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人工智能泡沫将破,行业将迎来大洗牌?

作者:佚名    来源:THU数据派   发布时间:2018-10-11 10:55:31

   【流媒体网】摘要:人工智能行业最近两年企业巨额融资新闻频出,资本蜂拥而至。但今年开始,人工智能遇冷,众多项目处在风口浪尖,更多质疑市场泡沫的声音也逐渐出现。


 

  人工智能行业最近两年企业巨额融资新闻频出,资本蜂拥而至。但今年开始,人工智能遇冷,众多项目处在风口浪尖,更多质疑市场泡沫的声音也逐渐出现。为什么看似如此火热的人工智能行业突然就陷入了发展瓶颈,是什么导致这一系列事件集中爆发,人工智能的未来之路又该何去何从?

 

  案例频发人工智能行业深陷发展瓶颈

  区块链的寒冬

  区块链行业在经历过年初的烈火烹油鲜花着锦之盛后,迎来了寒潮期,绝大多数项目估值大幅度下跌。2018年的特别之处在于,它介于初期的利益驱动和尚未到来的应用落地这两个阶段之间。熊市来临币价低迷,很多币种面临腰斩甚至是归零的境况,在此时这种技术本身没有迎来本质创新的时候,初期对新鲜概念的追逐却需要面对亟待落地的考验。

  瓶颈分析:区块链遇冷的原因有很多个,其中一个重要的原因就是:虽然很多项目都在强调自己的理念之新颖和技术之先进,却很少见到有什么项目是真正关心如何吸引大规模终端用户,以及重视他们的使用体验的。前期被炒太火,但后期应用落地项目较少,这可能是导致区块链面临寒冬的根本原因。

  讯飞AI翻译现“造假”质疑

  9月20日,知乎用户质疑科大讯飞翻译技术“造假”,科大讯飞官方强调人机耦合才是未来发展之道。彼时科大讯飞市值一度突破千亿,热炒人工智能,现如今受限于技术,选择人机耦合模式,与其最初热炒的AI企业使命及理念相去甚远。

  瓶颈分析:业内人士分析看来,AI即时翻译虽然看起来美好,但是存在诸多问题,即使AI听懂了每一个单词,人工智能翻译仍有三大障碍无法跨越。“翻译”这项任务可谓相当的复杂:它绝不仅仅是简单的文本的对应,而是需要综合文化、语境、专业知识、情绪、心理、认知、个人语言特点等无数复杂因素,方能有效地完成“目标”。换句话说,AI想做同传,可能需要在更复杂的“通用人工智能”技术突破的情况下才能实现。科大讯飞存在的问题,就是受到AI技术发展的限制,无法满足产品的智能化需求,距离产品的全面人工智能化仍有较远距离。

 

  智慧医疗受热捧但进展缓慢

  过去五年AI医疗应用的创业项目共计完成86起融资,其中影像占31%,占比第一。在人工智能蓬勃发展的浪潮下,人工智能技术在医疗领域取得了诸多进展:科大讯飞智医助力参加2017国家执业医师资格考试成绩进入全国前5%,在天坛医院人机大战中,AI也以高出20%的准确率胜出,美国FDA已审批通过12个泛AI类医疗产品进入临床应用。然而数据也显示,2018年中国智能医疗市场规模预计将超过200亿元,但到目前为,国内还没有一款真正的智慧医疗产品通过FDA认证,应用到临床。“智慧医疗看似离我们很近,实际在医疗人工智能上,我们还有很长的路要走。”中国工程院院士、国家心脑血管病中心主任、中国医学科学院埠外医院院长胡盛寿如是说。

  瓶颈分析:目前智慧医疗领域,都是以科研合作和帮助科室建数据平台为主,落地的付费场景尚未明确。算力、算法和数据是智慧医疗发展的三驾马车,但同样是阻碍智慧医疗发展的重要瓶颈。目前计算机识别技术虽然相对完善,但是NLP技术实力还不够识别复杂的病例信息。在实际应用上,AI还是难以替代医生。

  多重问题困扰人工智能行业洗牌已是必然

  那为什么如此火热的人工智能行业,在近期开始集中遇冷,暴露出各种泡沫质疑呢?经过分析,大致可以总结为以下几点原因:

  行业集中度变高,迎来洗牌契机

  从2017年年底至今,人工智能领域的投融资热度已经出现明显放缓的节奏。根据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》数据显示,2017 年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元,融资事件 1208 笔。但是到了2018年上半年,融资事件仅为146笔。但值得注意的是,虽然融资事件减少,但融资规模却超400亿元。通过数据可以看到,人工智能在经历当初的火热追捧之后,资本投资回归理性,资本将越来越集中在少数的头部企业。

  如今,人工智能已被推到风口浪尖,但在资本狂热入局的环境中,人们对于人工智能行业也渐渐感到忧虑。有不少人认为,过度的融资或许已经给人工智能行业带来了泡沫,而随着人工智能技术的不断改进,拥有核心技术的企业将会逐渐显现出优势,在不久后,人工智能行业或将进入洗牌期,而那些没有竞争力的企业将会逐渐淡出历史舞台。

  历史经验表明,互联网巨头等产业资本一旦进场,行业就离洗牌不远了,互联网高科技行业的定律向来如此,投入公司独大,其他公司将纷纷落败。根据腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》,全球AI公司总数达2542家,但仅去年一年,全球已有超过50家AI创业公司宣布倒闭。前瞻产业研究院预计,2018年人工智能产业融资会继续延续企业数量放缓,融资规模会随着行业的集中度而放大的趋势。

 

  “伪概念”和“产业化”形成发展瓶颈

  对于“挤泡沫”,业内人士分析,有两个原因加速了人工智能行业的步伐调整:一个是创业投资过热,出现了人工智能的“伪概念”;另一个则是技术发展跟不上产业化步伐,门槛高难以迅速落地。

  创新工场董事长兼CEO李开复今年4月份曾表示,“AI的泡沫破灭不会太远了。我认为年底是估值合理化的一个时间点。过去这三四个月AI公司估值已经下降了20%、30%,再下降20%、30%,就是AI公司合理的估值了。这个泡沫其实不是真的泡沫,只是太多人用AI包装项目,造成估值过高,这个将会得到调整。”

  人工智能这个概念如今已经被广泛滥用。在市场上,一些程序简单的音箱和玩具机器人,都被冠以“人工智能”;还有一些简单的智能化设备,也被包装成人工智能。但事实上有国内研究人员指出,目前市面上高达90%的智能音箱、机器人,都算不上人工智能,因为无论人脸识别还是语音识别,拥有海量数据的企业,国内外只有寥寥几家。AI行业的技术高门槛、长时间投入的特点,使得很多创业型研发企业短期内都没有办法让产品落地。且即使拥有较为精湛的技术,为了适应不同的应用场景,也需要更多的时间来进行测试,这使得产品的量产时间进一步后延。

  人才储备暴露行业不足

  AI在各个行业的应用愈发深入,对于人才的需求也随之变得更加强烈。虽然各个AI创业公司使出浑身解数争抢人才:更高的薪资、住房补贴、落户名额。但是,AI领域的人才,尤其是高精端人才数量远未满足发展需求。根据高盛发布的《全球人工智能产业分布》报告数据显示,2017年全球新兴人工智能项目中,中国占据51%,数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备,中国却只有5%左右。这些数据都表明中国市场对人工智能专业人才的需求迫切性。数据显示,目前我国人工智能人才缺口超过500万人。

  造成AI人才短缺的主要因素,一方面,国内人工智能产业近几年才开始起步,属于新型产业。产业的发展方向也尚不清晰,其中不乏泡沫。另一方面,现在AI顶级人才都在往企业流动,工业界挖走了很多学术界的人才,高校的专任教师不足。这种情况不仅限于中国,在硅谷等地也存在。此外,如今高校AI人才培养的校企结合模式在体制、经费方面存在制约。学校现有的专业和知识体系比较单一,如机械、电气、软件专业,还是各学各的,需要企业参与培养。但企业如何参与,怎么获得合理回报,依然没有探索出可大规模复用的模式。

  与高速发展的行业相比,人工智能人才的供应远远落在了后面,人才短缺成人工智能发展最大短板。人工智能人才培养需要一个很长的时间,而这与人工智能产业对人才的需求,产生了时间差。人才储备不足的短板,在人工智能行业急速扩张的时候,暴露得一览无余。

  行业洗牌去泡沫或将助力行业应用落地发展

  在部分业内人士看来,近期人工智能行业频频出现的“遇冷”事件并不是坏事。人工智能目前已进入了第二阶段,重点是应用。人工智能必须要落地到具体应用场景,真正服务于现在的行业,让人脱离反复无效的劳动。在可以落地的一些方向,比如说在医疗,金融,无人驾驶工业机器人等等,这些是目前发展最快、落地最快的场景,也是人工智能应用落地最该优先考虑的领域。

 

  经过这几年的资本投入,人工智能行业已经得到了充足发展。人工智能是未来十年最大的一个风口,如何找到一个更好的应用场景不断地去深挖,抓住目前中国的人口红利下降末尾时机,为中国的经济转型找到一个新的契机,是人工智能行业未来的发展方向。数据显示,机构参与A轮后投资意愿更强,希望将大体量资金投向发展更加明确的项目,对于处在成长期的企业,投资机构开始采取了谨慎的态度。

  通过这些数据我们不难发现,人工智能已经过了疯狂的融资期,接下来人工智能行业面临的就是大规模的洗牌阶段,AI企业投资将不再是追逐热点赛道,而应考虑真正的投资价值,帮助企业找到应用场景,打造合理的商业模式。这时候人工智能行业需要考虑的,不仅仅是资本运作带来的价值增值,更需要帮助人工智能产业落地,铺平发展道路,助力人工智能产业步入更好的明天。

责任编辑:刘洛晴
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