人工智能爆发之年:资本涌入可能引发泡沫担忧
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人工智能迎来爆发之年
人工智能被2016年世界经济报告预测为第四次工业革命的核心技术代表,比尔·盖茨称之为计算机科学界的“圣杯”。
2016年3月与2017年5月,两场围棋界的“人机大战”让人工智能走入更多人的视野。AI程序阿尔法狗相继击败顶尖棋手李世石和柯洁,天下无敌。但这只“狗”的第一把交椅屁股还没坐热,2017年10月,新一代阿法元出山,无需任何棋谱,以100比0完虐阿尔法狗。
不过,人工智能远不止是下围棋那么简单,其涉足的领域已越来越广。语音识别、人脸识别、无人驾驶、大数据分析,甚至疾病预测,人工智能可以施展拳脚的领域早已覆盖了生活的方方面面。
中国的人工智能领域也大有星火燎原之势。百度已经押宝人工智能,无人驾驶汽车开上北京五环,并宣布无人驾驶技术免费开放;京东、阿里、小米也积极向人工智能布局,涉水智能音箱市场;互联网巨头腾讯发布了人工智能发展战略。除了巨头以外,地平线、寒武纪等初创型AI公司也捷报频传。
其实,人工智能的概念早在上世纪50年代就已经诞生。为何近年开始呈现迅猛发展之势?
触景无限创始人、国家“千人计划”专家陆凡在这一领域从业多年。他说,近年来,深度学习的出现推动了人工智能的爆发。“深度学习让算法变得更加有效,机器可以抛弃人掌握的规律,更深入地挖掘事物本质。”
深度学习是随着电脑处理能力大幅提升而快速发展起来的一种机器学习的方法,有点类似于人脑神经系统的工作。
“另外,经过几十年发展,芯片已可支撑起运算复杂度非常高的AI算法。”陆凡说,大数据也是人工智能发展关键因素,可给机器反馈,不断进行训练,告诉机器“对与错”。
人才需求爆发式增长
要做出像人一样聪明的程序,首先需要许许多多聪明的人。随着人工智能概念升温,人才的需求也呈爆发式增长。
一位国家级芯片设计研究所研究员告诉记者,今年普遍感到新人更愿意去做人工智能和大数据。他透露,国内一家科技巨头公司的基础架构部今年校园招聘只收到两份简历,与隔壁初创公司AI部门的成百上千份简历形成鲜明对比。
在传统芯片行业工作近20年的周扬,选择跳槽到一家人工智能初创公司,从事嵌入式人工智能视觉芯片的设计工作。在他看来,现在设计的人工智能芯片将主要围绕智能驾驶、智慧城市等应用场景落地,有更大的发展空间。
尽管应聘者众多,但在人工智能领域依然存在较大的人才缺口。
智联招聘发布的一份报告显示,过去一年中,人工智能人才需求增长近2倍,算法工程师增速最为迅猛。拥有AI技能的人才现阶段月薪区间主要集中于10001元至15000元,占比40%。
大拿科技创始人罗欢具有20年软件工程和人工智能经验。他表示,优秀的算法工程师对公司发展帮助很大,公司愿意开数十万、甚至百万年薪聘请一名得力的研发人员。而由于这方面的人才不足,学术界的教授、研究员正被工业界疯抢。
从全球来看,据腾讯研究院和BOSS直聘联合发布的《全球人工智能人才白皮书》显示,全球AI领域人才总数约30万,而目前市场的需求则在百万量级,AI人才供应存在很大缺口。
资本涌入引泡沫担忧
人才与资金是行业发展的关键因素,人工智能正成为资本追逐的新领地。
2017年7月,商汤科技获4.1亿美元B轮融资,创下当时全球人工智能领域单轮融资额纪录;8月,孵化自中科院计算所的人工智能芯片公司寒武纪科技完成一亿美元A轮融资,成为全球AI芯片领域第一个独角兽初创公司。
10月,旷视科技宣布完成4.6亿美元C轮融资,刷新此前商汤科技保持的纪录;同月,地平线获得英特尔约1亿美元A+轮融资;12月,图麟科技获2.5亿元人民币A轮融资。
资金的大量涌入,越来越多的公司开始贴上人工智能标签,引发人们对人工智能泡沫化的担忧。
今年3月,李开复公开对媒体指出,人工智能领域的投资和项目估值泡沫化严重,出现了很多伪人工智能的产品。“我见了一个做内衣的,也说自己是人工智能企业,这是非常不正常的现象。”
“明年肯定要淘汰一批人工智能公司。”罗欢说,现在,真正懂人工智能的投资人非常少,很少有投资人能正确评价一个项目的技术含量。但投资人学习速度很快,没有核心优势的人工智能公司获得融资的机会会变少。
陆凡认为,有过多资本流入必然会形成泡沫,但有泡沫不意味着行业就是虚假的。就像当年互联网兴起时,也存在一定的泡沫,但互联网的大方向是对的,浪潮去了,留下来的都成了骨干力量。
中国能否“弯道超车”?
与西方国家相比,人工智能在中国似乎更受资本追捧。有分析称,中国在大数据、人口红利、政策扶持等方面的优势是重要原因。
从政策层面来看,今年3月,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院出台《新一代人工智能发展规划》,计划到2030年,人工智能核心产业规模超过1万亿元;11月,科技部启动重大专项,公布人工智能四大平台;12月,工信部发布三年行动计划,力争到2020年,在人工智能领域取得突破性进展,在若干领域形成国际竞争优势。
根据欧亚集团发布的报告,数据规模是人工智能领域竞争优势的最重要因素,中国拥有的海量数据,要远超其他国家。
上述报告称,整体上中国人工智能虽仍落后于美国,但在数据优势、资本支持、政府政策扶持、人才扩张、硬件制造优势等加持下,将从模仿转为赶超,引领或共同引领世界人工智能浪潮。
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