人工智能
当前的人工智能领域,仍然处于爬坡期,行业独角兽难觅踪影。其最广泛的应用,还是集中在互联网广告和Fintech(金融科技),健康医疗则被视为人工智能最有可能爆发的行业。
11月16日,百度公司董事长兼首席执行官李彦宏一现身,便语出惊人。“靠移动互联网的风口,已经没有可能再出现独角兽了!市场已经进入了一个相对平稳的发展阶段,互联网人口渗透率已经超过50%。”
人工智能应用加速 国内科技巨头布局优势明显
今年以来,百度持续遭遇了多重关于“竞价排名”的危机,但百度依然宣称自己是一家人工智能公司,李彦宏也不再如往常一样谈搜索、O2O、互联网金融等。
他认为,互联网未来的机会是人工智能。“我们现在可以用人工智能的方法,帮助医生去诊断各种各样的病人,有些病是非常罕见的,或者是同样的症状下有十万分之一的概率是某一种病,这种情况下人类的医生不一定比电脑想得更全面。”
除了百度以外,阿里巴巴、网易等巨头也在人工智能领域多重布局。更不愿错过这个风口的,则是巨头之外的创业型公司。
乌镇智库联合网易科技发布的《乌镇指数:全球人工智能发展报告(2016)》显示,2015年全球新增人工智能企业数量也达到了806家,算下来平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。
不过,当前的人工智能领域,仍然处于爬坡期,行业独角兽难觅踪影。其最广泛的应用,还是集中在互联网广告和Fintech(金融科技),健康医疗则被视为人工智能最有可能爆发的行业。
今年3月,AlphaGo打败世界顶级棋手李世乭后,人们不得不惊叹人工智能的力量。然而,征服棋类仅仅是人工智能开始。半年多来,人工智能正在加速向各个行业渗透。
在2015年的德国汉诺威IT博览会开幕式上,阿里巴巴董事局主席马云演示的SmiletoPay扫脸支付技术,当场“刷”自己的脸给嘉宾买了一套邮票,成为开幕式亮点,并瞬间在网络刷屏。在2016年第三届互联网大会上,观众们也能体验到这一酷炫的生物识别技术。用户只要在收银台露一下脸,识别成功后点击确定即可成功支付。
据蚂蚁金服生物及安全智能部总监陈继东介绍,蚂蚁金服的人工智能生物识别机器人“蚂可”,目前人脸识别准确率已达99.6%,再配合眼纹等多因子验证,准确率为99.99%,远超肉眼识别97%的准确率。这表明,生物识别技术比“亲眼所见”更可靠。
目前,生物识别技术已经被广泛应用,如安防中的人脸布控、行人检索等。在本届互联网大会上,针对参会媒体和嘉宾的登记,组委会也采取了“人脸识别”的方式。
不过,支付领域考虑到安全性,人脸识别技术还并没有大规模铺开。在多位科技业内人士看来,人工智能最大的机会还是在健康医疗这一刚需领域。
今年10月,百度发布了其在人工智能在医疗领域内的最新成果“百度医疗大脑”。它是一款通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析,进行人工智能化的产品,能模拟医生问诊流程,与用户多轮交流,依据用户的症状,提出可能出现问题,反复验证,给出最终建议。
目前,百度医疗大脑的落地情况尚不得而知,却为行业的发展提供了一个探索的路径。
科大讯飞市场部总经理任萍萍认为,一些简单重复的劳动未来必然会被机器人替代。“比如在社会服务领域,人工智能技术和机器人完全可以代替银行营业大厅的客服经理,它能办理余额查询、开卡业务等等。另外,在出行领域,机器人也有望成为出行小助手。”
人工智能作为下一个风口,每一家公司都希望在这个新的领域拿到属于自己的船票。
《乌镇指数:全球人工智能发展报告(2016)》显示,全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家,三国企业数量占总数的65.73%。其中,美国人工智能企业总数为2905家,数量位居全球第一。仅加州的旧金山/湾区、大洛杉矶地区两地的企业数量即达到1155家,占全球的19.13%。
从人工智能投资方面来看,全球范围内美国与欧洲投资较为密集,数量较多,其次为中国、印度、以色列。美国总共获得3450多笔投资,位列全球第一,英国总共获得274笔投资,位列第二,中国则以146笔的有记录的总投资数,位列第三。就人工智能企业融资规模而言,中国位列全球第2名,但前三甲间的规模差距较大。
从以上分析可以看出,在人工智能企业数量、融资规模、专利申请数三个维度,美国在人工智能领域的优势依然非常明显。此外,美国在人工智能领域的投资无论是金额还是频次,都有明显增加。
值得注意的是,中国在人工智能领域的投资明显加快,但是交易额没有明显增加。国家***专家、乌镇智库理事长张晓东表示,这并不意味着行业资本寒冬的来临,主要是因为以往的估值太高,行业存在泡沫。
事实上,资本的理性,一定程度上能让行业回到正轨。
在腾讯公司副总裁姚星看来,当前的人工智能行业,在语音识别、图像识别等垂直领域已经获得了一些阶段性的进展,诞生了一些不错的应用。不过总体来说,人工智能的发展还处于一个比较初级的阶段。
姚星不相信机器能替代人的大脑。“人的智能是与生俱来的,本就处于一个很高的起点。人对新生事物的认知只需要通过少量样本的学习就可以掌握,但目前机器学习还是基于大量样本。”
由此衍生的难题是,人工智能初创公司并不具备海量的大数据和样本来让机器学习。从这个层面来说,阿里巴巴、百度、腾讯等巨头已经具备了先天的优势,行业“独角兽”如何从巨头的夹缝中涌现,仍然需要时间来证明。
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