人工智能:风口与陷阱

   2016-10-09 经济观察报佚名10140
核心提示:  2015年7月,《国务院关于积极推进互联网+行动的指导意见》中被推上国家战略层面。2016年3月,人工智能一词首次被写入十三五规
   2015年7月,《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中被推上国家战略层面。2016年3月,“人工智能”一词首次被写入“十三五”规划纲要,被列为中国未来重点突破的技术领域。同时,学界和产业界人士,纷纷对于人工智能的政策制定进行呼吁。2016年中国人工智能大会上,中科院副院长、中国人工智能学会副理事长谭铁牛表示,需要制定人工智能创新发展的战略规划,推动人工智能诸多利好政策及时落地。

 

  人工智能的发展空间正在快速变大。据艾瑞咨询数据显示,自2014年开始,人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加。其中行业投资额,从2012年的6200万元增长至2015年的14.2亿元。据BBC预测数据显示,2020年,全球人工智能市场规模约为1190亿人民币,中国约为91亿。基于科技在计算处理能力、算法以及大数据三方面取得进步,人工智能获得了突破性进展,资本圈随之火热。

 

  特定应用或率先商业化

 

  人工智能作为一项技术范畴,尽管近年来取得了突破性进展,但目前来看,包含多项技术巅峰的通用人工智能发展仍有障碍。由此,资本目光正聚焦于人工智能的特定应用场景。

 


 

  自动驾驶作为人工智能技术的交叉应用领域正被资本看好。正如外媒所言“中国2035年将成全球最大无人驾驶汽车的市场”。得益于庞大人口基数以及传统汽车业,无人驾驶产业一旦发展起来,将形成不止于千亿、万亿级别的市场规模。在人工智能技术上,采用深度学习算法结合大数据,成为成本控制的新技术路径。据清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东介绍,这一技术路径的普及,意味着掌握大数据资源的企业将在这场竞赛中获得优势。从事实来看,巨头企业的大数据采集量呈增长之势。2009年来,谷歌无人驾驶汽车总行驶里程为241万公里,以实验室模拟驾驶环境条件,每天行驶里程超过482万公里。

 

  基于特定场景的聊天机器人(23.54 -0.21%,买入)正成为投资热点。中兴合创投资管理有限公司副总裁沈理告诉记者,目前通用聊天机器人商业化难度太高,所需语义理解、图像识别等一系列技术难以攻克,所以资本更为关注能在特定领域代替人工的机器人。

 

  聚焦需求和应用,不要为做技术而搞人工智能。“目前很多企业号称做人工智能技术,却无法找到应用切入点”,沈理告诉记者,人工智能产业受应用和场景牵引,技术应藏在应用后面,真正的商业化价值,取决于技术在哪一个场景中应用成功,在哪一方面能为人类生产生活带来价值。

 

  制造业需求蓝海

 

  人工智将带来新一轮产业变革,“人工智能+”正成为传统产业的升级和转型契机。“制造业转型需求迫切,智能制造将成人工智能应用蓝海”,上海中科智谷人工智能工业研究院院长刘瑞祯说道,“中国制造业大而不强,目前在国际仍属于第三台阶,距离日本和德国至少有20年差距”。就国内情况来看,实体经济不振,制造业仍属亏损状态,迫切需要技术转型作为产业革新契机,而这种技术革新要以人工智能技术来完成。为满足国内制造业转型升级(爱基,净值,资讯)的需求,人工智能将带来10万亿级别的市场规模。“人工智能将自动化工厂变为智能化工厂,这是很关键的,在生产水平亟待提升、人口红利逐渐消失的情况下,迫切需要机器代人的过程”,刘瑞祯说道,并表示就中科智谷在投资方面的关注领域来看,人工智能在机器人行业可以得到明显盈利,正成为投资热点。

 

  工业机器人趋于成熟,服务机器人仍是投资陷阱。相比服务机器人,工业机器人智能化程度相对较低,但生产量较大。目前人工智能的应用在于让工业机器人代替人手,解决自动化问题。相比来看,人工智能在服务机器人方面的发展仍未成熟,受一系列人工智能技术限制,服务机器人产品往往无法解决现实问题,企业得不到良好客户反馈,收益较差,导致资本的投资回报率较低,资本需要谨慎介入。

 

  人工智能资本正显现三大短板

 

  人工智能行业由于技术门槛较高,以及出现与传统产业的深度融合趋势,对于该领域资本也提出了更高要求。“加大人工智能投资风险的,正是投资机构本身的技术水平和资源背景不足”,刘瑞祯这样解释,并指出了当下人工智能投资机构面临的三大陷阱。

 

  第一,在评判人工智能企业项目时,投资人自身的知识储备及智慧水平往往不够,若无专家团队作为技术顾问,很难评判项目或企业的盈利价值。

 

  第二,人工智能投资对机构背景资源提出了更高要求。当下,资本正纷纷介入制造业在人工智能上的需求市场,它所提供的不能仅仅是资金支持,更重要的是帮助企业对接政府资源,为企业解决统筹规划的问题。所以投资机构仅有资金和技术还远远不够,需要整合更多力量和资源,包括进行科研院所、产业园区以及区域政府的连接。

 

  第三,投资陷阱归根结底是技术问题。目前,国内在人工智能的技术水平上仍然弱于国外,但资本踊跃程度却高于国外。过于充裕的资本,以及有待提升的技术水平,导致国内企业估值普遍高于国外,同时产品竞争力不足,投资回报率较低。这无疑是国内大量投资资金被耗费的重要原因。

 
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