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能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《能动口解决的事何必动手？语音交互、有望成为AI商业化先驱》 精选一编者按【 （AI）发展到今天，尤其是近几年，已经取得跨越式的发展，它已经渐渐融入我们的生活，特别是语音交互和人脸识别，早已经不是电视里面的场景了。今天，你能够想象一下十年之后人工智能的场景吗？就像十年前，你敢想象一下智能手机给我们生活带来的影响吗？或许你还没有感觉到趋势的变化，但有人已经提前布局，比如风险。资本是判断人工智能前景最灵敏的风向标，人工智能正在逐年增多。就在刚刚过去的一周内，国内多家与人工智能相关的企业获得融资，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。】不用动手，只需开口就能驾驭身边的智能设备，这样的体验明显好很多。因此，各大科技巨头纷纷布局智能音响，想让它成为家用科技产品的控制入口。除了智能音箱，人脸识别技术已成为目前创业热度最高的细分领域，尤其是应用在身份认证和安防场景。多位业内人士表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势，且有望实现AI技术商业化运作在国际上领先。●争夺智能语音交互消费级服务7月5日，阿里巴巴正式发布旗下首款智能音箱天猫精灵X1，6月份苹果开发者大会上HomePod智能音响压轴出场，在此之前亚马逊Echo已累计销售近千万台。智能音响成为语音交互技术重要载体，受吹捧的另一个原因在于智能音响有望成为未来各种家用科技产品的控制入口。另外一方面通过苹果Siri、微软小冰、度秘这些语音助手，进而延伸出的实时语音翻译、语音输入法、语音控制等，智能语音技术供应商已经挖掘出众多应用领域，正在加速消费级服务。而在汽车应用方面，科大讯飞已与奔驰、宝马、丰田等国际厂商、国内汽车厂商实现合作。在今年3月份，科大讯飞又与长安汽车宣布将在汽车电子智能化的技术研发、产品设计、以及整车应用领域展开全面深度合作，共同研发智能汽车。百度创始人李彦宏在演讲中多次提到，软硬件结合的人工智能产品将是重要方向，今年2月份百度收购渡鸦科技，在外界看来百度正在加紧人工智能技术输出，通过软硬结合将产品落地到生活场景中。今年1月面世以来，百度DuerOS系统已与美的、海尔、TCL、联想、vivo、HTC、中信国安广视、小鱼在家等知名企业达成合作，并在电视、冰箱、智能穿戴和车载等多个场景，为用户带来“动口不动手”的生活体验。思必驰首席营销官龙梦竹在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，其更看好垂直领域的应用。目前聚焦在智能家居、车载、机器人等领域，通过赋能传统科技企业，实现产业升级。●“看不见”的人脸识别语音技术借助手机智能助手、智能音响等已经开始被大规模应用。而图像识别则显得有点清冷，并没有被普通消费者广为讨论。那是否意味着图像识别离我们很遥远呢？龙梦竹在接受采访时指出，用户在使用美图秀秀等自拍软件的过程中，都会用到人工智能图像技术。拍照时需要自动捕捉人脸的位置，美颜、加特效的实现需要锁定人的面部、鼻子、眼睛。百度以图搜图、天猫商品搜索皆是用的是图像识别技术。语音技术之所以感知度更高一些，是因为用户参与主动说话以及存在语音反馈这些方面。商汤科技联合创始人、CEO徐立博士对《每日经济新闻》记者表示，在公安监控系统、家庭安防系统、身份认证、娱乐互联网等领域人脸识别技术已经应用多年，成为计算机视觉最先落地的行业应用。在商汤科技的合作名单中，出现最多的是银行、金融等企业用户，其SenseTime人脸识别技术与京东钱包合作，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式。计算机视觉初创公司Insight创始人Jeff Lin在接受记者采访中提到，人脸识别技术是目前创业热度最高的细分领域，尤其是金融身份认证和安防场景，已经成为人工智能创业公司重点布局场景。和语音交互不同的是，计算机视觉公司几乎都是向其他企业提供技术支持，而非直接向消费者提供相关产品。徐立对记者表示，目前技术能够做到单一视觉垂直领域准确度超越人类，但整体视频场景内容、物体识别，现阶段还没有达到人的标准水平，这就是为什么目前还未出现计算机视觉技术层面的消费级产品。●中国的机会以“智能语音操作系统”为核心的人机交互，以及以“人脸识别”为核心的智能图像识别，以及其背后所连接的智能家居、物联网和安防、身份识别场景，正逐渐成为AI商业化落地的主战场。实现智能音响、人脸识别等领域的垂直应用，人工智能初创企业也正在尝试更多的应用可能。计算机行业分析师王商之对《每日经济新闻》记者表示，中国在人工智能领域具有诸多优势，有望实现AI技术商业化运作在国际上的弯道超越。中国市场潜力大，人口密集大决定了个性化服务需求较大，另外人工智能有望代替众多重复性较强的低端劳动力。“在数据业务场景方面，中国本身有一些先天优势，中国地大物博人口多，不管做物体识别还是场景识别，科技企业都可以在各个场景当中获得一线数据；其次在场景应用实践上面，中国具备所有AI的应用场景，而且大环境勇于接纳新技术新东西；再者中国人工智能工程师级别人才储备足够多。基于这三个条件，中国人工智能其实是可以引领这个世界的。”徐立对记者《每日经济新闻》记者表示。王商之同时指出，人工智能技术在中国创业环境和机制不成熟、法律和政策监管尚未健全等在某些方面阻碍着中国人工智能技术和实际应用快速结合。消费未到先行 过去一周至少4家人工智能企业融资成功每经记者 张 斯 每经实习编辑 谢金池资本是最灵敏的风向标，人工智能（AI）投资企业正在逐年增多。在过去的一周内，包括聚焦人脸识别技术的中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek+、云脑科技、特斯联科技在内的多家公司相继发布了融资信息，其中商汤科技获得4.1亿美元B轮融资创下全球人工智能市场单轮最高纪录。多位投资人在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着的积累和基础设施的完善，人工智能技术正在对我们的产业发展带来巨大的变革，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。“人工智能＋”成为新趋势是什么让人工智能突然火起来的？几乎所有人在接受本报记者采访时回答——“AlphaGo”。人工智能此轮产业浪潮的发展迄今已经经历了5年的时间，风险蓝驰创投从2012年开始关注人工智能领域。当时他们得出一个结论：人工智能的基础是大数据，大数据的基础是云计算，这个事情其实急不得，要先解决的是数据和底层云计算平台的问题。蓝驰创投执行董事曹巍对《每日经济新闻》记者表示，前阵子百度创始人李彦宏乘坐公司研发的无人驾驶汽车开上五环，这是一个行业信号。自动驾驶技术已通过实际操作交付出来，说明围绕技术的积累，目前已经可以展开多场景的应用，人工智能的发展已经到了商业爆发的临界点。联想之星王征在接受《每日经济新闻》采访时谈到了上述商汤科技融资案例。在他看来，商汤科技的高融资来自公司大量的落地应用。早期进入该领域的商汤科技对行业认知能力强，在积累了大量运营数据后，其对应用场景的落地想得非常清楚。联想之星是中国人工智能领域主要投资机构之一，其早期旷视科技、思必驰两家公司，如今均有望成为计算机视觉以及语音识别领域的潜在公司。上述两家投资机构只是庞大的缩影。今年3月人工智能被写入政府工作报告，国家领导层高度重视人工智能作为战略发展技术。国内百度、阿里，腾讯，国外亚马逊、苹果、Facebook和微软等IT巨头都将人工智能视为下一次技术革命的突破点，并投重金加速布局。根据CB Insights数据统计，2010年有61家人工智能企业获得融资，到2016年有522家人工智能创业公司拿到融资；从原先的8100万美元一路飙升到31.2亿美元。为何市场如此重视人工智能的发展？据咨询公司埃森哲研究报告显示，通过对超16个行业经济增长率的对比发现，当某个行业越多地去整合人工智能技术，其行业经济增长潜力也就越大。预估到2035年时，人工智能可以将所有涉及行业的平均盈利提高30%以上，促使经济总值增长近14万亿美元毫无疑问，“人工智能＋”将成为新趋势，但它对并不是、电商和消费升级这样的具体赛道，而是像互联网一样，提供了一个全产业升级的技术工具——互联网的诞生让O2O、电商和消费升级成为了可能，当人工智能成熟后，所有行业都可以利用人工智能提升自己的效率和生产力。这也是其备受资本及全行业关注的原因所在。高融资高估值怎么来以学术水平论估值，是过去布局AI领域一些投资的基本逻辑，但这个情况从今年开始正在发生变化。“投资是一门风险很大的生意，既然是生意都要严肃关注投资落地，尤其是技术类项目，变现更难。只强调技术，不强调落地商业化的公司会谨慎看待。”王征表示，能够获得高估值的公司，除了关注团队背景，更在意其获得各类资源的能力，包括有没有选对赛道。曹巍也持相同的看法，“基础技术积累前提下，要选择大的行业赛道，比如物流领域，除了看团队背景，技术能力，还要看其对物流行业本身的理解，是否能够真正通过数据处理帮助物流企业实现空间的优化。这就要求科学家、技术类创始人对产业需求有一定的理解，其设计方案不仅要符合行业应用的需求，还要具备销售能力，保证企业能用起来。智研咨询研究报告显示，投资规模较大的领域有自然语言处理、机器人、智能家居、智能驾驶、等。其中，自然语言处理、机器人、计算机视觉等领域获得投资金额较多，均超过15亿元人民币。此外，据埃森哲研究报告显示，拟人技术未来在通信业、制造业与金融业将被广泛应用，预计将成为2035年经济增长率最高的三大行业。但是，目前人工智能大规模应用还缺少成功的案例，人工智能企业变现艰难，高投入背后是人工智能企业还在艰难探索商业化落地场景。如果实现不了技术和实际结合，人工智能就是一个等待戳破的泡沫。此外，过早的商业关注，也是对人工智能学术进步的一种阻碍。业内认为，学术界上一次突破（算法）带来的应用红利可能马上就要到头了。AI人才需求3年增长8倍每经记者 张斯 实习记者 宗旭 每经实习编辑 谢金池据LinkedIn（领英）发布的《全球AI领域人才报告》显示，过去三年在全球范围内AI领域人才需求量急速增长，通过领英平台发布的AI相关职位数量从2014年接近5万个职位到2016年超过44万个职位。三年间职位需求量激增，不仅展现出人工智能在近几年以来的快速发展，也反映出背后人工智能领域人才的缺乏。为何AI人才需求这么大？多位业内人士在接受记者采访时表示，买人才就是买未来。未来5~10年，人工智能人才匮乏的问题或会加剧。人员流动成常态人员的稀缺性及高推动人工智能人才价格的飞速上涨，在这场人工智能人才的“军备竞赛”中，用绝对的高薪吸引资深专家及高校科研人员已经成为了高科技企业的常用手段。2013年谷歌出重金邀请Geoffrey Hinton加入谷歌大脑团队。当时Geoffrey Hinton的公司DNNresearch没有产品且只有三人。苹果的招数和谷歌是一样的，在2016年收购了Guestrin在西雅图创办的一家名为Turi的人工智能公司。另外，人才需求激增也使科技公司渐渐将目光瞄准各大高校AI领域的顶尖学术人才。2013年，Facebook挖到深度学习三大领袖级学者之一纽约大学教授Yann LeCun担任Facebook人工智能实验室负责人；谷歌在蒙特利尔大了450万美元 ；英特尔捐赠了150万美元，在佐治亚理工大学建立和网络安全研究中心。在国内，最著名的AI人才争夺案例当属吴恩达加盟百度。吴恩达曾于2010年加入Google X Lab，并在2011年负责创建了世界上最大的神经网络“谷歌大脑”。不过在人工智能大潮的冲刷下，挖过来的人才最终也不一定是自己的。以百度为例，在成功挖到吴恩达之后，2015年6月百度深度学习研究院常务副院长余凯宣布离职创业。在今年3月份吴恩达也宣布离职，随后百度高级副总裁（原无人驾驶事业部总经理）王劲宣布离职，再加上此前离职的张潼，百度人工智能顶级人才纷纷出走。在国内人工智能技术人才市场上，百度扮演了“黄埔军校”的悲情角色。为什么这些公司要花大价钱买人才？商汤科技联合创始人、CEO徐立博士在接受《每日经济新闻》记者采访时认为，买人才就是买未来。“当时谷歌花了4亿英镑买了DeepMind这家公司的时候，全世界只有50个人真正懂得深度学习的引擎设计，其中有12个是在DeepMind，所以谷歌其实买的是未来的引擎设计。”缺乏创意人才对于人工智能人才，谷歌在人工智能和机器学习领域的资深研究员Dr. Greg S Corrado认为分两类，一类是那些能真正理解并运用人工智能工具的工程师，另一类则是有创新意识和商业头脑的人才，能有效地将人工智能技术进行更广泛地应用。据《全球AI领域人才报告》显示，2017年第一季度全球人工智能人才超过190万人，其中美国拥有85万以上占据半壁江山占据第一；中国拥有5万，位列全球第七。在人才结构方面，中国资深AI人才数量与美国差距显著。计算机行业分析师王商之在接受《每日经济新闻》记者采访时分析指出，在人工智能领域，中国人才储备较强，特别是“工程师”人才品质较高，但中国仍缺乏“创意型人才”，对商业模式的变革缺乏深刻理解和全球影响力。徐立也认为中国确实是有一大批未来的AI工程人员的储备，但是缺乏最顶级研究性的人才。“在AI研究上面，真正意义上能够指导推动整个行业的人才，非常的稀缺，两个国家在PK的时候就是靠的最聪明的人。”清华大学教授邓志东在接受《每日经济新闻》记者采访时分析认为，随着产业的兴起，未来5~10年，人工智能人才匮乏的问题或会加剧。如何解决人才培养问题？这件事涉及到政府、企业和大学三部分。在邓志东看来，作为政府，有必要出台政策，例如支持在一流大学中开设更多的人工智能专业，或创设人工智能学院，或支持社会办学，利用慕课等在线教学方式，以创新体制机制的方式为社会培养大量的人工智能研发人才。“近期中国科学院大学就正式成立了人工智能技术学院，这是一个很好的开端。”中国的大学及研究机构在关注人工智能前沿技术的探索与原始性创新的同时，更应该加大力度，为中国人工智能企业培养大量的工程技术开发人才。而且企业则要加速产业落地的进程，实现其商业价值。《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选二编者按【 人工智能（AI）发展到今天，尤其是近几年，已经取得跨越式的发展，它已经渐渐融入我们的生活，特别是语音交互和人脸识别，早已经不是电视里面的场景了。今天，你能够想象一下十年之后人工智能的场景吗？就像十年前，你敢想象一下智能手机给我们生活带来的影响吗？或许你还没有感觉到趋势的变化，但有人已经提前布局，比如风险投资人。资本是判断人工智能前景最灵敏的风向标，人工智能投资企业正在逐年增多。就在刚刚过去的一周内，国内多家与人工智能相关的企业获得融资，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。】不用动手，只需开口就能驾驭身边的智能设备，这样的体验明显好很多。因此，各大科技巨头纷纷布局智能音响，想让它成为家用科技产品的控制入口。除了智能音箱，人脸识别技术已成为目前创业热度最高的细分领域，尤其是应用在金融身份认证和安防场景。多位业内人士表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势，且有望实现AI技术商业化运作在国际上领先。●争夺智能语音交互消费级服务7月5日，阿里巴巴正式发布旗下首款智能音箱天猫精灵X1，6月份苹果开发者大会上HomePod智能音响压轴出场，在此之前亚马逊Echo已累计销售近千万台。智能音响成为语音交互技术重要载体，受吹捧的另一个原因在于智能音响有望成为未来各种家用科技产品的控制入口。另外一方面通过苹果Siri、微软小冰、度秘这些语音助手，进而延伸出的实时语音翻译、语音输入法、语音控制等，智能语音技术供应商已经挖掘出众多应用领域，正在加速消费级服务。而在汽车应用方面，科大讯飞已与奔驰、宝马、丰田等国际厂商、国内汽车厂商实现合作。在今年3月份，科大讯飞又与长安汽车宣布将在汽车电子智能化的技术研发、产品设计、以及整车应用领域展开全面深度合作，共同研发智能汽车。百度创始人李彦宏在演讲中多次提到，软硬件结合的人工智能产品将是重要方向，今年2月份百度收购渡鸦科技，在外界看来百度正在加紧人工智能技术输出，通过软硬结合将产品落地到生活场景中。今年1月面世以来，百度DuerOS系统已与美的、海尔、TCL、联想、vivo、HTC、中信国安广视、小鱼在家等知名企业达成合作，并在电视、冰箱、智能穿戴和车载等多个场景，为用户带来“动口不动手”的生活体验。思必驰首席营销官龙梦竹在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，其更看好垂直领域的应用。目前聚焦在智能家居、车载物联网、机器人等领域，通过赋能传统科技企业，实现产业升级。●“看不见”的人脸识别语音技术借助手机智能助手、智能音响等已经开始被大规模应用。而图像识别则显得有点清冷，并没有被普通消费者广为讨论。那是否意味着图像识别离我们很遥远呢？龙梦竹在接受采访时指出，用户在使用美图秀秀等自拍软件的过程中，都会用到人工智能图像技术。拍照时需要自动捕捉人脸的位置，美颜、加特效的实现需要锁定人的面部、鼻子、眼睛。百度以图搜图、天猫商品搜索皆是用的是图像识别技术。语音技术之所以感知度更高一些，是因为用户参与主动说话以及存在语音反馈这些方面。商汤科技联合创始人、CEO徐立博士对《每日经济新闻》记者表示，在公安监控系统、家庭安防系统、身份认证、娱乐互联网等领域人脸识别技术已经应用多年，成为计算机视觉最先落地的行业应用。在商汤科技的合作名单中，出现最多的是银行、金融等企业用户，其SenseTime人脸识别技术与京东钱包合作，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式。计算机视觉初创公司Insight创始人Jeff 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谢金池资本是最灵敏的风向标，人工智能（AI）投资企业正在逐年增多。在过去的一周内，包括聚焦人脸识别技术的中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek+、云脑科技、特斯联科技在内的多家公司相继发布了融资信息，其中商汤科技获得4.1亿美元B轮融资创下全球人工智能市场单轮最高纪录。多位投资人在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着大数据的积累和云计算基础设施的完善，人工智能技术正在对我们的产业发展带来巨大的变革，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。“人工智能＋”成为新趋势是什么让人工智能突然火起来的？几乎所有人在接受本报记者采访时回答——“AlphaGo”。人工智能此轮产业浪潮的发展迄今已经经历了5年的时间，风险投资机构蓝驰创投从2012年开始关注人工智能领域。当时他们得出一个结论：人工智能的基础是大数据，大数据的基础是云计算，这个事情其实急不得，要先解决的是数据和底层云计算平台的问题。蓝驰创投执行董事曹巍对《每日经济新闻》记者表示，前阵子百度创始人李彦宏乘坐公司研发的无人驾驶汽车开上五环，这是一个行业信号。自动驾驶技术已通过实际操作交付出来，说明围绕技术的积累，目前已经可以展开多场景的应用，人工智能的发展已经到了商业爆发的临界点。联想之星投资经理王征在接受《每日经济新闻》采访时谈到了上述商汤科技融资案例。在他看来，商汤科技的高融资来自公司大量的落地应用。早期进入该领域的商汤科技对行业认知能力强，在积累了大量运营数据后，其对应用场景的落地想得非常清楚。联想之星是中国人工智能领域主要投资机构之一，其早期投资的旷视科技、思必驰两家公司，如今均有望成为计算机视觉以及语音识别领域的独角兽潜在公司。上述两家投资机构只是庞大投资网的缩影。今年3月人工智能被写入政府工作报告，国家领导层高度重视人工智能作为战略发展技术。国内百度、阿里，腾讯，国外亚马逊、苹果、Facebook和微软等IT巨头都将人工智能视为下一次技术革命的突破点，并投重金加速布局。根据CB 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张斯 实习记者 宗旭 每经实习编辑 谢金池据LinkedIn（领英）发布的《全球AI领域人才报告》显示，过去三年在全球范围内AI领域人才需求量急速增长，通过领英平台发布的AI相关职位数量从2014年接近5万个职位到2016年超过44万个职位。三年间职位需求量激增，不仅展现出人工智能在近几年以来的快速发展，也反映出背后人工智能领域人才的缺乏。为何AI人才需求这么大？多位业内人士在接受记者采访时表示，买人才就是买未来。未来5~10年，人工智能人才匮乏的问题或会加剧。人员流动成常态人员的稀缺性及高流动性推动人工智能人才价格的飞速上涨，在这场人工智能人才的“军备竞赛”中，用绝对的高薪吸引资深专家及高校科研人员已经成为了高科技企业的常用手段。2013年谷歌出重金邀请Geoffrey Hinton加入谷歌大脑团队。当时Geoffrey Hinton的公司DNNresearch没有产品且只有三人。苹果的招数和谷歌是一样的，在2016年收购了Guestrin在西雅图创办的一家名为Turi的人工智能公司。另外，人才需求激增也使科技公司渐渐将目光瞄准各大高校AI领域的顶尖学术人才。2013年，Facebook挖到深度学习三大领袖级学者之一纽约大学教授Yann LeCun担任Facebook人工智能实验室负责人；谷歌在蒙特利尔大学投资了450万美元 ；英特尔捐赠了150万美元，在佐治亚理工大学建立机器学习和网络安全研究中心。在国内，最著名的AI人才争夺案例当属吴恩达加盟百度。吴恩达曾于2010年加入Google X Lab，并在2011年负责创建了世界上最大的神经网络“谷歌大脑”。不过在人工智能大潮的冲刷下，挖过来的人才最终也不一定是自己的。以百度为例，在成功挖到吴恩达之后，2015年6月百度深度学习研究院常务副院长余凯宣布离职创业。在今年3月份吴恩达也宣布离职，随后百度高级副总裁（原无人驾驶事业部总经理）王劲宣布离职，再加上此前离职的张潼，百度人工智能顶级人才纷纷出走。在国内人工智能技术人才市场上，百度扮演了“黄埔军校”的悲情角色。为什么这些公司要花大价钱买人才？商汤科技联合创始人、CEO徐立博士在接受《每日经济新闻》记者采访时认为，买人才就是买未来。“当时谷歌花了4亿英镑买了DeepMind这家公司的时候，全世界只有50个人真正懂得深度学习的引擎设计，其中有12个是在DeepMind，所以谷歌其实买的是未来的引擎设计。”缺乏创意人才对于人工智能人才，谷歌在人工智能和机器学习领域的资深研究员Dr. Greg S Corrado认为分两类，一类是那些能真正理解并运用人工智能工具的工程师，另一类则是有创新意识和商业头脑的人才，能有效地将人工智能技术进行更广泛地应用。据《全球AI领域人才报告》显示，2017年第一季度全球人工智能人才超过190万人，其中美国拥有85万以上占据半壁江山占据第一；中国拥有5万，位列全球第七。在人才结构方面，中国资深AI人才数量与美国差距显著。计算机行业分析师王商之在接受《每日经济新闻》记者采访时分析指出，在人工智能领域，中国人才储备较强，特别是“工程师”人才品质较高，但中国仍缺乏“创意型人才”，对商业模式的变革缺乏深刻理解和全球影响力。徐立也认为中国确实是有一大批未来的AI工程人员的储备，但是缺乏最顶级研究性的人才。“在AI研究上面，真正意义上能够指导推动整个行业的人才，非常的稀缺，两个国家在PK的时候就是靠的最聪明的人。”清华大学教授邓志东在接受《每日经济新闻》记者采访时分析认为，随着产业的兴起，未来5~10年，人工智能人才匮乏的问题或会加剧。如何解决人才培养问题？这件事涉及到政府、企业和大学三部分。在邓志东看来，作为政府，有必要出台政策，例如支持在一流大学中开设更多的人工智能专业，或创设人工智能学院，或支持社会办学，利用慕课等在线教学方式，以创新体制机制的方式为社会培养大量的人工智能研发人才。“近期中国科学院大学就正式成立了人工智能技术学院，这是一个很好的开端。”中国的大学及研究机构在关注人工智能前沿技术的探索与原始性创新的同时，更应该加大力度，为中国人工智能企业培养大量的工程技术开发人才。而且企业则要加速产业落地的进程，实现其商业价值。《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选三每日经济新闻(博客,微博)记者 张 斯 每日经济新闻实习编辑 谢金池资本是最灵敏的风向标，人工智能（AI）投资企业正在逐年增多。在过去的一周内，包括聚焦人脸识别技术的中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek+、云脑科技、特斯联科技在内的多家公司相继发布了融资信息，其中商汤科技获得4.1亿美元B轮融资创下全球人工智能市场单轮最高纪录。多位投资人在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着大数据的积累和云计算基础设施的完善，人工智能技术正在对我们的产业发展带来巨大的变革，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。“人工智能＋”成为新趋势是什么让人工智能突然火起来的？几乎所有人在接受本报记者采访时回答——“AlphaGo”。人工智能此轮产业浪潮的发展迄今已经经历了5年的时间，风险投资机构蓝驰创投从2012年开始关注人工智能领域。当时他们得出一个结论：人工智能的基础是大数据，大数据的基础是云计算，这个事情其实急不得，要先解决的是数据和底层云计算平台的问题。蓝驰创投执行董事曹巍对《每日经济新闻》记者表示，前阵子百度创始人李彦宏乘坐公司研发的无人驾驶汽车开上五环，这是一个行业信号。自动驾驶技术已通过实际操作交付出来，说明围绕技术的积累，目前已经可以展开多场景的应用，人工智能的发展已经到了商业爆发的临界点。联想之星投资经理王征在接受《每日经济新闻》采访时谈到了上述商汤科技融资案例。在他看来，商汤科技的高融资来自公司大量的落地应用。早期进入该领域的商汤科技对行业认知能力强，在积累了大量运营数据后，其对应用场景的落地想得非常清楚。联想之星是中国人工智能领域主要投资机构之一，其早期投资的旷视科技、思必驰两家公司，如今均有望成为计算机视觉以及语音识别领域的独角兽潜在公司。上述两家投资机构只是庞大投资网的缩影。今年3月人工智能被写入政府工作报告，国家领导层高度重视人工智能作为战略发展技术。国内百度、阿里，腾讯，国外亚马逊、苹果、Facebook和微软等IT巨头都将人工智能视为下一次技术革命的突破点，并投重金加速布局。根据CB Insights数据统计，2010年有61家人工智能企业获得融资，到2016年有522家人工智能创业公司拿到融资；投资金额从原先的8100万美元一路飙升到31.2亿美元。为何市场如此重视人工智能的发展？据咨询公司埃森哲研究报告显示，通过对超16个行业经济增长率的对比发现，当某个行业越多地去整合人工智能技术，其行业经济增长潜力也就越大。预估到2035年时，人工智能可以将所有涉及行业的平均盈利提高30%以上，促使经济总值增长近14万亿美元毫无疑问，“人工智能＋”将成为新趋势，但它对标的并不是O2O、电商和消费升级这样的具体赛道，而是像互联网一样，提供了一个全产业升级的技术工具——互联网的诞生让O2O、电商和消费升级成为了可能，当人工智能成熟后，所有行业都可以利用人工智能提升自己的效率和生产力。这也是其备受资本及全行业关注的原因所在。高融资高估值怎么来以学术水平论估值，是过去布局AI领域一些投资的基本逻辑，但这个情况从今年开始正在发生变化。“投资是一门风险很大的生意，既然是生意都要严肃关注投资落地，尤其是技术类项目，变现更难。只强调技术，不强调落地商业化的公司会谨慎看待。”王征表示，能够获得高估值的公司，除了关注团队背景，更在意其获得各类资源的能力，包括有没有选对赛道。曹巍也持相同的看法，“基础技术积累前提下，要选择大的行业赛道，比如物流领域，除了看团队背景，技术能力，还要看其对物流行业本身的理解，是否能够真正通过数据处理帮助物流企业实现空间的优化。这就要求科学家、技术类创始人对产业需求有一定的理解，其设计方案不仅要符合行业应用的需求，还要具备销售能力，保证企业能用起来。智研咨询研究报告显示，投资规模较大的领域有自然语言处理、机器人、智能家居、智能驾驶、智能金融等。其中，自然语言处理、机器人、计算机视觉等领域获得投资金额较多，均超过15亿元人民币。此外，据埃森哲研究报告显示，拟人技术未来在通信业、制造业与金融业将被广泛应用，预计将成为2035年经济增长率最高的三大行业。但是，目前人工智能大规模应用还缺少成功的案例，人工智能企业变现艰难，高投入背后是人工智能企业还在艰难探索商业化落地场景。如果实现不了技术和实际结合，人工智能就是一个等待戳破的泡沫。此外，过早的商业关注，也是对人工智能学术进步的一种阻碍。业内认为，学术界上一次突破（深度学习算法）带来的应用红利可能马上就要到头了。《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选四每日经济新闻(博客,微博)记者 张 斯 每日经济新闻实习编辑 谢金池资本是最灵敏的风向标，人工智能（AI）投资企业正在逐年增多。在过去的一周内，包括聚焦人脸识别技术的中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek+、云脑科技、特斯联科技在内的多家公司相继发布了融资信息，其中商汤科技获得4.1亿美元B轮融资创下全球人工智能市场单轮最高纪录。多位投资人在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，随着大数据的积累和云计算基础设施的完善，人工智能技术正在对我们的产业发展带来巨大的变革，而2017年有望成为全球人工智能商业化运用元年。“人工智能＋”成为新趋势是什么让人工智能突然火起来的？几乎所有人在接受本报记者采访时回答——“AlphaGo”。人工智能此轮产业浪潮的发展迄今已经经历了5年的时间，风险投资机构蓝驰创投从2012年开始关注人工智能领域。当时他们得出一个结论：人工智能的基础是大数据，大数据的基础是云计算，这个事情其实急不得，要先解决的是数据和底层云计算平台的问题。蓝驰创投执行董事曹巍对《每日经济新闻》记者表示，前阵子百度创始人李彦宏乘坐公司研发的无人驾驶汽车开上五环，这是一个行业信号。自动驾驶技术已通过实际操作交付出来，说明围绕技术的积累，目前已经可以展开多场景的应用，人工智能的发展已经到了商业爆发的临界点。联想之星投资经理王征在接受《每日经济新闻》采访时谈到了上述商汤科技融资案例。在他看来，商汤科技的高融资来自公司大量的落地应用。早期进入该领域的商汤科技对行业认知能力强，在积累了大量运营数据后，其对应用场景的落地想得非常清楚。联想之星是中国人工智能领域主要投资机构之一，其早期投资的旷视科技、思必驰两家公司，如今均有望成为计算机视觉以及语音识别领域的独角兽潜在公司。上述两家投资机构只是庞大投资网的缩影。今年3月人工智能被写入政府工作报告，国家领导层高度重视人工智能作为战略发展技术。国内百度、阿里，腾讯，国外亚马逊、苹果、Facebook和微软等IT巨头都将人工智能视为下一次技术革命的突破点，并投重金加速布局。根据CB Insights数据统计，2010年有61家人工智能企业获得融资，到2016年有522家人工智能创业公司拿到融资；投资金额从原先的8100万美元一路飙升到31.2亿美元。为何市场如此重视人工智能的发展？据咨询公司埃森哲研究报告显示，通过对超16个行业经济增长率的对比发现，当某个行业越多地去整合人工智能技术，其行业经济增长潜力也就越大。预估到2035年时，人工智能可以将所有涉及行业的平均盈利提高30%以上，促使经济总值增长近14万亿美元毫无疑问，“人工智能＋”将成为新趋势，但它对标的并不是O2O、电商和消费升级这样的具体赛道，而是像互联网一样，提供了一个全产业升级的技术工具——互联网的诞生让O2O、电商和消费升级成为了可能，当人工智能成熟后，所有行业都可以利用人工智能提升自己的效率和生产力。这也是其备受资本及全行业关注的原因所在。高融资高估值怎么来以学术水平论估值，是过去布局AI领域一些投资的基本逻辑，但这个情况从今年开始正在发生变化。“投资是一门风险很大的生意，既然是生意都要严肃关注投资落地，尤其是技术类项目，变现更难。只强调技术，不强调落地商业化的公司会谨慎看待。”王征表示，能够获得高估值的公司，除了关注团队背景，更在意其获得各类资源的能力，包括有没有选对赛道。曹巍也持相同的看法，“基础技术积累前提下，要选择大的行业赛道，比如物流领域，除了看团队背景，技术能力，还要看其对物流行业本身的理解，是否能够真正通过数据处理帮助物流企业实现空间的优化。这就要求科学家、技术类创始人对产业需求有一定的理解，其设计方案不仅要符合行业应用的需求，还要具备销售能力，保证企业能用起来。智研咨询研究报告显示，投资规模较大的领域有自然语言处理、机器人、智能家居、智能驾驶、智能金融等。其中，自然语言处理、机器人、计算机视觉等领域获得投资金额较多，均超过15亿元人民币。此外，据埃森哲研究报告显示，拟人技术未来在通信业、制造业与金融业将被广泛应用，预计将成为2035年经济增长率最高的三大行业。但是，目前人工智能大规模应用还缺少成功的案例，人工智能企业变现艰难，高投入背后是人工智能企业还在艰难探索商业化落地场景。如果实现不了技术和实际结合，人工智能就是一个等待戳破的泡沫。此外，过早的商业关注，也是对人工智能学术进步的一种阻碍。业内认为，学术界上一次突破（深度学习算法）带来的应用红利可能马上就要到头了。《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选五来源: 全天候科技 徐志成金评媒（https://www.jpm.cn） 编者按：2017年，创投界最热的是人工智能(ArtificialIntelligence)。在全球，根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份，各类在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元。8月2日讯，“在年，如果你不提移动互联网，显得你特别2015年如果你不谈O2O，好像都不好意思去创投的所有场合;从2016年底到2017年初，如果你说话时口里不带着大数据，显得你多少有点不合群;2017年上半年，很多人连AI是什么都不知道，嘴里就挂着这个词到处讲。”这是猎聘网CEO戴科彬关于各种创投泡沫的一线观察和体会。的确，2017年，创投界最热的是人工智能(Artificial Intelligence)。在全球，根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份，各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元。而去年一整年这个数字才33亿美元。图片来源Crunchbase在中国，企名片大数据服务平台首份AI行业图谱显示，截至2017年3月份，国内AI企业多达1083家，其中约一半已经获得投资，估值超10亿元的项目也不胜枚举。GGV管理李宏玮一直聚焦中外AI领域的投资会。在她看来，AI无疑是大趋势，但它不会是一个风口，不会在短时间内迅速成长为比较有利的商业模式;如果它(人工智能)要花十年才会有市场，它就不一定是一个要扎堆的领域。但AI已经不可避免地成为很多人眼中的风口。从全球AI人才，到中外明星科技公司，再到VC界、产业资本，他们无一例外地都在AI领域跑马圈地。在这个领域，VC赛道式投资凶猛程度远超以往，单个投资机构投资几十家AI公司的现象并不少见。只有当潮水退去时，才知道谁在裸泳。对于AI领域的参与者来说，也许当下需要严肃思考的是：究竟什么才是真正适合他们的AI细分方向?泥沙俱下时，泡沫不可避免，如果AI有泡沫，它今天已经有多大?如百度、IBM这样在AI领域孤注一掷的明星公司如何才能避免从先锋变为先烈?AI人才不够用了“我们研究的产品积累了一部分经验和算法，我现在想出去创办一家公司，把产品实现落地，你们愿不愿意跟我来?”“可以，既然机会来了，那我们就好好博一把。”“既然你都辞职，一心要创业，我们也做了这么久的研究，那就开始吧。”这是2013年陈士凯跟RoboPeak团队聚餐时的一段对话，后者是由上海交通大学、北京航空航天大学等国内知名院校在2009年成立的一支在业余时间进行研发的技术团队。陈士凯，思岚科技创始人、CEO，发生上述对话时，陈士凯在微软从事视觉识别技术研究。几乎没有迟疑，饭桌上的几位成员一口答应陈士凯的邀请，虽然背景不同，但他们都有一致的目标跟看法。2013年，他们一起创办了思岚科技，这是一家提供消费级产品领域高性能机器人定位解决方案及相关核心传感器的公司。今年7月，思岚科技刚完成1亿元B轮融资。陈士凯当年萌生创业想法是基于他对AI和机器人的认知和判断，他认为，AI跟机器人的时代即将来临，语音跟视觉技术可能会有很好的落地场景。2014年下半年，机器在视觉识别领域首次超越人眼识别，商汤科技联合创始人、CEO徐立博士等人认为，技术研发已经超越了工业的红线，商汤科技也选择在此时成立。“从学术上转换成工业应用，本身是一种责任。”徐立说。商汤科技目前是一只AI独角兽，今年7月，商汤科技完成B轮4.1亿美元融资。纵观全球计算机视觉领域的“四大天王”—— Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吴恩达，其中3位已经离开研究岗位，投身产业。AI人才离职创业风潮不仅发生在研究机构，也发生在大公司。今年3月，百度人工智能负责人、首席科学家吴恩达离职，他的新方向是创办自己的AI公司——Deeplearning.4月份，百度高级副总裁、原自动驾驶事业部总经理王劲也正式离开百度，并围绕自动驾驶进行创业，目前已获洪泰。人才的流失让百度一度很谨慎。据《2016早期企业薪酬调研报告》显示，由于人工智能以及大数据的快速发展，相应的行业中出现了许多新职位的空缺，从而导致了人才流动的加剧，2016年，业内平均员工离职率高达44%。那么，什么才是最适合AI人才创业的方向?《2017年AI图谱大报告》显示，目前我国人工智能企业在图像和语音识别两个类别企业占比相对较高，人脸识别技术水平处于领先地位。但面对于AI人才的创业潮，商汤科技CEO徐立提醒说，“人工智能创业机遇的关键是把握好工业化应用红线，技术型创业公司，如果在某个技术领域5年内还看不到工业化红线，说明进入得过早，可能熬不到变现就死掉了，但如果太晚进入，红海市场也没有机会。2014年是视觉领域突破工业化红线的前夕，这也是为什么我们愿意从实验室走出来进入工业界创立商汤科技的原因。”在数元资本合伙人李笙凯看来，“AI公司想要在短期内盈利非常困难，所以我们预留了10年左右的回报周期。在短期内我们看中的是核心的人才和产品的落地。就产品落地而言，目前视觉识别是应用最广泛的，更容易得到资本的青睐。”除了自主创业，全球AI人才生活的平静还在被另外一种力量打破：来自各种致力发展AI的公司的挖角，比如阿里，它对于AI人才的引入不惜血本，不设预算上线。今年7月，全球最大的职场社交平台LinkedIn(领英)发布了业内首份《全球AI领域人才报告》。报告称，伴随AI风口而来的是全球AI领域人才需求的激增。过去3年，仅通过领英平台发布的AI职位就从2014年的5万飙升至2016年的44万，增长近8倍。具体到细分领域，当前对AI基础层人才的需求最为旺盛，尤其是算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面，相对于技术层与应用层呈现出更为显著的人才缺口。图片来源于领英但这背后，也不乏产业界自身制造的一些泡沫。流利说的CEO王翌告诉全天候科技，“对于在线教育领域toC的公司来说，都在说自己在往AI转型，但实际上，真正在做AI的凤毛麟角。10家公司里面有5家都是在吹泡泡，剩下的5家拿以下3个问题去问(团队如何?数据的数量跟质量如何?是否出产品，销售量跟利润如何?)，基本上也就可以刷掉其中的90%了。”流利说主打人工智能+教育，最近刚刚完成近亿美元。专注于提供智能仓储解决方案快仓公司CEO杨威对全天候科技表示，如今AI这个市场肯定是有泡沫存在的，但这也不一定是坏事，“有泡沫是因为这个行业达到了一个临界点，大家都意识到这是个好机会，但能否瓜熟蒂落，还得看个人的判断和把控。”什么导致了AI项目的高估值?估值增长数倍，成功跻身估值10亿美元以上的独角兽之列，这是商汤创立3年来的成长速度。7月11日，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下了人工智能领域史上最高单笔融资纪录，其估值也将超过15亿美元。该轮融资分为B1和B2两个阶段，B1轮由鼎晖领投;B2轮由赛领资本领投，中金公司、基石资本、招商证券(香港)、、晨兴资本、TCL资本等近20家投资机构、战略伙伴参投。“我们本身计划只融一轮，但是随着市场的发展，我们发现可以在一些垂直领域有上有更大的投入、搭建更大的底层平台;另外，我们需要形成更丰富的垂直产品线来形成产品线的链条;最后就是需要打通上下游生态。而有更多的资金则可以加速我们这三条线齐头并进的速度。”商汤科技CEO徐立对全天候科技表示。面对如此高的估值，徐立只是会意地笑了笑。他对此一点都不惊讶。商汤科技新一轮融资的消息在社交媒体引发疯狂转发和热议。对于高估值，商汤科技的一位投资人向全天候科技解释说，“它(商汤)的高估值是存在合理性的，毕竟也会慎重考量。一方面，AI之争是人才跟数据的争夺，在大家都没有得到全面的市场验证的情况下，人才跟数据是重要的考量标准。”据徐立介绍，商汤科技拥有亚洲最大的深度学习研究团队，目前有18名教授、120余名来自世界名校的博士生，在世界范围内人工智能领域拥有最多的华人科学家群体。他们已在与计算机视觉相关的国际顶尖学术杂志和会议上累积发表400多篇论文。2015年，在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的视频通用物体检测竞赛中，商汤科技取得检测数量、检测准确率两项世界第一，成为首个夺冠的中国企业;2016年，在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的大规模物体识别竞赛中，商汤科技和港中文团队又一次蝉联视频物体检测冠军，一举揽下物体检测、视频物体检测和场景分析三项冠军。2017年的CVPR,商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室入选论文23篇，超越Google(21篇)、Facebook(7篇)等国际巨头。不过，数据显示，高估值、高融资额已成为近期AI项目融资的突出特点。《2017年AI图谱大报告》显示，在2017 年短短不到三个月的时间，国内 AI 获投项目已有36 个，其中千万级别融资占据半数以上，他们当中多家公司融资过亿。达闼科技、依图科技、快仓、思岚科技、云天励飞等明星AI初创公司均拿到过亿级别融资，估值都已超过10亿元。源码资本投资合伙人张宏江不久前在2017商业新生态峰会上公开表示，“大家应该很清楚，现在任何一家公司都说自己是AI公司，所以泡沫非常非常严重。这块我们有几点要把握住：如果说这个公司只有算法，只有几个牛人，没有数据、没有应用场景，或者说他未来依然很难拿到数据的话，这样的公司做不大，很难持久。”VC对于AI项目的哄抢成为拉高估值的推动因素。根据公开资料，徐小平创立的真格基金目前领跑AI领域，数多达36个;IDG、红杉资本中国则分别以总数23、20笔位居第二、第三。晨兴资本、经纬中国、线性资本、达晨创投、GGV纪源资本、金沙江创投在AI领域投资的企业数均达9个。在VC对于AI项目的狂热背后，磐谷人工智能事业部合伙人程绮文表示，目前资本回热，很多资本都有大量闲置资金;与一样，人工智能同样是最好的投资方向之一。它能在多个领域撬动了巨大的市场想象空间。但是在AI的浪潮之下，也不排除会有跟风的资本泡沫存在。百度、IBM:如何避免从AI先锋变成先烈?AI被一致认为是人类第四次工业革命，为了抓住这个历史机遇，大公司对人工智能的押注力度有目共睹。他们纷纷以业务向AI转型，投资、并购，设立内容研究院等形式向AI投入大量资金。比如，微软就成立了一个新的AI研究院;Google和丰田先后宣布成立新的AI;阿里引进前亚马逊AI大牛任晓峰;联想宣布进军AI，做AI的驱动者和赋能者。据CBInsights统计，2017年第一季度由谷歌、Facebook、苹果、英特尔等科技巨头发起的人工智能创业公司收购项目达30多起，其中谷歌是最为活跃的收购方，共有11起收购，苹果次之，共有7起收购。然而，相比之下2016年全年只有56起，可见增长之快。在国内BAT中，百度无疑是在AI领域投入最大的一家，李彦宏对百度做AI的态度是“all in ”。一位不愿透露姓名的百度技术工程师对全天候表示，很明显，自从百度宣布了AI战略转型后，各类的人才及技术资源都有一定的偏向，往AI方面靠拢。李彦宏在今年3月份百度牵头的深度学习国家工程实验室揭牌仪式上介绍，百度在过去五、六年一直保持对人工智能的巨大投入，在研发上的投入达两百亿。“在中国五百强企业当中，我们论收入肯定不是排在第一的，但是论研发占收入的比例，绝对是第一的。而这个研发的投入，应该说绝大多数都已经投入到人工智能上了”，他说道。但至少在目前，百度新兴的人工智能业务尚未未有营收。根据百度2017年第二季度财报，2017年第二季度百度总收入为208.74亿元，较2016年同期增长14.3%;第二季度营业利润为42.1亿元，同期增长46.9%，这些营收主要来自“搜索+信息流”业务。在一位专注AI领域的VC看来，陆奇为百度寻找的AI落点主要是DuerOS和自动驾驶汽车，但用户是不会立马为高科技买单的，用户更看重的是产品的体验和高质量的服务，所以，在技术等因素没有完全解放前，百度还需要在ToB的业务上寻找突破。目前来看，分析师纷纷看好百度的AI前景，并给出“买入”，只是不清楚他们的耐心可以持续多久。相比百度，另外一家allin人工智能的巨头IBM现状有点悲惨。不久前IBM公布了2017年第二季度财报，财报显示，IBM第二季度营收为192.89亿美元，比去年同期的202.38亿美元下降5%，这已经是IBM连续第21个季度营收下滑。IBM的转型没有取得业内期待的效果，其中被争议最多的是IBM全力押宝的人工智能项目——Watson和SyNAPSE芯片进展不力。IBM自2006年开始研发Watson(沃森)。一开始IBM想把Watson打造为超级Siri，依于硬件盈利。但是后来转型为认知商业计算平台，2011年8月开始应用于医疗领域。随后是2014年人工智能成为IBM重点关注领域，其试图通过Watson打造AI生态系统，并且计划每年在该计划上投资30亿美元以上。华尔投行杰富瑞分析师詹姆斯·基斯纳(James Kisner)发布了关于IBM人工智能“沃森”(IBM Watson)的研究报告。该投行认为，IBM对沃森的投资很难给股东带来价值回报。其一、IBM很难让该公司的技术去满足客户需求;其二、IBM在机器学习开发者的过程中速度不够快。在深度学习领域，IBM的情况似乎尤为不佳。在这个领域，IBM在招聘时需要面对苹果和亚马逊等巨头的竞争。今年5月，IBM遭到股神巴菲特的大幅减持，市场将之视为看空的强烈信号，甚至有投资人公开评论说，IBM的沃森就是一个笑话。从IBM到百度，豪赌AI的公司或许都应该谨慎思考下一步如何避免从先锋变为先烈。(编辑：田跃清)来源: 全天候科技 徐志成上一篇文章下一篇：最后了晴天责任编辑《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选六来源: 全天候科技 徐志成金评媒（https://www.jpm.cn） 编者按：2017年，创投界最热的是人工智能(ArtificialIntelligence)。在全球，根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份，各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元。8月2日讯，“在年，如果你不提移动互联网，显得你特别2015年如果你不谈O2O，好像都不好意思去创投的所有场合;从2016年底到2017年初，如果你说话时口里不带着大数据，显得你多少有点不合群;2017年上半年，很多人连AI是什么都不知道，嘴里就挂着这个词到处讲。”这是猎聘网CEO戴科彬关于各种创投泡沫的一线观察和体会。的确，2017年，创投界最热的是人工智能(Artificial Intelligence)。在全球，根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份，各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元。而去年一整年这个数字才33亿美元。图片来源Crunchbase在中国，企名片大数据服务平台首份AI行业图谱显示，截至2017年3月份，国内AI企业多达1083家，其中约一半已经获得投资，估值超10亿元的项目也不胜枚举。GGV管理合伙人李宏玮一直聚焦中外AI领域的投资会。在她看来，AI无疑是大趋势，但它不会是一个风口，不会在短时间内迅速成长为比较有利的商业模式;如果它(人工智能)要花十年才会有市场，它就不一定是一个要扎堆的领域。但AI已经不可避免地成为很多人眼中的风口。从全球AI人才，到中外明星科技公司，再到VC界、产业资本，他们无一例外地都在AI领域跑马圈地。在这个领域，VC赛道式投资凶猛程度远超以往，单个投资机构投资几十家AI公司的现象并不少见。只有当潮水退去时，才知道谁在裸泳。对于AI领域的参与者来说，也许当下需要严肃思考的是：究竟什么才是真正适合他们的AI细分方向?泥沙俱下时，泡沫不可避免，如果AI有泡沫，它今天已经有多大?如百度、IBM这样在AI领域孤注一掷的明星公司如何才能避免从先锋变为先烈?AI人才不够用了“我们研究的产品积累了一部分经验和算法，我现在想出去创办一家公司，把产品实现落地，你们愿不愿意跟我来?”“可以，既然机会来了，那我们就好好博一把。”“既然你都辞职，一心要创业，我们也做了这么久的研究，那就开始吧。”这是2013年陈士凯跟RoboPeak团队聚餐时的一段对话，后者是由上海交通大学、北京航空航天大学等国内知名院校在2009年成立的一支在业余时间进行研发的技术团队。陈士凯，思岚科技创始人、CEO，发生上述对话时，陈士凯在微软从事视觉识别技术研究。几乎没有迟疑，饭桌上的几位成员一口答应陈士凯的邀请，虽然背景不同，但他们都有一致的目标跟看法。2013年，他们一起创办了思岚科技，这是一家提供消费级产品领域高性能机器人定位导航解决方案及相关核心传感器的公司。今年7月，思岚科技刚完成1亿元B轮融资。陈士凯当年萌生创业想法是基于他对AI和机器人的认知和判断，他认为，AI跟机器人的时代即将来临，语音跟视觉技术可能会有很好的落地场景。2014年下半年，机器在视觉识别领域首次超越人眼识别，商汤科技联合创始人、CEO徐立博士等人认为，技术研发已经超越了工业的红线，商汤科技也选择在此时成立。“从学术上转换成工业应用，本身是一种责任。”徐立说。商汤科技目前是一只AI独角兽，今年7月，商汤科技完成B轮4.1亿美元融资。纵观全球计算机视觉领域的“四大天王”—— Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吴恩达，其中3位已经离开研究岗位，投身产业。AI人才离职创业风潮不仅发生在研究机构，也发生在大公司。今年3月，百度人工智能负责人、首席科学家吴恩达离职，他的新方向是创办自己的AI公司——Deeplearning.4月份，百度高级副总裁、原自动驾驶事业部总经理王劲也正式离开百度，并围绕自动驾驶进行创业，目前已获洪泰基。人才的流失让百度一度很谨慎。据《2016早期企业薪酬调研报告》显示，由于人工智能以及大数据的快速发展，相应的行业中出现了许多新职位的空缺，从而导致了人才流动的加剧，2016年，业内平均员工离职率高达44%。那么，什么才是最适合AI人才创业的方向?《2017年AI图谱大报告》显示，目前我国人工智能企业在图像和语音识别两个类别企业占比相对较高，人脸识别技术水平处于领先地位。但面对于AI人才的创业潮，商汤科技CEO徐立提醒说，“人工智能创业机遇的关键是把握好工业化应用红线，技术型创业公司，如果在某个技术领域5年内还看不到工业化红线，说明进入得过早，可能熬不到变现就死掉了，但如果太晚进入，红海市场也没有机会。2014年是视觉领域突破工业化红线的前夕，这也是为什么我们愿意从实验室走出来进入工业界创立商汤科技的原因。”在数元资本合伙人李笙凯看来，“AI公司想要在短期内盈利非常困难，所以我们预留了10年左右的回报周期。在短期内我们看中的是核心的人才和产品的落地。就产品落地而言，目前视觉识别是应用最广泛的，更容易得到资本的青睐。”除了自主创业，全球AI人才生活的平静还在被另外一种力量打破：来自各种致力发展AI的公司的挖角，比如阿里，它对于AI人才的引入不惜血本，不设预算上线。今年7月，全球最大的职场社交平台LinkedIn(领英)发布了业内首份《全球AI领域人才报告》。报告称，伴随AI风口而来的是全球AI领域人才需求的激增。过去3年，仅通过领英平台发布的AI职位就从2014年的5万飙升至2016年的44万，增长近8倍。具体到细分领域，当前对AI基础层人才的需求最为旺盛，尤其是算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面，相对于技术层与应用层呈现出更为显著的人才缺口。图片来源于领英但这背后，也不乏产业界自身制造的一些泡沫。流利说的CEO王翌告诉全天候科技，“对于在线教育领域toC的公司来说，都在说自己在往AI转型，但实际上，真正在做AI的凤毛麟角。10家公司里面有5家都是在吹泡泡，剩下的5家拿以下3个问题去问(团队如何?数据的数量跟质量如何?是否出产品，销售量跟利润如何?)，基本上也就可以刷掉其中的90%了。”流利说主打人工智能+教育，最近刚刚完成近亿美元C轮融资。专注于提供智能仓储解决方案快仓公司CEO杨威对全天候科技表示，如今AI这个市场肯定是有泡沫存在的，但这也不一定是坏事，“有泡沫是因为这个行业达到了一个临界点，大家都意识到这是个好机会，但能否瓜熟蒂落，还得看个人的判断和把控。”什么导致了AI项目的高估值?估值增长数倍，成功跻身估值10亿美元以上的独角兽之列，这是商汤创立3年来的成长速度。7月11日，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资，创下了人工智能领域史上最高单笔融资纪录，其估值也将超过15亿美元。该轮融资分为B1和B2两个阶段，B1轮由著名鼎晖领投;B2轮由赛领资本领投，中金公司、基石资本、招商证券(香港)、华兴、晨兴资本、TCL资本等近20家投资机构、战略伙伴参投。“我们本身计划只融一轮，但是随着市场的发展，我们发现可以在一些垂直领域有上有更大的投入、搭建更大的底层平台;另外，我们需要形成更丰富的垂直产品线来形成产品线的链条;最后就是需要打通上下游生态。而有更多的资金则可以加速我们这三条线齐头并进的速度。”商汤科技CEO徐立对全天候科技表示。面对如此高的估值，徐立只是会意地笑了笑。他对此一点都不惊讶。商汤科技新一轮融资的消息在社交媒体引发疯狂转发和热议。对于高估值，商汤科技的一位投资人向全天候科技解释说，“它(商汤)的高估值是存在合理性的，毕竟投资方也会慎重考量。一方面，AI之争是人才跟数据的争夺，在大家都没有得到全面的市场验证的情况下，人才跟数据是重要的考量标准。”据徐立介绍，商汤科技拥有亚洲最大的深度学习研究团队，目前有18名教授、120余名来自世界名校的博士生，在世界范围内人工智能领域拥有最多的华人科学家群体。他们已在与计算机视觉相关的国际顶尖学术杂志和会议上累积发表400多篇论文。2015年，在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的视频通用物体检测竞赛中，商汤科技取得检测数量、检测准确率两项世界第一，成为首个夺冠的中国企业;2016年，在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的大规模物体识别竞赛中，商汤科技和港中文团队又一次蝉联视频物体检测冠军，一举揽下物体检测、视频物体检测和场景分析三项冠军。2017年的CVPR,商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室入选论文23篇，超越Google(21篇)、Facebook(7篇)等国际巨头。不过，数据显示，高估值、高融资额已成为近期AI项目融资的突出特点。《2017年AI图谱大报告》显示，在2017 年短短不到三个月的时间，国内 AI 获投项目已有36 个，其中千万级别融资占据半数以上，他们当中多家公司融资过亿。达闼科技、依图科技、快仓、思岚科技、云天励飞等明星AI初创公司均拿到过亿级别融资，估值都已超过10亿元。源码资本投资合伙人张宏江不久前在2017商业新生态峰会上公开表示，“大家做投资应该很清楚，现在任何一家公司都说自己是AI公司，所以泡沫非常非常严重。这块我们有几点要把握住：如果说这个公司只有算法，只有几个牛人，没有数据、没有应用场景，或者说他未来依然很难拿到数据的话，这样的公司做不大，很难持久。”VC对于AI项目的哄抢成为拉高估值的推动因素。根据公开资料，徐小平创立的真格基金目前领跑AI领域，投资项目数多达36个;IDG、红杉资本中国则分别以总数23、20笔位居第二、第三。晨兴资本、经纬中国、线性资本、达晨创投、GGV纪源资本、金沙江创投在AI领域投资的企业数均达9个。在VC对于AI项目的狂热背后，磐谷人工智能事业部合伙人程绮文表示，目前资本回热，很多资本都有大量闲置资金;与共享经济一样，人工智能同样是最好的投资方向之一。它能在多个领域撬动了巨大的市场想象空间。但是在AI的浪潮之下，也不排除会有跟风的资本泡沫存在。百度、IBM:如何避免从AI先锋变成先烈?AI被一致认为是人类第四次工业革命，为了抓住这个历史机遇，大公司对人工智能的押注力度有目共睹。他们纷纷以业务向AI转型，投资、并购，设立内容研究院等形式向AI投入大量资金。比如，微软就成立了一个新的AI研究院;Google和丰田先后宣布成立新的AI风投基金;阿里引进前亚马逊AI大牛任晓峰;联想宣布进军AI，做AI的驱动者和赋能者。据CBInsights统计，2017年第一季度由谷歌、Facebook、苹果、英特尔等科技巨头发起的人工智能创业公司收购项目达30多起，其中谷歌是最为活跃的收购方，共有11起收购，苹果次之，共有7起收购。然而，相比之下2016年全年只有56起，可见增长之快。在国内BAT中，百度无疑是在AI领域投入最大的一家，李彦宏对百度做AI的态度是“all in ”。一位不愿透露姓名的百度技术工程师对全天候表示，很明显，自从百度宣布了AI战略转型后，各类的人才及技术资源都有一定的偏向，往AI方面靠拢。李彦宏在今年3月份百度牵头的深度学习国家工程实验室揭牌仪式上介绍，百度在过去五、六年一直保持对人工智能的巨大投入，在研发上的投入达两百亿。“在中国五百强企业当中，我们论收入肯定不是排在第一的，但是论研发占收入的比例，绝对是第一的。而这个研发的投入，应该说绝大多数都已经投入到人工智能上了”，他说道。但至少在目前，百度新兴的人工智能业务尚未未有营收。根据百度2017年第二季度财报，2017年第二季度百度总收入为208.74亿元，较2016年同期增长14.3%;第二季度营业利润为42.1亿元，同期增长46.9%，这些营收主要来自“搜索+信息流”业务。在一位专注AI领域的VC看来，陆奇为百度寻找的AI落点主要是DuerOS和自动驾驶汽车，但用户是不会立马为高科技买单的，用户更看重的是产品的体验和高质量的服务，所以，在技术等因素没有完全解放前，百度还需要在ToB的业务上寻找突破。目前来看，二级市场分析师纷纷看好百度的AI前景，并给出“买入评级”，只是不清楚他们的耐心可以持续多久。相比百度，另外一家allin人工智能的巨头IBM现状有点悲惨。不久前IBM公布了2017年第二季度财报，财报显示，IBM第二季度营收为192.89亿美元，比去年同期的202.38亿美元下降5%，这已经是IBM连续第21个季度营收下滑。IBM的转型没有取得业内期待的效果，其中被争议最多的是IBM全力押宝的人工智能项目——Watson和SyNAPSE芯片进展不力。IBM自2006年开始研发Watson(沃森)。一开始IBM想把Watson打造为超级Siri，依托于硬件盈利。但是后来转型为认知商业计算平台，2011年8月开始应用于医疗领域。随后是2014年人工智能成为IBM重点关注领域，其试图通过Watson打造AI生态系统，并且计划每年在该计划上投资30亿美元以上。华尔投行杰富瑞分析师詹姆斯·基斯纳(James Kisner)发布了关于IBM人工智能“沃森”(IBM Watson)的研究报告。该投行认为，IBM对沃森的投资很难给股东带来价值回报。其一、IBM很难让该公司的技术去满足客户需求;其二、IBM在招聘机器学习开发者的过程中速度不够快。在深度学习领域，IBM的情况似乎尤为不佳。在这个领域，IBM在招聘时需要面对苹果和亚马逊等巨头的竞争。今年5月，IBM遭到股神巴菲特的大幅减持，市场将之视为看空的强烈信号，甚至有投资人公开评论说，IBM的沃森就是一个笑话。从IBM到百度，豪赌AI的公司或许都应该谨慎思考下一步如何避免从先锋变为先烈。(编辑：田跃清)来源: 全天候科技 徐志成上一篇文章下一篇：最后了晴天责任编辑《能动口解决的事何必动手？语音交互、人脸识别有望成为AI商业化先驱》 精选七与人工智能专业人才“奇货可居”的价格形成鲜明对照的是，人工智能公司本身真正创造的价值，却少的可怜。——馨金融“AlphaGo”的在围棋桌上的一战成名，不止把人工智能变成了搜索热词，更是把这个概念直接送上了“风口”。尤其是在我们身处的新金融领域里，前有百度要用人工智能升级传统金融，后有李开复作为投资人疾呼“金融是人工智能应用最好的领域之一”，无论是谁，谈论的时候都不可能忽略人工智能这四个字。可是无论是新金融巨头还是创业公司，无论是做业务还是做投资，在概念和故事之外，决定公司成败和行业走向的还有两件事：人和钱。在人工智能这个仍然很抽象的概念里，到底是怎样一群人在做事情，他们怀着什么样的心情又有着怎样的目标，最重要的是，在资本和创业者一拥而入之后，这件事真的能赚钱么？今天分享的这篇文章，我觉得最棒的地方就是透过人看到了这个行业，他们的希望、焦虑和泡沫。百万年薪的人才泡沫与人工智能的虚假繁荣五月天，戴维穿着帽衫，瘦瘦高高，里面套着短袖，是最能适应早晚凉中午热的衣着。作为一个“科技圈人士”，他对热点话题一点感觉也没有，从没听说过共享充电宝，不知道上一轮资本寒冬是什么时候过去的；也不太关心自己的老同学去的那些公司，谁又融了多少钱。甚至，对自己所在的这个空前热门的行业，他的认识也很模糊——戴维是国内一家“”的人工智能项目负责人，年薪刚好百万人民币。这家公司的产品并不是自动驾驶汽车、语音助手和扫脸解锁这种一眼看上去就与人工智能沾边的产品——但在它最新的产品中确实使用了图像识别和自然语言处理，并涉及一些大数据分析的技术。戴维是部门leader，此前他在一家国际知名的手机厂商做研究员，再之前是清华大学攻读计算机视觉博士学位，还带过博士生。不如那些走穴型的人工智能专家知名，但在学术界，也算是个有点名气的人。他在这家公司AI部门人不多，差不多10个。但这个部门却撑起了整个公司的可行性方案——尽管用户可能感受不到，但如果没有他们，公司的新产品就完全不可能面向市场。麦可是戴维的同事，毕业两三年，但年薪也是50万人民币起跳。他的朋友郑明跟他说：“不要谦虚，你自己也说不出国内的OCR（光学字符识别——编者注）谁做的比你更好吧？”——郑明去年自己创了业，在做人工智能方向的猎头。郑明用了半年多的时间，就把国内能接触到的人才都摸了一遍。不过他也说，这个圈子其实很小，突破几个点后，以一名人才为核心，就能覆盖到他的同学、前后辈和公司同事。戴维的这份年薪百万的工作是郑明给他找的。郑明也很关心戴维入职后的工作状况，这属于猎头后续工作的一部分。戴维说：“还行，因为这个领域是从零开始，建模、数据搜集和分析，还是有挺多前期工作的。但公司应该已经卖出去一些方案了。”当然，相比人力投入，这家公司在人工智能业务上还远未回本。现阶段的人工智能领域，最赚钱的可能是里的“人工”生意了，因为人工智能领域的人才，太短缺了。“人工智能”是个笼统的概念，企业并不会真的在招聘时招“人工智能岗位”，具体会分为深度学习、自然语言处理、图像识别、推荐算法等不同的职责描述，招的不光是工程师和程序员，而是科学家。而一个复杂的和人工智能沾边的项目，可能涉及到多种技术的综合应用。比如要实现“用户拍了一道应用题，智能匹配讲师”这样一个功能，里面会涉及图像识别（识别用户拍的什么题）、自然语言处理（读懂这道题）和推荐算法（按用户数据、题目的类别在导师库里选人）等角色，每个角色都需要对应的职位。其中每一个环节，都得由至少一名50万年薪起的科学家完成。当然，一个人还肯定不够。以NLP（自然语言处理）算法工程师为例，此刻正在拉钩上招聘的岗位涉及上百家公司386个具体职位。这乍一看上去并不是一个很高的数字，但该岗位大多要求求职者拥有相关专业的硕士或博士学位，在国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北邮、国防科大、北大、清华、中科院、厦门大学、哈工大、复旦、华中科技和苏州大学等少数重点大学。而以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例，其2014届硕士毕业生4人，博士毕业生2人，已全部被三星、华为等巨头企业收归靡下。除以上重点研究室之外，其它学校的NLP专业毕业生，都要去微软亚洲研究院、百度、科大讯飞等大公司镀金之后，才有人相信他们的实力——这就将人才输出源锁定到了一个极小的范围内。这并非是自然语音识别一个细分领域的现象，在整个人工智能领域都是如此。在全球最大的职业社交网站LinkedIn上可以查到的，拥有微软亚洲研究院工作背景的公司创始人高达54人。而从微软亚洲研究院离职后，去创业或互联网公司担任总裁、CTO、总监、项目总监和科学家的人数约为104人。亿欧网于2016年12月整理的中国企业核心AI人才图谱中，218位人工智能华人高管里，知名大学相关专业毕业的博士生占85%，硕士都排不上号。在采访过程中，无论是郑明还是那些人工智能创业公司的都提到，他们一般会定点蹲守一些自己中意的实验室或公司，一旦这些地方人员有异动，就立刻行动准备挖人。“（公司）不存在太多的选择，有的公司点名道姓的说只招百度出来的人，或者是只招微软亚研的人。”郑明说，“一旦一个这样的人想要从原本的环境里出来，就会收到很多offer，薪资对他们来说反倒是选择的次要标准了，因为所有公司给的薪酬都很高。”这样的紧缺，也造就了绝对卖方市场。在郑明提供的一份内部参考文件中，透露了人工智能领域的大概薪资：职位最低的工程师年薪在30~50万，商业公司中的研究员则在50~100万之间，项目主管或CTO则大多会在年薪80万以上上不封顶，普遍在150万左右。大公司里的高级职位薪酬会比创业公司更高一些，而基础职位的薪资，创业公司比大公司更高。一家普通的国内互联网公司，如果想从微软亚研、百度、三星这样的公司挖人，需要拿着他们在原有企业里的职级表按上调二、三级的薪资挖——一家传统招聘网站，甚至曾研究1300万人民币年薪挖一个CTO，过来研发智能人岗匹配的下一代招聘产品。自然语言、图像、深度学习和自动驾驶等不同领域有一定差距，但差距不大。“在这个领域里即便是级别低一些的人，也是在学术界有过多年研究的。他们的薪酬往往与学术成果挂钩。就算他们中的一些人之前并没有在企业中有过对应的职业经历，但过去在学术机构中积累的经验和年限被直接对应到了他们现在进入的职场中。当你去实际看这些人（博士或硕士）的年龄，其实也差不多就是互联网公司里中高层的那个水平。所以百万年薪，在这个行业里不算很高了。”郑明对此见怪不怪，但这确实是一件奇怪的事情。毕竟，在以商业为导向的企业中，能为企业做出的贡献才应该是薪酬的唯一标准，与学术圈的论资排辈有着巨大的区别。而决定这种薪资制度的并非是因为企业家“不看重科研”，而是现代企业必须以盈利作为主要目的。换句话说，一个千万年薪的团队，能否为公司创造出过亿的利润，才是它是否真的价值千万的唯一衡量标准。然而，与人工智能专业人才“奇货可居”的价格形成鲜明对照的是，人工智能公司本身真正创造的价值，却少的可怜。1三种人和三种公司“做人工智能的这些学术派们并没有太大的野心，”猎头郑明说。这些人从原本的机构或商业研究院的象牙塔走入“凡间”，无论是创业，还是加入创业公司也好，目的基本上是三个：“一是觉得自己做了这么多年研究，确实想赚。二是希望能够在商业环境中拿到更好的数据，验证自己的模型和算法，在学术领域再创新高。第三种，也是最少的一类人，是真心希望自己的技术能够转化成一个产品的。”学术、大公司、创业、被收购，然后重回学术，是大多数人工智能领域的技术大牛名利双收的“职业路径”。其中的每一步都有着十分明确的考量：如果一个新的环境，能够提供更好的薪资，或更好的数据其中任何一个，那么现有的环境是很难挽留他们的。在郑明看来这不叫没有情怀，叫直率。在筛选一家公司是否值得去的时候除了薪资，大牛们往往会思考这些问题：“这个公司已有的人工智能人才是否和我在同一个等级上”、“这家公司所涉及的业务是否对我所研究的课题有帮助”、“从这家公司离开后是否能为我回学术圈或创业带来优势”。对于人工智能人才择业来说，最忌讳的就是来到一家对自己的学术进展毫无帮助的公司。胡进是业内的一位深度学习专家，在离开原本的大公司研究院后，被一家国内顶尖的汽车媒体聘用。入职之后，胡进发现这家公司的用户数据尽管巨大，但收集维度仅限于用户在汽车领域的消费和浏览偏好，且受限与公司产品形态不容易拓宽。而公司的产品库主要又是游戏和金融产品，数据与推荐品之间无法建立有效的联系，对学术的帮助也收效甚微。若在此恋战，则有可能断绝回到学术圈的道路。入职六个月，胡进火速离职。这也是包括百度和Google在内的许多大公司都留不住人工智能人才的原因：对于有学术抱负的人来说，商业公司只是暂时的落脚点。拿到数据突破学术瓶颈之后，依然要回到学术圈；对在学术圈“穷怕了”，奔着赚钱的人来说，如果独立创业后可以以更高的估值被收购回去，那么也是一个不错的选择。前一类人在人工智能创业公司中占了绝大多数，通过抓取LinkedIn数据，在对格林深瞳、旷视科技、商汤科技、思必驰、云知声、第四范式6家不同细分领域AI创业公司的245名离职员工的分析后，PingWest品玩发现有110名员工回到学术研究机构、大学或无明显商业模式的校办企业。而对那些真正希望自己的技术转化成一个成熟产品的人工智能科学家来说，并不满足在某个大公司中担任技术岗，他们更愿意在大公司中验证自己的模型和算法之后，去创立独立的公司。这些从大公司出走的人工智能创业者往往起点高，对自己的技术实力和市场的空白有充分的把握，坚信自己创办的公司一定能因为掌握某个关键的技术或环节，日后被大公司收购回去。不过，任何一个人工智能的顶级人才，都不认为自己是泡沫里的裸泳选手，他们甚至对这个行业是否有泡沫并不关心。因为能够进入这个行业的人，真才实学是前提基础，即便是真的有泡沫，回归学术也是他们一条不错的退路。这恐怕与大多数商业化的公司以及公司背后的资本意志，对他们的不太一样。与人工智能人才各怀心思相同，招聘他们的公司也分为三类，每一类在给出“百万年薪”的同时有着完全不同的诉求：第一类是互联网巨头，包括“超第一梯队”的跨国公司Google和微软亚洲研究院，以及第一梯队的巨头——大家熟悉的百度、阿里和腾讯；以及第二梯队的今日头条和滴滴等公司。第二类是人工智能创业公司，以某种人工智能技术为的创业公司，典型的如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技；视觉识别领域的格灵深瞳、商汤科技和旷视科技等。第三类是将人工智能融入到自身业务中的其它创业公司，如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。戴维所在的公司就属于第三类，在这类公司，人工智能是用来升级现有的产品或业务的，所有的人工智能研究以产出为导向，实用性强，“泡沫不高”。但与传统研发领域的许多大牛一样，这类应用驱动的人工智能团队，往往随着新项目的立项而引入，随着新项目的结项而离职。这样的公司一般有良好但并不过分充裕的现金流，人才和公司都较为明确的知道自己想要什么。一旦人工智能领域上的投入产出比不够好，项目会被立即停掉，原本引入的技术人才也不会恋战。在人工智能创业公司——第四范式的“范式大学系列课程”第3篇中，也引用了这样一个实例：一个企业招聘了两名机器学习方向的数据科学家，加起来年薪百万。但在合作了一年之后，科学家和企业相看两厌，最终分手。公司决策层对人工智能的预期是“投入大”、“收益多”，期望聘请一位百万年薪的专家就能撬动整个公司的现有业务流，实现效率的提升，挖掘公司应得的隐形利润。但立项后，由于将人工智能技术融入已存在行业需要重新建模、收集数据等工作，隐形利润的挖掘需要很长时间，但隐形成本却倍增——人工智能项目的成本不止百万年薪的人才成本，还有配套的数据采集、分析、深度学习云服务的成本。有创业公司因聘请到专家后，买不起深度学习服务器而最终放弃项目。不过，当我们谈起“人工智能热”的时候，那些巨头公司的研究院，以及把无人驾驶、图像识别和语音识别等技术当成公司核心产品的公司，对人工智能科学家的“容忍度”前所未有地高。由于家底雄厚，它们也是推动人工智能人才高薪的主要原因。但它们的人工智能产品无论多神奇，似乎永远只出现在新闻里而不是市场上。2 谁为“高薪”买单既然人工智能行业并不赚钱，那么人工智能从业人员的高薪是谁支付的？与所有风口吹泡泡的故事一样，资本再次充当了那个“老好人”的角色，但资本自己并不如此认为。从年，国内投资过人工智能领域的机构多达145家，而无论是否投资过人工智能企业，几乎所有投资机构在公开场合都认为：人工智能的确是未来，只是在未来有多远，以及如何估值这个问题上存在一定疑问。以学术水平论估值，是正在布局这个行业的一些VC的基本逻辑。与投资App和消费升级不同，大多数人工智能创业公司都以To B为主要业务方向，同时有大量的研发支出。“短期内”现金流上巨亏似乎是不可避免的，在业务上也无法找到可以用于衡量的增长指标。因此，核心团队是否有真才实学，是否能持续的从人才匮乏的学术界挖到人，维持整个公司的研发进度，成为VC衡量人工智能创业公司的一个重要因素。“业内一些基金的逻辑其实是在投分裂，”一位告诉PingWest品玩，“基金进入每个行业都需要交学费，只不过人工智能和TMT不同，在投TMT的时候你可以找两个实习生，把市面上的项目都用一遍就学会了。但人工智能的学术门槛高，要想判断一个项目好坏，你不可能自己雇一个学术派来做投资经理。你只能相信一些在学术上有可见成就的人，尽管他的公司可能商业上不成功，但他的学生和人脉会进他的公司。然后一段时间后他的高管和下属会离职创业，与一些商业逻辑更强的行业人结合在一起建立新公司，这个时候你才有机会投到这些公司。”换句话说，投资人投的就是人，而不是公司，投资人恨不得亲自直接把高额的薪水钞票砸到这些人工智能专家的脸上。这种现象在其它领域的投融资虽然也有，但很少像人工智能创业公司那样，能靠团队撑起上亿美金规模的融资。商汤科技的汤晓鸥就是在这一逻辑下最值得“被投”的人之一，汤晓鸥1990年于中国科学技术大学获得学士学位，1991年于美国罗切斯特大学获得硕士学位，1996年于麻省理工学院 (MIT) 获得博士学位。在计算机视觉、模式识别和图像处理等人工智能的细分领域上已有200余篇论文。2014年，汤晓鸥创办商汤科技，背靠香港中文大学多媒体实验室，商汤科技迅速成为业}