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虽然人工智能市场泡沫多,资本市场依旧供大于求;机器人、无人驾驶、人脸识别、语音识别领域仍在“起步”
3月30日,新京报“寻找中国创客”第三季正式启动,在下午举办的“新技术·人工智能”分论坛吸引了近千名AI创业者参与。
人工智能作为2016年最火热的创业领域,吸引了大量投资资金,也催生了一大批优秀创业项目。在人工智能分论坛上,多名投资了大量AI项目的一线投资机构代表,包括张泉灵、陈昱、王明耀等,与Face++、智融集团、猎户星空、图森未来、科大讯飞等明星AI公司共聚一堂,共话人工智能带来的改变。
目前看来,虽然人工智能的市场泡沫多,但人工智能的资本市场依旧供大于求。紫牛基金联合创始人张泉灵认为,大公司虽然在人工智能领域有天然的优势,但是小公司可以进入曾经没有进入过的产业,颠覆商业模型。
云启资本董事陈昱则非常看好机器人的未来,由于传感器等核心部件能力的提高和机器学习能力的提升,未来机器人可以大规模应用。在取代劳动力这一点上,猎户星空科技有限公司创始人贾磊表示很赞同。他认为在金融领域,人工智能将很快取代线下风控人员,基于数据,将大数据与风控相结合,降低风控风险。
而对比中美人工智能发展现状,联想之星总经理、主管合伙人王明耀认为目前两国技术差异并不大,重点应该放在开发应用场景上。北京图森未来首席科学家王乃岩认为,无人驾驶货运就是很好的商业应用场景。无人驾驶现在全世界范围内都非常火热,虽然强人工智能的自动驾驶还需要5到10年的发展,但对无人驾驶运输行业来说,已经没有问题。Face++副总裁吴文昊则深入讲解了Face++的应用场景。目前人脸识别与公安系统结合很紧密,已经能达到实时或半实时监控,而未来的人脸识别要做以人为本的数据服务。
除人脸识别,科大讯飞海外拓展部总经理张武旭和猎户星空科技有限公司CEO贾磊对这段时间很火的语音识别也进行了深入的探讨。张武旭认为,语音识别只是初级,人工智能掌握语言则是人工智能进化为像人类一样思考的关键一步。贾磊也认为,基于人工智能的语音识别技术非常难,但这才是语音识别真正的壁垒所在。
1 张泉灵 紫牛基金联合创始人
小公司可在新兴产业弯道超车
张泉灵认为,大公司在人工智能领域有天然优势,小公司可成为大公司人工智能产业中一环,或进入其他产业弯道超车。人工智能在未来可能会进入很多原来没想到的行业,提供原来没有想到的应用。以紫牛基金投过的编程猫为例,原来教育一对一最大的就是成本,但变成机器人时,改变了整个商业模型。目前依旧是“猎人太多,狼不够”。人工智能的资本市场供大于需,为扶持小公司提供了很大的空间。
2 吴文昊 Face++副总裁
人脸识别不只识别脸而要感知人
吴文昊认为,人脸识别不只是识别脸,而是感知人,提供其实是以人为核心的数据。在无锡市,Face++与公安一起布置了系统,一名逃犯逃跑后,25分钟就被抓获了。而未来的人脸识别要做以人为本的数据服务。当能够真正了解一个人的身份、行为,把相关性,通过数据形式输出,对社会、城市、每一个个人都非常有益。
3 陈昱 云启资本董事
机器人的成本和精度决定普及程度
陈昱表示,替代人类重复工种的机器人是人工智能投资标的,未来应用市场会非常大。如果成本足够低,不需要售卖机器人,而是将机器人租赁出去进行简单工作,就会有大量需求。所以云启倾向于选择投资供应链成熟、在市面上成本最低的落地型公司。
如今机器人的核心部件传感器成本不断下降,体量不断提升。它的成本和精度就直接决定了这个机器人的普及程度。现在机器人的机器学习能力也大幅提升,能够解决很多图像识别、语音识别的问题。未来能够帮人做更多的工作。
4 贾磊 猎户星空科技有限公司创始人
语音识别创业公司要真正解决用户痛点
贾磊认为,基于深度学习和加速了语音识别技术的普及,语音识别类创业公司99%都会死掉极可能是真的。现在很多公司都在讲自己可以做语音,但去买点数据就可以做出一个语音系统,这样是没有壁垒和意义的。其实基于人工智能的语音识别技术非常难,每一个企业都可以有自己的语音系统,并要结合自身实际业务。如果做的不是能真正解决用户痛点的产品,一定是失败的。
5 张武旭 科大讯飞海外拓展部总经理
人工智能发展的关键是语言的运用
张武旭认为,语言是认知的基础,是人类真正智能的奇点,人工智能发展的关键就是语言的运用,从逻辑推理、知识学习、语言理解到认知智能,最后达到像人一样理解和思考,就需要人工智能去理解并使用语言表达。
张武旭举例说,当人工智能掌握了语言,就能更好地描述这个社会、描述周边的环境,并且能够让信息得到快速提升、快速交换,就像当一只小狗或者机器人走进一个环境的时候,它可以看到的生物,最后知道大家在做什么,并用语言表达出来,只有这样对人们的生活才是有意义的。
6 王乃岩 北京图森未来首席科学家
无人驾驶突破关键是商业化模式
王乃岩认为,无人驾驶现在全世界范围内都非常火热,但想要取得突破性发展,关键是需要有可商业化的模式。而无人驾驶的货运其实是实现商业化的最佳选择。
它满足了发展的四个条件。第一是高频,商用车中的运输行业是把它作为一个运输工具,需求是固定的;第二是刚需,运输车辆是一个生产工具,永远都会是刚需;第三,市场规模是否够大;第四是技术难度与商业化成本。现在强人工智能的自动驾驶还需要5到10年的发展,但对无人驾驶的运输行业来说,已经没有问题。
7 王明耀 联想之星总经理、主管合伙人
中美人工智能应用场景差别很大
王明耀说在美国做了很多投资后发现,中美在人工智能的技术发展上是类似的,尤其在这个技术层面上,中美并没有什么显著的差异,但在行业改造和应用场景当中的差别非常大,因为两个国家的市场差别很大,都有自己结合人工智能的优势产业,比如中国的AI+移动支付,已经完全超越美国。
而未来的人工智能的投资方向,主要包含两块。一个是人工智能的技术本身,项目是否有感知的技术、有各种深度学习的技术;另一个就是人工智能的应用,而最大的空间其实也在应用上。
8 焦可 智融集团CEO
人工智能提升业务能力降低金融风险
焦可表示,在金融领域,中国有100万的线下风控人员,但人工智能将很快会取代这部分人群,对行业带来颠覆性改变。中国的传统金融机构在做放贷业务时,只看基本的几项数据,但不少服务业是没有缴社保的,就会直接被拒掉。中国目前已经有100万的线下风控人员,但即使是这样,也会丢失掉大量客户、出现一些意外。
而通过人工智能技术已经完全可以解决这个问题,比如基于用户提供的海量特征数据建立风控模型,然后再分步骤做深度的数据挖掘,不仅没有人工审核,降低风险的同时更能提升业务能力。
本版采写/新京报记者 张皓月 赵雷
本版摄影/新京报记者 侯少卿
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