与BAT正面对抗 99%的人工智能企业会死

李娜| 阅读:4245 时间:2017-05-09 人工智能

今年的两会中,人工智能首次写入了政府工作报告。

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这给行业带来了一些新的不确定性的因素,因为人工智能行业又被炒起来了。据我所知,一些投资机构、学校,特别是好多大学,不管有没有自己的研究和实力,都开始一窝蜂地涌入人工智能领域。

人工智能写入政府工作报告是一个很大的利好,但是可能一定程度上会干扰市场,以及干扰一些投资者的判断。因为原来我们业内有一个共识,就是关于人工智能大致的投资、行业发展方向是怎样的,朝什么方向、以怎样的节奏发展是比较健康的,但是现在可能会面临更多的不确定性。一些行业外的人和资本,可能因为外部环境的变化,带来更多的浑沌。


做平台型的人工智能企业99%会死

目前人工智能企业大致可以分为三类。

第一类是纯粹做人工智能基础,技术开发的,这一类往往是百度、阿里巴巴、腾讯或者谷歌这样的科技巨头来做,因为他们想做自己的开源平台,让大家都来使用。

第二类是有自己的基础开发能力,但是在细分领域中能够沉淀下去,做细分领域的应用的。这样的企业能够自己支撑自己的发展,也是目前在业内生存得比较好的,一个重要的原因是技术可以落地,实现货币化,也就是有收入。

第三类是纯做应用的。自己不做人工智能的技术开发,去使用别人的技术,比如海康威视在摄像头领域的量是很大的,因为它拥有市场,所以它在人脸识别方面拥有大量的客户、数据来源和渠道

我认为第一类的创业企业或者中小公司,99%的企业都会死,不仅仅是95%了。因为不论是人才层次,资金投入,还是市场竞争,在人工智能基础的研发上,小公司难以跟BAT这样的大企业对抗。

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其实近期在经历了一段时间的人工智能浪潮以后,好多企业都开始出现一些经营困难。一家做智能音响的企业,是想模仿亚马逊,这个公司没有自己的云计算作为基础,也去做智能音箱。

如果这个公司有自己的云计算、大数据,能够自己搜集用户数据,并且对数据进行分析,可能会做得不错,但是它又没有亚马逊那样比较雄厚的资金实力,自己又没有人工智能的技术开发,结果自然做不下去,出现了经营困难。

为人工智能有四个层面,云计算,大数据,人工智能,行业应用。云计算是获得数据的前提,大数据是人工智能的前提,而行业应用则是保证企业能够生存,以及人工智能得以发挥效用的关键。前三个层面是行业应用的一个基础,行业应用是一个人工智能企业能够生存和发展的动力。


对人工智能的预期需要降低

目前的第三次人工智能浪潮就是以深度学习为代表的。深度学习是机器学习的一种,一般叫深度神经网络,或者叫多层的神经网络。

机器学习与前面提到的严密的逻辑思维的人工智能的区别在于,机器学习类似于统计,逻辑思维是演绎。统计的方法,可以通过大量的标注好的数据,去找到规律从而形成模型,这个模型就可以帮助我们去做一些任务,比如说像人脸识别,语音识别的任务。

原来机器学习是单层的,深度学习是多层的,能够对数据信息进行加工、总结。简单地说,就是在大量的数据中,人工智能自己去发现数据之间的联系、规律,原来是人类去给计算机设定思维逻辑,而深度学习则是计算机自己对数据信息进行总结、抽象,并发现其中的规律。所以我们如今的图像识别、语音识别,都是如此。

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比如你给了一幅画,它通过分析告诉你这幅画有一个太阳,一座山,两个人;你给了一段中文,它可以帮你翻译输出为英文或日文;你给了一段语音,它转换成了文字。但一个特点就是深度学习需要大量数据的输入,没有大量的数据来进行分析,是没有办法得到很好的结果的。

有的领域,技术不是问题,但是人们对人工智能带来的市场需求预期过高了。比如图像识别这块,目前图像识别领域只有一个市场需求在支撑,那就是人脸识别。图像识别的技术已经发展得比较成熟了,但是我们发现人们对人类识别的需求并不是那么大,市场需求不足。

去年下半年开始,受资本寒冬影响,经历过一些投资的泡沫和人工智能的行业探索后,人工智能有一个理性的回归。行业内对于人工智能能够做什么,不能做什么,跟前两次人工智能浪潮相比,期望是降低了的,这也有利于人工智能自身的发展。

我们对人工智能的期待程度其实是需要降低的。人工智能就是代替人完成一些人类不愿意做的,比如服务员、简单的文字处理、简单的法律服务这样基础性、重复性的工作,从而让人类去做更有创造性的事情,它不是万能的。

来源:经济观察报

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