雷鋒網(wǎng)「新智造」按：就像幾年前的智能硬件、VR、機(jī)器人一樣，今年人工智能成為新的科技關(guān)注領(lǐng)域，學(xué)術(shù)大牛和業(yè)界領(lǐng)袖為人工智能奔走做宣傳，大量的投資基金不斷地砸進(jìn)去，吸引著無數(shù)創(chuàng)業(yè)者開始轉(zhuǎn)型做人工智能，這意味著新的一輪高潮開始了。然而，我們對人工智能的認(rèn)知真的夠嗎？人工智能到底適合迎合應(yīng)用在哪里？本文摘選自星瀚資本微信公眾號《分析研究：2017年時下之未來啟示錄》一文，作者為星瀚資本創(chuàng)始人楊歌，在本文中他以一個投資人的視角提出了自己關(guān)于人工智能的獨(dú)到見解。新智造作為雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))旗下欄目，關(guān)注智能時代的創(chuàng)新與創(chuàng)造，目標(biāo)是找到哪個領(lǐng)域還有值得創(chuàng)業(yè)和投資的機(jī)會。
最近對AI的討論是層出不迭，開復(fù)老師經(jīng)常跑出來嚇人說血腥的顛覆理論blabla，我作為多年的算法工程師出身，對于此當(dāng)然一樣是深信不疑的?；ヂ?lián)網(wǎng)的發(fā)展打通了信息傳遞的渠道，云計(jì)算的成熟積累匯聚了海量超乎于常人想象的大數(shù)據(jù)，而如今我們正面對著這個巨大的數(shù)據(jù)礦山摩拳擦掌，正如十九世紀(jì)初一個配好裝備想實(shí)現(xiàn)淘金夢想的西部牛仔。
趕緊醒醒吧，要不又跑偏了！正如云、納米、量子、物聯(lián)網(wǎng)一樣，AI是一個一進(jìn)市場就被立刻玩兒壞了的名詞。所有公司從2015年16年都開始人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)，迅速把一個新的技術(shù)循環(huán)倒逼到了上一個技術(shù)循環(huán)的IP概念銷售加資本運(yùn)作的玩法。很多的項(xiàng)目通常禁不住十個技術(shù)問題就倒下成為商業(yè)模式的營銷，然而這也確實(shí)是市場發(fā)展過度中所需的必經(jīng)之路。重要的是，誰能最快地切入下一個循環(huán)吃到第一波紅利？
智能駕駛是AI應(yīng)用的一個主戰(zhàn)場，然而對此我卻始終不能認(rèn)同。我是一個北京的老司機(jī)，在北京甚至國內(nèi)開過車的人想必都能理解，紅燈停綠燈行對于你面前的行人和騎士們來講只是停留在書本上的知識，然而中國的交通課堂上又有一個重點(diǎn)叫做保護(hù)弱勢群體。所以如果你有美國開車的習(xí)慣比如過路口加速，直行不顧對面左轉(zhuǎn)，打燈就可以并線等等在中國一定要小心，一不留神就會出現(xiàn)事故。曾經(jīng)有一個荷蘭的資深交通學(xué)家來中國解決交通問題，聲稱一年內(nèi)一定搞定回國，結(jié)果待了三年后精疲力竭地離開并最后甩下一句話“That is China’s problem!”沒錯，這就是我們的交通，從北京的國貿(mào)到上海的靜安寺，如果你沒練出車推行人緩步走的功夫基本上就是寸步難行，所以在中國要想實(shí)現(xiàn)智能駕駛，那汽車基本上要具備跟人一樣的高等智能，學(xué)習(xí)反應(yīng)分辨率必須要細(xì)到厘米級，考慮交通規(guī)則和簡單的突發(fā)情況是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。谷歌的智能汽車去年突破了300萬公里的行駛里程，然而在強(qiáng)智能和超智能的界線面前仍然不足一提，目前的AI能制造出Alpha Go打敗李世石驚動全球，但是離說第4局是故意輸?shù)倪@種超智能還有很遠(yuǎn)的距離(甚至于沒有學(xué)習(xí)對象和可量化的鍛煉過程)。所以到目前為止，智能駕駛的應(yīng)用大多面向于慢速定制路線的行駛場景，使用在于降低人力成本和復(fù)雜軌道式交通成本，從單個項(xiàng)目來講雖然具備一定應(yīng)用價值，而從大行業(yè)來講已經(jīng)失去了智慧交通產(chǎn)業(yè)的意義(并不能對技術(shù)或商業(yè)模式給出行業(yè)溢價)。
智能駕駛是當(dāng)前市場對AI理解和使用的一個典范案例，具備真實(shí)的需求，開始真正走向下一個技術(shù)循環(huán)的探索，然而靶向精準(zhǔn)度卻稍有偏差。AI的使用最重要的在于兩點(diǎn)，一方面是要有成熟的海量數(shù)據(jù)，另一方面是要對場景問題進(jìn)行精準(zhǔn)的模型化設(shè)計(jì)。智能駕駛的確具備明確的使用場景，但場景模型化的算法方案卻很復(fù)雜，另外也不具備已成型的可供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，需要模擬真實(shí)場景長期積累數(shù)據(jù)，可以說在上述的兩個必要方面上都不具備優(yōu)勢。
AI市場的dilemma（困境）在于，大眾認(rèn)為好模擬的場景多是人為直觀感性化的，其實(shí)對于數(shù)據(jù)模型來講是很復(fù)雜的；而相反問題數(shù)據(jù)相對簡單的場景，卻又是大眾不好想象的，通常都在于一些垂直專業(yè)的領(lǐng)域里面(這非常像物理空間和譜空間的重點(diǎn)問題分析差異) 。在未來的幾年中，AI勢必會爆發(fā)在量化金融、物流倉儲大數(shù)據(jù)、有數(shù)據(jù)積累和標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級、以及機(jī)器人運(yùn)動行為學(xué)習(xí)等方向中。對于數(shù)據(jù)積累成熟，模型化場景清晰明確的這些行業(yè)，人工智能將會帶來血腥的顛覆，正如今年摩根大通將華爾街36萬小時的工作化為秒級。
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