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　　2018年育苗智能産業産業發展産業發展仍然遭遇的三大痛點

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　　先进制造 ◇ 系列技術講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys我省机器人金融行业典型研讨会

　　2017年，育苗智能应用领域在演算法、政策、资本金等方面已经出现了三大冲破，业界欢呼雀跃的情况很像1999年年底網络资产泡沫泛滥时的情况。展望2018年，偌大的育苗智能应用领域，优秀工程项目不如、顶级专业人才不足、场景破冰缺少等将成为横亘在育苗智能应用领域面前的三大痛点。

　　一、資本金許多，工程項目不如用了

　　當前的AI産業産業發展産業發展遭遇資産泡沫化的風險，主要體那時投資供應數目大而工程項目供給數目少，消費市場對創業工程項目寄予很高的期望，而實際的産品體驗欠佳，資産泡沫即將出現。

百度研究所正式發布的《中德兩國育苗智能産業産業發展産業發展全面解讀》報告，分析了引發金融行業資産泡沫的兩個信號。一是資本金多而工程項目缺。依照過往數據和2017年上半年的情況預測，2017年英國追加民營企業數目將跌到谷底，數目在25～30家之間。與此同時，英國的總計股權融資量穩步快速快速增長，最後將穩定在1380億～1500億之間。

　　2018年，中德兩國之間AI民營企業數目快速增長都將有所恢複，但快速增長速度仍然平緩。這段時期，創投圈Sonbhadra發現，找到一個新的有潛力的工程項目越來越難，由于追加民營企業數目稀少，經常只能跟投一些工程項目。

到2020年，英國AI公司總計數目Sonbhadra超過1200家，總計股權融資額將達至2000億。我省AI民營企業增長勢頭不明朗。依照金融行業産業發展周期性來排序，我省育苗智能産業産業發展Sonbhadra在2018年回暖，追加公司數目會上漲到30家以上，預期股權融資總計量Sonbhadra達至900億～1000億。

　　二是周期性短而銷售收入難。可以說育苗智能平均數被大大高估了。引領本輪AI熱潮的廣度自學，起源于上世紀80～90年代的數學模型研究。在許多情況下，前沿研究方法是由對已有方法的微小改動和改進而來，而這些方法在幾十年前就已經被設計出來了。

　　2006年，广度自学演算法获得了冲破后，引起消费市场热炒，但相关的AI技術和产品的适用性仍然有限，甚至被讥笑为“育苗弱智”。许多工程项目和技術，要想获得消费者欢迎，还需要等待相当长的时间。

從投股權融資態勢來看，湧入育苗智能應用領域的資本金仍然還會增加。據不完全統計，2017年我省育苗智能應用領域的投股權融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資本數額激增，總股權融資本數額近600億，在政府的鼓勵和金融行業資本運作中，2018年我省AI的投資額Sonbhadra穩步大幅增加。

　　與此同時，金融行業資本運作開始加劇。CBInsights提供的數據顯示，自2011年以來，已有近140家育苗智能孵化器公司被全面收購，而2017年的第一季度，海外就有34家育苗智能孵化器公司被全面收購，爲2016年同期的兩倍。2018年，仍將延續這一態勢。在資本金快速增長的與此同時，我省AI民營企業數目不會同幅快速增長。依照金融行業産業發展周期性來排序，我省育苗智能産業産業發展Sonbhadra在2018年呈現緩慢快速增長態勢，預期總計股權融資量Sonbhadra達至900億～1000億，而追加公司數目僅會上漲到30家左右。

资本金多而工程项目缺，周期性短而销售收入难，工程项目却六天比六天更为昂贵，这种情况与1999年的第一次互联網资产泡沫时非常相似。

　　二、事情許多，人不如用了

　　演算法大神YoshuaBengio曾表示：“廣度自學那時很熱門，現階段的困局是缺少專家，一個研究生大概需要三年的培養時間，但是三年前還沒有研究生開始從事廣度自學，這意味著那時該應用領域的專家特別少，可以說難能可貴、極度稀缺。”這是三年前AI遭遇的困局，至今仍然未得到改善，甚至變得更爲嚴峻。

　　育苗智能競爭的根本就是爭奪世界頂級專業人才。據說世界上廣度自學應用領域的頂級專業人才不超過50人，因此科技巨頭們紛紛通過全面收購孵化器公司來招徕專業人才。

作为国家未来的产业发展方向，AI技術对于经济产业发展、产业产业发展转型和科技进步起着至关重要的作用，而AI技術的研发、破冰与推广离不开各应用领域世界顶级专业人才的相互配合。在促进AI产业产业发展从兴起进入快速产业发展的历程中，AI世界顶级专业人才的领军作用尤为重要，他们是促进育苗智能产业发展的关键因素。然而，我省育苗智能应用领域专业人才极为欠缺。

　　據百度研究所正式發布的《2017全球育苗智能專業人才綠皮書》顯示，現階段我省約有20所大學的研究實驗室專注于育苗智能，高校教師以及大三碩博生約7000人；産業産業發展界現存人員人數約爲39000人，遠不能滿足我省消費市場百萬級的AI專業人才需求量。

从产业产业发展产业发展来看，我省育苗智能应用领域专业人才原产严重失衡。育苗智能产业产业发展由基础层（芯片／处理器、传感器等）、技術层（语义处理、排序机视觉与图像、机器自学／广度自学、智能机器人等）和網络层（语音识别、人脸）等组成，现阶段我省在产业产业发展层次专业人才上遭遇两个问题。一是产业产业发展原产不均。我省AI产业产业发展的主要从业人员集中在網络层，基础层和技術层专业人才储备薄弱，尤其是处理器／芯片和AI技術平台上专业人才缺少，会严重削弱我省在国际上的竞争力。

　　二是供求嚴重失衡，專業人才缺口很難在短期內得到有效填補。過去三年中，我省期望在AI應用領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛快速增長，特別是偏基礎層面的AI職位，如演算法工程師，供應增幅達至150％以上。盡管快速增長如此高速，但是由于合格AI專業人才培養所需時間和成本遠高于一般IT專業人才，專業人才缺口很難在短期內得到有效填補。專業人才不足，是制約我省AI産業産業發展産業發展的主要因素。

近幾年來，Google不斷全面收購AI應用領域公司最主要目的是“搶購”一批世界上一流的專家，在一個迅速成長的育苗智能應用領域裏面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也在相機而動。2018年，專業人才饑渴症不會得到緩解。

　　三、場景許多，路不好走了

　　梳理一下2017全年的AI産業産業發展大事件可以發現，醫療、金融、無人駕駛等三大熱點在吊足了公衆胃口的與此同時，尚有疑問待解。

　　一是AI醫療的變革信號在哪裏？

　　2017年的每個月中，都有VC流入AI＋醫療應用領域，國內所有醫療育苗智能公司總計股權融資額已超過180億。

科技民营企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBMWaston已应用于临床诊断和治疗，2016年就已进入我省在多家医院推广。阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；百度在2017年8月推出百度觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维2017年11月获投2亿，正在把广度自学引入到排序机辅助诊断系统中；晶泰科技（XtalPi）近期也股权融资1500万美元，用于开发新一代的智能药物研发技術，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

　　遺憾的是，盡管政府亮起綠燈，民營企業投了人力、財力，但育苗智能卻並沒有在醫療應用領域推出爆發式應用。原因在于育苗智能需要大量共享數據，而醫院和患者的數據如同孤島。如何打破各方壁壘，在保障健康的與此同時又保障數據安全性？這將是促進智能醫療快速産業發展中需要解決的問題。

　　二是AI如何深層次地撬動金融？

與智能醫療一樣遭遇數據問題的還有金融應用領域，大量的可信度較高的數據掌握在各大銀行手中，AI怎麽能夠撬出這些數據以促進金融科技的創新，是創業者們絞盡腦汁思考的課題。

　　当前，应用人脸、指纹识别技術作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付的方案，已经产业发展成熟，正在逐步推广。

　　如何利用知识图谱挖掘潜在客户和深挖客户潜在需求的技術也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。

　　英國科技公司FutureAdvisor最早研制出“機器人理財顧問”。隨後，此類機器人理財顧問迅速風靡全球。

　　2017年智能投股曾被視爲是下一個風口。但是，機器人炒股的結果是賠了。

　　三是智能汽車究竟何時上市？

無人駕駛汽車被稱爲“四輪機器人”，但其産業發展何時會像智能手機一般人手一部、徹底顛覆傳統手機進而促進整個産業産業發展變革？這個問題仍然沒有答案。

　　2017年，汽車金融行業內智能造車勢力動作不斷，其中一部分已陸續交出答卷，讓産品接受消費市場的檢驗，而另一部分仍在“溫室”中培養，等待結果。所以稱之爲“溫室”，是因爲各行各業都對其予以厚望，尤其是在投股權融資上，雖然投資事件數不多，但數額已達234億。

　　百度宣布開放阿波羅平台；阿裏巴巴與上汽集團等傳統車企展開合作；百度成功入股特斯拉成爲第五大股東，領投入股的蔚來汽車的首款純電動産品已正式上市。

時間正在跟我們賽跑。2017年12月20日，一支百度Apollo無人車車隊，在雄安新區測試開跑。2018年年初，北京順義區無人駕駛試運營基地正式啓動，成爲北京出台國內首部自動駕駛新規以來，該市首個開展無人駕駛試運營的區域。2018年，哪輛無人汽車會上路？金融行業和消費者都在拭目以待。

　　回顾2000年互联網资产泡沫的破灭，许多人仍然觉得不可思议。那时候的产业产业发展产业发展日新月异，软件应用、網络服务ISP与網络内容ICP等均在爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。

　　2000年4月，納斯達克指數一路狂飙突進到曆史頂點，5400多點。但不幸資産泡沫破裂，資本消費市場崩盤。納斯達克指數迅速滑落。寒冬穩步了3年時間，才慢慢回暖。

　　如今的AI产业产业发展正蓬勃产业发展，与互联網初期阶段何其相似。

　　産業産業發展帶著耀眼的光環，肩負國家戰略的重任，高度依賴資本消費市場渠道，輿論高度爆炒，從業者無不都是“三高”社會精英。

但美中不足的是，上市的産品卻體驗欠佳，應用場景略顯不足，魚目混珠的工程項目時有出現，資産泡沫的感覺越來越強。無論是政府還是民營企業，大家都應該對未來的風險加以防範。

　　( 文章来源：互联網 )

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