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AI技术离商业化还有多远?

AI技术离商业化还有多远?

  狂飙突进三年之后,2018年,人工智能初创企业进入了商业落地的生死之年。

  2016年3月,Google AlphaGo在人机围棋比赛中以4:1战胜李世石。此后,在大众传媒上,人工智能成为热点。实际上,在投资及产业界,AI成为热点要更早。

  据清科集团私募通数据,2015年是国内AI领域投资爆发式增长的关键一年,投资案例同比增长155.9%;投资总额同比增长190.67%,达到159亿元人民币。自2015年之后,在AI领域的投资热情仍持续高涨,2017年前5个月的投资总额就接近2015年全年的投资总额。

  但在大量资本创业者涌入之后,目前来看,AI技术商业化落地并不如预期。实际上,绝大多数AI初创公司仍处在苦苦探索商业模式的阶段,即使少数已经实现营收或盈利,所带来的改变也难以称得上有颠覆性。

  据《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年,在整个产业链上,90%以上的AI企业依然处于亏损阶段,绝大多数企业年营业收入不足两亿。

  在这样的现实面前,有部分投资人对AI的态度已经发生变化。

  在近日举办的全球格局下人工智能产业发展趋势论坛上,长期关注技术发展的祥峰投资合伙人夏志进表示,这两三年,其在AI领域的投资逻辑已经发生了非常大的变化。

  “两三年前,我们对AI大方向非常看好,觉得前景非常广阔,但具体AI在哪些行业能够更快地应用,并没有非常明确的判断。所以当时的投资逻辑是,找到非常有创造力及前瞻性的团队,不强调一定要有具体的应用方向。”夏志进说,但现在投资会更多从业务出发,从传统行业的角度看AI对已有业务模式所带来的效率提升。更多地将AI作为效率提升、产业升级的手段。

  夏志进观察到,很多AI创业者过高估计了AI对行业的颠覆,AI更多地是在传统行业的某些环节上做效率提升,而并不是颠覆。从颠覆行业到升级行业,AI的角色发生了很大变化。

  从另一个现象也能够说明AI技术商业化落地之难。

  云知声IOT事业部副总裁李霄寒谈到,当下比较知名的AI公司,如商汤、地平线及云知声等,其创始人以学术背景居多,即使出自企业也以研究院背景居多。这一方面是好现象,说明技术创新在逐步向商业创新转换。但从另一方面看,也意味着AI初创公司还难以吸引到擅长经营企业的商业人才加入——AI技术似乎仍然曲高和寡。

  李霄寒认为,面对这种困局,AI企业一方面要继续降低技术门槛,另一方面亟需在某些领域做商业模式上的创新。

  AI企业要商业化成功,需要具备算法、数据、客户和产品四方面能力。但驭势科技联合创始人吴甘沙观察到,现在AI企业,仍然是在算法和数据方面谈的比较多,在客户和产品上说得少。

  吴甘沙认为,从科研到商业有非常大的区别。以驭势科技所在的自动驾驶领域为例,做科研以极端情况来说,100次当中成功1次,就说明有这种能力。但一旦成为商业产品,100次中失败1次,(企业)就会完蛋。

  对AI技术能发挥的作用,传统行业从业者的态度更为实际和冷静。

  恩智浦大中华区总裁郑力认为,现在产业界对AI技术过分神话,过分追捧。有些用一般计算处理便能够很好解决的问题,非要去AI手段去做,造成运算、存储及资源上的浪费。英飞凌大中华区副总裁于代辉也认为,今天谈AI更多的仍是高科技,但实际上AI企业比较缺乏对场景和业务的理解。

  郑力还指出,对AI,值得关注还有安全问题和知识产权问题。由于设备、技术更加智能化,企业和个人的信息安全、隐私安全如何保障,另外,人工智能训练出来的模型的知识产权,如何立法保护,都是人工智能发展过程中值得进一步关注的问题。

  从科技发展史上看,一项新技术要取得商业上的成功。一方面,需要技术做到足够成熟,可以令使用体验产生数量级的差别。另一方面,在某些行业,能够改造原有的商业模式,移动互联网的出现即是一例。

  AI风口三年,目前不管是AI企业、投资人还是传统行业都意识到,现阶段,AI技术所能做到的仍然有限。这项技术要实现商业上的爆发,仍然需要时间。

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