经过了 2017 年的狂奔,AI 下一阶段的机会和挑战是什么?

摘要

越来越多的人已经不再像 2016 年那样质疑 AI 是否是下一个如 VR 一样的「泡沫」,而是更开始关注,AI 下一个阶段的机会在哪里?挑战又是什么?

刚刚在乌镇结束的第四届世界互联网大会上,不论是官方语境还是企业演讲,AI 成为了被提及最多的话题。AI 这个几乎接管了今年一整年科技圈的关键词并不再只是停留于报纸和新闻当中的遥远概念,当越来越普遍的刷脸识别,越来越聪明的智能音箱,更加灵活的机器翻译,甚至超越人类棋艺的阿尔法狗……这些一一出现在你我身边时,毫无疑问我们已经很难只把AI看做一个新兴行业,而是一个正在加速融合进各行各业的新变量。

如果说,2016 年当媒体谈论AI的时候,更多看到的观点还是「AI 会不会成为新的泡沫」,那么在即将过去的 2017 年里,更主流的话题则变成了 AI 将如何结合更多场景进一步落地。

腾讯研究院今年十月发布的《2017Q3 AI 行业全景热度观察》报告指出,2017 年第三季度,全球 AI 公司融资总额高达 77.42 亿元,这一数字仅比前两季度之和低 10 亿美元,相比 2012 年同期则增长超过 70 倍,出现 3200 多家 AI 技术公司,较前一季度增长 20%。

而在中国的 AI 创业公司里,芯片产业的 AI 芯片研发公司寒武纪今年 8 月底宣布完成 1 亿美元 A 轮融资;随后地平线获得来自英特尔旗下英特尔投资(Intel Capital)的 A+轮融资。深鉴科技、Kneron 等也获得数目不小的融资。而专注于智能语音平台的出门问问 4 月获得大众汽车 1.8 亿美元 D 轮融资,专注计算机视觉商汤科技 7 月获 4.1 亿美元 B 轮融资……

越来越多的人已经不再像 2016 年那样质疑 AI 是否是下一个如 VR 一样的「泡沫」,而是更开始关注,AI 下一个阶段的机会在哪里?挑战又是什么?12 月 5 日,在由极客公园组织的第四届世界互联网大会「双创热土」项目对接会上,我们与不同领域的 AI 创业者一道,试图找出这些问题的答案。

安防:AI场景应用的第一个金矿

「以前抓捕罪犯,一个方法是全城排查。警察走在街上看到形迹可疑的人主动查询信息,比对是不是全国在逃。有座城市三千警力一年奋战,抓到了全国在逃的 1 个人。后来我们 6 天抓了 7 个在逃人员,使用的是全城人流密集位置的 13 个摄像头。就像电灯取代蜡烛,AI 在人脸识别的应用完全变革了以前的技术。」

深醒科技董事长卢臻

深醒科技是家从 AI 切入安防领域的公司。之所以选择这个方向,董事长卢臻告诉极客公园,是因为在 2016 年创立之初,他们曾经对于 AI 公司发展方向进行过调研。

「金融领域使用人脸识别不是非常刚需,因为刷完脸后还是要输入密码,它不是最后一道防线。如果要打造人脸数据平台,面对的又是 BAT 这些拥有海量数据的对手。当时我们认为,安防和医疗是最符合我们目标的两个领域,因为它们有刚性需求。」

在深醒科技看来,相对于手机上的静态人脸识别,安防上的动态人脸识别技术会有相当强的技术壁垒。2016 年成立之初就由中科院院士,清华计算机科学专家张钹作为首席科学家,并自主研发人工智能人脸识别核心算法获得专利。


此外,基于机器人平台的嵌入式人脸识别智能身份认证系统,也在实际运用中取得不错效果。用一年时间,深醒科技就做到公安领域市场占有率第一,识别抓捕效果排名第一,由此迅速开辟出了一片独特战场。

「和公安里的刑侦专家接触时,他们说头脑里可以记住三百张人脸,摄像头现在面对的是五十万到一百万张脸。」卢臻之所以笃定安防是 AI 行业的一个重要机会,因为人脸识别在这一领域技术上的高效、快速且准确。这不光是从节省人力成本的角度,更因为摄像头几乎可以不眠不休,把人从过去的单一重复劳动中解放出来。过去我们见到的用摄像头和人工智能结合抓罪犯的故事,现在已经不再科幻。

我们距离AI医生还有多远?

安防之外,AI 对医疗行业的变革也和人们生活密切相关。相比过去生病后采取措施补救,若 AI 能在更早情况发现身体变化,并由医生给出建议治疗方案,无论是对医生还是用户,都具有重大意义,为人熟知的 IBM Waston 在这方面已经探索了很多年。前不久,发明 AlphaGo 团队开始利用 AI 在乳腺癌方向进行突破,腾讯也打算利用 AI 对癌症进行筛查研究,这些无不预示着疾病和人类的关系将发生变化。

深睿医疗 CEO 乔昕

「医学是个很大的领域,医学影像能在诊断和治疗上为医生提供信息。」深睿医疗的选择从医学影像智能决策做出一些改变,在 CEO 乔昕看来,选择这样一个角度也是在医疗行业这些年发展正在暴露的问题。

「医院大型设备是上千万的设备,但海量信息怎么去处理?这些年,医学影像专业的人,每年只有 2% 的增长,但数据是每年 40% 以上的增长。」

这种「用人荒」和数据爆发间的矛盾如果无法解决,人类面对疾病就只能限于被动。而如今,恰好是计算机与医疗领域研究出现突破,这可以看作是整个行业的机会。


「这几年国际上视觉和人工智能领域的进展让人兴奋,比如肺癌计算机智能筛查,微小的骨折判断,这种疾病很多都是基层医生天天遇到的。」机器拍查不仅仅是节省了医生人力资源投入,「还有病理,很多癌症都要用病理验证,但这很枯燥,每天在实验室里数细胞,人才流失很大,AI 能给外科医生指导,告诉你是良性恶性,所以有很重要的作用。」

在乔昕看来,AI 在医疗领域不仅意味是对人类的辅助,很多时候医生不容易发现的病变区域,以及复杂的形态结构中的问题,机器能做的比人更好。「训练一个准确专业的医生需要很长时间,机器学习起来很快。」当人工智能推动医疗行业,消除疾病时,人类离永生不那么遥远了。

智能眼镜+AI:下一个工业时代的基础

与医疗、安防领域对我们生活的影响不同,AI 和智能眼镜的结合本身的改变在于产业工作方式的转变。它不像前面那些让你感知强烈,但却可能在未来,彻底改变你我工作的方式。

亮亮视野 CEO 吴斐

「我们今年推出一个平台 GLXSS Live,这个平台让眼镜,数据连接在一起,成为商业闭环。这有一个 4S 店的例子,他们业务遍布全国各地,但是专家很少,后端豪车维修稍微有些问题都要到一线城市维修。怎么解决这个问题,我们把眼镜搭载整套系统,让前方工人带着眼镜维修,所有疑难杂症的诊断都可以让后端专家看到,并指导怎样完成。」

这是亮亮视野这家公司正在做的事情,在创始人吴斐眼里,智能眼镜虽然并非全新概念,从 Google,微软公司就开始尝试,但 AI 时代,为企业提供协同服务的平台在改变智能眼镜过去单纯围绕硬件打造产品的思路,并正改变着企业的业务模式。

「前端有了专家指导,后端也有了管理模型,有了专家提供的知识库,沉淀下来就能解决很多问题,而且专家不用出差跑那么远也能知道前端遇到的问题,原来人不够用,现在在办公室抢单来解决问题,他们的时间更充分了,这就是业务模式的变化。」

另一个相似的行业是高铁,「高铁领域这两年发展很快,其实背后是庞杂的维修服务,我们的合作伙伴遇到的是同样的问题:高铁设备非常复杂,怎样在出现故障时及时排除,专家也可以通过这种方式远程参与。」从硬件为中心到服务为中心,需要的是能对业务核心的关注,吴斐称「我们和交大博士做了一个三网融合的网络连接,在高速行驶列车上提供稳定信号,这是在为 5G 到来做准备。」

但仅仅这些,AI 时代的工业变革还没有开始。未来的智能工厂,要建立在一个物理基础上。对于即将迎接的 AI 浪潮,吴斐认为,工厂、车间这些传统工作间的设备必然会嵌入传感器并且联网,这些设备间会建立起不间断的、可视化、可量化的数据流;智能协作能力越来越强,如同鲜活的生命体。

亮亮视野的客户之一的华为,目前正在做的就是通过 AI 的能力,让所有设备和人之间来交流。这项称为 eView 智能装备的项目,想要连接的是华为在亚/欧/北美三大全球服务能力共享中心的大量设备,而智能眼镜,正是连接数据、设备、人的重要工具,也成了联接了人与云,人与物联网边缘智能的结合点。「AI 时代下,智能眼镜为下一个工业时代打好基础」这是吴斐和亮亮视野的想法。

亮亮视野与华为合作的 eView 项目

吴斐认为智能眼镜行业如今在快速发展:「首先是硬件,需要人带上,必须非常轻,我们做到 33.4g,和墨镜差不多;第二,交互核心硬件技术都没有标准化,比如光学没有标准的技术方案,我们在把产学研合在一块,和浙大成立联合实验室,不仅在这一代光学,下一代都要进行专利研发和深度整合;第三是计算,前端计算很重要。因为首先,你需要部署在很轻的头戴设备上,第二要很快反应,我们实现的是 100 毫秒,第三要准。整个业界走到今天,伴随 intel,寒武纪等深度学习芯片研发和推出,行业正在兴起。」伴随正在扩展的这些行业新需求,如今的智能眼镜才开始真正成为我们的第二大脑。

AI新一轮突破的关键:计算力的提升

数据,算法,计算力……当我们讨论一切关于 AI 时代的技术变革时,不能忽视的是这些相辅相成的关键因素,伴随 5G 时代的来临,AI 的普及离不开计算力的提升。

「云服务,云平台,云基础框架三层在一起,对计算力的提升在改变 AI 行业。不论加速基因、金融分析、视频处理还是大数据安全和机器学习推断全都离不开。」在睿视智觉 CEO 龚纯斌看来,这是选择从计算力入手的根本原因。

睿视智觉 CEO 龚纯斌

2017 年来,百度、阿里巴巴、腾讯、华为等在内的国内互联网与科技巨头,都在加速布局 FPGA,对 AI 时代的基础能力探路。对睿视智觉来说,他们要做的事情,和这些巨头相似,也有不同。

「从数据采集,异构数据解析到数据分析,人机交互,我们的睿+系统把海量信息机构化处理。」睿视智觉在这方面提供了最深都的硬件加速,以图片为例,每秒钟处理能力为 6000 张。对每种模型实现专用的 FPGA 处理架构,在处理过程中无需第三方软件/指令集参与计算,做到最大运算能效。另外,运用 FPGA 硬件可重构的特点和第三方 FPGA 云平台,实现同一硬件平台对不同算法架构的支持。

因为睿+系统特别的模型架构,龚纯斌表示,在 AI 时代,对不同客户能够提供更加丰富全面的架构,最大限度保证客户模型的知识产权。

另一方面,对于这家从事 FPGA 加速,提供图像信息捕获及服务的公司来说,过去存在的但无法利用的海量数据正在成为他们能够利用的宝贵财富。对海量图片的大数据分析以及分类,能够为不同用户提供不同维度的服务内容。


「以前社区禁止的色情或者暴力内容,文字会被迅速屏蔽和处理,但以长图的形式发布就能成功发布,现在利用海量异构大数据分析系统,这些图片也能被分析和处理。」显然,当计算力逐步提升,过去被我们认为不可能的事情在变成现实。

当机器更多参与企业决策

「现在的企业类似于金字塔结构,从老板到一线员工,这样的决策过程其实是由骨干业务人员来完成的,但由于人工智能感知技术的发展,在执行这一块已经能做到机器替代人执行一些工作,策略层面是不是也能够让机器做一些决策?」

第四范式联合创始人胡时伟

在第四范式联合创始人胡时伟眼里,人工智能在逐渐和越来越多企业发生关系,也许你的公司并不属于人工智能方向,但它很有可能会和 AI 产生关联,现在建立这种核心能力,会对企业管理产生影响。

「我们的某个银行客户认为未来 40% 的人应该是技术人员。所有企业都在进行业务转型。从层层下达指令方式在变成一个平台。像淘宝和店主的关系。」

这种改变在过去曾经牢不可破,企业管理方式很长时间都很传统,上下游的关系固定,但数据的大量运用,对经验的处理和学习,并掌握资助的决策能力在今天成为一种可能,这是库伯学习圈理论的演进。


胡时伟认为,AI 对企业的变化本身,就是对企业业务的升级。从数据核心到算法核心,再到生产核心,环环相扣之下,AI 能够帮助不同企业,提供不同经营模式,从而打造更高效率运作方式。这种类似「视频点播」的「模型点播」业务,正是 AI 对企业结构的变革。

不难发现,不论是医疗、安防、远程协作还是企业管理,AI 行业引发的变革,一个相同的因素是「用人荒」的出现。不同行业对某些人才的缺乏,比如司机,比如医学影像医生,这些工作的缺口摆在不同行业,需要迅速补充,也正是摆在如今创业者面前的机会。AI 不是无所不能,但在特定场合,它的确在跟你发生更紧密的关系。

站在机器的肩膀上,我们正在见证的不是科技的变革,而是人类工作方式的加速升级。

(编辑:王伟)

头图来自视觉中国

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