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AI这把牛刀,为什么总是用来杀鸡?

来源: 时间:2020-05-18

    资本将人工智能视作开启下一个时代的钥匙,谁也不想错过时代机遇,因而人工智能领域频频出现大额融资,泡沫由此而生。

  人工智能技术落地慢、场景窄、商业化需要时间,相关企业的未来存在不确定性。

  人工智能技术的真正价值在于解决行业痛点,不是各种浮夸营销所描绘的科幻场景,需要企业脚踏实地,而非讲故事。

  如今上到老、下到小,几乎没有人不认识人工智能,尽管这些认识之间可能有不小差异。

  对于长辈来说,他们也许在网购方面还需要儿女的帮助,但泛滥的媒体报道已经给他们灌输了“AI即将取代人类工作”的观念;对于孩子来说,市面上各种“AI编程课”就是为他们准备的。虽然家长自己不一定懂AI,但谁也不愿孩子输在新时代的起跑线上。

  媒体和商家之所以如此热衷于人工智能,资本的推波助澜是关键原因。

  据数据统计,从2016年开始,人工智能领域的投融资事件和融资金额大幅增加,在被称为“资本寒冬”的2018年和2019年依然频现大额融资事件。

  在资本热潮中,人工智能赛道涌现一批创业公司,其中有不少备受瞩目的独角兽,成立于2016年的AI芯片公司寒武纪便是典型代表。今年3月,寒武纪正式叩响科创板大门,IPO前估值已达222亿元。

  BAT巨头自然不会放过风口,其亲自下场做研发的同时,在人工智能领域的投资也没有停歇。在刚刚过去的4月份,腾讯连续投资了两家人工智能领域的公司:卓视智通和轻蜓视觉。

  这些年,风口轮番出现,有的只是一阵风(直播答题),有的深陷亏损泥潭(共享经济),但人工智能到现在热度依旧,区别很大程度来源于人们对人工智能的期待不同。舆论中的主流观点认为,人工智能是推动第四次工业革命的重要力量,意义相当于蒸汽机、内燃机、互联网。

  和资本的火热形成对比的是,人工智能至今似乎仍未对产生杀手级应用,科幻级场景也遥遥无期,“泡沫论”因此时有传出。不少人开始发问:人工智能是真火,还是虚火?

  AI大风持续强劲

  在国内,人工智能在舆论和资本市场的爆发是在2016年,标志事件是AlphaGo和李世石的“人机大战”。

  2016年3月,AlphaGo以4:1击败围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,之后又在网上与数十位围棋高手对决,连续60局无一败绩;2017年,AlphaGo以3:0击败排名世界第一的围棋冠军柯洁。

AlphaGo对战李世石

  AlphaGo的大胜让世人彻底意识到,机器的棋力已经到了人类头脑无法企及的高度,技术革命将颠覆人类社会的言论不绝于耳。此后,国内巨头在人工智能领域动作频频:

  2017年7月,时任百度董事会副主席、集团总裁兼COO陆奇在百度AI开发者大会提出“All in AI”,百度股价应声大涨;

  2017年10月,阿里巴巴宣布投资千亿成立阿里达摩院,加入人工智能领域的争夺战;

  腾讯相继建立腾讯AI Lab、Robotics X,并发布腾讯AI开放平台。

  国外互联网巨头对人工智能的热忱要更早一些,比如扎克伯格在2016年初就提出过Facebook的“十年计划”,其将公司未来战略聚焦于人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新技术。因为对人工智能的看法不同,扎克伯格还和马斯克在网上打过几次“嘴仗”。

  无论是硅谷巨头还是国内BAT,都把人工智能视作开启下一个时代的钥匙,其对技术革命如此重视的逻辑不难理解:这些企业都是在互联网的“浪潮之巅”中成长起来的,清楚了解技术更迭的力量。一旦错过技术革命,等待他们的可能就是从巅峰陨落的命运。

  资本同样清楚技术革命的力量,PC和移动互联网成就了BAT、TMD等公司,人工智能的发展可能将催生新的指数级增长机会,对于这种“时代机遇”,再怎么豪掷千金也不为过。

  因此,人工智能领域频频出现大额融资,如旷视科技在2019年5月完成D轮7.5亿美元融资;商汤科技在2018年获得软银的10亿美元D轮融资等。

  真格基金创始人徐小平是人工智能领域的著名支持者,他曾表示“人工智能领域毫无疑问会诞生重量级的公司”、“如果说几年前是互联网+,那么未来五年一定是AI+”、“投给AI的钱还不够多”。据IT桔子的数据,真格基金在人工智能下的投资事件达90笔,是该领域最活跃的投资机构。

  对于人工智能将对人类社会产生怎样的影响,创新工场创始人李开复在其《AI·未来》书中指出,未来近50%的人类工作将在15年内被人工智能取代;红杉资本全球执行合伙人沈南鹏认为,人工智能带来的将是人类双手和大脑的又一次大解放,工作的意义将真正从“劳动”变为“创造”。

  总的来说,“人工智能会深刻影响人类社会”已经成为各界共识。不过,从目前实际落地的情况来看,理想和现实还有不小的差距。

  市场鱼龙混杂,商业化困局难解

  由于资本和媒体的热情,AI成了这些年最时髦的概念。无论是传统产业还是新经济公司,都热衷于给自家的产品贴上“AI”标签。

  与巨头创始人或投资人对AI的种种畅想形成鲜明对比的是,智能场景往往只存在企业的PPT里,现实中各种“AI”产品的表现往往叫人哭笑不得,和理想中的“AI智能管家“相去甚远。

  以许多厂商广泛布局的AIoT、智慧家居为例,大部分智能设备除了能完成回答“今天天气如何”、播放郭德纲的相声等规定动作,再稍微复杂一点的指令便无法理解。

  在AI热潮中,厂商往往想用技术去赋能生活的每一处,但受限于AI当前的实际技术突破,其落地应用往往显得有些鸡肋,例如用语音开合窗帘、与家具进行语音交互,与其说是AI为人们的生活带来便利,倒不如说为了精进AI的能力,人们甘愿“自添麻烦”陪练升级。

  厂商们的“赋能”,都颇有些“手里拿着锤子,看啥都是钉子“的意味。技术没有带来便利,反而成了给生活“做加法”。

  至于AI会取代人类工作的说法,目前也还看不到迹象。

  许多企业称获得AI加持的客服机器人能高效解决用户问题,但试过的人都知道,机器给出的回答往往只是设定好的常规动作,遇到真正的复杂情况只能转人工解决;在写作方面,AI确实已经能生成文章,但这类文章往往格式固定,生成的过程更像是填空和排列组合。对于需要创造性和与人交流的内容,AI写作机器人目前还无能为力。

  相比AI不尽人意的表现,市场上更常见的情况是:AI完全成了营销用的概念,产品实际用的只是非常基础的指令,甚至完全是骗局。

  李开复曾2017年公开吐槽人工智能领域的浮夸风气:“最近我见了一个做内衣的,也说自己是人工智能的企业,这是非常不正常的现象。现在,人工智能领域的泡沫化特别严重。”

  去年3月,风险投资公司MMC发表报告称,欧洲有40%左右的初创公司都是假AI公司,没有证据表明它们使用了人工智能,但只要打上AI标签,公司吸引的资金就能多15%-50%。

  印度的Engineer.ai公司便是典型例子,这家公司声称他们的AI能帮缺少工程师的公司或是不懂编程的人定制APP和网站,即不懂技术没关系,只要有想法,交给AI就行了。

  Engineer.ai描绘的图景很美好,成功吸引了包括软银旗下的人工智能专项基金DeepCore的投资,但去年被外媒曝出,Engineer.ai用的所谓“AI”并不存在,代码其实都是真人程序员写的。

  事实上,用真人冒充AI的例子并不少见。

  在新经济领域,每当有新概念出现总能吸引大量热钱,共享经济、VR/AR等概念火热的时候都出现过这样的情况。头部公司毕竟就几家,大量涌入的资本自然会流向一些没有硬实力、只靠讲故事圈钱的公司,泡沫由此而生。

  热门领域有泡沫不是什么稀奇事,不少投资人也知道人工智能领域公司估值普遍偏高,但谁也不想因为谨慎错过下一个时代,但有意思的是,即使是AI领域的龙头公司,似乎也消化不了资本的热情。

  由于融资过多,“AI公司VC化”成为人工智能领域的独特风景,像商汤科技、旷视科技这样的头部公司成立了自己的战投部门,直接下场投项目;思必驰、中科视拓、Aibee等则与传统VC、PE联合成立起产业基金。

  之所以要一边烧别人的钱,一边拿别人的钱去烧,本质是AI公司的实际业务撑不起估值。

  AI技术从研发到落地需要长周期,许多公司会宣传自家AI技术在学术领域的突破,但技术要从实验室走向商业应用并非易事,研究论文中一些数值的突破能震动学界,但对产品的实际体验可能影响不大。此外,目前AI落地场景往往集中在某些具体的细分领域,应用场景较窄,无法快速获得高回报。

  从商业模式的角度,头部AI公司以To B业务为主,To B是个慢生意,无法像共享单车这样的To C业务一样依靠资本把业务快速“喂大”。

  落地慢、场景窄、商业化需要时间,拿了大额融资的AI公司要撑起估值,回应资本的期待,只能靠投资别的企业来完成。

  由于人工智能的商业化落地困局难解,这两年资本逐渐变得谨慎,人工智能领域的投资逻辑也在迭代,投资人的关注重点从公司团队技术能力、论文数量转为“你的AI怎么落地?”,“AI落地”取代了“AI崇拜”。

  戳破泡沫,前路何在?

  从当前资本市场的情况来看,人工智能的大风依然强劲,但相比此前在舆论场的一呼百应,AI概念的严肃性已经在很大程度上被消解,关于“人工智障”、AI泡沫的论调频频出现。

  AI泡沫论的出现,很大程度和厂商的浮夸营销有关。当各种产品的宣传物料上写的全是“AI”,却没几个让人真正感受到技术的作用,很难不让人觉得这是个伪风口。

  回顾技术革命的历程,伪风口和泡沫论也曾出现在互联网技术上,但最终还是得到正名。要回归人工智能的价值,前两次技术革命(计算机软件技术、互联网技术)是有效参考。

  在计算机软件时代,人们把以前的手工交给了计算机处理,即实现了工作和行为的“信息化”。信息化让数据得以被大量生产,相当于人类活动以数据的形式被记录下来。这一阶段,计算机软件提高了人类活动效率,兴起了微软、甲骨文等知名软件公司。

  大量数据在计算机软件时代被生产出来后,互联网技术的出现让这些数据得以流通。随着互联网的商业化,数据在全球广泛流动,“流量经济”因此而起。无论是淘宝的电商还是QQ的社交,本质上都是建立于流动的数据之上的商业模式。随着互联网、通信技术的发展,数据量变得愈发庞大,“云计算”等新技术应运而生。

  有了庞大的、流动的数据之后,如何开发这些数据的深层价值决定着时代能否进入下一阶段。人工智能技术的价值在于对海量数据进行分析、关联,进而形成能够指导决策的知识,这是解决行业痛点的关键。

  各行业当下面临的痛点有所不同,如金融行业面临成本压力、产品服务单一、交易欺诈等;医疗与教育行业资源分配不均的问题突出;零售业难以把握顾客需求、广告投放效率等。对于产业来说,人工智能与场景的结合意味着降本增效、实现转型升级。

  目前,政府和企业都在将人工智能技术与产业场景相结合。在政府层面,人工智能是“新基建”七大版块中的重要一项;在企业层面,巨头的AI布局也和产业联系紧密。

  也就是说,人工智能需求广阔,其商业模式是渗透到各行各业,提高行业效率。这一进程需要时间和持续投入,但也是生产力迭代趋势。

  人工智能的落地未必有你想的那么“性感”,但对生活的影响只增不减。忘掉浮夸的营销和钢铁侠的“贾维斯”吧,那些凭空创造的需求和给生活“做加法”的AI们,终将消失在时间的长河里。 

 

 

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