1.未來18個月中 人工智慧將迎突破;
昨天, 由中國國際經濟交流中心和聯合國開發計劃署共同舉辦的2018全球治理高層政策論壇暨2018 '一帶一路' 金融投資論壇繼續在廣州召開. 在人工智慧技術與可持續發展分論壇中, 與會嘉賓們積極探討了人工智慧技術應如何應用於 '一帶一路' 建設, 與會者們認為, 這些正在逐步實現的 '黑科技' , 宏觀目標應是助力實現可持續發展.
文/廣州日報全媒體記者申卉, 何瑞琪, 方晴, 張曉宜
圖/廣州日報全媒體記者莊小龍
技術是一把雙刃劍, 既能夠解決一部分社會問題, 又會產生新的問題. 因此, 通過人工智慧等技術的發展, 更宏觀的目標是實現可持續發展.
——聯合國開發計劃署首爾政策中心主任侯法拾·巴拉拾
目前還處於用人工智慧輔助人類決策的弱人工智慧時代, 人們還將迎來強人工智慧時代, 在未來18個月中, 人工智慧將迎來突破性進展.
——微軟 (中國) 首席技術官黎江
人工智慧企業有智能 '董事'
通過人機交互實現洗衣機自動化, 用人臉識別, 雲技術等改變你對家的想象, 讓生活變得簡單……在雲米全屋互聯網家電創始人陳小平口中, 人工智慧讓這一切已經逐漸實現. 微軟 (中國) 首席技術官黎江說, 微軟與合作夥伴一起做了很多人工智慧的研發和業務的解決方案, 人工智慧可以應用於教育, 翻譯等. '微軟在人工智慧翻譯方面, 可以即時翻譯8種語言, 書面文字語言方面, 可以翻譯6種語言, 基本涵蓋了 '一帶一路' 所有國家的語言. '
更讓人吃驚的是, 聖坦尼國際集團新興市場論壇首席執行官哈瑞爾達·考利在發言中說, 印度的一家人工智慧企業, 其中一名 '董事' 是由人工智慧構成. '這個 '董事' 具有學習能力, 可以通過過去3年的董事會學習到企業的運作, 而且它可以在董事會上提出很好的建議, 這個機器人的能力遠遠超過很多人類董事的能力. '
人工智慧輔助人類決策
尚處於弱人工智慧時代
當人工智慧洶湧而來, 我們應該如何擁抱這項技術? 哈瑞爾達·考利認為, 要將人工智慧與物聯網等各種技術整合起來, 解決貧困和環境等更多的社會問題, 實現可持續發展.
聯合國開發計劃署首爾政策中心主任侯法拾·巴拉拾說, 技術是一把雙刃劍, 既能夠解決一部分社會問題, 又會產生新的問題. 因此, 通過人工智慧等技術的發展, 更宏觀的目標是實現可持續發展. 他舉例, 現在開發的用於線上教育的數字平台, 可以幫助兒童接觸教育, 學習文化觀. 還有銀行業, 保險業, 利用新的技術提供各種各樣銀行和保險的產品, 降低了成本, 讓普通民眾提高了生活水平.
'人工智慧可以解決很多社會問題, 我們在普惠方面就做了很多. ' 黎江說, 通過人工智慧+GPS檢測, 可以更好地識別土壤環境, 預測糧食的情況. 還有線上醫療, 由於醫療資源分配不是那麼均勻, 很多三線, 四線城市大醫院非常少, 可以通過人工智慧遠程診斷一些疑難病症.
'拍一張你的視網膜照片, 通過人工智慧, 馬上能看到你是否有糖尿病, 你的身體狀況等等, 這些目前已經投入使用, 在很多領域都在發揮著很大的作用. ' 黎江認為, 目前還處於用人工智慧輔助人類決策的弱人工智慧時代, 人們還將迎來強人工智慧時代, 在未來18個月中, 人工智慧將迎來突破性進展. 廣州日報
2.日本: 理性看待AI神話;
十幾年前, 人工智慧 (AI) 的第三次浪潮剛剛興起; 而現在, AI神話已鋪天蓋地, 成了媒體熱炒的焦點. 從AI近60年的發展過程來看, 前兩次高潮均因為沒能在現實社會中得到廣泛應用而最終陷入低穀. 本次AI熱潮以深度學習為契機, 展現了可以廣泛應用的前景, 創造了許多神話般的奇蹟. 但神話是否都會實現? 對此, 科技日報記者日前採訪了日本構造計劃研究所高級研究員楊克儉博士.
至少現在, AI並非 '魔法無邊'
楊克儉博士還是日本土木學會橋樑健康監測委員會委員, 耐爆耐衝擊設計委員會委員, 長期擔任在日中國科學技術者聯盟會長職務. 十幾年前他著手開發橋樑智能檢測監測系統時, AI尚未波及到土木建築界.
楊博士認為, 現在的AI是依存於超大量的數據, 通過機器學習和深度學習的演算法而實現的技術, 僅僅是從數據做出來的黑箱化的思維工具, 並不是無所不能. 學習方法的突破實現了較高的預測精度. 至於它如何實現的高精度, 則是超大量的數據在高維特徵空間中進行高密度, 高精度的內插所收穫的結果. 所以要利用人工智慧得到準確結果, 前提是擁有可以保證高質量內插計算的大量數據, 和能夠準確設定出數據的特徵量. 準確地說, 現在的AI所得到的結果是個相關關係, 而不是因果關係. 因此, AI至少現在還不是 '魔法無邊' 的工具.
認識誤區, 炒作膜拜危害大
楊博士說, 人們最大的誤區是把AI已經實現的內容, 即將實現的內容, 還有不大可能實現的內容, 全都混在一起討論. 其實, 如果沒能理解AI的實際能力限制, 就可能做出無知的判斷和策劃, 造成失敗. 一種常見的失敗是想利用AI, 卻白花錢得不到預想結果; 另一種是雖使用了強有力的AI工具, 但期待過高, 得不到滿足結果, 最後放棄而失去了革新的機會. 有這兩類失敗經驗者, 日後反而可能強烈反對AI的推進, 成為AI事業發展的阻力.
他認為, 要做出切合實際的判斷, 首先要認清AI到底可以做什麼, 將現在能做的, 不久能做的和將來能做的內容認真整理並切實分開是非常重要的.
其次在技術層面上, 機器學習的最大課題是特徵量的設計, 人工確定特徵量取決於設定者對實施對象的熟知程度等. 深度學習解決了這個問題, 實現了特徵量抽出的自動化, 這個突破才促成了AI的第三次浪潮. 現在AI的模式識別水平是高於人類的, 比如機器戰勝世界冠軍棋手等, 所以引起了人們對AI的膜拜. 其實, AI在識別物體和序列的能力等方面還遠不如人類.
另外, AI難以通俗理解是產生膜拜的重大原因. AI的性能越提高, 就越難於進行通俗解釋, 過程逐漸黑箱化, 變成黑魔術, 引起人們誤解. 人類很重要的行為之一就是通過聯想形成推理故事等, 決策和直覺認知比較線性化, 對高維的非線性的AI較易產生膜拜現象.
掌握數據, 掌握AI產業未來
避開上述的認識誤區, 可以更客觀地分析和預測AI發展的未來. 楊博士認為, 未來AI產業發展的關鍵就是數據的收集和累積, 誰掌握了數據, 誰就掌握了AI產業的未來. 針對AI的第三次浪潮, 日本政界和經濟界都沒有等閑視之.
對於AI在建築業智能檢測監測系統的應用, 楊博士說, 今後建築物的損傷程度判別, 損傷原因解明以及預測, 監控監測檢測和建築管理等方面, 都會因為引入AI而獲得突破性進展. 據日本土木工程界預測, 2050年—2060年, 土木建築業可以實現結構損傷的自動檢測和自動修補, 在需要的場所自動建造房屋, 全街區智能化等.
如果實現全街區智能化了, 那建築工程師不就失業了嗎? 針對科技日報記者的疑問, 楊博士回答不會的. 實現街區智能化之後, 工程師的工作可以集中在交互界面, 降低AI計算成本等方面, 並在數據非常少的條件下擔負決策責任等.
日本土木學會的資料顯示, 2014年建築業勞動者是343萬人, 預計到2025年減到216萬人. 日本政府在2016年9月的未來投資會議上提出目標, 到2025年要將建築業勞動生產率提升20%. (科技日報東京4月12日電)
3.華為終端創新中心總監:5G+AI是推動物聯網的雙渦輪;
每經實習記者 李詩韻 記者 謝振宇 每經編輯 文多
4月14日, '菁蓉智享會路2018中國物聯網高峰論壇' 在成都舉行. 投資機會分析專家, 軟銀集團顧問島聰在會上提出: '物聯網 (IOT) 將會是人類史上最大規模的項目. '
近五年, 中國物聯網發展迅猛, 有觀點認為, 物聯網時代是屬於中國的時代.
'未來已來, 整個5G和AI是推動物聯網產業的雙渦輪. ' 華為終端戰略與創新中心總監歐鵬在會上表示,華為2009年便開始進行5G的投資建設.
'物聯網解決什麼問題呢? 解決的是時間和空間的問題, 是效率的問題. 物聯網無處不在, 能實現 '連人連物連服務' , 一體化的效率提升. ' 歐鵬在會上這樣解釋了物聯網.
要實現萬物互聯, 5G和AI必不可少. 歐鵬表示, '物聯網 (IOT) 產業, 既有IOT的終端, 也有IOT的應用和服務. 5G的話, 相當於計算機下面的主線, 把整個主線加寬, 加厚, IOT的終端就會跑得更順暢. 而AI的能力是處理和交互, 這塊一定要實現智能化. 在整個物聯網時代, AI能夠快速變革以提升整個物聯網智能化的水平' .
華為終端有限公司無線寬頻與智能家庭產品管理部部長葛澤天認為: 目前, 之所以尚未實現萬物互聯, 是因為基礎設施條件沒有達到, 但5G的到來使萬物互聯具備了條件, 它會加速整個物聯網的布局.
5G具體能解決哪些問題? 歐鵬認為, 第一, 如果你購買了8K電視, 按以前的技術, 你無法觀看8K的電影, 但5G能給整個4K, 8K提供管道保障, 讓普通用戶享受到8K電影. 第二, 5G會讓傳統的移動VR和PC的VR, 轉到雲端的VR, 實現不插線, 提升VR/AR體驗. 這類VR叫雲的VR技術, 會是未來非常大的一塊5G產業. 第三是無線超寬頻進入家庭. 第四是自動駕駛及遠程醫療.
葛澤天介紹說: '今年3月份, 華為發布了5G終端晶片, 現在5G的討論熱度很高, 其實5G必須要有終端的承載. ' 對此, 歐鵬也提到: '光是雲端的能力是不行的, 還有包括晶片的能力. 安全性要求非常高的情況下, 對整個晶片的要求也是非常高的. '
基於晶片上的NPU, 可實現AI的第一個應用場景, 即智能文本圖象識別. '它能夠自動識別文字, 拍個照就可以翻譯出來. ' 歐鵬解釋說, 這是最基礎的, AI還要實現聽覺和視覺的應用場景, 以及車聯網, 智能家居這類出行等方面的相關服務——比如, 你要睡覺的時候, 家電感知到你躺下了, 就會自動關上燈.
'華為的戰略已經和IOT萬物互聯密不可分. ' 葛澤天在會上說道. 會議期間, 歐鵬對《每日經濟新聞》記者表示, 華為在5G和AI技術研發上的投入超過千億.
4.商湯科技C輪戰略融資 6 億美元 加速AI平台化戰略進程;
產自科學園的獨角獸商湯科技 (SenseTime) 宣布, 繼去年 B 輪融得 4.1 億美元後, 再成功融資 6 億美元, 再次創下全球人工智慧領域融資記錄, 並成為全球最具價值的人工智慧平台公司.
商湯表示, C 輪融資由阿里巴巴集團領投, 新加坡主權基金淡馬錫, 蘇寧等投資機構和戰略夥伴跟投. 商湯指, 吸引卓越的投資人入股,是商湯科技人工智慧平台化發展的重要一環, 而本輪的投資者正好能為商湯帶來綜合性戰略價值, 為商湯提供更豐富的應用場景,更強大的海外布局能力, 加速 AI 技術落地.
阿里期望激發更多創新, 為社會創造價值
阿里巴巴集團執行副主席蔡崇信表示, 商湯科技積極拓展人工智慧領域, 尤其在深度學習和視覺運算方面, 其科研能力讓人印象深刻. 蔡崇信又認為, 阿里巴巴在人工智慧領域的投入已為旗下業務帶來顯著效益, 期待與商湯科技的戰略合作能夠激發更多創新, 為社會創造價值.
至於商湯聯合創始人, CEO 徐立則稱, 作為全球領先的人工智慧平台公司, 本輪融資將進一步堅固公司在人工智慧領域的領軍地位, 強化上下遊產業鏈, 深化商湯在人工智慧產業鏈布局. Unwire HK
5.商湯巨額融資的背後: 面向新零售的出發與落地;
相比傳統安防和金融領域, 新零售的場景應用進一步拉近了 AI 獨角獸們和錢, 和買方的距離.
AI 獨角獸公司商湯科技剛剛宣布完成了由阿里巴巴集團領投, 蘇寧參與在內的 6 億美元的 C 輪融資, CB Insights 給出了 30 億美元的最新估值.
繼依圖, 曠視之後, 商湯也成為「阿里系」資本投向計算機視覺領域的一處新標的, 並且力度之大也創下史上之最——15 億元 (據《財經》雜誌此前報道) .
「阿里巴巴+商湯+蘇寧」的組合被視為衝擊線下新零售場景的有力戰隊, 同時預示著計算機視覺技術商業化的新走向——朝著新零售場景出發和落地.
這將是 AI 在安防和金融之後的又一個新戰場, 並且領域之新, 價值之大令人異常興奮. 有投資人評價, 「離買方更近, 離錢更近」.
為什麼是阿里: 新零售布局
阿里入股商湯並不奇怪. 相比騰訊, 阿里在 AI 領域, 尤其在計算機視覺方面的布局一直更為積極.
在 2014 年和 2017 年, 螞蟻金服曾領投了曠視科技的 B 輪, C+輪; 此外, 馬雲以個人名義參股的雲鋒基金則在 2016 年領投了依圖科技的 B 輪投資.
之所以強調「阿里」, 是因為無論在互聯網領域的哪個賽道, 創業公司基本在經曆過 A 輪, B 輪, C 輪……後都將進入到「BAT 輪」——無可避免地將面臨著「二馬」之爭.
但這次, 騰訊方面的動作卻相對保守. 極客公園就這一問題請教了幾位投資領域專業人士, 他們給出了這樣的分析:
首先, 騰訊的主戰場不在計算機視覺和新零售領域. 從騰訊公布的 AI 業務設置圖中可以看出, 騰訊 AI 的應用場景主要聚焦在內容 AI, 社交 AI, 遊戲 AI 和平台工具 AI.
此外, 在馬雲大力進軍和布局線下新零售領域的過程中, 除了大力入股併購, 還包括孵化和自己做 (天貓無人店) . 騰訊卻仍多以業務投資布局為主, 並且多拉上京東一起.
在昨天的騰訊互聯網+活動上, 馬化騰進一步說明了騰訊做新零售的思路, 「我們不是自己要做零售, 希望成為零售業的『數字化助手』. 」
馬化騰強調, 騰訊「無心開店」, 而是一心想要「孵化」騰訊目前所掌握的技術在智慧零售領域內的落地和應用.
其次, 騰訊的技術底色比阿里更重. 阿里本身以模式驅動為主, 騰訊則更偏重技術和產品驅動. 從騰訊與阿里各自的 AI 研究院發展模式以及人員組成來看, 騰訊對於 AI 的理解更到位, 技術實力可能更強.
目前, 阿里在人工智慧領域的力量相對薄弱, 能投資一傢具有平台能力的稀缺公司對自己的掌握智能生態很重要.
談到生態布局, 最核心的元素還是「新零售」場景, 這個話題本質主要是「線下線上數據的融合」.
對於阿里而言, 手握淘寶, 支付寶, 餓了麼等主要渠道, 已經較能充分地掌握線上 (零售) 數據; 與之對應地, 線下數據則成為當下阿里當下急需補足的短板.
現階段, 人臉識別作為搜集線下數據最重要的方式, 而商湯又被視為最好的演算法商之一, 因此商湯稱為促成這件事的因素之一. 阿里也正是看中了商湯能夠幫助其更好地獲取線下數據, 才聯合蘇寧入局.
實際上, 2017 年底, 商湯已經入駐蘇寧的線下店裡, 為其「無人」店面提供人臉識別演算法, 已實現從入店, 購物, 結賬, 出店等全流程的無人化和刷臉支付.
在彭博社的最新報道裡, 商湯科技聯合創始人兼 CEO 徐立透露, 商湯正在開發代號為「Viper」的服務, 用來分析來自數千個即時攝像頭源的數據.
與此同時, 徐立還透露, 商湯將在未來一年內在一線城市建造至少五台小型超算中心, 以推動 Viper 和其他服務. 這項業務主題與阿里雲所主推的智慧城市戰略基本吻合.
不過, 這其中多少數據與「線下零售」相關還不得而知, 因為當下與政企合作的安防項目仍是商湯的業務主力.
為什麼是商湯: 逼近垂直市場的「逃逸速度」
據 CB Insights 公布的數據顯示, 以 30 億美元估值的商湯為參考, 中國「AI 四小龍」中排名靠前的另外兩家估值分別為: 依圖估值 20 億美元, 曠視估值 10 億美元.
單從時間維度和產業化經驗來看, 2014 年成立的商湯並不具備優勢. 但實際上, 不到四年的時間裡, 商湯已經「後來者居上」, 與其他選手拉開實質距離.
某種程度上, 商湯的員工很介意外界將其與創業級的競爭對手相提並論, 尤其是「AI 四小龍」的稱謂. 在他們看來, 其目標和願景要宏大很多——成為一家平台級的人工智慧公司, 而不僅僅局限於單一的計算機視覺技術.
這一點, 徐立和其老師湯曉鷗——商湯創始人, 早在香港中文大學多媒體實驗室搞研究的時候就已明確, 並向其早期投資人 IDG 牛奎光進行過詳盡闡述, 相信後進的投資人也都接受了這樣的觀點和思路.
以下, 關於商湯特色的官方數據方便我們更為直觀地認識這家公司:
1) 創立早期商湯便使用人才壟斷戰略, 至今團隊共吸納了全球超過 150 名計算機視覺相關專業的博士, 粗略統計, 這基本上囊括了 AI 領域人才的主要群體.
2) 在拿到 B1 輪融資度過資本寒冬後, 商湯便開始加緊投入鋪建超算中心, 現在手握超過 8000 塊 GPU; 今年年初, 再向英偉達下單 1 億元購買 GPU.
3) 過去三年, 商湯每年營收平均增長率達到 400%. 在 2017 年, 公司實現正向盈利, 營收在 10 億元以內.
4) 商湯服務超過 400 家客戶, 包括高通, 本田, 中國移動, 銀聯, 中央網信辦, 華為, 小米等企業及政府機構.
5) 商湯業務範圍主要涵蓋安防, 智能手機, 移動互聯網, 車載等多個行業, 同時以教育, 新零售, 機場, 金融, 樓宇, 運營商市場作為其衝刺進軍行業, 總共涵蓋 10 餘個細分垂直業務線.
簡單來講, 這是一家以「中國速度」成長起來的 AI 創業公司.
儘管創始團隊是學術和實驗室背景出身, 但其業務模式和操盤風格卻十分地「互聯網化」. 在較晚一年成立的「國家隊」雲從科技還在喊著「做一個行業就要將其打透」口號的時候, 商湯已經逐步建立起了他的「4+6」, 「1+1+X」業務模式.
「4+6」即指前文提到的業務範圍, 「1+1+X」即指「1(基礎研究)+1(產業結合)+X(行業夥伴)」的商業模式, 以此來打造人工智慧平台. 此外, 自成立之初起, 商湯便開始與行業內傳統公司成立合資公司以更快的切入垂直市場.
近兩年, 商湯還積極地與地方政府, 知名基金進行聯合投資, 其公司內部也成立了專門的戰投部門.
從其外部資本運作方式來看, 「投資, 併購, 合資」三種資本運作方式, 商湯已經深得其精髓. 這對於一家技術背景的創業公司而言, 十分難得.
如此看似有些激進的商業運作模式, 創始團隊有著一套自己的打法解讀.
徐立將其稱為「逃逸速度」.
在 2018 年初的一次授獎典禮上, 徐立曾談到, 「當你創新的速度足夠快的時候, 當你真正能夠做到把創新和產業深度結合的時候, 那你擁有的是一個非常高效的往前沖的速度, 而這個速度在物理學裡被稱為逃逸速度. 達到了這個速度之後, 我們就可以擺脫地心引力, 愉快地在我們的產業, 在我們的行業顛覆中進行暢遊. 」
這背後的「地心引力」來自於演算法快速迭代導致的窗口期被縮短.
據統計, 在過去五年的時間裡, 映像識別神經網路在複雜度上已經有了 350 倍的提升, 尤以近兩年為盛, 語音識別的神經網路也複雜了 30 倍.
面對如此快速的演算法迭代速度, 留給以演算法見長並作為核心競爭力的公司成長的時間並不會太長. 而在這之後, 需要強有力的落地和商業化能力.
為此, 商湯在早期便砸錢投入建立起深度學習演算法框架, 超算中心等兩套核心基礎設施, 甚至在港中文大學的實驗室期間就已經起步. 「因為底層基礎設施已經打牢固, 所以能夠用 AI 賦能百業」, 徐立曾說到.
通過阿里與商湯的此輪協作, 「AI 賦能百業」從傳統的起點終於走到了「新零售」一類的更真實落地. 很多人相信, 自此以後, 這將成為技術公司與巨頭生態相結合的參考範本. 創業邦
6.又一家比特幣交易所被 '黑' 這次可能是監守自盜
Finance Magnates周五 (4月13日) 報道稱, 印度加密貨幣交易所Coinsecure被盜近350萬美元比特幣, 疑似內部人員所為. 該交易所於周五暫停交易, 與警方合作進行相關調查.
'我們的比特幣基金被暴露, 並看來被轉移至一個我們控制之外的地址, ' 該公司在聲明中稱.
然而, Coinsecure承認系統並未受到網路攻擊, 該交易所將自掏腰包賠償客戶.
該公司創始人及首席執行官Mohit Kalra告知當地媒體, 他懷疑是交易所首席安全官Amitabh Saxena監守自盜, 他是唯一具有該交易所主要錢包私人密鑰的高層.
Kalra說: '私人密鑰應該不會暴露於網路. 這看來像是內部犯罪. 我們已經和網路調查部門分享了這一懷疑, 並聯繫了專家追尋黑客源頭和丟失的比特幣. '
他還補充道: '由於私有密鑰由Amitabh Saxena保管, 我們感覺他與此事有關. 他的護照應該被扣留以防止他逃往海外. '
Coinsecure自稱為印度領先的比特幣和加密貨幣交易所. 其聲稱在周一監測到未經授權的系統侵入. 這起事件造成大約438個比特幣被盜, 價值350萬美元.
此前數日印度央行剛剛決定禁止銀行與加密貨幣交易所合作.
FX168