李开复:AI创业生逢其时

作者:  2017/5/26 17:33:31  点击量:572 

人工智能时代,普通公众看到的是智能应用的惊艳,科技公司看到的是大势所趋的必然,传统行业看到的是产业升级的潜力,国家层面看到的是技术革命的未来。

AI创业是时代的最强音

创业大潮里,有的创业者脱颖而出,有的创业者负重前行。我们虽不以成败论英雄,但如果一定要找一条诞生伟大公司的必要条件,我会选择“生逢其时”,是否符合科技大趋势是决定创业成败的第一要素。

人工智能时代刚刚到来,人工智能领域的各种创业机会还处在相对早期的发展阶段。在这样一个大时代、大格局来临的前夕,各国都加强了人工智能发展的布局,中国也不例外。2016年国家制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,今年3月又提出了“国家将加快人工智能等新兴产业的技术研发和转化”,支持和鼓励人工智能方向的研发和创业。

我认为人工智能最重要的意义应该是下面四件事情:第一,人工智能将创造巨大财富,让人类第一次有机会脱离贫困;第二,我们要担心今天手中拥有巨大人工智能力量和数据的公司,他们可能会用数据来作恶;第三,在未来10—15年之间人类所从事的工作有50%将被人工智能取代,这些被取代的人怎么办?更重要的是教育怎么办?第四,科学家尤其是人工智能科学家的使命和机会是什么?是不是都要创业还是去寻找人类的未来?

每个时代的创业有每个时代的特点。人工智能时代创业就与此前的互联网时代创业、移动互联网时代创业很不相同。互联网时代创业是海外归国留学生创业,因为留学生在国外看到了互联网的崛起并将其带到中国;移动互联网时代创业是产品经理的创业,因为这个时代需要快速迭代产品,他们既懂技术又懂用户和市场。人工智能时代创业,最核心的、最需要的一定是AI科学家,因为今天的人工智能研发还相当依赖于算法工程师甚至是AI科学家的个人经验积累。此外,清晰的领域界限,闭环的、自动标注的数据,千万级的数据量以及超大规模的计算能力也是人工智能时代创业的前提条件。

除了上述的这些前提条件之外,还有一点非常重要,就是了解人工智能的商业化路线图,也就是我所讲到的“生逢其时”。创新工场管理合伙人、资深投资人汪华认为,人工智能的商业化大致可分为三个主要阶段:

第一阶段,AI会率先在那些在线化程度高的行业开始应用,在数据端、媒体端实现自动化。这一过程会首先从线上“虚拟世界”开始,随着在线化的发展扩张到各个行业,帮助线上业务实现流程自动化、数据自动化、业务自动化。互联网和移动互联网的发展已经在许多领域为AI做好了业务流程和数据上的准备。拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代。我们目前就正在进入第一阶段,也许只需要3年左右的时间,AI就可以在各种在线业务中得到普及。

第二阶段,随着感知技术、传感器和机器人技术的发展,AI会延伸到实体世界,并率先在专业领域、行业应用、生产力端实现线下业务的自动化。这个阶段,人工智能的商业化会首先从生产力的角度切入,整个世界的生产制造会逐渐被AI渗透。工业机器人、仓储机器人、物流机器人等将在这个阶段实现大范围的普及。这个过程大概需要5-7年的时间。

第三阶段,当成本技术进一步成熟时,AI会延伸到个人场景,全面自动化的时代终将到来。随着技术的日趋成熟,相关的智能产品价格大幅下降,AI终将从企业应用进入个人和家庭。无论工作还是生活都会因为AI的帮助而更加自动化、更有效率,生活质量也因此大幅提升。这个阶段里,AI商业化的核心目标是创建全面自动化的人类生活方式,这也许需要十几年甚至更长的时间。

AI创业的挑战

当然,看到人工智能创业机遇的同时,我们也必须保持足够清醒的头脑。2016到2017年,人工智能的创业和投资明显存在无序、失衡、过热的情况。

大部分AI科学家创业,以中国为例,都是在做基于人脸识别技术的身份认证、安防类应用,形成了中国人工智能创业的特色领域,并已经产生了至少四家独角兽或接近独角兽规模的创业公司。但这个领域的市场空间绝对不会像自动驾驶那么宽广,目前二三十家公司都要削尖脑袋挤进人脸识别市场的情况显然是过热了。这一定程度上反映出我们的科学家是缺乏想象力的,人工智能有那么多的应用,人脸识别绝对不是最好的一个。这也是人工智能创业团队面临的诸多挑战之一,就是科学家创业者自身的商业经验较少,科学家需要一个懂企业营销的人与之相搭配,同时降低获取高质量大数据的难度。

除此之外,以下几方面也是人工智能产业发展面临的挑战。首先,前沿科技与产业实践尚未紧密衔接。除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验,已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外,大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。其次,人才缺口巨大,人才结构失衡。据统计,全球目前拥有约25万名人工智能专业人才,远无法满足市场快速发展需求;人才结构方面,高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到最优。第三,数据孤岛化和碎片化问题明显。数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。第四,可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟。第五,一些领域存在超前发展、盲目投资等问题。

当然在提到AI创业面临的诸多挑战的同时,整个社会也需要提供更多的支持和更好的研发环境。比如,报酬方面、科技大奖方面、资源方面,以及是技术授权还是创业占股的企业运营模式方面等等。世界各国尤其是中国都需要好好思考,如何创造合适的环境让创业者和科学家都能够从事他们所擅长的事,让两者有机的结合。

中国独具的AI优势

如前所述,AI创业既客观存在局部过热的泡沫,也有巨大的潜能尚待挖掘。总体来说,目前的人工智能大格局中,机遇是主旋律,泡沫和危机是必须克服的局部挑战。这一格局在全球如此,在中国亦如此。

虽然有数据显示中国AI科学家以及全世界的华人AI科学家作为一个整体,已成为AI科研的最大阵营,但也必须客观承认中国与美国在AI前沿科研上仍存在较大差异,缺少革命式的、里程碑式的突破。即便如此,中国仍有可能借助人工智能技术全面占据信息科技的制高点,在创新、创业领域真正成为引领者而不是跟随者,并诞生许多世界级水平的人工智能企业。这是因为中国具备了人才储备、行业需求、庞大市场、生态系统等许多极有利于人工智能发展的条件。

人才储备方面,除现有的科研力量外,众所周知,中国学生普遍理工科较强,这在人工智能时代里,显然有巨大的优势。庞大的理工科学生基础,造就了一大批高素质的人工智能科学家、工程师。目前,创新工场正和许多致力于人工智能发展的企业一道,加强与高校的合作,努力培养更多的人工智能人才,同时也投入资金,开展人工智能科研数据集和竞赛的建设,让更多的人有机会参与到人工智能技术的普及和提高中来。

行业需求方面,中国的传统行业较为薄弱,但这种状况反而给中国带来了一种后发优势。中国许多传统企业在技术转化领域虽然还落后于美国企业,但这些中国企业坐拥的是海量数据和充沛资金。它们有热情也有动力去投资那些能帮助企业拓展业务、提高收益、降低成本的人工智能技术与人才。

提到中国AI创业的市场优势,就不得不说中国庞大的网民人数,近八亿的数字使中国成为全球规模最大的互联网市场。很多非人工智能的互联网公司成长到一定规模之后,为了转型升级、扩大规模,都需要引入人工智能技术。尽管美国人工智能企业领先全球,但它们想要进入中国市场必须跨越重重阻碍,因为中国市场需要的是最“接地气”的本地化解决方案。而且,对于人工智能的探索性和试用性需求,中国往往会采取相对开放和鼓励的路线,也将促进行业的超速发展。也就是说,中国虽然在AI前沿开发上不如美国,但中国有独具优势的AI科研和创业环境,有机会实现弯道超车,后发先至。

现在正是将人工智能技术转化为产业应用,解决现实社会问题的黄金时期。抓住人工智能热潮中的机遇期,中国应当会有一番大作为。

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