首頁熱門文章
李開復投資十年：人工智能走出實驗室
發布時間：2019-06-10 分類：趨勢研究 來源：每日經濟新聞
從“阿爾法狗”戰勝圍棋冠軍李世石那一刻起，人工智能如驚雷一般炸響天地，與AI相關的概念與項目如雨后春筍涌現。甚至在很多人眼中，AI堪比蒸汽機的發明、電的發現。
而早在2009年，由人工智能科學家李開復創立的創新工場，就已經開始關注人工智能領域創業項目和投資機會。如今，十年，彈指一揮間。
6月5日，創新工場總裁陶寧在創新工場大灣區總部開業儀式上透露，創新工場已經完成第三期人民幣基金25億元的募資，同時，隨著大灣區研究院的成立和人工智能研究院的多地布局，也意味著創新工場的人工智能工程院進入2.0時代。
實際上，以創新工場投資為代表的這十年可以看作是人工智能在中國從初現到浮華、再逐漸趨于理性、并探索落地的十年。
創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛在接受《每日經濟新聞》記者采訪時表示，AI技術正從創新突破的1.0版本向商業落地的2.0版本發展，但與傳統行業的結合尚處于早期粗淺階段。比如，“很多人工智能產品都是錦上添花的東西，并不是行業里面那些盈利的關鍵流程上的方案?！?
也正因如此，人工智能走出實驗室、也已然進入了從實驗室走向與產業結合和商業落地的深水區。
AI技術從科技創新走向行業賦能
逆勢募資、成立大灣區總部、落戶廣州……這一系列動作對已然十歲的創新工場甚至是整個人工智能領域來說，似乎注入了一針興奮劑。
據了解，創新工場第三期人民幣基金規模25億，主要投資方向是人工智能、大數據、教育、消費升級、B2B企業服務等。截至目前，創新工場管理的雙幣基金規模約150億元人民幣。
陶寧介紹到，創新工場從成立之初就建立獨特的Tech VC科技投資機構優勢，從2009年瞄準移動互聯網技術浪潮的井噴發展，其后自2012年就啟動布局人工智能時代的投資，在眾多技術投資風口來臨前提早入局。
“資本能夠為人工智能產業發展注入強勁動力，資本與技術有機結合、進而在產業落地為商業機會，是產業高速發展的最強路徑?！碧諏幵诖鬄硡^總部開業儀式上表示。
實際上，創新工場的十年，也見證了人工智能在中國從剛剛興起到掀起創業投資熱潮再到逐漸歸于務實的階段。
王詠剛在接受采訪時表示，人工智能剛開始是以一個科技創新為主的形態出現的，那時候科學家、技術人員會是人工智能行業的主導，特別是前期在互聯網行業，在移動互聯網行業，人工智能取得了非?？焖俚陌l展，取得了重要的商業成果。
而現在，他表示，人工智能正向著各個行業、各個領域、各個縱深逐步深入發展，這個深入發展不僅僅是需要科技創新，還需要人工智能技術和每一個行業的行業領域知識，以及每個行業的業務流程緊密結合，才能夠真正發揮人工智能的作用，而不是僅僅停留在一些空話或者口號上面。
也正是如此，在投資AI領域創業項目的基礎上，創新工場成立了人工智能研究院，并在2018年3月基于人工智能院的科研團隊，成立了AIB2B人工智能子公司創新奇智，探索AI落地場景。
王詠剛透露，經過兩年的摸索嘗試，目前創新工場人工智能工程院已形成“科研與工程實驗室+人才培養+商業賦能”模式，在北京、廣州、深圳、南京設有研發團隊，先后成立北京總部，南京研究院、大灣區研究院，完成國內多地布局格局。
“未來創新工場人工智能工程院將主要圍繞廣泛開展科研合作、研發前沿人工智能技術、培養人工智能人才、人工智能技術輸出與商業賦能四方面開展工作?！彼硎?。
行業深度融合成最大難題
一直以來，無論國內外，AI均成為投資熱點。除了李開復的創新工場外，陸奇主政百度時期，也宣稱All in AI。3月22日普華永道發布的Money Tree報告也顯示，云計算、人工智能、機器人、虛擬現實等成為2018年的投資熱點領域。
放眼國際，軟銀集團董事長孫正義對于AI更是推崇備至，此前在接受媒體采訪時他便坦言，在過去一年半時間中，“（軟銀）愿景基金投資了70家公司。它們都是以人工智能為中心的。它們都在使用人工智能進行變革”。他還強調，AI是其“現在唯一關注的一件事”。
但是隨著資本進入理性期，人工智能的技術落地預期也成為資方重點關注的方向。
此前有業內人士表示，就整個AI行業而言，2019年必然有一輪洗牌，那些技術落地不夠的項目，便很難融到錢。
對此，王詠剛也表示，從單純的科技創新到科技創新和人工智能商業賦能相結合是一個必然的發展道路。因為任何單純的科技創新都沒辦法支撐一個更大規模的產業級應用。不過他也指出，在這條路上，最大的挑戰就是核心的人工智能人才對行業里的場景和業務流程并不熟悉。
“經常會發現我們很多的人工智能公司送到行業里面適用的人工智能產品，看上去非?？?，在科技上可以拿到各種比賽的第一名，但是真正在行業里面并不解決行業最關注的效率問題?！彼硎?。
實際上，近年來，AI技術在駕駛、物流、金融等領域的探索，已經讓人工智能比以往任何時候都接近大規模商業落地，從科研實驗室中走出來的深度學習、遷移學習、強化學習等技術已經開始深入到金融、零售、交通、倉儲等具體行業領域。
對此，王詠剛表示，從世界范圍來看，人工智能領域容易“摘”的果子都已經被摘了，例如互聯網內部大數據、廣告推薦、人臉識別、語音識別等，AI技術正從創新突破的1.0版本向商業落地的2.0版本發展，與傳統行業的結合尚處于早期粗淺階段。
而在人工智能技術摘完“最容易摘的果子”之后，如何與產業結合、真正解決行業痛點，或許才是AI技術目前需要解決的最大難題。
