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投资人、创业者眼中的人工智能:一个毕业生上来先要30万年薪

2017-12-25 10:46:43 投资家网  龚良红

  2017年12月14日,由投资家网主办、中国智慧城市百人会联合主办、丝路国际产能合作促进中心协办的“2017投资家网·中国智能产业投资峰会”在北京北辰五洲皇冠国际酒店隆重举办。本次峰会以“智能驱动未来”为主题,深度剖析智能产业,并邀请国内一线私募股权投资机构、上市公司、优秀创业企业、各地政府领导等业内资深人士聚集一堂,共同探讨智能制造、人工智能等领域的机遇与前景。

  其中智能专场围绕圆桌议题——“智能+时代下的机遇与挑战”展开深入讨论,本场圆桌讨论由昆仲资本创始合伙人梁隽樟主持,参与讨论的嘉宾有:世纪互联集团副总裁王崇鲁、中科汇联执行副总裁龚文化、驭势科技首席生态创新官邱巍、小葱智能创始人邓正平、扩博智能联合创始人兼COO陈丽苹、创新维度创始人凌天有。“智能+时代下的机遇与挑战”讨论内容整理如下:

梁隽樟:当下AI、智能的主题非常热,各位嘉宾分别来自跟智能相关的不同细分领域,所以我想今天的讨论会给大家带来很多的思考,先请各位用三分钟时间对自己做的事情做个介绍。

  梁隽樟:当下AI、智能的主题非常热,各位嘉宾分别来自跟智能相关的不同细分领域,所以我想今天的讨论会给大家带来很多的思考,先请各位用三分钟时间对自己做的事情做个介绍。

  王崇鲁:各位嘉宾大家下午好,我来自世纪互联,世纪互联致力于提供业界领先的数据中心服务、中立的云运营、中立的混合IT服务和领先的CDN服务,并率先倡导和实施IDC+重科技创新,打造具有核心技术、超大规模运营能力的网络空间基础设施运营平台。我们原来一直做数据中心,客户大部分是2B,都是在互联网领域非常的优秀的企业。我们判断下一代的数据中心会向个人数据中心(演变),人工智能离不开大数据,随着物联网的发展,边缘数据会越来越多,边缘计算的需求巨大,靠这种集中的数据中心很难去解决这个问题。世纪互联推出个人数据生命为核心应用的“下一代数据中心战略”,建设支持人工智能和大数据发展的新型智能化信息基础设施。

  龚文化:我来自中科汇联,我们2013年的时候就做了一些人工智能的产品,关于人工智能产品的一个软硬件结合的方式,软件方面核心技术容易理解,体现的智能客户产品,以及语音解析平台,第一大块就是智能绑卡人工识别和定位,一些开发的智能绑卡,未来的话是一个平台化的产品。另外我们有一些智能屏幕,智能化一体中断,还有一些硬件机器人的产品,这些的话,以软件结合的方式,给用户提供更好的服务。

  邱巍:我叫邱巍,来自于驭势科技,驭势科技的定位是希望通过自动驾驶技术、产品和服务给相关的传统行业去赋能,不仅是汽车行业,还有其他的行业拓展。我们公司虽然比较新,但是团队都来自于行业的老司机,而且团队具备从人工智能算法到规划控制和整车设计的全栈级能力,我先介绍这些。

  邓正平:我叫邓正平,小葱是一个新的公司,去年下半年成立。主要是做室内空间的人工智能+互联网的整体解决方案,未来一定会越来越多的设备,连入到物联网平台里面。现在的人工成本越来越高,通过这种联网的智能化的管理,可以帮助企业。这里面包括很多公司,比如一些酒店、一些办公楼,提供他们的运营的效率,和降低他们的一些成本。另一方面,实际上对于中端用户来说,通过这种互联网的人工智能的技术,可以提供更好的产品的体验。所以我们现在的主要模式实际上是给我们的一些客户,这些客户包括地产、酒店办公的室内的场景的一些客户,提供了软硬一体的总体解决方案。

  凌天有:大家好,我是来自创新维度,创新维度是一家比较新的公司,主要做物联网芯片,提到芯片企业,大家可以脑海里会浮现一些大企业,像因特尔、高通、华为和中兴等。在芯片行业里面,确实以一些大企业主导,但现在物联网行业迎来了一个新的机遇。简单来讲,通过给每一个物体植入芯片,让物体逐渐变智能。这里芯片可以理解成一条公路,我们以前认识的公路是水泥路、沥青路,这些公路修好了就在那,完成了作为公路的价值。对于物联网芯片而言,我们把它设计成一条智能化的公路,这条公路让它不停的去适应物联网业务的发展,从这个角度来说,我们和传统芯片公司有些不太一样。

  陈丽苹:各位嘉宾下午好,很荣幸作为台上唯一的一位女性创始人,我们公司叫扩博智能,英文叫Clobotics,我们是一家专注于机器视觉技术,服务于行业应用一体化的企业。在该领域我们跟目前比较火的三大巨头不太一样,我们不做人工智能的人脸识别,我们做的是更贴近用户,跟行业密切相关的东西,主要关注的领域在新零售和风电这两个行业。另外和其他AI公司不是特别一样的地方是我们做的内容相对重一点,因为是服务企业客户的,所以我们有一个小的硬件团队,在信息采集段我们主要是自己去做,而不是靠合作伙伴。

  梁隽樟:从各嘉宾所在的行业来看,你们怎么看人工智能真正给你们行业带来的机会,真正给你们在行业和你们客户生态产生的那些价值,请具体的分析一下。

  陈丽苹:我简单介绍一下我们公司人工智能在行业的方面的应用。我们四个创始人团队成员都在微软工作了十几年,拥有多年的行业服务经验。我们CTO柯严博士,他是美国卡内基梅隆大学计算机科学博士,他在微软主要是负责机器知识图谱方面开发和应用。

  我们在扩博智能成立初期就认为自己公司是一家机器视觉公司,但是对于人工智能这个领域来说最大的挑战是如何跟行业紧密绑定,做生意嘛最终考虑是如何落地。为了更好的扎根行业,我们也是研究了很久最后决定把范围聚焦在新能源风电和零售行业这两个我们摸到真正应用场景和客户痛点的行业。

  风电部分其实我们现在做的是基于机器视觉技术的风机叶片全自动巡检。我们用自己的飞控和智能平台可以做到100%通过对机器和设备的控制完成叶片全自动巡检,过程中没有任何人工干预。传统的人工吊篮的巡检方式每天只能巡检2台风车,每个风车大约需要4-5小时,我们的应用可以将整个巡检过程缩短到20分钟,要知道每个风车停机一天的成本是35000人民币,节约巡检时间就是提高经济效益。而且另外一个方面,叶片是在高空工作,运维人员用吊篮在高空作业是很危险的,每年巡检都会有很重大伤亡事故。 因此,我们公司为风电行业打造这个国内首套风机叶片无人机全自动飞行智能化巡检及全生命周期管理平台对于行业用户来说,能够大大节省成本,提高经济效益的同时实现操作流程简化和安全系数提高,对于传统的风电行业,达到智能化转型三管齐下的效果。

  说个插曲,是我个人有一个有趣的发现,目前在风厂,平均工人的年龄是在45周岁左右,就是年轻人已经不愿意去干这个工作了。所以我们人工智能不是去替代人,是去做人已经不愿意做和不能做的事情,因此某种程度上这算是一个刚需。

  在风电领域,就研发角度来说难度非常大。我们有团队做无人机本身的飞控系统,硬件平台我们目前采用的是大疆的飞机,但我们有一个硬件团队负责硬件参考设计,包括对相机等硬件挂载的设计和改造,在这个方面我们必须做得重,才能够插到这个行业里面去,真正端到端的处理问题,而不是说我只是提供个算法,解决一个点的问题。客户最终要的是一个解决方案,它买单的是你能够给我带来什么价值,而不是说我还要另外去花钱结合你这个算法解决什么问题。

  今年10月份我们参加的中国风能大会CWP大会,我们CTO在大会提出了全自动叶片巡检这一概念,收到了众多叶片巡检厂的欢迎。明天我们在天津有一个现场的演示,多家主流风电主机制造厂商、叶片制造厂商和第三方运维厂商将参加会议。后续有很多的文章欢迎大家来关注我们微信公众号,去更多的了解人工智能本身,机器视觉在风能领域的发展。

  同样在零售部分,我们零售做的跟大家也不太一样,我们没有专注于做无人超市、无人便利店、无人货架目前比较热的项目。目前为止我们去跟大型的零售品牌商接洽,它们现在其实最大的问题是零售执行这块,打个比方说可乐这个品牌,在全国各地,各大商场,便利店,甚至杂货铺都有货架和冰柜,但是渠道商是否按照要求将可乐的产品放在正确的货架位置?目前这部分工作是通过大量人工到店寻访拍照工作来进行监督的,每天都会产生大约一百万张照片,这么多照片后续如何处理,如何形成对决策有价值的报告就成了重要的课题。问所有的商超和品牌商,执行永远是最大的问题。

  这项工作虽然人做起来很困难,但是机器却不同,有了正确的训练模型,机器可以做到分钟级数据处理和输出报告。我们的做法是端到端利用手机APP,辅助大家实时做一个零售执行,包括可以实时的按区域、按人头,按这个管理方式,去帮大家提高零售执行效率,最终提高销售额。当然,对于用户来说效率是以前十几倍的提升,但对于我们来说,要把这个场景做好,我同样要做的比较重,因为我们需要做采集端,一张1M、2M、3M的照片,相对属于比较完美处理环境,可是实际情况你拿到手里的照片可能只有几十K,客户给你的照片就只有这样的质量,我们还是需要啃这个硬骨头把业务能力做上去。现实情况从用户端发来的图片状态,很多都不够清晰或者角度不好,现实情况远比实验环境要复杂很多。所以这个部分来讲的,我们认为做重很辛苦,但是做重长远来看应该是很值得。

  梁隽樟:陈总这个介绍简明扼要把能产生的价值解释得很清楚,您说在新零售的应用最终是需要跟人结合?最后识别出来是需要人去判断?

  陈丽苹:我们走了一条更痛苦的路,一上来我们是坚持我所有处理过的照片结果是不需要人去判断和处理的,但是有个非常知名和要求非常高的客户给我们一条建议,就是目前暂时来看,他们可能98%的照片都是这个质量,但他们要求做到98%的准确率。这个时候我们当时讲最后一公里,反正差两三个点,我们拿人补。

  但是我们最后决定放弃拿人补这个概念,我宁可是损失一点利润,我宁可不拿人补。因为一旦用人去做以后,我的算法其实会有依赖性。我们什么做不到东西,全部拿人工去补。我们现在策略全部是放弃人工,百分之百的全部让机器的算法。我们坚信每天几十万张、上百万张照片的处理,最终是能够达到98%到99%的准确度,但是我们需要去说服客户跟我们走一条相对完整和长的路,但这条路最终是能够惠及双方的。

  凌天有:所谓人工智能,从物联网芯片发展趋势来看,芯片的发展轨迹,第一步要先满足最基本的需求,把所有的物体连接起来。第二个步是计算,让物体具有初步的计算能力。第三步就是人工智能,机器来学习人,实际上机器为什么不能学习机器呢?其实也是可以的。未来的物联网场景中,你的家用电器之间自己就完成了对话,完成了学习。反过来谈到我们正在做物联网的芯片,对于从事了很多年半导体行业的同行,大家最大的痛苦是什么?对于芯片来说,一定要产生很大的量,才能确保你能盈利,这是做芯片很大的难点和痛点。

  在物联网时代,你很难保证一款芯片就有很高的销量,因为物联网的需求跟我们以前的手机芯片的需求不一样。物联网是一个长尾市场,它的细分领域上散布着各种各样的需求,很难保证自己的每一款芯片产品都能够达到自己的盈利平衡点,这对于做芯片而言非常痛苦,市场风险比较大。对于传统的半导体产业来讲,一款芯片产品的推出,要经过几个月的研发、几个月的生产,周期是非常长的。一款产品的成败甚至决定了一个中小型公司的生死,这就是我们以前讲半导体行业的现状。

  从我们的企业角度来看,如何让自己企业生存下去,无非是两条路:第一、你比别人跑的更快,做的更好。第二、找一条新路,就像开车一样,你跑不过人家,你就找一条新路,看看能否更近。而我们的芯片不是以年为迭代周期,是以天为迭代周期,也就说把基础的芯片平台变成更智能化、软件化,这样的推出速度是其他企业所不具备的。

  所以对于人工智能来说,我们以最快的速度先把芯片本身做出来,给它赋予极大的智能化,逐步达到芯片学习人,随后芯片做到自我学习。

  邓正平:实际上人工智能这个最近被炒的很火,技术的深度学习、图象识别或者是语音识别准确率提的比较高。在2015年左右,这种深度学习的技术,带来了整个的提升效率。同时也要看到,目前这种技术实际上也仅仅在这种特殊的场景上达到一定的效果,远远没有达到我们很多人想象的那种超人类的那种自动识别的技术。所以我认为现在所有的人工智能更多的是一种自动化技术的延伸,接下来更多在垂直的行业里边去提升效率,提升企业的比如说降低成本。

  所以我们这家公司,我们做这种物联网和背后的人工智能的技术,我们切的也是这种垂直场景,这样的话很多用户的这种,我们的客户的接触都觉得这个有机价值,我们无所不能,有的公司把人工智能的技术讲太过邪乎了,实际上体验没有真正的达到人工智能。

  邱巍:我们现在从事的是汽车行业,在汽车这个行业当中,百年来没有一项技术能像人工智能那样对这个行业带来这样大的影响。在汽车行业,我们换一种说法,叫做智能网联新能源和共享化,这里涉及到人工智能的一个是共享,一个就是智能。共享化,改变了行业的竞争格局,智能化,或者自动化驾驶,提升了生产效率,因为共享化中人的成本是最高的,自动驾驶可以把这块儿给省掉了。我们可以预见,人工智能将会给整个行业带来巨大的变革。

  但同时所面临的挑战也是巨大的,传统的产业面临着和今天的互联网产业的碰撞与融合,这种融合不仅仅是意味着技术层面的融合,更重要意味着整个基因文化上面的融合。

  龚文化:人工智能在我们公司准确的说,更容易的去给用户体验价值,比如说刚才说的智能评估,我们看到很多的广告,推广告的时候我们该看前面到底是谁,不同的人群我推的东西不一样。

  再比如说,我在这个会场上,商会都没人,我的广告还在这做,这没有意义,我现在整个屏幕是黑暗我们广告是不是可以停,另外,我们的智能交互平台,是有交互的。智能呼叫中心有很多社交软件,热门的问题有哪些,我们根据不同的时间段直接可以推出来,机器人回答不出来,有一个自己的屏幕,我们现在有很多的企业客户,原来正常的服务人员可能十个,用了我们的软件之后可能只有两三个,用机器人解决这些问题。人工的问题就是说,不断训练我的机器人,让我的机器人更自然,服务的效果会越来越好,人会越来越少。而且他越来越多把他的产品推荐给用户,把这样问题越来越容易提供给用户。

  王崇鲁:大家下午好,刚才听了真正在第一线做人工智能的的一些专家观点,我深受启发,我谈一下我们世纪互联公司怎么去理解人工智能,因为人工智能也是个人数据中心的核心技术。首先,随着个人数据主权的认知与觉醒,人们开始关注个人数据的私密性、安全性和永生性,个人大数据目前基本被机构和互联网公司掌握,个人数据中心通过区块链技术,实现个人身份认证以及医疗、健康等个人大数据的存储、计算、访问、安全管理,高速传输等。其次,同时个人数据中心也具有人工智能API,通过人工智能去不断的学习你个人的大数据,形成个人人工智能。生命是碳基智能,是可以数字化,的随着医疗和生物科技如基因组学技术的飞速发展,将很快迎来个人的数字生命数据大爆炸时代,个人数据中心的人工智能引擎将持续学习你被破译的所有生命数据,最终实现个人的数字生命永生。

  我们知道人工智能的背后大数据和算法,目前数据孤岛现象严重,数据共享是制约人工智能发展的瓶颈。个人数据中心也在探索大数据的法律确权和法律创新。区块链技术的发展已经为数据确权提供了新的工具,基于区块链技术的去中心化数字身份应用平台,将个人数据打上自己的数字身份和时间戳,可以从技术手段上证明是我的数据。通过个人数据中心可以有效的解决数据孤岛问题。

  举个例子,我们知道医疗大数据,都是分散在各个医院,打破医疗数据孤岛问题,未来我们希望你去不同医院看病的所有的医疗数据、健康数据最后都能从医院里边汇聚到数据中心里边,经过人工智能的算法,能够适时的评估你的健康状态,通过人工智能医疗平台,能够实现精准医疗和智能医疗的突破。医疗大健康领域是个人数据中心首先要重点发展的领域,我们正在与智慧医疗领域的搞人工智能的合作伙伴一起,通过个人数据中心与智慧医疗人工智能应用的融合,开启智慧医疗2.0时代,开启大健康领域个人数字生命新时代。

  刚才各位嘉宾其实都介绍一下他们所看到的智能,其实我们也知道任何新的技术和具体的领域结合,产生的一些应用,这个实现的过程都不会是一帆风顺的。当然有些公司可能估值很高,但是用户没有那么快买单,所以说收入还没那么快起来,或者说人才成本很高,另外还有行业的竞争,跟政府的关系等等。

  下面我就不一一问了,在自己领域里面智能怎么去落地,大家自愿回答。

  陈丽苹:这些真的都是挑战,人才成本高昂,这是最大的问题。然后还有一般大多数人才在研一、研二时都被各大互联网公司已经内定了,所以对于创业公司来说能捡漏这是很开心的事情。一个研究生毕业的跟你要30万年薪,还要有期权、奖金,不然人家不愿意来的。

  如果去问猎头,去别的公司挖,这是最大的一个挑战。我们想的办法是用自己之前的一些人脉,找到职业上有职业天花板的同胞们,比如说我的老板是印度人,我业务上可能很难有前进的方向,出来去创业公司试一下。这方面西雅图的价格还是比较合适,中国已经很贵了,所以我们再回去看美国,美国的价格就不是那么可怕,所以这是比较好的方向。俄罗斯,欧洲也有很多很好的人才。我觉得大家如果向海外发展的话,早一点布置不是坏事情,这是没办法的办法。

  另外一个,在人工智能领域,中国真的是总走在世界前列,一个是中国、一个是美国。有机会去东南亚或其他地方看一看的话,包括很多政府也在学中国的政府推人工智能,但是很多政府的扶持对象是没有任何的人工智能相关的资质和人工智能能力的,这个时候中国企业可以作为合作伙伴,去跟国外合作去拓展市场,这部分来做的话,我相信投资人也会很开心,不过第一点是海外市场往往价格比较高,第二点是付起钱来相对比较小气一点,这两部分我们在想一些办法。

  邱巍:我觉得人才泡沫总是会掉下去的,最终还要看这个产业能不能落地。所以尽管短期会面临人才被炒高的问题,但是,明年会不会有一波破掉呢?如果破掉了,剩下的企业会有更好的发展。科技的浪潮就是这样,一波泡沫破掉实际上给真正有价值的企业带来更好的资源。

  回到智能驾驶这个行业,我也谈谈这个行业落地的挑战在哪儿。人工智能很美好,我们大家都可以想象,人工智能不仅仅是改变了汽车行业,它可能跨行业产生了很多更大的市场,比如跟商业结合起来,无人驾驶结合咖啡,那就是移动星巴克。但是最终还是要回答一个问题,什么时间以什么样的方式落地?

  目前的人工智能还只能算是弱人工智能,它的识别率,可靠性等还有待提高,所以一下子跳到完全的自动驾驶还有很长一段路要走,尽管未来还是非常乐观的。首先,当前的人工智能还不能有效的认知所有开放动态的场景。所以业界慢慢形成了一种共识,从限定的高度确定的场景切入。系统的复杂性决定了稳定性、可靠性不是一个短期能迅速解决的问题,所以会先限制应用的速度,先做一些中低速的应用。限定场景中低速的应用市场非常碎片化,但是尽管碎片化,在中国他的市场还是足够大,每个市场可能有一百亿、两百亿的规模,足以支撑初创企业的成长。

  邓正平:现在智能化的技术,实际上很大程度上不管是我们现在汽车,还有跟很多的不管是家居里边的设备,还是办公、工程里边的设备,实际上大家往往忽略的可能是这种系统的安全性,所以我们不太担心说这个机器会不会像人一样,我们很担心有一些恶意的人可能会利用一些系统的漏洞,进而去控制一些设备,进而造成一些这种恶意的一些伤害。所以这个实际上也是我们借着我们的会议,希望大家一定要去关注我们整个的系统安全,即使我们看到很多这种国外的很知名的公司,他们做的一些不管是汽车还是一些硬件的产品,都暴露出了一些这种安全性问题,所以我觉得人工智能这个产业要想发展好,安全是一个基础,这是我想给大家的建议。

  梁隽樟:最后请各位嘉宾用一句话展望一下2018年你们在各自行业领域的判断。

  王崇鲁:个人数据中心延伸人工智能,然后必定会带起新一轮的产业革命。

  龚文化:一句话就是未来可能就是越来越多的人被人工智能所取代。

  邱巍:2018年将是场景化中低速无人驾驶商业落地的爆发年,但同时也会是一个寒冬,会淘汰一批无法落地的公司。

  邓正平:我们希望利用物联网和人工智能的技术,帮助我们B端的用户提升他们的这种整个运营的效力,和降低他们的成本。同时也提升用户的一些体验,这里的机会非常大,现在我们已经在全国合作了几十家的大专院校的案例,其实相比以前来说个确实会不一样,这里边也希望跟大家多交流。

  凌天有:我们认为2018年会是物联网连接数爆发式增长的一年,我们作为物联网芯片,会进入到相当多的行业里面,我们会寻找其中一部分对我们自己有价值的领域深耕进去。

  陈丽苹:2018年我觉得应该是有场景、有应用、能落地、最终给客户提供价值。

  梁隽樟:从投资角度上来看,有一个预期。就是明年可能整个资本在相关的投入都会调整,现投入到这方面的钱很多,所以我觉得明年大家会越来越理性看项目。对于之前拿到钱的项目,做项目融资的时候,投资人也会更多的看大家讲的这个项目落地。所以总体来说,我觉得这个未来从长远来看,肯定是一个非常看好的领域。

  首席内容指导:投资家网蒋东文(曾用名:蒋冬文)

(责任编辑:赵然 HZ002)
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