硅谷投資人： 真正的人工智能還得再等等

　　來，人工智能經(jīng)歷了三次浪潮。

　　第一次，五十年代的達特茅斯會議確立了人工智能(AI)這一術(shù)語，人們陸續(xù)發(fā)明了第一款感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件和聊天軟件，證明了數(shù)學(xué)定理，人類驚呼“人工智能來了”、“再過十年機器人會超越人類”。然而，人們很快發(fā)現(xiàn)，這些理論和模型只能解決一些非常簡單的問題，人工智能進入第一次冬天。

　　第二次，八十年代Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BT訓(xùn)練算法的提出，使得人工智能再次興起，出現(xiàn)了語音識別、語音翻譯計劃，以及日本提出的第五代計算機。但這些設(shè)想遲遲未能進入人們的生活之中，第二次浪潮又破滅了。

　　第三次，隨著2006年Hinton提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及2012 年 ImageNet 競賽在圖像識別領(lǐng)域帶來的突破，人工智能再次爆發(fā)。這一次，不僅在技術(shù)上頻頻取得突破，在商業(yè)市場同樣炙手可熱，創(chuàng)業(yè)公司層出不窮，投資者競相追逐，一派花團錦簇、烈火烹油的熱鬧景象。

　　2002年至今科技巨頭在AI領(lǐng)域收購次數(shù)排名

　　然而，相似的場景，究竟是歷史的重演，還是真實的序幕?

　　不同于國內(nèi)一窩蜂趕集似的“集體高燒”，硅谷投資人給出了左右之爭的觀點。

　　硅谷投資人之爭

　　硅谷著名天使投資人郭威已經(jīng)一年沒有投過人工智能了。

　　“在硅谷，很多早期公司都有點‘偽人工智能’，因為加上AI可能比較好融資一點。”他對Xtecher說。

　　在郭威的個人選擇背后，卻是硅谷對人工智能的普遍追捧。

　　按照CB Insights統(tǒng)計，2011年，全球人工智能初創(chuàng)企業(yè)僅有70家，而2015年則已經(jīng)超過了400家，增長近六倍。2015年投入人工智能的風(fēng)險投資達到5億8千7百萬美元，比前一年翻了一番。而2016年僅僅第一季度，超過200家AI相關(guān)的初創(chuàng)公司已融資超過15億美元。除風(fēng)險投資外，其它玩家也蜂擁而至，從私募資本到孵化器再到科技巨頭，沒有人想錯過這場盛宴。

　　美國AI投資金額與專利申請數(shù)變化圖

　　谷歌曾一口氣收購7家機器人公司，最著名的是波士頓動力(2013年Google收購波士頓動力機器人，2016年將其黯然出售給豐田);蘋果、英特爾、亞馬遜等巨頭，也正和初創(chuàng)公司一起積極進行人工智能的“軍備競賽”;微軟CEO薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)最近出席阿斯彭思節(jié)時，也提倡人類與人工智能系統(tǒng)之間建立合作，使得機器能夠強化人類的能力。

　　相比之下，社交媒體創(chuàng)業(yè)公司獲得的投資額在2011年達到峰值后便呈現(xiàn)下滑。根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，今年以來，社交媒體領(lǐng)域的投資只有10筆，共計690萬美元。與其它的科技巨頭一樣，硅谷最大的社交媒體Facebook正在利用人工智能來改進旗下的產(chǎn)品。

　　傳統(tǒng)汽車公司也紛紛駐扎硅谷，研究如何打造無人駕駛汽車?？萍脊竞推嚬揪暦Q，憑借日益強大的傳感器和人工智能軟件，汽車最快將在2019年左右實現(xiàn)全自動化駕駛。

　　硅谷的新人工智能時代是硅谷“重塑自我”的選擇。

　　“這是該地區(qū)可追溯到淘金熱時期的文化的核心所在?！逼纥c大學(xué)教授、資深科技預(yù)測者保羅·薩夫(Paul Saffo)說，“硅谷的建造是基于總有途徑從頭開始，找到新起點的理念?！?/p>

　　一片熱潮之中，郭威反而更加謹慎：“人工智能創(chuàng)業(yè)和之前的模式創(chuàng)新不一樣的是，它一定要具備很深的技術(shù)積累。有些公司把機器學(xué)習(xí)和一些開源軟件打包打包就賣給投資人，有點像掛羊頭賣狗肉的感覺。我很看好人工智能，但作為投資人，我不會去押寶這個領(lǐng)域，因為硅谷各個領(lǐng)域都是百花齊放，不光是人工智能。”

　　對人工智能報之以審慎態(tài)度的投資人，多是在商業(yè)化上有所顧慮。畢竟，人工智能本身只是技術(shù)，“人工智能+” ，加號后面是什么?能否真正落地?市場有多大?才是人工智能能否帶來財務(wù)回報的判斷標準。

　　另一層顧慮是，現(xiàn)在的人工智能價格已經(jīng)太高，甚至高的離譜。泡沫能撐多久?業(yè)界不少人相信2-3年內(nèi)人工智能領(lǐng)域會出現(xiàn)回調(diào)(類似2000年的互聯(lián)網(wǎng))——當(dāng)“擠泡沫”開始，先行者的命運是基業(yè)長青還是急轉(zhuǎn)直下?也是現(xiàn)在部分投資人選擇不入場的理由。

　　相比之下，硅谷投資人Innospring CEO王笑對人工智能的態(tài)度則積極很多。

　　“人工智能這兩年的確有一些新的突破，在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)上，計算效率和學(xué)習(xí)方法都有大的提升。這些在各個行業(yè)都會滲透，我們非常看好。”

　　人工智能火爆的背景來自傳統(tǒng)行業(yè)難以突破的瓶頸。傳統(tǒng)行業(yè)的高度競爭、高度保守已弊端頻現(xiàn)。隨著工業(yè)4.0的提出，傳統(tǒng)行業(yè)必然與人工智能產(chǎn)生更加緊密的聯(lián)系。

　　硅谷早期投資基金SVC Angel Fund的管理合伙人Roy Kong曾指出，人工智能自己是做不到商業(yè)化的，必須做到產(chǎn)業(yè)與技術(shù)融合，包括制造業(yè)、醫(yī)療診斷、投資分析等。

　　全球人工智能投資地理分布

　　“人工智能經(jīng)過幾輪的復(fù)興及衰落正漸漸成熟，傳統(tǒng)行業(yè)競爭高度激烈，兩點的結(jié)合讓傳統(tǒng)行業(yè)對人工智能技術(shù)的接受度提高。人工智能會支持已有的商業(yè)模式，讓已有的商業(yè)模式更加高效。”王笑說。

　　“人工智能有潛力做任何人類可以做的事，并可以做得更好，更快。它會極大改變生產(chǎn)力和人力勞動的性質(zhì)?！?nbsp;投資機構(gòu)Liquid2的合伙人Michael毫不掩飾對人工智能的贊美，“傳統(tǒng)上，大多數(shù)創(chuàng)新只能影響一個領(lǐng)域，但人工智能可以影響很多，因為人類涉及多個行業(yè)?！?/p>

　　“以前人們認為人工智能只能自動化，沒有創(chuàng)意，只能提升現(xiàn)有東西的效率，自身不能形成一個獨立的、新的商業(yè)模式。我覺得這個是一個誤區(qū)?！蓖跣φf，“現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)一些新的產(chǎn)品，人工智能可以模仿一些著名畫家的畫，自己會寫詩甚至譜曲——也就是說，現(xiàn)在連創(chuàng)意都能被機器所重復(fù)，如果這個都能做的話，人工智能的潛力是無限的?！?/p>

　　王笑告訴Xtecher，人工智能的算力現(xiàn)在已經(jīng)非常低廉，一定會產(chǎn)生一些新的東西。“人永遠低估技術(shù)發(fā)展的速度?！?/p>

　　“任何時候一旦出現(xiàn)新想法，硅谷就會蜂擁而去?！庇ミ_CEO黃仁勛指出，“不過，你得等待好想法的出現(xiàn)，好想法不會天天出現(xiàn)?！痹撔酒瑥S商以為視頻游戲行業(yè)打造圖形處理器起家，但去年它堅決轉(zhuǎn)向打造針對人工智能應(yīng)用的產(chǎn)品。

　　硅谷看好的三個方向

　　“人工智能”概念寬泛，根據(jù)應(yīng)用方向不同，得到了投資人不同的對待。其中，三大方向得到了硅谷投資人的普遍偏愛。

　　第一個方向，顯然是自動駕駛。

　　“自動駕駛是一個經(jīng)典的人工智能產(chǎn)生的全新的、純粹顛覆式的商業(yè)模式。它到來的時間一定比人預(yù)計的快，而且非常快?！蓖跣φf。

　　她的信心來自于所投資的Drive.ai，全球屈指可數(shù)的部分技術(shù)能達到自動駕駛Level 4的公司之一?！八膱D像識別已經(jīng)不用依賴復(fù)雜的傳感器，就用我們普通的照相機的圖像技術(shù)，就能達到Level 3?！?/p>

　　目前，無論是國內(nèi)還是硅谷，自動駕駛已經(jīng)成了一片紅海。巨頭混戰(zhàn)之下，技術(shù)的完善只是時間問題。

　　“能不能商業(yè)化?已經(jīng)商業(yè)化了。但你說成不成熟?不成熟。”但王笑相信，自動駕駛時代一定會很快到來。

　　目前，硅谷至少有19家公司在設(shè)計無人駕駛的汽車和卡車，相比5年前大幅增加。

　　第二個方向，是將圖像識別應(yīng)用于安防。

　　圖像識別領(lǐng)域，可以說是現(xiàn)在人工智能視覺、語音、語義、大數(shù)據(jù)四大方向最為成熟的一個。這一點，李飛飛的ImageNet功不可沒。

　　“由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的推進，圖像識別和安防的結(jié)合已經(jīng)走到非常前面了。也有一些公司達到了很好的收入和商業(yè)化。因為這個市場本身客戶比較穩(wěn)定，需求比較明確，商業(yè)化有清晰的路徑。”王笑告訴Xtecher。

　　郭威所投資的安防機器人Knightscope就是一個很好的例子。通過高清攝像頭、麥克風(fēng)、熱感成像、紅外傳感、激光雷達、超聲波測距等你能想象的各種各樣的傳感器，生成大量的實時環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過抓取實時的政府?dāng)?shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等所有可以利用的資源進行綜合評估，為環(huán)境設(shè)定了不同的警報級別——如果它偵測到有異常噪音和溫度變化，或識別出已知的罪犯，它會提醒地方當(dāng)局，從而預(yù)防犯罪。

　　在國內(nèi)，百度IDL在計算機視覺領(lǐng)域深耕多年，人臉閘機已經(jīng)投入應(yīng)用;領(lǐng)先的幾家CV初創(chuàng)公司，如曠視、依圖等，亦紛紛布局安防。

　　未來我們的安全，注定將越來越多地依賴人工智能。

　　第三個方向，是形態(tài)各異的語音入口。

　　作為最自然的交互模式，人們一直希望，人工智能能夠直接用語音與我們交流。然而在這背后，NLP(自然語言理解)一直是個困難的話題。

　　但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，語音、語義技術(shù)也取得了新的突破。

　　“雖然機器對語義記憶和循回上下文之間的解析還沒有達到完全應(yīng)用化的地步，但人工智能現(xiàn)在對語言的翻譯和獨立句子的理解也已經(jīng)達到非常高的水平。現(xiàn)在機器的翻譯水平很高，還能寫作文和寫詩?！蓖跣φf。

　　因此，Siri、Google Assistant、Viv、亞馬遜Alexa都活躍在這片戰(zhàn)場上。

　　提到國內(nèi)流行的語音交互智能手表，郭威直言：“手表在硅谷不能算一個比較熱的話題，甚至連話題都不能算。但是機器人、手表、智能家居，這幾個有個共同點，就是和語音入口密切相連?！?/p>

　　入局，還是等待?

　　實際上，任何一個熱門領(lǐng)域，都必須遵循真實世界的商業(yè)規(guī)律，不能僅僅依靠投資人的熱情炒起來。投資人之所以看好這三個方向，背后是日趨成熟的技術(shù)和清晰可見的商業(yè)化路徑。

　　“這次人工智能的浪潮絕不只是一個泡沫，它會達到人工智能商業(yè)化的一個最高點。大家以前都把人工智能看做黑科技，覺得商業(yè)化不會那么快，實際上這一輪已經(jīng)能夠產(chǎn)生一些人想象不到的效果?！蓖跣Ρ３謽酚^。

　　一片狂潮之下，悲觀的聲音也隱隱若現(xiàn)。

　　對于曾在1980年代創(chuàng)辦過兩家人工智能公司的杰里·卡普蘭(Jerry Kaplan)等人來說，硅谷重新煥發(fā)的熱情令人不安，因為它顯現(xiàn)出的樂觀情緒并無根據(jù)，一如早前該領(lǐng)域被期望過高但最終達不到人們預(yù)期的時代。

　　卡普蘭當(dāng)年創(chuàng)辦的兩家公司一家后來成為了安全公司(Symantec)，另一家(Teknowledge)最終倒閉。

　　“有時候我在硅谷與人工智能熱衷者在一塊的時候，我感覺我自己仿佛是福音派集會中的無神論者。”他說道。

　　“當(dāng)前最好的區(qū)域是機器學(xué)習(xí)而不是‘真實的AI’。機器學(xué)習(xí)需要數(shù)據(jù)和訓(xùn)練，AI在其基礎(chǔ)上以一定的方式行動?！?nbsp;Michael表示，“至于真正的AI，我相信還有幾年。”

　　人工智能一定是未來。但除了上述三個具體的應(yīng)用方向，大部分從業(yè)者還是著力在深度學(xué)習(xí)這些底層技術(shù)——至于它們可以與各行各業(yè)結(jié)合的廣泛應(yīng)用結(jié)合的多好?我們看到的成功案例還不夠多。

　　反觀國內(nèi)，人工智能領(lǐng)域更加“高燒”，一場集體的狂歡揭示了賽道單一的孤單——甚至有投資人直言，在曾經(jīng)的O2O、去年的VR紛紛冷卻后，“沒有別的可投了”。

　　而對于走在最前面的百度而言，重金押注人工智能，與其說是積極的布局，毋寧說是打響翻身之仗的唯一機會。

　　中國AI投資領(lǐng)域資本形成總額與新增企業(yè)變化圖

　　還有一些小VC，則對人工智能公司的價格望洋興嘆?！芭菽珔柡Γ覀冎荒苡^望?！?/p>

　　硝煙密布中，是現(xiàn)在布局，還是等泡沫散去?投資人自有不同的選擇。

　　“星星之火，可以燎原”。相同的是大家都看到了人工智能大勢所趨的未來，不同的是，有的投資人看到“星星”就入場了，有的投資人還要等到煙火燎原。