馬雲馬斯克抬頭談宇宙,中國AI公司埋頭苦做單

2020-12-13 36kr

如果用一場會議來一窺當下中國人工智慧的發展現狀,8 月末的上海 WAIC (世界人工智慧大會)無疑是最好的選擇。

巨頭基本到齊了。在 8 月 29 日的開幕式上,馬雲、馬化騰、馬斯克登臺亮相,臺下坐著李開復、沈向洋、沈南鵬;國內 AI 公司「四小龍」的創始人來了三位:湯曉鷗(商湯)、朱瓏(依圖)、周曦(雲從)。

熱度在會議開幕的兩周前就開始發酵,馬雲與馬斯克的對話成為各大媒體吸睛的噱頭,可這場萬眾矚目的交鋒,最終呈現出的內容卻如同雞同鴨講。

「雙馬激辯」現場。圖片由主辦方提供。

據 36 氪在現場的觀感,在「雙馬激辯」的後半段,討論一度進入死胡同,馬斯克想談宇宙,可馬雲想關心地球,雙方的交鋒開始變得自說自話。由於這場對話是當天上午最後一場議程,隨著對話臨近尾聲,有觀眾開始提前離場。

儘管馬雲與馬斯克的對話有些令人失望(「雙馬激辯」全文可點擊此處查看),但他們並不是 WAIC 舞臺上真正的主角。

位於主會場世博中心 1 公裡之外的世博展覽館,近百家國內 AI 公司集體參展,單是在這裡轉一圈,你也能嗅到人工智慧在中國的新風向。

所謂「用錘子找釘子」,場景的橫向擴張已經是 AI 公司的標準動作,這一點在大公司身上尤為突出。在阿里、騰訊、商湯的展區,動輒十幾個與 AI 相關的行業案例已然是標配,創業公司亦然。

原百度研究院院長林元慶的創業項目「愛筆智能」,已經從最初的零售行業方案延伸到景區;之前紮根政務 AI 場景的文思海輝,展示出了新項目「文思智能美裝鏡」;「四小龍」中的雲從,也從熟悉的銀行、金融場景,延伸至汽車 4S 店智能升級。

「產業落地」依然是無法避開的命題。一位 AI 公司高管告訴 36 氪,今年展館的參展企業中,諸如招行、建行、復星之類的傳統企業明顯增多了,這類企業既是 AI 方案的採購方,同時也注重捕捉技術動態,把最核心的技術掌握在自己手裡。

以銀行為代表的金融行業,是歷年 WAIC 參展的重要組成部分。拍攝:蘇建勳

在開幕式下午的論壇環節,紅杉資本全球執行合伙人沈南鵬也談到:「今天的創業公司插不插上AI的標籤已經不重要了,重要的是找到適合的應用場景,找到剛需的產品,提升產業的效率。」

這將是一個漫長的過程。從2016 年 AlphaGo 戰勝圍棋冠軍李世石,到諸如商湯這樣的獨角獸創下一年三輪的融資記錄,中國 AI 公司在估值與故事的急速狂奔後,開始在行業落地中放慢腳步。談客戶、理清需求、拿單、服務、售後……AI 技術的光環,最終仍要回歸 To B 業務的本質。

業內對 AI 的熱度正回歸理性,這從近期AI 領域的投資熱度減退可見一斑。據億歐《2019年人工智慧投資市場研究報告》數據,今年1-5月,中國一級市場AI行業投資總額163.4億元人民幣,只佔去年投資額的11.6%。

「當下出現的投資熱情減退現象,是因為過去人們的期待太高了,以為人工智慧什麼都能做,我能夠給出的建議就是要有耐心。」哥倫比亞大學數據科學研究院(DSI)主任周以真告訴 36 氪。

加入 AI 公司的高管們

即使投資熱潮不再,但那些已經站穩腳跟的 AI 公司依然炙手可熱。資本、客戶、人才都在向它們聚攏。

在加入哥倫比亞大學之前,周以真曾在微軟擔任全球資深副總裁。久居美國的周以真這次來到中國,除了以哥大教授身份參加 WAIC 開幕以外,她還以顧問的角色,出席了AI 商業決策平臺品友互動(已更名為「深演智能」)的戰略發布會。

黃以真(圖中)、黃曉南(圖右)。圖片由深演智能提供。

數據模型是促成周以真與深演智能合作的動力之一。在周以真看來,AI 公司的發展目標,就是要建造比人更勝一籌的 AI 模型去解決簡單任務,但這一過程需要投入大量人力物力。而在廣告營銷領域從業十餘年的深演智能,目前做的正是搭建 AI 算法模型,以解決廣告主該賣什麼、在哪投放、怎麼投放等問題。

根據深演智能創始人兼 CEO 黃曉南的介紹,深演智能將計劃與哥倫比亞大學數據科學研究院(DSI)開設培訓專題。「學術界正在致力於讓建模過程自動化,以降低建模需要的人工成本。」周以真告訴36 氪。

除了利用學界的力量反哺技術,AI 公司更需要傳統 IT 的人才打磨業務。

兩個月——這是原 SAP 全球副總裁裴沵思、原 IBM 高級合伙人田小鵬履新的時間段。兩位曾在傳統 IT 巨頭任職的高管如今都有了新身份:裴沵思加入第四範式擔任總裁;田小鵬則成為了澳鵬中國區高級副總裁。

在世博展覽館,36 氪見到了剛剛結束一場分論壇的裴沵思,在 SAP 從業七年的他,曾分管過地產、交通、航空、金融等近三十個行業。而迫使裴沵思從傳統 IT 行業出走的,正是新興 AI 技術對傳統軟體廠商的衝擊。

「即使投入巨大,傳統軟體也解決不了企業的問題,因為新的進化發生了。」裴沵思對 36 氪說。他舉例到:舊思路中,為車企解決營銷問題就是上線一套 CRM ,但如今,人與人的傳播渠道;機器、IOT、製造領域的內部衝擊,已經超出了傳統軟體可以解決的範疇。

對於第四範式來說,裴沵思具備的跨行業經驗尤為可貴。從 2015 年誕生至今,金融已成為第四範式顯著的行業標籤,其研發的自動化算法平臺「先知」已被銀行客戶廣泛認可。去年 12 月,第四範式公布 C輪10 億元融資,農行、建行等五大行成為其股東。裴沵思也坦陳,目前公司超過 50%的收入來自金融行業。

因此,跨行業的增長,成為裴沵思來到第四範式的核心目標。在裴沵思的日程表裡,擠滿了「與漢堡王 CIO 午餐」、「與百勝高管開會」這樣的議程。而在裴沵思加入後,8 月下旬,永輝超市發布公告,宣布與第四範式成立合資公司。

儘管剛上任兩個月,第四範式與肯德基的合作已初見成效。這個被稱作「Trade Up」的場景,能讓用戶在 App 點餐時快速收到餐品推薦,「點了漢堡薯條的話,再加一對雞翅更實惠」。

「這種算法是基於用戶畫像做出來的,響應在毫秒級,最終能清楚地看到店面能有多少銷售額的增長。」裴沵思告訴 36 氪。

與裴沵思一樣,原 IBM 高級合伙人田小鵬加入澳鵬(Appen),也是看準了AI 行業中的新機會。

雖然沒有第四範式的獨角獸光環,但成立超過 20 年的澳鵬已在澳洲上市。數據標註是它的拳頭業務。一方面,澳鵬採用機器自動化標註,「視頻裡標註第一幀後,後面的幀數就可以自動追蹤」;另外,澳鵬還通過眾包覆蓋了全球 180 種語言,對諸如東莞話之類的方言都可以識別並標註。

作為一項人工智慧的基礎型業務,澳鵬也身處國內 AI 公司的發展變遷。田小鵬稱:過去,客戶對於數據的要求是量大、價低;但現在,企業對用於深度學習的數據有了更高標準。

「要出海的 AI 公司(比如智能音箱)會要求語音/語義的數據更精準、語種覆蓋更廣、還要注意隱私;產業端的客戶(銀行、零售)則要提高數據的利用度,以挖掘出更多 AI 落地的需求。」田小鵬告訴 36 氪。

這些新場景、新需求,無疑成為澳鵬與田小鵬眼中的商機。雖然進入中國時間並不長,但田小鵬稱,澳鵬的客戶名單中已名列多位網際網路巨頭。「我們希望在 5 年內,達到 1 億美金的營收。」田小鵬說。

Dirty Work

相比 C 端市場的一夜暴富神話,服務 B 端的 AI 公司,註定要經歷漫長的等待。

為了找到 AI 合適切入的業務,深演智能花了近十年。在創始人黃曉南的規劃中,千人千面的廣告投放已經是老生常談,隨著客戶對於數據治理、交易評估、營銷預測等需求日益增多,深演研發出一套名為Alpha OS的作業系統,還改掉了沿用十幾年的公司名稱「品友互動」,因為「不像再被當作是投廣告的」。

作為大數據營銷領域的老兵,黃曉南對 AI 的局限性有著現實的認識。深演智能目前在做的,是幫助品牌方進行「啤酒和紙尿褲放在一起賣會更好」、「溫度變化如何影響感冒藥銷量」的機器學習行為,黃曉南將其稱為「決策智能」。

「我們只做決策智能,不會去做人臉識別之類的感知、認知智能。AI 就不是一個創業的賽道。」黃曉南說。她對 36 氪進一步強調:「要讓 AI 發揮作用需要很多Dirty Work,都是沒人幹的活兒。」

什麼叫 Dirty Work?黃曉南不假思索就能列出幾條:先是大堆的人清洗數據,把欄位一個一個對齊,再打上標籤,還要設立作弊規則,最終為企業搭建起數據管理平臺。

這些髒活、累活是 IT 升級中的基礎工作,看似瑣碎,重要程度卻如同為高樓打地基。「你可以理解為我們在養一個機器人。」黃曉南說,「我們用了八年,給這個機器人不斷餵數據、做決策、看反饋,到現在才找到合適的場景。」

這幾乎是所有 AI 公司的必經之路。從技術突破、到場景落地、再到交付實施,當 AI 創業者走出實驗室,他們既要學會直面市場無情的審視,也要接受在 AI 創業的酷炫概念背後,是枯燥無盡的Dirty Work。

實施交付則是 Dirty Work 的另一種展現。

「實驗室做出來的東西,往往只解決了一個技術問題,但不一定能解決客戶問題。」騰訊優圖實驗室總經理吳運聲對 36 氪說。

以騰訊智慧社區的場景為例,雖然在技術上能做到人臉、人體識別,但不少社區晚上的燈光十分昏暗,攝像頭無法識別抓拍人臉,這就需要在產品交付環節兼顧到補光的方案。

吳運聲還透露,為了解決客戶問題,優圖更多是與騰訊雲的方案綁定輸出,除了優圖主打的視覺識別以外,還集成了騰訊雲的自然語義理解、語音識別、地圖等功能。

儘管進入中國市場時間不長,但澳鵬中國已經完成了三層式的架構設計,田小鵬介紹到,目前澳鵬中國的組織底層是研發、上層是銷售市場,交付部門則被放在了架構的中心

「空有一個好的技術並不夠,客戶的實施場景是很複雜的。」田小鵬對 36 氪說。

為此,澳鵬在對接客戶時,會分層化解需求:銷售團隊帶回線索,研發團隊與數據科學家搭建模型、交付運營團隊跟進客戶需求,三方在交付的過程中不斷完善基礎平臺、發掘場景,最終再把需求反哺給用戶,形成正循環。

「研發和工程系統不一樣,很多創業公司在組織設計上,會讓科學家去當銷售,讓銷售管交付,這就沒辦法生存。」田小鵬表示。

(頭圖由 36 氪拍攝。)

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