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    AI公司的集体严拷,风口上的绝地求生丨品途创投深度

    2017年11月13日 11:09:10   来源:品途商业评论

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      所有人都认为这是一辆通往未来的列车。有人想挤进车头引领未来,有人下重注,想投出一家市值千亿的独角兽,也有更多自知上不了车的芸芸众生,在媒体的狂轰乱炸下惊慌失措,担心有一天将被列车碾压而过。这辆列车,叫做「人工智能」,简称「AI」。

      2016年,从事了13年科研工作的张晴晴博士,毅然走出了中科院声学所,开始全心投身于人工智能大数据服务的工作中。

      相应的,无数科学家、以及有着光鲜教育背景和从业履历的「蓝血」人士,成为这次人工智能创业浪潮的核心主力。

      实际上,一场惨烈的竞争早已开始。张晴晴,也只是无数AI创业者中的其中一个。

      2016年5月底,发改委、科技部、工信部和网信办联合印发《「互联网+」人工智能三年行动实施方案》,从《方案》提出到2018年,中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系,培育若干全球领先的人工智能骨干企业,形成千亿级的人工智能市场应用规模。

      政府、资本、业界都为此躁动不已。然而,但凡浪潮兴起,就总会有大浪淘沙之时。

      我们坚信未来,所以更须看清当下。品途创投通过采访数家人工智能上下游相关产业、投资人、创业者,试图还原人工智能喧嚣背后的产业发展脉络。探究「取代人类」之辞,究竟是「噱头」还是不可逆转之势。

      群雄并起,瓜分天下

      人工智能的元年,始于一场围棋比赛。

      2016年,AlphaGo横空出世。在横扫人类顶尖围棋高手后,以4:1一举击败世界冠军、职业九段棋手李世石。

      「一战成名」后,无人再敢小觑AI,它引爆了所有人的想象力。失去「堡垒」庇护的人类,震惊过后迅速意识到——既然AI的超高「智力」可以碾压人类棋手,那么它的应用也一定不可限量。

      任何一个还在「铁王座」上的巨头都知道,如果错过AI,就会从神坛跌落。因此,巨头们挥舞着数百亿资金和巨大流量,试图收割下一个时代。

      打造出AlphaGo、AlphaGo Zero的谷歌无疑仍是执AI行业的牛耳。它旗下的DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队是世界领先的「深度学习」研发团队,「Alpha」在他们的手里也在快速迭代。AlphaGo还是在「学习」数百万人类围棋专家的棋谱,到了AlphaGo Zero则不再需要人类数据,自由随意地在棋盘上下棋进行自我博弈进化。

      微软、Facebook也纷纷警醒,意识到不能错过AI。今年9月,两家公司宣布建立开放式神经网络交流(ONNX)格式,为不同编程框架的神经网络创建共享模型。

      百度更是放弃O2O战略,全面拥抱AI。不但全资收购成立仅两年的渡鸦科技,成为百度人工智能生态的一个部分,还请来了前微软全球执行副总裁陆奇做集团总裁和首席运营官(COO)技术团队,重组技术团队。短短4个月,股价上涨近50%。

      阿里巴巴宣布组建「达摩院」,招揽美国、中国和以色列的百名技术领域顶级科学家,宣布未来3年将投资150亿美元,研发人工智能、物联网、量子计算等前沿技术。

      京东挖来原微软亚太科技董事长、前 IBM Watson首席科学家等精英,大规模研发无人机、配送机器人。刘强东甚至还亲自在JDDiscovery大会上站台阐述AI战略。大会上,就连入场签到都采用人脸识别方式。

      初创公司和创投资本的野心

      电子商务,诞生了亚马逊、阿里巴巴、京东等巨型企业;搜索,创造了谷歌、百度;社交媒体,腾讯、Facebook控制着社交网络。而人工智能时代,又将诞生什么样的王者?

      谁都想投出下一个王者,也都想创造下一个王者。事实上,在AlphaGo出世之前,中国就已经有很多优秀的初创公司。

      1999年科大讯飞成立,2011年旷视科技成立,2014年商汤科技成立,2015年云从科技成立,2016年深醒科技成立。起先,它们分别做的是语音、图像识别、人脸识别等领域,而当时资本追逐的还是O2O、P2P等概念。

      但AlphaGo改变了一切。曾经的语音识别、图像识别、人脸识别一夜之间统归「人工智能」旗下,迅速成为「当红炸子鸡」,备受资本追捧。

      短短一年间,AI行业的投融资呈爆发式增长。2012年,人工智能领域的全球风投只有5.89亿美元,到2016年猛增到50多亿美元。

      今年人工智能领域投资更加狂热。7月商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资;11月,旷视科技宣布完成4.6亿美元C轮融资;前不久,外媒报道称商汤科技拟融资筹集5亿美元,将再次刷新人工智能领域的投资记录,届时,商汤科技估值将达20亿美元。

      投资人团队也不甘示弱。中国国有资本风险投资基金、蚂蚁金服、富士康集团、中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK集团、IDG、StarVC、浦发硅谷银行、鼎晖、万达投资、赛领投资、红杉一个个如雷贯耳的投资机构纷纷拿出巨资。

      根据《乌镇指数:全球人工智能发展报告(2017)》显示,中国人工智能企业在数量上正逐渐追赶美国。2000年-2016年,中国人工智能企业数累计增长1477家,融资规模累计达27.6亿美元,其中,2014至2016年是人工智能发展最为迅速的时期。

      这一盛况下,中国人工智能公司如雨后春笋般迅速崛起。品途创投在天眼查上用「人工智能」关键词检索到,目前冠以「人工智能」标签的公司已多达4947家。

      AI项目贵,人才也贵

      没有人愿意错过这次盛宴。

      品途创投在采访中发现,投资人在挑选AI项目时,最看重的就是:创始人的学术、技术背景。

      在此前采访博伟投资董事长杨赞松时,他向记者透露,刚刚投了一家人工智能芯片项目,投得很快,原因就在于项目创始团队中有科学家,「不仅具有商业嗅觉,也拥有技术壁垒」。

      在近日JDDiscovery大会上,徐小平在演讲中也表示,对依图科技的投资数额占据了当期真格基金总额的7%,是个非常高的比例。在强调创始团队完整之外,他也明确表示「我之所以愿意给依图下这么重的赌注,是因为创始人在人工智能领域的经历绝对是可靠的。」

      甚至还有投资人向品途创投表示:「创始人一定要是人工智能领域的科学型人才,没有商业思维也无所谓,我们可以帮忙找一位CEO,就像谷歌初期投资人找来了施密特,但谷歌的灵魂还是布林、佩奇奠定的。人工智能说到底是门复杂科学,没有技术背景的一定不可能成功。」

      事实上,这波人工智能创业的「独角兽」都是拥有较强学术和技术背景的创始人。

      商汤科技创始人徐立毕业于上海交通大学,拥有香港中文大学博士学位;旷视科技CEO印奇是清华大学姚期智实验班学士、哥伦比亚大学计算机科学硕士;云从科技创始人周曦获中国科学技术大学学士学位和硕士学位、美国伊利利诺伊大学(UIUC)博士学位。以上三人都曾担任大公司、知名学术机构研究院。

      大公司的首席科学家们的履历更是光鲜亮眼。阿里云首席科学家闵万里19岁赴美攻读物理学硕士,后获得芝加哥大学统计学博士学位。先后在IBM TJ Watson Research Center及 Google 担任研究员。

      前百度首席科学家吴恩达拿下过加州大学伯克利分校的博士学位,还是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。离职沉寂四个月后,他也重返人工智能战场。

      榜样的力量是无穷的。这些技术大拿纷纷拿到数以亿计的融资,无疑深深刺激了同在研究所、实验室的人们,他们要么加入这些独角兽或者大公司的人工智能团队,要么就带着技术出来创业。与以往创业热潮不同,「首席科学家」、「首席人工智能官」成为AI公司的标配。

      投资人无比热情的欢迎这些「科学家们」。「只要他们在语音、图像识别领域发有论文,有专利,我们就会有兴趣。」上述投资人对品途创投坦言,「在算法、硬件、芯片上都行,这个市场很大。」

      在投资人的追捧下,项目的价格水涨船高。今年9月,联想创投集团总裁、联想创投管理合伙人贺志强在一场论坛上直呼:「我最近一直和团队讲,大家都说AR、VR比较冷,那就赶紧看AR、VR的项目,人工智能的项目真的很贵!」

      软银中国主管合伙人宋安澜也说:「国内人工智能公司的估值比硅谷还贵很多。」

      有多贵?

      2016年一次人工智能主题的演讲中,依图科技联合创始人兼CEO朱珑就说:「AlphaGo之后,我们从3月份开始融资,4月份(估值)可以加一亿美元,5月份可以再加一亿美元,6月份可以再加一亿美元上去。我什么都没干就可以这样。」

      不断膨胀的估值背后,是早期进入的投资者的弹冠相庆,以及观望的投资者的焦虑,生怕错过风口。但越往后期,越是大体量资金才能玩得动的了。在旷视科技、商汤科技的B轮、C轮融资中闪现的都是财大气粗的「国家队」、大公司创投资本。

      资本的极速涌入,人才价码也水涨船高。一位人工智能创业公司的CTO坦言,他2008年入行做语义人工智能开发,最初月薪不过五六千元而已,时隔四年不到,薪资已经涨幅十倍。

      品途创投从猎头处获悉,一位具有人工智能学术背景的初级人才,年薪都以20-45万起步,刚毕业的语音识别的博士生加入大公司的价码已经上涨到年薪50万起步。

      更有CSDN某高管向媒体透露,某家创业公司招聘大数据科学家,此科学家开出的年薪是260万-320万,还有股票期权的要求。

      并且,还别嫌贵,人口缺口还很大。据BOSS直聘预计,人工智能人才下半年缺口最大的是搜索算法,可能只能满足需求的44%,还有推荐算法工程师,缺口50%,算法研究员,缺口43%,深度学习等都处于缺人状态。

      所以大公司采用了「打包招聘」的方式,去一流院校「整班整班」的招人。今年微软、Google、腾讯、大疆、海康、华为、网易游戏、阿里巴巴、百度、今日头条等20多家互联网企业,校招所开出的年薪水均在30万元以上。其中,谷歌中国的人工智能岗位年薪最高,达56万元人民币。

      然而,相比于大公司的福利待遇来说,初创公司却并不具备太多「抢人」优势。但谁都知道,AI的军备竞赛中,人才是关键,所以张晴晴的爱数智慧团队另辟蹊径,更注重培养。爱数智慧创始人兼CEO张晴晴告诉记者,「AI行业并不需要人人都是科班出身,其实有很多角色可以在工作中培养出来,关键还是要招到有学习能力和潜力的人。」

      「核心竞争力是订单」

      人工智能的火爆,也促使一些项目改头换面,试图搭上这班列车。

      品途创投在走访中发现,一些本来是文娱项目的,现在也宣称「用大数据和人工智能构筑闭环」,一些硬件项目更是直接改成「机器人」,宣称利用了「深度学习」,可进行「人机对话」。

      但品途创投与「机器人」对话却发现,很多外观看上去是机器人,但只能进行简单的对话,最多加上播放儿歌、英语、报天气的功能,这些功能基本都是从安卓手机APP上移植过去的。

      有投资人就直言:「我认为超过95%的项目都是伪人工智能,一点技术含量都没有,只是套了一层AI的外衣。」

      就连苹果率先推出的语音助手Siri的效果也是差强人意。新鲜劲过后,打开率也日渐新低。根据美国调查公司Verto Analytics的数据,从2016年5月至2017年5月期间,Siri流失了730万名用户,约占其美国用户总数的15%,甚至连那些正在使用Siri的用户也在慢慢冷落这一软件,使用频率比过去低了许多。

      可以预见的是,强人工智能未能实现前,C端市场都难以打开。

      爱数智慧张晴晴也向记者明确表示,「目前AI主要是应用于优化效率方面,越是规则化的东西越容易被AI替代;但如果是与人情感密切关联的,被取代的成分就会越低。比如智能陪护机器人等C端产品,它的核心在于产品的交互体验,目前看是需要时间来完善的。」

      品途创投从一位常驻硅谷的投资人处也了解到,即使在硅谷,人们对「强人工智能」的发展也持谨慎的态度。

      事实上,许多投资者也向品途创投坦言,不看好C端项目,因为:

      1、以目前语音、语义人工智能的技术,仅仅停留在通过搜索数据库给出结果,还没有真正的「理解」,所以还远远无法达到C端用户的预期;

      2、市场是需要培育的,而无论是Siri、亚马逊还是微软等大公司都没能做到这一点。虽然智能音箱曾一度引起热议,但其技术原理也与数据库搜索无差别,市场的意愿也未被培育起来。

      3、获取流量和数据难度很大。目前的C端应用需要大量的数据,数据的来源是流量,正如李开复曾说,即使「BAT在面向2C的领域里应用了诸多人工智能的技术,但这是在他们拥有大量用户数据和用户变现的基础上。如果一个初创企业没有自产流量,那大数据就无从谈起。」

      所以,目前投资人追捧的人工智能项目多集中在图像、人脸识别、人工智能芯片开发等to B业务上。博伟投资杨赞松也对品途创投表示「人工智能未来一定是to C的,但就现阶段来说,B端对人工智能的需求更明确、影响更大,也更容易产生价值。」

      与C端不同的是,人工智能在B端和G端(政府)的痛点需求和场景分野会更为明晰,如安防、政务、工业、商业等领域所需求的人脸识别、图像识别等技术。

      目前,各级政府大力推进「平安城市」建设,监控点位越来越多,视频和卡口产生了海量的数据。整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增长,依靠人工来分析和处理这些信息变得越来越困难,已无法简单利用人海战术进行检索和分析,需要智能化技术分析,尤其是人脸识别,可以迅速在人海中找出目标。

      在金融领域,金融机构近年来也大力部署人脸识别。目前大银行、券商等都开通了人脸识别开户等业务。

      对于创业公司来说,这些无疑都是「金矿」,一些独角兽就是凭借2B模式,通过企业级的技术服务和软硬件销售获得盈利。如前文所提到的「云从科技」,就已经针对安防推出了「全城封锁战法」、针对银行业推出「48种解决方案」等,在安防、金融领域都有应用。

      但「对公业务」这碗饭吃着也并不容易,不论是G端还是B端,不仅产品要好,服务更要好。

      云从科技研发总监李夏向品途创投表示,「银行要求供应商一定是一个严肃认真的公司,不仅要稳定,也要有非常快的响应速度。比如说银行严格的「2 小时、4 小时、8 小时原则」,系统宕机 2 小时,行长就要去当地人民银行喝茶。」

      然而对于 IT 供应商来说,要想保证程序出现问题两小时之内修复是非常困难的。

      「我们系统必须从总行部署,压力很大。云从已经在全国十多个城市有销售服务中心,要保证全国各个地方一线都有云从的人。真的出现问题,要第一时间过得去。」

      李夏这样表示。

      无论是在产品、服务还是资质方面,B端客户对供应商的要求会远比C端更严格,李夏对此也深有感触。品途创投从中获悉,云从在2015年刚成立的时候曾竞争了一个大单,当时在7轮POC测试后获得第一名,但却因为刚成立资质不符合初始要求出局,这可能也是导致这几年蜂拥而立的AI企业进展缓慢的原因。

      不仅业务要求高,to B业务自身也有难点。

      首先,B端项目普遍周期长,特别是针对新技术。品途创投从云从科技处获悉,「以四大行之一为例,先是多家企业在不同分行试点将近一年,确定技术和系统运行确实可行后,总行再实施集中POC测试。十多家企业经过多轮POC测试,最终优胜的一家获得订单。这样将近2年的时间,多个项目同时推进的话,没有一定资金,难以扛到回款。」

      安防的情况也类似,不同城市都有权采购自己的人工智能系统,需要一个个去谈、去招标,通常还需要部署大量服务器和摄像机到各个地方先进行试点。

      其次,这一切都是以拿到「订单」为前提的。一位做图像识别芯片的创业者曾向品途创投坦言:「现在人工智能竞争的核心竞争力,在于能拿到订单。」

      大量的人工智能公司都扎堆于人脸、图像识别等领域,产品极其相似,厮杀在所难免。

      这时候,投资者的背景就很重要。品途创投发现,独角兽公司的投资人名单里除了BAT等大公司,还有银行、保险、政府产业基金,这些背景显赫、资源丰富的大机构,无疑将成为被投「独角兽们」潜在的客户。

      对于已经获得大机构背书的商汤科技这类行业领先者来说,拿到当地交通、公安等部门订单的概率远大于其他初创公司。

      在激烈的竞争中,初创公司们也互相压价,甚至做起了「买硬件,送软件」,一些人工智能软件本身甚至不要钱,靠硬件赚钱。例如人脸识别应用,创业公司很多,估值一般不低。但是人脸识别的基础是摄像头抓拍,如果不能生产摄像头,在成本上就已经落后很多了,所以有摄像头厂家将人脸识别研发成本平摊进机器生产里,软件就可以白送了,这对人脸识别创业公司压力极大。

      所以,有初创公司选择了跟上游,进入芯片领域。品途创投此前采访的博伟投资所投的项目就是致力于芯片研发的,即将摄像头抓拍到的图像数据通过前置在摄像机里的芯片加以处理,而不用再将大量无效的数据上传到云端。

      可以说,技术驱动是AI创业公司生存发展的根本,但在眼下,资源关系同样必不可少,只有拿到订单,才能生存,后续才能有进一步开发的数据,形成循环。

      除此之外,还有一些做智能驾驶的初创公司也打消了自己造车的念头,更多的是跟汽车厂商或者一些汽车行业的客户合作,为他们提供人工智能方面的技术解决方案,帮助合作客户进行人工智能的升级。就连百度也与金龙客车签署战略合作协议。

      正如旷视科技CEO印奇坦言:「互联网公司一定要对车有敬意,很多互联网公司会倒在这里。我们认为单凭AI技术,很难撬动汽车行业。」

      在医疗领域,人工智能公司也与医院等医疗机构合作,开发精准医疗。

      泡沫会破灭,但世界终究会改变

      眼下,中国是世界上人工智能产业最火爆的国家,股市上还有人工智能概念股。《金融时报》网站曾报道,中国有望到2030年成为世界上人工智能领域的领导者。

      麦肯锡也预计,至2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元。

      巨大的财富仿佛在向投资人、创业者招手,但谁都明白,要获取金山并不容易。眼下业界谈论最多的是「人工智能产业有没有泡沫?」

      事实上,投资是有「主题」的,每一波主题炒热后,都是资本涌入,大量初创公司诞生,泡沫出现,然后洗牌。正如团购时代的「千团大战」,O2O时代的遍地开花,「共享经济」下从雨伞、自行车到充电宝的各类共享项目,每个「主题」都无一例外。

      杨赞松也对品途创投表示:「市场的确过热,但大家都往市场里挤是对的。最大的好处是能够让更多人不去畏惧人工智能,不像以前没吃过螃蟹的时候,觉得它是个圣物或者有毒的;另外一个好事儿就是大浪淘沙,这过程中会涌现出优秀的人工智能创始人和具备眼光的投资人,尤其是投资人,不管你是命好还是真看得懂,我都觉得你是优秀的。」

      泡沫是有的,但泡沫破灭后,也是王者登上「铁王座」的时刻。正如搜索大战后,谷歌、百度瓜分搜索市场;千团大战后,美团独吞团购市场;外卖大战后,饿了么、新美大双寡头。

      移动互联网时代,大量数据的沉淀的确为人工智能的发展奠定了基础,但目前看来,回报低、技术门槛高、人才稀缺仍是该领域的代名词。节节攀升的估值背后是盈利乏力,根据最新公布的数据,即使是人工智能的鼻祖谷歌,DeepMind过去的一年也亏了1.64亿英镑。

      中国老牌的人工智能企业科大讯飞也是如此。2016年报显示净利润为4.844亿元,其中非经常性损益的净利润包括政府补贴1.279亿,占总利润的26.4%,由于其持续的研发投入,成绩对比过去三年并不乐观。

      云从科技李夏也向品途创投印证了这一点,据她了解,目前行业的普遍盈利状况不佳。她认为,「很多凑热闹扎堆创业的技术人才之前对行业情况一知半解,以为只要有技术就可以在行业中存活下去,这种想法是很危险的。」

      即便如此,这场金钱游戏中的玩家也只增不减。据中商产业研究院《2017年中国人工智能产业研究报告》数据显示,中国人工智能市场规模在持续增长,有望在2018年市场规模突破200亿元,达到205.3亿元。

      前景是光明的,道路是曲折的,未来很美,但很多人都死在黎明前的黑夜。目前,很多创业者都未拥有核心算法和足够的数据,只见一轮轮估值屡创新高,却不知道产品路在何方。

      正如三年前O2O的狂热一样,人们深信「人工智能将颠覆xx行业」,但也深知不是每家公司都能活到那一天。

      而人工智能究竟是否会取代人类?目前从事科研的学者也纷纷给出了观点。

      国际人工智能联合会理事会主席杨强教授在JDDiscovery大会上提及,可以应用AI的场景需要满足的第一个要素就是「闭环路径要短」。北京大学教授、中国工程院高文院士也提出了相似的观点,「AI系统想要在不需求外部数据的情况下就可以战胜人,需要满足‘集合封闭、规则完备’的条件,围棋就是如此。」

      品途创投认为,人工智能的确已经改变了不少产业。一些实力强劲的公司未来前景广阔,但至于谁能笑到最后?

      相信现在世界上最聪明的「AI」也无法告诉我们这个问题的答案。

      想知道品途创投与AI企业更多精彩对话内容,请继续关注「投资人说」。

      原文出处:http://www.pintu360.com/a39350.html

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    [责任编辑: CIT03]
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