近日，機(jī)器學(xué)習(xí)與金融風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu) DCVC 的合伙人 Bradford 寫的一篇博客在國外引起了極大的關(guān)注，他認(rèn)為 2017 年人工智能領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)業(yè)將會(huì)發(fā)生 5 大變化。這篇文章也許能為投資者提供一些洞見。

　　Bot 公司將破產(chǎn)；深度學(xué)習(xí)商品化；人工智能成為風(fēng)險(xiǎn)投資的「清潔科技」翻版；MLaaS 將陷入第二次停滯；全棧垂直人工智能創(chuàng)業(yè)公司有發(fā)展。

　　隨著對(duì) AI 的狂熱追逐日趨放緩，2017 將是重新梳理的一年。純炒作趨勢將不攻自破。矛盾的是，小部分垂直型 AI 創(chuàng)業(yè)公司在滿足了相關(guān)專業(yè)知識(shí)、獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)和使用 AI 傳遞其核心價(jià)值觀的產(chǎn)品的需求之后，將解決全棧產(chǎn)業(yè)問題，因此 2017 同時(shí)又是取得突破性勝利的一年。

　　Bot 將陷入破產(chǎn)

　　過去一年升起了一股對(duì) bot 的狂熱追逐。

　　在技術(shù)社區(qū)，當(dāng)談到機(jī)器人時(shí)，我們通常指的是軟件代理，且通過 4 個(gè)關(guān)鍵概念進(jìn)行定義，從而與任意程序（arbitrary programs）代理、環(huán)境反應(yīng)（reaction to the environment）代理、自主（autonomy）代理、目標(biāo)導(dǎo)向和持續(xù)性的代理進(jìn)行區(qū)分。

　　業(yè)界盜用了原指任何形式的業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的術(shù)語「bot」，并創(chuàng)造了新術(shù)語 RPA——機(jī)器人流程自動(dòng)化。

　　當(dāng)然，業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化將會(huì)在未來的幾十年內(nèi)持續(xù)發(fā)揮作用，如今表現(xiàn)為「bot」（包含語音和聊天功能的對(duì)話式界面）的機(jī)器人狂熱將在 2017 年開始冷卻。原因如下：

　　消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)的社會(huì)化與個(gè)性化之爭提供了一個(gè)很好的借鑒。最后勝出的是個(gè)性化平臺(tái) Facebook，同時(shí)也是一個(gè)社交平臺(tái)。人們依然喜歡在大多數(shù)事情上與人交流，我猜測許多 chatbot 將采用與非社交媒體平臺(tái)相同的方式，試圖在沒有社交策略的情況下押注個(gè)性化。圍繞著 bot 的很多思考是膚淺的功利主義，缺少社交智能來辨識(shí)人們之間相互交流所滿足的人類需求。由于這個(gè)原因，大多數(shù) bot 很難留住用戶，即使在一開始吸引了他們。

　　全球通訊 App 的大爆發(fā)，比如 Slack 的崛起和中國的微博等特定社交平臺(tái)的成功釋放了很多誤導(dǎo)性信號(hào)。很多人據(jù)此推斷并押注諸如 AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)字個(gè)人助手等平臺(tái)。根據(jù)第一條，這些社交平臺(tái)正在解決人們的功利與情感需求。但據(jù)此推斷可以將其應(yīng)用于純功利的 AI chatbot 上，這尚不明了。

　　相比于其他更可視化的解決方案，會(huì)話式界面在完成任務(wù)方面不總是那么有效。會(huì)話式界面很有趣，并在在 HCI 社區(qū)中已存在了幾十年。在一些應(yīng)用中會(huì)話式界面表現(xiàn)絕佳，但是在現(xiàn)實(shí)中，我認(rèn)為有做事效率跟高的界面可用于絕大多數(shù)應(yīng)用。

　　注意，我并沒有說過 AI 還不夠好。像 siri 等大多數(shù)系統(tǒng)存在的更多問題是執(zhí)行欠佳。我們用現(xiàn)代技術(shù)打造了很多有趣的機(jī)器人界面，隨之我心中出現(xiàn)了一個(gè)更大的問題：機(jī)器人并不清楚我們想使用它們。

　　深度學(xué)習(xí)商品化

　　現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)非常盛行。對(duì)于那些不了解其他 AI 術(shù)語的人來講，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一部分。深度學(xué)習(xí)并不是一個(gè)新鮮事物，它只是一系列為很多重要問題提供了最好的答案的很酷工作，人們可以正確地從中受益。

　　深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司已經(jīng)取代了 5 年之前的 iOS 移動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)業(yè)公司。許多公司都為深度學(xué)習(xí)的能力感到意外，尤其是產(chǎn)生優(yōu)越成果并解決新問題的計(jì)算機(jī)視覺。結(jié)果，我們看到了谷歌、Facebook、推特、Uber、微軟和 Salesforce 積極采取并購策略填補(bǔ)空缺。

　　因此，如果深度學(xué)習(xí)如此重要并高受追捧，為什么我認(rèn)為它今年會(huì)商品化？原因在于 2016 NIPS 會(huì)議及其他所有會(huì)議。很明顯深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在無處不在，在這方面有很多畢業(yè)生。4 年之前的情景卻大不相同。如今，市場已經(jīng)作出調(diào)整以創(chuàng)造更多的人才供給。

　　現(xiàn)在，我要對(duì)上述所言做一個(gè)清晰的聲明。我認(rèn)為今年在機(jī)器學(xué)習(xí)人群中，深度學(xué)習(xí)會(huì)成為更大的社區(qū)，但是我并沒有說機(jī)器學(xué)習(xí)本身會(huì)商品化。機(jī)器學(xué)習(xí)人才依然炙手可熱。我們?cè)谶^去幾年中看到的深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司被收購而帶來的收益，將在第二層技術(shù)公司和外部技術(shù)公司（如底特律的公司）完成目前的收購浪潮后崩潰。我預(yù)計(jì)今年一群數(shù)量穩(wěn)定的遲到者將會(huì)帶著傻錢進(jìn)入，但此后我們也許看到并購浪潮開始放緩。

　　人工智能成為風(fēng)險(xiǎn)投資的「清潔科技」翻版

　　讓我們回想一下最近「清潔科技」公司破產(chǎn)的主要原因，這同樣適用于人工智能。

　　清潔技術(shù)不是一個(gè)市場。它是一個(gè)交叉問題。氣候變化和可持續(xù)發(fā)展是非常嚴(yán)肅的問題，絕對(duì)值得人們作為事業(yè)和盈利性業(yè)務(wù)認(rèn)真對(duì)待。交叉問題并不是一個(gè)生意，生意是提供產(chǎn)品或服務(wù)，消費(fèi)者想要買。特斯拉和 Solar City 無疑是清潔科技領(lǐng)域的成功案例，但需要注意的是它們是全棧生意——分別是一個(gè)汽車公司和一個(gè)太陽能公司。所以當(dāng)一個(gè)包含有清潔技術(shù)元素的全棧公司向真實(shí)市場出售真實(shí)產(chǎn)品時(shí)，這是可行的，但純粹為了自身目的的清潔技術(shù)并不奏效。因?yàn)樗鼰o法滿足消費(fèi)者需求。偉大的商業(yè)皆以滿足消費(fèi)者需求為起點(diǎn)。偉大的使命性商業(yè)從由消費(fèi)者需求定義的愿景開始，并包含有充分滿足需求的任務(wù)。一個(gè)具有社會(huì)使命卻沒有滿足消費(fèi)者需求愿景的組織最多是一個(gè)還算有效的慈善組織。偉大的商業(yè)把消費(fèi)者需求放在第一位，而不是交叉的科技趨勢，即使它是有使命感的。

　　綠色能源不是一個(gè)市場，但能源是。太陽能由于經(jīng)濟(jì)化運(yùn)作，成為了市場第一，并且快速增長。當(dāng)巴菲特和馬斯克就這一市場競爭時(shí)，很可能表明這是一樁好生意。雙方都將可持續(xù)發(fā)展看作一項(xiàng)使命，但同時(shí)又理解只有將其看作一項(xiàng)生意并把消費(fèi)者放在優(yōu)先位置，這樣才有意義。只有在滿足消費(fèi)者和被雇傭者需求的服務(wù)中，使命才能被完成。沒有沒一個(gè)帶有可持續(xù)發(fā)展使命結(jié)果卻沒有持續(xù)的商業(yè)更諷刺的了。

　　自我重視并拯救世界的心態(tài)。在清潔技術(shù)之中充斥著典型的自大自傲的技術(shù)狂熱特點(diǎn)。在過去人工智能發(fā)展的兩年中，我們開始看到自我擴(kuò)張的人工智能倫理委員會(huì)，以及討論機(jī)器取代所有工作我們?cè)趺崔k等諸如此類的人們。正因?yàn)槲覀冊(cè)谥铝τ谝豁?xiàng)至關(guān)重要的事，在人工智能圈工作的人有責(zé)任去引領(lǐng)人類發(fā)展進(jìn)程才是該有的態(tài)度。驕傲自大使人們看不到這個(gè)事實(shí)：他們深陷這樣一個(gè)回聲室，其中大家關(guān)心的是技術(shù)趨勢而不是消費(fèi)者需求和商業(yè)經(jīng)濟(jì)。正是這個(gè)有害的現(xiàn)實(shí)扭曲場力把很多聰明但自我感覺重要的人帶進(jìn)了即將發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)末日之中。

　　清潔技術(shù)和人工智能都是深刻的技術(shù)問題。經(jīng)常被消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)和瑣碎的 SaaS 服務(wù)灌輸思想的創(chuàng)業(yè)與風(fēng)投社區(qū)逐漸難以評(píng)估深度技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的投資機(jī)遇。在前文概述的自傲狀態(tài)的驅(qū)使下，讀了篇博文、聽了幾句只言片語之后就一頭扎了進(jìn)去。Linked 上的檔案隨機(jī)更新，一個(gè)臨時(shí)專家的時(shí)代來臨。

　　那么，這是如何發(fā)生的呢？

　　我有一個(gè)理論，經(jīng)濟(jì)的信息時(shí)代從根本上改變了我們?cè)谌祟悮v史上經(jīng)歷的狂熱-恐怖的循環(huán)周期。作為一個(gè)前對(duì)沖基金從業(yè)人員，我閱讀了有關(guān)金融歷史和市場心理學(xué)的所有名著。探索事情是如何自 90 年代中期朝著不同方向進(jìn)展很有趣。我認(rèn)為社交活動(dòng)和線上信息擴(kuò)展的急劇增長創(chuàng)造了一種 self-heisenberging 效應(yīng)，在商業(yè)周期還沒開始之前就將其推到其面前。消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)巨大的例證，就在實(shí)體經(jīng)濟(jì)剛開始的時(shí)候，90 年代的預(yù)狂熱導(dǎo)致了 2000 年的大崩盤。兩年后的 2002 年，谷歌，一家注冊(cè)于 1998 年的公司，在經(jīng)濟(jì)谷底期雇傭了所有的人才，并且定義了消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)真實(shí)的商業(yè)周期。

　　在連線雜志宣布清潔科技死亡的 4 年里，太陽能一直是最環(huán)保最廉價(jià)的能源資源。馬斯克和巴菲特都很熱衷它。特斯拉和 Solar City 成為了一個(gè)全棧清潔技術(shù)帝國。因此我認(rèn)為我們正處在對(duì)人工智能創(chuàng)業(yè)公司狂熱的前夕。我看到的絕大多數(shù)正以人工智能創(chuàng)業(yè)公司 10 年來一直失敗的同樣方式走向失敗。這是一個(gè)由有人工智能創(chuàng)業(yè)公司 10 余年經(jīng)驗(yàn)的人組成的一個(gè)小社區(qū)。

　　這群處在狂熱期前夕最頂端的人正在重蹈清潔技術(shù)之覆轍。他們眼里只有人工智能，而沒有消費(fèi)者需求。

　　現(xiàn)在的人工智能創(chuàng)業(yè)公司絕大多數(shù)是釘釘子的錘子。在接下來的 1-2 年內(nèi)這會(huì)變的越發(fā)明顯。大公司精疲力竭，并減少了對(duì)人工智能人才的需求，就像他們對(duì)移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)商所做的那樣。我猜想我們開始看到創(chuàng)始人和風(fēng)投者意識(shí)到一些東西在落幕。在這一點(diǎn)上，我將在 linkedin 上更少聽到在過去的 1 年中決定加入人工智能創(chuàng)業(yè)公司的聲音。

　　MLaaS將陷入第二次停滯

　　將機(jī)器學(xué)習(xí)打造成一個(gè)服務(wù)是我們近十年來就一直在考慮的一個(gè)想法，然而這個(gè)想法卻一直遭到挫折。

　　這個(gè)想法之所以不管用，是因?yàn)橹罊C(jī)器學(xué)習(xí)在干什么的人只是在使用開源代碼，而不知道的人怎么都做不到，即使使用 API。許多聰明的朋友都陷入了這種困境。一些人被大公司所獲得來增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)（IBM 的 Alchemy API、英特爾的 Saffron 、Salesforce 的 Metamind 等）。然而，建立 API 功能背后的機(jī)器學(xué)習(xí)模型所帶來的熱錢仍然吸引著大批開發(fā)者。

　　亞馬遜、谷歌和微軟都試圖通過出售 MLaaS 層作為他們?cè)茟?zhàn)略的一個(gè)組成部分。我還沒有看到創(chuàng)業(yè)公司或大公司使用這些 API，但我看到了很多的人工智能應(yīng)用，所以不太可能是因?yàn)槲矣^察到的樣本量太小的緣故。

　　來自大型云服務(wù)提供商的服務(wù)，其結(jié)局會(huì)和創(chuàng)業(yè)公司的情況一樣，因?yàn)榻衲晁麄兊那闆r搖擺不定。

　　云服務(wù)提供商會(huì)留下這些服務(wù)項(xiàng)目，但是不會(huì)再在這上面掙大錢，MLaaS 創(chuàng)業(yè)公司會(huì)在今年開始迎接末日，因?yàn)樵鲩L情況的搖擺不懂，也沒有胃口再翻番了。

　　這里有一個(gè) Lvery 實(shí)踐問題； MLaaS 解決方案沒有客戶細(xì)分——他們既為有能力（機(jī)器學(xué)習(xí)能力）的客戶細(xì)分服務(wù)，也為沒有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的客戶細(xì)分服務(wù)。

　　就匹配的細(xì)分來說：你需要機(jī)器學(xué)習(xí)人員幫忙打造真的產(chǎn)品機(jī)器學(xué)習(xí)模型，因?yàn)楹芎玫赜?xùn)練和調(diào)試這些東西很難，而且，這也需要綜合地了解理論和實(shí)踐。這些機(jī)器學(xué)習(xí)人員趨于使用由 MLaaS 服務(wù)商提供的相同的開源工具。因此，這就淘汰了有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的客戶細(xì)分了。

　　沒機(jī)器學(xué)習(xí)能力的客戶細(xì)分：沒有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的細(xì)分客戶不會(huì)通過使用 API 讓機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行。他們購買應(yīng)用，解決更高層面的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)不過是如何解決問題的一部分。在公司內(nèi)部做機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)能力很難提上來，而且找到「數(shù)據(jù)產(chǎn)品」人才幫你找到問題并做出機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案更難。沒機(jī)器學(xué)習(xí)能力的客戶細(xì)分包括科技公司之外，需要建立強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的任何公司。是的，這意味著全球所有的產(chǎn)業(yè)，是相當(dāng)大的一個(gè)細(xì)分。如果你認(rèn)同「software is eating the world」理論，那也就意味著全球所有的公司或多或少都會(huì)是科技公司。同樣，也是數(shù)據(jù)公司。在頂級(jí)的科技公司與頂級(jí)的非科技公司之間已經(jīng)有了很大的差距。在數(shù)據(jù)競爭力時(shí)代，這個(gè)差距會(huì)更大。

　　全棧式垂直人工智能創(chuàng)業(yè)公司有發(fā)展

　　在人工智能上，我已經(jīng)干了 20 多年，其中有近 10 年是在硅谷創(chuàng)建人工智能初創(chuàng)公司。我是 DCVC（注重風(fēng)險(xiǎn)投資的人工智能與數(shù)據(jù)公司）的聯(lián)合創(chuàng)始人，我的經(jīng)歷使我對(duì)全棧式垂直人工智能應(yīng)用既激動(dòng)又冷靜的看待。

　　我激動(dòng)是因?yàn)槲艺J(rèn)為每個(gè)產(chǎn)業(yè)都會(huì)被人工智能轉(zhuǎn)變，冷靜是因?yàn)榈蛯拥幕谌蝿?wù)的人工智能能更快的商品化。我認(rèn)為如果你并未解決足夠高級(jí)的全棧式問題，你就會(huì)陷入低級(jí)人工智能服務(wù)的商品世界，最終由于缺乏動(dòng)力而被收購或慢性死亡。

　　垂直人工智能創(chuàng)業(yè)解決全棧式產(chǎn)業(yè)問題需要與主題相關(guān)的專業(yè)知識(shí)、獨(dú)特的數(shù)據(jù)和使用人工智能傳遞其核心價(jià)值的產(chǎn)品。雖然大部分機(jī)器學(xué)習(xí)人才為消費(fèi)型互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及相關(guān)的科技公司工作，但大多數(shù)的問題都潛伏在科技產(chǎn)業(yè)外的主要產(chǎn)業(yè)中。如果你認(rèn)同「software is eating the world」的假設(shè)，那每個(gè)產(chǎn)業(yè)中的每家公司都要變成科技公司了。

　　專注于垂直領(lǐng)域，你可以發(fā)現(xiàn)與人工智能非常吻合的高層級(jí)的消費(fèi)需求，或者沒有人工智能無法得到的新需求。這些都是極好的商業(yè)機(jī)遇，但需要極大的商業(yè)悟性和專業(yè)知識(shí)。一般而言，大部分人工智能創(chuàng)業(yè)者要么沒有，要么意識(shí)不到，要么不夠謙遜，把商業(yè)與專業(yè)知識(shí)的需求帶入全棧之中（mov up the stack 或 go full stack）。

　　新的全棧垂直人工智能創(chuàng)業(yè)公司突然出現(xiàn)在了金融服務(wù)、生命科學(xué)、醫(yī)療、能源、交通、重工、農(nóng)業(yè)、材料等領(lǐng)域。在擁有的數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的支持下，這些創(chuàng)業(yè)公司將會(huì)解決高級(jí)別的領(lǐng)域內(nèi)問題。2017 年至 2018 間，其中一些公司的會(huì)計(jì)收益率將達(dá)到 1 千萬美元。這些全棧式人工智能創(chuàng)業(yè)公司可能會(huì)成為「清潔科技」領(lǐng)域的特斯拉和 Solar City。