专访文安智能董事长陶海:AI 企业要「输血」,更要「造血」
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从教授到企业家 。陶海与计算机视觉(CV)的故事 , 要从高校讲起 。
本硕期间 , 陶海跟随清华大学自动化系“中国模式识别宗师”边肇祺教授 , 开始从事指纹识别方面的研究 。硕士毕业后 , 陶海赴美继续深造 , 拜于“华人计算机视觉之父” Thomas S. Huang教授门下攻读博士学位 , 对人脸表情识别、非刚体运动跟踪和超低码率视频传输等领域展开深入探索 , 并于2001年任教加州大学 , 与学生共同发表计算机视觉领域学术论文百余篇 。
名校、名师、名人光环之下 , 陶海却将目光投向了技术落地的最前线 。
2005年 , 陶海回到国内创立北京文安智能技术股份有限公司(VION) , 暗含视觉技术(Vision)即将登上(On)产业化舞台的意思 。
至此 , 文安智能成为本次AI创业浪潮中最早的一家CV企业 。
“我们只做垂直的、聚焦的深耕 , 不止是要做到落地 , 更要给用户一个价值体现 。”陶海表示 , 文安智能的目的 , 是跨越从技术供给到商业需求的鸿沟 , 实现一定的商业及社会价值 , 推动产业的发展与变革 。
近日 , 雷锋网AI掘金志与陶海进行了一次深度对话 。本次访谈中 , 谈到了他对眼下、未来AI的思考 , 以及对产业的洞见 。泡沫破裂
自2016年阿尔法狗击败李世石取得人机大战胜利之后 , 资本对AI的追捧甚嚣尘上 , 一时间各类创业企业遍地开花 , 资金有如潮水般蜂拥而来 , 浇灌在人工智能这片田野上 。
然而 , 在资金的加持下 , 人工智能技术虽然取得长足发展 , 几年后却在商业变现上栽了跟斗:绝大多数AI公司很难实现盈利 , 并且处于持续亏损状态 。这给热情高涨的资本泼了一盆冷水 , 资本对AI的关注趋于平静 。
亿欧智库数据显示 , 资本对人工智能企业的投资数量在2018年达到顶峰 , 随后峰回路转 , 近两年的投资数量开始渐渐回落 , 但投资金额却在不断上升 。这反映出一个趋势:资本正从此前的大水漫灌走向精耕细作 。
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来源:《亿欧智库:2021年中国AI商业落地市场研究报告》
正如Gartner曲线所示 , 任一创新技术的热度周期 , 都会经历非理性追捧的高峰启动期 , 而后泡沫破灭来到低谷 , 再逐步走向正规、稳定发展的攀升期 。
陶海表示 , 碎裂的泡沫让人们更清晰客观地看出一项技术的优劣性 , 更理智、现实地发展行业 , 进行稳健地进步 。
随着技术壁垒、应用门槛不断降低 , AI日趋工具化、常态化 , AI创业也步入深水区 , 不断“下沉” 。
此时 , 算法越来越难以成为AI企业之间壁垒 , 与具体产业的结合、应用行业的属性变得越来越重 。
“前几年AI热潮兴起之时 , 涌现出很多AI概念的企业 , 其中不乏‘伪AI企业’ , 本质上并不具有真正的AI技术 。退潮之后 , 它们逐渐暴露出短板 , 无法用技术解决客户的痛点 , 必然会在商业化的过程中落败 。”九合创投创始人王啸曾表示 , 投资机构对AI创业团队的评判标准正发生着较大的迁移 。
过去 , 投资机构更看重技术难度、技术带头人的背景等等 , 以技术为核心进行判断 。但现在 , “产业理解力”在评价体系中的比重显著提升 , 更看重AI技术能否在产业里创造真实的价值、市场规模是否足够大 。
“技术价值与商业价值不能顾此失彼 , 要‘两条腿走路’ 。”陶海表示 , AI产品面临的问题与普通消费品不同 , 一方面算力壁垒下 , 短时间内难以从成本上形成普惠 , 一方面局限于B/G市场的定制化、碎片化 , 难以在市场上形成规模收益 , 也因此 , 在成本居高不下中 , 多数AI企业被困于此 。
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