对于AI而言2019是场硬仗
元旦期间与学术界的朋友聊起,其细数了2000年以来国内学术浪潮的发展特点:2003年受LDAtopicmodel影响,实验室热火朝天的在文章中建起Graphicalmodel加入隐变量,2004年Hadoop出现,数据热成为各个领域各种问题的焦点,有甚者只要将传统算法在MapReduce框架改写一下,便可以发布新的热点文章,2010年Spark出来后,将Hadoop赶跑,之后深度学习的出现,又使topicmodel文章的热度降了下去……从疯狂到偃旗息鼓,也只不过是短短几年的时间。据荷兰爱思唯尔出版集团的报告显示,过去20年中,中国的研究员发表了大约13.4万篇关于人工智能的研究论文,美国发表的论文仅10.6万篇。所有的人们都知道,当前的实际运用水平,AI仍然有段路子要走,但在理论上,明显中国已经占据绝对的领先地位。疯狂的学术界背后,少不了疯狂的资本市场。据工信部中国信通院副所长张雪丽介绍,截止至2018年9月,全球共有人工智能企业5159家,中国以1122家(不含港澳台)位居第二;北京则以445家的总数,成为全球人工智能企业最多的城市。2018年上半年,人工智能领域的全球融资规模达到435亿美元,中国的规模达到317亿美元,占了全球的四分之三以上。又一场漂亮的胜利:中国仅靠全球1/5的企业获得了全球3/4的融资,投资者对中国AI领域充满期待。但据媒体的人工智能落地报告中指出,2017年中国AI创业公司累计获得超过500亿人民币融资,但其中商业落地前100强公司累计产生收入却不足100亿人民币。在整个产业链中,90%以上的AI企业依然处在亏损阶段,绝大多数企业年营业收入不足两亿。针对这种现象,阿里巴巴的前CEO卫哲说:目前人工智能的泡沫巨大无比,媒体吹捧,市场过热。市面上很多公司号称自己是人工智能公司,但有九成的人工智能公司都是伪人工智能。技术无法商业化,是人工智能公司被冠以伪人工智能的关键所在。以笔者在安防市场的观察,一部分原因是因为企业过度宣传实验室数据,让用户在实际体验中落差大,另一部分的原因是企业盲目追求模仿,缺乏真正的创新能力,其中以人脸识别技术最为显著,当产品技术趋向同质,价格战便会随时爆发。虽然目前安防市场足够大,也足够分散,碎片化的需求能让各家企业都能获得市场,但这距离一些CV企业之前的初衷或许已经存在着差别。不能否认的是,人工智能与深度学习在语音识别、图像识别、无人驾驶等领域都具备良好的发展前景,加上国家政策的引导,未来它们仍然会在业界继续红火下去,以工业界的普及要晚于学术界510年的常规推理下,相信未来十年内将是人工智能落地的争夺战。但投资者对于未来的预期以及人工智能的热情已经开始回到冷静期,这对于未来CV企业未来的发展而言,路并不会像之前那么好走。
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