甲子光年 · 7月21日

世界人工智能大会第四年:AI真的不酷了吗?不,它正在细枝末节中扎根|甲子在现场

世界人工智能大会第四年:AI真的不酷了吗?不,它正在细枝末节中扎根|甲子在现场

以前的AI在解决一个个痛点的问题,现在的AI已经把点连成了网,解决的是网下整个场景中细枝末节的部分。

作者 | 高雅
编辑 | 杨杨

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因新冠疫情“中断”一年的世界人工智能大会(以下简称“WAIC”),终于活过来了。2021年WAIC开幕式当天,上海室外33摄氏度的高温,都没能阻止馆内涌动不息的人流。截至7月8日中午12:30,大会展示牌上的人流量统计已经高达22890人次。按照WAIC发布的官方数据,2021年线上观看总人次为3.83亿,线下参会观展总计为13.9万人次。

“前几届都没有今年热闹。”参加过三届世界人工智能大会的追一科技负责人张晓斌告诉「甲子光年」。热闹的背后,是“云参会、云观战”无法替代的“面对面”商机。

热闹归热闹,微妙的变化却在于参与者。尽管相较于往年,它依然展示了多方的视角,有来自投资方的沈南鹏、孙正义;传统行业中的格力、西门子;带有学术风味的“大数据之父”舍恩伯格;凭技术属性赢得一席之地的商汤科技;互联网巨头的代表也有李彦宏、马化腾等。

更值得关注的是缺席者。曾与李马比肩的马云,四年来第一次缺席大会——尽管展会上总少不了阿里云,也不乏被阿里投资的企业。同样,也有些被认为“该来的”企业却没有出现在展场。比如,与商汤科技同被称为“CV四小龙”的旷视、依图、云从集体缺席了本次大会。

在2020年人工智能成为国家“十四五”规划中优先发展的五大领域之首,落地应用也在疫情催化下全面加速,正迎来全新发展窗口期的时刻,这些AI头部公司为何集体缺席如此盛会?这背后的原因是什么?

华为轮值董事长胡厚崑的话,或许代表了一部分原因。他在逛了一趟展会后说:“过去几年我们在看展览和演示时,能看到各种炫的技术和应用。这次我感觉,我们看不到那么多的炫的东西了……” 在部分行业人士看来,AI的不断落地让它褪去了往年酷炫的外衣,变得“没意思”起来。

在经历了连续四年的突飞猛进之后,AI真的变得不酷了吗?或未尽然。

如果说此前的炫酷更多是突破想象、创造概念,向世人展现一幅巨大的AI蓝图,那么如今“不炫”的背后,实际上是AI在落地的过程中变得务实和易懂,诚如沈南鹏在开幕式上所言:“2020年最大深度学习模式的参数是千亿级别,今年年初就已经到了万亿级别。但是运用场景这条腿相对而言还是比较短、比较细,还处在一个线性的增长中,还有大量的吃、穿、住、行、线上线下的细分场景,有待开拓”。

而各个细分场景的痛点,正是脏、苦、累的活儿,正如树木的成长,伸向底下的根部自然不够炫酷。就此而言,当下的AI正在细枝末节中扎根——那些你看不见的地方,更需要用力。

这一次,跟「甲子光年」一起周游WAIC,看看新一年的人工智能又有哪些新变动:

人工智能已经从蓝图到落地的阶段,走向了在各个场景中深入的阶段,地表上的“不酷不炫”,实际上是地表下细枝末节的变动;

过去的人工智能在解决头部的痛点,现在的人工智能将点连成了网,解决的是网下更长尾的痛点;

AI创业公司也在细分,一种是按场景细分、一种是按解决方案中的组成部分细分,既丰富热闹,又“卷味十足”;

车,是2021最火的细分场景,但热闹的背后,自动驾驶的落地还存在较多的不确定性。

1.更深层织网,AI的新阶段

“过去AI解决的是占比20%的头部问题,现在解决的则是剩下80%的长尾应用场景中未被覆盖的小问题。”AI公司商汤科技的工作人员告诉「甲子光年」。这意味着,人工智能正在向着更深处的细枝末节渗透:一方面是细分场景变得更重要了,另一方面,AI能够解决的问题从点连成了网,现在到了每张网覆盖的场景下的小问题。

以商汤科技为例,在商汤科技展示的物业场景里,老人摔倒、垃圾满溢等这样的小问题都可以被AI及时检测到,而需要用到人力的,只剩最后一步。但这显然并不容易。

按照IDC2020年上半年的数据,商汤已经占到了中国计算机视觉应用领域近一半的市场份额。但是,如果只是把商汤划分到计算机视觉领域,只能展示商汤业务中的一部分,商汤的重点更是在于“赋能百业”的AI底层基础设施。

商汤科技联合创始人、首席执行官徐立正式在大会上介绍了商汤SenseCore AI大装置——商汤打造的人工智能基础设施。据其介绍,SenseCore由算力层、平台层和算法层三个部分组成,只有当大数据量、应用场景和底层打磨都积累到一定程度时,才能从头部解决“点”的问题,走到长尾中,把点连成网,扎根进场景中的各个小问题里。

商汤科技此次展示了其做“算法中心”、做底层基础设施的优势。比如,商汤展位中人流量最密集的商汤AI教育,现场就可以体验到应用了识别技术的教育机器人、可以修改算法的模拟城市路径设计,更有与商汤合作学校的学生来到现场,展示自己应用商汤教育产品,自己设计算法制作的V2X(物联网)车辆通行模拟系统。

在景区场景中,商汤分别展示了与长沙黄花机场、杭州萧山馆、西湖“AR游览路线”等场景的合作,以视频的方式直观呈现AI在不同场景中的真实应用,在车载、医疗、工业等场景中,商汤也均以案例的形式展示。此外,商汤在现场截取了展区一角放在可视化屏幕中,可以清晰对比现实场景与AI在屏幕中有鲸鱼、虚拟人物等变动的风格化效果融合。与此同时,商汤科技自带SenseAuto自动驾驶AR小巴,小巴内可以通过双屏AI+AR的可视化方式,将车外经过的实景进行风格化处理。这大概是面向C端展示的最好方式。

商汤科技的逻辑是,如果巨头有品牌效应做背书,技术型的科技公司则更需要技术优势来吸引客户。

相较于商汤科技技术展示的“生动”,华为的展示更为宏观。To B的产品与to C不同,即使将产品架构和具体案例放在屏幕上展示,也很难像C端产品一样获得即刻的体验感。

在华为AI部分的展区中,涵盖了华为AI领域的产品及解决方案,以及这些产品如何在各个场景中进行应用的展示。不过,像大多数参展企业一样,仍是讲解人员多于直观体验。这包括了展现AI如何赋能城市的华为智能体展区、AI如何改变生活的“普惠AI智能生活新体验”展区、AI如何在世界各地生态环境保护上的运用的“TECH4ALL AI展区”等等。

不过华为智能汽车的解决方案,则为增加体验感下了些功夫。通过设立“沉浸式体验区”,现场就能感受华为自动驾驶系统。而此类与普通人出行相关的AI细分应用,受消费者关注的程度非常高,虽然整个体验时间只有6分钟,但由于太过火热,现场有不少人已经排了一个多小时队等候,而有预约的也已经排到了大会的最后一天。

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做场景细化的不只是华为和商汤,在商汤展台不远处,就是语音识别大佬科大讯飞。与一般人的认知不同,以语音技术起家的科大讯飞不仅拥有成熟的C端产品,现今也在强调自己已经由“点”提供到“面”的解决方案,包括AI+城市、AI+教育、AI+医疗、AI+工业、AI+生活、AI+办公等应用成果,科大讯飞工作人员告诉「甲子光年」,科大讯发下一步的战略方向将是发挥人工智能在新基建中的作用。

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互联网大佬360、腾讯、阿里、百度则更多倾向于从自己的传统领域,切入到全新的业务领域,比如“科技向善”的腾讯把视野发散到老年群体、海洋生态等话题上,360已经不只杀毒了,把安全注入到了系统和生态的层面。

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可以说,如果过去的AI是在从蓝图走向落地,那么今天的AI就在把根扎得更深一些,深入到每个细分场景中了。

2.AI创业公司到底有多能细分?

“AI+what”无疑是这场大会的主题之一,但不是所有公司都有能力做“AI+”的。大体上来看,创业公司们可以按两条道路进行细分:一是按照AI解决方案进行拆分,虽然大家都做的是解决方案,但术业有专攻,侧重点各有不同。这其中包括大数据分析类的解决方案、终端解决方案、芯片类的解决方案等等。从企业自身优势出发,提供满足客户需求的一体化解决方案。

云端芯片提供商燧原科技的工作人员告诉「甲子光年」,提供解决方案而非单一的部件或技术,能更好的适配自家公司的本身优势,对于客户来说使用体验感也能更好。

另一种则是对场景的细分,突出的案例有教育场景中的有道、印象笔记;银行场景中的交通银行;医疗场景中的GE医疗、阿斯利康;房产场景中的贝壳;家居场景中的A.O.史密斯;货运场景中的赢彻科技、图森等等。

能够细分到什么程度呢?比如具体到医疗场景中,有以看片为主的AI影像公司、有提供检测技术的AI慢病筛查公司,有提供“数字脑”、“数字心”、“数字肺”的公司,就也有提供这些业务一站式整合平台的公司;比如细化到数据这个元素上,就有起步于数据,从数据搜集、分析看百业的供应商,细化到算法这个元素上,就已经有企业提供了“算法商城”。

具体来看,一家数字化中餐解决方案提供商展示了三款产品,应用于街边巷尾的AI小吃车、分别应用于中餐厅和大食堂中的全自动餐厅解决方案,工作人员告诉「甲子光年」,“使用了这套餐厅解决方案,就基本上用不到人力了。”而即使是在这样的细分场景中,如果推向市场的过程不出问题,可以覆盖的市场也有较大的想象空间。

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各大传统行业也在跃跃欲试。商汤展台不远处的交通银行展台摆满了零食、饮品在售卖,并吸引了众多观众驻足。「甲子光年」了解到,在场可以用数字人民币直接购买食品、咖啡、饮品等,还有优惠活动。此外,本次参展企业中还有建设银行、交通银行、国家电网等选手——都是以往看起来和AI不沾边的企业,面对当下的风口,自然也不甘为人后。

交通银行展区内的一名工作人员告诉「甲子光年」,由于银行业务的数据安全要求高、业务体量也较大,而仅靠合作伙伴无法满足自身所有的需求,还是要“走在前面”。

这意味着,对大客户依赖性强的to B公司们将迎来AI行业的“内卷时代”。如何安全有效的给这些大客户提供更加安全、可靠的数据支持,将是未来AI公司们是否能够留住客户的关键。

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3.自动驾驶,
2021最火的细分场景如何落地?

自动驾驶是2021年最火的AI细分场景。此前有媒体统计,仅在刚刚过去的6月,已有16家自动驾驶相关企业获得融资,融资总额超过56亿元。

要想实现自动驾驶需要软硬件结合,但车载场景也是AI落地场景中的一部分。在今年,电气化的趋势使汽车门槛降低,软件开始成为汽车的核心。一位投资人曾向「甲子光年」表示,车的场景被认为是市场空间最大、交互性最强的场景。而关于AI在自动驾驶中的作用,也曾引发激光雷达在自动驾驶中是否“鸡肋”取决于AI收集的大数据够不够多、技术够不够强的讨论。

就目前来说,尽管主机厂仍旧在汽车行业占据主导地位,但在AI层面则是自动驾驶和芯片厂商更具话语权。与之对应的,今年的WAIC上,较之车厂自动驾驶公司更加活跃,相关参展企业超过了20家,整体自动驾驶车辆数超过40辆。各家都拿出了最新的技术成果。

比如,自动驾驶公司Auto X发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,其新的无人驾驶计算平台AutoX XCU已达到2200 TOPS算力;百度联合极狐汽车发布其第五代无人共享车ApollonMoon,目标是让出行比现在的网约车更便宜,地平线、图森未来等产业链上的各头部公司也都有动作。

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在场外的世博"AI赛道"区域内,还专门设置了一条总长2.8公里,共12个路口,上下车点均在AI赛道(无人驾驶)区域的体验路线。在此区域不仅有自动驾驶清扫车、自动泊车,还有在开放道路上的自动驾驶应用体验,小马智行用于载客的无人车,新石器和斑马智行联名推出的无人零售车,仙途智能的Autowise V1智能清扫车各司其职,向观众展示了一幅切实落地的AI生活场景画面。

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不过,尽管看起来风风火火,但事实上自动驾驶的落地还存在较多的不确定性。这取决于三点:一是法律法规,二是自动驾驶技术水平,三是自动驾驶的成本。

其中,各国法律法规的开放取决于自动驾驶技术是否足够安全,但自动驾驶的技术和成本一直是自动驾驶行业最大的难题。

从技术层面来讲,即使多家自动驾驶企业纷纷展示出自家的上路牌照和路测数据,但目前上路的自动驾驶,仍需要配备一名安全员才行。即便是全球行业领头羊Waymo,在过去11年间真正去安全员的测试里程也只有10万公里。

难以去掉安全员的一大原因即是技术问题。此前驭势科技联合创始人兼董事长、CEO吴甘沙曾坦言,必须要认识到,“今天的自动驾驶技术放到真正的开放道路上,其实还不够成熟,去试坐过的都知道,我们做这行的也知道,其实它还有一点距离。”

除了技术的成熟度,自动驾驶成本居高不下也是其商业化落地难的要因。

“自动驾驶汽车公司的盈利非常艰难,本身车的成本就很高,一台车100多万,而且车上还要配备安全员,后台还需要大数据、服务器对它进行支持,此外还有软件工程师在后面做软件升级研发,这个成本是非常高的,比传统的、有司机的出租车成本要高得多。”汽车行业独立分析师张翔告诉「甲子光年」。一个普遍的行业认知是,包括Robotaxi在内的自动驾驶乘用车要商业化落地,至少需要5年的时间。

这也导致过去三年时间里,不少自动驾驶初创公司选择从乘用车自动驾驶转向商用车自动驾驶。尽管某自动驾驶企业CEO曾向「甲子光年」表示:“底层技术并没有太大差异”,但相对于自动驾驶乘用车的全场景应用,在有限场景应用下的低速无人配送车、货运车或者道路清扫车等反而更容易商业化。

可以说,丰满的商业化需求与骨干的现实之间的矛盾,是近两年一级市场对AI的投融资情况远不如2018年时火热的原因之一。但另一方面,资本冷却的另一面,也正是AI深入落地的进行时。一位参展企业的工作人员对自己的参展位置笑称:"把同一类型的竞品们放的很近,'卷'味正浓。虽然现在这么热,但是过几年也许还会死一大批,我们只要能做剩下两三家里面的一个就很满意。"

毫无疑问,资本总有火热和冷却,但通常资本总是走得更快一点,当产业开始落地、生根发芽的时候,反而是更多早期投资人认为生意“不性感”、“不酷炫”的时刻。而在行业发展过程中,也总有竞争、监督和质疑存在,才能把产品打磨的更好,让行业发展的更良性。

“风险投资家们都清楚投资所面临的风险。软银愿景基金所投资的公司超过90%,甚至95%,依然还没实现盈利,甚至仍在亏损。我们需要有人愿意去冒险投资,而且是在创业的高风险阶段去提供资本。”就此而言,软银创始人孙正义在大会上的发言不失睿智。

写在最后:感谢炎炎夏日中耐心指引的志愿者同学们,你们辛苦啦~

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