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人工智能產(chǎn)業(yè)展望:2018年三大難題如何破解?

發(fā)布時(shí)間:作者:cobinet瀏覽:378次來(lái)源:jifang360
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當(dāng)前,AI的競(jìng)爭(zhēng)已然升級(jí)到國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)。2017年首次出現(xiàn)了 AI中國(guó)威脅論 。谷歌前董事長(zhǎng)施密特公開(kāi)抱怨美國(guó)政府對(duì)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的支持不足,這將使美國(guó) 在10年內(nèi) 向中國(guó)拱手讓出在該領(lǐng)域的主導(dǎo)權(quán)。

抱怨的背后正體現(xiàn)出中國(guó)人工智能厚積薄發(fā),取得了一定成就,尤其是在應(yīng)用層的發(fā)展達(dá)到了與美國(guó)相近的水平。如在移動(dòng)支付方面,目前中國(guó)的移動(dòng)支付普及率為77%,位居全球第一,在大量應(yīng)用的背后,從刷臉支付到算法優(yōu)化,人工智能扮演著關(guān)鍵作用。美國(guó)人免不了喝上一壺老陳醋。

事實(shí)真的如此嗎?

我們?cè)谧觥吨忻纼蓢?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告時(shí)發(fā)現(xiàn):中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量、人才數(shù)量都僅為美國(guó)的一半;美國(guó)布局全面,而中國(guó)無(wú)論是企業(yè)還是人才,在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層,分布不均,僅應(yīng)用層略有積累。

施密特之抱怨,終究無(wú)法掩蓋中美兩國(guó)巨大的產(chǎn)業(yè)落差。

與其關(guān)注誰(shuí)威脅誰(shuí),不如把心思放在技術(shù)創(chuàng)新上。這才是每一個(gè)AI企業(yè)都應(yīng)該時(shí)時(shí)刻刻思考的問(wèn)題,也是一個(gè)科技企業(yè)的本分。

不過(guò),現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界也不夠冷靜。甚至于出現(xiàn)了一些讓人擔(dān)憂(yōu)的跡象?;仡?017,人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破,算法、政策、資金,均創(chuàng)里程碑,業(yè)界歡呼鼓舞,這種情形像極了1999年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫的情形。

展望2018,偌大一個(gè)人工智能,優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場(chǎng)景落地缺缺,三大難題橫亙眼前,又將如何破解?

2017年的三大突破

1 算法的突破

要說(shuō)在2017年把人工智能引入輿論高潮的,就不得不提圍棋人機(jī)大戰(zhàn)。來(lái)自谷歌旗下的AlphaGo以3:0擊敗了世界排名第一的柯潔,隨后AlphaGo Zero又取得超過(guò)AlphaGo 的實(shí)力,贏得了100場(chǎng)比賽的全勝,并在40天內(nèi)超過(guò)了所有舊版本。

AlphaGo的前幾代版本,主要采用深度學(xué)習(xí)算法,一開(kāi)始用上千盤(pán)人類(lèi)棋譜進(jìn)行訓(xùn)練。

AlphaGo Zero則跳過(guò)了這個(gè)步驟,自我對(duì)弈學(xué)習(xí)下棋,完全從亂下開(kāi)始,采用的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。該系統(tǒng)從一個(gè)對(duì)圍棋一無(wú)所知的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始,將該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)強(qiáng)力搜索算法結(jié)合,自我對(duì)弈。在對(duì)弈過(guò)程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整、升級(jí),預(yù)測(cè)每一步落子和最終的勝利者。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)其實(shí)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種標(biāo)記延遲的監(jiān)督學(xué)習(xí)。它講究在一系列的情景之下,通過(guò)多步恰當(dāng)?shù)臎Q策來(lái)達(dá)到一個(gè)目標(biāo),是一種序列多步?jīng)Q策的問(wèn)題。

AlphaGo Zero的成果提示,AI并非只有深度學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí)也很值得研究。

在過(guò)去的三十年,深度學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)一度被認(rèn)為是學(xué)術(shù)界的一個(gè)異類(lèi), Geoff Hinton和他同事的努力,使得深度學(xué)習(xí)成為主流,應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像標(biāo)簽以及其他無(wú)數(shù)在線工具的用戶(hù)體驗(yàn)。

有趣的是,臨近年底,深度學(xué)習(xí)之父Hinton發(fā)布新論文Capsule,斷然宣稱(chēng)要放棄反向傳播和深度學(xué)習(xí)理論,欲自廢三十年功力再練一套新AI 功夫 。圈里圈外頓時(shí)蒙圈。

自我顛覆或醞釀著AI的另一次飛躍。李飛飛對(duì)此大為贊賞,發(fā)推特稱(chēng):沒(méi)有工具是永恒的,即使是反向傳播和深度學(xué)習(xí)。重要的是基礎(chǔ)研究繼續(xù)推進(jìn)。

2 政策的突破

2017頂層設(shè)計(jì)已經(jīng)明確昭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向,可以預(yù)期,2018年后各地將掀起新一輪的發(fā)展高潮。

為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇,構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì),加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó),2017年7月,國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出三步走計(jì)劃,到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

《規(guī)劃》旨在大力發(fā)展五大人工智能2.0技術(shù)(包括深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放和自主操控),用以解決技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、社會(huì)和國(guó)防四大領(lǐng)域的問(wèn)題。值得一提的是,規(guī)劃中還提到了讓中小學(xué)開(kāi)設(shè)人工智能和編程課程,人工智能教育從娃娃抓起,一時(shí)間風(fēng)頭無(wú)兩,蓋過(guò)規(guī)劃。

繼《規(guī)劃》發(fā)布后,11月15日,科技部在北京召開(kāi)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì),宣布依托百度、阿里、騰訊和科大訊飛四家公司,成立人工智能四大平臺(tái),標(biāo)志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項(xiàng)目進(jìn)入全面啟動(dòng)實(shí)施階段。

作為創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家,2018年發(fā)展什么樣的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品、怎樣發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)品?翻開(kāi)《規(guī)劃》,尤其是關(guān)于 培育高端高效的智能經(jīng)濟(jì) 的內(nèi)容,一定可以找到一些思路: 大力發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè),將技術(shù)轉(zhuǎn)換成應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)在智能軟硬件、智能機(jī)器人、智能運(yùn)載工具(車(chē)、船、飛機(jī)、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)器件的創(chuàng)新;加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí),促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)的改造,讓制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務(wù)和家居等各領(lǐng)域都實(shí)現(xiàn)人工智能規(guī)模化應(yīng)用;大力發(fā)展智能企業(yè),推動(dòng)企業(yè)智能升級(jí),推廣應(yīng)用智能工場(chǎng);打造人工智能創(chuàng)新高地,鼓勵(lì)打造建設(shè)以人才、企業(yè)、生產(chǎn)要素為中心的產(chǎn)業(yè)群、產(chǎn)業(yè)園。

3 AI 投融資突破

一改前兩年的低調(diào),2017年的資本,高調(diào)的聚集到屈指可數(shù)的較成規(guī)模的AI創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目中。

7月11日,4.1億美元!商湯科技刷新AI領(lǐng)域單輪融資紀(jì)錄!

10月31日,4.6億美元!曠視科技獲4.6億美元C輪融資,再次刷新了融資記錄!

2017年,一系列眼花繚亂的融資事件陸續(xù)爆發(fā)。

2017年中國(guó)AI領(lǐng)域投融資創(chuàng)出歷史新高,一年內(nèi)總投融資達(dá)582億元。

在投資熱門(mén)領(lǐng)域方面,VC對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像、自然語(yǔ)言處理和智能機(jī)器人的關(guān)注持續(xù)全年,其趨勢(shì)基本符合騰訊研究院8月發(fā)布的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》和《中美人工智能創(chuàng)投趨勢(shì)報(bào)告》的預(yù)測(cè)。

值得一提的是,國(guó)產(chǎn)AI芯片獨(dú)角獸出現(xiàn)。長(zhǎng)期以來(lái),中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)受制于人,在產(chǎn)業(yè)核心芯片方面的落后不僅僅是技術(shù)、資金的匱乏,更重要的還有產(chǎn)業(yè)生態(tài)意識(shí)的淡薄。AI芯片投資周期長(zhǎng),金額大,產(chǎn)出小的特點(diǎn),使得很多投資商及企業(yè)對(duì)它望而卻步。而此次一億美元的融資,將用于發(fā)展國(guó)產(chǎn)AI芯片的產(chǎn)品化和市場(chǎng)化,有助于推動(dòng)產(chǎn)業(yè)走向自主發(fā)展的道路。

粥多僧少,泡沫也在醞釀。由于創(chuàng)業(yè)公司成立數(shù)量較前兩年有所回落,2017年資金明顯偏向中后期、大多數(shù)是一些較為成熟的項(xiàng)目,金額相當(dāng)巨大。

2018年,投資人會(huì)不會(huì)對(duì)AI初創(chuàng)項(xiàng)目表示更多熱情?

許多AI初創(chuàng)項(xiàng)目,屬于 三缺一 項(xiàng)目,缺少獨(dú)創(chuàng)技術(shù)、缺少應(yīng)用場(chǎng)景、缺少成熟度,只有一個(gè)概念,徘徊在實(shí)驗(yàn)室里,難以推開(kāi)市場(chǎng)的大門(mén),看起來(lái)有點(diǎn)懸。

2018年的三大難題

1 資金很多,項(xiàng)目不夠用了

當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險(xiǎn),主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少,市場(chǎng)對(duì)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望,而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳。

泡沫即將出現(xiàn)。在騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告中,分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號(hào):

一是資金多而項(xiàng)目缺。

綜合過(guò)往數(shù)據(jù)和2017年前半年的情況,今年美國(guó)新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底,在2017之際,美國(guó)新增企業(yè)數(shù)量范圍在25-30家之間徘徊。同時(shí),美國(guó)的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長(zhǎng),最后將穩(wěn)定在1380-1500億元的區(qū)間。

2018年后,中美兩國(guó)AI企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)都將有所恢復(fù),但依然平緩。在這段時(shí)期內(nèi),創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn),找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來(lái)越難,由于新增企業(yè)數(shù)量稀少,經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。

到2020年,美國(guó)累計(jì)AI公司數(shù)量將會(huì)超過(guò)1200家,累計(jì)融資將達(dá)到驚人的2000億人民幣。中國(guó)AI企業(yè)增勢(shì)不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來(lái)計(jì)算,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖,新增公司數(shù)量會(huì)上揚(yáng)到30以上,預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億元。

二是周期長(zhǎng)而營(yíng)收難。

通俗的說(shuō),人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí),起源于上世紀(jì)八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下,前沿研究是由對(duì)已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)組成,而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來(lái)了。

2006年,深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后,引起市場(chǎng)熱炒,但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限,甚至被譏笑為 人工智障 。許多項(xiàng)目和技術(shù),要想獲得消費(fèi)者歡迎,還需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。

從投融資趨勢(shì)來(lái)看,涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會(huì)增加。

一個(gè)依據(jù)是,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2017年中國(guó)人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起,比2016年稍有回落。但投資金額激增,總?cè)谫Y金額近600億人民幣,在政府的鼓勵(lì)和行業(yè)并購(gòu)中,2018年中國(guó)AI的投資將會(huì)持續(xù)大幅增加。

另一個(gè)依據(jù)是,行業(yè)并購(gòu)開(kāi)始加劇。根據(jù)CB Insights提供的數(shù)據(jù)顯示,自2011年以來(lái),已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購(gòu),而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購(gòu),為去年同期的兩倍。2018年,仍將延續(xù)這一趨勢(shì)。在資金增長(zhǎng)的同時(shí),中國(guó)AI企業(yè)數(shù)量卻不能同幅增長(zhǎng)。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來(lái)計(jì)算,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年呈現(xiàn)回暖,預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900-1000億人民幣,而新增公司數(shù)量?jī)H僅上揚(yáng)到30家左右。

資金多而項(xiàng)目缺,周期長(zhǎng)而營(yíng)收難,項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴,這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫何其相似。

2 事情很多,人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示: 深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在炙手可熱,目前的困境是缺乏專(zhuān)家,一個(gè)博士生大概需要五年的時(shí)間培養(yǎng),但是五年前還沒(méi)有博士生開(kāi)始從事深度學(xué)習(xí),這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專(zhuān)家特別少,可以說(shuō)彌足珍貴、極度稀缺。 這是三年前AI面臨的困境,至今依然未得到改善,甚至變得更加嚴(yán)峻。

人工智能競(jìng)爭(zhēng)以頂級(jí)人才為根本。 據(jù)說(shuō)世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過(guò)50人,Andrew Ng表示深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域人才匱乏的主要原因首先是數(shù)據(jù),對(duì)于解決某些領(lǐng)域的問(wèn)題,獲取數(shù)據(jù)并非易事;其次是計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)工具,包括計(jì)算機(jī)硬件和軟件;最后是這個(gè)領(lǐng)域的工程師培養(yǎng)時(shí)間非常長(zhǎng)。所以科技巨頭們等紛紛通過(guò)收購(gòu)初創(chuàng)公司來(lái)招攬人才。

作為國(guó)家未來(lái)的發(fā)展方向,AI技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用。而AI技術(shù)的研發(fā),落地與推廣離不開(kāi)各領(lǐng)域頂級(jí)人才的通力協(xié)作。在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中,AI頂級(jí)人才的領(lǐng)軍作用尤為重要,他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

然而,中國(guó)人工智能領(lǐng)域人才發(fā)展極為欠缺。

據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書(shū)》顯示,目前我國(guó)約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專(zhuān)注于人工智能,高校教師以及在讀碩博生約7000人;產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人。遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足我國(guó)市場(chǎng)百萬(wàn)級(jí)的人才需求量。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)看,我國(guó)人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。

人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層(芯片/處理器、傳感器等),技術(shù)層(自然語(yǔ)言處理,計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像,機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí),智能機(jī)器人等)和應(yīng)用層(語(yǔ)音識(shí)別,人臉識(shí)別)等組成,目前我國(guó)在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問(wèn)題如下:

問(wèn)題一,產(chǎn)業(yè)分布不均。中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層,基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲(chǔ)備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺(tái)上,嚴(yán)重削弱中國(guó)在國(guó)際上競(jìng)爭(zhēng)力。

問(wèn)題二,供求嚴(yán)重失衡,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。過(guò)去三年中,我國(guó)期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長(zhǎng),特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位,如算法工程師,供應(yīng)增幅達(dá)到150%以上。盡管增長(zhǎng)如此高速,仍然很難滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。但是,由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。

人才不足,是制約中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

近幾年來(lái),Google不斷的收購(gòu)AI領(lǐng)域的公司最主要的目的是 搶購(gòu) 一批世界上最一流的專(zhuān)家,在一個(gè)迅速成長(zhǎng)的人工智能領(lǐng)域里面,這些專(zhuān)家無(wú)一不是佼佼者。其他科技巨頭也相機(jī)而動(dòng)。

可以推想,人才流動(dòng),還將加劇。人才引進(jìn),還需持續(xù)。2018年,無(wú)法緩解人才饑渴癥。

3 場(chǎng)景很多,路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件,人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合,九大熱門(mén)領(lǐng)域遍地開(kāi)花。

其中,醫(yī)療、金融、無(wú)人駕駛這三大熱點(diǎn)中的懸疑,更是大大的吊足了公眾的胃口。

懸疑一,AI醫(yī)療的變革的信號(hào)在哪里?

作為民生領(lǐng)域,醫(yī)療年年改,卻次次令人無(wú)奈。風(fēng)險(xiǎn)投資也對(duì)AI+醫(yī)療有持續(xù)不斷的支持。2017年,每個(gè)月都有VC流入AI+醫(yī)療領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計(jì)融資額已超過(guò)180億人民幣。

科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形,IBM Waston已應(yīng)用于臨床診斷和治療,在2016年就進(jìn)入中國(guó)在多家醫(yī)院推廣;阿里健康重點(diǎn)打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺(tái);騰訊在17年8月推出騰訊覓影,可輔助醫(yī)生對(duì)食管癌進(jìn)行篩查。圖瑪深維11月獲投2億元,正在把深度學(xué)習(xí)引入到計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中,晶泰科技 (XtalPi)近期也融資1500萬(wàn)美元,用于新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù),以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問(wèn)題。

遺憾的是,盡管政府亮了綠燈,企業(yè)投了人力財(cái)力,但人工智能卻并沒(méi)有在醫(yī)療領(lǐng)域出現(xiàn)爆發(fā)。原因何在?在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù),而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘,保障健康的同時(shí)又保障數(shù)據(jù)安全性?這將是推動(dòng)智能醫(yī)療快速發(fā)展的一個(gè)重要信號(hào)。

懸疑二,AI如何深層次的撬動(dòng)金融?

與智能醫(yī)療面臨相同數(shù)據(jù)問(wèn)題的還有金融領(lǐng)域,大量的可信度較高的數(shù)據(jù)握在各大銀行手中,AI怎么能夠撬出來(lái)這些數(shù)據(jù)以推動(dòng)金融科技的創(chuàng)新,是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。

當(dāng)前,人臉識(shí)別、指紋識(shí)別技術(shù)作為驗(yàn)證客戶(hù)身份、遠(yuǎn)程開(kāi)戶(hù)、刷臉支付,解決金融安全隱患的方案,已經(jīng)發(fā)展成熟正在逐步推廣。

如何利用知識(shí)圖譜挖掘潛在客戶(hù)、進(jìn)一步深挖客戶(hù)潛在需求的技術(shù)也已較為成熟,而數(shù)據(jù)源的問(wèn)題亟待解決。

美國(guó)的科技公司FutureAdvisor最早研制出 機(jī)器人理財(cái)顧問(wèn) 。隨后,此類(lèi)機(jī)器人理財(cái)顧問(wèn)迅速風(fēng)靡全球。

2017年智能投顧更是火燒火燎,被視為是下一個(gè)風(fēng)口。但是,機(jī)器人炒股,結(jié)果賠了。

懸疑三,智能汽車(chē)究竟何時(shí)上市?

無(wú)人駕駛汽車(chē)被稱(chēng)為 四輪機(jī)器人 ,但其發(fā)展何時(shí)會(huì)像智能手機(jī)一般,人手一臺(tái),徹底顛覆傳統(tǒng)手機(jī)進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)變革?這答案仍然是個(gè)懸疑。

2017年,汽車(chē)行業(yè)內(nèi)智能造車(chē)勢(shì)力動(dòng)作不斷,其中一部分已陸續(xù)交出答卷,讓產(chǎn)品接受市場(chǎng)的檢驗(yàn),而一部分仍在溫室中培養(yǎng),等待結(jié)果。之所以稱(chēng)之為 溫室 ,是因?yàn)楦餍懈鹘缍紝?duì)其予以厚望,尤其是在投融資上,雖然投資事件數(shù)不多,但金額達(dá)234億人民幣。

百度宣布開(kāi)放阿波羅平臺(tái)。阿里巴巴與上汽集團(tuán)等傳統(tǒng)車(chē)企展開(kāi)合作。騰訊于年初成功入股特斯拉成為第五大股東,領(lǐng)投蔚來(lái)汽車(chē)首款純電動(dòng)產(chǎn)品,已正式上市。

時(shí)間正在跟我們賽跑。2017年,無(wú)人駕駛車(chē)輛走上北京五環(huán)被交警調(diào)查,12月20日,一支百度Apollo無(wú)人車(chē)車(chē)隊(duì),在雄安新區(qū)測(cè)試開(kāi)跑。2018年初,北京順義區(qū)無(wú)人駕駛試運(yùn)營(yíng)基地正式啟動(dòng),成為北京出臺(tái)國(guó)內(nèi)首部自動(dòng)駕駛新規(guī)以來(lái),全市首個(gè)開(kāi)展無(wú)人駕駛試運(yùn)營(yíng)的區(qū)域。2018年,誰(shuí)會(huì)上路?行業(yè)和消費(fèi)者都拭目以待。

結(jié)束語(yǔ)

回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的幻滅,很多人依然覺(jué)得不可思議。那時(shí)候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異,軟件應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)ISP,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容ICP爆發(fā),常有一日不見(jiàn)如隔三秋的感嘆。

2000年4月,納斯達(dá)克指數(shù)一路狂飆突進(jìn)到歷史頂點(diǎn),5400多點(diǎn)。但不幸泡沫破裂,資本市場(chǎng)崩盤(pán)。 納斯達(dá)克指數(shù)迅速滑落。中間經(jīng)歷了9.11恐怖襲擊事件,還有安然事件。寒冬持續(xù)了3年時(shí)間,才慢慢走出低谷。

如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展,與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。

產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán),肩負(fù)國(guó)家戰(zhàn)略的重任,高度依賴(lài)資本市場(chǎng)渠道,輿論高度爆炒,從業(yè)者無(wú)不都是三高社會(huì)精英。

但美中不足的是,上市的產(chǎn)品卻體驗(yàn)欠佳,應(yīng)用場(chǎng)景略顯不足,魚(yú)目混珠的項(xiàng)目時(shí)有出現(xiàn)。

且不說(shuō)納斯達(dá)克如何,單單A股市場(chǎng),就常常為之躁動(dòng)不已。理智的資本市場(chǎng)變得荷爾蒙過(guò)剩,泡沫的味道越來(lái)越濃。無(wú)論是政府還是企業(yè),大家都應(yīng)該對(duì)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)加以防范。

 

文章編輯:CobiNet(寧波)  
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