基础创新窗口关闭,下一个AI创业机会在哪儿?

2019-03-29 10:32 来源:互联网

编者按:本文为创业邦原创报道,作者Hannah。

2019年3月22日,阿尔法公社与讯飞创投、科大讯飞、寒武纪科技联合召集数十位行业创业者,共同剖析AI创业的下半场赛道。讯飞创投董事长徐景明、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏、寒武纪副总裁刘道福、阿尔法公社创始合伙人许四清与蒋亚萌等从前瞻技术洞察、行业痛点、赛道机会等维度出发,讨论了AI创业的问题与机会之所在。

人工智能下半场是应用和模式创新

腾讯、阿里、新浪......这些20年前创立的企业无疑塑造了中国今天的商业格局,他们的背后是“水大鱼大”的互联网。但在2000年互联网泡沫破裂的时代,人们并不知道互联网会渗透到什么程度,会深入影响我们的生活到什么程度,甚至根本不知道BAT在哪儿?

旧的秩序正在消退,新的秩序正在建立。我们相信人工智能会深入到我们社会生活的每一个方面,每一个领域,但是我们不知道他会以什么样的方式,什么样的速度,多么深的程度渗透进去。

随着寒武纪、商汤等头部公司的出现,基础创新和平台创新方面的机会越来越少,人工智能上半场逐渐进入尾声,下半场逐渐开启,而在讯飞创投董事长徐景明看来,人工智能下半场的机会是应用和模式创新。

徐景明认为,“创业者应该聚焦的是解决应用场景下的问题,我们这个时代和互联网时代不太一样,互联网时代可以通过烧钱去烧用户,每个用户可以给你带来多少的客单量。但人工智能你烧什么呢?如果你不能去解决应用场景里面的问题,最后你什么都烧不出来,所以大家对于时代的变革要有一个清楚的认识。”

数据太少

人工智能经过这么多年的发展,很多基础技术已经比较成熟,比如语音识别、人脸识别等。但是这些技术的应用多停留于感知层面,在李世鹏与其他嘉宾看来,真正的人工智能是从感知往上,感知,认知,预知,决知,从底层到高层,人工智能技术对数据的要求越高,目前能做的越来越少。

当前的人工智能中人工的成分占很大一部分,有数据显示,AI公司投入10%—15%的经费用于数据采标,这体现了整个行业一个最大的瓶颈:没有足够多的标注数据。

当然,瓶颈的背后就是创业者的机会。数据标注方面的现状,如果能通过技术手段解决,比如通过AI的技术帮助人去标注,就能大幅提高数据标注的生产力。此外,数据价值挖掘的同时,体现出来的问题也是创业者的潜在机会,比如隐私保护。

嘉宾们和创业者还共同结合科大讯飞的创业实践,探讨可以被挖掘出的新领域,比如AI算力在端、边缘与云的有机结合,人机耦合(提高准确度、效率和安全性)、嗅觉传感器(检查爆炸物),多频谱图像系统(检测食品新鲜程度),工业制造领域的应用等。

算力太贵

寒武纪副总裁刘道福认为,人工智能产业分为算法,数据,算力三部分,现在无论是数据还是算法都变得越来越复杂,如果应用要落地,算力是关键。例如端到端的传输可能是几十毫秒,对于计算的延时容忍性只有7毫秒,如果算力不能在7毫秒里算完,延时太长,就没有人愿意用这种AI系统。

一方面在性能上有很高的要求,另一方面算力成本也面临新的挑战。任何一个应用要规模化落地都会对成本有要求,做一些DEMO可以不计成本,用几万甚至几十万做一个很好的结果。但是要落地,要让老百姓用起来,大家在乎的是成本,是收益,倘若成本太高,甚至高过收益,肯定就没有人用。

所以创业的时候,需要对于算力的需求进行评估。先了解一下做出来的模型需要多少算力,会产生多少成本,再决定它能不能规模化落地,因为任何一个应用产生价值还是要靠复制靠规模,如果因为算力成本的限制不能大规模落地,那么它的使用场景也会受到限制。

除了算力成本问题,阿尔法公社创始合伙人许四清认为,时机也很重要。“我们做投资、尤其是天使投资每天都在探索未知领域,有些东西是可以提前预见的,比如下一步人工智能的算力大概呈什么趋势提升?单位算力的单价大概呈什么趋势下降?但是比较难的是什么?对创业者来说,就是把握时机。”

垂直领域创业机会

现场嘉宾还就垂直细分领域的创业机会进行了讨论。从产业上来说,第一产业和第二产业永远是大产业,只要把传统的产业改造好,就会有很大的价值。

第一,工业。传统的工业是完全和AI没有关系的,但如果你做的东西能简化流程或提高效率,带来的价值多于它成本的投入,工业用户的付费意愿很强。不过工业的问题是类型太多,市场太碎。创业者必须分析各种各样的场景,找一个足够大的场景去切入,否则投入产出比例会失衡。

第二,物联网。物联网是创业者可以重点关注的领域,尤其是在交通、环保、农业等领域的落地应用,比如农业领域物联网及人工智能技术的应用几乎一片空白,仍旧靠大量的人力,行业效率低下,这里就有很多潜在的创业机会存在。

第三,教育。中国人在教育部分的付费意愿很强,教育的应用也很多,例如科大讯飞。AI能让教育里很多没法量化的东西能够量化,提升教学内容质量和教学效率。

第四,零售。零售领域更能看出中美人工智能投资的差异,国内投资更多偏重基础创新,美国在AI技术细分领域投的最多的是零售领域,这也为中国创业者提供了不同的角度。例如阿尔法公社就投了一家帷幄匠心的公司,利用AI中的计算机视觉帮零售商做现场转化。

第五,家庭(生活)。每个人的家庭其实有大量的数据,比如手机上的照片很多,如果存在家庭的私有云或者家庭大脑,照片放进去以后会被整理好,方便检索,用手机等移动设备在远程也可以方便访问。另外,家庭里有很多摄像头,可能都会接到云端,但都不是很安全。如果有一个家庭大脑私有云,发现异常,就可以直接推一个消息给你。

AI基础领域的创业机会减少,但是应用领域机会窗口已经打开,作为一家重度帮助创业者的天使基金,阿尔法公社创始合伙人许四清表示,“我们将与科大讯飞、寒武纪等头部公司一起,利用资本和资源共同赋能创业者。”

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