关于人工智能,我们常常想象着一两年、三五年后的趋势。但8月下旬,创业邦随早期投资机构阿尔法公社在西雅图拜访了微软人工智能首席科学家邓力后,试图看到5~10年后的趋势变化时,我和我的小伙伴还是惊呆了。

关于邓力,我曾看到过这样一句介绍:2010年前后,他将深度学习从图像识别领域,移植到语音识别领域,使得语音识别错误率降低了20%以上。

2015年,邓力凭借在深度学习与自动语音识别方向做出的杰出贡献,荣获 IEEE 技术成就奖。

我们尽可能用最深入浅出的语言,为你呈上美国人工智能最新商业应用图景,以及面对这块大蛋糕,创业者最有可能的切入口:

因为科技永远是投资最大的杠杆。每一波科技发展红利都会带来新的创业机会。投资创业要观的三大天象科技发展、经济周期、资本市场中,科技发展被大多数投资者列为首要参考因素。

严格来说,2016年的我们正处在两拨技术红利的谷底期。上一波智能手机带来的红利已经基本用光,但新的技术红利还在大规模爆发的前夜大量全新的、平台级的创业机会埋藏其中。

邓力认为,首要原因是技术的成熟,特别是硬件公司如英伟达的硬件水平已经达到了一定程度,可以大规模地帮助人工智能发展。实际上人工智能局部应用很早就有了,只是技术当时不成熟,不知如何在大范围应用。比如人机对线年前邓力在加拿大滑铁卢大学任教时已经做过初步尝试,却因技术的不成熟,导致应用空间非常小。

当然还有其他因素人机交互水平提高,互联网基础设施成熟,算法、算力的成熟,数据积累等,都使人工智能得到飞速发展。

首先,你可以这样简单理解机器学习:不管机器学习能力怎么升级其实都是在统计数据,只是统计数据的方法和模型在不断的优化。

作为技术手段的人工智能在各个垂直领域的应用,通过技术大规模提效。创业公司从不同的点数据、算法、算力切入,去协助垂直行业提升效率。目前无论在硅谷还是国内都已经看到一大波商业机会。

大公司开始布局的、作为“产品”的人工智能机器人。这当中又分为两种虚拟和实体:

微软在2016年3月发布了Bot Framework,它比只是和你聊天让你开心的小冰更进一步,背后连接了一整串人工智能应用,这一概念被总结为“Conversation as a Platform(对话即平台)”。

大家都奔着这一方向而去,希望能在你的手机里安装一颗“心”,这一切动作说明,大公司正在搭建平台。从商业模式角度,你可以把度秘、Google Assistant、Bot们做的事理解为“O2O的自动化”,即把用户需求和人工智能服务直接联结在一起 。

实体机器人:广义上的“通用机器人”、“家庭机器人”、“陪伴型机器人”,更像是动画片里的大白。也有不少创业者已经涌入这一领域,如前百度深度学习研究院创始人余凯创立的地平线机器人、前阿里M实验室负责人Misa 创办的Rokid等。尽管在现阶段,这一类项目常被认为太过早期,风险很大,通常是九死一生。因为这不仅涉及人工智能部分,还涉及庞大复杂的机械学科知识。

邓力认为,这就像大约10年前手机App模型取代Web端程序一样简单。App平台基于统一的资源模型,目前有几个痛点:

事实上现在频繁使用的手机App已经在减少了,虽然已经产生了数百万App,且还批量产生,但大部分从来没使用过。再往前追溯,Web模型在移动界面上的表现就更差了,被取代几乎是必然。

而现在人工智能已经发展到一定阶段,你可以对着手机直接用语音或文本表达需求。邓力预言,将来主要App不过几个,其他不常用的App,都将被语音或文本助手 bot 取代。

说回前面微软发布的Bot,当它理解了人的语言后,你再去定一间餐馆,或许仍然需要点开一个App,但这个App现在是自动蹦出并可以理解你的意思,你要做的只是对着手机说话。

“实际上成熟的人工智能背后是一整串服务链接,它甚至已经知道了一大部分你的喜好,你只需要在刚开始时给它一些个人信息,比如喜欢吃什么、做什么等等,经过一段时间它就会记住你的个人信息,越来越快和准确地为你服务。”邓力说。

未必。尽管近期硅谷几家大公司相继推出人工智能产品,但再继续下去很难说谁会真正推动整个人工智能的发展。

“往往最新的技术、最初的突破都是由少数人人带动的。”阿尔法公社创始合伙人许四清向我解释。这种角色可能是邓力这样的科学家,也可能是谷歌、微软这样的大公司。但当这项技术的基本达到一定水准,平台级的机会就会出现,进一步推动大范围内应用。Google、微软、facebook、也包括国内的腾讯百度先这种量级的公司实现技术突破,在争抢完平台机会后,就会出现第二个话题垂直领域中创业者的机会。

当然,最初那个平台很大可能是被大公司抢占。再由创业者在平台上开发应用,这与当年苹果、安卓塑造App生态环境如出一辙。

回到人工智能,有机会出现一批创新型公司,首先要有强技术支撑,其次在垂直行业要有丰富的商业经验。

“要看团队的技术壁垒和商业应用场景如何巧妙地结合。”许四清说,在商业应用领域,团队应该已经建立了相关的知识能力;在技术上和商业上要有一定的壁垒。

“团队特征上,要有资源,不能是新兵,对行业要摸得足够清楚了;同时在技术上,它至少有一个创始合伙人,在机器学习能力方面非常强。”二者结合,即团队壁垒。当平台格局已经形成时,他应该清楚哪家公司的哪个平台有什么优点。

我们看过往App发展史,平台能力基础之上,会繁衍出很多“垂直领域”,在满足很多应用场景的应用服务中,有些可能是对企业负责,有些则可能是对消费者负责,这就是小公司的机会,原因很简单,大公司做不过来。

举例,为什么有了携程仍然会有去哪儿?因为去哪儿是一个靠计算能力来挣钱的公司。携程把SKU放在货架上后(相当于沃尔玛),去哪儿则通过搜索、挑选、分类、比较能力(相当于亚马逊),用最短的时间找到用户最想要的东西,这些携程做不到,去哪儿造就了一个垂直领域的平台。

在投资人看来,做平台和做垂直行业各有各的难度,平台能够成就大公司,但需要极大的累积。如果你要开放一个语音识别的平台给别人用,很可能小公司也想这么做,但是以它的语音识别的能力和有过的样本量,面临两个挑战:第一,计算要好,第二,样本量大。因此,只有大公司如微软、谷歌,样本量足够大,也能通过不断训练做地足够好,做成平台的机会自然比创业公司大得多。

然而,商业的魅力在于可以借力,大公司发力抢占平台的同时,垂直领域会有一些先机。在过往已形成平台的基础上,创业公司有可能形成新的平台,“凭空出现的平台只有facebook这个公司做到过”,许四清说,“往往最聪明的创业者先不谋求性的平台,而是谋求在局部领域做到最优,垂直市场依然很大,每一个垂直领域都可以造就优秀的创业公司。”

去哪儿演绎了一个经典的垂直领域里小公司的机会,同样是做搜索,Google会不会去做呢?事实证明并没有。因为Google一旦开始卖机票,就要涉及用户的数据退改签,它需要的基础设施服务就复杂了,远离了Google的平台。对它来说,做这点生意要投资这么多成本,远不如把搜索本身提高来得更合理。因此这种机会留给了小公司、新公司。

说完了机票可以再说说酒店。最早有Expedia,后来出现了Kayak,现在又出现了Airbnb。在共享经纪的壳之下,Airbnb其实是一个数据公司,它从不真正拥有一处物业,只用算法做撮合,这事谷歌、微软肯定能做,而且做得不会比Airbnb差,但同样,事实证明并没有。

这样的小公司不是技术平台,但做到一定程度后,手里数据够多,使它几乎成为了一个准平台,在这个准平台上又出现新的小公司,像细胞一样不断繁衍。

今天的商业格局是搜索由微软、谷歌(国内还有百度)占据,但在垂直领域,汽车、旅游、酒店都开放给其他公司,这些领域他们并不是不能做,但永远是绝大多数创业者去垂直领域,在某个领域做到最优,满足了相当一部分用户刚需后,成为平台新贵。

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