近日，AI圈被一篇題為《投資人逃離人工智能》的文章刷屏了。該文章以一家人臉識(shí)別“千里馬”企業(yè)的融資難經(jīng)歷，講述了人工智能初創(chuàng)企業(yè)面臨“資本寒冬”、投資人逃離人工智能領(lǐng)域的情況。

9月25日下午，一場人工智能產(chǎn)學(xué)研合作研討會(huì)在廣電運(yùn)通公司舉行。《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者在現(xiàn)場獲悉，多位與會(huì)專家對(duì)人工智能的“寒冬論”表示在預(yù)料之中。“（人工智能）產(chǎn)業(yè)起起伏伏了很多次，每次（行業(yè)）起來，我們都覺得能解決問題的，（最后）發(fā)現(xiàn)還是不行，就又下去了?！彪娮涌萍即髮W(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院教授高椿明在接受記者采訪時(shí)如是表示。在他看來，這輪人工智能資本“寒冬”背后的原因在于AI企業(yè)與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景的結(jié)合問題。

廣電運(yùn)通副總經(jīng)理魏東也持有相同的觀點(diǎn)。他表示，以人臉識(shí)別為例，一些純粹AI技術(shù)的初創(chuàng)企業(yè)會(huì)通過各種競賽去刷識(shí)別率數(shù)據(jù)，再拿著這些指標(biāo)去融資，但從應(yīng)用的角度來看，“我們認(rèn)為，（識(shí)別率）差一兩個(gè)百分點(diǎn)甚至幾個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)應(yīng)用本身沒有本質(zhì)的區(qū)別?！蔽簴|強(qiáng)調(diào)，單一人工智能技術(shù)并沒有太多價(jià)值，關(guān)鍵還是如何與場景結(jié)合。

人工智能走到瓶頸期

2016年的春天，世界圍棋冠軍李世石在與谷歌人工智能系統(tǒng)AlphaGo的對(duì)壘中失敗，意味著機(jī)器人戰(zhàn)勝了人類，人工智能界一片歡呼。在這場比賽當(dāng)天，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者正在上海參加中國家電及消費(fèi)電子博覽會(huì)（AWE）。會(huì)上，互聯(lián)網(wǎng)界人士興致勃勃、春風(fēng)滿面，BroadLink CEO劉宗孺欣喜地說：“這表示人工智能的極點(diǎn)來了?！?/p>

AlphaGo“風(fēng)光一時(shí)”之后，2016年至2017年，國內(nèi)的確掀起了人工智能投資熱潮，投資界瘋狂撒錢，人工智能獨(dú)角獸逐漸養(yǎng)成。但如今看來，極點(diǎn)不僅沒有如期來臨，人工智能行業(yè)反而正在經(jīng)歷又一輪“寒冬期”。日前，“投資人逃離人工智能”成為了全行業(yè)討論的焦點(diǎn)。

9月25日下午，魏東在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)表示：“我不是搞投資的，但據(jù)我了解，實(shí)際上從去年下半年開始，投資人在AI領(lǐng)域都變得不像前期那么大膽了。某些獨(dú)角獸企業(yè)前期估值快速爆發(fā)，而傳統(tǒng)投資都是買漲不買跌。”據(jù)魏東介紹，一些AI獨(dú)角獸公司在實(shí)現(xiàn)盈利的道路上還需要一些過程，而現(xiàn)在投資界的態(tài)度并不樂觀，他們不認(rèn)為這個(gè)過程一定能迎來好的結(jié)果，這也是當(dāng)下投資界對(duì)人工智能出現(xiàn)爭論的原因。

中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授賴劍煌也表示，AI行業(yè)從過度期望正轉(zhuǎn)向過度失望。CB Insight數(shù)據(jù)顯示，2018年90%的人工智能公司處于虧損狀態(tài)。做出AlphaGo的谷歌旗下人工智能公司DeepMind2018年負(fù)債超過12億美元，虧損5.72億美元。

賴劍煌稱，多家AI公司因技術(shù)落地進(jìn)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)期，正在出售資產(chǎn)，或是公司投資人陸續(xù)退出?！巴顿Y人投了幾年，發(fā)現(xiàn)達(dá)不到效果，就撤資了?！睂?duì)于投資界的“逃離”，賴劍煌指出，根本原因是AI技術(shù)“和場景結(jié)合得不是特別好”。

高椿明對(duì)《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者表示，以他的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來看，工業(yè)應(yīng)用上追求的是百萬分之幾的失效率，這個(gè)級(jí)別的失效率純粹依托某項(xiàng)單一的AI技術(shù)是很難實(shí)現(xiàn)的。

魏東也在接受記者采訪時(shí)稱，純粹的AI技術(shù)公司應(yīng)該回歸到應(yīng)用和場景的結(jié)合?！霸俑叱腁I技術(shù)都要解決好場景落地，幫助場景里的客戶真正解決問題?！?/p>

他進(jìn)一步表示，從廣電運(yùn)通的實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)來看，純粹的AI技術(shù)公司在單一技術(shù)上做得多么高超并沒有太大價(jià)值。他以深圳地鐵的人工智能應(yīng)用案例分析稱，作為行業(yè)整體解決方案的供應(yīng)商，廣電運(yùn)通不會(huì)只盯著單一AI技術(shù)，“通過單一的人臉識(shí)別技術(shù)去識(shí)別人的時(shí)候，無論識(shí)別率多么高，總會(huì)有認(rèn)不準(zhǔn)的時(shí)候。這就需要第二條路徑幫助解決實(shí)際應(yīng)用問題，通過指靜脈的手段就可以非常確定這個(gè)人是A還是B”。

“我覺得（AI初創(chuàng)企業(yè)）應(yīng)該回歸到企業(yè)經(jīng)營的本質(zhì)。能夠通過融資去真正解決問題，這樣的AI企業(yè)才會(huì)更穩(wěn)健、更長久?！蔽簴|表示。

人工智能技術(shù)已經(jīng)被濫用

高椿明告訴記者：“從技術(shù)上理解，我們其實(shí)很早就預(yù)見（人工智能熱潮）是要退潮的。物聯(lián)網(wǎng)熱了，大數(shù)據(jù)熱了，人工智能也熱了，哪個(gè)沒有退潮呢？退潮完了，剩下的才是真正有價(jià)值的，不能真正落地解決問題的都是有泡沫的。從技術(shù)上來看，我們不覺得人工智能是個(gè)特別顛覆性的東西，其實(shí)在上世紀(jì)70年代以后，人工智能沒有真正意義上的大進(jìn)展。有進(jìn)展的是計(jì)算力，計(jì)算快了，而這主要是得益于計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展?！?/p>

賴劍煌表示，人工智能起源于1956年，發(fā)展至今經(jīng)歷過好幾個(gè)高潮和低谷。在他看來，目前人工智能正處于弱人工智能向強(qiáng)人工智能過渡的階段?！艾F(xiàn)在人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)理論是有智能、無智慧，產(chǎn)業(yè)的局限在于先進(jìn)的算法如何與場景結(jié)合，企業(yè)怎么賺到錢?！彼M(jìn)一步指出，人工智能的產(chǎn)業(yè)局限還在于人工費(fèi)用高昂，而初創(chuàng)企業(yè)基本上是靠風(fēng)投收回成本。

中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授賴劍煌 圖片來源：每經(jīng)記者 陳鵬麗 攝

今年9月，換臉軟件ZAO引起外界恐慌。賴劍煌認(rèn)為，這是人工智能技術(shù)被濫用的一個(gè)典型案例?！袄锩嬗泻芏嚯[形霸王條款，比如你在平臺(tái)上上傳了照片，這張照片可以被平臺(tái)任意使用；甚至，如果你模仿某個(gè)明星，明星因此告你，你也要負(fù)責(zé)?！?/p>

類似的人工智能技術(shù)被濫用的案例還有很多，“比如手機(jī)經(jīng)常自動(dòng)提示你離家或者公司有多遠(yuǎn)，我認(rèn)為這是多余的；有時(shí)候去銀行現(xiàn)場操作業(yè)務(wù)，還被要求活體識(shí)別，我人都在那里了，還需要我張嘴刷臉；教學(xué)軟件的爭議最大，教室里都是攝像頭，可以識(shí)別學(xué)生打瞌睡、閉眼睛，這既解決不了行業(yè)的痛點(diǎn)，又無法產(chǎn)生自身的經(jīng)濟(jì)效益，在我看來是無病呻吟?！辟噭捅硎?。

他強(qiáng)調(diào)，AI技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)該使人類的生活更加美好，不宜被應(yīng)用到過度監(jiān)控人類的生活細(xì)節(jié)?！癆I技術(shù)已經(jīng)從‘不可用’到‘可用’，但還‘不好用’，關(guān)鍵是下一步怎么變得更好用?！?/p>

產(chǎn)學(xué)研怎么高效結(jié)合？

廣電運(yùn)通總經(jīng)理葉子瑜提出，由于數(shù)據(jù)和場景的限制，當(dāng)前的人工智能遠(yuǎn)未達(dá)到最高級(jí)別的智能，面臨著理論不足、前沿不足、應(yīng)用不足的現(xiàn)狀。在這個(gè)時(shí)候，企業(yè)與高?？蒲械暮献黠@得尤為重要。

那么，要如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研的高效結(jié)合呢？

華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院教授胡永健表示，校企合作最大的困境是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的問題。高校研究生要畢業(yè)，要么寫論文，要么做專利。學(xué)生去公司實(shí)踐，如果人工智能相關(guān)的技術(shù)專利只能是企業(yè)為唯一發(fā)明人，學(xué)生就沒有辦法保證畢業(yè)，這也會(huì)打擊學(xué)生的積極性。另外，對(duì)于表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)生，公司應(yīng)該提前有所行動(dòng)，將人才留在公司。

暨南大學(xué)信息科技技術(shù)學(xué)院教授易清明則認(rèn)為，高校老師由于各種因素，一般都是對(duì)某一技術(shù)點(diǎn)有專攻。企業(yè)一定要懂得與高校老師一起尋找能夠提供方案的著力點(diǎn)，而不是希望高校老師可以全盤負(fù)責(zé)。“之前也有企業(yè)找我們合作的案例，他們希望我們?nèi)慷甲觯揖透嬖V他，我們做不了整機(jī)?！?/p>

廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授戰(zhàn)萌偉建議，廣電運(yùn)通可以建一所自己的大學(xué)，通過學(xué)校這種機(jī)制來整合資源，提高產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的效率。