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　　2018年育苗智能產業產業發展產業發展仍然遭遇的三大痛點

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　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys我省機器人金融行業典型研討會

　　2017年，育苗智能應用領域在演算法、政策、資本金等方面已經出現了三大沖破，業界歡呼雀躍的情況很像1999年年底網絡資產泡沫泛濫時的情況。展望2018年，偌大的育苗智能應用領域，優秀工程項目不如、頂級專業人才不足、場景破冰缺少等將成為橫亙在育苗智能應用領域面前的三大痛點。

　　一、資本金許多，工程項目不如用了

　　當前的AI產業產業發展產業發展遭遇資產泡沫化的風險，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，而實際的產品體驗欠佳，資產泡沫即將出現。

百度研究所正式發布的《中德兩國育苗智能產業產業發展產業發展全面解讀》報告，分析了引發金融行業資產泡沫的兩個信號。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，最后將穩定在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復，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。依照金融行業產業發展周期性來排序，我省育苗智能產業產業發展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，廣度自學演算法獲得了沖破后，引起消費市場熱炒，但相關的AI技術和產品的適用性仍然有限，甚至被譏笑為“育苗弱智”。許多工程項目和技術，要想獲得消費者歡迎，還需要等待相當長的時間。

從投股權融資態勢來看，涌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，為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。依照金融行業產業發展周期性來排序，我省育苗智能產業產業發展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。

資本金多而工程項目缺，周期性短而銷售收入難，工程項目卻六天比六天更為昂貴，這種情況與1999年的第一次互聯網資產泡沫時非常相似。

　　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，甚至變得更為嚴峻。

　　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徠專業人才。

作為國家未來的產業發展方向，AI技術對于經濟產業發展、產業產業發展轉型和科技進步起著至關重要的作用，而AI技術的研發、破冰與推廣離不開各應用領域世界頂級專業人才的相互配合。在促進AI產業產業發展從興起進入快速產業發展的歷程中，AI世界頂級專業人才的領軍作用尤為重要，他們是促進育苗智能產業發展的關鍵因素。然而，我省育苗智能應用領域專業人才極為欠缺。

　　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；產業產業發展界現存人員人數約為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。

從產業產業發展產業發展來看，我省育苗智能應用領域專業人才原產嚴重失衡。育苗智能產業產業發展由基礎層（芯片／處理器、傳感器等）、技術層（語義處理、排序機視覺與圖像、機器自學／廣度自學、智能機器人等）和網絡層（語音識別、人臉）等組成，現階段我省在產業產業發展層次專業人才上遭遇兩個問題。一是產業產業發展原產不均。我省AI產業產業發展的主要從業人員集中在網絡層，基礎層和技術層專業人才儲備薄弱，尤其是處理器／芯片和AI技術平臺上專業人才缺少，會嚴重削弱我省在國際上的競爭力。

　　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產業產業發展產業發展的主要因素。

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里面，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，專業人才饑渴癥不會得到緩解。

　　三、場景許多，路不好走了

　　梳理一下2017全年的AI產業產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眾胃口的與此同時，尚有疑問待解。

　　一是AI醫療的變革信號在哪里？

　　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。

科技民營企業智能醫療的布局與應用已有雛形，IBMWaston已應用于臨床診斷和治療，2016年就已進入我省在多家醫院推廣。阿里健康重點打造醫學影像智能診斷平臺；百度在2017年8月推出百度覓影，可輔助醫生對食管癌進行篩查。圖瑪深維2017年11月獲投2億，正在把廣度自學引入到排序機輔助診斷系統中；晶泰科技（XtalPi）近期也股權融資1500萬美元，用于開發新一代的智能藥物研發技術，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。

　　遺憾的是，盡管政府亮起綠燈，民營企業投了人力、財力，但育苗智能卻并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產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怎么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。

　　當前，應用人臉、指紋識別技術作為驗證客戶身份、遠程開戶、刷臉支付的方案，已經產業發展成熟，正在逐步推廣。

　　如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶和深挖客戶潛在需求的技術也已較為成熟，而數據源的問題亟待解決。

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

　　2017年智能投股曾被視為是下一個風口。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？

無人駕駛汽車被稱為“四輪機器人”，但其產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產業產業發展變革？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，讓產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。所以稱之為“溫室”，是因為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臺；阿里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為第五大股東，領投入股的蔚來汽車的首款純電動產品已正式上市。

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啟動，成為北京出臺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。

　　回顧2000年互聯網資產泡沫的破滅，許多人仍然覺得不可思議。那時候的產業產業發展產業發展日新月異，軟件應用、網絡服務ISP與網絡內容ICP等均在爆發，常有一日不見如隔三秋的感嘆。

　　2000年4月，納斯達克指數一路狂飆突進到歷史頂點，5400多點。但不幸資產泡沫破裂，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產業產業發展正蓬勃產業發展，與互聯網初期階段何其相似。

　　產業產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，上市的產品卻體驗欠佳，應用場景略顯不足，魚目混珠的工程項目時有出現，資產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范。

　　( 文章來源：互聯網 )

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