在經歷近幾年高歌猛進的發(fā)展后，人工智能似乎正在經歷一波低谷。被稱為“AI四小龍”的商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技遭遇市值暴跌或經營虧損。其中，實力最強、曾創(chuàng)下全球人工智能領域最大規(guī)模IPO的商湯科技，在6月底股價跌破發(fā)行價。也有不少人工智能企業(yè)目前仍處于虧損狀態(tài)中。
虧損成常態(tài)、市值縮水、融資困難……人工智能是否正在經歷市場泡沫的破裂？人工智能的“第三次寒冬”是否已經到來？日前，中國計算機學會青年計算機科技論壇(CCF YOCSEF)舉行論壇，邀請人工智能領域的技術、投資等專業(yè)人士探討“人工智能產業(yè)化路在何方”。
投資估值回歸理性
人工智能是不是迎來了泡沫破裂？技術出身的投資人頗有發(fā)言權。
在這場研討會上，將門創(chuàng)始合伙人兼首席技術官沈強直言：這并不意味著人工智能領域迎來投資寒冬，而是說明投資估值體系更加回歸理性。“畢竟經歷了十年時間的持續(xù)投資，產業(yè)界對于AI技術的期待不僅僅是在創(chuàng)造更多、更新的技術，而是要在實際的業(yè)務里創(chuàng)造價值。”
沈強曾在諾基亞、微軟等科技企業(yè)工作，曾擔任微軟創(chuàng)投加速器首席技術官，也參與過對不少人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資與服務。他總結近十年來人工智能領域的投資情況后發(fā)現(xiàn)，2021年投資總額達到頂峰，但此時單筆融資的平均金額也在上升，這說明人工智能領域的投資已經發(fā)展到了中后期。“越來越多AI公司已經從高速增長期，轉入到成熟發(fā)展的階段。”
至于最近兩年一些人工智能企業(yè)的融資或估值下調，沈強認為這并不能歸因于投資界對人工智能的熱情在衰減，而是因為疫情產生的一系列連鎖反應：投資機構的資金供給減少，估值下降。而已經公開上市的明星AI公司的股價波動，會直接傳導給一級市場(通常是未公開上市之前的股權融資市場——記者注)。
“如果(已經IPO上市的企業(yè))它們都不行，是不是在一級市場上投的公司也會有隱憂，AI創(chuàng)業(yè)還要繼續(xù)嗎？”沈強說，在將門創(chuàng)投所維護的約兩萬人的AI技術創(chuàng)業(yè)者社區(qū)內，這是許多創(chuàng)業(yè)者、工程師都非常關心的問題。
作為創(chuàng)業(yè)者，北京一流科技有限公司創(chuàng)始人袁進輝也有“唇亡齒寒之感”：“二級市場不好，創(chuàng)業(yè)企業(yè)在一級市場融資也會變難。”他認為，前幾年市場普遍對“人工智能產業(yè)化”期望過高，如今在未能滿足期望的情況下會有些失望，但人工智能已經在越來越多的領域開始創(chuàng)造價值了，而且隨著滲透率提升，機會不僅限于人臉識別、語音識別等表層應用，還有很多中下層、基礎設施的機會開始涌現(xiàn)。
袁進輝博士畢業(yè)于清華大學，2017年開始帶領創(chuàng)業(yè)團隊研發(fā)深度學習框架OneFlow。這類框架被稱為“人工智能操作系統(tǒng)”的基礎設施軟件，是人工智能芯片等底層硬件的軟件入口，也是近年來被看好的投資熱點。他創(chuàng)辦的一流科技也獲得了九合創(chuàng)投、高瓴創(chuàng)投等知名投資機構的近億元風險投資。
作為從業(yè)者，袁進輝認為國內人工智能領域已經培養(yǎng)了大量工程師人才，有條件在更多和人工智能基礎設施這樣類似“叢林探險”的新興領域領先和超越。“如果我們比別人思考得更深入一些，看得更遠一些，是有這個機會的。”
“技術創(chuàng)造了多少價值”
在本次研討會上，北京交通大學教授陶耀東講了一個真實的案例：某家工業(yè)互聯(lián)網企業(yè)準備向其他工業(yè)企業(yè)提供服務，具體做法是派出大數(shù)據工程師幫其進行節(jié)能改造，但仔細計算人員工資、時間成本后，發(fā)現(xiàn)這種模式無法長期復制。
“因為用AI的成本現(xiàn)在不低，一個普通的企業(yè)要用AI，怎么能有利潤來覆蓋這個成本？”陶耀東提醒，人工智能的長遠發(fā)展仍需與產業(yè)緊密結合，讓使用AI技術服務或產品的企業(yè)能降本增效，創(chuàng)造更多價值。
事實上，如何降低人工智能的使用門檻也是全球產業(yè)界面臨的共同問題。加拿大蒙特利爾大學算法研究所(Mila)、商學院、計算機系副教授唐建認為，早期的人工智能創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)模式，大多是向傳統(tǒng)產業(yè)提供由AI算法支撐的技術服務，但這類商業(yè)模式的局限性在于研發(fā)投入很高，利潤很?。盒枰ㄔO數(shù)據中心和算法模型，相應的人員投入也非常大，但拿到的收入卻不多，“造成很多企業(yè)基本不盈利，很多都是投資在后面支撐”。
此外，許多AI初創(chuàng)企業(yè)還要面臨來自其他行業(yè)的挑戰(zhàn)。唐建舉例說，商湯科技等人工智能企業(yè)在進入安防攝像頭領域時，往往會面臨其他企業(yè)的競爭，這些企業(yè)的優(yōu)勢在于大量的數(shù)據、用戶積累。隨著人工智能技術的發(fā)展，這些企業(yè)也在吸納相關人才，提升自身實力，甚至在一些細分領域會超過商湯科技等AI公司。
創(chuàng)客總部合伙人、北大校友創(chuàng)業(yè)聯(lián)合會副會長陳榮根指出，像許多前沿技術一樣，人工智能在產業(yè)化的過程中往往面臨三大鴻溝：技術鴻溝，技術到底行不行；產品鴻溝，能不能做出產品；規(guī)模鴻溝，能不能做出規(guī)模。
“從產業(yè)化的角度來說，盡快跟客戶見面，知道客戶想要什么，最終要創(chuàng)造客戶的價值，這也是一個挑戰(zhàn)。”陳榮根認為，人工智能在近幾年已經過了“技術行不行”“技術怎么落地”的階段，現(xiàn)階段要回答的問題是“技術怎么能為應用場景創(chuàng)造價值”。“現(xiàn)在不僅僅談技術、性能，還要看你創(chuàng)造了多少價值。”
呼喚人才培養(yǎng)機制創(chuàng)新
人工智能為各行各業(yè)提供了價值，既懂技術又懂產業(yè)的跨學科、跨領域人才就顯得至關重要。
清華大學智能產業(yè)研究院院長助理、戰(zhàn)略發(fā)展與合作部主任張煜曾在微軟公司工作過十多年。在他看來，人工智能屬于應用型學科，目前還不是一級學科，需要跟實際應用緊密結合。因此，在人工智能的人才培養(yǎng)方面，交叉學科的建設就顯得非常重要。
這也是華北電力大學教授張瑩關注的問題。她注意到，目前高校對人工智能人才的考核，不論是理論研究方向還是產業(yè)落地方向，評價體系是一樣的，高水平論文都是其中的一項重要內容。
“考核必然引導大家研究的方向，或著力點不同。”張瑩認為，要想提高人工智能在各行業(yè)的落地成效，需要相關科研人員深入具體企業(yè)。“只有深入了解行業(yè)背景，才能產生更好的模型，適合在不同的行業(yè)。”因此，她建議借鑒國外經驗，允許高校教師、科研人員利用一年或半年的學術年假，到一些企業(yè)中參與工作，深度理解行業(yè)需求。
“產業(yè)化的核心是人才培養(yǎng)。”中國科學技術大學教授何向南提到，工程碩士、工程博士等專業(yè)型人才的培養(yǎng)非常重要，我國已經培養(yǎng)大量專業(yè)碩士、博士，但對于人工智能與其他行業(yè)的交叉學科，如何評價一個專業(yè)碩士或專業(yè)博士是否合格則顯得十分困難。“目前評價體系缺失，所以很多學校‘偷工減料’，就是用原來的體系去考核。”他認為，如何培養(yǎng)人工智能產業(yè)所適用的人才，是當下亟待解決的挑戰(zhàn)。
本次論壇的主辦方——中國計算機學會青年計算機科技論壇(CCF YOCSEF)，創(chuàng)建于1998年，總部位于北京，在全國有27個分論壇，通過舉辦論壇等活動討論學術、公共政策等問題。
