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人工智能走到瓶頸期 產學研怎么高效結合?

來源:每日經濟新聞 2019-09-28 10:17中投投資咨詢網 A-A+

  近日,AI圈被一篇題為《投資人逃離人工智能》的文章刷屏了。該文章以一家人臉識別“千里馬”企業的融資難經歷,講述了人工智能初創企業面臨“資本寒冬”、投資人逃離人工智能領域的情況。

  9月25日下午,一場人工智能產學研合作研討會在廣電運通公司舉行。在現場獲悉,多位與會專家對人工智能的“寒冬論”表示在預料之中。“(人工智能)產業起起伏伏了很多次,每次(行業)起來,我們都覺得能解決問題的,(最后)發現還是不行,就又下去了。”電子科技大學光電科學與工程學院教授高椿明時如是表示。在他看來,這輪人工智能資本“寒冬”背后的原因在于AI企業與現實應用場景的結合問題。

  廣電運通副總經理魏東也持有相同的觀點。他表示,以人臉識別為例,一些純粹AI技術的初創企業會通過各種競賽去刷識別率數據,再拿著這些指標去融資,但從應用的角度來看,“(識別率)差一兩個百分點甚至幾個百分點,對應用本身沒有本質的區別。”魏東強調,單一人工智能技術并沒有太多價值,關鍵還是如何與場景結合。

  人工智能走到瓶頸期

  2016年的春天,世界圍棋冠軍李世石在與谷歌人工智能系統AlphaGo的對壘中失敗,意味著機器人戰勝了人類,人工智能界一片歡呼。在這場比賽當天,正在上海參加中國家電及消費電子博覽會(AWE)。會上,互聯網界人士興致勃勃、春風滿面,BroadLinkCEO劉宗孺欣喜地說:“這表示人工智能的極點來了。”

  AlphaGo“風光一時”之后,2016年至2017年,國內的確掀起了人工智能投資熱潮,投資界瘋狂撒錢,人工智能獨角獸逐漸養成。但如今看來,極點不僅沒有如期來臨,人工智能行業反而正在經歷又一輪“寒冬期”。日前,“投資人逃離人工智能”成為了全行業討論的焦點。

  9月25日下午,魏東在表示時表示:“我不是搞投資的,但據我了解,實際上從去年下半年開始,投資人在AI領域都變得不像前期那么大膽了。某些獨角獸企業前期估值快速爆發,而傳統投資都是買漲不買跌。”據魏東介紹,一些AI獨角獸公司在實現盈利的道路上還需要一些過程,而現在投資界的態度并不樂觀,他們不認為這個過程一定能迎來好的結果,這也是當下投資界對人工智能出現爭論的原因。

  中山大學數據科學與計算機學院教授賴劍煌也表示,AI行業從過度期望正轉向過度失望。CBInsight數據顯示,2018年90%的人工智能公司處于虧損狀態。做出AlphaGo的谷歌旗下人工智能公司DeepMind2018年負債超過12億美元,虧損5.72億美元。

  賴劍煌稱,多家AI公司因技術落地進度遠遠達不到預期,正在出售資產,或是公司投資人陸續退出。“投資人投了幾年,發現達不到效果,就撤資了。”對于投資界的“逃離”,賴劍煌指出,根本原因是AI技術“和場景結合得不是特別好”。

  高椿明對表示,以他的實際經驗來看,工業應用上追求的是百萬分之幾的失效率,這個級別的失效率純粹依托某項單一的AI技術是很難實現的。

  魏東也時稱,純粹的AI技術公司應該回歸到應用和場景的結合。“再高超的AI技術都要解決好場景落地,幫助場景里的客戶真正解決問題。”

  他進一步表示,從廣電運通的實際應用經驗來看,純粹的AI技術公司在單一技術上做得多么高超并沒有太大價值。他以深圳地鐵的人工智能應用案例分析稱,作為行業整體解決方案的供應商,廣電運通不會只盯著單一AI技術,“通過單一的人臉識別技術去識別人的時候,無論識別率多么高,總會有認不準的時候。這就需要第二條路徑幫助解決實際應用問題,通過指靜脈的手段就可以非常確定這個人是A還是B”。

  “我覺得(AI初創企業)應該回歸到企業經營的本質。能夠通過融資去真正解決問題,這樣的AI企業才會更穩健、更長久。”魏東表示。

  人工智能技術已經被濫用

  高椿明稱:“從技術上理解,我們其實很早就預見(人工智能熱潮)是要退潮的。物聯網熱了,大數據熱了,人工智能也熱了,哪個沒有退潮呢?退潮完了,剩下的才是真正有價值的,不能真正落地解決問題的都是有泡沫的。從技術上來看,我們不覺得人工智能是個特別顛覆性的東西,其實在上世紀70年代以后,人工智能沒有真正意義上的大進展。有進展的是計算力,計算快了,而這主要是得益于計算機硬件的發展。”

  賴劍煌表示,人工智能起源于1956年,發展至今經歷過好幾個高潮和低谷。在他看來,目前人工智能正處于弱人工智能向強人工智能過渡的階段。“現在人工智能的深度神經網絡學習理論是有智能、無智慧,產業的局限在于先進的算法如何與場景結合,企業怎么賺到錢。”他進一步指出,人工智能的產業局限還在于人工費用高昂,而初創企業基本上是靠風投收回成本。

  中山大學數據科學與計算機學院教授賴劍煌圖片來源:每經記者陳鵬麗攝

  今年9月,換臉軟件ZAO引起外界恐慌,這在當時被業界認為是人工智能技術被濫用。

  類似的人工智能技術被濫用的案例還有很多,“比如手機經常自動提示你離家或者公司有多遠,我認為這是多余的;有時候去銀行現場操作業務,還被要求活體識別,我人都在那里了,還需要我張嘴刷臉;教學軟件的爭議最大,教室里都是攝像頭,可以識別學生打瞌睡、閉眼睛,這既解決不了行業的痛點,又無法產生自身的經濟效益,在我看來是無病呻吟。”賴劍煌表示。

  他強調,AI技術的應用應該使人類的生活更加美好,不宜被應用到過度監控人類的生活細節。“AI技術已經從‘不可用’到‘可用’,但還‘不好用’,關鍵是下一步怎么變得更好用。”

  產學研怎么高效結合?

  廣電運通總經理葉子瑜提出,由于數據和場景的限制,當前的人工智能遠未達到最高級別的智能,面臨著理論不足、前沿不足、應用不足的現狀。在這個時候,企業與高校科研的合作顯得尤為重要。

  那么,要如何實現產學研的高效結合呢?

  華南理工大學電子與信息學院教授胡永健表示,校企合作最大的困境是知識產權的問題。高校研究生要畢業,要么寫論文,要么做專利。學生去公司實踐,如果人工智能相關的技術專利只能是企業為唯一發明人,學生就沒有辦法保證畢業,這也會打擊學生的積極性。另外,對于表現優秀的學生,公司應該提前有所行動,將人才留在公司。

  暨南大學信息科技技術學院教授易清明則認為,高校老師由于各種因素,一般都是對某一技術點有專攻。企業一定要懂得與高校老師一起尋找能夠提供方案的著力點,而不是希望高校老師可以全盤負責。“之前也有企業找我們合作的案例,他們希望我們全部都做,我就告訴他,我們做不了整機。”

  廣東工業大學計算機學院教授戰萌偉建議,廣電運通可以建一所自己的大學,通過學校這種機制來整合資源,提高產學研結合的效率。

關鍵詞:人工智能
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