資本寒冬的呼聲吵了許多年，每年都嚷著今后三年會(huì)是最寒冷的三年，然而事實(shí)是過(guò)去數(shù)個(gè)年頭的寒冬里面呼聲雖高，企業(yè)發(fā)展卻并未像想象中那么艱難。但對(duì)于即已來(lái)領(lǐng)的這一波資本嚴(yán)寒來(lái)說(shuō)，2019年卻極有可能成為真正意義上的未來(lái)最為寒冷三年的肇始。

回顧2018年，自四月份爆出中興事件以來(lái)，原本便不是特別活躍的資本市場(chǎng)在中美貿(mào)易摩擦一觸即發(fā)的高壓之下運(yùn)轉(zhuǎn)速度變得更低了，大部分頭部基金都選擇握緊錢(qián)袋子觀望。從創(chuàng)業(yè)公司的增長(zhǎng)情況也生動(dòng)反映了這一現(xiàn)狀：2018年1-9月我國(guó)新增1245家創(chuàng)業(yè)公司，相較于2015年新增20895家，2016年新增12012家，乃至2017年新增6672家，2018年前9個(gè)月新增1245家的企業(yè)數(shù)量確實(shí)有些尷尬。2018年底，ofo等共享出行泡沫的破裂，企業(yè)接連走向倒閉等現(xiàn)象的發(fā)生更是迫使政府也不得不開(kāi)展所得稅優(yōu)惠政策來(lái)激發(fā)活力，穩(wěn)定市場(chǎng)發(fā)展。

對(duì)于長(zhǎng)期以來(lái)被炒得虛火過(guò)旺、泡沫嚴(yán)重的人工智能領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，當(dāng)下時(shí)期資本市場(chǎng)進(jìn)一步收緊的情況下，其未來(lái)發(fā)展情況如何？近日，筆者專訪了創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)王詠剛，就當(dāng)下時(shí)期人工智能企業(yè)乃至全行業(yè)發(fā)展等問(wèn)題進(jìn)行了交流，或許透過(guò)這些談話內(nèi)容，將為行業(yè)進(jìn)步帶來(lái)些許啟示。

經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)更以價(jià)值為導(dǎo)向

經(jīng)過(guò)前幾年密集的資本布局以及巨頭搶灘，人工智能領(lǐng)域本來(lái)可以投資的機(jī)會(huì)已經(jīng)少了許多，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨緩的趨勢(shì)下2018年整個(gè)私募股權(quán)投資領(lǐng)域的AI投資事件降低了不少。

在王詠剛看來(lái)，在整體經(jīng)濟(jì)下行的大趨勢(shì)下，人工智能作為經(jīng)濟(jì)大環(huán)境中的一部分，現(xiàn)階段創(chuàng)業(yè)投資機(jī)會(huì)減少也正常，符合整個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的變化規(guī)律。之前，在資本推動(dòng)時(shí)期，不少掛著“人工智能”的企業(yè)只注重論文、數(shù)據(jù)以及概念炒作；當(dāng)下，資本市場(chǎng)更務(wù)實(shí)更理性，人工智能企業(yè)為了生存極有可能會(huì)更加重視技術(shù)與實(shí)際的商用需求、現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的結(jié)合，這反而有利于促進(jìn)人工智能工業(yè)化進(jìn)程，進(jìn)一步加快技術(shù)落地，從這個(gè)角度來(lái)看，這反而是一項(xiàng)“利好”。

以醫(yī)療AI為例，早期醫(yī)療AI領(lǐng)域出現(xiàn)了大量基于視覺(jué)、圖像識(shí)別、智能診斷的技術(shù)，但是卻很少有創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)會(huì)去關(guān)心這些技術(shù)未來(lái)是否能夠成為一個(gè)具體的產(chǎn)品，它未來(lái)在整個(gè)醫(yī)療體系當(dāng)中將會(huì)處于怎樣的一個(gè)位置，能夠提供何種價(jià)值，是否能優(yōu)化和完善整個(gè)醫(yī)療體系，為其帶來(lái)應(yīng)有的價(jià)值。此外，對(duì)于這些技術(shù)，未來(lái)的買(mǎi)單方可以分為醫(yī)生個(gè)人、醫(yī)院、醫(yī)保體系等多個(gè)維度，如何滿足不同買(mǎi)單方各自的運(yùn)用需求，很多企業(yè)考慮得也不是很到位?？偟膩?lái)說(shuō)，大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)早期討論更多的還是技術(shù)識(shí)圖的準(zhǔn)確率、數(shù)據(jù)量等，仍然是屬于比較淺層次的AI運(yùn)用。

回歸到解決具體的問(wèn)題之上，經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)為了發(fā)展更該盡快的實(shí)現(xiàn)自我造血能力，這就需要把之前淺層次的數(shù)據(jù)分析等方面的能力沉淀下來(lái)，繼續(xù)做深化，回歸到具體的行業(yè)深處去尋找能夠結(jié)合實(shí)際需求的價(jià)值結(jié)合點(diǎn)，最終落地并且能夠長(zhǎng)期走下去。

差異化優(yōu)勢(shì)的存在，人工智能仍然有許多機(jī)會(huì)

盡管當(dāng)下我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨緩，但鑒于中國(guó)極具特色的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，綜合各方要素來(lái)看，當(dāng)下時(shí)期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也存在著多層次多方面的機(jī)會(huì)。

一個(gè)月前，創(chuàng)新工場(chǎng)管理合伙人汪華在談到資本寒冬和經(jīng)濟(jì)周期時(shí)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的特殊性做了分析，提出了中國(guó)式“經(jīng)濟(jì)魔方”的概念。在王詠剛看來(lái)，汪華所談的“經(jīng)濟(jì)魔方”是基于中國(guó)當(dāng)下經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異化形態(tài)而提出的。

從橫向上來(lái)說(shuō)，我國(guó)不同地域之間，一二線城市與三四線城市之間，城市與區(qū)域村鎮(zhèn)之間，它們?cè)诘赜虬l(fā)展層面都存在著極大的差異。在縱向上，不僅僅在智能化層面，甚至于在電子化、數(shù)字化層面不同行業(yè)領(lǐng)域間也存在著巨大差距。這種差異在國(guó)內(nèi)高中低收入人群、不同地域、行業(yè)之間的交叉在不同層面之上形成了許多可以利用技術(shù)手段改造升級(jí)的新機(jī)會(huì)，拼多多、貝店等公司的出現(xiàn)便是基于這樣的條件而形成的。

同樣以醫(yī)療診療為例，目前國(guó)內(nèi)三甲醫(yī)院與普通醫(yī)院、以及三四級(jí)城市之間的醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生所等診療機(jī)構(gòu)之間所存在的診療水平差距是非常巨大的，這種差異性導(dǎo)致了我國(guó)醫(yī)療資源分布極其不均衡，如果能通過(guò)人工智能等技術(shù)手段助力醫(yī)療行業(yè)升級(jí)變革，實(shí)現(xiàn)將三甲醫(yī)院的醫(yī)療水平下放一部分到普通城市醫(yī)院，無(wú)論是從商業(yè)層面還是社會(huì)意義層面都將會(huì)是一件非常有意義的事情。

醫(yī)療行業(yè)之外，目前國(guó)內(nèi)在家居建材、教育、零售等不同行業(yè)的不同區(qū)域之間都存在著巨大的差異性，這使得未來(lái)以AI為代表的系列新技術(shù)在彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)差異化經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程當(dāng)中存在著大量的機(jī)會(huì)。

面對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)依然存在的大量機(jī)會(huì)，創(chuàng)業(yè)機(jī)構(gòu)該從哪些方向突破成為了一個(gè)值得思考的問(wèn)題。在王詠剛看來(lái)，真正的人工智能創(chuàng)業(yè)不外乎以下兩種模式。

AI+紅利平臺(tái)：這一模式更加側(cè)重于通過(guò)AI技術(shù)服務(wù)C端客戶，人工智能創(chuàng)業(yè)不能是單純的技術(shù)創(chuàng)業(yè)，未來(lái)絕大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)都是需要先有平臺(tái)，后有人群的機(jī)會(huì)，然后才有場(chǎng)景、技術(shù)的機(jī)會(huì)。這一模式通過(guò)把AI技術(shù)引入到流量平臺(tái)上來(lái)提升平臺(tái)的服務(wù)效率，增強(qiáng)C端用戶體驗(yàn)，走的是B2C模式。

AI+垂直行業(yè)：將AI技術(shù)深入的嵌入到不同行業(yè)的具體業(yè)務(wù)流程當(dāng)中，起到一個(gè)核心的作用，細(xì)化到如何幫助企業(yè)降本增效，主要面對(duì)的服務(wù)對(duì)象是B端和G端政府客戶。對(duì)比中美AI領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀，王詠剛認(rèn)為當(dāng)下時(shí)期國(guó)內(nèi)科技機(jī)構(gòu)需要靜下心來(lái)看這一領(lǐng)域的機(jī)會(huì)，學(xué)習(xí)借鑒IBM、salesforce等機(jī)構(gòu)運(yùn)用AI來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)。

對(duì)比我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家AI產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，歐美等國(guó)對(duì)于用戶數(shù)據(jù)高度重視，且非常注重?cái)?shù)據(jù)保護(hù)。國(guó)外數(shù)據(jù)保護(hù)的政策在一定程度上維護(hù)了用戶的數(shù)據(jù)安全性，但是又加劇了用于訓(xùn)練AI算法、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)的獲取難度。所以在一定層面上，國(guó)內(nèi)相對(duì)開(kāi)放的數(shù)據(jù)政策使得我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過(guò)程擁有了相當(dāng)大的自由度，仍然有許多機(jī)會(huì)。

中美競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵看人才，我國(guó)AI人才培育需要新模式

經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然有多方面的機(jī)會(huì)，這其中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題也成為了一個(gè)值得思考的問(wèn)題。近年來(lái)，在人工智能領(lǐng)域，進(jìn)入中美兩國(guó)“平行宇宙“時(shí)代。但是從最關(guān)鍵的人才儲(chǔ)備層面來(lái)看，我國(guó)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才仍匱乏，急需改變現(xiàn)狀。

提及我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)人才現(xiàn)狀，王詠剛表示，目前中國(guó)人工智能領(lǐng)域仍缺乏頂尖AI學(xué)術(shù)領(lǐng)袖，頂尖AI科研與美國(guó)仍有不小的差距。但是除了尖端科研人才之外，國(guó)內(nèi)以工程運(yùn)用為導(dǎo)向的中間層AI人才儲(chǔ)備充裕：一方面，以微軟亞洲研究院為代表的國(guó)外知名企業(yè)研究所針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)培養(yǎng)了一批優(yōu)質(zhì)的種子人才；另一方面，多家國(guó)外高校、研究所等機(jī)構(gòu)也為中國(guó)培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的歸國(guó)學(xué)子，這些人才共同構(gòu)成了國(guó)內(nèi)整體的AI人才生態(tài)，并且已經(jīng)成為了我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的中堅(jiān)力量，在質(zhì)量以及數(shù)量上都不容小覷。

現(xiàn)階段AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展也已經(jīng)逐步從前期的科研探索階段走向“應(yīng)用為王“的階段，正是以工程運(yùn)用為主的中間層人才施展拳腳的最好時(shí)機(jī)，這使得我國(guó)在與美國(guó)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)當(dāng)中站穩(wěn)了腳跟。此外，中國(guó)復(fù)雜的的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以及政府大力支持也都為我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

除了頂層科研人員以及中堅(jiān)層AI人才隊(duì)伍現(xiàn)狀的介紹之外，王詠剛還分析了未來(lái)新一代AI人才培養(yǎng)方面的相關(guān)見(jiàn)解。

首先，以高校為主培養(yǎng)出來(lái)的尖端人才來(lái)看，由于國(guó)外崇尚學(xué)術(shù)自由，更強(qiáng)調(diào)課題研究者實(shí)際運(yùn)用能力，這使得它們所培養(yǎng)出來(lái)的學(xué)生在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中解決問(wèn)題、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的能力更強(qiáng)，而且在創(chuàng)新性科研突破方面的優(yōu)勢(shì)更加明顯。反觀國(guó)內(nèi)，中國(guó)高等教育機(jī)構(gòu)培養(yǎng)出的學(xué)生理論基礎(chǔ)扎實(shí)，但實(shí)操能力仍需要提高。多因素導(dǎo)致國(guó)內(nèi)外頂尖高校培養(yǎng)出來(lái)的學(xué)生之間存在著許多知識(shí)以及技能點(diǎn)之上的差異。

其次，到了再往下的工程師培訓(xùn)階段，目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)情況同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，而且大多打著一個(gè)速成的旗號(hào)相互跟風(fēng)炒作，讓人錯(cuò)覺(jué)任何人只要接受培訓(xùn)便可以快速轉(zhuǎn)型成為一個(gè)合格的AI人才，但事實(shí)是大多數(shù)通過(guò)這樣的培訓(xùn)走出來(lái)的學(xué)員也只能是一個(gè)初級(jí)的AI從業(yè)者，離真正的“入門(mén)級(jí)“還有一定距離。

王詠剛認(rèn)為，現(xiàn)階段社會(huì)上大多數(shù)機(jī)構(gòu)對(duì)于AI人才的培養(yǎng)重?cái)?shù)量而不重質(zhì)量。其實(shí)在真正的工作場(chǎng)景當(dāng)中，一個(gè)能夠主動(dòng)解決問(wèn)題的AI人才勝過(guò)一百個(gè)普通人員，企業(yè)在招人的時(shí)候也更愿意以高價(jià)聘請(qǐng)前者而不是低價(jià)聘請(qǐng)后者。盡管近兩年我國(guó)在相關(guān)人才培養(yǎng)方面做了許多努力，但是現(xiàn)階段為了適應(yīng)更快的智能化產(chǎn)業(yè)升級(jí)的浪潮，我國(guó)AI人才培育需要探索更多的新模式，比如更注重“產(chǎn)學(xué)研“結(jié)合。

產(chǎn)學(xué)研一體，以賽事助推構(gòu)建AI人才生態(tài)

在適應(yīng)智能化產(chǎn)業(yè)升級(jí)的眾多AI人才培養(yǎng)模式當(dāng)中，創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院提出的以研究院、培訓(xùn)、社區(qū)、大賽四要素綜合而成的模式在AI人才培育方面做出了新嘗試和貢獻(xiàn)。

王詠剛介紹，作為定位“VC+AI”的創(chuàng)新工場(chǎng)的重要組成部分，創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院在一定層面上擔(dān)起了創(chuàng)新工場(chǎng)行業(yè)研究或者戰(zhàn)略咨詢的角色，在深入研究行業(yè)的同時(shí)為公司內(nèi)部輸送一線信息。對(duì)于AI人才培養(yǎng)而言，工程院在了解企業(yè)用工方對(duì)于真正的AI人才需求的基礎(chǔ)之上提煉出基本的AI人才素質(zhì)，并參與設(shè)定相應(yīng)的技能培訓(xùn)課程。課程設(shè)定結(jié)束之后工程院將會(huì)以嚴(yán)格的準(zhǔn)入資格考核考生，組建師資隊(duì)伍進(jìn)行培訓(xùn)，鼓勵(lì)受培訓(xùn)對(duì)象將所學(xué)成果運(yùn)用到實(shí)際生活當(dāng)中，解決真實(shí)問(wèn)題，最終依據(jù)實(shí)踐結(jié)果給出評(píng)分。

在具體的業(yè)務(wù)模式上，創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院人才培養(yǎng)板塊的業(yè)務(wù)主要由DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)，AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽等兩大部分組成。

DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)：由創(chuàng)新工場(chǎng)于2017年發(fā)起，旨在提升高校AI人才在行業(yè)應(yīng)用中的實(shí)踐案例經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合。該項(xiàng)目于2018年被教育部選作為“中國(guó)高校人工智能人才國(guó)際培養(yǎng)計(jì)劃”兩個(gè)組成部分之一的學(xué)生培訓(xùn)營(yíng)。培養(yǎng)計(jì)劃包含部高校教師AI培訓(xùn)班和高校學(xué)生DeeCampAI訓(xùn)練營(yíng)兩部分，分別針對(duì)高校老師和在校學(xué)生進(jìn)行培訓(xùn)。

據(jù)悉，2017、2018年兩屆DeeCamp吸引了超過(guò)全球600所高校的8，000人報(bào)名，最終來(lái)自85所大學(xué)的336名AI人才入選，接受李開(kāi)復(fù)、吳恩達(dá)、JohnHopcroft領(lǐng)銜的頂尖學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)專家講授的超30門(mén)專業(yè)課，以及進(jìn)行超10個(gè)頂尖AI公司設(shè)立并輔導(dǎo)的19個(gè)實(shí)踐課題，準(zhǔn)入難度可見(jiàn)一斑。

AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽：作為創(chuàng)新工場(chǎng)發(fā)起并聯(lián)合產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)和政府機(jī)構(gòu)舉辦的，面向全球人工智能人才的開(kāi)放數(shù)據(jù)集和編程競(jìng)賽平臺(tái)，致力于滿足AI人才成長(zhǎng)對(duì)高質(zhì)量豐富數(shù)據(jù)集的需求，推動(dòng)AI在科研與商業(yè)領(lǐng)域結(jié)合來(lái)解決真實(shí)世界的問(wèn)題。在剛結(jié)束不久的2018年AIChallenger決賽過(guò)程中，大賽吸引了來(lái)自全球超過(guò)1萬(wàn)支團(tuán)隊(duì)參賽，平臺(tái)用戶累計(jì)超過(guò)30000名，覆蓋81個(gè)國(guó)家超過(guò)1000所高校和公司。

從實(shí)際比賽的結(jié)果來(lái)看，2018年AIChallenger競(jìng)賽中，比如無(wú)論是美圖公司的短視頻實(shí)時(shí)分類競(jìng)賽，還是搜狗的機(jī)器閱讀理解競(jìng)賽、機(jī)器翻譯競(jìng)賽，都出現(xiàn)了一批優(yōu)質(zhì)的參賽成果。其中，尤以美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的無(wú)人駕駛競(jìng)賽的選手取得成果最為突出。據(jù)王詠剛介紹，此次無(wú)人駕駛競(jìng)賽所用的比賽數(shù)據(jù)其實(shí)在之前全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)及模式識(shí)別領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議CVPR的一個(gè)比賽上已經(jīng)用過(guò)，但由于賽制的原因，當(dāng)時(shí)這個(gè)數(shù)據(jù)更多的是被用去做學(xué)術(shù)性質(zhì)的算法準(zhǔn)確度提升，并不注重與實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景的結(jié)合。而在本次大賽上，參賽團(tuán)隊(duì)不僅關(guān)注準(zhǔn)確度，而且還結(jié)合實(shí)際運(yùn)用場(chǎng)景進(jìn)行開(kāi)發(fā)，最后冠軍隊(duì)的成果不僅在準(zhǔn)確度上超過(guò)其他選手，而且在效率上更遠(yuǎn)高于其他選手四倍以上。這一成果得到了自動(dòng)駕駛領(lǐng)域資深人士、前滴滴研究院院長(zhǎng)何曉飛教授的贊賞，稱其達(dá)到了世界級(jí)工業(yè)水平。

談到工程院在AI人才培養(yǎng)方面的可借鑒經(jīng)驗(yàn)，王詠剛說(shuō)，結(jié)合實(shí)際運(yùn)用、解決真實(shí)生活場(chǎng)景中的問(wèn)題是AIChallenger設(shè)置的出發(fā)點(diǎn)，也是企業(yè)對(duì)AI人才提出最為關(guān)鍵的考核指標(biāo)，2018年AIChallenger無(wú)人駕駛競(jìng)賽的實(shí)例證明了兼容學(xué)術(shù)精確度與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景需求的技術(shù)也能夠做出非常優(yōu)秀的成績(jī)。此外，參賽隊(duì)伍的高規(guī)格嚴(yán)選模式以及賽前輔導(dǎo)，賽中支持等方面也為最終的結(jié)果加分不少。

據(jù)悉，目前DeeCamp人工智能訓(xùn)練營(yíng)以及AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽兩項(xiàng)業(yè)務(wù)均屬于非營(yíng)利類項(xiàng)目，王詠剛表示，這兩項(xiàng)業(yè)務(wù)的開(kāi)展主要是致力于搭建一個(gè)貫穿產(chǎn)業(yè)、教學(xué)、科研三者合一的有機(jī)生態(tài)，涵蓋人才、資本等多方因素，搭建工業(yè)界與科研界的有效結(jié)合場(chǎng)景，共同推進(jìn)我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)步。