投资圈  
品艺(谈资·赏鉴
           
 
title-Image
专题
人工智能下半场,落地后征途亦漫漫
 
文:投资圈杂志 / 乐漩
 
 

乘着人工智能概念的火爆,越来越多的人工智能公司涌现出来。清华中国科技政策研究中心发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,截至2018年6月,中国大陆有人工智能企业1011家,排名全球第二,是美国同类企业数量的一半左右。


发展才是硬道理,人工智能企业如此众多,其技术落地及盈利的能力都很值得关注。据亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示,2017年,我国人工智能创业公司累计融资超过500亿元,但同期我国人工智能商业落地创业公司100强累计产生的收益还不足100亿元,90%以上的人工智能企业面临亏损。


近期,由创业黑马主办的“2018中国独角兽峰会”在京举行,英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人祝晓成、推想科技创始人及CEO陈宽、智行者合伙人霍舒豪、异构智能中国副总经理谢强等参与了本次大会的高峰论坛环节,就“人工智能的下半场”这个话题展开深度探讨。大家一致认为,虽然现阶段人工智能已经实现了落地应用,但这只是万里长征的第一步,前路依旧漫漫。


主持人:

祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人)


嘉宾:

陈宽(推想科技创始人及CEO)

霍舒豪(智行者合伙人)

谢强(异构智能中国副总经理)



祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):首先请三位自我介绍一下:你们是谁,你们在做什么。


陈宽(推想科技创始人、CEO):推想科技是做医学影像的人工智能企业,我们从2015年1月开始做这个事情,也算是最早在医疗领域使用深度学习的企业。


我们在医院推行深度学习,主要是针对医生,防止医生因疲劳在医疗过程中出现漏诊、误诊现象。通过人工智能,我们可以规避能够避免的漏诊,同时也能提高医生的工作效率,让医生可以把更多的时间和精力花在更重要的事情上。


谢强(异构智能中国副总经理):我是人工智能老兵,可能是这里岁数最大的一位。我之前在英伟达工作,2007年开始,英伟达的黄仁勋黄老板把玩游戏的GPU卡拿过来做科学计算。我一直负责GPU在科学计算领域的推广,从早期的运算平台CUDA 1.0到最后的Deep Learning。在工作期间,我特别有幸认识了我们公司的创始人吴韧博士。那个时候,他还是百度深度学习研究院的杰出科学家。英伟达和百度从2011年~2012年开始,做了一个全球最大的GPU训练平台,有144个GPU节点,引起了巨大轰动。第二年,谷歌发现不对了,马上买了1万多片GPU,搭了一个全球最大的系统。


刚才祝总介绍说我们比较低调。低调的原因一是我们的市场工作做得还不够成功,二是我们比较稳重。我们正在做人工智能最核心、最底层的人工智能芯片,这应该是第一个真正的低功耗和人工智能的芯片。我们也一直在为此努力,已经努力了两年半,希望我们能有一个非常好的结果来跟大家分享。


霍舒豪(智行者合伙人):我们是做自动驾驶的,将人工智能跟车辆相结合。在做自动驾驶的企业当中,智行者的特点是产品化的速度比较快。我们把自动驾驶技术跟不同的垂直应用领域,比如物流领域、环卫领域相结合,希望通过自动驾驶的技术来解决这些领域的问题和痛点,从而提高效率。通过与不同的垂直领域结合,我们希望打造一个智慧生活圈,希望形成一个自动驾驶领域的闭环。


祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):大家最关心落地这个事,技术和落地互为依靠。在现实当中,人工智能技术到底演进到什么程度了?在你们看来,大规模商用什么时候能开始?



英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人祝晓成



陈宽(推想科技创始人及CEO):我们是做医疗行业的,对医疗行业更了解一些。在医疗行业,大规模的人工智能的上线使用,包括商用,已经在发生了。当然,很多人工智能落地的行业都是很深的行业,大家不一定能马上能感觉到。实际上这有点儿像“润物细无声”,已经慢慢地渗透到我们生活的每一方面。在全国范围内,有接近150家顶级三甲医院的医生在日常工作中,借助人工智能来写CT片、X光片的报告。


所以,落地已经发生了。但反过来,现在才是万里长征的第一步,才刚刚开始。换言之,在整个行业当中,一旦人工智能切进去,你会发现有太多的事情可以做,有太多的东西需要继续去研发。总结一下,人工智能在医疗行业已经广泛落地,但同时还能够延伸到非常多的方向。



推想科技创始人及CEO陈宽



祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):能不能用最简单或者最生动的方式,讲讲怎么看技术和应用的关系?


谢强(异构智能中国副总经理):回答这个问题得先讲一下历史。大家都知道人工智能在上世纪50年代就有了,而真正实现技术突破时已经到了2012年。


2012年深度学习爆发。当时,我在英伟达感触特别深,黄老板关掉了所有和深度学习无关的项目,要求所有的项目、应用、研发经费一定要跟深度学习相关。人工智能是基于大数据和算力的,从2012年发展至今,英伟达解决的是算力的训练问题。


人工智能有两个重要的维度:一是训练。有了大数据要训练,训练好了才做模型,今天英伟达的GPU解决的是训练赋能的问题;二是人工智能芯片。现在人工智能要进入各个场景里,解决生活中各种各样的问题。例如,识别人脸的要做人脸模型,下围棋的要做围棋模型,医疗大数据要把不同病症的模型输进去。承载这些运算模型的是什么?是人工智能芯片。大家知道,一块英伟达GPU卡的价格在5000美元以上,这么高的价格,再加上功耗特别高的芯片,完全和大规模应用背道而驰了。


今天,英伟达在人工智能上解决的是训练问题,解决得非常完美。市场特别需要能够运行英伟达训练好的模型的芯片,希望能够以非常低的功耗、非常合理的价格、非常高速地运行,市场需要一款这样的芯片。



异构智能中国副总经理谢强



祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):从应用场景来讲,大家现在最关注或者说已经在做的场景是什么样的?


谢强(异构智能中国副总经理):人工智能对芯片的速度是有要求的,此外还受到物理规律的制约,不是说我们想怎么样就怎么样。人工智能现在真的到了大规模商用的爆发前期,已经到了一个关键节点,就看底层算力能不能支撑了。如果底层算力能以非常低的功耗达到所要求的性能,一场万物智能互联的时代就到了。场景方面,我举两个例子,一个是胃镜,另一个是公共摄像头。


祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):舒豪,从你们的角度来看,请阐述一下你们在技术、场景方面,达到了什么状态?


霍舒豪(智行者合伙人):我顺着谢总的话继续往下讲。英伟达2016推出Drive PX2系列自动驾驶芯片的功耗是250W,250W是什么概念呢?我是做汽车的,我们第一个反应就是这绝对不可能用在车上。这款芯片演进到现在,功耗下降了很多,硬件本身具备了商用的可能性。


我刚从百度的人工智能大会回来。大会上,不管是李彦宏还是被邀嘉宾,他们都在强调一个词——量产。我们之所以在这个时间点谈到这个问题,是因为自动驾驶量产的节点到了。去年,李彦宏讲的是在北京五环乘坐自动驾驶汽车被开罚单;今年,他讲的是第100台阿波罗自动驾驶车辆下线。也就是说,人工智能开始逐渐到了一个小规模商业化的程度。


从做自动驾驶乘用车的角度来讲,我们觉得2020年实现商业化是不可能的。但是,如果我们把汽车从交通属性拓展到泛交通属性,这里面就蕴含了比较好的商业化的点。其中不仅仅包括了传统意义上的汽车,还包括特种车辆,我们也是要在这些方面发力。为什么要做这个事情?有嘉宾谈到算法、算力和数据。我们在这些场景里积累的数据是能够帮助我们提升算法的,帮我们将应用从低速领域过渡到高速领域。


再举个自动驾驶实际的例子。一开始,我们在校园运营无人驾驶的物流车的时候,还会有一些同学过来关注,问这个是什么东西,你们在干嘛?当我们运营了两个月,这期间关注我们的同学对此已经习以为常了,大家开始接受这个东西了。



智行者合伙人霍舒豪



祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):在现阶段和不久的将来,你们面临的最大挑战都有哪些?


霍舒豪(智行者合伙人):目前,我们面临的一个挑战是市场的培育,我们需要让市场接受这么一个东西。另外,做企业也好,做独角兽或者巨兽也罢,核心还是产品或者服务。产品和服务的打造必须从用户的需求出发,将自动驾驶技术和每一个垂直应用领域相结合,从而挖掘和服务好用户。


具体来说,比如环卫领域,一开始我们是从自动驾驶的角度去思考,这是一种思路。但是深入这个领域调研后才发现,用户更关注的是清扫效率,比如,能不能帮我自动倒垃圾?能不能晚上出去清扫?能不能把边边角角打扫干净?如果没有深入到行业里面,光从自动驾驶的角度去做方案,这些细节要求我们是无法想到的。


谢强(异构智能中国副总经理):我们现在最大的难处或者说挑战有两个:一是缺人,二是缺钱。我们为什么要做芯片?因为已经有一个X86在那儿,能够完美解决所有的通用问题,做得比任何人都好,其他人没有任何机会。做人工智能训练方面,则有英伟达和Google的TPU,做得非常完美,其他人也没有任何机会。


我们现在集中精力做芯片,主要是做训练以后的Inference(推理)部分,是完全不需要考虑芯片的指令级、编译器的。所以,我们的产品一定是全新的人工智能芯片的设计理念,基于这样的理念,我们设计出了非常高效、低功耗、高性能的芯片。


我们整个研发团队都在硅谷,差不多有45个人,国内加起来只有20个人。下一步的发展特别需要钱和人,芯片出来以后,我们要做大量的落地和客户对接,特别需要志同道合的朋友跟我们联系。我们还缺钱,也希望投资人多跟我们聊聊。


陈宽(推想科技创始人及CEO):现阶段我们最大的挑战是人才。人工智能在落地过程中必不可少地要涉及到技术,而且是快速延伸、壁垒极高的技术。怎样能找到又懂技术又懂行业的合适的人?如果没有的话,我们自己能否培养出这样的人才?对于任何一个人工智能公司来说,人才问题都是非常大的挑战。


祝晓成(英诺天使基金合伙人、臻云创投合伙人):你们怎么看在人工智能的下半场?请展望一下未来。


陈宽(推想科技创始人及CEO):我觉得,在人工智能下半场,人工智能这个词的风口热度一定会降下来,但是人工智能会潜移默化地直接进入大家的日常生活中。换言之,它的热度会下来,但是应用度反而会更加普及。


谢强(异构智能中国副总经理):我是觉得人工智能一定会持续升温,而且会越来越热。我来总结一下人工智能芯片下半场的发展特征:


第一,IP为王。你设计一个芯片,一定要有自己的IP,没有自己独立的知识产权,就没有持续的动力。


第二,“大圣”团队。你的团队一定要有非常坚实的技术基础和深厚的技术积累。


第三,应用至上。应用即落地,无人车和医疗行业都是我的客户和合作伙伴,不管是安防摄像头还是医疗,应用一定要落地。


第四,做到极致。与其做得更好,不如与众不同,一定要看准方向,把你专注的点做到极致,未来一定会有千亿级别的独角兽出现。


霍舒豪(智行者合伙人):在人工智能的下半场,我希望资本市场还能继续维持这个热度;另一方面,对于创业者来说,我们希望能继续扎根于垂直应用领域,扎根于行业,把真正落地和产品化的工作做好,让我们的产品服务到相关行业,给这些行业带来不一样的变革。

 
杂 志
封面图片
weixin
微信:investcircle
刊首语
联合出版单位

中华思源工程扶贫基金会

中国投资协会股权和创业投资专业委员会

合作伙伴
书苑撷英
文传商讯要闻
文传商讯要闻
合作媒体
乐艺会
 
 
           
 
©2015 国投通汇文化传媒(北京)有限公司版权所有  京ICP备16002098