AI公司的集体严拷,风口上的绝地求生

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品途解读:所有人都认为这是一辆通往未来的列车。有人想挤进车头引领未来,有人下重注,想投出一家市值千亿的独角兽,也有更多自知上不了车的芸芸众生,在媒体的狂轰乱炸下惊慌失措,担心有一天将被列车碾压而过。这辆列车,叫做“人工智能”,简称“AI”。

作者/Janey

校对/苑晶

编辑/陈文洋

年,从事了13年科研工作的张晴晴博士,毅然走出了中科院声学所,开始全心投身于人工智能大数据服务的工作中。

相应的,无数科学家、以及有着光鲜教育背景和从业履历的“蓝血”人士,成为这次人工智能创业浪潮的核心主力。

实际上,一场惨烈的竞争早已开始。张晴晴,也只是无数AI创业者中的其中一个。

年5月底,发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,从《方案》提出到年,中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系,培育若干全球领先的人工智能骨干企业,形成千亿级的人工智能市场应用规模。

政府、资本、业界都为此躁动不已。然而,但凡浪潮兴起,就总会有大浪淘沙之时。

我们坚信未来,所以更须看清当下。品途创投通过采访数家人工智能上下游相关产业、投资人、创业者,试图还原人工智能喧嚣背后的产业发展脉络。探究“取代人类”之辞,究竟是“噱头”还是不可逆转之势。

群雄并起,瓜分天下

人工智能的元年,始于一场围棋比赛。

年,AlphaGo横空出世。在横扫人类顶尖围棋高手后,以4:1一举击败世界冠军、职业九段棋手李世石。

“一战成名”后,无人再敢小觑AI,它引爆了所有人的想象力。失去“堡垒”庇护的人类,震惊过后迅速意识到——既然AI的超高“智力”可以碾压人类棋手,那么它的应用也一定不可限量。

任何一个还在“铁王座”上的巨头都知道,如果错过AI,就会从神坛跌落。因此,巨头们挥舞着数百亿资金和巨大流量,试图收割下一个时代。

打造出AlphaGo、AlphaGoZero的谷歌无疑仍是执AI行业的牛耳。它旗下的DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队是世界领先的“深度学习”研发团队,“Alpha”在他们的手里也在快速迭代。AlphaGo还是在“学习”数百万人类围棋专家的棋谱,到了AlphaGoZero则不再需要人类数据,自由随意地在棋盘上下棋进行自我博弈进化。

微软、Facebook也纷纷警醒,意识到不能错过AI。今年9月,两家公司宣布建立开放式神经网络交流(ONNX)格式,为不同编程框架的神经网络创建共享模型。

百度更是放弃O2O战略,全面拥抱AI。不但全资收购成立仅两年的渡鸦科技,成为百度人工智能生态的一个部分,还请来了前微软全球执行副总裁陆奇做集团总裁和首席运营官(COO)技术团队,重组技术团队。短短4个月,股价上涨近50%。

阿里巴巴宣布组建“达摩院”,招揽美国、中国和以色列的百名技术领域顶级科学家,宣布未来3年将投资亿美元,研发人工智能、物联网、量子计算等前沿技术。

京东挖来原微软亚太科技董事长、前IBMWatson首席科学家等精英,大规模研发无人机、配送机器人。刘强东甚至还亲自在JDDiscovery大会上站台阐述AI战略。大会上,就连入场签到都采用人脸识别方式。

初创公司和创投资本的野心

电子商务,诞生了亚马逊、阿里巴巴、京东等巨型企业;搜索,创造了谷歌、百度;社交媒体,腾讯、Facebook控制着社交网络。而人工智能时代,又将诞生什么样的王者?

谁都想投出下一个王者,也都想创造下一个王者。事实上,在AlphaGo出世之前,中国就已经有很多优秀的初创公司。

年科大讯飞成立,年旷视科技成立,年商汤科技成立,年云从科技成立,年深醒科技成立。起先,它们分别做的是语音、图像识别、人脸识别等领域,而当时资本追逐的还是O2O、P2P等概念。

但AlphaGo改变了一切。曾经的语音识别、图像识别、人脸识别一夜之间统归“人工智能”旗下,迅速成为“当红炸子鸡”,备受资本追捧。

短短一年间,AI行业的投融资呈爆发式增长。年,人工智能领域的全球风投只有5.89亿美元,到年猛增到50多亿美元。

今年人工智能领域投资更加狂热。7月商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资;11月,旷视科技宣布完成4.6亿美元C轮融资;前不久,外媒报道称商汤科技拟融资筹集5亿美元,将再次刷新人工智能领域的投资记录,届时,商汤科技估值将达20亿美元。

投资人团队也不甘示弱。中国国有资本风险投资基金、蚂蚁金服、富士康集团、中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团、IDG、StarVC、浦发硅谷银行、鼎晖、万达投资、赛领投资、红杉一个个如雷贯耳的投资机构纷纷拿出巨资。

根据《乌镇指数:全球人工智能发展报告()》显示,中国人工智能企业在数量上正逐渐追赶美国。年-年,中国人工智能企业数累计增长家,融资规模累计达27.6亿美元,其中,至年是人工智能发展最为迅速的时期。

这一盛况下,中国人工智能公司如雨后春笋般迅速崛起。品途创投在天眼查上用“人工智能”关键词检索到,目前冠以“人工智能”标签的公司已多达家。

AI项目贵,人才也贵

没有人愿意错过这次盛宴。

品途创投在采访中发现,投资人在挑选AI项目时,最看重的就是:创始人的学术、技术背景。

在此前采访博伟投资董事长杨赞松时,他向记者透露,刚刚投了一家人工智能芯片项目,投得很快,原因就在于项目创始团队中有科学家,“不仅具有商业嗅觉,也拥有技术壁垒”。

在近日JDDiscovery大会上,徐小平在演讲中也表示,对依图科技的投资数额占据了当期真格基金总额的7%,是个非常高的比例。在强调创始团队完整之外,他也明确表示“我之所以愿意给依图下这么重的赌注,是因为创始人在人工智能领域的经历绝对是可靠的。”

甚至还有投资人向品途创投表示:“创始人一定要是人工智能领域的科学型人才,没有商业思维也无所谓,我们可以帮忙找一位CEO,就像谷歌初期投资人找来了施密特,但谷歌的灵魂还是布林、佩奇奠定的。人工智能说到底是门复杂科学,没有技术背景的一定不可能成功。”

事实上,这波人工智能创业的“独角兽”都是拥有较强学术和技术背景的创始人。

商汤科技创始人徐立毕业于上海交通大学,拥有香港中文大学博士学位;旷视科技CEO印奇是清华大学姚期智实验班学士、哥伦比亚大学计算机科学硕士;云从科技创始人周曦获中国科学技术大学学士学位和硕士学位、美国伊利利诺伊大学(UIUC)博士学位。以上三人都曾担任大公司、知名学术机构研究院。

大公司的首席科学家们的履历更是光鲜亮眼。阿里云首席科学家闵万里19岁赴美攻读物理学硕士,后获得芝加哥大学统计学博士学位。先后在IBMTJWatsonResearchCenter及Google担任研究员。

前百度首席科学家吴恩达拿下过加州大学伯克利分校的博士学位,还是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。离职沉寂四个月后,他也重返人工智能战场。

榜样的力量是无穷的。这些技术大拿纷纷拿到数以亿计的融资,无疑深深刺激了同在研究所、实验室的人们,他们要么加入这些独角兽或者大公司的人工智能团队,要么就带着技术出来创业。与以往创业热潮不同,“首席科学家”、“首席人工智能官”成为AI公司的标配。

投资人无比热情的欢迎这些“科学家们”。“只要他们在语音、图像识别领域发有论文,有专利,我们就会有兴趣。”上述投资人对品途创投坦言,“在算法、硬件、芯片上都行,这个市场很大。”

在投资人的追捧下,项目的价格水涨船高。今年9月,联想创投集团总裁、联想创投管理合伙人贺志强在一场论坛上直呼:“我最近一直和团队讲,大家都说AR、VR比较冷,那就赶紧看AR、VR的项目,人工智能的项目真的很贵!”

软银中国主管合伙人宋安澜也说:“国内人工智能公司的估值比硅谷还贵很多。”

有多贵?

年一次人工智能主题的演讲中,依图科技联合创始人兼CEO朱珑就说:“AlphaGo之后,我们从3月份开始融资,4月份(估值)可以加一亿美元,5月份可以再加一亿美元,6月份可以再加一亿美元上去。我什么都没干就可以这样。”

不断膨胀的估值背后,是早期进入的投资者的弹冠相庆,以及观望的投资者的焦虑,生怕错过风口。但越往后期,越是大体量资金才能玩得动的了。在旷视科技、商汤科技的B轮、C轮融资中闪现的都是财大气粗的“国家队”、大公司创投资本。

资本的极速涌入,人才价码也水涨船高。一位人工智能创业公司的CTO坦言,他年入行做语义人工智能开发,最初月薪不过五六千元而已,时隔四年不到,薪资已经涨幅十倍。

品途创投从猎头处获悉,一位具有人工智能学术背景的初级人才,年薪都以20-45万起步,刚毕业的语音识别的博士生加入大公司的价码已经上涨到年薪50万起步。

更有CSDN某高管向媒体透露,某家创业公司招聘大数据科学家,此科学家开出的年薪是万-万,还有股票期权的要求。

并且,还别嫌贵,人口缺口还很大。据BOSS直聘预计,人工智能人才下半年缺口最大的是搜索算法,可能只能满足需求的44%,还有推荐算法工程师,缺口50%,算法研究员,缺口43%,深度学习等都处于缺人状态。

所以大公司采用了“打包招聘”的方式,去一流院校“整班整班”的招人。今年微软、Google、腾讯、大疆、海康、华为、网易游戏、阿里巴巴、百度、今日头条等20多家互联网企业,校招所开出的年薪水均在30万元以上。其中,谷歌中国的人工智能岗位年薪最高,达56万元人民币。

然而,相比于大公司的福利待遇来说,初创公司却并不具备太多“抢人”优势。但谁都知道,AI的军备竞赛中,人才是关键,所以张晴晴的爱数智慧团队另辟蹊径,更注重培养。爱数智慧创始人兼CEO张晴晴告诉记者,“AI行业并不需要人人都是科班出身,其实有很多角色可以在工作中培养出来,关键还是要招到有学习能力和潜力的人。”

“核心竞争力是订单”

人工智能的火爆,也促使一些项目改头换面,试图搭上这班列车。

品途创投在走访中发现,一些本来是文娱项目的,现在也宣称“用大数据和人工智能构筑闭环”,一些硬件项目更是直接改成“机器人”,宣称利用了“深度学习”,可进行“人机对话”。

但品途创投与“机器人”对话却发现,很多外观看上去是机器人,但只能进行简单的对话,最多加上播放儿歌、英语、报天气的功能,这些功能基本都是从安卓手机APP上移植过去的。

有投资人就直言:“我认为超过95%的项目都是伪人工智能,一点技术含量都没有,只是套了一层AI的外衣。”

就连苹果率先推出的语音助手Siri的效果也是差强人意。新鲜劲过后,打开率也日渐新低。根据美国调查公司VertoAnalytics的数据,从年5月至年5月期间,Siri流失了万名用户,约占其美国用户总数的15%,甚至连那些正在使用Siri的用户也在慢慢冷落这一软件,使用频率比过去低了许多。

可以预见的是,强人工智能未能实现前,C端市场都难以打开。

爱数智慧张晴晴也向记者明确表示,“目前AI主要是应用于优化效率方面,越是规则化的东西越容易被AI替代;但如果是与人情感密切关联的,被取代的成分就会越低。比如智能陪护机器人等C端产品,它的核心在于产品的交互体验,目前看是需要时间来完善的。”

品途创投从一位常驻硅谷的投资人处也了解到,即使在硅谷,人们对“强人工智能”的发展也持谨慎的态度。

事实上,许多投资者也向品途创投坦言,不看好C端项目,因为:

1、以目前语音、语义人工智能的技术,仅仅停留在通过搜索数据库给出结果,还没有真正的“理解”,所以还远远无法达到C端用户的预期;

2、市场是需要培育的,而无论是Siri、亚马逊还是微软等大公司都没能做到这一点。虽然智能音箱曾一度引起热议,但其技术原理也与数据库搜索无差别,市场的意愿也未被培育起来。

3、获取流量和数据难度很大。目前的C端应用需要大量的数据,数据的来源是流量,正如李开复曾说,即使“BAT在面向2C的领域里应用了诸多人工智能的技术,但这是在他们拥有大量用户数据和用户变现的基础上。如果一个初创企业没有自产流量,那大数据就无从谈起。”

所以,目前投资人追捧的人工智能项目多集中在图像、人脸识别、人工智能芯片开发等toB业务上。博伟投资杨赞松也对品途创投表示“人工智能未来一定是toC的,但就现阶段来说,B端对人工智能的需求更明确、影响更大,也更容易产生价值。”

与C端不同的是,人工智能在B端和G端(政府)的痛点需求和场景分野会更为明晰,如安防、政务、工业、商业等领域所需求的人脸识别、图像识别等技术。

目前,各级政府大力推进“平安城市”建设,监控点位越来越多,视频和卡口产生了海量的数据。整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长,依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难,已无法简单利用人海战术进行检索和分析,需要智能化技术分析,尤其是人脸识别,可以迅速在人海中找出目标。

在金融领域,金融机构近年来也大力部署人脸识别。目前大银行、券商等都开通了人脸识别开户等业务。

对于创业公司来说,这些无疑都是“金矿”,一些独角兽就是凭借2B模式,通过企业级的技术服务和软硬件销售获得盈利。如前文所提到的“云从科技”,就已经针对安防推出了“全城封锁战法”、针对银行业推出“48种解决方案”等,在安防、金融领域都有应用。

但“对公业务”这碗饭吃着也并不容易,不论是G端还是B端,不仅产品要好,服务更要好。

云从科技研发总监李夏向品途创投表示,“银行要求供应商一定是一个严肃认真的公司,不仅要稳定,也要有非常快的响应速度。比如说银行严格的‘2小时、4小时、8小时原则’,系统宕机2小时,行长就要去当地人民银行喝茶。”

然而对于IT供应商来说,要想保证程序出现问题两小时之内修复是非常困难的。

“我们系统必须从总行部署,压力很大。云从已经在全国十多个城市有销售服务中心,要保证全国各个地方一线都有云从的人。真的出现问题,要第一时间过得去。”

李夏这样表示。

无论是在产品、服务还是资质方面,B端客户对供应商的要求会远比C端更严格,李夏对此也深有感触。品途创投从中获悉,云从在年刚成立的时候曾竞争了一个大单,当时在7轮POC测试后获得第一名,但却因为刚成立资质不符合初始要求出局,这可能也是导致这几年蜂拥而立的AI企业进展缓慢的原因。

不仅业务要求高,toB业务自身也有难点。

首先,B端项目普遍周期长,特别是针对新技术。品途创投从云从科技处获悉,“以四大行之一为例,先是多家企业在不同分行试点将近一年,确定技术和系统运行确实可行后,总行再实施集中POC测试。十多家企业经过多轮POC测试,最终优胜的一家获得订单。这样将近2年的时间,多个项目同时推进的话,没有一定资金,难以扛到回款。”

安防的情况也类似,不同城市都有权采购自己的人工智能系统,需要一个个去谈、去招标,通常还需要部署大量服务器和摄像机到各个地方先进行试点。

其次,这一切都是以拿到“订单”为前提的。一位做图像识别芯片的创业者曾向品途创投坦言:“现在人工智能竞争的核心竞争力,在于能拿到订单。”

大量的人工智能公司都扎堆于人脸、图像识别等领域,产品极其相似,厮杀在所难免。

这时候,投资者的背景就很重要。品途创投发现,独角兽公司的投资人名单里除了BAT等大公司,还有银行、保险、政府产业基金,这些背景显赫、资源丰富的大机构,无疑将成为被投“独角兽们”潜在的客户。

对于已经获得大机构背书的商汤科技这类行业领先者来说,拿到当地交通、公安等部门订单的概率远大于其他初创公司。

在激烈的竞争中,初创公司们也互相压价,甚至做起了“买硬件,送软件”,一些人工智能软件本身甚至不要钱,靠硬件赚钱。例如人脸识别应用,创业公司很多,估值一般不低。但是人脸识别的基础是摄像头抓拍,如果不能生产摄像头,在成本上就已经落后很多了,所以有摄像头厂家将人脸识别研发成本平摊进机器生产里,软件就可以白送了,这对人脸识别创业公司压力极大。

所以,有初创公司选择了跟上游,进入芯片领域。品途创投此前采访的博伟投资所投的项目就是致力于芯片研发的,即将摄像头抓拍到的图像数据通过前置在摄像机里的芯片加以处理,而不用再将大量无效的数据上传到云端。

可以说,技术驱动是AI创业公司生存发展的根本,但在眼下,资源关系同样必不可少,只有拿到订单,才能生存,后续才能有进一步开发的数据,形成循环。

除此之外,还有一些做智能驾驶的初创公司也打消了自己造车的念头,更多的是跟汽车厂商或者一些汽车行业的客户合作,为他们提供人工智能方面的技术解决方案,帮助合作客户进行人工智能的升级。就连百度也与金龙客车签署战略合作协议。

正如旷视科技CEO印奇坦言:“互联网公司一定要对车有敬意,很多互联网公司会倒在这里。我们认为单凭AI技术,很难撬动汽车行业。”

在医疗领域,医院等医疗机构合作,开发精准医疗。

泡沫会破灭,但世界终究会改变

眼下,中国是世界上人工智能产业最火爆的国家,股市上还有人工智能概念股。《金融时报》网站曾报道,中国有望到年成为世界上人工智能领域的领导者。

麦肯锡也预计,至年人工智能应用市场总值将达到亿美元。

巨大的财富仿佛在向投资人、创业者招手,但谁都明白,要获取金山并不容易。眼下业界谈论最多的是“人工智能产业有没有泡沫?”

事实上,投资是有“主题”的,每一波主题炒热后,都是资本涌入,大量初创公司诞生,泡沫出现,然后洗牌。正如团购时代的“千团大战”,O2O时代的遍地开花,“共享经济”下从雨伞、自行车到充电宝的各类共享项目,每个“主题”都无一例外。

杨赞松也对品途创投表示:“市场的确过热,但大家都往市场里挤是对的。最大的好处是能够让更多人不去畏惧人工智能,不像以前没吃过螃蟹的时候,觉得它是个圣物或者有毒的;另外一个好事儿就是大浪淘沙,这过程中会涌现出优秀的人工智能创始人和具备眼光的投资人,尤其是投资人,不管你是命好还是真看得懂,我都觉得你是优秀的。”

泡沫是有的,但泡沫破灭后,也是王者登上“铁王座”的时刻。正如搜索大战后,谷歌、百度瓜分搜索市场;千团大战后,美团独吞团购市场;外卖大战后,饿了么、新美大双寡头。

移动互联网时代,大量数据的沉淀的确为人工智能的发展奠定了基础,但目前看来,回报低、技术门槛高、人才稀缺仍是该领域的代名词。节节攀升的估值背后是盈利乏力,根据最新公布的数据,即使是人工智能的鼻祖谷歌,DeepMind过去的一年也亏了1.64亿英镑。

中国老牌的人工智能企业科大讯飞也是如此。年报显示净利润为4.亿元,其中非经常性损益的净利润包括政府补贴1.亿,占总利润的26.4%,由于其持续的研发投入,成绩对比过去三年并不乐观。

云从科技李夏也向品途创投印证了这一点,据她了解,目前行业的普遍盈利状况不佳。她认为,“很多凑热闹扎堆创业的技术人才之前对行业情况一知半解,以为只要有技术就可以在行业中存活下去,这种想法是很危险的。”

即便如此,这场金钱游戏中的玩家也只增不减。据中商产业研究院《年中国人工智能产业研究报告》数据显示,中国人工智能市场规模在持续增长,有望在年市场规模突破亿元,达到.3亿元。

前景是光明的,道路是曲折的,未来很美,但很多人都死在黎明前的黑夜。目前,很多创业者都未拥有核心算法和足够的数据,只见一轮轮估值屡创新高,却不知道产品路在何方。

正如三年前O2O的狂热一样,人们深信“人工智能将颠覆xx行业”,但也深知不是每家公司都能活到那一天。

而人工智能究竟是否会取代人类?目前从事科研的学者也纷纷给出了观点。

国际人工智能联合会理事会主席杨强教授在JDDiscovery大会上提及,可以应用AI的场景需要满足的第一个要素就是“闭环路径要短”。北京大学教授、中国工程院高文院士也提出了相似的观点,“AI系统想要在不需求外部数据的情况下就可以战胜人,需要满足‘集合封闭、规则完备’的条件,围棋就是如此。”

品途创投认为,人工智能的确已经改变了不少产业。一些实力强劲的公司未来前景广阔,但至于谁能笑到最后?

相信现在世界上最聪明的“AI”也无法告诉我们这个问题的答案。

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