交锋:中美人工智能创业格局与投资趋势

近日,未来之旅之中美人工智能的未来——联想之星&硅谷银行AI论坛在北京举行。活动现场,关注人工智能的投资人、创业者、媒体齐聚一堂,共话中美人工智能的未来。

在联想之星Comet Labs美国业务合伙人Lucas的主持下,硅谷银行董事总经理Jack Garza、清华大学交叉信息研究院助理院长徐葳、一面数据副总裁吕源、助理来也联合创始人兼CEO汪冠春几位嘉宾以《中美人工智能创业格局与投资趋势》为主题进行了圆桌讨论。他们围绕中美在人工智能领域的投资与发展重点、中美在产业与技术发展上的偏好、中大型企业的AI需求、中美AI发展在数据上的需求差异、产业落地等几大问题进行了观点交锋。

以下为圆桌分享,enjoy~

(本文转自公众号:联想之星

Lucas:欢迎四位嘉宾,请四位先做个自我介绍。

Jack Garza:我是硅谷银行的董事总经理。SVB专注服务企业软件各领域的公司,精通机器学习和人工智能。我本人有190个客户,在湾区我们银行有大约800个A轮及以上的企业客户。

吕源:我是来自一面数据的吕源,我们是一家专注于为消费品服务的大数据分析公司,我们希望能够把市场上的公开信息,以及企业本身所拥有的私有信息相融合,为企业提供数据支撑与分析服务,从而帮助企业更精细化地运营。我本人是康奈尔大学毕业的,然后去投行工作,现在回来和伙伴们一起创业。今天很高兴跟大家分享我们做的一些有意思的事情,谢谢大家。

徐葳:大家好!我叫徐葳,我现在就职于清华大学交叉信息研究院。交叉信息研究院是姚期智院士创立的一所学院。我主要的研究方向是数据中心、大数据,现在做一些金融科技。我也是清华大学金融科技研究院的副院长,这是我们跟五道口金融学院合作的一个项目。在加入清华之前,我原来在Google做了两年半,再之前我在加州大学伯克利分校读的博士,我的导师是今年的图灵奖获得者,他是做计算机体系结构的,所以我基本上对体系结构、分布式系统这些东西比较了解。我还是个技术人员,谢谢大家。

汪冠春:我是助理来也的CEO。助理来也是一家AI公司,我们打造的产品是智能助理的解决方案。公司推出的第一款产品是一个面向消费者的秘书界智能助理,叫“小来”,可能很多人都关注过助理来也的公众号,今天我们已经有近千万的用户了,应该是微信上交互量最大的智能秘书产品。今天我们也在把智能助理的能力,包括语义、对话、推荐的能力输出给各行各业,帮助企业打造他们的智能助理。我们在汽车、金融、旅游、教育、运营商、零售等行业都有一些标杆的客户落地。很高兴今天有机会跟大家进行分享。我自己是普林斯顿大学机器学习的博士,2011年博士毕业以后回国创业。

中美人工智能的差异

Lucas: 去年被称为中美的风投之年,美国大约占全球风投总额的百分之五十,中国也在努力追赶,占据风头总额的46%左右。所以这就意味流入美国和中国的资金数额几乎是相等的,这在之前从未发生过。那么,关于中美两国的人工智能投资或技术发展,各位观察到的差异是什么?两国在开发或投资,特别是人工智能领域,有哪些重点或方向?

Jack Garza:我认为现在美国很多研究是在人工智能的基础设施方面。除了Google和Facebook,美国还有很多大型科技公司拥有这方面人才和大量数据。因此,智能基础设施的理念将会应用到许多大型企业中。如何提取这些数据?如何训练模型来创建人工智能算法?如何清理数据?我认为美国会有很多相关投资,比如自动化、数据仓库等。另一个重点是垂直应用,总的来说就是需要在具体数据的基础上创建应用程序。

吕源:我非常认同Jack的看法。美国将大量资源集中在基础设施上,比如芯片、微处理器、模型、算法等,但在中国,更重要的是我们如何将这些进步技术运用到实际商业操作中,如何协助企业作出更明智、更准确的决定,如何更好地为我们的消费者或客户服务,如何优化我们的运营、提高效率、增加投资回报率。所以我认为中美两国肯定有不同的侧重点,但最终的目标是一样的,都试图打造更美好的世界。

徐葳:投资方面我不太了解,技术方面,我认为在中国更多是被应用问题驱动的。所以在中国,有许多独特的问题,比如金融科技。在美国,创新意味着提高效率,在交易中省去代理中间商的参与,改进整个体系;但在中国,一切都是为了建立一种所谓的新商业模式。有些是好的,而有些只是为了逃避监管。但他们试图以最大程度进行创新,所以更多的是问题驱动的。基础设施方面,我们说的不是基本的基础设施,因为中国的支付服务要比美国更先进,但还有一些基础设施是很缺乏的,比如信任,如何建立信任?如何建立一些反垄断的基础设施?这也助推了一些新技术,比如数据管理、云计算等。

汪冠春:美国人工智能的基础设施服务肯定更加领先,但中国也在努力赶上,尤其是大公司,其实BAT已经投入了很多精力在算法研究上,包括芯片。从创业公司的角度来说,中国和美国还是有很大区别的。我听到Jack介绍了一些美国的AI创业公司,我感觉是解决比较单一的问题,相对小而美,做的时间也比较久,但在中国很多AI创业者可能没有这样的机会,必须很快地变成大而全的AI创业公司。如果成长速度不够快,基本上就没有机会得到更多的资本支持。

企业在AI技术发展中的作用

Lucas:你们提到,中美聚焦的大部分人工智能技术几乎是相似的,同时也存在差异,中国的创新目标更多趋向于应用,美国企业可以专注于非常具体的技术,旨在达到最高标准,也可以吸引大量的投资。我想了解各位对企业的看法,企业在AI投资中的作用是什么?他们是买家?还是客户?各位如何看待企业在AI技术发展中的作用?

Jack:我想重申一下,在美国很多企业,至少是科技企业,都想成为平台的参与者。所以他们可以授权或开源他们的技术。很有意思的一点是,与我们合作的一些人工智能企业也在向非科技企业销售产品,因为这是他们自己的数字化转型战略,并且拥有大量数据。他们担心的是,如果把这些数据放到黑盒子里,如何解释其工作原理?如何达到他们想要的准确率?所以围绕这方面的应用很重要,如何让其更有效地工作也很重要。

吕源:一些传统公司正在经历我们所说的数字革命,随后他们就会发生转变。这些传统企业会发现之前的运作方法行不通了,他们希望探索新的方法,改进运作方式,赶上新的数字公司。如果他们真的想成为人工智能浪潮中的参与者,还有一种做法是与初创公司或其他大型科技公司合作,找到为所在行业量身打造的运作方法。因为他们对自己的行业和领域有深刻的理解,他们可以为模型提供大量输入,并提供大量的数据,这是深度学习所必需的,以确保AI输出结果的准确性。所以各企业所扮演角色是不同的,取决于他们是什么领域,是否是科技公司等,但他们在数据转换过程中的作用是非常重要的。

徐葳:我认为企业最终是AI的客户。如果AI成功的话,就会被不同类型的企业所采用。不可能说我们是纯粹的AI公司,不与其他任何行业讨论就能取得成功。因为我专注于大数据,我认为企业的主要问题就是在运用AI或大数据时仍会遇到困难。特别是在中国,很多企业即使盈利丰厚,在自己领域表现优异,但在运用AI方面没有明确的策略。如果我们有一个很好的解决方案,改变人们的一些观点,让不同领域的企业确切地了解应该购买哪一种AI技术为自己所用,使得企业成为人工智能的核心客户,我认为这才是真正的业务,这才是行业的真正基础。

汪冠春:我觉得中国和美国有一个很大的区别,美国有很多企业是很成熟的,经历了一代代科技企业服务的软件,从客户端到SaaS,再到AI技术,所以转变的过程比较平滑。但在中国很多企业都是不成熟的,新诞生的企业成长得很快,可能会更拥抱互联网或者人工智能时代诞生的工具。

“邪恶”的巨头

Lucas:谢谢。我想说点有争议性的话题。首先我不认为AI是邪恶的,但人会有邪恶的。所以各位认为是否会有一些大型企业像恶魔一样欺凌小型企业?比如有些人说亚马逊正在扼杀美国的一些小型创新企业;还有中国一些企业也会对初创企业造成威胁。各位是怎么想的?他们是邪恶的吗?

Jack:这是个有争议的问题。在美国,有Facebook的数据隐私问题,还有谷歌和亚马逊收购最多的先进技术,他们庞大的个人数据量的确让我有些害怕。我认为这也会吓到投资者和那些需要融资的公司。所以这是我们所有人关注的。我在想美国可能会颁布一些新规定,特别是针对Facebook的一些问题。但我认为亚马逊有一个更大的问题,美国很多中产阶级不了解亚马逊的业务范围,他们认为亚马逊只是用来购买商品和服务的。但其实很多公司都在使用亚马逊的云计算和基础设施。我认为针对这一问题政府未来会有越来越严格的监管。

吕源:邪恶是很主观的用词。我们不能说公司是邪恶的,但现在因为大多数模型算法都是开源的,加上云处理的引入,因此对于大公司来说,要想在计算机世界或人工智能世界中实施专制统治越来越难了。我认为数据实际上是最大的问题,或者说是创业公司的限制因素,因为大公司有数年的数据积累,获得额外数据的成本要低得多。就像Jack说的,应该制定一些规定。但从长远来看会逐渐平衡,会有越来越多的企业家进入这一领域。

徐葳:我认为任何一种垄断都是邪恶的。如果你对个人数据有某些特定的垄断权,而且没有人监管,那么你最终会变成邪恶的。我认为这是人性的弱点。在中国,以前有很多公司将整个价值都建立在数据的基础上,然后出售个人数据以获取利润。我认为这是一种垄断。另一种是专业知识型的垄断。有人没有数据,于是筹集大量资金,以高价吸引所有人才,那是另一种邪恶。我认为这是中国正在发生的现象,是大公司的两个邪恶面。

汪冠春:我不觉得这些巨型科技公司是恶魔,相反我认为他们是大哥的角色。在这个问题上我其实比大多数人乐观,因为真正的创新是不会被抹杀的。在中国有BAT这样的公司引领AI是件好事。有很多底层的算法创新,很零散,没有办法规模化成为一家很大的企业,但如果能被收购,对这些创业者来说也是一个很不错的结果,也会鼓励更多的人去做这样的创新。在中国创业公司需要学会和BAT共舞,BAT是今天可以借助的一股力量。

未来一年AI技术预测

Lucas:是的,在AI时代需要一些监管,特别是数据隐私、数据使用和收集的问题。那么现在我们讨论一下未来。各位预计未来一年内我们将会体验哪一种新的AI技术?

Jack:这是一个很好的问题。我立刻想到的是能为不同领域的特定个体提供个性化学习和教育的AI。如何获得个性化的教育,如何跨领域,我认为这是很有趣的,并且离我们很近,我想下一年可能就会发生。工作的各个方面将自动化,这样人们就可以更快地学习并适应。

吕源:美国和中国对人工智能的关注不同,所以接下来这一年中美会有不同的AI应用产品出现。美国可能主要是通过减少人力成本来降低成本,就像无人机运输包裹;而在中国,可能是更个性化的服务,比如现在已经有的服饰应用,可以告诉你穿什么好看,怎么搭配好看。我想在不久的将来会有更多的商店应用。所以我的回答是中国的零售业和美国的物流业。

徐葳:我的回答是AI产品将会替代某种特定的专业,但无法替代专家。举个例子,我认为医学AI将会对很多基础医生的工作产生很大的冲击。另外,对于某些企业,AI可以被打包成一件标准产品,我认为这方面有巨大潜力。

汪冠春:要说预测未来是很难的。我只能说在接下来的一两年里我很想看到的AI产品。比如说,今天无人驾驶技术在发展,但无人驾驶要全方位落地,没有三年五年甚至更长的时间是很难的。但可能我们可以看到,半夜两三点会有无人驾驶的扫地车清理街道;或者今天有那么多停在路边的自行车,能不能加一个无人骑行的模块,让自行车每天晚上重新动态规划,回到早上有人要骑行的位置。这些是有可能的。

Lucas:非常感谢各位嘉宾,我也非常荣幸有机会来主持本次的圆桌论坛,谢谢!

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