趨勢一 中國潛力爆發(fā),撼動美國主導地位

2017年,中國人工智能初創(chuàng)公司投入在全球占比48%,并首次超越美國占據(jù)榜首。2018年,據(jù)CBInsights預測,就人工智能創(chuàng)業(yè)公司和總股本交易數(shù)量而言,美國在全球仍將領先,但其正在逐漸失去全球交易主導地位。

美國的全球交易主導地位被撼動

此番成就,中國最大的“功臣”有兩個,分別是面部識別和智能芯片。前者得益于政府的大力支持近年發(fā)展最為迅猛,而后者則是對一向強勢的美國芯片的直接挑戰(zhàn)。

面部識別方面,獨角獸Megvii貢獻斐然。據(jù)悉,Megvii得到了中國保險公司(陽光保險集團),政府機構(俄羅斯聯(lián)邦-中國投資集團),以及企業(yè)巨頭(富士康,螞蟻金融)的大力支持,當下?lián)碛?3億人臉數(shù)據(jù)記錄。

中國對人臉識別投入巨大

該公司的投資方阿里巴巴集團(通過螞蟻金融)和富士康于2016年在中國杭州市合作開展了“城市大腦”項目,利用人工智能分析監(jiān)控攝像頭數(shù)據(jù)。

而對于城市大腦,阿里技術委員會主席王堅博士在品途商業(yè)評論(ID:pintu360)的采訪中透露,“我覺得從過去到下一年發(fā)生了非常大的變化。如果說上一次我們真的完成了一個巨大無比的實驗,在下一年要把這個實驗變成一個城市最基礎的東西。我們今年在杭州有一個目標,就是把城市大腦從過去的試點變成一個覆蓋整個杭州市的事情?！?

智能芯片方面,2017年7月,中國政府表示,將于2020年與美國達成合作,并于2030年前成為世界領導者。中國企業(yè)Cambricon承諾,將在未來三年內生產(chǎn)10億個處理單元,并正在開發(fā)專門用于深度學習的芯片。

此外,除了本國研發(fā),中國主要科技巨頭如騰訊、百度和京東加大海外投資力度。據(jù)悉,近期,百度和京東已投資ZestFinance,騰訊已投資ObEN。在2018年,這也將成為中國芯片之爭勝出的有力籌碼。

中國人工智能領域的海外投資顯著提升

趨勢二 制造業(yè)工人或迎史上最嚴峻失業(yè)潮

近日,中國T恤制造商天元服裝公司與美國阿肯色州政府簽署了諒解備忘錄,將在阿肯色州的新服裝工廠啟用400名“工人”。值得一提的是,這400位均為佐治亞州初創(chuàng)公司SoftWear AutomaTIon開發(fā)的縫紉機器人。此次合作,繁雜的工作全部由機器人完成,人類工作人員只負責機器人維護和操作等高端工作。

效率大幅提升,成本大幅降低,沒有抱怨,沒有罷工。不難想象,在未來這必將成為制造業(yè)的常態(tài)。由此,2018年,普通工人或迎史上最嚴峻失業(yè)潮。

美國就業(yè)崗位再也無法達到2008年的高峰

“以零勞動實現(xiàn)完整的生產(chǎn)是最終目標?！眮嗰R遜的無人倉庫理念亦是如此。當下,亞馬遜已在全球各地的倉庫中“雇傭”了超過100,000臺機器人,大部分執(zhí)行工作均由其完成。

因此,在機器人替代普通工人的同時,數(shù)千個新型高技術含量的工作機會涌現(xiàn)。在亞馬遜人類工作人員則專注于細致的工作,比如貨品挑選及訂單分配。可見,機器人與人類是關系更多的是互補與共贏,單純的“替代威脅論”實則為無稽之談。

趨勢三 人工智能無處不在,機器學習無所不能

2018年,人工智能無處不在?；蛘吒_切地說,機器學習將無處不在 。在CBInsights看來,這項技術幾乎“無所不能”,并將在2018年創(chuàng)造出無限可能。

「你是素食主義者,無麩質還是對大豆過敏?」美國的Prose希望將機器學習用于定制美發(fā)產(chǎn)品,并已從知名風險投資公司籌集757萬美元。更意想不到的是,機器學習已涉足大麻技術領域。當下,DeepGreen使用計算機視覺識別大麻植物的性別和健康程度。此外,Weedguide已籌集170萬美元,計劃將人工智能技術用于個性化雜草推薦。

這些產(chǎn)業(yè)顛覆還遠遠不夠。2018年,基于此技術,英國的IntelligentX有望推出世界上第一款AI釀造啤酒;俄羅斯的DeepFish致力于利用神經(jīng)網(wǎng)絡來識別雷達圖像中的魚類;瑞典的Hoofstep更是籌集了風投資金,計劃為馬匹進行深度行為分析。

趨勢四 網(wǎng)絡安全和傳統(tǒng)防御世界的逐步融合

在冷戰(zhàn)時期,各國政府屢次談到“導彈差距”,并將其看作制勝的關鍵。而現(xiàn)今, 戰(zhàn)場在向“數(shù)據(jù)中心”轉移。 具體來講,隨著人工智能技術的發(fā)展,各國政府在網(wǎng)絡能力方面的差距顯現(xiàn),網(wǎng)絡安全和傳統(tǒng)防御世界逐步融合。

人工智能在防御領域有著天然的優(yōu)勢。由于網(wǎng)絡攻擊是不斷演變的,防御過程中經(jīng)常需要面臨先前未知類型的惡意軟件。而人工智能則可憑借其強大的大規(guī)模運算能力脫穎而出,迅速排查篩選數(shù)百萬次事件,以發(fā)現(xiàn)異常、風險和未來威脅的信號。

其實,早在2014年,亞馬遜就為CIA建立了定制云計算服務,滿足敏感數(shù)據(jù)的嚴格合規(guī)性和法規(guī)要求。2014年第四季度,AWS向情報界以外的其他政府客戶開放此類工具。同時,亞馬遜收購了兩家人工智能網(wǎng)絡安全公司——Harvest.ai和Sqrrl,以保護云中的敏感數(shù)據(jù)。此后的幾年中,無論是“老大哥”亞馬遜還是諸多人工智能創(chuàng)業(yè)公司,都承諾成為新網(wǎng)絡安全工作的中堅力量。

據(jù)統(tǒng)計,在過去的五年中,共有134家創(chuàng)業(yè)公司獲得融資36.55億美元。去年,約34家公司進行IPO,加入 Cyber eason,CrowdStrike,Cylance和Tanium等大公司的市場“廝殺”。其中,每家公司的估值均在9億美元以上。

人工智能網(wǎng)絡安全公司數(shù)量攀升

趨勢五 語音識別技術的春天

2018年消費電子展上,Amazon Echo和Google Home是當之無愧的主角。人們能想到的物聯(lián)網(wǎng)設備均被集成其中,幾乎沒有“漏網(wǎng)之魚”。業(yè)內人士預言,語音識別的春天就要來了。

值得一提的是,雖然亞馬遜在語音計算方面早有領先,但在語言支持方面卻處于落后地位。亞馬遜上個季度宣布將在約80個國家出售其基于Alexa的揚聲器。但不利的一點是,它希望全球用戶都可以用英語,德語或日語與其進行互動。在語言方面,競爭對手Google優(yōu)勢明顯,其智能助理可提供英文,法文,德文,意大利文,日文,韓文,西班牙文和葡萄牙文版本。其語音識別功能更是支持119種語言。

除兩大巨頭外,當下,三星正在開發(fā)自己的語音助理Bixby。希望所有產(chǎn)品都能通過互聯(lián)網(wǎng)連接,且在2020年前實現(xiàn)Bixby的全面智能化;2017年,LG所有設備均支持Wi-Fi連接,現(xiàn)有超過80種產(chǎn)品與Google Home集成。在中國,阿里巴巴報告提到,自2017年7月正式發(fā)布以來,其中文版天貓精靈已售出超過100萬套。

2018年,非英語國家的語音市場或將是一塊“肥肉”。誰主沉浮,還請各位大佬用產(chǎn)品說話。

趨勢六 人工智能“邊緣化”

2017年,人工智能被逐漸帶入應用邊緣,即將更小的設備和傳感器運行在更靠近計算網(wǎng)絡外圍的地方。換句話說,人工智能可能「藏在你的耳機里」,而非安置在云端或智能手機上。

舉例來看,蘋果公司發(fā)布A11芯片,其中包括適用于iPhone 8和iPhone X的“神經(jīng)引擎”。蘋果稱,其可以每秒600B的速度執(zhí)行機器學習任務,并支持FaceID 等諸多新功能。具體來說,該“神經(jīng)引擎”可以用不可見光線掃描用戶面部,且無需在云中上傳或存儲任何用戶數(shù)據(jù)。此外,英特爾發(fā)布了一款名為Myriad X設備的視覺處理芯片(最初由Movidius開發(fā),英特爾于2016年收購)。英特爾稱,其可將智能手機的深度學習技術應用于嬰兒監(jiān)視器和無人機等設備。

而人工智能的邊緣化應用還遠不止于此,智能家居、自動駕駛等諸多熱門領域中,都有它的身影(如下圖)。

人工智能邊緣化縮短了響應時間

2018年,人工智能邊緣化應用也將成為各大廠商研發(fā)的重點。如果說人工智能的核心技術落腳點在于“智能”,那么,邊緣化技術的探索或許就是為了讓它離“人性”更近吧。

趨勢七 18億美元白投了?亞馬遜、谷歌壟斷加劇

據(jù)CBInsights統(tǒng)計,近五年,投資機構為企業(yè)級人工智能應用創(chuàng)業(yè)企業(yè)共投入18億美元。 然而,隨著亞馬遜及谷歌對企業(yè)級人工智能應用的逐步改進和創(chuàng)新研發(fā),這一筆筆資金很可能付之東流。

近年,Google發(fā)布Cloud AutoML?？蛻艨墒褂米远x數(shù)據(jù)訓練算法,以滿足特定需求;亞馬遜開始在其AWS旗下銷售“AI-as-a-Service”和“亞馬遜人工智能”,致力于服務小型開發(fā)人員,使其前期成本為零。此外,亞馬遜發(fā)布了可以像API一樣工作的產(chǎn)品,并允許任何開發(fā)人員訪問Lex(Alexa內部的NLP),Amazon Polly(語音合成)和Amazon RekogniTIon(圖像分析)。

面對如此強大的巨頭競爭對手,小企業(yè)夾縫中求生存恐怕會成為偽命題。

趨勢八 最為盛行的“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”被顛覆

神經(jīng)網(wǎng)絡有著不同的架構。目前,深入學習中最為盛行的一種叫做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。如今,一種新的架構——膠囊網(wǎng)絡已經(jīng)出現(xiàn),并有望在多個方面超越卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。

長期以來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡盡管取得了成功,但學者普遍認為其仍存在缺陷,可能導致安全缺口?；诖?深度學習的先驅研究人員之一Geoffrey Hinton于2017年發(fā)表研究論文,介紹了“膠囊網(wǎng)絡”的概念。目前,該論文仍處于審查階段,需要在實際情況下進行測試。但其闡述的概念已在科技界引起了巨大轟動。業(yè)內人士預計,一經(jīng)驗證,其將顛覆時下最為盛行的“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”。

據(jù)悉,膠囊網(wǎng)絡將允許人工智能識別數(shù)據(jù)較少的圖像模式,且不易受到錯誤結果的影響。例如,其可以識別出,當下圖右側的面孔特征重新排列后,它不再是一張臉。這是卷積網(wǎng)絡所不擅長的。

膠囊網(wǎng)絡測試結果

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個問題是,其無法智能應對輸入數(shù)據(jù)的變化。例如,用戶必須用不同角度或視角的相同對象的圖像對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,以識別所有變化。因此,它需要大量的訓練數(shù)據(jù)來涵蓋所有可能的變化。而膠囊網(wǎng)絡則不同。該技術只需要較少的數(shù)據(jù),且會將對象的相對位置和方向納入考慮。

以上種種表明,該論文一旦經(jīng)過驗證,必將在人工智能領域掀起一場巨大風暴。而這能否在2018年上演?我們拭目以待。

趨勢九 百萬年薪人才爭奪戰(zhàn)將愈演愈烈

2017年,人工智能人才爭奪戰(zhàn)正式打響。獵聘網(wǎng)發(fā)布的中國某人工智能獨角獸創(chuàng)業(yè)公司招聘啟事顯示,高級機器學習研究員年薪達567,000-624,000美元,機器學習專家的年薪為315,000-410,000美元。

騰訊近期發(fā)布的報告顯示,目前人工智能領域合格的研究人員數(shù)量僅為30萬,其中包括相關研究領域的學生。然而,全國范圍內,人工智能的人才缺口卻為一百萬甚至更多。因此,2018年及未來的幾年內,“搶得到人才”絕對是人工智能企業(yè)發(fā)展的前提及關鍵。

而這樣“惜才”的不只有中國,美國科技公司均對人工智能人才毫不吝嗇。Deepmind Technologies(由Google于2014年收購)報道,在2016年財務報表中,“員工成本和其他相關成本”高達1.084億英鎊。LinkedIn上搜索顯示,其員工數(shù)量為415,這代表團隊的平均薪水高達為252,000英鎊(約合每年350,000美元)。

除此之外,大型科技公司的人工智能研究人員也在紛紛離職創(chuàng)業(yè)。Andrew Ng離開百度創(chuàng)建價值1.75億美元的AI基金。Google傳感器研發(fā)專家離職,擔任AI芯片初創(chuàng)公司Groq首席技術官......

因此,隨著各大公司的骨干流失,全球人工智能公司的人才爭奪戰(zhàn)必將愈演愈烈。2018年,人工智能專家的薪酬也或將創(chuàng)下新高。

趨勢十 機器學習資本狂歡落幕

近年來,一場又一場的資本狂潮此起彼伏。從大數(shù)據(jù),到云計算,再到機器學習,引得“無數(shù)資本競折腰”。

2017年,是機器學習的狂歡巔峰。 投資者向各行業(yè)的機器學習創(chuàng)業(yè)公司投入超152億美元,比2016年增加141%。一年間,美國孵化器吸納了300余家機器學習創(chuàng)業(yè)公司,比2016年增加了3倍。

2017年人工智能(機器學習)企業(yè)融資額大幅增長

而2018年,這場狂歡即將落幕。機器學習的正常化將使投資者對其投資的人工智能企業(yè)格外挑剔。正如16z的Frank Chen所述,“幾年之內,沒有投資者會去尋找機器學習創(chuàng)業(yè)公司。它將被認定為‘為初創(chuàng)公司產(chǎn)品提供動力的必要工具’?！?

與此前的諸多“過氣風口”類似,機器學習將很快不再新鮮。 而2016年之后出現(xiàn)的大批人工智能創(chuàng)業(yè)公司將何去何從?恐怕只有強大的商業(yè)模式才能使其活力長存。

引援百度董事長兼CEO李彥宏在中國IT領袖峰會上的發(fā)言:“我們這一代人整體來說都是很幸運的,所以不用找風口。我從2000年回國到現(xiàn)在,這15年來時時都處在風口,吹得我難受,各種各樣的機會。 如果大家都想找捷徑,每個人都是這種思維方式,其實是很危險的,整個社會不應該鼓勵大家去找這種捷徑。”

至于技術革新方面,阿馬拉法則早就指出了——我們往往會高估技術的短期影響力,卻低估技術的長期影響力?；蛟S所有以產(chǎn)品模式為導向的熱潮都是偽風口,但技術本身沒有錯。人工智能亦是如此,若能在多次泡沫后最終走向落地,大浪淘沙后留下的企業(yè)和產(chǎn)品必將發(fā)光。