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。