眼神科技周军:AI回归理智,场景落地,产品为王

时氪分享·2018-11-20 16:37
从2017年底开始,我们听到越来越多的业内人士提出了对与AI企业估值过高的疑虑和AI市场泡沫的担忧。根据《财经》的统计数据,2017年中国AI企业的PS(估值除以营收的倍数)普遍在50倍左右,而正常公司的PS值往往只有10倍左右。

创新工场创始人李开复提到:“AI是2B的生意,不能指望2C的速度,小心泡沫就要来了”。资本市场也逐渐趋于理智,相比于背景华丽的技术团队,投资人开始变得更关注市场营收。

其实,抛开资本市场的加持、媒体舆论的追逐、普罗大众的热捧,人工智能和其他任何一种技术的发展并无二致,需要走一条大同小异的路:科研——瓶颈突破——产学研结合验证——技术落地——产品落地——商业模式探索——产业化——创造价值并盈利。因此在2018年的开年,我们听到越来越多关于人工智能落地、场景应用、AI+、+AI等等的讨论。

而有一个人,在人工智能领域中摸爬滚打20年,并且早在十年前就已经成功实现了技术商业转化并持续盈利,这个人就是眼神科技的创始人周军。虽然以他对于行业的认知和市场的了解,完全可以称其为行业专家,但他还是更愿意称自己为“人工智能领域的老创业者”。对于人工智能的发展,他看到的比大多数人还要更远一些——

深耕场景,建立场景生态

再先进的技术如果无法落地,也只能是空中楼阁。而要想实现其商业价值和社会价值,势必要深入到场景中 ,解决实际场景中的具体痛点。眼神科技从成立之初便开始布局场景,周军认为人工智能的根本还在于“人”,人工智能最终要服务于人,让人的生活更智能。通过植入场景实现人机交互,积累完善的场景数据,进而建立完整的场景生态。

端到端,打造产业链闭环

真正扎根进人工智能领域,才能体会到AI时代对从业者巨大的挑战和颠覆。像互联网时代一样只开发运营一个app,一个网站是远远不够的。这个行业需要底层算法、需要应用软件、需要智能硬件、需要针对场景的整体解决方案。而更深层的要求,还需要扎实的场景落地交付能力,需要打破数据孤岛,实现多种技术兼容、各类数据统一的平台能力。因此,人工智能,尤其是人工智能真正的商业化应用,准入门槛其实非常高,绝不是简简单单的一套算法可以解决的。想要真正实现商业落地,需要打造或者整合端到端的完整的产业链闭环。

to B的产业要有to C的产品

从整体来看,人工智能技术应用更多还是属于2B领域,在CSDN和易观1月16日联合发布的《2017-2018中国人工智能产业路线图》中也显示:AI对各行业赋能,需要具备数据、计算力、算法和应用场景这四个要素;目前金融、文娱、安防等领向AI转型的条件最为成熟。但是根据《财经》的报道,2017年安防产业的产值达到4500亿人民币,而目前所有的AI安防产品,产值不到20亿。安防作为目前AI落地最充分的行业,目前技术渗透率也仅为1%。也就是说,只有1%的安防设备应用了AI技术。

企业只有站在离用户最近的地方,才能获得最大的发展;产品只有接触到更多的用户才能实现其真正的价值。因此周军认为这是一个场景为王,产品为王的时代,人工智能行业需要有真正为人所用的拳头产品。

单一的技术无法解决所有问题,多模态势在必行

无论是时下最为火热的图像识别,还是语音识别,甚至包括最为成熟的指纹识别,这些技术都属于人工智能的感知层。而这些技术本身都属于模糊识别,即只能判断“有多像”,而无法确定“一定是”。在科研实验环境下,或许可以实现非常高的识别率,但是一旦用于实际环境中,面对复杂的现实条件,单一技术的局限性就会尤为凸显。因此要真正实现让机器认识人,服务于每个人,多模态技术的综合应用将是必然趋势。

统一的标准是产业发展的关键门槛

国内的技术发展,似乎都存在一个现象,即:先野蛮生长,再统一标准。然后在标准的统一过程中,许多从业者会逐渐掉队,而已经应用这项技术的客户会陷入数据孤岛、替换成本巨大等的尴尬局面。同时行业监管困难的问题也会愈发凸显。

而现阶段的人工智能技术以及其细分领域也存在着这样的问题。很难想象,在这方面做的最好的国家,并不是欧美发达国家,而是连厕所都是奢侈品的印度。印度全国建立了世界上最完备的国家级公民指纹和虹膜数据库,并且有着完备的技术标准。而中国目前唯一具备的国家级公民生物特征数据只有身份证照片上的人脸信息,且这一信息还存在由于受身份证十年超长有效期的制约而导致的准确性问题。

眼神科技作为国家信标委的成员,作为唯一通过印度指纹识别和虹膜识别国家测试的中国生物识别企业,作为国家级检测机构塞西实验室指纹和人脸两大标准化检测平台的独立承建者,始终把行业标准的规范建设作为企业的一项社会责任,希望通过自己和同仁的努力,建设一个规范标准的行业环境。

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