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人工智能,台风过境

日期: 2018-09-25
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台风山竹在广东上岸那几天,在上海刮起了另一场台风,在这里举办的世界大会,可能是中国有史以来最豪华的人工智能秀场,刷爆了朋友圈。

国家领导人致信祝贺开幕,国内最顶尖科技企业大佬悉数到场,人工智能独角兽依次登台,甚至国外三巨头亚马逊、微软、谷歌也罕见地聚首。要知道,他们在美国本地都鲜少同台亮相。全球数十所大学的校长、你能想得到的人工智能领域的华裔科学家和教授、投资机构天团、上海籍的企业家一个不落。

“WAIC(世界人工智能大会)”的标志从机场绵延至上海沿街的路灯,遍布每个显眼的角落。

透过这扇繁华的窗口,先行者高谈阔论,寻求商机的淘金者穿梭其中。但在火热的外表下,仍有大量待解之题。人工智能并非时代恩赐的神力,当所有人都登上这只诺亚方舟后,他们会遇到哪些事情,又能找到一片新大陆吗?

虚实之间

入秋后,上海依旧闷热的天气中,一波波企业家涌进位于西岸的那些号召着“赋能”、“未来”的主题论坛,接受来自人工智能的洗礼。

西岸历史上曾是上海百年老工业区,如今成了艺术走廊,美术馆、文化中心散落在林荫路两旁,除了几个巨大的航油储油罐,你很难再找到当年龙华机场、煤炭码头、水泥厂的痕迹。而在这几天,这里又成为人工智能的布道场。

场馆中,每当发言嘉宾提到战略、数据、落地等字眼时,企业家们立刻高举手机对着PPT一阵猛拍,唯恐错过任何机遇,场面像极了课堂上老师给期末考试划重点。无论是主会场还是分论坛,即便拖堂过了饭点1个小时,会场的几百上千嘉宾也丝毫没有早退的意思,这在各种大小会议有时需要花钱买听众的今天真是罕见。

除了座位要抢占,连大会的屏幕都要竞争。主会场一侧屏幕播着科大讯飞的同传,另一侧滚动着腾讯的同传。

在人工智能企业商汤主办的一场论坛中,一名网红在舞台中央即兴跳了一段舞,直播屏上的她,腰身被AI科技秀出了完美曲线,现场发出一阵惊呼。在另一段视频中,华为园区的工程师一路小跑通过了人脸识别的门禁。科技企业们,用具体的场景向世人展示着AI的强大魅力。

布道场之外的世界同样热闹。大会开辟了无人驾驶体验场。在绿油油的草坪中,蜿蜒着一条崭新的柏油路。上海市政府几乎把全国最好的自动驾驶企业都请来了,免费展示和试驾,现场的乘用车、物流车、清洁车、卡车、园区巴士,堪称国内最全的自动驾驶体验区。

想要试坐的人排起了长龙。AI财经社试坐了自动驾驶创业企业禾多科技的乘用车。这是一台棕色5座别克SUV,外表和普通车辆看上去没有区别。上车点击交互屏幕启动后,驾驶员双手离开方向盘,车辆开始自动行驶、拐弯,前方遇障紧急刹车,还能一把倒车入库,过程比想象中要精准、流畅。

在无人驾驶展示区,另一家创业公司图森未来的自动驾驶大货车赚足了眼球,由于身躯过于庞大,不断有人爬上去参观。据说,这家企业的无人货车在河北某地的码头上已经试运营几个月了。去年,一批企业竞相喊出落地时间表。“实际上,我觉得自动驾驶是没有什么时间表的,它一直在往前推进中。”现场人士说。

上海市政府还将四个巨大的油罐改装成体验馆。康复机器人、自动化工厂、刷脸买单的零售机、戴上某个“头箍”就能用脑电波驱动的小汽车、能听会说的智能健康水杯摆满了场馆。现场一台由创业公司杏脉科技开发的能自动对焦扫描、秒级标注有问题细胞区域的人工智能显微镜,不知能为检验科医生节省多少时间。

在展馆的每个拐角还有一台颜值测试机,每一位路过的与会者都可以看到自己的颜值分,这个专门拿来讨好人类的工具,颇有噱头,连保洁阿姨也趁着人少,假装路过偷偷测一测自己的颜值。

微软小冰的周围也聚集了很多人。这位机器“少女”现在会写诗作词作曲,微软亚洲互联网工程院副院长李笛说:“小冰自己一个人就可以撑起一个创造 101 了。”

机器人几乎是现场的最佳吸睛利器,虽然已经不算稀奇,但只要能说会动,人们还是热衷上前搭讪几句。在一个展台上的机器人,个头呆萌,周围聚集了不少好奇的人。一名中年人把半瓶水在它眼前晃动,机器人回答:“这是饮料。”他和同行人惊呼,“天呀,这么厉害!”但当听说售价高达5000元时,他有些困惑地嘟囔:买回去到底有什么用呢?

浸润在科技带来的新奇感里,人们不断被灌输着人工智能已经触手可及的概念,虽然不少行业正在开展落地项目,但从实用性出发,一些似乎还停留在较为初级的“体验”阶段,是高级玩具的化身。

在谷歌位于龙美术馆的AI体验馆里,偌大的空间投影着世界名画,摆放着人工智能钢琴,还有前不久刷爆朋友圈的“猜画小歌”。不过,体验后人们似乎觉得不过瘾。在一个名叫“Move Mirror”的体验项目中,一位女性站在中央,机器视觉自动捕捉着人体关节,只要她扭动身体,Mirror就能从8万张图片里找出与体验者动作一致的图画。

“那这个有什么用呢?”这位年轻女性问工作人员。对方有些勉强地回答:“无聊的时候可以运动玩一玩嘛。”“无聊的话,我可以刷手机或者健身啊,为什么要玩这个呢?”体验者略显疑惑地说。

此时,在大会主会场,普林斯顿大学教授,美国工程院院士李凯正在发言。“现在好多,都是感觉好的产品,不是必须有的产品。”李院士曾创过业,做过产品。依照他的分析,人工智能还处在市场调研公司Gartner所说的炒作周期的中早期,算法、知识库和硬件都面临挑战,“如果做必要的产品,大家就会花钱。但如果仅仅是感觉好,可有可无,大家就不会买。最好的产品,是市场驱动下做出的产品,不是技术驱动做出的。”

这只是一个微小的现实折角,在场馆里那些淘金者的心中,此时萦绕着更为深远的顾虑。

一场赌局

对于中小企业来说,押注AI是场太大的赌局了。

雷军就深切感受到这种焦虑。大会开幕当天,雷军回忆两年前,当谷歌把公司战略改为“AI First”之后,焦虑的小米管理层讨论了整整一周。

巨头把人工智能作为公司战略似乎顺理成章,1000家创业公司在AI市场进展迅猛也是科技界常态,“但对于小米这样不大不小的公司,该怎么办?”

这也是穿梭在会场之间大多数企业,特别是传统企业的困惑——人工智能虽好,但我要怎么参与?

在人工智能大会油罐展区的专家顾强已经体会到传统企业的焦虑。顾强曾走进一家小型制造工厂,被眼前的场面惊呆了。生产间里摆着七八百台老旧的油压和液压设备,没有任何电子化,一片原始景象。

去年8月开始,顾强开始负责富士康工业互联网的对外赋能。由于人口红利在渐渐消失,每年苹果发布新品后,富士康郑州工厂的招工并不容易。“年轻人宁愿在家里玩抖音,也不愿意进工厂做工”。富士康不得不采取潮汐方式,从全国其他工厂集结工人浩浩荡荡赴郑州工厂。

中金公司研究部黄乐平介绍,根据世界银行和中国相关机构的预测,中国制造业适龄人口——20岁到44岁的人口比例,从2011年的41%正非常快速地下滑,到2020年只有23%,这对中国的影响非常大。

由此,6年前,富士康内部开始积累软硬件模块进行转型,3年前建立了工业云,自动化技术,包括一些人工智能技术陆续被开发,放到产线中,像自动校准的机器手、工厂火灾预警,厂区人脸识别。如今,富士康已在国内建了6座“熄灯工厂”,无论白天黑夜, 在静寂的工厂园区,只有机器在昼夜中运转,原先几千人的工厂,现在只需几十人维护。

对比之下,眼前这家工厂像隔了一个世纪。

如果这样,就只能从底层加装传感器开始。工厂老板很欢迎新技术,他也面临着人口红利消退的压力,对于顾强的建议起初满口都是“好好好,我就是要这些。”但当费用单据开出来,面对上千万元的投入,对方马上犹豫了,“我可不可以只要这一块?”

这种情况顾强见得多了。这些中小企业,一年的利润顶多五六百万元,一下子要投进去3年的真金白银,顾虑是肯定的。最后他们只能商量,把方案拆分为三四个阶段。

顾强跑客户时还发现,其实早在两三年前,一些思维前瞻的工厂老板已经掏了钱做技术转型,但老板和方案商谁都没想到,这是一个如此复杂的系统工程,方案商几百号人的技术团队根本应付不了,只好做到一半,拿了预付款撤了,留下一个烂摊子。那些受过伤的老板,现在一定要看到实际案例才肯相信。

也有的企业老板一权衡,觉得目前订单量看起来还够,营收也还行,今天不搞AI明天也不会立刻死掉,于是想赌上几年再说。

钱,是横在企业落地面前的拦路虎。而如果当投入不能立刻变现时,更是如此。

第一批进军人工智能的多为国有大企业,这其中就包括业务复杂的保险企业。

如果说之前的一些科技落地能给企业内部带来直观的好处,那么人工智能产生的影响很多是在用户体验端,比如客服机器人,可以24小时在线。这样的投入从几十万元到上千万元不等,还要不断维护,但综合效益很难算出来。

梁山是一家保险企业科技负责人,这次来人工智能大会交流。他在公司已经牵头开始了AI项目,但从企划、财务再到业务部门,每个人都要问他:“为什么要做这件事?”传统上这种组织架构能保证企业决策和运营不出问题,但在科技上决策上,这是一个冗长的流程,每个环节都可能出问题,他需一个一个解释说服。虽然大家都对科技认可,但到了执行层面,一项受益是全公司的技术,反倒是没有哪个部门愿意出来掏钱。

科技是长期的,但传统企业的奖金与今年挂钩,各部门考虑到自己当下的KPI,最后也就顾不上了。“这种架构导致很多全局性的投资很难继续,不仅仅是人工智能。”梁山说。

其实保险行业场景丰富,是适合人工智能落地的好行业。公路上发生车辆交通事故,从理赔、核赔到维修,涉及保险人员、维修厂、客户,中间有各种复杂问题要处理,技术可以提高效率和透明度,但这个应用场景还在突破技术上的障碍。

比如给车辆零部件定损,只有专业人士能做。要想训练出和人脸识别同样成熟的,整个行业需要高额投入,单个公司有时是负担不起的。

束缚技术发展的,不只是财力。医疗被认为是目前人工智能落地最慢的行业之一。场馆里,杏脉科技首席技术官房劬在一台AI显微镜一体机旁说,想要学会检测各种疾病,机器最好是能和顶尖医生学习,但这些医生是最忙碌的,很难抽出时间帮助训练AI。机器还需要大量数据做支撑。一些疾病可能一家医院一年只有1000个病例,如何在不那么丰富的数据资源上训练出好的模型,也需人工智能技术去突破。

注册制度还要改善。目前美国FDA(食品药品监督管理局)的证已经批下来了,中国还没有批下来。“我们希望CFDA落地更快一些。”杏脉在推动相关标准的建立,是10家与中检院合作建立标准的企业之一,也是上海唯一的一家。

“我个人觉得,目前人工智能医疗公司,大家的竞争状态有点像团购刚起来的那个阶段,几十家都有各自的细分领域,但最终可能不会像团购那样形成几个巨头,因为2B行业的马太效应不像2C那么重,切中一部分企业的痛点,可能就能成长得很好。”官房劬说。

目前来看,财力、政策、技术、传统企业的组织架构都是AI落地中要化解的槛。

但明势资本创始合伙人黄明明认为,人工智能已经在落地。像他们投资的玄羽科技为富士康产线提供工厂AI解决方案,另一家全应科技则通过机器学习,将热力锅炉的效率从原来不到德国水平的50%提升到75%。“这都是实实在在的AI落地,大家不关注,都爱关注那些超级独角兽,但我相信慢慢地这些落地应用会产生价值。”

中金公司研究部黄乐平分析,人工智能落地最快的3个领域分别是移动互联网、安防和。比如说在移动互联网领域,今日头条通过人工智能和视频推送技术,在一年里从腾讯手中抢到了6%的用户时长。

谁能成为高地

这是10年来明势资本创始合伙人黄明明第一次到上海参加科技大会。以往到魔都,黄明明都是来参加金融、投资峰会的。科技或互联网大会多集中在北京和深圳。

就在上海世界人工智能大会之前,南京、重庆、广州甚至江西的某座地级市都举办了人工智能相关大会。各种会议办得风风火火,但让人审美疲劳。上周刚参加完南京中国人工智能大会的某位华裔大咖,再一次出现在了上海世界人工智能大会上,虽然受到追捧,但与会者发现,他的演讲内容几乎没变。同样一位从美国某高校回国出席上海会议的教授,其演讲PPT几乎与其本月初在北京出席中国互联网安全峰会时一样。

各地都在力拼各种资源,劲头凶猛地招商引资,谁都不愿错过这趟人工智能列车。这次大会也发挥了它的磁石效应,微软、百度、阿里巴巴等巨头都宣布要在上海设立创新机构,微软还把全球第八个研究院落在了这里。

“但人工智能高地不会是开一两次大会就能做成的。像上海,这要看之后能不能成为一个开放的土壤,吸引人才都到这来。就像美国硅谷,有创新想法的年轻人都想去。甚至新一批回国的人才,很多都愿意到深圳去。”黄明明向AI财经社说。

但显然,北上深是人工智能的第一梯队。这些地方财力、人才和生态链有比较优势。所谓的生态链,是当地的产业丰富度,这也代表着背后的大数据是不是够丰厚。

一个多月前,某个城市也举办了人工智能大会。“那里产业资源还是比较单一,比如我们要投资,在那座城市和天津之间肯定选择后者,毕竟可以从北京捞一些人,产业更丰富些。”某人工智能独角兽的联合创始人认为,除了北上深,天津是AI发芽的下一座种子城市。

各地方对人工智能的巨大热情也引起了担忧。要培育开放土壤,孵化出有企业家精神的未来领袖,政府要做的事显然很多。“政府要预防急功近利。”香港科技大学理学院院长汪扬教授对AI财经社说。现在很多事情都恨不能一夜就出成果,像西湖大学提出几年内超过美国麻省理工大学哈佛和耶鲁,这样的浮躁心理是要谨防的。

人工智能的关键是人才,但在“挖人”上很有门道。有行业资深人士建议,各地不要总盯着已经成名、或者快到顶的大咖。一些城市表现出土豪心态,1个亿建一个研究所,要挖一名已经90岁的国际人工智能界泰斗。“人的创新力有一条曲线,我们应该把找人的曲线向时间坐标轴的左方移动,把机会多给年轻人。”该人士说。

多元化的科技氛围也是开放的一个表现。一位学者发现,现在只要有一家创新公司出来,BAT就把它收购了。这是不正常的现象。你看以色列有很多小型科技创新企业。政府要考虑反托拉斯法,要干预。“如果中国做人工智能和大数据的创新企业,比的不是技术,而是看谁烧钱多,最后你顶不住我顶住,就胜出了,这绝对变成了资本游戏。”

做好AI的关键是人,但做好AI后被冲击的首先也是人。人工智能在就业、伦理、隐私问题也要思考解决。当迎来人工智能大规模爆发,无论是哪一方的失衡,都有加剧撕裂阶层分化的风险。

汪扬教授观察到,中国过去把8000万人从贫困线底下成功提升上来,靠的既不是人工智能也不是大数据,基本靠的是制造业。“现在产业转型往价值链条上层走,但也不要把底层丢掉。我们农村那么多人,如果完全把底层丢掉,肯定加剧两级分化,会出社会问题。我不担心清华北大毕业的人,我担心底层。”

人工智能并非时代恩赐的神力,当所有人都登上这只诺亚方舟后,他们会遇到哪些想象不到的事?一起经历怎样的搏击?又能找到怎样的一片新大陆?这正是人工智能时代的待解之谜,也是一场正在每个人面前展开的大赌局。

源自:猎云网

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