有人說站在風口上,豬都能飛起來。不錯,這次人工智能站上了風口浪尖。關于人工智能的技術和企業(yè)如雨后春筍般冒出來了。從內容來看,大部分企業(yè)研究的是關于機器視覺、人臉識別的深度學習算法。而筆者不僅僅疑惑,人臉識別和深度學習就是人工智能?機器視覺和深度學習離我們所期待的人工智能還有多遠?

瘋狂的人工智能

日前,被稱為AI獨角獸企業(yè)之一,商湯科技宣布完成 6 億美元 C 輪融資,而這次C輪的融資離2014年11月成立還不到4年時間,據(jù)彭博社報道,此輪融資對商湯科技的估值為30億美元。

而2011年成立的曠視科技,在2017年完成了 4.6 億美元融資,消息稱,這家公司目前的估值已經(jīng)達到14.6億美元。

云從科技2017年11月完成了B輪融資,據(jù)網(wǎng)上最新公開資料,其目前估值200億元人民幣左右。

3月8日有消息稱,AI獨角獸依圖科技近期完成最新一輪融資,紅杉、高瓴、高榕等前幾輪投資方均有跟投,公司整體估值已經(jīng)突破150億元。

而2017年3月云天勵飛宣布,公司獲得數(shù)千萬美元的A輪融資。

借助于人工智能熱潮,這些新興的AI公司估值動輒數(shù)十億甚至百億。人工智能就像一把火,熊熊烈火推動了資本熱炒,一浪高過一浪?？拼笥嶏w、商湯、曠視、云從科技、依圖科技、云天勵飛等這些主打AI的公司正成為了資本的寵兒。

人、車、物深度識別≠人工智能

但是細看,這些資本寵兒。作為國內第一梯隊的人工智能企業(yè)無論是商湯、曠視還是依圖、云從亦或是云天勵飛,其主要領域還是在機器視覺。

上述公司的主要業(yè)務還是集中在人臉識別這一領域。具體的落地場景主要有金融和安防。

比如商湯科技,在行業(yè)落地方向上,商湯目前專注于安防監(jiān)控、金融、手機、移動互聯(lián)網(wǎng)和深度學習芯片五大領域;在核心技術上,主攻人臉識別、視頻監(jiān)控識別算法、增強現(xiàn)實、文字識別、自動駕駛識別算法和醫(yī)療影像識別算法幾項技術。

曠視科技目前的主要業(yè)務來自于安防、金融、移動應用三個領域。這也是當前計算機視覺領域初創(chuàng)公司最主要的變現(xiàn)領域。具體來說,基于計算機視覺、深度學習算法方面的研究,曠視科技打造了算法引擎Brain++,并在金融安全、城市安防、商業(yè)物聯(lián)、手機智能以及工業(yè)機器人等細分行業(yè)。

對依圖科技而言,其致力于全面解決機器看、聽、理解的根本問題,其技術主要服務于安防、金融、交通、醫(yī)療等多個行業(yè)。

云從科技也不例外,主要專注于計算機視覺,深耕于金融、安防、機場等領域。

云天勵飛也是致力于打造基于視覺芯片、深度學習和大數(shù)據(jù)技術,提供視覺智能應用解決方案和開發(fā)平臺。

機器視覺中的適用性依賴于機器學習技術,更準確的說是深度學習能力。深度學習,是機器學習的一個子領域,使計算機能夠從經(jīng)驗中不斷學習。

對人、車、物的機器視覺和深度學習是目前AI新興企業(yè)最大的亮點。那么這種深度學習就是是AI了嗎?

根據(jù)百度百科解釋,人工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學,從事這項工作的人必須懂得計算機知識,心理學和哲學。人工智能的實際應用中應包含機器視覺,指紋識別,人臉識別,視網(wǎng)膜識別,虹膜識別,掌紋識別,專家系統(tǒng),自動規(guī)劃,智能搜索,定理證明,博弈,自動程序設計,智能控制,機器人學,語言和圖像理解,遺傳編程等。

頂著AI的光環(huán),不斷涌現(xiàn)的新興企業(yè)正如過江之鯽,大步邁進AI領域,并受到了眾多資本青睞。難道這就是我們探求已久的AI?

人工智能 道阻且長

正如百度李彥宏所說:“人工智能是一個30年到50年的機會。”

2017年深圳安博會上,宇視科技總工兼宇視研究院副院長朱兵曾告訴記者,人工智能在機器視覺領域正處于飛速發(fā)展期。目前人工智能和安防的結合是安防機器視覺,但并不止于安防機器視覺。人工智能在安防行業(yè)還有很長一段路要走。

2018中國(深圳)IT領袖峰會上,美國斯坦福大學物理系講座教授張首晟表示,整個人工智能雖然有突飛猛進的改變,但還處在非常早期的階段?，F(xiàn)在人工智能是在簡單模仿人的神經(jīng)原,但是更應該思考的是在這里面有基礎科學重大突破的機會,就是真正去理解智慧和智能的基本的原理、基本的數(shù)學原理,這樣可以使人工智能突飛猛進地變化。

李開復曾在公開場合坦言,現(xiàn)在人工智能的投資和估值存在泡沫。雖然經(jīng)常媒體報道到某某人工智能公司在圖像識別或上路測試中取得新進展,但那些算法限定于某種特定場景下識別率能提升百分之零點幾。這只能表明在技術上是一個重大進步,但在實際的應用場景中不一定可行。復雜的應用環(huán)境、全面完善數(shù)據(jù)的缺乏、高性能芯片的研發(fā)進度等因素,決定了感知智能技術距離應用普及還需要至少5年到10年。

中國科學院自動化研究所研究員王金橋撰文指出,人工智能被過高期待,泡沫不少。他表示,人工智能當前的熱潮得益于學術界上一輪深度學習算法的突破,但應用紅利總有用盡之日,認知層的技術突破和基礎資源積累才是長期重點。人工智能毫無疑問是未來,但只有當相關技術真正成熟,可被廣泛應用于大多數(shù)行業(yè)時,我們才能迎來真正沒有泡沫的人工智能時代。

目前而言,人工智能技術還處在一個初級階段。人工智能發(fā)展,道阻且長。

文章轉載鏈接:華強智慧網(wǎng) http://news.hqps.com/article/201804/298313.html

來源：華強智慧網(wǎng)