人工智慧迎來爆發之年
人工智慧被2016年世界經濟報告預測為第四次工業革命的核心技術代表, 比爾·蓋茨稱之為計算機科學界的 '聖杯' .
2016年3月與2017年5月, 兩場圍棋界的 '人機大戰' 讓人工智慧走入更多人的視野. AI程序阿爾法狗相繼擊敗頂尖棋手李世石和柯潔, 天下無敵. 但這隻 '狗' 的第一把交椅屁股還沒坐熱, 2017年10月, 新一代阿法元出山, 無需任何棋譜, 以100比0完虐阿爾法狗.
不過, 人工智慧遠不止是下圍棋那麼簡單, 其涉足的領域已越來越廣. 語音識別, 人臉識別, 無人駕駛, 大數據分析, 甚至疾病預測, 人工智慧可以施展拳腳的領域早已覆蓋了生活的方方面面.
中國的人工智慧領域也大有星火燎原之勢. 百度已經押寶人工智慧, 無人駕駛汽車開上北京五環, 並宣布無人駕駛技術免費開放; 京東, 阿里, 小米也積極向人工智慧布局, 涉水智能音箱市場; 互聯網巨頭騰訊發布了人工智慧發展戰略. 除了巨頭以外, 地平線, 寒武紀等初創型AI公司也捷報頻傳.
其實, 人工智慧的概念早在上世紀50年代就已經誕生. 為何近年開始呈現迅猛發展之勢?
觸景無限創始人, 國家 '千人計劃' 專家陸凡在這一領域從業多年. 他說, 近年來, 深度學習的出現推動了人工智慧的爆發. '深度學習讓演算法變得更加有效, 機器可以拋棄人掌握的規律, 更深入地挖掘事物本質. '
深度學習是隨著電腦處理能力大幅提升而快速發展起來的一種機器學習的方法, 有點類似於人腦神經系統的工作.
'另外, 經過幾十年發展, 晶片已可支撐起運算複雜度非常高的AI演算法. ' 陸凡說, 大數據也是人工智慧發展關鍵因素, 可給機器反饋, 不斷進行訓練, 告訴機器 '對與錯' .
2016年3月9日, 韓國圍棋棋手李世石 (右) VS穀歌AlphaGo的人機大戰賽在韓國首爾舉行. 2016年3月9日, 韓國圍棋棋手李世石 (右) VS穀歌AlphaGo的人機大戰賽在韓國首爾舉行. 人才需求爆髮式增長
要做出像人一樣聰明的程序, 首先需要許許多多聰明的人. 隨著人工智慧概念升溫, 人才的需求也呈爆髮式增長.
一位國家級晶片設計研究所研究員告訴記者, 今年普遍感到新人更願意去做人工智慧和大數據. 他透露, 國內一家科技巨頭公司的基礎架構部今年校園招聘只收到兩份簡曆, 與隔壁初創公司AI部門的成百上千份簡曆形成鮮明對比.
在傳統晶片行業工作近20年的周揚, 選擇跳槽到一家人工智慧初創公司, 從事嵌入式人工智慧視覺晶片的設計工作. 在他看來, 現在設計的人工智慧晶片將主要圍繞智能駕駛, 智慧城市等應用場景落地, 有更大的發展空間.
儘管應聘者眾多, 但在人工智慧領域依然存在較大的人才缺口.
智聯招聘發布的一份報告顯示, 過去一年中, 人工智慧人才需求增長近2倍, 演算法工程師增速最為迅猛. 擁有AI技能的人才現階段月薪區間主要集中於10001元至15000元, 佔比40%.
大拿科技創始人羅歡具有20年軟體工程和人工智慧經驗. 他表示, 優秀的演算法工程師對公司發展幫助很大, 公司願意開數十萬, 甚至百萬年薪聘請一名得力的研發人員. 而由於這方面的人才不足, 學術界的教授, 研究員正被工業界瘋搶.
從全球來看, 據騰訊研究院和BOSS直聘聯合發布的《全球人工智慧人才白皮書》顯示, 全球AI領域人才總數約30萬, 而目前市場的需求則在百萬量級, AI人才供應存在很大缺口.
2017義烏裝博會上展出的無人駕駛演示車. 潘沁文 攝2017義烏裝博會上展出的無人駕駛演示車. 潘沁文 攝 資本湧入引泡沫擔憂
人才與資金是行業發展的關鍵因素, 人工智慧正成為資本追逐的新領地.
2017年7月, 商湯科技獲4.1億美元B輪融資, 創下當時全球人工智慧領域單輪融資額紀錄; 8月, 孵化自中科院計算所的人工智慧晶片公司寒武紀科技完成一億美元A輪融資, 成為全球AI晶片領域第一個獨角獸初創公司.
10月, 曠視科技宣布完成4.6億美元C輪融資, 刷新此前商湯科技保持的紀錄; 同月, 地平線獲得英特爾約1億美元A+輪融資; 12月, 圖麟科技獲2.5億元人民幣A輪融資.
資金的大量湧入, 越來越多的公司開始貼上人工智慧標籤, 引發人們對人工智慧泡沫化的擔憂.
今年3月, 李開複公開對媒體指出, 人工智慧領域的投資和項目估值泡沫化嚴重, 出現了很多偽人工智慧的產品. '我見了一個做內衣的, 也說自己是人工智慧企業, 這是非常不正常的現象. '
'明年肯定要淘汰一批人工智慧公司. ' 羅歡說, 現在, 真正懂人工智慧的投資人非常少, 很少有投資人能正確評價一個項目的技術含量. 但投資人學習速度很快, 沒有核心優勢的人工智慧公司獲得融資的機會會變少.
陸凡認為, 有過多資本流入必然會形成泡沫, 但有泡沫不意味著行業就是虛假的. 就像當年互聯網興起時, 也存在一定的泡沫, 但互聯網的大方向是對的, 浪潮去了, 留下來的都成了骨幹力量.
人工智慧識圖系統. 中新網記者 李卿 攝人工智慧識圖系統. 中新網記者 李卿 攝
中國能否 '彎道超車' ?
與西方國家相比, 人工智慧在中國似乎更受資本追捧. 有分析稱, 中國在大數據, 人口紅利, 政策扶持等方面的優勢是重要原因.
從政策層面來看, 今年3月, '人工智慧' 首次被寫入政府工作報告; 7月, 國務院出台《新一代人工智慧發展規劃》, 計划到2030年, 人工智慧核心產業規模超過1萬億元; 11月, 科技部啟動重大專項, 公布人工智慧四大平台; 12月, 工信部發布三年行動計劃, 力爭到2020年, 在人工智慧領域取得突破性進展, 在若干領域形成國際競爭優勢.
根據歐亞集團發布的報告, 數據規模是人工智慧領域競爭優勢的最重要因素, 中國擁有的海量數據, 要遠超其他國家.
上述報告稱, 整體上中國人工智慧雖仍落後於美國, 但在數據優勢, 資本支援, 政府政策扶持, 人才擴張, 硬體製造優勢等加持下, 將從模仿轉為趕超, 引領或共同引領世界人工智慧浪潮.