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芥末堆 怡彭 4 月 14 日 報道

2016 年 3 月，世界冠軍李世石與智能機器間的五盤圍棋大戰(zhàn)，讓“人工智能”從技術(shù)概念變?yōu)榱藡D孺皆知的通用詞匯?；赝^去的一年，AlphaGo 所帶來影響不只局限在了朋友圈和圍棋界，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)投圈也追起了“熱點”，自 VR 逐漸轉(zhuǎn)冷后，AI 成為了最受關(guān)注的創(chuàng)業(yè)方向。

“這年頭，BP 上不寫點與人工智能相關(guān)的內(nèi)容都不好意思給人看?！币晃粍?chuàng)業(yè)者曾如此戲言道。而在教育領(lǐng)域，由 AI 而起的“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”也成為了熱詞，企業(yè)們也紛紛發(fā)布于此相關(guān)的產(chǎn)品。

但是，剛剛經(jīng)歷過資本寒冬洗禮的人們，也對這一次“熱潮”懷有許多疑問。大批追逐熱點卻最終倒閉的 O2O、VR 公司還歷歷在目， AI 本身也是一個有“炒作”前科的技術(shù)概念。

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從誕生到大規(guī)模商用，一項技術(shù)所受的關(guān)注總要經(jīng)歷一個如 Gartner 曲線一樣的過程，從萬眾期待到集體幻滅，最終走向真正成熟。而自誕生以來，人工智能已至少被三次高度關(guān)注，但人們所期待的智能機器卻似乎仍然很遙遠。

這一次會是如何呢？在昨日的獵云網(wǎng) 2017 人工智能峰會上，30 位人工智能相關(guān)的創(chuàng)業(yè)者和投資人分享了自己的觀點。他們的看法，或許能在一定程度上代表未來的風(fēng)向。

1.過去一年，人工智能在創(chuàng)投圈有多火？

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幾乎所有參會的投資人都在強調(diào) AI 在一級市場投資方面的火爆。根據(jù) CB insights 的數(shù)據(jù)，自 2014 年起，與人工智能相關(guān)的投資在金額和數(shù)量上都呈現(xiàn)顯著增長的趨勢。

而在中國方面，寬帶資本合伙人劉唯透露，2015 年中國在人工智能方向的投資超過兩百家，金額約 10 億美金。華創(chuàng)資本合伙人熊偉銘則表示，在 2016 年，中美兩國人工智能創(chuàng)業(yè)公司獲得的投資總額超過 50 億美元，有 2300 個投資機構(gòu)參與到了 1700 家公司的募集工作中，掏出真金白銀的不乏行業(yè)巨頭。

不論 AI 發(fā)展現(xiàn)狀如何，專注于“看未來”的投資人們，已經(jīng)用腳投票，站在了看好的一邊。

2.總喊著“狼來了”的 AI，這次會真的來嗎？

過去幾十年間，人工智能數(shù)次在媒體上興起卻每次都“爽約”，表現(xiàn)得宛如《狼來了》故事中的孩子。但在從業(yè)者眼中，AI 在大眾關(guān)注度上的起起落落，是期望值管理出了問題。包括三角獸董事長兼 COO 馬宇馳在內(nèi)的多位投資人及創(chuàng)業(yè)者都認為，人們所期望的“強人工智能”還非常遙遠。

“《西部世界》等等影視作品，讓我們對人工智能的預(yù)期非常離譜?！瘪R宇馳說，“終極的人工智能可能需要一整代人的努力，但絕不是說過程性的成果就不能產(chǎn)生價值?！?/p>

云知聲 CEO 黃偉表示，數(shù)據(jù)量、算法和計算能力是制約人工智能發(fā)展的主要因素，而這一輪 AI 浪潮與之前幾十年的不同，正是這三方面的突破性進展。大規(guī)模真實數(shù)據(jù)的積累能力、以深度學(xué)習(xí)為代表的算法進步，以及高性能分布式并行計算的實現(xiàn)，使得人工智能具備了變革產(chǎn)業(yè)鏈的基礎(chǔ)。

因此在投資人眼中，人工智能的確蘊含著巨大的機會，但在產(chǎn)生商業(yè)價值方面，這個產(chǎn)業(yè)還處于非常早期的階段。藍馳創(chuàng)投執(zhí)行董事曹巍認為，目前只有少數(shù)行業(yè)和少數(shù)垂直領(lǐng)域有非常豐富的數(shù)據(jù)，可能訓(xùn)練出可作參考和輔助決策的人工智能模型。從數(shù)據(jù)豐富度和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)角度來講，其實整個產(chǎn)業(yè)還是處于非常早期的階段。

信天創(chuàng)投合伙人蔣宇捷也表示，人工智能是一個底層的技術(shù)，而無論是蒸汽、電力還是計算機，對人類社會的改造都需要一個長達 20-30 年的周期。從投融資的狀況看，目前 43% 的人工智能創(chuàng)業(yè)公司處在天使輪階段，41% 處在 A 輪的階段。AI 產(chǎn)業(yè)的未來潛力仍然非常巨大。

所以，人工智能可能真的“來了”，會滲透進許多產(chǎn)業(yè)之中。但其產(chǎn)生影響的方式仍然是漸進的，而要讓機器獲得與人腦相似的能力，卻仍然是“路漫漫其修遠兮”。

3.創(chuàng)業(yè)公司估值上天，AI 產(chǎn)業(yè)是否存在泡沫？

“貴”，是目前創(chuàng)投圈對人工智能項目的普遍共識。數(shù)千萬、上億美金的估值，往往只是天使輪的起步價。這在此前幾年的移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)中是很難想象的，泡沫過剩，也是人們對 AI 產(chǎn)業(yè)的質(zhì)疑之一。

藍馳創(chuàng)投執(zhí)行董事曹巍認為，三個主要因素催動了泡沫的產(chǎn)生。AlphaGo 的成功和公眾的關(guān)注，讓投資機構(gòu)存在追逐熱點的心態(tài)；科學(xué)家團隊的高薪資，客觀上拉高了人工智能的創(chuàng)業(yè)門檻；最重要的是，目前的一級市場有著充足的資金供給和良好的流動性，有“能力”推高熱門項目的估值。

一般意義上來說，市場的火熱是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的利好，能夠吸引更多資本與優(yōu)秀的人才。但在真格基金投資合伙人李劍威看來，市場的過熱也會為創(chuàng)業(yè)者帶來許多負面的影響。同類項目增多帶來的競爭加劇，以及人才成本的激增，無不來源與此。最重要的是，這樣的大環(huán)境讓創(chuàng)業(yè)企業(yè)潛心打磨產(chǎn)品的窗口期急劇縮短，留給創(chuàng)業(yè)者的時間并不多。

大部分投資人都認為，泡沫過剩的市場終將回歸理性。線性資本創(chuàng)始合伙人王淮推測，泡沫的“破滅”有可能出現(xiàn)在年底。最早一波拿到融資起跑的公司，在經(jīng)過十二到十八個月后，會有部分遭遇到融資困難的問題。

“瘋狂的投技者會退場，拿錢比高估值更重要，打磨場景比打磨技術(shù)更重要。”王淮說，“到今年年底，優(yōu)質(zhì)的 AI 公司在實現(xiàn)技術(shù)的產(chǎn)品化和產(chǎn)品的商業(yè)化方面，會拿出實際的案例?！?/p>

4.巨頭齊聚 AI 賽道，會帶來什么？

與其他領(lǐng)域相比，巨頭扎堆是 AI 產(chǎn)業(yè)的一大特點。有外媒在報道中稱，在 2017 年這個時間點上，已經(jīng)幾乎找不到在 AI 上沒有動作的互聯(lián)網(wǎng)巨頭了。

收購、投資、自建實驗室、與高校合作，海外的互聯(lián)網(wǎng)、科技巨頭們已經(jīng)在人工智能上灑下了無數(shù)真金白銀。而在國內(nèi)，以百度為首的大公司也在幾年前就開始了布局。

寬帶資本合伙人劉唯表示，巨頭正在做幾方面的布局，首先是基礎(chǔ)底層技術(shù)的研究，其次是生態(tài)，以及面向 C 端開放場景的嘗試和應(yīng)用?！伴_源和開放也是巨頭們的戰(zhàn)略上的選擇，”劉唯說，“它們希望創(chuàng)業(yè)者都在它們搭建的生態(tài)上玩。創(chuàng)業(yè)者可以通過巨頭的平臺獲得商業(yè)價值，從而與平臺綁定?！?/p>

相比于創(chuàng)業(yè)者，巨頭在用戶、數(shù)據(jù)、資金、生態(tài)方面都存在著天然的優(yōu)勢。即使是起步稍晚，它們也有迎頭趕上的資本。對此，真格基金李劍威舉了一個真實的案例：在 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石之后，騰訊才組建了人工智能實驗室 AI Lab。僅僅一年之后，研發(fā)的圍棋人工智能程序“絕藝”（Fine Art）在 UEC 杯計算機圍棋大賽中奪冠，還戰(zhàn)勝過柯潔、古力、常昊等多位頂尖人類棋手。

“巨頭仍將是人工智能的核心推動力，這毫無疑問?！眲⑽ㄕf。

5.巨頭之下，創(chuàng)業(yè)者的機會在哪里？

盡管如此，被巨頭籠罩的人工智能也并非沒有給創(chuàng)業(yè)者留出空間。華創(chuàng)資本熊偉銘認為，行業(yè)應(yīng)用是中國人工智能發(fā)展相比美國硅谷的差距所在。對于創(chuàng)業(yè)者來說，解決具體的商業(yè)問題才能產(chǎn)生真正的價值。

“我非常害怕看到一個 BP，20 頁中間 17 頁講自己的算法，自己和谷歌的分數(shù)做對比。”熊偉銘說，“如果現(xiàn)在還在驗證這個技術(shù)是否可行，那你可能到不了 A 輪，最多是天使輪?！?/p>

真格基金李劍威則為創(chuàng)業(yè)者指出了三條可行的道路：

• 水平應(yīng)用功能API

做成 AI 領(lǐng)域中的一個部件，如圖像識別、語義分析、自動駕駛等，把一個單一領(lǐng)域突破成全國最好。對于這樣的公司來說，被巨頭收購將成為非常好的退出渠道。

• 垂直應(yīng)用與行業(yè)深度結(jié)合

避開紅海競爭，扎根到行業(yè)里。讓 AI 與行業(yè)本身的應(yīng)用相結(jié)合，深度垂直去解決問題。在金融、制造業(yè)、電商、教育、安防等行業(yè)中，AI 有著廣闊的市場。

• 軟件服務(wù)的AI化

而對于主業(yè)不是人工智能的創(chuàng)業(yè)公司，也可以考慮在自己的產(chǎn)品中加入人工智能的元素。李劍威以其所投的“得到”為例解釋稱，在一開始，知識服務(wù) App “得到”只是正常地在首頁上羅列各種功能。而在加入帶有人工智能的個性化推薦與信息流功能后，App 的活躍度與付費都有了明顯地提升。

6.人工智能+教育，如何應(yīng)用？

幾乎所有投資人將教育作為了 AI 的應(yīng)用場景之一。而在具體的做法上，乂學(xué)教育創(chuàng)始人栗浩洋給出了他們在自適應(yīng)學(xué)習(xí)上的經(jīng)驗。在他看來，AI+教育，帶來的是兩方面的進步：

• 精準定位知識點欠缺：人工智能方式可以智能偵測到學(xué)生學(xué)習(xí)的盲點，從而減少重復(fù)學(xué)習(xí)的時間，從而提高效率。AI 老師可以窮舉所有的知識點形成知識圖譜，并對幾百萬道的題進行涵蓋。通過知識空間理論，找到學(xué)生的薄弱項，從而精準到學(xué)生最需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

• 個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計：對于同樣一個知識點的學(xué)習(xí)，每個學(xué)生用的時間不一樣，效率和學(xué)習(xí)路徑也不一樣。根據(jù)學(xué)生的畫像，可以用人機對話的方式代替 45 分鐘線性教育，幫助其設(shè)計最快的最適合的學(xué)習(xí)路徑。

除此乂學(xué)教育之外，海外的 Knewton、Udacity、IBM Watson、McGraw Hill 以及國內(nèi)的百度、科大訊飛、朗播網(wǎng)等，都已開始了在人工智能+教育方面的探索。在未來，AI 將為教育帶來更快的效率和完全不一樣的學(xué)習(xí)體驗。