2016年,谷歌的阿尔法狗战胜李世石,人工智能(AI)成为全民热词。

风潮之下,中国很快迎来了人工智能的爆发期。根据国外调研机构数据,2017年,全球人工智能初创企业融资额达152亿美元,中国占48%,位居第一。

然而今年以来,人工智能的热潮却在渐渐降温。

IT桔子数据显示,截至11月25日,2019年人工智能公司融资笔数共400笔,相对2018年全年的739笔融资,降幅接近46%;从融资额度而言,2019年总融资额度也出现回落,从2018年的1240亿元降至2019年的797亿元,降幅达到36%。并且,投资越来越向头部公司集中。

而另一个数据则显示,2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态。

早在2017年9月,李开复就曾预言:“人工智能创业有泡沫,(融资热)是今年上半年开始的,融资差不多够18个月花,明年底估计有一批公司倒掉。”

“如果说2017到2018年上半年算是顶峰,那么2018年下半年大家已经开始出现晃悠的状态。”对此,洪泰基金执行董事宋楠曾坦言,从前他一周看20个项目很正常,而现在每周有10个项目都会觉得有些惊讶。

在他看来,AI从2019年起会变成一个越来越小的投资门类,AI公司的竞赛也将从比拼学术和融资能力,更多转移到了商业落地上。

“AI行业的中场哨声已然响起,只有做好商业化落地,才有机会。”2019全球创始人大会上,宋楠在发表的《AI行业的绝杀时刻》的主题演讲中如是说。

以下为演讲精华观点,由艾问人物整理:

1、“人工智能热潮”夸大了创业者的信心,也夸大了市场预期。客观上导致了行业从业者在商业推广时的“落地难”。

2、2020年第一季度 ,对于百分之六七十的AI创业公司或者科技创业公司而言,将是一个中场哨声响起的时刻。

3、在人工智能行业或者说科技行业,必胜的勇气,无论是对从业者还是投资人,都同样重要。

4、人工智能会有一些统计学的特征在里面,它永远摆脱不了大数原则。所以当特殊情况发生的时候,它就无法识别。它的准确率可能永远都没有办法完全触达每一个消费者。

5、目前AI最成功的商业化场景是安防,一种漏斗型的产品模式,因其将场景和技术天然契合,才产生了成功的商业化落地。未来的AI产业,更重要的是研究出真正能改变老百姓生活的产品。

附演讲全文:

谢谢大家。我现在在洪泰基金里一直从事关于科技智能方面的投资,今天很荣幸能够在这里跟大家分享我们的一些思考。

首先得解释一下,刚才在外面有一个小的采访,然后记者就问我,你今天怎么没有穿西装?

穿西装其实很容易,但是作为早期投资人,面对未来的创新,面对未来的创业,我想从形象上就给大家一个非常清晰的印象,我们是做什么的?

今天关于分享的内容,我想了很多题目,最终起名叫做AI行业的绝杀时刻。

为什么叫绝杀时刻?

有一个足球比赛的规则,叫金球制胜,什么意思?就是在90分钟主客队打平的情况下,那么在加时赛的过程当中,先进球的一方自动获胜。其实这给我带来一个思考,平局时,理论上球员们已经非常的疲惫,战术应该说也用尽了,有可能已经没有换人的名额了,那么是什么样的一种力量促使他们能够在加时赛出奇制胜?我想更多是一种自我救赎的决心,一种必胜的勇气。在人工智能行业或者说科技行业,这种勇气,无论是对从业者还是投资人,都同样重要。

依然会有很多的创业者问我说,听说现在央行要放水了,许多基金拿到钱,会不会对行业好一点?对企业好一点?

在这样的情况下,其实大家不应该期待宏观环境的改善,期待整体行业回暖对自己产生正向影响,更多的是要自我救赎。这是我今天想说的一个核心观点。

AI创业企业的中场哨声响起

2020年第一季度 ,对于百分之六七十的AI创业公司或者科技创业公司而言,将是一个中场哨声响起的时刻。

百分之六七十,这可能是一个很保守的说法。原因非常简单,资管新规推出到现在为止,一年半左右的时间,能够获得融资的企业数量在急剧减少。而我们其实也非常清楚,一般来说一个企业融资,只会融到12~18个月的现金流,少数好一点的能融到24个月。

在这样的一个经济下行的时间点,又面临着年底要发双薪,有多少企业能够发出来呢?这个是一个大大的问号。到了明年一季度企业会说背后的原因是什么?大家到网上一搜都可以看到,很简单4个字,根本不赚钱,sorry,这是5个字。

为什么这么说?是因为我们看到很多AI创业公司,他所提供的这些商业服务,本身他可落地的模式是不强的。

要探讨这个问题,更多的要从技术本身或者说我们这一代AI的特点和技术的边界去谈起。那么我们这一代AI自己的特点是什么呢?

人工智能是一个很具有迷惑性的词,如果我们在大街上抓住一个大爷大妈,他从来没有接触过这个行业,你问他什么是人工智能?

他的回答很可能是:我们可以创造出来一个机器,人能干的事情他都能干,这个叫人工智能。

反推回来,现在的从业者都在做什么?

大多数情况下从业者都在生产特定领域专用的,部分替代人工的一个软件或者硬件,或者软硬结合的产品。

某种程度上,“人工智能热潮”夸大了创业者的信心,也夸大了市场预期。导致了客观上一些行业从业者实际去做商业推广的时候,落地比较困难。

那么对我们来说,如何理解现在的人工智能到底在做什么?

人工智能实际上是深度学习,基于大数据之上的一种应用,那么不同行业如何讲人工智能+,实际上就是不同行业的数据,基于深度学习之上的应用,具体到某一个细分行业,其实就是这么一件事儿。

将这件事情变成深度学习和大数据,问题就变得简单了。

大数据在应用的过程中,肯定存在收集不到的数据,一定有大家看不到的特例。从深度学习的角度讲,人工智能会有一些统计学的特征在里面,它永远摆脱不了大数原则。所以当特殊情况发生的时候,它就无法识别。它的准确率可能就永远都没有办法完全触达每一个消费者。或者在to c的这样的一个场景中能够完全自如的应用的这样一个程度,这是没有办法的事情。

目前来看to C场景中做的最好的,是手机上的语音识别。这一代AI的一些问题,简单来说是就是基于大数据深度学习的应用,某种程度上它解决不了一些技术边界上的问题。实际上会导致什么后果呢?所有的AI企业几乎都是to B的企业,为什么to B不是to C呢?其实是一个被动to B,没有办法达到消费者级别应用的要求。所以就做了一个to B的事儿。

绝大多数情况下都是这样子的。那么有没有特例呢?

有,安防行业。

如何让AI更好地商业落地?

在目前的市场中,相对比较大的人工智能公司,实际上都是做安防行业的。

如果从市场规模来看,是AI落地最好的一个行业,为什么会这样?视频行业或者CV行业也不是一开始就找到了安防这个场景,而是通过了几年的时间才筛选出了安防的场景,而安防与CV技术本身有一些天然的结合。

这个事情主要从两个方面来看。

第一,安防行业需要一个漏斗型的产品,现在有13亿人,政府在公共空间架的AI摄像头,并不是要求识别13亿人,需要识别是什么?可能是13亿人中的30万逃犯,可能是政府需要关注的1000万特殊人群 ——有前科的、吸过毒的、老赖等等。安防是要从一个大的广域的范围里去寻找一些特定的结果。

第二,从客户的需求角度来讲,安防是一种钓鱼型的商业模式,什么意思?政府或者说公安、逃犯他有30万这么多,像是一个池塘里的鱼。而所有的这些AI产品,或者说安防产品,像是一个钓鱼竿。政府的需求是钓鱼竿能够钓出尽量多的鱼,但是他不会说,你得把这池塘里的鱼给我抓干净,他也不关心这个问题,他关心的是效率的提升。这种需求就跟AI技术本身的这种特性结合联动的非常紧密。

商业化的最大难点在于能否为技术找到匹配的场景。

因此AI安防,无论是在商业推进落地上,还是市场规模上都远远好于其他AI应用行业。这是一个客观事实。

推而广之,现在其他AI落地的场景,比如说自动驾驶、医疗影像等场景,实际上需要的是一个水桶型的产品,就是说我要响应你的每一个需求,你的每一个需求都要准确。

这样我认为才有意义。但是实际上不是这一代AI能够做的事儿。反向来看,通过AI安防我们能学到什么?拿医疗影像举例子,如果你需要精准识别每一个CT的片,每一个患者的需求,实际上是很难达到的,医院里面的AI落地很多是从辅助诊断设备入手,很难做到只有AI,没有医生。在什么样的场景里可以做到?体检可不可以?AI不是给你做诊断,而是给你做预判,是不是就好一些?

所以上,目前AI市场依然存在很多机会。但什么样的机会是我们能够抓住的?

能将场景跟技术的边界结合,能够让老百姓体会到实惠的AI技术,将是我们真正的机遇。

这是我们目前基于AI市场的一点思考。

谢谢大家!

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