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融资下降 企业如何借力AI缔造新生产力?

作者/整理:权威博彩 来源:互联网 2019-11-13

  “过去五年,中国在人工智能领域方面的融资规模占全球人工智能领域投融资额60%以上,中国毫无疑问已成为了人工智能领域最(让人)吃惊的一个国家。”近日,新浪集团首席信息官王巍在2019全球移动互联网大会(GMIC)企业“智能”峰会上提到。

  前瞻产业研究院报告指出,截至2017年,中国人工智能市场规模增长至217亿元,同比增长53%,预计2018年中国人工智能市场规模在339亿元左右,2020年将达710亿元。

  行业发展之快,2019年甚至被业界认为是中国的“人工智能规模化落地元年”。但据36氪最新发布的《中国AI商业化进展》报告显示,人工智能领域的季度融资事件从2018年第一季度开始下降,去年第四季度到今年上半年基本延续了这种下降趋势,今年第二季度融资事件数量和金额都不及峰值的三分之一。

  可见,资本正回归理性,接下来,人工智能将进入新的发展阶段。在“智能+”时代,“大数据”、“5G”、“人工智能(AI)”等关键词依然热度不减,但企业如何才能真正做到增效降本,缔造新的生产力是未来的一大课题。

  在前些年大量融资的驱动下,人工智能企业如雨后春笋般冒出来。据统计,截至2018年,中国人工智能企业达到了3341家,占比超过了全球的20%。

  平安科技AI智能认知总经理宋晨告诉21世纪经济报道记者,互联网巨头早在2000年左右就开始做很多人工智能的布局,包括谷歌、脸书这种国际性企业,也包括国内的像BAT、华为、平安等都在布局。

  从2000年开始,人工智能企业开始激增。“人工智能发展到今天,已经经历过非常多的浪潮,近五年尤为明显。”宋晨引述行业数据称,近五年AI企业数量增加了七成多;从融资数量上看,有九成多的融资也是在近五年发生。“在AI融资频次上,从2000年开始一共有13000多次的融资,其中87%发生在近五年。”

  另据《WIPOP 2019人工智能趋势报告》显示,有超过一半的AI专利在过去五年发表,这意味从2014年到2018年这五年间,全球AI产业进入了快车道。

  在王巍看来,人工智能在中国加速发展,有三大重要因素推动:一是国家政策重视人工智能在实体经济的融合以及人工智能在社会产业当中的快速实施和应用;二是行业IT技术的驱动,整体数据容量的发展、人工智能算法的演进突破了各种局限、计算能力突破了瓶颈;三则是资本青睐。

  据《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2019)》统计,2018年在我国745家人工智能企业中,有577家企业融资总额为3832.22亿元,是2017年的2.04倍,排名全球第一。在745家中国人工智能企业中,应用层企业占比高达75.2%,分布在包括智能制造、科技金融、数字内容和新媒体、新零售和智能安防在内的18个应用领域。

  然而进入2019年以后,曾经备受资本青睐的人工智能行业融资事件出现肉眼可见的减少。《中国AI商业化进展》显示,从融资轮次看,自2018年起,种子轮融资事件数量和在全年融资事件总量比例双双减少。这意味着,人工智能早期项目获得资本的难度可能在增加。从分布领域来看,大额融资集中分布在计算机视觉、机器人、芯片、自动驾驶等核心厂商,各细分领域、头部独角兽融资热度不减,资本市场整体呈现“两重天”的趋势。

  今年2月27日,AI芯片公司地平线宣布获得由SK中国、SKHynix以及数家中国一线汽车集团(与旗下基金)联合领投的近6亿美元B轮融资。4月,旷视科技获D轮融资7.5亿美元,并宣布拟在港上市。5月,阿里宣布36亿元入股宇视母公司千方科技。

  对此,宋晨分析认为是因为大家逐渐回归到理性,思考投这么多钱到底有没有带来降本增效,给企业、业主或客户带来真正的价值。他指出,人工智能的技术应用到场景当中其实有可能会产生很多未知性问题。“目前来看,很多的企业都是不盈利的,都在融资阶段。”宋晨说。

  事实上,人工智能走到如今,挑战也渐渐显露。《中国AI商业化进展》总结认为:“整体上,受政策和市场环境驱动,人工智能商业化进程加快。在未来几年,继续探索技术边界,将其应用更多场景,发挥更大的价值是行业关注的重点。”

  第四范式的云业务总经理王敏认为,“AI也有很多细分的领域,唯一相同的就是大家都在用技术提高生产力。”在王敏看来,AI可以从历史的数据里面挖掘到事物运行的规律,把规律提炼出来用于未来的技术应用。

  目前,AI主要应用在两大类型场景:第一类是感知类场景,如人脸识别、语音识别等,作用更像人的眼睛、耳朵、手、脚,在公司层面更多是帮助执行,提高客服人员的效率,或者是提高审核人员的效率等;另外一类是决策类场景,在企业中,一般会表现为在决策层面帮助业务做出最好的决策,提高效果。

  但宋晨认为,当下有三大问题制约人工智能下一阶段的发展。首当其冲的是“场景与技术的结合问题”,其次则是“技术的单一性”。

  “目前我们看到的人工智能技术,绝大多数公司都是单一领域,比如机器学习、机器视觉、语音,但其实客户并不关注用哪项技术解决降本增效的问题,他们更关注的是在一个场景中,不管是一个技术还是两个技术,最终能否解决掉我的问题。”宋晨判断,单一技术领域在往后的发展中,将变得更有瓶颈性。

  第三个制约则是价值体现不足。很多做AI的人都有过这样的经验,上线了一个人工智能相关技术和场景,最后发现为了服务这个场景的人工智能技术还要再多加两个人,最后算一下成本,可能是更多。这就涉及到这些人工智能的真正价值体现能不能被量化的问题,有些公司能量化,有些公司不能量化。

  媒体行业作为人工智能技术应用的重点领域,在“高速率、高容量,低时延、低能耗”特点的5G时代热潮驱动下,也迎来巨大挑战。在王巍看来,在大数据、5G、AI创新技术发展下,未来媒体表现形式会更丰富,视频、VR(虚拟现实)、AR(增强现实)会出现更多。媒体承载硬件从手机APP变成智能传感设备、智能家居、智能驾驶等。再就是到了智能媒体时代,内容生产过程中不只是人跟人、人跟物,也可以是物与物发生关系,这对传统媒体行业都提出了新的要求。

  面对这些挑战,企业该如何借力人工智能,缔造新的生产力?王敏建议可以从创造全新业务领域入手。“举个例子,金融可以辐射医疗,目前金融反欺诈技术已经非常成熟了,医疗方面也有反欺诈的需求,比如说医保反欺诈,用同样的方完全可以解决反欺诈的问题。”

  其次是降本增效。“如何可以节约人力成本,让招人的门槛降低,控制团队规模。还有算力的生产力,在云上获得小规模、低价格的云端算力,让业务启动变得更加简单等等。”王敏举例道。

  而宋晨更希望可以做到,在整个人工智能的技术领域,深耕行业时所有的技术、算法、能力都可以实现真正的融合。“只有开放的合作才能享受到在场景中为业务带来的降本增效和可量化,所有的创新不是为了创新而创新,而是以人为本,真正帮企业做到降本增效。”宋晨说。