AI產品正逐漸走向成熟，行業(yè)競爭已經出現兩極分化 |?2021 CTIS
隨著人工智能技術的逐步落地，AI產品正在走向一個成熟的階段，諸如安防、金融、智能家居、汽車零售等行業(yè)都推出了種類多樣的、成熟的AI應用和產品。同時，在投資領域，無論是美元屬性基金還是人民幣屬性基金，對AI賽道的熱度都有了進一步提升。
不過，AI產品在大規(guī)模應用的過程中，還存在著不少尚待解決的問題。
據普華永道關于最新的AI研究中有過一個統計，現在AI產品落地的主要障礙有幾點，第一個就是難獲得領導層的支持；第二個是AI的實施和組織適配比較困難；第三個是很難將AI從計劃落實到生產上，也就是規(guī)模化存在困難；第四個是無法衡量AI的投資回報率量；第五個則是AI的系統運營困難。
在6月9日鈦媒體聯合CTIS共同打造的“AI·創(chuàng)新數字生活主題論壇”上，新眸主理人桑明強、思嵐科技的CTO黃玨珅、大搜車CTO張帆、光源資本執(zhí)行董事許銀川就相關話題展開了討論。
如何看待如今的AI創(chuàng)業(yè)大環(huán)境？
人工智能技術行業(yè)從研發(fā)到落地應用已經輾轉走過了很長一段時間了，那么該如何看待如今的AI創(chuàng)業(yè)大環(huán)境呢？
思嵐科技CTO黃玨珅表示，現在AI大環(huán)境還是非常好，AI產品正在走向一個成熟的階段，也慢慢走入到人們的生活當中。比如住酒店也能經常見到，有一些酒店的機器人能為大家去提供服務——送外賣或者送酒店用品之類的。
同時，在大搜車CTO張帆看來，AI創(chuàng)業(yè)環(huán)境是越來越好的，這里面有兩個環(huán)節(jié)。
一方面，AI本身已經慢慢往成熟方向去走了，越來越多公司都有一個AI部門，這是一個技術成熟的過程。同時，現有的技術已經遠遠超過能給它應用的水平，所以技術儲備也已經夠了。
另一方面，是大環(huán)境發(fā)生了變化。2020年的疫情讓傳統公司來越來越有動力去加速數字化、加速AI化。
作為光源資本的執(zhí)行董事，許銀川則主要從資本層面闡述了自己的觀點。
許銀川表示，無論是美元屬性基金還是人民幣屬性基金，對人工智能賽道的熱度在進一步提升。尤其在新的環(huán)境下，投資機構總體可投的賽道在減少，但疫情之后的總體美元和人民幣供給量在增加，所以這個賽道整體資金是在提升的。
同時，許銀川還表示，創(chuàng)業(yè)公司內部的競爭也在變激烈。“行業(yè)已經發(fā)展了兩三年，創(chuàng)業(yè)的門檻在提高，頭部公司拿錢更容易，估值更高。”
當前AI發(fā)展的最大痛點是什么？
行業(yè)在向前發(fā)展，必然就會碰到越來越多需要解決的問題。那么，在當前AI發(fā)展的過程中，最大痛點是什么？
“AI從技術上已經成熟了，我們的單點應用也已經冒出來了，下一步AI發(fā)展的動力就是怎么樣能夠把不同的AI技術整合到一起。”黃玨珅表示，比如思嵐科技是做導航定位的，就需要將機器視覺技術整合在一起，給企業(yè)或者個人，帶來更多的價值。這是AI進一步發(fā)展的最重要的一個方向，也是個結合點。
許銀川則認為，現在AI產品在供給側已經發(fā)展得差不多了，但甲方總體還是比創(chuàng)業(yè)公司要保守一點點。新的東西在甲方要先形成勢能，加以擴散，這需要有一定的過程。比如作為一個采購方，不會完全從技術角度或者IP價值角度簡單地去接受，更多是從實際的使用效果。
“今天，一個很大的問題是有些公司的產品會被宣傳成一個神話，好像這個產品砸人腦袋上一下就成超人了，但現實是做不到的。”大搜車CTO張帆表示，所以甲方需要有自己的AI團隊，理解內部的場景。這樣，雙方需求能夠被拉平，或者有對標了，（技術落地）這個事情就變得更容易了。
怎么看待當下AI突破的方向？
除此之外，本次大會還有個關鍵詞：對于AI突破的方向，究竟是從技術變得更加精準了，還是從場景、從業(yè)務層面的突破？
“突破就是，當你這個技術到了什么樣的程度，這個是現在AI行業(yè)來說最核心的一個問題。”
黃玨珅舉例稱，基于純粹的激光雷達實現的導航定位系統，可以在一個客流密集度非常高的餐廳里面，連續(xù)工作一年多沒有任何問題，這是一個很重要的指標。它讓一個機器人產品不再依賴于工程師，不再依賴于運營團隊，就能在客戶的場景里面為客戶帶來價值，這是現在突破最重要的一個點。
?“所以，所有產品一定是跟著市場需求走的，根據應用場景走的。”黃玨珅表示，對于機器人這個特定的行業(yè)來說，接下來的方向也非常簡單，用戶有什么樣的需要，結合我們這樣的能力來滿足用戶特定的需要。
從一級市場的角度，許銀川則認為，現在AI相關的創(chuàng)業(yè)者，由技術和解決方案延伸到的AI應用的領域是個全面的突破。之前比如自動駕駛、NLP比較單點的一些技術，隨著這個技術的成熟，家可以滲透到很多傳統的行業(yè)。
“所以我看到這個突破就是由一些早期的單點領域、個別領域，向全面領域的一個爆發(fā)。可以說這個觸角已經伸展到我們身邊各個細分行業(yè)，深刻影響著我們生活了。”許銀川表示。
另外，大搜車CTO張帆則表示，真正的突破不是技術的突破，現在的技術某種程度上進入了深度學習的時代。技術門檻不是拉高了，是變低了。
“比如十年前做AI的時候，有各種各樣的模型，你每個都得選，每個都得調參，也沒有那么標準的這些應用。”大搜車CTO張帆表示，今天基本已經比較傻瓜化了，把東西往模型里一丟，算出來自動調參給結果，門檻變得越來越低。也就是說，技術已經夠用了，未來幾年最重大的突破是在應用端的突破。
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