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AI“落地” 对行业的理解比技术更重要

人工智能热到“起飞”,很多大公司在加大投入进行技术研究,那初创企业的机会在哪里?

在近日举办的“2018将门年度创新峰会”上,英特尔中国研究院院长宋继强并不讳言,对于人工智能算法架构上的探索,可能只有大公司才能做,“因为要花很多钱”,“现在很多算法在处理具体应用时,只能干一个事儿,比如做人脸识别就不能做语音识别。那么接下来的通用芯片,我们希望它能同时能做多种事儿,这就需要架构上的改变”。

但是只要深挖某一个具体的领域,宋继强认为,小公司也有很多机会,比如医疗、零售、交通、智能家居各个领域都有很多细分的场景可以挖,“创业公司可以采用自己的方案,只要很好地解决问题就行了”。

联想集团高级副总裁兼CTO芮勇认为,AI“落地”要和具体的垂直行业相结合,比技术更重要的是对行业的理解。他访问过一个做智能交通的公司,一位技术专家对一位行业专家说,“我有深度学习等很牛的技术”,行业专家说:“你先把‘交通法’拿回去看一看,要不然你做的一点用都没有”。

“大公司和创业公司在选择的场景上会不一样。”旷视科技首席科学家孙剑坦言,大公司有非常多的优势,比如资源、平台、核心数据,所以创业公司一定要选好垂直行业。旷视科技作为在人工智能领域技术领先的创业公司,在选择“落地”的行业时,有一个基本的数字化逻辑——哪个行业的数字化程度越高,就先做哪个行业。数字化程度最高的首推互联网,所以在2013年,旷视科技就做了Face++人工智能开放平台,把核心的CV技术放到网上,让开发者来调。“当时微软的CEO还专门写了一封内部信,你们看有一家公司叫Face++,微软云为什么没有这样的AI技术呢?”

至于很多数字化程度不高的行业,孙剑认为,“要么不做,要么就早投入,慢慢建立壁垒,这样也有一定的优势”。

禾赛科技创始人李一帆把AI竞争比作扑克牌游戏,“大王一定是做整体大方案的大公司,我们就是其中一张很小的牌,但小不代表它不重要”。如今,他手握“智能驾驶激光雷达”这张牌打进了美国市场,“在加州有50家有路测执照的公司,其中22家已经在用我们的产品了。我们让大家意识到,在产能充足、价钱合理的情况下,依然可以做到很高的性能”。

“人工智能改变世界,最终还是从改变每一个行业开始。”IBM中国研究院院长沈晓卫表示,当前很多人工智能的解决方案,专注于解决一个非常清楚的问题,接下来人工智能的解决方案,会解决一个领域甚至跨领域的多个问题。

将门CTO沈强用3个数字形容一个成熟的AI生态系统:100、1万、100万,“1万是说算力要提升到今天的1万倍;100是指100倍的成本降低;100万是指应用的数量要达到100万个,才能覆盖足够广泛的场景和需求,稳定的生态格局才会形成。”在他看来,今天还是AI生态的“原始社会”,虽然大公司做了很多工作,但也只是起点,可能的路径有很多选择,初创公司一定有机会。

“技术创新让用户需求迭代的速度越来越快。”将门CEO高欣欣认为,这使得每个行业的引领企业,为了满足用户越来越垂直化、细分化的需求升级,必须联手在细分场景里创新的小企业。当一个行业即将迎来创新升级时,必然要通过系统里的每一个“小”环节来落地。因此,落地创新“小”场景,连接行业上下游生态创新者,是行业升级大价值的创新落地路径。