订阅业界RSS CSDN首页> 业界

AI行业迎来“期中考试”,泡沫破裂或在今年?

发表于2018-03-08 17:40| 来源互联网| 作者互联网

摘要:言必及人工智能的时代,让我们先来看一些数据:

言必及人工智能的时代,让我们先来看一些数据:

根据《IT桔子》近期发布的报告显示,2017年对于中国人工智能行业的总投资额582亿人民币不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业,过度投资导致了泡沫产生

在对100家人工智能创业企业进行调研报告显示,98家企业填报的估值总数为1014亿元,均值为10亿元左右,而A股目前有49家上市公司涉及人工智能概念,总市值超万亿元;

2018年互联网校招已经陆续开展,AI应届生年薪50万遭哄抢,其中谷歌中国的人工智能岗位以56万元的年薪位居第一,紧随其后的是微软和谷歌的算法工程师岗位……

 

与此同时,今年伊始区块链也开始成为全民话题,风头甚至直逼人工智能。区块链大热之后,人工智能会开始变凉吗?现在的行业盛景是真实的繁荣还是泡沫破裂前的狂欢?人工智能时代是否会真正到来哪些企业又将面临泡沫威胁?

图片3.png 

人工智能2018大浪淘沙,泡沫破裂或在年底?

    创新工场创始人李开复近期接受采访时提到:“每个企业家都把公司打包成一个由人工智能驱动的公司,对于投资者来说是很诱人的条件,但我认为今年年底将会出现许多人工智能市场上的经济泡沫,那些吹牛的AI公司,乱用AI包装的公司,今年冬天就是他们的冬天。那些真材实料的AI公司,AI的大浪潮才刚刚开始。”Facebook首席AI科学家Yann LeCun在业界以直言不讳出名,例如不久前就公开称当红机器人Sophia(索菲娅)是彻头彻尾的骗局。不过对李开复的观点,Yann LeCun表达了赞同,并补充评论道:“(人工智能泡沫将破)确实如此。”

图片2.png 

面对市场的质疑、资本的反馈,刚刚闭幕的亚布力中国企业家论坛也对人工智能做出了一些讨论。第四范式创始人、CEO戴文渊亚布力闭幕式上就表示,去年AI行业的投资额是500多亿,其实AI技术是完全有能力实现这个价值的,实际上仅是第四范式能创造的价值就大于这个数,所以AI目前在资本市场上的回报足以支撑投入。不过,今年的AI行业会有点特殊,因为到了考验AI产业价值的“期中考试”,纵观前面两轮的人工智能在实验室往产业界迁移的道路上退潮,这一轮的人工智能打响了这个最关键的战役。退潮还是爆发,关键就看企业是否有足够多的精力放在落地上,没有落地,AI就没有商业价值。

 

平台加速行业落地,人工智能将继续霸占主场

作为人工智能行业专家,戴文渊表示,当前AI行业在落地上最大的问题是缺少中间环节。戴文渊总结了产生人工智能的完整路径——由于机器是基于过去的知识与经验,经过无数次的思考与进步,最终找到一个最优决策或是策略,与人的学习过程类似。因此,需要构建用以机器学习思考行为的外部环境,总结为“BRAIN”:在机器的学习过程中,需要为它提供学习所需要的“书本”,业内称之为过程数据(Big-data)、反馈数据(Response);其次,机器的思考过程需要匹配合适的算法(Algorithm)、以及能够满足数据量的计算资源(Infrastructure);最后,要将AI的决策应用到具体的生产环境中(Needs),在最终的行为空间里去创造价值。

图片1.png 

在戴文渊看来,AI产业目前的普遍现象是:畅想未来的多,关注眼前的少;钻研前沿算法的多,关注产业落地的少。但算法只是AI应用中用于思考的工具,相当于人的大脑,但一个大脑即使再聪明,没有得到良好的学习和训练环境,没有付诸于行动,也没办法完成创造价值的过程。企业忙于构建各种商业大脑,却忽视了学习训练环境的构建,而未经充分学习的大脑,无法产生好的人工智能。因此,现阶段最需要的就是为AI完整构建由大脑到产生价值的中间环节,将算法到产生AI能力的通路打通。他所带领的第四范式在做的事情,就是AI全链路的基础夯实,将良好的学习环境优秀的大脑广泛的落地实践集合在平台“第四范式先知”之上企业的数据资源和算法能力真正转化为产业动能。

 

人工智能从底层技术到商业化的各个步骤来看,一方面,实现AI的路径有着高度一致的基础要素,例如机器学习算法、计算力等;另一方面,不同的领域对AI的应用场景和需求并不一样,不同的需求所需要的数据也不尽相同。因此对于AI企业来说,须进一步夯实自身服务的深度与广度,将基础要素产品化、以达到快递复制;同时需要与上下游产业链结合,与拥有应用场景和数据资源的传统行业公司共同寻找AI创造价值的场景。而对于企业家而言,要更加警惕没有场景落地和平台支持的AI“空中楼阁

 

【免责声明:CSDN本栏目发布信息,目的在于传播更多信息,丰富网络文化,稿件仅代表作者个人观点,与CSDN无关。其原创性以及中文陈述文字和文字内容未经本网证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本网不做任何保证或者承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。凡注明为其他媒体来源的信息,均为转载自其他媒体,转载并不代表本网赞同其观点,也不代表本网对其真实性负责。您若对该稿件由任何怀疑或质疑,请即与CSDN联系,我们将迅速给您回应并做处理。】

 

 

 
 
0
0