2016年4月9日下午,新智元记者参加了由慈星股份与阿优文化共同举办的主题为“智童道合”的服务机器人产业战略及新品发布会。开心果机器人公司CEO马舒建发布了两款面向3-10岁儿童的智能产品:阿U幻镜和阿U兔智。据马舒建透露,目前接到的订单额已超过1亿元。阿U幻镜是一款利用AR增强现实技术,具有教育和泛娱乐功能的儿童专属智能硬件,阿U兔智除了图像采集、远程视频监控等功能,还结合人工智能技术,拥有语音识别、视觉识别、拟人情绪等特性,相当于一台智能管家机器人。
发布会上,慈星股份执行董事、慈星机器人公司董事长兼阿优文化公司董事李立军发表致辞,提出科技和文化融合的重要性,还谈到了中国服务机器人的发展前景。新智元创始人杨静也应邀发言,祝贺产品取得成功,杨静还提到李立军也是新智元人工智能智库的专家执委、新智元人工智能产业基金合伙人,为了我国人工智能事业东奔西走。
会后,新智元记者就中国智能产业投资的有关问题,对李立军进行了专访。
新智元:作为阿U文化的投资人,你兼任阿优公司的董事,能具体谈一谈你如何看待这方面的资源整合?
李立军:投资阿U文化的时候我还在慈星股份的母公司裕人投资,当时我们还没开始布局服务机器人产业。一个偶然的机会,认识了杭州阿优文化创意有限公司CEO马舒建(小伙伴都叫他马帮主),跟他聊得比较有共鸣,特别是马帮主所倡导的“为成长加优”的创作理念。《阿U》动画片的内容“绿色、环保”,没有像国内有些动画片那样一天到晚打打杀杀,阿U没有暴力、没有粗俗。我的小孩在国外长大,我跟着他看了好多ABC、BBC等海外电视播出的动画片,内容基本都是讲我帮助你、你帮助我的故事,比如《巴布建筑师》、《火车头托马斯》。主角出于好心,有时候也会弄巧成拙,但出发点一定是好的。总的来讲,价值观会反应“你好,我好,让世界更美好”这类主题。我跟马帮主聊了两三次就觉得,这人靠谱,他对文化产业的坚持非常执著——他那时已经干了15年的动漫。我就跟我们董事长说,这个团队真不错,人非常执著、非常用心。我跟马帮主的一拍即合,就像我一直在倡导的“串珍珠理论”——把散落在世界各地的、又大又亮的珍珠,以价值认同为纽带,串成一条价值链,共同为终端客户提供高性价比的产品和服务。最终,裕人投资决定对阿优文化进行了战略投资,并成为了公司主要股东。
由于国内法制环境(比如盗版)和对于知识产权付费使用的市场意识等历史原因,动漫公司在国内还很难以通过版税等授权收入来实现盈利,动漫品牌打响之后,还需要通过衍生品来实现持续盈利。虽然阿U在鞋服、食品等行业的品牌授权已取得一定成果,但缺乏与其它竞争对手拉大差异化的核心产品。由于慈星在先进制造和工业自动化方面有一定的积累,因此,我建议马帮主通过优势互补,让阿U增加科技属性,同样是做动漫衍生品,我们可以通过融入科技元素来实现产品的差异化和高附加值,但具体如何做呢?我跟马帮主讨论的结果是尝试一下智能硬件类的动漫衍生品,而且自己建团队来做。就这样,我们两家就开始了“文化+科技”的跨界融合和探索。
我一直认为,未来一个好的产业、一个有希望的产业,很有可能是在跨界的地方产生的,跨界的程度越高、融合的资源越多,构筑起的门槛和壁垒也就越高。但是,要促成这样的合作也是非常困难的,要靠机缘。我们希望通过一群有愿景的小伙伴们的共同努力,一起来建立一个服务机器人产业的生态链。机器人是一个跨学科的综合性产业,涉及的技术面非常广,每一项细分技术就够一个技术团队干上好几年,所以我们认为一个人或者一个小团队就把整件事情干完,是不现实的,需要把更多优质的资源整合在一起。当然,这些资源的导入有两个前提:第一,这个团队在细分的技术领域里(比如机器视觉、语音识别或是SLAM)是排前几名的;第二,人要靠谱,我们的创始人和他们的创始人、我们的团队和他们的团队之间,要有共同的愿景,价值观要一致。否则,哪怕技术再好,最后也会分崩离析的。所以说,需要在价值认同的前提下,来做资源整合。
还有一点相当重要,资源整合并不是谁出面做整合工作,谁就是老大,一定是让大家获得共赢:我们构建的这个珍珠项链,上面每一颗珍珠都有它独特的资源,大家彼此是平等的,没有谁大谁小,也没有谁重要谁不重要,只要在这个链上的,都是重要的。就像开心果机器人公司的产品研发,除了我们自研的部分以外,也融入了多个战略合作伙伴的技术,比如语音识别和数字舵机,他们都是在那些细分环节里的佼佼者。通过优质资源的高效整合,新品开发的速度会大大加快,比如,我们在下半年很可能还会有新的机器人产品发布。我们这些经过项目验证的合作伙伴是很靠谱的,这也是为什么我们愿意在发布会上把他们推到前台,公开他们的公司信息。我们希望能更好地推动他们的发展,除了跟我们合作,我们也鼓励他们跟别人合作。只有他们发展好了,公司有收益了,才能给我们提供更好的产品或技术,我们相互的合作也会更加紧密。我们想构建的就是这种开放的、基于价值认同的人工智能和服务机器人产业的生态链。
当然,这种生态模式在国内还不是特别成熟,以前也很少有人这么去做。通常行业老大们都相对比较保守,不太愿意开放自己的资源,即使有一些合作伙伴,也通常是不对等的,这样不利于资源的高效利用,也不利于整个产业的可持续发展。而我们所倡导的这种发展模式,更多的还是想帮助大家共同成长,等它长大了,也会给生态链上其它的小伙伴带来帮助,让整条生态链的竞争力也得到不断提升。
通过打造这串珍珠链,我们希望每颗珍珠不仅仅只跟它上游或下游的珍珠发生关系,也希望它跟珍珠链上所有不同的珍珠发生矩阵状的关联关系。虽然这种矩阵关系存着比较大的随机性,它没有非常强的功利性和目的性,但是我认为,既然已经是在价值认同的基础之上,大家各自成为链上的一环,那么相互之间将更有可能形成一些跨界的融合,一个或者两个,两个或者三个……这种融合所迸发出的创新火花,极有可能最后会形成一个新的产品或者技术,当然这里面还是会有概率的问题。
我一直认为,投资很大程度上就是与概率作斗争,没有一笔投资能保证百分之百成功。在投资决策过程中,我觉得有两点比较重要:第一是大方向对不对?比如说我们人工智能和机器人行业与其他行业相比,例如传统制造业,是不是未来更有发展前景?我相信大家都会选择人工智能和机器人行业,那么往这个方向去,成功的概率应该会更高一点,对社会正面的影响也更大一点;第二就是人靠不靠谱?这个团队的创始人或负责人靠不靠谱,他们的理念是否跟我们一致。如果这两点都符合,那么我觉得项目失败的概率就会大大降低。例如,像阿U或者新智元这样的公司,我觉得就是值得投资的好项目。
新智元:刚才发布会上,马总介绍时说阿U兔智主要靠的还是内容。那么,对于这种小机器人,你认为其中的技术含量比,应该是怎么样的?
李立军:我觉得这类产品,在硬件层面的技术上应该占到20-30%,软件占比应该在30-40%,然后在内容层面上应该也是30-40%。如果具体体现在阿U兔智的产品上,硬件技术的占比可能要低一点,占20%左右,就像我刚才所讲的,我们的理念是把现有的成熟技术发挥到极致,而不是拼命追求特别高端、特别炫酷的技术,这些技术通常不是很稳定,可靠性不是很好,成本也比较高。但是,我们在软件、算法和内容层面,会投入比较多的资源,因为这对于用户的体验而言,才是用户最关心的。
新智元:跟当时你投资阿U一样,作为新智元的天使投资人之一,新智元吸引你的地方在哪里,你对新智元寄予了怎样的期望?
李立军:我们想做的是推动国内人工智能和服务机器人这个产业的发展。当初喜欢上新智元,就是因为看到新智元创始人杨静的那种执着和使命感,她做的是一件有意义的大事:推动国内人工智能产业的发展,提升华人在这个行业里的地位。当初找到新智元,是因为我们正在对人工智能和服务机器人行业进行调研和布局,之前我已经花了很长一段时间全国各地到处去跑,去拜访一些资深的业内人生,去对产业发展情况和市场情况进行研究。由于之前并没有近距离接触过这个行业,所以调研工作进展得比较缓慢,有点事倍功半的感觉。但在接触到新智元和创始人杨静后,这一切发生了改变,新智元为我们提供了大量有价值的信息和线索,并且在很短的时间里就联络到了一大批国内顶尖的人工智能专家,使我们的产业调研工作得到了快速推进,并据此制定了慈星的服务机器人发展战略。正是这种切身的体会,让我充分认识到新智元人工智能智库平台的价值所在,最终也成为了新智元的天使投资者之一。
正如我在发布会上所说的,我们在服务机器人产业的发展上采用了循序渐进的策略,第一阶段重点发展针对儿童的教育和陪护机器人,因为目前这方面的技术相对成熟,但下一步我们也会介入助残、助老用服务机器人的市场,这个细分领域对人才和技术的要求非常高,是一个非常有挑战性的方向,但这也是一个非常有社会价值的事情,对适用人群而言,可以很大程度上提升他们日常生活的福祉。通过前期深入的调研和沟通,我们已经与包括美国加州大学伯克利分校的机器人和人体工效学实验室、香港科技大学机器人研究所在内的多家全球顶尖的机器人研究机构建立了合作关系。
我觉得去做一件事情,不仅仅需要考虑是否对企业和个人有什么益处,也需要站在更高的层面来考量一下是否能对整个社会有所贡献,这一点非常重要。
对于新智元呢,我希望在杨静及她所率领的团队的共同努力下,推进国内在人工智能和服务机器人领域的可持续发展。服务机器人的核心是软件和算法以及内容,在这些领域我们华人还是很有优势的,特别是之前已经有诸如大疆无人机、优必选机器人等比较成功的服务机器人企业。此外,在硅谷有很多人工智能领域优秀的华人科学家,他们为全球的人工智能产业发展做出了非常大的努力和贡献,这些人中部分已经在为国内的企业工作,相信未来会有更多这样的顶尖人才回到国内,带动国内相关产业的发展和进步。如果新智元把这些顶尖的专家聚到一起,把他们的理念、思想、研究项目等有机融合起来,就像我刚才讲的,让这些又大又亮的珍珠相互之间发生矩阵式的关联关系,最终就可能会导致一些奇妙的事情发生。为什么新智元举办的“3·27”大会,大家都觉得很开心,就是因为大家都觉得这种交流很难得,原本同行之间很少有大范围交流的机会,而新智元提供了这样一种平等交流的好机会。所以,我认为新智元是一个可以发生化学反应和变化的平台,为中国乃至华人这个产业的发展提供土壤,提供机会,这种平台非常有价值。
新智元:作为新智元智库专家执委、新智元“AI+”投资专家群超级副群主,你如何看待当前中国智能产业投资市场?目前人工智能和机器人产业的投资战略比重应该是怎样的?
李立军:从2015年开始,资本市场对人工智能越来越追捧,特别是软银投资的Pepper机器人面世以及谷歌的AlphaGo在围棋领域战胜人类的九段高手以来,公众对人工智能和机器人有了更多的了解,越来越多的人开始关注人工智能这个产业。其实,人工智能这个话题从60年前的达特茅斯会议提出来至今,已经经历了四起四落,但之前的这些年,人工智能无论在软件还是硬件层面,与现实生活中的应用需求有着较大距离。现在的情况不同了,很多科学家都认为我们已经到了一个人工智能实用化发展的转折点,无论是一级市场,还是二级市场,都非常看好这个产业的发展方向。但从另外一个方面看,新技术的发展通常也会面临较大的技术风险,因此也需要大家理性对待。
对人工智能产业的投资,风险相对比较高,因为其主要的成本在于高端的人才,如果在算法等方向性的关键点上没有把控好,很可能会出现几十个人几年的努力打水漂,但是如果能获得成功,其收益率也会非常高,真正的“高风险,高回报”。而面向终端消费者的服务机器人产品的投资相对风险会小一点,但由于这个行业,即使从全球的角度来看,都还属于起步阶段,所以产品的成熟度是比较大的风险。事实上,到目前为止,除了扫地机器人外,美国和日本虽然都已经搞了很多年,但真正进入实际应用的产品还是凤毛麟角。这对中国的服务机器人企业而言,有挑战,但更多的是机会,中国的人口基数非常大,拥有巨大的潜在消费人群,而服务机器人是C端的产品,再加上中国有非常成熟的3C产品制造产业链和可以与日美媲美的顶尖人才,所以,我认为中国人在这个领域是很希望的。
新智元:你对投资国内人工智能和服务机器人的企业有什么建议?能举一些例子吗?
李立军:现在做投资不像以前,比如说5年前,那时候资本市场PE投资很热,如果一个企业盈利情况很好,大家都想挤破头冲进去参点股,等公司上市了马上就能获得比较大的收益。那个阶段,做投资很大程度上都是靠关系或者是利用了信息不对称的机会。但现在已经不太有这种机会了,相关信息已经高度对称,盈利好的企业会有一大堆投资者冲上去报价,因此现在有实力的投资者更多转向了早期投资,投资节点大大前移。这是什么概念呢?就是说被投项目在还没有开始挣钱,甚至在项目的种子阶段就开始有投资者介入。这时候,投资者需要搞明白这个项目到底有没有发展前景?因此,投资者首先得对这个产业有所了解,对项目的技术背景有所认识,这就需要去做研究。所以,这方面的投资一定是技术驱动型的、研究驱动型的。投资者需要知道全世界谁做得好,谁做得不好?市场的情况怎么样?技术发展到什么程度了?拟投资的标的在产业里处于什么地位?这些基础研究,非常重要!
作为一个人工智能和服务机器人领域的成熟投资者,通常需要对这些技术问题进行比较深入的了解,知道的越多,有助于投资者作出更科学的投资决策。如果投资者本人没有相关技术的背景,那就非常有必要向资深的行业专家作咨询,你需要去找一些靠谱的、能说真话的、真正的专家来给你提供建议。我认为新智元人工智能智库就是一个非常好的专家平台,智库拥有一大批真正对行业有深刻理解的专家,他们能够给予投资者非常专业的意见。比如说你想投资一个做人工智能芯片的项目,但你没有这方面的专业背景,你可以去跟新智元智库专家吴甘沙作个交流,会很有帮助,因为他在这个行业里干了将近20年,而且还有丰富的人脉资源,这样你可能只花了很短的时间就把项目的技术和市场背景了解透彻,要不然如果你自己去做研究,可能要花上几个月。总的来说,做投资需要真正懂这个行业。此外,对投资项目的遴选,还有一点很重要,那就是项目团队,投资者应该去投那些有共同理念和愿景的团队,哪怕团队的技术和产品都很好,但如果理念不一致,那还是尽量避免。
记得前阵子我跟杨静一起到李德毅院士那里聊人工智能和机器人产业,李德毅院士认为这个领域的投资很难,风险很大,在20家创业企业里面最终死掉19家都是很正常的。事实上,在比VC更早期的天使投资阶段,投资项目的成功率甚至不到1%,当然,到A轮、B轮以后,项目存活的概率会高一点。所以,在越是早期项目的投资上,行业研究和技术研究就越重要,充分的研究能提升投资成功的概率。当然,投资决策也不完全是一个纯技术活,从某种意义上讲也是一门艺术。投资决策的过程更应该是技术+艺术。比如说投资者一共去看了100家企业,都是做机器人的,从这100家里面挑出10家各方面都比较靠谱的企业,这通常是一个技术活,但要从这10家里面最终挑出1家最合适投资的企业来,那很可能就是艺术了,靠的是投资人的直觉,这种直觉的形成需要常年的经验积累。
在采访中,新智元记者提到从以前的报道中得知李立军从国企离职,全家移民澳大利亚,然后花了一年时间走遍全球调研机器人产业表示佩服时,他坦率回答那篇报道与实际情况有点偏差:“我是回国到慈星股份任职以后,在公司明确了布局机器人产业方向之后才去做的市场和技术调研,都是有针对性去开展工作的。”
这正好呼应了他一开始坐下来就说的话:“不能光有想法,大家都说好,就去干这个事情,光说说是没用的,需要真的去干。做事情需要‘Focus with Passion’。这句话是红杉资本的董事局主席迈克·莫里茨跟我讲的,他告诉我说,‘通常一个成功的创业者,需要具备一些基本的素质,其中最重要的就是充满激情、专注去做一件事情。’我跟杨静差不多,每天都是16个小时在工作,我觉得只有努力了,才有可能真正把事情做好。”最后,李立军笑着说:“当然,即使你努力了,也不见得一定能成功;但是,你如果不努力,那么一定是不会成功的。”
【作者:闻菲 来源:新智元(信号:AI_era)】
·氧分子网(http://www.yangfenzi.com)延伸阅读:
- 曹政:变坏其实很容易,人工智能也是如此
- IT领袖峰会“四宗最”:李彦宏的脑洞最接地气
- 百度赵世奇:希望7年后人工智能给北京冬奥帮大忙
- 科大讯飞刘庆峰:人工智能全球决战未来十年
- 百度IDL顾嘉唯:要把百度的“智能大脑”带到更多设备上
- 中国脑计划紧锣密鼓,类脑计算和类脑智能研究中心成立
- 六大院长:人工智能技术与趋势报告(干货大放送)
- 除了AlphaGo,Google人工智能公司DeepMind要进军医疗保健领域
- 吴恩达加盟百度背后:基于人工智能的共同愿景
- 百度总裁张亚勤:我们现在做的很多事儿是代表互联网产业的未来
- 马云对话扎克伯格:人工智能、虚拟现实、梦想和下一代
- AlphaGo认输!人类代表李世石佐为附体打败人工智能取首胜!
作者|GINA SMITH
译者|BrotherZhao
编辑|Emily
仅仅五年以前,人工智能计算机还几乎不能识别出“喂养”给他们的图片,更别说像人类一样分析图片了。但是突然之间,他们超过人类的水平了。
“2011 年,计算机的错误率是 26%。”Jeff Dean 说。Jeff Dean 是谷歌大脑项目的负责人。谷歌大脑项目与其他科技巨头一道助力引领了图像识别领域的一场革命,这场革命也发生在语音识别和自动驾驶领域。Jeff Dean 表示,现在计算机识别和分析图片(图像)的能力已经超过了人眼的水平。
“如果你在几年前跟我说计算机有可能在视觉方面超过人类,我肯定不会相信你说的。”Jeff Dean 在出席德国海德堡的学术活动时如此表示。然而,得益于 AI 助力的计算机视觉方面的进展,计算机“现在可以看到和分析图片了……这也打开了我们的眼界,让我们明白了这些都是可以实现的。”
AI 和机器学习的可能性是本周举办的第五届海德堡桂冠论坛(5th Heidelberg Laureate Forum, 或 HLF 2017)的一大主题。每年一次的海德堡桂冠论坛汇聚了全球最有潜力的年轻科研人员和计算机科学老手以及数学巨匠,后者都曾获得过各自领域最高荣誉,比如 ACM 计算机奖,图灵奖,菲尔兹奖,阿贝尔奖和奈望林纳奖。
Jeff Dean 因在分布式系统的成就而获得 2012 年 ACM 计算机奖,他也是谷歌公司的传奇人物。他深度综述了 AI 技术如何提高医疗和医学研究产出。
AI 技术已经被应用在医疗领域是合情合理的。根据埃森哲最近的一份报告,AI 医疗领域的年度增长率约为 40%,到 2021 年产值将达到 66 亿美金。当前行业产值约为 6 亿美金。
Jeff Dean 在本周的海德堡桂冠论坛上总结了 AI 医疗领域新闻概况。
Google Brain chief Jeff Dean (Photo: Bernhard Kreutzer for the Heidelberg Laureate Forum)
癌症诊断
病理学家要不停地读取一个又一个的幻灯片和测试结果,以判断乳腺癌、前列腺癌和其他癌症。然而尽管他们受过良好的训练,研究表明,不同病理学家对某项乳腺癌的诊断结果仅在 42% 的时间会得出一致结论。
我们的一个深度学习项目取得了明显更优的诊断结果,这个项目用到了谷歌公司尚未公开的 Inception 深度学习工具和康奈尔大学进行一些定制化改进,Dean 表示。
这一研究在 2017 年 3 月发布,研究揭示了谷歌大脑正在进行的 AI 医学研究项目。研究人员“喂养”了计算机数以百计的病理学图像,以训练它检测癌症,获得了接近 90% 的准确度。
X 光成像
两个月前,一个瑞典研究小组展示了类似的可喜成就,他们将 AI 用在了 X 光片诊断骨折上。
研究中,瑞典卡罗琳娜研究所、皇家理工学院和丹德吕德医院的研究人员发现,深度学习助力的计算机视觉能够发现和病理学家同等精度的骨折。卡罗琳娜研究所的 Max Gordon 负责整个研究项目,他写道,”这证明 AI 网络可以和人类专家协同评估病情,我们希望能够在高精度 X 光片上取得更优的结果。“
关于这一研究,Dean 表示,“计算机视觉和 AI 技术将从根本上改变”医疗诊断行业。他说患者将很快就能够受益于此。
计算机视觉与糖尿病视网膜病
一个重要例子就是糖尿病视网膜病。如果发现的早,糖尿病视网膜病很好治疗;但是如果错过了早期时机,可能会引起视力下降甚至失明。根据亚特兰大疾病控制中心的数据,全球范围内约 4 亿人面临糖尿病视网膜病的风险。
问题在于,研究表明,即使是受过良好训练的病理学家也很难提前诊断。“让两位执照病理学家看同样两幅眼球图像,一幅是正常的,一幅是患有糖尿病视网膜病的(见下图),分别看四遍。他们的结论只有 60% 时间是一致的。两个小时后,他们的结论有 65% 是一致的。”
Comparing images to diagnose diabetic retinopathy (Image: Google)
“这太可怕了,”Dean 补充到,这自然成为了 AI 面临的挑战。“如果这些新的计算机视觉系统在识别猫和狗的区别上能够达到人类的精度水平,他们应该在识别”更广范围的医学内容方面(发挥作用)。
研究显示,研究人员向 AI 系统“喂养” 150000 张眼睛的照片,最终 AI 系统在诊断方面超过了人类的精度水平。
未来展望
医疗领域的 AI 计算机还有其他很多领域可以应用。从药物检测到全方位患者护理到人脑的突触关联测绘,AI 短时间内好像就要革新数百万患者的医疗和治疗方案,Dean 表示。谷歌并不是这一领域的唯一玩家。IBM 公司的 Watson, 微软公司的 AI 研究人员,还有 Facebook 公司,都在 AI 健康算法和解决方案方面做着类似的工作。
一些科技界的领袖,如特斯拉公司的 CEO 埃隆·穆斯克,已经表达了对 AI 的担忧,AI 可能逃脱人类掌控病威胁人类生命。这一争论似乎仍将继续,至少在奇点来临之前不会停止。然而,对于那些更关心当下福祉的人们来说,Dean 在本周传递的信息确实是更让人满怀希望的。
作者介绍:
Gina Smith 博士,获奖科技记者,纽约时报畅销书史蒂夫·沃兹尼亚克传记《我是沃兹尼亚克:我如何发明个人电脑病乐在其中》(由 W.W. Norton 分别在 2006 和 2014 年出版)的作者,巴隆年度图书《基因年代:为什么基因技术改变一切》的作者。作者的 Twitter 是 @ginasmith888.
在人工智能领域,全世界都在讨论并等待一个现状到来:中国AI崛起,在不远的未来将超越美国。
上个月,《麻省理工科技评论》发表专题文章,讨论“中国人工智能的崛起”。不久前,谷歌Alphabet集团公司董事长Eric Schmidt发出警告,中国将消灭美国一项关键优势,在2030年主导人工智能技术发展。今年2月,《纽约时报》的一篇文章也表达了类似的观点。
中国的人工智能真的能超越美国吗?超越需要满足哪些条件?会在哪些具体领域超越?
11月初,创新工场创始人兼CEO李开复,受邀出席MIT麻省理工学院“人工智能与未来工作”峰会,针对这一话题发表了主题演讲。
李开复表示,虽然人工智能最顶尖的团队是由美国人带领,但当我们放眼看一下中国,就会发现,中国的人工智能团队正在以让人难以置信的速度增长。
这场峰会是人工智能领域的顶级会议,参会嘉宾有当前深度学习领域的三驾马车之一、Facebook人工智能研究实验室负责人Yann LeCun,谷歌Alphabet集团公司董事长Eric Schmidt,以及Jibo社交机器人创始人、MIT 科学家 Cynthia Breazeal等人。
点击阅读原文,跳转会议官网。
李开复的演讲主题是“The State of AI in China”。他从技术、市场、产品、资金和政策5个方面,论述了中国人工智能的优势和未来。演讲最后,他提到:
“
中国的整体思路是大胆尝试,快速迭代,出现问题不会全盘否定,找到解决方法正面解决。我们会获得越来越多的数据,AI表现会越来越好,最终将会推动中国的技术发展进步,成为人工智能强国。
”
以下是李开复演讲全文,经创新工场翻译整理。
今天早上来开会的路上,优步的司机问我要去参加什么活动,我说要去MIT讨论未来AI取代人类工作。
他问我:“无人驾驶汽车还有多久会投入市场?到那时候我就要失业了。”
我看了他一眼说,“这里是美国,15到20年之后就差不多了。”
他松了一口气说,“好吧,到那时候我就要退休了。”
这个对话并没有发生在中国,如果在中国这么问我,我可能不得不说10年左右就可以,因为中国AI的发展会更快更高效。
这也说明,我对中国未来人工智能的发展持乐观态度。
接下来,我会讲到中国人工智能发展的现状和未来趋势,我会尽量涵盖有关人工智能的技术、市场、产品、资金和政策等多个方面。
一、技术:中国AI人才正以难以置信的速度增长
这并不是一次技术讲座,但是我们通常不得不先聊一聊技术。
很明显,人工智能的图灵奖获得者、深度学习探险者中,中国人并不多,人工智能的精英团队、高级团队以及超级团队的领导者都是美国人。
但是,我想告诉你们,最顶尖的团队虽然是由美国人带领,但当我们放眼看一下中国,就会发现,中国的人工智能团队正在以让人难以置信的速度增长。
1998年,我创建了微软中国研究院(后升级为“微软亚洲研究院”),到目前为止,微软亚洲研究院已经培训了5000人,其中做的主要工作就是人工智能研究开发。
这张PPT中左侧列出来的九个人,都出身于微软亚洲研究院,现在是百度、阿里巴巴、腾讯、今日头条和海尔等公司的首席技术官或人工智能负责人。
大体来看,人工智能知识已经在中国企业之间传播,助力中国企业迈向人工智能时代。另外,有很多年轻人都在积极投入到人工智能中来,而且人数的增长速度超乎想象。
中国企业的技术确实是落后的,但这些企业正在努力追赶,并积极加入到技术发展的大军中来。
近期,创新工场投资的一家公司 Face++,在计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛——MS COCO 竞赛中,战胜了来自微软、Facebook、Google等顶尖企业团队,获得了三项第一、一项第二的成绩,成为第一个在该项比赛中获得冠军的中国企业。
现在,这家公司正致力于在任何给定的时间内识别三百万张人脸,这项技术在全球各地的安全和商业活动中应用非常广泛,苹果的新款机器iPhone X就设计有这项功能。
目前,很多中国的主要手机制造商都在奋力追赶iPhone。我无法明确指出他们都有谁,但是大部分都在这么做,而且大都选择采用Face++的技术。
大家都知道,技术并不一定要通过论文发表出来,但却需要采用大量的数据和繁琐的劳动,将论文中的内容运用到实际情况中。
以前,中国AI论文作者的人数是非常少的。但在2006到2015年,华人作者参与的顶级AI论文,占全部顶级AI论文数量的比例,从23.2%逐年递增到42.8%。而华人作者参与的顶级AI论文被引用次数,占全部顶级AI论文被引用次数的比例从25.5%逐年递增到55.8%。
二、市场:中国移动支付比美国人高50倍
数据的规模对于人工智能算法非常重要,数据越多,事情越好办。
如果你有更多的数据,通过人工智能升级的产品就会帮助你获得更多的用户,从而帮助你赚更多的钱。
之后,你就可以雇更多的科学家、购买更多的机器、获取更多的数据。这一循环是谷歌、Facebook、微软以及中国的百度、腾讯和阿里巴巴和许多其他企业实现成功的关键因素。
所以,之前认为顶级科学家能够创造奇迹,事实并非如此。不管是在任何时候,一个拥有大量数据的出色科学家最终会打败拥有少量数据的顶尖科学家。
那么,中国有多少数据呢?我们都知道中国是全球手机和互联网市场中用户人数最多的国家。你们可能会想到滴滴、淘宝、美团这些应用,它们都拥有庞大的用户量。
给大家举个例子,中国的手机移动支付。
美国拥有全球最好的支付系统——信用卡,而中国到目前为止仍然处于落后状态,信用卡普及率只有20%左右。但现在,中国移动支付基本已经随处实现了。
什么是移动支付?第一,它与信用卡不同,不像银行一样收取手续费,基本是免费的。第二,它采用了端对端技术,任何人可以向任何其他人转账付款,不一定是商家或消费者。第三,它实现了实时到账,无需信用卡转账的审核批准时间。
中国人在购物时使用手机支付的频率要比美国人高出50倍。中国的外卖配送量超出美国10倍之多,移动服务已经渗透到人们的线上和线下生活中来,它们在中国的发展速度要比美国快得多。
如果你们真的去一趟中国,花一天的时间跟一个中国人在一起,他们所做的事会让你十分惊讶。
他们现在出门都不带现金,买东西都会用手机支付。吃饭的时候,根本不用去餐馆,订外卖就可以了,外卖小哥会把你的订餐准时送达。中国还出现了共享单车,既能为用户创造价值,也能降低汽车尾气排放,让环境变得更美好。这些都是移动应用给中国人生活带来的改变。
接下来将要发生的就是——线上与线下的融合,OMO(Online-Merge-Offline)时代来临。
目前,很多公司都能够追踪线下用户,将他们的行为传输到线上,实现与线上活动的完全融合。
更详细地说,当你在亚马逊上浏览信息时,亚马逊知道你在浏览哪一个页面、点击了哪些内容、买了什么、没买什么、你是谁、你之前买过什么。
未来,所有这些都会在现实生活中发生,商店和大型购物中心使用的摄像头和传感器,能够实时知道你在做什么,并将信息传输给数据服务器,针对你想做的事做出更加准确的预测。
商店也能够根据这些信息采购正确的库存商品,创建正确的供应链,根据用户需求设计产品,从而把所有的环节都联系起来。
这种情形不仅仅会在消费行业中出现,还会在教育以及许多其他领域出现。
这些变化都相当惊人,虽然目前AmazonGo是技术上最先进的,但是中国各地的自助商店也正在不断发展。如果再过一年你去中国,会发现一半的商店已经都实现了半自动或者全自动化。这就是中国企业的办事效率。
三、产品:中美互联网公司市值接近1:1
在产品方面呢?中国是否能够研发出优质的人工智能产品?
在大部分人的印象中,中国一直在山寨别人的东西,没有自己的创新,但这已经是15年前的事情了。
模仿不是盗用别人的知识产权,而是模仿别人产品的外观、功能。正是通过模仿,企业家们学会了如何开发符合用户需求的产品,之后成为优秀的产品管理人,并很快进入下一个发展阶段。
在这一阶段,在国外创新技巧的基础上,中国企业家开发出具备独有特点的产品。比如微博、淘宝,它们虽然不是原创,但却在大量市场反馈的基础上发展得更快,并且已经超越了各自领域的对标产品:推特和易趣。
再后来,中国企业开始研发推出全新的创新产品,是美国没有的。当年我在谷歌工作的时候,我们花了很多年的时间来研究定制化新闻,但是今日头条比谷歌更早实现了这一功能。现在,共享单车更是开创了一种全球领先的商业模式。
再之后,Copy to China 变成了 Copy from China。国外的很多产品开始借鉴中国的特色和灵感。所以,现在说中国企业已经赶上了美国企业的水平一点也不足为奇。
中美互联网公司市值已经接近1:1
中国的人工智能产品会实现跨越式发展,超越美国产品吗?下面我将对此做出一些预测。这个预测结合了人工智能的四波浪潮。
创新工场认为,人工智能的到来有四波浪潮。
第一波是互联网智能化,通过调用互联网大量数据,让互联网网站、APP变得更聪明;
第二波是商业智能化,把很多商业公司多年留存的数据激活并产生商业价值;
第三波是实体世界智能化,把真实世界里很多过去非数字化的行为数字化;
第四波是全自动智能化,无人驾驶、机器人等进入商业应用。
在第一次浪潮中,通过使用互联网数据,中国的互联网企业将会实现跨越式发展,超过美国互联网企业。原因是大家都有手机,而且都会付款,这时新的创新产品就会出现,但并不是每一家企业都会超过。
在第二波浪潮中,由于中国企业不擅长创建数据库,所以在商业数据方面,中国企业要远远落后于美国企业。
对这些企业来说,利用、挖掘数据是一件非常困难的事,因为要实现数据结构化需要一定的时间。但是现在政府已经开始出手扶持他们,制定了优惠政策推动企业加快实现数据结构化。未来中国企业可能会在这方面赶上美国企业,但是现在还没法实现。
在第三次浪潮中,中国会实现跨越式发展并赶超美国。以共享单车为例,骑行过程中,共享单车传输了很多GPS信息数据。这些数据的传输,依赖于大量的传感器。中国硬件的价格要比美国低得多,比如,和亚马逊智能音箱类似的天猫精灵,在中国的促销价只有仅仅15美元。
第四波浪潮中,中美的几率是各50%。在无人驾驶汽车和机器人技术方面,美国要领先一些,在未来两年还会继续领先。但在政府的扶持下,中国企业也将会实现更快的发展。
四、资金:大量资金流入人工智能
在资金方面是什么样的呢?简短说,大量的资金流入了人工智能企业。去年,中国政府的引导基金(Matching Funds)也出现了明显的大幅增长。
政府引导基金,是指政府成为创业投资基金的有限合伙人,并且愿意比其他有限合伙人获得更少的收入,由此来帮助顶级创业基金花更少的时间募资,有更多时间做投资。这种方式受到了以色列以及新加坡的启发,是一种非常明智的措施。
在二级市场上,人工智能企业的股票价格,都迎来了疯狂的飙升态势。来自中国的科大讯飞是一家语音识别企业,在很多方面都能与硅谷公司Nuance匹敌。目前,两家公司在资本市场的差距已经达到了60亿美金,而一年之前两家还差不多。大量的资金流入,虽然也造成了一些泡沫,但更多刺激了青年人才进入人工智能领域。
五、政策:开放精神将缔造AI强国
最后一点,政策。中国AI领域最重要的政策是今年七月颁布的《新一代人工智能发展规划》,这份报告非常直接地提出,到2020年,人工智能技术与世界先进水平同步;到2030年,成为世界主要人工智能创新中心。
中国政策的执行力是很高的。比方说,2010年时,中国提出要做高铁行业的领导者,很多人对此持怀疑态度。但是6年之后,中国拥有了全球60%的高铁。所以,我们可以期待中国有关人工智能的计划也会很快变成现实。
中国政府是支持技术发展的。当出现新科技的时候,政府一定会予以扶持,这不同于美国擅长禁止的政策。
中国的整体思路是大胆尝试,快速迭代,出现问题不会全盘否定,找到解决方法正面解决。我们会获得越来越多的数据,AI表现会越来越好,最终将会推动中国的技术发展进步,成为人工智能强国。