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2018年人工智能产业发展依然面临的三大难题

作者:时间:2018-02-24来源:网络收藏

  2017年,领域在算法、政策、资金等方面已经出现了三大突破,业界欢欣鼓舞的情形很像1999年年底网络泡沫泛滥时的情形。展望2018年,偌大的领域,优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺乏等将成为横亘在领域面前的三大难题。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201802/375993.htm

  一、资金很多,项目不够用了

  当前的产业发展面临泡沫化的风险,主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少,市场对创业项目寄予很高的期望,而实际的产品体验欠佳,泡沫即将出现。

  腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告,分析了引发行业泡沫的两个信号。一是资金多而项目缺。根据过往数据和2017年上半年的情况预测,2017年美国新增企业数量将跌到谷底,数量在25~30家之间。同时,美国的累计融资量持续快速增长,最后将稳定在1380亿~1500亿元之间。

  2018年,中美两国企业数量增长都将有所恢复,但增长速度依然平缓。这段时期,创投圈将会发现,找到一个新的有潜力的项目越来越难,由于新增企业数量稀少,经常只能跟投一些项目。

  到2020年,美国公司累计数量将会超过1200家,累计融资额将达到2000亿元。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年回暖,新增公司数量会上涨到30家以上,预期融资累计量将会达到900亿~1000亿元。

  二是周期长而营收难。可以说人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习,起源于上世纪80~90年代的神经网络研究。在很多情况下,前沿研究方法是由对已有方法的微小改动和改进而来,而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

  2006年,深度学习算法获得了突破后,引起市场热炒,但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限,甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术,要想获得消费者欢迎,还需要等待相当长的时间。

  从投融资趋势来看,涌入人工智能领域的资金依然还会增加。据不完全统计,2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起,比2016年稍有回落。但投资金额激增,总融资金额近600亿元,在政府的鼓励和行业并购中,2018年中国AI的投资额将会持续大幅增加。

  同时,行业并购开始加剧。CBInsights提供的数据显示,自2011年以来,已有近140家人工智能初创公司被收购,而2017年的第一季度,海外就有34家人工智能初创公司被收购,为2016年同期的两倍。2018年,仍将延续这一趋势。在资金增长的同时,中国AI企业数量不会同幅增长。根据行业发展周期来计算,中国人工智能产业将会在2018年呈现缓慢增长趋势,预期累计融资量将会达到900亿~1000亿元,而新增公司数量仅会上涨到30家左右。

  资金多而项目缺,周期长而营收难,项目却一天比一天更加昂贵,这种情形与1999年的第一次互联网泡沫时非常相似。

  二、事情很多,人不够用了

  算法大神YoshuaBengio曾表示:“深度学习现在很热门,目前的困境是缺乏专家,一个博士生大概需要五年的培养时间,但是五年前还没有博士生开始从事深度学习,这意味着现在该领域的专家特别少,可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境,至今依然未得到改善,甚至变得更加严峻。

  人工智能竞争的根本就是争夺顶级人才。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人,因此科技巨头们纷纷通过收购初创公司来招揽人才。

  作为国家未来的发展方向,AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用,而AI技术的研发、落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI顶级人才的领军作用尤为重要,他们是推动人工智能发展的关键因素。然而,中国人工智能领域人才极为欠缺。

  据腾讯研究院发布的《2017全球人工智能人才白皮书》显示,目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能,高校教师以及在读硕博生约7000人;产业界现存人员人数约为39000人,远不能满足我国市场百万级的AI人才需求量。

  从产业发展来看,我国人工智能领域人才分布严重失衡。人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)、技术层(自然语言处理、计算机视觉与图像、机器学习/深度学习、智能机器人等)和应用层(语音识别、人脸识别)等组成,目前我国在产业层次人才上面临两个问题。一是产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层,基础层和技术层人才储备薄弱,尤其是处理器/芯片和AI技术平台上人才缺乏,会严重削弱中国在国际上的竞争力。

  二是供求严重失衡,人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中,我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长,特别是偏基础层面的AI职位,如算法工程师,供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速,但是由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才,人才缺口很难在短期内得到有效填补。人才不足,是制约中国AI产业发展的主要因素。

  近几年来,Google不断收购AI领域公司最主要目的是“抢购”一批世界上一流的专家,在一个迅速成长的人工智能领域里面,这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也在相机而动。2018年,人才饥渴症不会得到缓解。



关键词: 人工智能 AI

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