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大疆无人机投资人:下一个人工智能投资机会是什么?

导读: 作为曾经成功投资过大疆无人机的投资人,中欧校友苏仁宏说,在人工智能领域打造中国品牌是自己的梦想。小欧精编了他在中欧创新传媒班上讲座的内容,帮助你辨识人工智能的机会在哪里,哪些热点其实是“深坑”。

作为曾经成功投资过大疆无人机的投资人,中欧校友苏仁宏说,在人工智能领域打造中国品牌是自己的梦想。小欧精编了他在中欧创新传媒班上讲座的内容,帮助你辨识人工智能的机会在哪里,哪些热点其实是“深坑”。

机会还是“深坑”?只需看这7点

人工智能现在的火热程度和智能硬件2015年的情况一样。那时智能硬件非常火热,人们对它充满热议,但今天智能硬件市场已经完全冷静下来了。人工智能和智能硬件有一定的关联,也同样遵循着特定的产业规律。所以,虽然当前的人工智能市场甚嚣尘上,但公众眼中的很多“机会”并不是真正的机会,或者说并不是3-5年就能普及的机会,因为时机还不成熟,比如自动驾驶。

大疆无人机投资人:下一个人工智能投资机会是什么?

人工智能并不是一般热点引发的短暂风口,而是一种新的技术,就像移动互联网技术一样,它对产业和人类有全面、深远的影响。由于计算平台是人工智能赖以存在的物理载体,因此透过计算平台就可以大致了解人工智能哪里是机会,哪里还是遥远的未来。云端计算平台不是多数云端人工智能应用的计算瓶颈,因此人工智能的推进进程取决于那些拥有富数据、巨量计算资源、算法人才、行业经验的互联网及产业龙头。

手机芯片的计算能力虽按摩尔定律快速演进,近年来手机的主要创新都和图像相关(拍照、摄影、图像识别、分类),但是信息大爆炸时代,空间受限的手机满足不了“用户期望”,于是场景化人工智能新物种诞生了,比如Amazon的Echo和各类儿童机器人等等。

用户端人工智能芯片还在起步期。因此,如何分辨人工智能时代哪些是真正的机会,哪些是伪机会?哪些新物种能落地?最重要的是充分认识产业发展的7个制约性条件和关键成功因素。

1、算法。

今天人工智能技术(包括深度学习在内)使用的很多数学模型在10年甚至20年前就已经非常成熟,但以前的数学模型主要是从逻辑的角度进行分析,而且算法复杂度相对较低,所以进度缓慢。近几年,人们对以往的算法进行了调整,采用人工神经网络算法,结合了非常深的网络结构(比如上百层网络)和大量的参数,模拟人脑神经的计算方式和对应的复杂度,从而使算法性能取得了很大的进步。

2、数据。

数学模型在确立之初各项参数并不确定,需要投喂以大量的数据,让电脑根据数据自行对模型的参数进行调整,从而使模型更能拟合实际情况。投喂的数据越多,参数调整的次数越多,数学模型也就越精准。这点尤其适合深度学习技术。传统的机器学习算法在数据量达到一定规模之后,性能就基本上收敛了,而深度学习由于具有很高的模型复杂度和海量的参数,因此投喂的数据越多,性能就越强大。今天的互联网和传感器产生了大量的文字、图片和声音数据,这让数据模型得以不断优化,更加精准。

3、计算性能。

计算性能这些年提高得特别快,以AlphaGo为例,它今年的计算性能比去年提高了10倍左右。计算性能的提高加速了对数据的分析和处理,让人工智能得以爆发。

4、软硬件。

技术需要通过软件和半导体及传感器等硬件来实现。毫不夸张地说,没有半导体计算芯片的快速进步,就没有AlphaGo的横空出世;没有传感器的普及化,智能手机的很多功能如计步、人脸识别等也就无法实现。

5、价格。

凡是面向消费者的2C端人工智能产品,如果价格不低到合理范围,消费者就不会买单。而产品的价格又和软硬件成本如半导体和传感器的成本密切相关。

6、功耗。

消费者对家用产品的功耗要求较低,但对便携产品的功耗要求很高。因为人工智能产品如果功耗太大,续航就变短,给用户带来不便。

7、交互技术。

交互技术决定交互体验。交互体验不好的产品不足以打动用户。VR之所以掉下风口,和交互体验太差有很大关系。

人工智能产品要想成功,算法、数据、计算性能、软硬件、价格、功耗和交互技术等7个要素都必须满足,否则就是“坑”,这是产业规律。当然产品要想热卖,还需要理解用户的心智内容,这样才能打动用户。很多投资者投不靠谱的项目,企业炒作不靠谱的产品,就是因为对智能产品的产业规律和用户心智缺乏清晰的认识。

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