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2018年13大AI趋势:创企被大佬逼得惨 白领工作被抢【附下载】| 智东西内参

十四 智东西 2019-12-10

看点:从社会影响、产业经济、市场格局、应用形态、人才竞争、技术趋势等角度出发剖析资本狂热之后的13个2018年AI风向。

人工智能(AI),作为更加统筹高效的信息技术,已经融入各国顶层设计,成为产投研热点。有分析指出,人工智能市场预计将在2025年发展成590亿美元规模,2030年为全球GDP贡献15.7万亿美元。

毕马威数据显示,过去一年中,人工智能领域的风投融资额翻了一番,从2016年60亿美元增至120亿美元,覆盖自动化、金融、机械、医疗等诸多领域。

▲2017年人工智能风投金额翻番(援引毕马威研报-风投脉搏)

本期的智能内参,我们推荐来自CB Insights的2018年人工智能趋势报告,结合智东西市场观察,从社会影响、产业经济、市场格局、应用形态、人才竞争、技术趋势等角度出发剖析资本狂热之后的13个2018年AI风向。如果想收藏本文的报告全文(CB Insights-Top AI Trends To Watch In 2018),可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc232”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

新蓝领诞生

随着工业机器人技术的进步,劳动密集型产业的外包不再是唯一选择,发达国家本地生产的成本变低,因而本土制造业回暖,就业机会增加。

▲美国本土制造业就业回暖

与此同时,由于工业机器人的使用,将诞生新的蓝领工种——“机器人保姆”(robot babysitters),即专注于制造业工作流程中比较精细的部分,以保证(目前智商如婴幼儿的)工业机器人正常合理的运转。相关案例包括:

亚马逊的自动化仓库,配备了10万多台机器人。但由于机器人在非结构化环境中的抓取、拾取和处理包裹等方面仍不完善,公司的新订单执行中心提供了上千个人类工位,工作包括从货架上挑选物品,并将它们分成单独的订单等。

中国的天元服装公司,在美国阿肯色州设厂,使用由格鲁吉亚创企SoftWear Automation的缝纫机机器人,为阿迪达斯生产服装。公司在美雇佣400名员工,负责机器人的操作和维护,时薪14美元。

新蓝领工种的诞生意味着劳动密集型产业将进行技术化转型,而不是只能寻找更廉价的劳动力市场。这将刺激我国的产业升级,并对部分劳动力市场带来威胁,遭遇工种与当下人工技能不匹配的问题,须采取措施预防之。

万般皆可AI+

智能化将成为潮流术语,人工智能,或者说基于大型数据集的机器学习将无处不在,这些算法给出的数据结论的正确性,将逐渐获取人类老板的信任。相关案例包括:

▲IntelligentX AI的啤酒计划(AI算法不断改写酿酒原料及酿造流程)

英国创企IntelligentX,是创意机构10x和机器学习公司Intelligent Layer旗下的一个合资公司,计划将人工智能算法引入啤酒酿造流程,让用户反馈直接影响到生产线。

俄罗斯的DeepFish,将神经网络用于识别鱼类,结合雷达技术与人工智能算法,对雷达图像中的鱼群和噪声信息进行区分。

纽约的美发创企Prose,已经拿到757万美元的风投,计划利用人工智能算法结合各个洗发店提供的客户数据,开发个性化的专业护发产品。

瑞典的Hoofstep则计划用深度学习算法来解读马的行为模式,DeepGreen用AI识别特定植物的性别和生长状况(病虫害检测等),Weedguide拿到170万美元研究AI+医疗大麻垂直搜索引擎;李开复也曾吐槽:“我见了一个做内衣的,也说自己是人工智能的企业。”

稀奇古怪的AI+创业项目可能为产业带来泡沫危险,但越来越多开箱即用的“AI for X”项目也意味着人工智能不再作为稀有技术被供于庙堂之上,而是成为现代软件和应用程序的基石之一。

中美争霸赛

▲美国正在流水AI创企份额

从人工智能初创企业的数量来看,美国在全球仍占据着主导地位,但其全球交易份额正逐渐减少。老美虽底蕴丰厚,但中国数据和应用需求巨大,未必不可一搏。

▲2017年AI创企融资金额中国首超美国

尽管全球AI创企交易宗数来看,中国只占9%的份额;2017年的创企融资金额,有近一半(48%)流向中国创企,首次超过美国(38%),而中国这一数据在2016年仅为11.3%。

▲AI相关专利池中美对比

从政府计划到多领域创业,中国正在积极执行《新一代人工智能发展规划》等人工智能愿景。在研究方面,中国AI相关的专利公布数量已经超过美国专利商标局公布的数量,深度学习方面更是老美的六倍。

▲中国面部识别相关创投活跃

从创业方向来看,中国比较活跃的领域是面部识别(相关创企包括独角兽旷视科技/Face++、商汤科技,以及广州市政府3.01亿美元资助的云从科技)和人工智能芯片(寒武纪)。面部识别获得了全国范围的智能安防计划的支持,AI芯片则直接挑战美国的芯片制造。

▲跨境AI投资的增长

从跨境投资数据来看,中国公司正积极在美国寻找合作或者投资,美国AI创企有着更多的中国投资,而中国AI企业对美国资本的吸引力较小。总的来看,跨国投资、合作将进一步减小中美AI发展的差距。

▲BAT的人工智能资产

百度和京东都支持了老美的金融科技创企ZestFinance,腾讯给个性化社交形象生成创企ObEN投了500万美元;无锡药明康德联手NextCODE打造基因库,跟小马智行(Pony.ai)一样,在中美两国都开展了业务。

未来网络安全靠AI

▲AI+网络安全创企正在创入有独角兽霸占的市场

数据中心正在成为新的战场,数据泄露的危险性越来越大,网络攻击不断演化,人工智能正在成为政府和公司网络安全维护的中坚力量。

过去5年,134家AI网络安全创企获得了36.5亿美元的融资,其中,约34家公司在去年首次获得融资。成功的相关创企包括:

Harvest.ai和Sqrrl两家AI网络安全创企被亚马逊收购,用于保护庞大的云端敏感数据;埃森哲买下了创企Endgame的政府服务业务部,用于研发AI网络安全技术;创企Anomali、Interset和Cylance拿下了情报机构In-Q-Tel的投资;英国Darktrace、美国Logrhythm,纷纷拿到了政府合作项目……

智能语音争夺非英语市场

▲智能音箱厂商图谱

亚马逊的Alexa可以说是开启了一场语音的革命,智能音箱更在去年成为热点,但这场革命在语言支持上却落后一步,预计各大科技企业2018年将在非英语语音市场展开厮杀。

上季度,亚马逊宣布它将在大约80个国家发售Alexa赋能的音箱,但仅限于英语、德语、日语;此外,谷歌目前Home仅支持英语、德语、法语和日语,苹果HomePod只支持英语。

汉语市场,根据阿里巴巴数据,其天猫精灵自2017年6月发售以来已经售出超过100万台;应用范围第二大的西班牙语,目前的关注度较低。

目前来看,谷歌在非英语市场的智能音箱发展比较有优势,因为安卓手机上的谷歌助手支持英语、法语、德语、意大利语、韩语、西班牙语以及葡萄牙语,其语音-文本转换以及语音搜索功能支持119种语言。

白领工作自动化加速

▲EAAS产业链地图

AI加持的专家级自动化及效果增强软件(EAAS)将逐渐渗透律师、顾问、金融分析师、记者、贸易人员等白领工作,威胁相关就业,就像机器曾经威胁蓝领一样。相关创企案例包括:

文本识别应用于法律文件处理,实现高效率和低出错率;英国创企DiffBlue推出传统编码的自动化,可实现错误修复、自定义代码开发和翻译等任务;基于AI算法,还可以完成教育工作中的论文评分、语言指导和写作反馈等。

AI移向边缘

▲边缘AI可减少响应时间

人工智能正在变得越来越分散。

AI边缘化,或者说端侧AI的趋势,从2017年就开始了:更小的设备和传感器构建了更为智能的计算网络,AI可以存在于耳机里,而不是困在手机或者云端。

端侧AI可以实现更迅速、本地化、场景化的信息处理,比如自动驾驶无信号延迟风险的更实时的处理,本地设备的私人语音、面部特征数据训练等。这些实现依赖于新热点AI芯片,如苹果的A11(搭载神经引擎)、英特尔的Myriad X(视觉计算)、华为的麒麟970等。

“胶囊网络”更新深度学习技术

▲卷积神经网络与胶囊网络在人脸识别中的技术差距

作为AI的底层技术,深度学习可以说是人工智能大爆的功臣,而现在,它将被“胶囊网络”改造(capsule networks,即CapsNet,由深度学习大牛Geoffrey Hinton2017年发表论文提出)。

▲CNN在人工噪音下将熊猫图片(置信度57.7%)错认为长臂猿(置信度99.3%)

尽管卷积神经网络(CNN)在很多方面取得了成就,但很多时候,CNN表现不佳,存在可能的安全漏洞,不能处理输入数据的多种变换形式(翻译一下,就是很容易出错,很容易被黑客愚弄);而胶囊网络可以从更高维度的特征中识别事物,且所需训练数据更少,错误率更小。

十万级薪资诱惑

▲DeepMind2016年财报表:员工成本和其他费用为1.048 亿英镑,领英显示其员工人数仅为 415 人

中国正在招聘人工智能专家。

根据猎聘网,宝马中国的一些AI人才的薪水接近567-624K美元,还有一些公司的机器学习(ML)人才薪资为315-410K美元。腾讯人才报告显示,目前该领域的研究人才约30万,这已经算上学生人数了,但公司们的工程需求得一百万甚至更多。

而美国,搜一下人工智能就会出现32000个工作职位,薪水范围基本到六位数。大型科技公司正在砸钱抢人。

顶尖科研人才还会选择离开科技巨头,着手创办自己的公司,如曾在谷歌的吴恩达离开百度后,创立了AI基金以及AI课程;地平线机器人的首席技术官兼联合创始人余凯,原来也是百度的,深度学习研究院负责人。

人才流向创企,进一步加剧了AI人才争夺战。

机器学习变为家常

▲2017年人工智能的投资增长了141%

机器学习起源于工业物联网,现在大部分网络安全公司多多少少都用着它,大型科技公司正在提供一套2B的机器学习解决方案,它将逐渐渗透各个领域,顶尖投资者正在关注Freenome这样的基于机器学习算法的液体活检诊断公司。

机器学习加持将成为AI创业常态,新的AI公司将需要新的强大的业务模式来养活自己,而不是机器学习这个“老套”的宣传语。

2016年以来,超过1100家人工智能创企完成了第一轮融资;2017年孵化器孵化了300多家AI创企,共计投资超过15.2亿美元;2018年,狂热的投资将回归理性,投资者对他们投资的AI创企将变得吹毛求疵。

就像风投公司a16z的Frank Chen说的:几年后,没有投资者会去找人工智能创企。企业具备AI算法产品,将成为潜规则。

大佬阴云

这五年间,投资者在AI企业身上猛砸了18亿美元,现在,亚马逊、微软和谷歌可能要把小公司淘汰了,他们逐步把机器学习融入各个项目,提供各类AI-as-a-service(AI即服务),挤压相关创企和基金的生存空间。

谷歌发布了Cloud AutoML,客户可以在这上面用自家数据训练自家算法以实现自家需求;亚马逊开始销售人工智能服务Amazon AI,面向大公司提供类似于API的产品,任何开发人员都可以访问Lex(Alexa内部的NLP),Amazon Polly(语音合成)和Amazon Rekognition(图像分析);微软紧咬亚马逊提供AI加持的云服务,Salesforce、甲骨文等紧随其后。

智慧医疗获监管机构的点头

▲AI+医疗成创业热点

美国监管机构正考虑批准人工智能临床应用。当然,分责机制有待确立。

人工智能之于医疗诊断,能够快速对比数百万其他患者的医疗图像以准确发现细节,可及早发现病情,提高诊断的准确定;而2C的AI健康追踪工具,如使用计算机视觉技术监测可疑皮肤病的SkinVision,已经实用。

近日,AstraZeneca与阿里巴巴达成合作,在中国进行AI加持的疾病筛查和诊断;此外,通用电气和英伟达合作于医学成像和诊断,谷歌DeepMind则已经实现AI诊断眼疾。

尽管谷歌、通用、IBM、阿里巴巴这样的大佬冲进市场,依旧不能阻挡创企对智慧医疗,或者说AI+医疗的热情。相关创企案例包括:

医疗影像初创公司Arterys,其心脏图像分析已获FDA批准,正在申请肿瘤相关AI应用;以色列创企MedyMatch,利用深度学习技术分析CT扫描结果,以检测颅内出血情况,已获FDA设备资格。

个性化AI潮

得益于大量的开源软件、海量API和SDK以及极易上手装配的亚马逊或谷歌套件,你不用有计算机科学或是数学专业的博士学位,就能打造自己的AI应用。个性化AI应用将成为潮流。

事实上,谷歌曾推出 AIY(artificial intelligence yourself)计划,旨在让每一个年龄层的用户都可以DIY自己的人工智能产品。目前,AIY项目已有AIY Voice Kit(结合树莓派的语音识别工具包,让语音助手听起来像神秘博士)、AIY Vision Kit(基于神经网络的猫、狗、人的表情/心情识别应用)。

此外,亚马逊还推出过DeepLens,一款249美元的深度学习相机,还为此设立了7500美元的首届黑客马拉松,涉及机器学习项目的创建。

智东西认为,2018年将是人工智能渗透手机软硬件的一年,侧端AI应用、AI+工业工业机器人等逐步落地;这也将会是金融、律师等白领行业自动化加速的一年,相关创投乐观,就业市场面临压力;与此同时,科技大佬将加速行业洗牌,压迫部分中小企业的生存空间,部分泡沫将破。此外,相比于技术积累丰厚的老美,中国的AI优势在于潜在人才库(加上两国近来的境外人才政策)、巨大的数据量和迫切的需求,从而倒逼产业快速成长。



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