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高峰视角:人工智能+的产业机会

2018-09-17 10:58:52 赵娟 阅读:
“芯片的集成度已高达40亿个晶体管,另一方面科学家发现人的智慧主要在大脑皮层,大脑皮层里面有160亿个神经元,也就是说摩尔定律使机器智能和人工智能向自然智能去接近,这是令人兴奋的。” 李文飚指出,现在很多应用是通用芯片,也不少公司做自己的专用芯片,那他们各有什么好处?
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AI+热点讨论二:人工智能+,百亿或者是千亿级别的公司是?

上一波的科技革新里面,包括移动互联网,产生很多百亿或者是千亿这样级别的公司,像BAT,像今天的小米、美团等等,我们也是期待在人工智能或者是人工智能+里面也会出现这么一个规模这么一个级别的公司,李文飙向圆桌讨论的嘉宾抛出一个问题:未来什么样的公司会成为这个级别的公司?他需要在人工智能方面有什么样的特色特征?1iAednc

【平台性的公司,才可以成为千亿美金的公司】

陈宁认为要有潜力成为一个平台性的公司,才可以成为这样一个千亿美金的公司,但是人工智能今天的技术还没有到一个通用人工智能的阶段,所以今天的人工智能公司我认为一定要是做好一个产品化的公司,但是你的产品得有想象空间,能够从具体的产品衍生成一个平台公司。1iAednc

云天励飞在前面三年创业的时间聚焦做了一件事,就是城市级的动态影像识别,比如说把深圳作为一个样板城市,打造成全世界第一个,到今天为止也是唯一一个拥有这款产品的世界级样板,我们今天有资格说我们把这样一个城市级的产品,构建一个云端的大脑,通过前端芯片去构建AI的触角,开放一系列的API允许在各类应用场景,智慧社区平安校园等等去拥抱一个生态,让各类应用公司在我们这个平台上去开发各类应用场景下的赋能的应用,去转变成一个平台的公司,1iAednc

基于我们这个城市大脑,我们孵化了一个印象数据,去打造一个商业服务大数据的公司,做中国最大的商业大数据公司,去打造一个全新线下的购物平台。今年上半年万科也把万科所有综合体的商业数据的服务交给印象数据这家公司去赋能,他也是基于城市大脑千人千面的数据挖掘和服务功能区做精准营销,但是所有这一切其实都是源于我们把动态人像识别一款产品,能够做到精准的城市级一人一脸一档的识别,所以我的观点就是由产品开发转向构建平台,云天励飞有信心成为其中的千亿美金的公司。1iAednc

【要打群架,不能单打独斗】

芯原微电子董事长兼总裁戴伟民博士认为,首先这个市场要足够大,像监控、安防是刚需,特别是在国内是一个很大的市场。每秒能刷多少脸?技术要足够好这是很重要的,要把产品做好,然后还要有一个开放的心态,愿意去做平台做服务,从做产品上升到做生态,这个境界很重要,开放心态和生态,就是说要打群架,不能单打独斗,这是一个很重要的境界。1iAednc

同样的事也可以发生在汽车电子领域,现在全民造车,实际上非常焦虑:买封闭式的方案不能改、伟达的价格不对、power也不对,这是很大的问题。在汽车界如果也有像云天励飞这样的开放性的公司,一千瓦的方案放在车上先在全球跑着,然后有人把1000瓦变成120瓦,做到一定程度的时候再定制芯片,所以这家公司一定要平台化。1iAednc

【很多人都错了。其实好的产品变成平台要靠基因】

Rokid 创始人、总裁祝铭明博士和大家观点不大一样,他表示,在2014年觉得自己学到的最重一课,就是当你觉得做好一个产品自然会变成一个平台的时候,其实很多人都这么想,但实际上很多人是不能成为平台。1iAednc

这要有两个前提:一个前提是产业方向本身,我不了解安防行业,不确定安防和电商是否能联系在一起;第二,他一定是产品自然衍生。比如阿里从淘宝开始,衍生发现国内的交易缺乏信用体系,所以引入支付体系,这是第一步的衍生。1iAednc

所以产品是否能变成平台,要看这条路是否自然而然的衍生的。阿里很多同事离开之后,也是本着这样的思路去做,做到一定程度就面临一个天花板,这个天花板是今天的产业方向和产品能力无法突破的,这在根本上决定了他只能做成一个非常好的生意,非常好的垂直的产品和业务,做的好也可能成为一家千亿美金的公司,但是是不是能变成一个大的平台公司是有天生的基因决定的。1iAednc

AI+热点讨论三:有人说中国的AI已经并肩美国,甚至超过美国?

【数据量与结果上,是领先美国】

王毅喆认为,如果说中国在一定程度上和美国能比肩,我想应该是数据量上,以及结果上。我们数据采集量比较大,我们能调试的空间也比较大,在应用这一层,我们有可能会走得比较领先。比如说做视觉识别,像云天励飞在东南亚市场,毫无疑问东南亚完全靠采购我们的产品来做。1iAednc

运用视觉识别来进行侦查反侦查这些动作,中国现在做得最有效。但是从底层层面,从算力驱动、算法和底层芯片角度,我们确实差距还比较远,很明显会有一些受制。1iAednc

【算法是灵魂,芯片是躯体,数据就是营养】

陈宁认为,中国因为活跃的市场,所以应用肯定是先行先试,和更加大胆的去尝试各类的应有,比如说我们提到的智能安防,在美国由于比较完善,但是个人隐私非常敏感的问题,所以他的应用是非常受限;数据也因为应用受限,很多应用场景没有,所以就缺乏数据。1iAednc

我们在全国已经有接近150亿左右的人的影像数据,算法是灵魂,芯片是躯体,数据就是营养,只有有了数据,人工智能这两三岁的宝宝才能逐渐的成长,但是欧洲已经出台了管理办法,中国网信办也在研究一些数据管理的法案,我们只有充分客观的去认识这些数据的信息安全,个人隐私等各方面的问题,去规范他,去拥抱这个问题,才有可能引导这个产业健康的发展,避免一两个特殊的社会事件去影响和阻碍整个产业的发展。1iAednc

数据也有两面性,国内拥有应用和数据的优势,自然我们的应用算法的训练的流程,就会更加先进一些,但是底层的理论基础却是有非常大的差距,这一轮的人工智能的爆发就是因为美国有无数的教授坐了60年的冷板凳,才推动了这一波的深度学习,但是我们国内像90年代学神经网络的这些找不到工作,大家都转型去搞编程了,我们怎么补上这些短板,像我们这些人工智能的公司,要在美国要在西雅图去设立研发中心,就是因为低潮的时候依然有高校培养大批的人才,但是我们中国的人工智能这些高校的学科都是最近两年之内才开辟的。1iAednc

芯片本身就是一个国际化的产业链条,不可能任何一个国家把芯片的设计封装测试全链条的垄断,中国其实除了在国防领域以外,在其他的这些民用,包括安防领域也没有必要去做一个全链条的布局,而是应该去认准我们在哪些芯片的领域有可能形成一个差异化的优势,只要在国际上有话语权,大家能够互相制衡就可以,比如说我们跟CEC的战略合作做到自主可控;飞腾联合,用我们AI的芯片做到智能可控的芯片组,这就是差异化的优势。1iAednc

李文飙最后总结道:我自己觉得中国在人工智能方面,跟美国还是相差很远的,尽管我们的应用不错,特别是有人口红利,但我们必须要有自知之明,这个路还很长,像软银孙正义在今年年会里面讲的,“我们处在一个很令人兴奋期待,心怦怦跳的时代,但是从现在开始会有更大的变革到来,30年物联网将使全球网络化,机器人渗透到我们日常生活,AI超越人类智能,那个时候敢肯定是人类的寿命会超过一百岁,人类和机器会共生,这个时代感觉连睡觉都是浪费时间”。1iAednc

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赵娟
ASPENCORE中国区总分析师
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