景所激勵,但我們的腳卻牢牢地踩在人工智能技術(shù)所能提供的基礎(chǔ)上,我們就能在保持資金和興趣流向人工智能研究的同時,將短期人工智能技術(shù)應(yīng)用于眼前的需求。

這樣,我們就可以避免下一個人工智能冬天的到來,或者推遲未來幾年。

原文標(biāo)題:警告!中國90%AI初創(chuàng)企業(yè)將在兩年內(nèi)落敗出局

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