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谷歌|人工智能到底有没有未来，两位大咖给出结论

随着AI投资浪潮的退去 ， 最后剩下的玩家开始讨论如何打破这一僵局 。
11月4日 ， 11月4日 ， 在广东举办的2020企业创新生态大会上 ， 云从科技创始人周曦与波士顿动力创始人马克·雷波特展开了一场世纪对话 ， 共同讨论当下AI行业的发展趋势和技术应用 。
这场对话因为两家公司的背景显得格外亮眼 。
波士顿动力是当今仿生智能机器人领域的“执牛耳者“ ， 旗下产品的每一次升级都挑动着行业里敏感的神经 ， 眼下刚刚完成商业化的探索 ， 立志于打造机器人界的安卓 。
另一边 ， 被誉为“人工智能国家队”的云从科技则是国内最早提出人机协同路线的AI企业 ， 眼下正计划冲刺国内上市 。
01资本退潮后 ， 人工智能的下一站
以2012年为起点 ， 全球范围内资本开始涌入人工智能领域 。
据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告显示》 ， 仅2012年到2016年 ， 全球人工智能企业就新增5154家 ， 融资规模达224亿美元 ， 其中 ， 光2016年一年的融资规模就达到了92.2亿美元 ， 相当于2000年到2013年间总融资之和 。
在投资人看来 ， 人工智能势必会掀起一番浪潮 ， 人工智能行业也一定会诞生出谷歌、甲骨文一样的科技巨头 。
对于新兴领域 ， 往往需要花大量的时间和尽力进行开发与培养 ， 需要科研人员静下心来 ， 苦心研究多年才可能在某一方向上取得成绩 ， 在经过验证后 ， 还需要长时间的探索才能找到适合企业发展的商业模式 。
从90年代初商用互联网公司诞生算起 ， 到2010年互联网大范围普及 ， 互联网行业用20年的时间才迎来了红利期 。
不过 ， 资本领域等不了20年 ， 他们寄希望于人工智能行业能在短时间内实现科研成果转换 ， 并得到投资回报 。
投资人与行业公司之间的矛盾 ， 在2019年迎来了爆发 。
公开数据显示 ， 2014年至2018年 ， 中国人工智能领域共发生126起退出事件 ， 数量仅为同时期退出事件的5% 。
但到了2019年 ， 国内人工智能领域投资数量和金额都迎来了断崖式下跌 。 上半年仅完成30起融资 ， 同比下降45.5% ， 融资总额达50亿元 ， 不足去年同期的40% 。
人工智能行业已经不再是资本市场的宠儿 ， 行业内没有如愿出现谷歌一样的巨头 ， 大批公司倒闭 ， 剩下的公司发展得也举步维艰 ， 人工智能行业进入了第一个寒冬 。
02人工智能是趋势 ， 不是风口
“AI是未来10年、20年乃至30年的大趋势 ， 是一条很长的路 ， 它不是一个风口 ， 而是一个大的趋势” 。 周曦认为 ， 人工智能并不是过去的投资风口 ， 当热度消散时 ， 风口就失去了存在的意义 ， 而人工智能是科技发展所需要经历的必然阶段 。
这一点 ， 在国家对发展人工智能的态度上可见一斑 。 2017年7月 ， 国务院出台《新一代人工智能发展规划》 ， 确立了人工智能发展三步走的战略目标 ， 首次将人工智能上升到国家战略层面 。
在前不久中共中央发布的十四五规划中明确指出 ， 要瞄准人工智能、量子通信、集成电路、生命健康、脑科学等前沿领域 ， 实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目 ， 在列出的极大前沿科技中 ， 将人工智能排在来了第一位 ， 在一定程度上也说明了其重要性上的优先级 。
周曦认为 ， 人工智能的发展不应该局限在某一细分领域 ， 更不应该局限在特定的应用场景上 ， 而是建立一套完整的人工智能平台型应用 ， 这不仅是云从科技对于自身的定位 ， 也是目前行业内达成的共识 。
“资本市场希望能够先投未来掌握核心技术 ， 甚至核心平台的公司 ， 比如说早期投资AI四小龙等等 。 ”周曦指出 ， 人工智能行业的出路在于掌握核心技术 ， 并最终建成跨行业、跨地区的平台型应用 。
成立于2015年的云从科技 ， 最早从事于人脸识别领域 ， 逐渐拓展到跨境追踪、车辆追踪、姿态追踪 ， 成立之初的云从科技依靠自身最擅长的图像识别技术在人工智能领域里迅速打开了市场 。
在图像识别领域里取得行业认可后 ， 云从科技开始向银行、安防和民航等行业展开布局 ， 在金融领域里 ， 云从已经为包括工行、建行、农行、中行在内的400多家金融机构和全国超过十万个银行网点提供智能服务 。
在细分行业内取得成功后 ， 云从科技开始尝试建设平台型应用 。
在民航领域 ， 云从科技打造了“飞凤平台” ， 为机场的安全保障、生产运行、旅客服务提供职场 。 在安防领域 ， 云从科技打造了集合趋于安防布控、生物特征识别、OCR识别在医疗领域的“轻舟平台” 。 在医疗领域 ， 云从科技与中山大学第一附属医院合作 ， 建设全球第一家融合智慧就诊、智慧医疗、智慧安保、智慧楼宇于一身的智能化医院 。
建设平台型应用的观点也得到了马克·雷波特的认同 。
“我们希望机器人可以被定制 ， 通过硬件和软件的调整 ， 以适应不同的任务 。 ”马克·雷波特表示 ， 波士顿动力当前的定位就是一家平台公司 ， 通过“通用用途平台”共同 ， 与客户、第三方伙伴、应用开发团队共同拓展产品的使用场景 。
马克·雷波特指出 ， 当下波士顿动力在做的事就是通过授权或开源的方式 ， 让第三方参与到平台设计当中 ， 打造成为机器人领域里的安卓 。
03人机协同才是未来
关于人工智能该扮演起哪一种角色的问题上 ， 二人的观点产生了分歧 。
作为动态仿生机器人的先驱 ， 马克·雷波特认为 ， 机器完全可以取代人类去做那些枯燥的、无聊的或是危险的工作 ， “机器人可以代替人类暴露在危险的环境下开展工作 ， 这个场景下机器人就是一个非常具有优势的选择 。 ”马克·雷波特指出 ， 未来机器势必会取代人类 ， 以实现效率的最大化 。
对此 ， 周曦认为 ， 只有人机协同才能打破行业所面临的困境 。
“依靠深度学习的人工智能不能真正解决问题 ， 我们需要另外一条路——专家知识 ， 我们要相信人的力量 ， 我们要跟人结合 。 ”周曦详细地阐述了人与机器在思维方式上的差异 ， “因为人可以在复杂的环境、很小的样本下做出创造性的决定 ， 但是机器一定要做成千上万次的试错才能做出决定 。 ”
同时 ， 周曦也阐述了机器的优势 ， “我们相信最后有智慧的是人 ， 但是人的大脑 ， 会受到我们体力、经验和时间的限制 ， 那我们该怎么办？我们应该想一个法子 ， 能够让人的体力、经验和时间得到更多的释放 。 ”周曦认为 ， 人与机器的相互合作才是人工智能的出路 。
【谷歌|人工智能到底有没有未来，两位大咖给出结论】周曦坦言 ， 这一过程并不简单 ， 想要让机器像人类一样思考 ， 首先要做的是梳理一遍大脑的逻辑 ， 并通过数个维度去赋予机器这项能力 。
他将这一过程分为三个阶段 ， 第一个阶段要让机器像人一样“看得懂 ， 听得明白” ， 也就是赋予机器感知能力 。 第二阶段要让机器明白什么是美好的、什么是漂亮的、什么是危险的 ， 也就是赋予机器认知能力 。 第三阶段是让机器能够去回答问题 ， 即赋予机器知识 。
“如果我们的人工智能也按照人的逻辑层层递进 ， 那它就成了人的良师益友 ， 可以启发人类 ， 帮助人类 。 ”周曦相信未来人与机器的关系一定是相辅相成的 ， 但最终的决策权依旧在人类的手中 ， 双方配合以实现极致的效率 ， 这就是人机协同的最终形态 。
人机协同这一路径的直接产物就是国内首个人机协同开放平台的诞生 。
今年5月 ， 云从科技与广州市政府达成“数字基建”合作 ， 双方共建国内首个人机协同开放平台 ， 致力于构建人机交互、人机融合、人机共创 ， 软硬件一体化的人机协同服务体系 ， 这也标志着云从科技已然从一家人脸识别先行者蜕变为基于AI核心技术闭环的人机协同解决方案提供商 。小编注意到【编辑:刘欢】


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