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                                                                              当前位置 > 首页 > 行业案例 > 人工智能产业展望:2018年三大难题如何破解?

                                                                              人工智能产业展望:2018年三大难题如何破解?

                                                                              来源:CPDA数据分析师学习网 | 时间:2018-02-28 | 作者:数据分析学习网

                                                                              来源:腾讯研究院(ID:cyberlawrc)

                                                                              文:张孝荣 杨舒涵

                                                                              当前,AI的竞争已然升级到国家竞争。2017年?#29366;?#20986;现了“AI中国威胁论?#34180;?#35895;歌前董事长施密特公开抱怨美国政府对企业在人工智能领域的支持不足,这将使美国“在10年内”向中国拱手让出在该领域的主导权。

                                                                              抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发,取得了一定成就,尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面,目前中国的移动支付普及率为77%,位?#23588;?#29699;第一,在大量应用的背后,从刷脸支付到算法优化,人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。

                                                                              事实真的如此吗?

                                                                              我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现:中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半;美国布局全面,而中国无论是企业还是人才,在产业基础层、技术层、应用层,分布不均,仅应用层略有积累。

                                                                              施密特之抱怨,终?#35838;?#27861;掩盖中美两国巨大的产业落差。

                                                                              与其关注谁威胁谁,不如?#30740;?#24605;放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题,也是一个科?#35745;?#19994;的本分。

                                                                              不过,现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017,人工智能领域已经出现了三大突破,算法、政策、资金,均创里程碑,业界欢呼鼓舞,这?#26234;?#24418;像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。

                                                                              展望2018,偌大一个人工智能,优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺缺,三大难题横亘眼前,又将如何破解?

                                                                              2017年的三大突破

                                                                              1 算法的突破

                                                                              要说在2017年把人工智能引入舆论高潮的,就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3:0击败了世界排名第一的柯洁,随后AlphaGo Zero又取得超过AlphaGo 的实力,赢得了100场比赛的全胜,并在40天内超过了所有旧版本。

                                                                              AlphaGo的前几代版本,主要采用深度学习算法,一开始用上千盘人类棋谱进行训练。

                                                                              AlphaGo Zero则跳过了这个步骤,自我对?#38590;?#20064;下棋,完全从乱下开?#36857;?#37319;用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开?#36857;?#23558;该神经网络和一个强力搜索算法结合,自我对弈。在对弈过程中,神经网络不断调整、升级,预测每一步落子和最终的胜利者。

                                                                              强化学习其实也是机器学习的一个分支,强化学习是一?#30452;?#35760;延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一?#20013;?#21015;多步决策的问题。

                                                                              AlphaGo Zero的成果提示,AI并非只有深度学习,强化学习也很值得研究。

                                                                              在过去的三十年,深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类, Geoff Hinton和他同事的努力,使得深度学习成为主流,应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。

                                                                              有趣的是,临近年底,深度学习之父Hinton发布新论文Capsule,断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论,欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫?#34180;?#22280;里圈外顿时蒙圈。

                                                                              自?#19994;吒不?#37213;酿着AI的另一次飞跃。李飞飞?#28304;?#22823;为赞赏,发推特称?#22909;?#26377;工具是永恒的,即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研?#32771;?#32493;?#24179;?/p>

                                                                              2 政策的突破

                                                                              2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向,可以预期,2018年后各地将?#30772;?#26032;一轮的发展高?#34180;?/p>

                                                                              为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国,2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》,提出三步走计划,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领?#20154;?#24179;。

                                                                              《规划?#20998;?#22312;大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控),用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是,规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程,人工智能教育从娃娃抓起,一时间风头无两,盖过规划。

                                                                              继《规划》发布后,11月15日,科技部在?#26412;?#21484;开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,宣?#23478;?#25176;百?#21462;?#38463;里、腾讯和科大讯飞四家公司,成立人工智能四大平台,标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

                                                                              作为创业者和企业家,2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品?翻开《规划》,尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容,一定可以?#19994;?#19968;些思路:“大力发展人工智能新兴产业,将技术转换成应用,实现在智能软?#24067;?#26234;能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新;加快?#24179;?#20135;业智能化升级,促进传统企业的改造,让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用;大力发展智能企业,推动企业智能升级,推广应用智能工场;打造人工智能创新高地,鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”

                                                                              3 AI?#24230;?#36164;突破

                                                                              一改前两年的低调,2017年的资本,高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。

                                                                              7月11日,4.1亿美元!商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录!

                                                                              10月31日,4.6亿美元!旷视科技获4.6亿美元C轮融资,再次刷新了融资记录!

                                                                              2017年,一系列眼花?#26376;业?#34701;资事件陆续爆发。

                                                                              2017年中国AI领域?#24230;?#36164;创出历史新高,一年内总?#24230;?#36164;达582亿元。

                                                                              在投资热门领域方面,VC对计算机视觉与图像、自然语?#28304;?#29702;和智能机器人的关注?#20013;?#20840;年,其趋势基本符合腾讯研究院8月发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。

                                                                              值得一提的是,国产AI芯片独角兽出现。长期以来,中国信息产业受制于人,在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏,更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投?#25163;?#26399;长,金额大,产出小的特点,使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资,将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化,有助于推动产业走向自主发展的道路。

                                                                              粥多僧少,泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落,2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目,金额相当巨大。

                                                                              2018年,投资人会不会对AI初创项目表示更多热情?

                                                                              许多AI初创项目,属于“三缺一”项目,缺少?#26469;?#25216;术、缺少应用场景、缺少成熟度,只有一个概念,徘徊在实验室里,难以推开市场的大门,看起?#20174;?#28857;悬。

                                                                              2018年的三大难题

                                                                              1 资金很多,项目不够用了

                                                                              当前的AI产业发展面临泡沫化的风险,主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少,市场?#28304;?#19994;项?#32771;?#20104;很高的期望,而?#23548;?#30340;产品体验欠佳。

                                                                              泡沫即将出现。在腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中,分析了引发行业泡沫的两个信号:

                                                                              一是资金多而项目?#34180;?/strong>

                                                                              综合过往数据和2017年前半年的情况,今年美国?#30053;?#20225;业数量将跌到谷底,在2017之际,美国?#30053;?#20225;业数量范围在25-30家之间徘徊。同时,美国的累计融资量?#20013;?#24555;速增长,最后将稳定在1380-1500亿元的区间。

                                                                              2018年后,中美两国AI企业数量增长都将有所?#25351;矗?#20294;依然平缓。在这段时期内,创?#24230;?#23558;会发现,?#19994;?#19968;个新的有潜力的项目越来越难,由于?#30053;?#20225;业数量稀少,经常只能跟投一些项目。

                                                                              到2020年,美国累计AI公司数量将会超过1200家,累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年回暖,?#30053;?#20844;司数量会上扬到30以上,预期融资累计量将会达到900-1000亿元。

                                                                              二是周期长而营收难。

                                                                              通俗的?#25285;?#20154;工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习,起?#20174;?#19978;世纪?#21496;?#21313;年代的神经网络研究。在很多情况下,前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成,而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

                                                                              2006年,深度学习算法获得了突破后,引起市场热炒,但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限,甚至被讥笑为“人工智?#31232;薄?#35768;多项目和技术,要想获得消费者欢迎,还需要相当长的时间。

                                                                              从?#24230;謐是?#21183;来看,涌入人工智能领域的资金依然还会增加。

                                                                              一个依据是,据不完全统计,2017年中国人工智能领域的?#24230;?#36164;事件约353起,比2016年稍有回落。但投资金额激增,总融资金额近600亿人民币,在政府的鼓励和行业并购中,2018年中国AI的投资将会?#20013;?#22823;幅增加。

                                                                              另一个依据是,行业并购开?#25216;?#21095;。根据CB Insights提供的数据显示,自2011年以来,已有近140家人工智能初创公司被?#23637;海?#32780;2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初创公司被?#23637;海?#20026;去年同期的两倍。2018年,仍将?#26377;?#36825;一趋势。在资金增长的同时,中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖,预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币,而?#30053;?#20844;司数量仅仅上扬到30家左右。

                                                                              资金多而项目缺,周期长而营收难,项目却一天比一天更加昂贵,这?#26234;?#24418;与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。

                                                                              2 事情很多,人不够用了

                                                                              算法大神YoshuaBengio曾表示:“深度学习现在炙手可热,目前的困境是缺乏专家,一个博?#21487;?#22823;概需要五年的时间培养,但是五年前还没?#32961;┦可?#24320;始从事深度学习,这意味着现在该领域的专家特别少,可以?#24471;?#36275;珍贵、极?#35748;∪薄!?#36825;是三年前AI面临的困?#24120;两?#20381;然未得到改善,甚至变得更加严峻。

                                                                              人工智能竞争以顶级人才为根本。 据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人,Andrew Ng表?#26087;?#24230;学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据,对于解决某些领域的问题,获取数据并非易事;其次是计算基础架构工具,包括计算机?#24067;?#21644;软件;最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过?#23637;?#21021;创公司来招揽人才。

                                                                              作为国家未来的发展方向,AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术?#38590;?#21457;,落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI顶级人才的领军作用尤为重要,他们是推动人工智能发展的关键因素。

                                                                              然而,中国人工智能领域人才发展极为欠?#34180;?/p>

                                                                              据腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书?#24223;?#31034;,目前我国约有20所大学?#38590;?#31350;实验室专注于人工智能,高校教师以及在?#20102;?#21338;生约7000人;产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。

                                                                              从产业发展来看,我国人工智能领域人才分布?#29616;?#22833;衡。

                                                                              人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等),技术层(自然语?#28304;?#29702;,计算机视觉与图像,机器学习/深度学习,智能机器人等)和应用层(语音识别,人脸识别)等组成,目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下:

                                                                              • 问题一,产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层,基础层和技术层人才储备薄弱,尤其是处理器/芯片和AI技术平台上,?#29616;?#21066;弱中国在国际上竞争力。
                                                                              • 问题二,供求?#29616;?#22833;衡,人才缺口很难在短期内得到?#34892;?#22635;补。过去三年中,我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度?#35813;?#22686;长,特别是偏基础层面的AI职位,如算法工程师,供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速,仍然很难满足市场需求。但是,由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才,人才缺口很难在短期内得到?#34892;?#22635;补。

                                                                              人才不足,是制约中国AI产业发展的关键因素。

                                                                              近几年来,Google不断的?#23637;篈I领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家,在一个迅速成长的人工智能领域里面,这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。

                                                                              可以推想,人才流动,还将加剧。人才引进,还需?#20013;?018年,无法缓解人才饥?#25163;ⅰ?/p>

                                                                              3 场景很多,路不好走了

                                                                              如果梳理一下2017全年的AI产业大事件,人工智能技术与行业结合,九大热门领域遍地开花。

                                                                              其中,医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑,更是大大的吊足了公众的胃口。

                                                                              悬疑一,AI医疗的变革的信号在哪里?

                                                                              作为民生领域,医疗年年改,却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有?#20013;?#19981;断的支持。2017年,每个月都有VC流入AI+医疗领域,国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。

                                                                              科?#35745;?#19994;智能医疗的布局与应用已有雏形,IBM Waston已应用于临床诊断和治疗,在2016年就进入中国在多家医?#21644;?#24191;;阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台;腾讯在17年8月推出腾讯觅影,可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元,正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中,晶泰科技 (XtalPi)近期也融资1500万美元,用于新一代的智能药物研发技术,以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

                                                                              遗憾的是,尽管政府亮了绿灯,企业投了人力财力,但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在?在于人工智能需要大量共享数据,而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒,保障健康的同时?#30452;?#38556;数据安全性?这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。

                                                                              悬疑二,AI如何深层次的撬动金融?

                                                                              与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域,大量的可信度较高的数据握在各大银行手中,AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新,是创业者们?#31034;?#33041;汁思考的课题。

                                                                              当前,人脸识别、指纹识别技术作为验证?#31361;?#36523;份、远程开户、刷脸支付,解决金融安全隐患的方案,已经发展成熟正在逐步推广。

                                                                              如何利用知识?#35745;?#25366;掘潜在?#31361;А?#36827;一步深挖?#31361;?#28508;在需求的技术也已较为成熟,而数据源的问题亟待解决。

                                                                              美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问?#34180;?#38543;后,此类机器人理财顾问迅速风靡全球。

                                                                              2017年智能投顾更是火烧火燎,被视为是下一个风口。但是,机器人炒股,结果赔了。

                                                                              悬疑三,智能汽车究竟何时上市?

                                                                              无人驾驶汽车被称为“四轮机器人?#20445;?#20294;其发展何时会像智能手机一般,人手一台,彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革?这答案仍然是个悬疑。

                                                                              2017年,汽车行业内智能造车势力动作不断,其中一部分已陆续交出答卷,让产?#26041;?#21463;市场的检验,而一部分仍在?#29575;?#20013;培养,等待结果。之所以称之为“?#29575;搖保?#26159;因为各行各界?#32423;?#20854;予?#38498;?#26395;,尤其是在?#24230;?#36164;上,虽然投资事件数不多,但金额达234亿人民币。

                                                                              百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入?#21830;廝估?#25104;为第五大股东,领?#27573;?#26469;汽车首款?#24247;?#21160;产品,已正式上市。

                                                                              时间正在跟我们赛跑。2017年,无人驾驶车辆走上?#26412;?#20116;环被交警调查,12月20日,一支百度Apollo无人车车队,在雄安新区测试开跑。2018年初,?#26412;?#39034;义区无人驾驶试运营基地正式启动,成为?#26412;?#20986;台国内首部自动驾驶新规以来,全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年,谁会上路?行业和消费者都拭目?#28304;?/p>

                                                                              结束语

                                                                              回顾2000年互联网泡沫的幻灭,很多人依然觉得不可?#23478;欏?#37027;时候的产业发展日?#30053;乱歟?#36719;件应用、网络服务ISP,网络内容ICP爆发,常有一日不见如隔三秋的感?#23613;?/p>

                                                                              2000年4月,纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点,5400多点。但不幸泡沫破裂,资本市场崩盘。 纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐?#32769;?#20987;事件,还有安然事件。寒冬?#20013;?#20102;3年时间,才慢慢走出低谷。

                                                                              如今的AI产业正蓬勃发展,与互联网初期阶段何其相似。

                                                                              产业带着耀眼的光环,肩负国家战略的重任,高度依赖资本市场渠道,舆论高?#32570;?#28818;,从业者无不都是三高社会精英。

                                                                              但美中不足的是,上市的产品却体验欠佳,应用场景略显不足,鱼目混珠的项目时有出现。

                                                                              且不?#30340;?#26031;达克如何,单单A股市场,?#32479;?#24120;为之躁动不已。理智的资本市场变得荷尔蒙过剩,泡沫的味道越来越浓。无论是政府还是企业,大家都应该对未来的风险加以防范。

                                                                                      <thead id="xthz1"></thead>
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                                                                                                      <th id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></th>

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