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作者:佚名
时间:2018-06-05 17:53:00
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<p> 随着深度学习技术的突破，出现了一批优秀的人工智能公司，其中很多家在初期都是致力于在某一技术点上实现突破，如做图像识别的旷视、商汤，做语音识别的科大讯飞、云知声，做语义理解的三角兽等。然而，伴随着 AI 商业化进程推进，越来越多的单点突破技术公司发现自己正“越做越多，越做越重”。</p><p> 做语音识别的公司推出语义理解方案，计算机视觉公司进入机器人领域，还有更多的 AI 公司选择深耕某一行业，而不继续发展通用平台型技术方案。究其原因，一是 AI 应用技术链条长，只靠单点技术无法实现闭环产品；二是客户需要的是完整的针对某一特定需求的解决方案，不太关心中间的具体实现路径，需要AI公司自己完成研发到应用的闭环；三是 AI 对定制化要求高，要想做大一定要离客户近。</p><p> 在启明创投人工智能主题的春季沙龙上，云知声 CEO 黄伟、优必选 CTO 熊友军和旷视科技 CEO 印奇发表了他们的看法。</p><p> 云知声在 2012 年成立时认为只要把语音识别做好就可以了，但随着业务发展的逐渐深入，CEO 黄伟发现公司的技术研发正做的越来越宽。这是由于语音和语义不分家，如果不能理解句子、上下文的意思，即使把语音百分之百识别准确，对用户也无法产生很大价值。</p><p> 能不能和从事自然语言理解的技术公司去合作呢？问题在于两个公司之间的技术接口很难打通，彼此都是一个黑盒子，没法保证最佳的效果。所以，云知声近年在自然语言处理、语用计算、甚至版权和内容聚合方面做了很多工作，力图为用户提供完整的服务闭环。</p><p> 云知声 CEO 黄伟认为，AI 创业公司要么占据一个垂直领域，在某个使用场景里面扎得足够深；要么技术链条很长，刀枪剑戟啥都得会。</p><p> 优必选是国内领先的娱乐和服务机器人公司，估值达 40 亿美金。人形机器人生产涉及的很多器件，最重要的是控制运动的伺服舵机，之前在和欧美已经有了成熟的供应方。优必选最初研发人形机器人直接进口伺服舵机，等到去量产的时候，发现成本太高了，完全走不通。随后，团队花了4 年的时间专心研发舵机，将其可靠性、控制性、性能和成本做到全球范围内的最佳。等优必选机器人真正面市后，又发现有情绪感知、身份识别、触摸、避障等等问题需要解决。</p><p> 优必选 CTO 熊友军认为，这个过程是一步一步走过来的，只有真正进入到这个产业，深度理解客户的需求之后，才能一步一步去拓展自己的技术链条，让其与产品和客户的需求相结合。</p><p> 旷视科技的选择是“深入场景”。旷视成立初一直在讲“计算机视觉技术平台”的故事，但今年，旷视的把自己变成了一家“有横有纵”的 AI 企业，其中“横”是指能力输出和行业赋能，“纵”是指要在某一些选定的有高商业价值的的AI+场景做深做强，让技术真正实现规模化的商用。</p><p> 旷视 CEO 印奇表示，技术无法成为一家 AI 公司的长期壁垒，只能让你在“攻城略地”的时候，比别人跑得稍微快一点。AI 公司的终极价值还是为用户提供服务。</p><p> 印奇强调公司应该是专注的。旷视前几年尝试开拓很多行业，但今年公司决定聚焦消费电子、城市安防、零售三个垂直场景。明年的目标甚至是做减法，但同时在选定的很少的垂直场景中量能够乘10的放大，这代表真正建立了壁垒。</p><p> 商业化已成为了一众领先的 AI 公司的主题，有称 2018 年 AI 行业营收会出现可观的增长。然而，留给创业公司的窗口期已经不多。做宽还是做深？每个公司都要做出自己的选择。</p><p> 就像印奇在启明“智启社”春季沙龙上说的，今年有一个AI 主题春季沙龙，明年可能还有一个，后年可能就没有 AI 主题的活动了。后年要么就换了一个新的词，要么就被这个时代给抛弃了。</p>
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