與三年前不同，如今的人工智能不再只是一個漂浮的概念，創投圈內開始探討這項技術落地的各種可能。
在線下可以看到的是，除了互聯網企業外，越來越多的高科技企業甚至一些傳統企業，已經在各自的場景當中思考如何使用人工智能技術，去提高現有場景的效益。 但哪些場景真的能夠產生市場價值？人工智能這項技術將如何改變我們的生活？日前，在2018基石資本客戶年會上，商湯科技聯合創始人徐冰、新智元創始人CEO楊靜、地平線機器人業務副總裁張永謙等業界人士發表了自己的看法。 仍處弱人工智能階段 資料顯示，到2035年，人工智能的生產力工具可以讓世界整體的勞動生產效率提高40%；同時，到2030年，人工智能自動化技術在各個行業裏的帶動作用，可能可以使全球的生產總值提升14%、15.7萬億美元，相當於中國加印度的GDP總和,首次試用Polar的GPS心跳錶參加訓練，由多位專業的教練帶領。訓練強調心率訓練，因為可以根據心跳更有效地分析過去紀錄，改善肌耐力、體力及心肺功能。而訓練用的M400可以把數據同步到Polar Flow，讓你可以利用手機輕鬆地重溫訓練內容。 中國在這個時代裏面如何獲取這些空間？徐冰指出，中國在人工智能上的反應相對比較迅速，已經把人工智能設定為國家戰略，從技術、產業、投資還是政府支持等各個角度，形成了一個系統性發展人工智能的生態。同時，國家的相關文件也提出，在2030年，讓人工智能的核心產業規模能夠達到1萬億，帶動相關的產業生產力提升，超過10萬億。 徐冰表示，從產業角度來說，人工智能技術的生產需要考慮成本和經濟效益兩個問題。必須明確的是，做算法生產需要大量硬件投入，保證在高頻次、高壓的計算環境之下，能夠在最短的時間之內把這個算法的訓練過程完成，這樣才能保證你有更多時間去迭代、創新你的算法。他直言，在計算能力大幅增長的情況下，有可能出現的一個現象，就是一個月的技術進步可以超過之前兩三年的技術進步,Polar M600 智能邉邮皱l功能齊全。GPS、心率監測、聽歌，有佢出街跑不用又手機又錶又心跳帶，想練習便馬上練習，很瀟灑吧。 楊靜認為，人工智能去年的確達到了一個新高度，但在強人工智能和弱人工智能之間，還需要一個很長的過渡期。從目前來看，人工智能主題仍處於感知智能，在大規模的應用、產業化應用的階段，人臉識別、語音識別可以在手機、安防系統上進行大規模成熟應用的階段。但是在翻譯或者IOT，可能還處於早期，都需要一定的時間期待它真正的成果有產業化應用的過程。“2018年仍然是弱人工智能的大年，也仍然是我們在通用人工智能這個方向繼續探索的一年。” 五大領域應用較成熟 張永謙直言，AI的落地並沒有大家想的那么容易，他的觀點是兩步走：1、大家現在很多聚光燈都聚焦在早期，一些掌握著AI核心技術的企業，技術上要能夠把這個場景吃透；2、AI是一個革命性的東西，是先從最底層開始重構的，比如芯片、算法、數據的層面都需要重構，但是隨之而來的落地第二部，是如何去體現這個價值。整個上層的業務系統，或者說下遊的業務系統都需要重構，這也給很多公司帶來了機會和挑戰。如果你靠原來那套業務系統根本發揮不出來AI時代巨大的能量。 徐冰觀察到，現在已經有很多投資人和基金已經開始關注人工智能產業，開始投醫療項目、芯片項目、VR項目等。但依照他們對技術周期成熟的深入了解，這些市場在短期內難以實現規模變現。“不過這些未來都是萬億級的市場，可以適當配置一些，現階段還不是主流的投資。” 從目前來看，徐冰認為，已經成熟、產生規模化價值並且場景非常豐富的是這5個領域： 第一，APP以及手機。因為出現了智能拍照技術，已經可以去做一些新的人機交互手段，一些新的領域不管是從移動互聯網公司角度，還是從直播、在線教育、手機遊戲等行業都有一批新產品可以做，代表著在行業上會有一些新的增量。下一步在手機的鏡頭模組、手機的產業鏈裏面有新的內容可以做，從人臉的解鎖、智能拍照等新產品的出現。 第二，安防領域。現在安防領域的人臉識別正在從單點攝像頭識別，轉向一個攝像頭集群的總體識別，這是技術目前正在進展的一步，還有很多技術的工序需要完成才能夠真正做到產品上的成熟、用戶體驗上的成熟。在這個過程中，需要CPU的超算等相關產品投入，對應在智慧城市、交通、政務等方面，才會帶動起新的市場。總體來說，現在在技術環節已經可以實現在這個領域提供更安全、更高效的城市管理手段和抓人的手段,PolarGPS手錶，年輕人的時尚選擇，讓每一個邉尤巳憾寄苣軌蚯宄私庾约旱纳眢w機能變化，心跳錶記錄我們的邉訒r常，讓我們邉痈尤婊� 第三，物聯網。他指出，這是一個萬億級以上的市場，場景非常多，盡管需求不同，但是在技術上的共性是一樣的：1、VIP的識別，識別你是不是他的VIP會員；2、身份的認證，是不是你本人；3、客流分析，通過大量人群的數據統計和分析去更好地優化線下賣東西，該向什么樣的人群賣什么樣的東西，該怎樣布局商品和店鋪，去進行一個優化和銷售的提升。 第四，底層技術的成熟帶動的是新零售的出現，一些門禁的換代，智慧園區、智慧樓宇、智慧醫院、智慧學校等場景都可以找到相應的市場增量，對應地在這裏面從事線下場景集成的公司都有比較潛在的新市場價值增量。 第五，廣告。廣告利潤非常高，通過更好的人工智能技術，UGC、直播、增強現實等一些技術和產業規模的成型之後，出現了一些新的渠道方面，廣告的傳播、廣告的制作、廣告服務等環節的增量，實質上核心是有新的廣告形態出現，每個人都可以給自己想去代言的產品打廣告。在直播的場景裏面，同時也可以優化整個廣告傳播效率。 徐冰指出，總體來說，從今年開始，在人工智能產業的投資裏面，可能更多的是集中在場景和應用上的投資，算法本身已經有這樣的相關東西成型、成熟，這些東西接下來可以帶動相應的產品、應用和新場景出現。 自動駕駛群雄逐鹿 徐冰進一步指出，從技術板塊來分，語音識別相對比較成熟，對應的應用場景也已經被探索得差不多了。另外在規模化開始成熟，進入摩爾定律階段的是圖像處理和計算機處理的相關技術，這裏出現了很多意想不到的場景。例如無人駕駛、無人零售。 可以看到，在技術的循序漸進過程中，會不斷出現新的市場需求和場景，例如線下的IOT，通過機器自動化技術，可以省去點擊APP等中間環節，實現不僅是連接終端設備，同時也可以讓設備自己去做一些識別和判斷，讓人類做極少數的步驟。 談及智能駕駛話題，徐冰認為，智能駕駛上面有很多產業鏈，每個企業會負責不同的技術維度，然後共同去把整個無人駕駛系統做出來，從地圖、雷達、視覺等多個維度投入，才能把最終技術完整實現一個比較安全的無人駕駛。 “從我們最後的判斷來看，完整的一個創業公司做出一套很成熟的無人駕駛系統是很困難的，因為需要跟巨頭車廠，跟百度、穀歌等這樣一些資源比你大很多倍的企業去競爭，基本上成功率是比較低的。比如商湯的專注點在視覺環節，如果我們能夠向全球輸出最精確的車道線識別技術，任何一個無人駕駛的廠家都需要一個非常精准的車道線識別模組，這是目前來看我們找到的一個市場定位，可以很快讓這條產業鏈通過這樣一個投入產出比的評估來實現盈利。”徐冰說。 張靜則認為，自動駕駛目前呈現了群雄逐鹿的現象。即便是美國的特斯拉和穀歌，仍然距離商用化還有一定的距離。“所以我認為，自動駕駛還需要我們進行各方面的探索，百度出來很多創業公司的CEO，他們在過程中跟美國公司一樣，在學術界和企業界搶奪資源，歸根結底是對於人才的追逐。” 同時，張靜觀察到，在主機廠跟大企業之間，目前這個資源仍然沒有找到特別雙贏的路徑。中國其實在汽車產業，沒有特別核心的技術，包括蔚來汽車、小鵬汽車等創業企業，能否成為互聯網巨頭和主機廠之間的中樞，還有待觀察，但值得期待。 文章轉自http://www.sohu.com/a/228467843_99897610
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