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圖像VS語音,AI技術商業落地的華山論劍

2018年09月18日12:00:45 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T
當深度學習在全球的學術研究中大放異彩的時候,基于深度學習的計算機視覺以及語音識別技術,也很快成了AI創業界的流量擔當。從上半年出貨量高達920萬的智能音箱到坐擁一輪又一輪融資的計算機視覺初創公司,目前,AI在行業應用上比較火的兩個場景包括以語音識別、交互為核心的智能語音市場,以及以計算機視覺為核心的智能安防市場。

  在剛剛過去的“2018中國人工智能峰會”中,鎂客網也和幾位業內朋友談及了相關話題,試圖管窺當下這兩個被寄予厚望的行業真實發展情況到底如何。

  AI技術公司商業化的門路

  首先就是老生常談的商業化問題,這是大部分技術發展的較終歸宿:束之高閣的技術,只有商業化才能觸達普羅大眾,得到可持續的發展,AI也不例外。

  談及AI的落地,倒推回去就是硬件和解決方案。在這樣的趨勢下,從2017年下半年開始,陸陸續續有不少AI企業推出針對垂直應用場景的AI芯片,力求從功耗、性能、算力上去滿足人工智能浪潮下對硬件架構的新需求。這一點在計算機視覺和語音識別廠商身上體現地尤為明顯。



  正如云天勵飛創始人陳寧所說,“芯片成為人工智能算法、技術大規模產業化的制約瓶頸,所以我們需要一系列面向AI的高性能芯片。這個市場也是創業公司的新機遇!

  目前,AI技術初創公司會選擇軟硬結合的方式,去完成技術后端的商業化。地平線CEO余凱在CAIS 2018上也提到,“軟硬結合,場景驅動使得運算效率進一步提升,同時新的摩爾定律軟件跟硬件高度協同,還會繼續往前奔跑。所以我們要更多關注軟件算法、場景結合,定制化去設計處理器架構,這些都是未來的成功之道。”

  所以,以計算機視覺為代表的一大批初創公司在做AI芯片的基礎上,會開發自己的硬件,比如攝像頭、智能音箱,或者和其他公司合作,為它們的硬件提供一套的解決方案。

  顯然,當下各大巨頭推出的智能音箱正在為智能語音的落地打頭陣。除此之外,車載語音系統,教育機器人以及前景可觀的IOT設備也是很大的一片藍海。

  思必馳副總裁趙恒藝透露他們正在聚焦車載市場,去年11月開始進入前裝市場,直接和車企合作,為它們提供智能語音解決方案。“當我們獲取的內容和服務越來越廣泛,語音交互的方式會讓信息的獲取變得更加便捷,未來一定是通過自然語言和各種設備進行交互,語音將成為IOT時代人機交互的入口。”


  圖 | 思必馳副總裁趙恒藝

  同樣在語音市場叱咤風云的云知聲瞄準了教育機器人,其創始人黃偉表示,兒童陪伴機器人的出貨量增長非常之快,今年和去年同期相比的增長幅度達到了10倍。


  圖 | 云知聲創始人黃偉

  在消費端,蘋果的Siri,小米的小愛同學、微軟的小娜……這些承載智能語音的虛擬載體伴隨著越來越的IOT硬件將收獲更多的用戶。在行業端,智能語音也在替代傳統的人工,比如專注于語義研發的云問科技,它們的問答機器人通過大量的數據和業務場景訓練,正在幫助企業將內部的很多服務遷移到智能機器人。

  云問科技創始人王清琛表示,“接下來的智能時代,只要是人能做、不需要大量思考的,理論上都可以為機器人所替代,而且高效率完成!

  殊途同歸的命運

  雖然語音識別和計算機視覺是當下較炙手可熱的兩大AI技術,其商業化落地的選擇路徑也非常多,市場增量空間廣闊。但是在具體的商業化中,它們卻走了大相徑庭的兩條路:市場行為和非市場行為。

  云天勵飛的CEO陳寧認為,“安防本身是有政府壁壘的!边@意味著當前的安防行業,獲得了政府的極大支持,尤其是智慧城市建設的推動下,安防行業更是在狂飆突進中。

  云天勵飛倒是個特例,它們能在深圳做到城市級的智能安防,陳寧表示是因為當地較為包容的創新環境以及以市場導向為準則。但是如果想深度切入其他城市的安防市場,入門的門檻必然比直抵消費端的智能語音高很多。

  反之,消費端的市場空間更大,“語音市場的空間很大,今天我們離用戶需求和技術能力的拐點越來越近了!痹谠浦暤狞S偉看來,今年的AI雖然很熱,但是已經相對比較理性了,國內也經歷過嚴重泡沫的階段,現在整個賽道上,真正有能力的團隊基本上都在正軌上。

  當然,計算機視覺技術的應用并不局限在智能安防,它也在向消費端走去,比如和新零售、相機的結合,以這個領域的獨角獸商湯為例,據媒體報道,智能手機和SenseAR的互聯網服務是商湯營收的大頭,各類手機廠商、社交應用、視頻娛樂大戶都是商湯金主。

  較終,看似大相徑庭的兩條技術商業化路徑還是殊途同歸,以市場為導向的才是落地王道。

  較后:

  很多AI初創公司選擇自己做AI芯片,來深入介入到產品的商業化落地過程中,“中興事件”也釋放出了利好的信號,自主做芯片迎來了天時地利人和。不過,在云天勵飛的陳寧看來,做AI芯片這個事情要理性看待,除了技術之外,芯片的應用還需要通用的硬件計算平臺,以及軟件系統等。

  “自主可控不代表端到端每個模塊全都自己做,這不符合科技的全球化和世界化的趨勢。如果一定要盲目的做端到端的全覆蓋,就是沒有重點,可能投入無數的資金做50年也是杯水車薪。我覺得自主可控一定要找到中國在不同技術產業里面找到自己差異化的優勢。”

  同時,在技術落地過程中,開放的生態平臺正在成為AI初創公司下一步的戰略:AI芯片生態的演進過程,將會是先垂直封閉,然后出現輕量級平臺,平臺出現之后開發應用,產生大量附加生態,較后普及。

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