阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

隨著AI投資浪潮的退去，最后剩下的玩家開始討論如何打破這一僵局。

11月4日，11月4日，在廣東舉辦的2020企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)大會上，云從科技創(chuàng)始人周曦與波士頓動力創(chuàng)始人馬克·雷波特展開了一場世紀(jì)對話，共同討論當(dāng)下AI行業(yè)的發(fā)展趨勢和技術(shù)應(yīng)用。

這場對話因為兩家公司的背景顯得格外亮眼。

波士頓動力是當(dāng)今仿生智能機器人領(lǐng)域的“執(zhí)牛耳者“，旗下產(chǎn)品的每一次升級都挑動著行業(yè)里敏感的神經(jīng)，眼下剛剛完成商業(yè)化的探索，立志于打造機器人界的安卓。

另一邊，被譽為“人工智能國家隊”的云從科技則是國內(nèi)最早提出人機協(xié)同路線的AI企業(yè)，眼下正計劃沖刺國內(nèi)上市。

01 資本退潮后，人工智能的下一站

以2012年為起點，全球范圍內(nèi)資本開始涌入人工智能領(lǐng)域。

據(jù)烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告顯示》，僅2012年到2016年，全球人工智能企業(yè)就新增5154家，融資規(guī)模達224億美元，其中，光2016年一年的融資規(guī)模就達到了92.2億美元，相當(dāng)于2000年到2013年間總?cè)谫Y之和。

在投資人看來，人工智能勢必會掀起一番浪潮，人工智能行業(yè)也一定會誕生出谷歌、甲骨文一樣的科技巨頭。

對于新興領(lǐng)域，往往需要花大量的時間和盡力進行開發(fā)與培養(yǎng)，需要科研人員靜下心來，苦心研究多年才可能在某一方向上取得成績，在經(jīng)過驗證后，還需要長時間的探索才能找到適合企業(yè)發(fā)展的商業(yè)模式。

從90年代初商用互聯(lián)網(wǎng)公司誕生算起，到2010年互聯(lián)網(wǎng)大范圍普及，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用20年的時間才迎來了紅利期。

不過，資本領(lǐng)域等不了20年，他們寄希望于人工智能行業(yè)能在短時間內(nèi)實現(xiàn)科研成果轉(zhuǎn)換，并得到投資回報。

投資人與行業(yè)公司之間的矛盾，在2019年迎來了爆發(fā)。

公開數(shù)據(jù)顯示，2014年至2018年，中國人工智能領(lǐng)域共發(fā)生126起退出事件，數(shù)量僅為同時期退出事件的5%。

但到了2019年，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域投資數(shù)量和金額都迎來了斷崖式下跌。上半年僅完成30起融資，同比下降45.5%，融資總額達50億元，不足去年同期的40%。

人工智能行業(yè)已經(jīng)不再是資本市場的寵兒，行業(yè)內(nèi)沒有如愿出現(xiàn)谷歌一樣的巨頭，大批公司倒閉，剩下的公司發(fā)展得也舉步維艱，人工智能行業(yè)進入了第一個寒冬。

02 人工智能是趨勢，不是風(fēng)口

“AI是未來10年、20年乃至30年的大趨勢，是一條很長的路，它不是一個風(fēng)口，而是一個大的趨勢”。周曦認(rèn)為，人工智能并不是過去的投資風(fēng)口，當(dāng)熱度消散時，風(fēng)口就失去了存在的意義，而人工智能是科技發(fā)展所需要經(jīng)歷的必然階段。

這一點，在國家對發(fā)展人工智能的態(tài)度上可見一斑。2017年7月，國務(wù)院出臺《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，確立了人工智能發(fā)展三步走的戰(zhàn)略目標(biāo)，首次將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面。

在前不久中共中央發(fā)布的十四五規(guī)劃中明確指出，要瞄準(zhǔn)人工智能、量子通信、集成電路、生命健康、腦科學(xué)等前沿領(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目，在列出的極大前沿科技中，將人工智能排在來了第一位，在一定程度上也說明了其重要性上的優(yōu)先級。

周曦認(rèn)為，人工智能的發(fā)展不應(yīng)該局限在某一細(xì)分領(lǐng)域，更不應(yīng)該局限在特定的應(yīng)用場景上，而是建立一套完整的人工智能平臺型應(yīng)用，這不僅是云從科技對于自身的定位，也是目前行業(yè)內(nèi)達成的共識。

“資本市場希望能夠先投未來掌握核心技術(shù)，甚至核心平臺的公司，比如說早期投資AI四小龍等等。”周曦指出，人工智能行業(yè)的出路在于掌握核心技術(shù)，并最終建成跨行業(yè)、跨地區(qū)的平臺型應(yīng)用。

成立于2015年的云從科技，最早從事于人臉識別領(lǐng)域，逐漸拓展到跨境追蹤、車輛追蹤、姿態(tài)追蹤，成立之初的云從科技依靠自身最擅長的圖像識別技術(shù)在人工智能領(lǐng)域里迅速打開了市場。

在圖像識別領(lǐng)域里取得行業(yè)認(rèn)可后，云從科技開始向銀行、安防和民航等行業(yè)展開布局，在金融領(lǐng)域里，云從已經(jīng)為包括工行、建行、農(nóng)行、中行在內(nèi)的400多家金融機構(gòu)和全國超過十萬個銀行網(wǎng)點提供智能服務(wù)。

在細(xì)分行業(yè)內(nèi)取得成功后，云從科技開始嘗試建設(shè)平臺型應(yīng)用。

在民航領(lǐng)域，云從科技打造了“飛鳳平臺”，為機場的安全保障、生產(chǎn)運行、旅客服務(wù)提供職場。在安防領(lǐng)域，云從科技打造了集合趨于安防布控、生物特征識別、OCR識別在醫(yī)療領(lǐng)域的“輕舟平臺”。在醫(yī)療領(lǐng)域，云從科技與中山大學(xué)第一附屬醫(yī)院合作，建設(shè)全球第一家融合智慧就診、智慧醫(yī)療、智慧安保、智慧樓宇于一身的智能化醫(yī)院。

建設(shè)平臺型應(yīng)用的觀點也得到了馬克·雷波特的認(rèn)同。

“我們希望機器人可以被定制，通過硬件和軟件的調(diào)整，以適應(yīng)不同的任務(wù)。” 馬克·雷波特表示，波士頓動力當(dāng)前的定位就是一家平臺公司，通過“通用用途平臺”共同，與客戶、第三方伙伴、應(yīng)用開發(fā)團隊共同拓展產(chǎn)品的使用場景。

馬克·雷波特指出，當(dāng)下波士頓動力在做的事就是通過授權(quán)或開源的方式，讓第三方參與到平臺設(shè)計當(dāng)中，打造成為機器人領(lǐng)域里的安卓。

03 人機協(xié)同才是未來

關(guān)于人工智能該扮演起哪一種角色的問題上，二人的觀點產(chǎn)生了分歧。

作為動態(tài)仿生機器人的先驅(qū)，馬克·雷波特認(rèn)為，機器完全可以取代人類去做那些枯燥的、無聊的或是危險的工作，“機器人可以代替人類暴露在危險的環(huán)境下開展工作，這個場景下機器人就是一個非常具有優(yōu)勢的選擇。”馬克·雷波特指出，未來機器勢必會取代人類，以實現(xiàn)效率的最大化。

對此，周曦認(rèn)為，只有人機協(xié)同才能打破行業(yè)所面臨的困境。

“依靠深度學(xué)習(xí)的人工智能不能真正解決問題，我們需要另外一條路——專家知識，我們要相信人的力量，我們要跟人結(jié)合。” 周曦詳細(xì)地闡述了人與機器在思維方式上的差異，“因為人可以在復(fù)雜的環(huán)境、很小的樣本下做出創(chuàng)造性的決定，但是機器一定要做成千上萬次的試錯才能做出決定。”

同時，周曦也闡述了機器的優(yōu)勢，“我們相信最后有智慧的是人，但是人的大腦，會受到我們體力、經(jīng)驗和時間的限制，那我們該怎么辦?我們應(yīng)該想一個法子，能夠讓人的體力、經(jīng)驗和時間得到更多的釋放。”周曦認(rèn)為，人與機器的相互合作才是人工智能的出路。

周曦坦言，這一過程并不簡單，想要讓機器像人類一樣思考，首先要做的是梳理一遍大腦的邏輯，并通過數(shù)個維度去賦予機器這項能力。

他將這一過程分為三個階段，第一個階段要讓機器像人一樣“看得懂，聽得明白”，也就是賦予機器感知能力。第二階段要讓機器明白什么是美好的、什么是漂亮的、什么是危險的，也就是賦予機器認(rèn)知能力。第三階段是讓機器能夠去回答問題，即賦予機器知識。

“如果我們的人工智能也按照人的邏輯層層遞進，那它就成了人的良師益友，可以啟發(fā)人類，幫助人類。”周曦相信未來人與機器的關(guān)系一定是相輔相成的，但最終的決策權(quán)依舊在人類的手中，雙方配合以實現(xiàn)極致的效率，這就是人機協(xié)同的最終形態(tài)。

人機協(xié)同這一路徑的直接產(chǎn)物就是國內(nèi)首個人機協(xié)同開放平臺的誕生。

今年5月，云從科技與廣州市政府達成“數(shù)字基建”合作，雙方共建國內(nèi)首個人機協(xié)同開放平臺，致力于構(gòu)建人機交互、人機融合、人機共創(chuàng)，軟硬件一體化的人機協(xié)同服務(wù)體系，這也標(biāo)志著云從科技已然從一家人臉識別獨角獸蛻變?yōu)榛贏I核心技術(shù)閉環(huán)的人機協(xié)同解決方案提供商。

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