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14個月365起融資 人工智能商業化時機到了嗎?
發布日期:2017-07-31 作者:李云蝶
看上去,人工智能(AI)在與人類的進化較量中占了上風。
4月下旬,著名物理學家史蒂芬·霍金在北京舉辦的全球移動互聯網大會上做了視頻演講,“生物大腦可以達到的和計算機可以達到的,沒有本質區別。計算機在理論上可以模仿人類智能,然后超越”,“人工智能可能是人類文明的終結者”。
5月下旬,目前圍棋世界排名第一的中國職業九段柯潔將與人工智能程序AlphaGo(阿爾法狗)進行終極對弈,盡管柯潔早已放出豪言,“我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗阿爾法狗”,但是此前德撲大賽中,人工智能獲勝已經讓部分看客有些心灰意冷,一旦柯潔失敗,或許會再次加深這一悲觀情緒。
當然,“文明終結”的憂慮還為時尚早,無論是世界上最強的象棋、圍棋還是黑白棋程序,尚屬“弱人工智能”。
在還沒有到人工智能擁有自主意識的“強人工智能”時代,企業家、投資者以及創業者們可能更擔心另一些現實的問題,比如,怎么把人工智能商業化。這是過去數十年人工智能一直溫而不火的重要原因。
真正的爆發
無論是科學家的危言聳聽式擔憂,還是商業巨頭們瘋狂的攻城掠地,總之,“人工智能”已然成了這兩年最火的科技熱詞。
創新工場創始人李開復對《財經國家周刊》記者說,“我們每個禮拜都會收到5家巨大的企業的請求,基金公司、汽車公司、管理公司、國企、甚至政府,都希望能夠利用人工智能幫他們解決問題。”
要知道,人工智能的概念第一次被提出來是在61年前,盡管持續有些熱度,但它在最初50多年里幾乎沒有得到爆發性的關注。
“人工智能”關注度爆發的導火索,或許是去年3月韓國著名圍棋棋手李世石以1:4輸給AlphaGo。
它讓不少人錯誤估計了人工智能的爆發節點。就好比在1997年,名為深藍的IBM計算機也曾經擊敗世界象棋冠軍,但人工智能并沒有從此進入人類日常生活。
李開復也曾錯誤地預判人工智能的技術趨勢,從而導致創業失敗——2000萬美元的投入、100個員工,幾乎全軍覆沒。
李開復反思道,“創新固然重要,但不是最重要的,最重要的是做有用的創新”,而判斷它能否成為科技主流的重要標志,就是能否商業化。
Deep Mind創始人、AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯也表示,“我們發明AlphaGo,并不是為了贏得圍棋比賽,我們是想為測試我們自己的人工智能算法搭建一個有效的平臺,我們的最終目的是把這些算法應用到真實的世界中,為社會所服務。”
那么,人工智能商業化的時候真的到了嗎,會不會又是一陣虛火?
4月25日,在JIC投資沙龍上,阿里云戰略資深總監李樹翀解釋,“AI的基礎是三個理論,第一是算法,第二是必須得有計算的支撐,第三是必須有數據作為序列或者教化算法的基礎”,這三方面都在走向成熟。
2016年,百度董事長兼CEO李彥宏曾在2016貴陽大數據博覽會上表達過類似觀點,“越來越多的數據每天的產生,導致了我們可以利用這些數據做一些過去只有人能夠做的事情,同時,計算能力越來越強大,計算的成本越來越低廉”。
出門問問創始人兼CEO李志飛則以“虛擬個人助理”為例,稱“四年前跟現在相比,我們都不知道能用在哪里,手機也沒有習慣”,而今天,“家庭、車等場景我們都能看得清楚,跟產業、用戶的需求變得比以前更加成熟了。”
在這種情況下,毫無疑問,4月10日德撲人機大戰最終以AI冷撲大師完勝,成了真正引爆AI商業化的導火索。
這是因為,圍棋是一種“完全信息博弈”,比賽雙方所有信息都呈現在棋盤上;而撲克和電腦游戲這些由多人對戰的游戲是“不完全信息博弈”,計算機無法獲知所有信息。
“不完美信息”人工智能冷撲大師的勝利,意味著在爾虞我詐、概率不確定、非完美信息需要推理和情商的游戲里,機器一樣可以獲勝,它最大的價值就在于賦予了人工智能商業化的可能性。
德州撲克冷撲大師和中國龍之隊對決結束的時候,李開復發了一條朋友圈,“據聞AlphaGo近期即將來華和柯潔對戰,其實已經不再具有科學意義了。以后我們應該更關注商業領域的人工智能,在金融、醫療、教育等領域產生商業價值。”
生活在“弱人工智能”時代的我們,還遠沒到擔心人類會“永生”還是“滅絕”這樣龐大而沉重的課題,但毫無疑問的是,人工智能的商業化時代,真的來了。
開始總是美好的
“中國任何浪潮來了都會來得太猛,大家都跳進去瞬間就有可能藍海變成紅海”,李開復如是說。
不出所料,浪潮之下,巨頭們都聞風而來。
4月28日,百度公布了2017年第一季度未經審計的財務報告,李彥宏在財報中明確提到,百度的戰略已經從“移動先行”變成“AI先行”。
同一天,剛剛上任100天的百度集團總裁兼COO陸奇,在百度與小魚在家聯合發布的搭載了百度DuerOS操作系統的視頻通話機器人“分身魚”發布會上重申,“對百度公司來講,不光是一個搜索引擎的公司,基于AI,從現在到將來會逐漸成為一個平臺,這是一個戰略上和文化上的改變。”
這讓人聯想到,早先陸奇的到來和百度前首席科學家吳恩達的離開,在曾與吳恩達有過接觸的首席科學家林暉看來,這某種程度上反映了百度對于人工智能需求的變化,從“學術派”走到了“實干派”。
隨后,5月3日,據美國科技網站報道,騰訊宣布任命語音識別技術頂級專家俞棟博士為AI Lab副主任。這個2016年4月成立的人工智能實驗室,現有50多位世界知名院校的AI科學家(90%為博士)與200多位應用工程師,此舉或意味著騰訊在AI領域的正面回擊。
相對低調的阿里巴巴事實上也在伺機而動,去年以來,阿里逐漸拋棄了AI產品頭上的“云”背書,直接用“人工智能”給產品定位。
今年3月9日的阿里巴巴技術峰會上,馬云推出了“NASA”計劃,稱面向未來20年組建強大的獨立研發部門,同時點名了五大技術,機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別都與人工智能相關。
隨著互聯網三巨頭BAT的布局加速,一場真正的商業化戰爭,已經蓄勢待發了。
根據獵云網研究院4月13日發布的《2017人工智能投融資白皮書》顯示,2016年1月~2017年2月,共發生365起人工智能領域融資事件。
其中,來自投資界的數據顯示,僅2017年第一季度,就有超60家人工智能公司獲得了融資,金額超億元的融資事件至少有5起。
這幅“人工智能”的“烽火狼煙圖”,不禁讓人聯想起一年以前VR概念風頭正盛的時候。
去年一季度,共有29家VR/AR公司總共獲得融資超過10億美元。
然而,僅僅一年后,市場研究公司Crunchbase5月1日發布的報告顯示,今年一季度全球VR/AR的風險投資額只有2億美元,不僅暴跌八成,而且被26家公司分食,創出了過去一年中投資的最低紀錄。
AI會不會重蹈VR覆轍,還不好說,但資本一定有高潮也有低谷。更何況,即便是在當下,也并不是所有投資者都對人工智能持樂觀態度。
建投華科投資股份有限公司董事總經理戴燚認為,“比爾·蓋茨說有關人工智能領域的重大進步的所有預言,都已經被證明過于樂觀。這一點對于22年后的今天這些投資人來說,仍然有一定的警示意義。”
在他看來,“人工智能處于初期發展階段,對于投資、尤其是對于我們產業并購的整合者來說,可能為時尚早。”
小心陷阱
對于人工智能,科學家在渲染危機感,投資者在夸大它的神奇,然而創業者需要警惕:人工智能的創業路徑跟過往的經驗完全不同。
其中,最大的不同就是創業門檻的高低,起步資金就是最重要的一項。
“移動互聯網時代讓創業成本達到歷史新低,一個產品經理帶著一個工程師就可以零元創業”,李開復調侃到,“但AI的創業成本卻達到歷史新高,挖人、買數據、買機器,每一項都要投重資”,以創新工場投資的一家創業公司為例,“第一個月就花了500萬買機器”。
并且,人工智能創業大部分是“B端”的,然而大多數投資公司已經習慣了投資“C端”創業者,這就決定了融資的難度。
李開復這樣對《財經國家周刊》記者描述過去很長一段時間“C端”創業公司的投資模式,“給你一筆錢搞100萬個用戶,再給你一筆錢搞1000萬個用戶,再給你一筆錢開始變現,再給你一筆錢你就盈利了,再給你一筆錢你就上市了,這一定程度上成為了投資的四步曲或五步曲”,這與大多數“B端”創業者要去苦苦哀求企業級用戶的門是完全不同的。
然而,矛盾之處在于,創業者要想避免被BAT碾壓,最好的方式就是去尋找一個巨頭不能碾壓的領域,避開社交、游戲、電子支付,而“賣企業級軟件給銀行”、“賣解決方案給醫院”等等“B端”領域,雖然BAT可能不會去做,但創業公司也很難成功。
并且,在人工智能領域創業,一個很大的問題就是“想象力不夠”,導致從一開始同質化競爭就很嚴重。
“大家都做一樣的應用,人臉識別現在大概有15個公司”,李開復反問道,“人臉識別當然有商業價值,但是需要15家公司來做嗎?”
當然,作為最早一批回國創業的科學家,曾在谷歌擔任高級工程師的出門問問創始人李志飛對《財經國家周刊》記者闡述了不同的看法。
“早期有一些趨同,這個不值得奇怪”,因為,“這就跟摘果子一樣,最大的摘完了之后大家才會動腦筋去想,是不是可以再自己培養果子或者到另一個地方去摘,關鍵是后面這個產業是不是真能夠進一步地升華。”
那么,創業過程中最需要注意的問題是什么?
最顯而易見的一點,是要找到強需求而不是偽需求,然后判斷這個強需求能不能被技術解決,同時,讓場景和產業深度結合起來。
其次,脫離工程師的思維,把焦點放在用戶身上。
李志飛說,“工程師的思維就是特別喜歡做一個自己覺得很牛的、技術很復雜的東西,但這個可能跟用戶的需求完全不一樣。”
以語音識別軟件出門問問為例,李志飛說,“過去我們喜歡演示特別復雜的句子,比如一句話把‘幫我查一下附近的餐廳、人均50塊錢、帶wifi、帶停車場的’講完,但用戶真實的習慣可能是把它分成幾個短句,通過漸進式的交互去完成查詢。”
此外,不要急于打造平臺級技術和場景,什么都想做。
過去的創業經驗告訴創業者,通過一味的“鋪場景”也可以拉高估值,但是危險在于,一旦業務方向不像設想的那么順利,就會無形中拉高B輪融資的難度,造成現金流枯竭,這對于現今需求量極大的人工智能創業尤為危險。
在這一點上,李志飛很坦誠,“我們也跟熱點,這是肯定的,因為你不跟熱點的話,拿不到錢”,“但是熱點一定是輔助的,公司業務的核心一定要以AI技術推動,然后才會有各種各樣的使用場景,如果你隨著資本波動而波動的話,一定會死的很慘。”
李志飛稱,“對于技術型公司,你的擴張速度要永遠保證你的賬上還有18個月的經費”,因為“錢是很貴的”。
除此之外,團隊的協調、合伙人之間的契合度也在技術導向型公司被無限放大。這是因為,跟過去移動互聯網時代的產品經理和工程師不一樣,AI的工程師和產品經理的價值觀和思維方式并不相同。
此時的人工智能就像襁褓中的嬰兒,初來世間,走錯一步路都有可能夭折,“腳踏實地”顯得尤為重要。
就像李開復所說的,人工智能一定要從必然的問題解決起,對于是否未來會對人類構成威脅這種問題,有一些天才來想一想就夠了,當下之急是探索人工智能否解決人類重復的勞動、帶來好的創業機會。(來源:鈦媒體)
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