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AI风卷神州

芽茶苏 泰伯网2019-09-09 10:18:31

摘要: 应用场景的碎片化趋势让专用人工智能成本居高不下。

  “北京力压杭州成为国内AI最强城市”

  “上海打造人工智能产业高地”

  “贵州打造中国人工智能产业新高地”

  “深圳、广州AI高地争夺战打响”

  “重庆成西部AI领头羊”

  ……

  仅仅五天内,就有三场人工智能大型展会在重庆、北京、上海先后召开,浓浓的火药味弥漫在这场地方AI角力战中。而9月5日,科技部印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》(下文简称《指引》),或让“战火”燃烧地更加猛烈。

  然而,伴随“AI时代已来”的主流声音,AI产业也面临投入大、变现难、监管体系不完善等问题,不少人开始冷静思考这场技术浪潮带来的巨大红利与潜在危机。

  01地方角力

  大佬们忙着各地赶场。

  马云先出现在8月26日2019年中国国际智能产业博览会(以下简称“智博会”), 8月29日又飞到上海,2019世界人工智能大会开幕式上与马斯克展开一场关于AI前景的“双马对话”。和他一样忙着赶场的还有马化腾、李彦宏。

  阿里、腾讯、华为、百度、科大讯飞、浪潮、小米等企业,成为各地相关展会争抢的对象,奔着巨头的名气和各地抛出的诱人橄榄枝,其他相关企业也在借着参会的时机,努力寻找落脚和扩张的根据地。仅在重庆智博会开幕式上,就有45个项目签约,总投资额约310亿元;上海人工智能产业投资基金的首批项目,也与8家AI企业完成了意向签约。

  可以预见,随着《指引》的印发,各地即将迎来新一轮AI产业布局热潮。

  《指引》指出,到2023年,布局建设20个左右试验区,创新一批切实有效的政策工具,形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式,积累一批可复制可推广的经验做法,打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。其中明确提出将以城市为主要建设载体,并对申请条件提出了具体要求。

  按照《指引》要求,拟申请建设试验区的城市应具备四个条件:一是科教资源丰富;二是产业基础较好;三是基础设施健全;四是支持措施明确。

  北京应有一席之地。

  AICC 2019人工智能计算大会上发布的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》显示,人工智能领域最强城市排行前五的城市依次为北京、杭州、深圳、上海、广州,然后依次是合肥、苏州、重庆、南京、西安,当地相关企业及人才的数量、质量、发展速度,成为算力评估的重点。

  报告显示,北京之所以超越杭州位列第一,凭借的是当地字节跳动等互联网企业的快速发展,以及寒武纪、地平线等全国最多的人工智能初创企业和丰富的人才储备。2018年6月发布的《北京人工智能产业发展白皮书(2018)》显示,北京拥有全国26%的人工智能企业和超过2.5万件的人工智能专利,同时聚集有北京大学、清华大学、中科院自动化所、中科院计算所等人工智能研究单位,具有较好的人工智能产业基础和研发优势。

  而广州政府在人工智能方面的大量投入吸引了大量行业领先企业的进驻,成功跻身第一梯队;苏州、南京、西安凭借政策倾斜和人工智能产业链领先企业的推动,以及大量的资金投入,跻身前十。

  02巨大红利

  按照《指引》对申请条件的要求,“产业基础”较好,原则上应是国家自主创新示范区或国家高新区所在城市,并已明确将发展人工智能作为重点产业方向,人工智能核心产业规模超过50亿元,人工智能相关产业规模超过200亿元。截止2018年底,全国已有超过20个省市发布了人工智能的专项指导意见和扶持政策,形成了头部区域牵引、百花齐放的发展格局。

  近一段时间,相关行动计划及扶持政策发布更加密集,奖励金额更加巨大。5月以来,《广东省新一代人工智能发展规划》《深圳市新一代人工智能发展行动计划(2019-2023年)》《关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态行动方案》《北京促进人工智能与教育融合发展行动计划》及北京“智源行动计划”等省、市级人工智能建设计划密集发布,与之配套的奖励基金、投资基金也相应推出。以上海人工智能产业投资基金为例,首期100亿元,将以市场化、专业化运作,形成1000亿元基金群。

  事实上,AI领域一直是近年来融资关注重点,艾媒咨询数据显示,2018年中国AI创业公司融资总额为1131亿人民币,增长率超100%。其中“CV四小龙”商汤、旷视、依图科技、云从科技合计拿到其中200多亿,占总额的五分之一。

  业界对于人工智能的“昂贵”及“变现”,已经探讨的越来越多,人们更加希望将AI产业从美梦拉回到现实。

  据IT桔子数据,2019年前四个月AI行业资本交易量下降,平均单笔交易融资额1.07亿,相较于2018年1.8亿的平均单笔融资金额,近乎腰斩。曾投资第四范式和旷视科技的创新工场董事长李开复此前在接受媒体群访时表示,即将进入的“AI+”时代,会像当初的互联网一样成为服务钢铁、制造、农业、服务业等全行业的基础设施。这意味着,技术公司的AI研发方向必须越来越务实。李彦宏也表示,人工智能不再讲究酷炫,而要扎实推进落地。

  03烧钱推进

  在落地之前,企业们不得不面对人工智能的巨大前期成本,事实上,关于人工智能“烧钱”的讨论早已不绝于耳。

  根据《北京人工智能产业发展白皮书(2018)》对国内AI创业公司数量和投资的统计数据显示,截止2018年底全国人工智能企业4040家,其中拿到风险投资的公司仅占总数的30%,有70%的公司没有拿到融资,可能“活不下去”。

  就连大型公司也难以逃过“烧钱”的命运,谷歌DeepMind的AlphaGo曾因屡次战胜人类顶级围棋选手而名声大噪,然而据财报显示,虽然DeepMind在2018年营收由 2017 年的5442.3万英镑增加至 2018 年的1.028亿英镑,但净亏损也由 2017 年的3.02亿英镑扩大至 2018 年的4.7亿英镑。人员成本给其带来巨大的支出压力。作为以研发为主的人工智能公司,DeepMind在2018年雇佣了数百名年薪百万的的研究人员和数据科学家,人员开支在2018年增长到3.98亿英镑,较去年增长近一倍。

  依图创始人兼CEO 朱珑此前在发布会上表示,过去4年中智能算法性能提升了100万倍,当前时代算法将是计算力的更大引擎,算法性能已经成为芯片成功与否的关键。然而,仅支撑算法的数据成本已相当难以估量,应用场景的碎片化趋势也让专用人工智能成本居高不下。

  在一场圆桌论坛上,欧拉认知智能科技CEO王绪刚称人工智能是“富豪的游戏”,一个数据处理平台普通的就几十万(元)。云从科技的CEO张立也表示,因为不同场景的算法不同,需要适配的芯片和级别也各不相同,这种高度定制化带来的问题就是“每个客户的成本都很高”。

  据业内人士透露,在看似高大上的“人脸识别”“微表情识别”背后,可能是大量重复、低效率的人工作业,大批有偿志愿者轮流做表情拍照以提供数据的场景,目前仍然存在。在通用智能尚未到来之前,仅针对细分场景海量数据的收集、分析的成本就相当巨大,而业内对通用智能是否能真正解决不同场景间的壁垒,也存在疑问。

  04潜在危机

  从业者感受到了前所未有的压力,但更多的焦虑来自于尚未进入AI领域的人们。

  地方政府生怕错过这波浪潮,利好政策频频出台,争抢布局AI产业高地;有还没和AI接轨企业负责人表示,已经在积极寻求和相关技术企业合作,毕竟似乎现在产品和服务“没有人工智能、不叠加算法,就将被时代抛弃”;还有不少人跨行参加AI速成班培训,希望通过短时间的补课获取就业竞争筹码,以求躲过被人工智能淘汰的命运。

  与此同时,使用者和监管者对于AI技术法律监管和伦理问题的担忧也从未停止,甚至有人认为,安全与隐私保护将是AI发展的最大瓶颈之一。近期换脸AppZAO由于数据安全和隐私泄露风险引发热议,工业和信息化部网络安全管理局对相关企业约谈,此后其在舆论压力下对用户协议进行了部分修改。而此前对于医疗AI、自动驾驶等可能产生的潜在法律风险也多有讨论。

  中国保密协会科学技术分会刘博超、葛仕明曾撰文表示,人工智能常见风险包括框架安全风险、数据安全风险、算法安全风险、信息安全风险、社会安全风险、国家安全风险等,需从技术、立法、教育、国际合作等方面加强探讨,共同应对。

  不过,看似已经无处不在的AI,事实上也并非万能。不少标榜智能的相关产品在实际使用当中,往往时不时会“智障”。以各种智能音箱为例,在使用过程就经常出现各种令人哭笑不得的Bug。在新品发布会上,小爱同学也并没给雷军留什么面子,上演了一段教科书式的“掉链子”操作:

  雷军:“三个木叫什么?”

  小爱:“木三分……”

  雷军:“三个木叫什么?”

  小爱:“你是电,你是光,你是唯一的神话。”

  雷军:“三个木头的木叫什么?”

  小爱:“粘树的木头,感觉你是个乐观……”

  雷军:“是不是每次演示的时候你都要出错?”

  小爱:“可以,不过最好不要痛苦,那就不用演示了……”

  雷军:“125加357加567等于多少。”

  小爱不说话。

  对于人工智能,路还长,很多问题还没有找到答案。

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[责任编辑:宋潇旸]
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