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国内人工智能领域存在巨大泡沫

发表时间:2018-08-13 15:01 阅读:
  据《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》显示,中国智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆;其次为语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列技术;然后是人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列技术;另外,情感计算包含心理学、语义、视觉、环境感知等多种复杂应用的技术也在慢慢成长。
 
  李世鹏表示,人工智能包括算法、数据和处理能力。从投资角度首要看数据,BAT、微软、苹果、脸书在很多领域已占先机,想去撼动它们经过十几年积累的数据并不容易。所以,对于初创公司,没有多少资源去做范围太广、体量太大的事情,其成败的关键在于能否有渠道获得海量独特的数据,并通过这些数据为用户提供新的价值,比如大幅提高传统行业的生产力。 2017年中国人工智能创业公司获得累计融资超过500亿元,但商业落地百强创业公司累计收入不足100亿元,90%以上人工智能企业亏损。不少业内人士担心,国内人工智能领域存在巨大泡沫,或将迎来一波倒闭潮。
 
  《2018中国人工智能产业展望》提出,我国人工智能产业处于早期发展阶段,商业化应用路径尚不明确,商业落地痛点突出,致使近期实际商业价值变现难度较大。
 
  “目前,人工智能最大痛点之一是人才难得,AI被炒得很热,稍微懂点算法的人一出来就能收到很多Offer,身价水涨船高。”李世鹏表示。
 
  《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》指出,目前中国人工智能的人才培养已成为一个关键问题,人才缺失可能会对未来AI产业发展产生牵制作用。美国国家科技委员会发布的2017年人工智能全球大学排名中,前50名均位于欧美地区,我国大学无一上榜。此外,国内缺乏人工智能与传统行业的跨界人才,不利于AI在各垂直行业应用推广。
 
  据业内对中美AI人才分析显示,截至2017年6月,中国共有592家人工智能公司,拥有员工约39200名。相比之下,美国人才数量是我国两倍。据领英数据显示,我国从业经验10年以上的AI人才比例不足40%,而美国这一比例超过70%;美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%,而中国为3.3%、34.9%和61.8%。谭茗洲指出,“对初创企业而言,人工智能有门槛,创业成本较高。因此,建议企业不要太盲目,要尽快找准发力方向,而AI项目商业应用场景的落地是其成败与否的关键,快速积累核心技术优势,打造商业模式,才能做出真正有市场需求的产品,产生现金流。这也有助于人工智能行业回归理性”。
 
  “未来产品形态应能把智能交互和后面的服务及产品联系在一起。”新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏分析,亚马逊成功通过智能音箱将人工智能引入美国家庭的方式值得借鉴,我们需要有亚马逊这样既卖服务又卖产品和内容的企业。
 
  李世鹏建议,我国需加快人工智能及相关学科布局,高校加强学科建设,依托现有人工智能相关学科,培养跨学科人才,并鼓励高校、科研院所加大与人工智能企业、国外高校及相关机构的合作力度,打造多种形式人才培养平台;针对人工智能芯片、基础算法模型等重点领域,充分利用现有各类人才计划,并设立专门通道和定向优惠政策,加大对国际顶级科学家和高层次人才的吸引力,加快人才引进效率,扩大人才引进规模;重视培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术、市场产品及垂直领域应用的纵向跨界人才,以及兼顾人工智能与经济、社会和法律等横向跨界人才,以及兼顾人工智能与经济、社会和法律等横向跨界人才。

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