2018年人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然面臨的三大難題
2017年,人工智能領(lǐng)域在算法、政策、資金等方面已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破,業(yè)界歡欣鼓舞的情形很像1999年年底網(wǎng)絡(luò)泡沫泛濫時(shí)的情形。展望2018年,偌大的人工智能領(lǐng)域,優(yōu)秀項(xiàng)目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺乏等將成為橫亙在人工智能領(lǐng)域面前的三大難題。
本文引用地址:http://2s4d.com/article/201802/375993.htm一、資金很多,項(xiàng)目不夠用了
當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風(fēng)險(xiǎn),主要體現(xiàn)在投資供應(yīng)數(shù)量大而項(xiàng)目供給數(shù)量少,市場對創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目寄予很高的期望,而實(shí)際的產(chǎn)品體驗(yàn)欠佳,泡沫即將出現(xiàn)。
騰訊研究院發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告,分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個(gè)信號(hào)。一是資金多而項(xiàng)目缺。根據(jù)過往數(shù)據(jù)和2017年上半年的情況預(yù)測,2017年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底,數(shù)量在25~30家之間。同時(shí),美國的累計(jì)融資量持續(xù)快速增長,最后將穩(wěn)定在1380億~1500億元之間。
2018年,中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復(fù),但增長速度依然平緩。這段時(shí)期,創(chuàng)投圈將會(huì)發(fā)現(xiàn),找到一個(gè)新的有潛力的項(xiàng)目越來越難,由于新增企業(yè)數(shù)量稀少,經(jīng)常只能跟投一些項(xiàng)目。
到2020年,美國AI公司累計(jì)數(shù)量將會(huì)超過1200家,累計(jì)融資額將達(dá)到2000億元。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年回暖,新增公司數(shù)量會(huì)上漲到30家以上,預(yù)期融資累計(jì)量將會(huì)達(dá)到900億~1000億元。
二是周期長而營收難。可以說人工智能期望值被大大高估了。引領(lǐng)本輪AI熱潮的深度學(xué)習(xí),起源于上世紀(jì)80~90年代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究。在很多情況下,前沿研究方法是由對已有方法的微小改動(dòng)和改進(jìn)而來,而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設(shè)計(jì)出來了。
2006年,深度學(xué)習(xí)算法獲得了突破后,引起市場熱炒,但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限,甚至被譏笑為“人工智障”。許多項(xiàng)目和技術(shù),要想獲得消費(fèi)者歡迎,還需要等待相當(dāng)長的時(shí)間。
從投融資趨勢來看,涌入人工智能領(lǐng)域的資金依然還會(huì)增加。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),2017年中國人工智能領(lǐng)域的投融資事件約353起,比2016年稍有回落。但投資金額激增,總?cè)谫Y金額近600億元,在政府的鼓勵(lì)和行業(yè)并購中,2018年中國AI的投資額將會(huì)持續(xù)大幅增加。
同時(shí),行業(yè)并購開始加劇。CBInsights提供的數(shù)據(jù)顯示,自2011年以來,已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購,而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購,為2016年同期的兩倍。2018年,仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時(shí),中國AI企業(yè)數(shù)量不會(huì)同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計(jì)算,中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會(huì)在2018年呈現(xiàn)緩慢增長趨勢,預(yù)期累計(jì)融資量將會(huì)達(dá)到900億~1000億元,而新增公司數(shù)量僅會(huì)上漲到30家左右。
資金多而項(xiàng)目缺,周期長而營收難,項(xiàng)目卻一天比一天更加昂貴,這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)非常相似。
二、事情很多,人不夠用了
算法大神YoshuaBengio曾表示:“深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在很熱門,目前的困境是缺乏專家,一個(gè)博士生大概需要五年的培養(yǎng)時(shí)間,但是五年前還沒有博士生開始從事深度學(xué)習(xí),這意味著現(xiàn)在該領(lǐng)域的專家特別少,可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前AI面臨的困境,至今依然未得到改善,甚至變得更加嚴(yán)峻。
人工智能競爭的根本就是爭奪頂級(jí)人才。據(jù)說世界上深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂尖人才不超過50人,因此科技巨頭們紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。
作為國家未來的發(fā)展方向,AI技術(shù)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進(jìn)步起著至關(guān)重要的作用,而AI技術(shù)的研發(fā)、落地與推廣離不開各領(lǐng)域頂級(jí)人才的通力協(xié)作。在推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)從興起進(jìn)入快速發(fā)展的歷程中,AI頂級(jí)人才的領(lǐng)軍作用尤為重要,他們是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。然而,中國人工智能領(lǐng)域人才極為欠缺。
據(jù)騰訊研究院發(fā)布的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示,目前我國約有20所大學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)室專注于人工智能,高校教師以及在讀碩博生約7000人;產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人,遠(yuǎn)不能滿足我國市場百萬級(jí)的AI人才需求量。
從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看,我國人工智能領(lǐng)域人才分布嚴(yán)重失衡。人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎(chǔ)層(芯片/處理器、傳感器等)、技術(shù)層(自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)、智能機(jī)器人等)和應(yīng)用層(語音識(shí)別、人臉識(shí)別)等組成,目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個(gè)問題。一是產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應(yīng)用層,基礎(chǔ)層和技術(shù)層人才儲(chǔ)備薄弱,尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺(tái)上人才缺乏,會(huì)嚴(yán)重削弱中國在國際上的競爭力。
二是供求嚴(yán)重失衡,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。過去三年中,我國期望在AI領(lǐng)域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長,特別是偏基礎(chǔ)層面的AI職位,如算法工程師,供應(yīng)增幅達(dá)到150%以上。盡管增長如此高速,但是由于合格AI人才培養(yǎng)所需時(shí)間和成本遠(yuǎn)高于一般IT人才,人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補(bǔ)。人才不足,是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。
近幾年來,Google不斷收購AI領(lǐng)域公司最主要目的是“搶購”一批世界上一流的專家,在一個(gè)迅速成長的人工智能領(lǐng)域里面,這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也在相機(jī)而動(dòng)。2018年,人才饑渴癥不會(huì)得到緩解。
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