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GMIC圆桌:人工智能的商业前景,押注平台还是垂直行业?
2017-04-28 13:46:42

4月27日,2017全球移动互联网大会(GMIC)在北京国家会议中心召开。当天下午,G-Summit全球科学创新峰会的圆桌论坛“当大佬们谈人工智能时他们在谈什么?”在大会议厅举行。

财视传媒CEO张刚担任议题主持人,谈话嘉宾有:地平线机器人创始人兼CEO 余凯、苏宁云商IT总部执行副总裁兼苏宁技术研究院院长向江旭、加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心执行总监Mark Nitzberg、瓜子二手车直卖网首席技术官张小沛、高通全球副总裁兼创投董事总经理沈劲。

甫一开场,张刚就提到,近几年人工智能非常火爆,《速度与激情8》就向人们展示了成千上万辆无人驾驶汽车失控的场面,那么人工智能结合场景,到底能带来哪些改变呢?

▎张刚:在各位的领域人工智能都会结合哪些场景来应用?

沈劲:我来自高通创投,过去一两年我们投了一些和人工智能相关的公司,包括自动驾驶,和在农业数字化领域运用了深度学习的两家公司,这是一个非常激动人心的领域。

张刚:高通已经不满足于为全球的10亿部手机提供骁龙的芯片?

沈劲:人工智能跟我们也是相关的,凡是从芯片引导出来的,都能够并用。这方面有手机、IOT万物互联的接入,手机还是很重要的一部分。

余凯:我们出来创业做地平线机器人,最核心的一件事情是希望成为撬动未来的力量,重构人工智能的算法处理器,去面向自动驾驶这些非常重要的未来应用场景。

向江旭:我是来自苏宁云商的向江旭。大家可能印象中苏宁是一家卖电器的公司,其实苏宁有六大业务板块,线上线下零售、地产、金融、文创、体育、投资,去年苏宁是中国第二大民企,第一大是华为。这么大的板块,对于人工智能是很好的应用场景,有很多可以值得探索、尝试、耕耘的沃土。

张小沛:大家好,我是张小沛,来自瓜子二手车。我们用了大量的算法和人工智能在探索车的残值怎么预估,出车间的图像怎么识别。

Mark Nitzberg:大家好,我来自人类兼容人工智能总监加州大学伯克利分校,是学术背景。我最近工作的公司是把计算机视觉运用到帮助盲人。

▎张刚:人工智能近几年大家谈到很多,我想知道所谓的AI、VR、AR、无人机、机器人,它们的商业化前景在什么地方吗?请几位嘉宾从商业化角度解读一下。

沈劲:作为投资人,我们比较关注这个问题。虚拟现实确实现在比较冷,应该是进入了一个最低的低谷。在VR方面,目前看到比较务实的是VR娱乐场,这个小业态中有几家公司做得不错。

在人工智能方面,几家公司还是不错的。有作为深度学习计算机视觉方面的,还有安防、身份证明,都是商业化的机会。离消费者更远的农业,数据化做得比较晚的领域,现在商业化也开始起来了。

余凯:讨论人工智能的商业化,首先要问人工智能本身是不是一个产业?现在人工智能发挥作用影响,应该有两种形态。

一种形态是已经很有价值的垂直业务领域,这个领域因为你用了人工智能,使得它的成本或者是效率发生一个本质的变化。比如搜索引擎,2015年的百度的广告收入已经超过中央电视台了。过去如果没有这种大数据的新技术应用,几乎是不可能去颠覆一个上百年的传统行业。最近就是今日头条,从完全不同的视角把推荐技术运用进来,使得个性化阅读获得跟以前完全不一样的体验,所以能够在巨头的围剿中冲出来。

我们首先看有没有这种垂直的行业,因为用了人工智能的一个技术,去替代其中的某个环节,使得这个产业的格局能够被重构。如果只是这个,我们觉得只是小机会,不是大机会。

另外,我们能够看到人工智能能不能成为一个平台性的服务,使得很多的行业都会发生本质的改变。比如说最近看到股票在过去的一年里面翻了五倍,从20块钱翻到100块钱,因为它使很多跟人工智能有关的产业都发生变化。所以从这两个角度看,人工智能的商业化已经发生了。
  
▎张刚:现在人工智能是不是类“互联网+”的东西,是“互联网+”还是“+互联网”?大家都认同互联网是一种基础设施,像水和电一样,这种趋势是不可逆的,人工智能是不是?

余凯:人工智能是一个发动机,但并不构成整个商业利益的完整闭环。人工智能本身技术去构建一个产业,这个挑战是非常大的,但是它可以帮助到产业。

向江旭:我从商业的角度来探讨一下,给大家举几个AI在泛零售领域的具体应用。

在苏宁的4000家门店,应用到安防,如何跟踪客户的动向,从而了解他们对哪一款商品感兴趣,这个实际上把线上的用户画像和用户浏览轨迹在线下实现,就有很多人工智能的技术。还有计算机视觉,图象识别,我们和这些公司也有合作,在门店里面装了很多摄像头做客流分析,甚至从面部识别知道他是谁,然后给他推荐他喜欢的商品。

包括人脸识别的金融认证,有的人拿一个照片或者一段视频来模拟登陆的注册过程,这就需要识别。还有聊商的应用,比如你在晚上饿的时候,只要说一句话,可能五六分钟有一架无人机把汤送到你面前。此人、此时、此地,他需要什么,零售商能够感知到,以最快的方式把商品和内容传递给他,这就是很多AI技术在后面帮助达成的场景。

张小沛:像余凯说先从技术角度切入之后找应用场景,瓜子二手车是非常典型的。已经有了垂直的应用场景,怎么用AI的技术去提高效率,降低成本,逐步做一些可能做不到的事,我也举一些例子。

一年想卖一百万辆车在中国是什么概念?想卖一百万,就需要下沉到很多县城,这个时候依靠专家预测跟在大城市是完全不一样的。就要有其他的技术去逼近车的真实价钱。

另外,我们是一家典型的O2O公司,一年卖60万辆车的时候有一万人,一年卖300万辆车的岂不是需要15万人?这是很可怕的。所以算法团队要做非常垂直的二手车行业里面的客服机器人。

Mark Nitzberg:我觉得这个问题并不是说它的商业价值在哪里,是什么时候实现。要考虑哪些部分是人工智能不会涉及到的?我们看到的是其实90%的500强的公司,都在思考和部署人工智能。应该怎么思考呢?只要去看一下哪些方面不会受到人工智能的影响就好了。

有巨大的人工智能商业化的机会,比如机器手抓一个东西,已经有三十年的研究,现在逼近突破了,一个好的机器手要六万美金或者以上,我们把这个成本技术上实现突破,成本降下来,增加产量,这方面的确是万亿美金级别的商机。

▎张刚:当我们决定投人工智能的时候,需要一个决心,还是需要一种勇气?大概多长时间能看到这样一个结果?

沈劲:对平台型的公司一定有风口这个概念。首先,大的互联网公司肯定是希望做平台型的,人工智能作为一种提供服务的角色。创业公司如果启动早一点,我觉得这个机会或者说风口是存在的。

余凯:一个平台型的公司需要有时间阶段,过了时间阶段恐怕就是下一波了。实际上垂直行业一直有机会。

我不是特别喜欢风口这个词,当这个事情大家都在说是风口的话,其实你已经晚了。所以一般说风口的人是不追风口的,是对未来很长时间的判断。12年我回中国做深度学习,当时没有一个高校跟公司知道深度学习是怎么回事儿。15年的时候开始做人工智能的处理器,大家都不会有这个胆子来投资这个方向。昨天我听说谷歌最开始做人工智能处理器的八个人都出去创业了。但是现在你再来追的话,好多基础的东西都没有具备,有些公司已经跑到前面去了。

说到垂直行业,这是地平线的一些思考。我们做人工智能处理器,认为最大的场景还是自动驾驶。这大家都会很关心自动驾驶什么时候到来,我从13年开始做自动驾驶,其实每一年都在改变对这个东西的看法,这个看法实际上是自动驾驶在不断地提前,不光是我们专门从事核心技术研发的,包括新的滴滴、优步这样的公司,事情不是线性的发展,一定刷新你的认知。

我的一个观点是,在很多场景中,全自动驾驶可能在2020年实现。

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