資本寒冬的呼聲吵了許多年，每年都嚷著今后三年會是最寒冷的三年，然而事實是過去數(shù)個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。但對于即已來領(lǐng)的這一波資本嚴寒來說，2019年卻極有可能成為真正意義上的未來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，原本便不是特別活躍的資本市場在中美貿(mào)易摩擦一觸即發(fā)的高壓之下運轉(zhuǎn)速度變得更低了，大部分頭部基金都選擇握緊錢袋子觀望。從創(chuàng)業(yè)公司的增長情況也生動反映了這一現(xiàn)狀：2018年1-9月我國新增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個月新增1245家的企業(yè)數(shù)量確實有些尷尬。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展所得稅優(yōu)惠政策來激發(fā)活力，穩(wěn)定市場發(fā)展。

對于長期以來被炒得虛火過旺、泡沫嚴重的人工智能領(lǐng)域來說，當下時期資本市場進一步收緊的情況下，其未來發(fā)展情況如何？近日，筆者專訪了創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛，就當下時期人工智能企業(yè)乃至全行業(yè)發(fā)展等問題進行了交流，或許透過這些談話內(nèi)容，將為行業(yè)進步帶來些許啟示。

經(jīng)濟下行時期，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)更以價值為導(dǎo)向

經(jīng)過前幾年密集的資本布局以及巨頭搶灘，人工智能領(lǐng)域本來可以投資的機會已經(jīng)少了許多，在經(jīng)濟增長趨緩的趨勢下2018年整個私募股權(quán)投資領(lǐng)域的AI投資事件降低了不少。

在王詠剛看來，在整體經(jīng)濟下行的大趨勢下，人工智能作為經(jīng)濟大環(huán)境中的一部分，現(xiàn)階段創(chuàng)業(yè)投資機會減少也正常，符合整個經(jīng)濟周期的變化規(guī)律。之前，在資本推動時期，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；當下，資本市場更務(wù)實更理性，人工智能企業(yè)為了生存極有可能會更加重視技術(shù)與實際的商用需求、現(xiàn)實場景的結(jié)合，這反而有利于促進人工智能工業(yè)化進程，進一步加快技術(shù)落地，從這個角度來看，這反而是一項“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、圖像識別、智能診斷的技術(shù)，但是卻很少有創(chuàng)業(yè)機構(gòu)會去關(guān)心這些技術(shù)未來是否能夠成為一個具體的產(chǎn)品，它未來在整個醫(yī)療體系當中將會處于怎樣的一個位置，能夠提供何種價值，是否能優(yōu)化和完善整個醫(yī)療體系，為其帶來應(yīng)有的價值。此外，對于這些技術(shù)，未來的買單方可以分為醫(yī)生個人、醫(yī)院、醫(yī)保體系等多個維度，如何滿足不同買單方各自的運用需求，很多企業(yè)考慮得也不是很到位。總的來說，大多數(shù)醫(yī)療AI企業(yè)早期討論更多的還是技術(shù)識圖的準確率、數(shù)據(jù)量等，仍然是屬于比較淺層次的AI運用。

回歸到解決具體的問題之上，經(jīng)濟下行時期，企業(yè)為了發(fā)展更該盡快的實現(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，繼續(xù)做深化，回歸到具體的行業(yè)深處去尋找能夠結(jié)合實際需求的價值結(jié)合點，最終落地并且能夠長期走下去。

差異化優(yōu)勢的存在，人工智能仍然有許多機會

盡管當下我國整體經(jīng)濟增長趨緩，但鑒于中國極具特色的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，綜合各方要素來看，當下時期我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也存在著多層次多方面的機會。

一個月前，創(chuàng)新工場管理合伙人汪華在談到資本寒冬和經(jīng)濟周期時對我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的特殊性做了分析，提出了中國式“經(jīng)濟魔方”的概念。在王詠剛看來，汪華所談的“經(jīng)濟魔方”是基于中國當下經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的差異化形態(tài)而提出的。

從橫向上來說，我國不同地域之間，一二線城市與三四線城市之間，城市與區(qū)域村鎮(zhèn)之間，它們在地域發(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)手段改造升級的新機會，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，目前國內(nèi)三甲醫(yī)院與普通醫(yī)院、以及三四級城市之間的醫(yī)院、鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生所等診療機構(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)致了我國醫(yī)療資源分布極其不均衡，如果能通過人工智能等技術(shù)手段助力醫(yī)療行業(yè)升級變革，實現(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，無論是從商業(yè)層面還是社會意義層面都將會是一件非常有意義的事情。

醫(yī)療行業(yè)之外，目前國內(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，這使得未來以AI為代表的系列新技術(shù)在彌補國內(nèi)差異化經(jīng)濟發(fā)展的過程當中存在著大量的機會。

面對國內(nèi)市場依然存在的大量機會，創(chuàng)業(yè)機構(gòu)該從哪些方向突破成為了一個值得思考的問題。在王詠剛看來，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：這一模式更加側(cè)重于通過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)，未來絕大多數(shù)的創(chuàng)業(yè)都是需要先有平臺，后有人群的機會，然后才有場景、技術(shù)的機會。這一模式通過把AI技術(shù)引入到流量平臺上來提升平臺的服務(wù)效率，增強C端用戶體驗，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)流程當中，起到一個核心的作用，細化到如何幫助企業(yè)降本增效，主要面對的服務(wù)對象是B端和G端政府客戶。對比中美AI領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀，王詠剛認為當下時期國內(nèi)科技機構(gòu)需要靜下心來看這一領(lǐng)域的機會，學習借鑒IBM、salesforce等機構(gòu)運用AI來解決實際問題的經(jīng)驗。

對比我國與發(fā)達國家AI產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，歐美等國對于用戶數(shù)據(jù)高度重視，且非常注重數(shù)據(jù)保護。國外數(shù)據(jù)保護的政策在一定程度上維護了用戶的數(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，國內(nèi)相對開放的數(shù)據(jù)政策使得我國人工智能產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程擁有了相當大的自由度，仍然有許多機會。

中美競爭關(guān)鍵看人才，我國AI人才培育需要新模式

經(jīng)濟下行時期我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然有多方面的機會，這其中，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競爭問題也成為了一個值得思考的問題。近年來，在人工智能領(lǐng)域，進入中美兩國“平行宇宙“時代。但是從最關(guān)鍵的人才儲備層面來看，我國人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才仍匱乏，急需改變現(xiàn)狀。

提及我國人工智能產(chǎn)業(yè)人才現(xiàn)狀，王詠剛表示，目前中國人工智能領(lǐng)域仍缺乏頂尖AI學術(shù)領(lǐng)袖，頂尖AI科研與美國仍有不小的差距。但是除了尖端科研人才之外，國內(nèi)以工程運用為導(dǎo)向的中間層AI人才儲備充裕：一方面，以微軟亞洲研究院為代表的國外知名企業(yè)研究所針對中國市場培養(yǎng)了一批優(yōu)質(zhì)的種子人才；另一方面，多家國外高校、研究所等機構(gòu)也為中國培養(yǎng)了一批優(yōu)秀的歸國學子，這些人才共同構(gòu)成了國內(nèi)整體的AI人才生態(tài)，并且已經(jīng)成為了我國AI產(chǎn)業(yè)的中堅力量，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，正是以工程運用為主的中間層人才施展拳腳的最好時機，這使得我國在與美國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展競爭當中站穩(wěn)了腳跟。此外，中國復(fù)雜的的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)以及政府大力支持也都為我國AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。

除了頂層科研人員以及中堅層AI人才隊伍現(xiàn)狀的介紹之外，王詠剛還分析了未來新一代AI人才培養(yǎng)方面的相關(guān)見解。

首先，以高校為主培養(yǎng)出來的尖端人才來看，由于國外崇尚學術(shù)自由，更強調(diào)課題研究者實際運用能力，這使得它們所培養(yǎng)出來的學生在實際運用過程中解決問題、發(fā)現(xiàn)問題的能力更強，而且在創(chuàng)新性科研突破方面的優(yōu)勢更加明顯。反觀國內(nèi)，中國高等教育機構(gòu)培養(yǎng)出的學生理論基礎(chǔ)扎實，但實操能力仍需要提高。多因素導(dǎo)致國內(nèi)外頂尖高校培養(yǎng)出來的學生之間存在著許多知識以及技能點之上的差異。

其次，到了再往下的工程師培訓(xùn)階段，目前國內(nèi)大多數(shù)培訓(xùn)機構(gòu)的培訓(xùn)情況同質(zhì)化現(xiàn)象嚴重，而且大多打著一個速成的旗號相互跟風炒作，讓人錯覺任何人只要接受培訓(xùn)便可以快速轉(zhuǎn)型成為一個合格的AI人才，但事實是大多數(shù)通過這樣的培訓(xùn)走出來的學員也只能是一個初級的AI從業(yè)者，離真正的“入門級“還有一定距離。

王詠剛認為，現(xiàn)階段社會上大多數(shù)機構(gòu)對于AI人才的培養(yǎng)重數(shù)量而不重質(zhì)量。其實在真正的工作場景當中，一個能夠主動解決問題的AI人才勝過一百個普通人員，企業(yè)在招人的時候也更愿意以高價聘請前者而不是低價聘請后者。盡管近兩年我國在相關(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)升級的浪潮，我國AI人才培育需要探索更多的新模式，比如更注重“產(chǎn)學研“結(jié)合。

產(chǎn)學研一體，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)升級的眾多AI人才培養(yǎng)模式當中，創(chuàng)新工場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。

王詠剛介紹，作為定位“VC+AI”的創(chuàng)新工場的重要組成部分，創(chuàng)新工場人工智能工程院在一定層面上擔起了創(chuàng)新工場行業(yè)研究或者戰(zhàn)略咨詢的角色，在深入研究行業(yè)的同時為公司內(nèi)部輸送一線信息。對于AI人才培養(yǎng)而言，工程院在了解企業(yè)用工方對于真正的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)束之后工程院將會以嚴格的準入資格考核考生，組建師資隊伍進行培訓(xùn)，鼓勵受培訓(xùn)對象將所學成果運用到實際生活當中，解決真實問題，最終依據(jù)實踐結(jié)果給出評分。

在具體的業(yè)務(wù)模式上，創(chuàng)新工場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，AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽等兩大部分組成。

DeeCamp人工智能訓(xùn)練營：由創(chuàng)新工場于2017年發(fā)起，旨在提升高校AI人才在行業(yè)應(yīng)用中的實踐案例經(jīng)驗，同時推進產(chǎn)學研深度結(jié)合。該項目于2018年被教育部選作為“中國高校人工智能人才國際培養(yǎng)計劃”兩個組成部分之一的學生培訓(xùn)營。培養(yǎng)計劃包含部高校教師AI培訓(xùn)班和高校學生DeeCampAI訓(xùn)練營兩部分，分別針對高校老師和在校學生進行培訓(xùn)。

據(jù)悉，2017、2018年兩屆DeeCamp吸引了超過全球600所高校的8，000人報名，最終來自85所大學的336名AI人才入選，接受李開復(fù)、吳恩達、JohnHopcroft領(lǐng)銜的頂尖學術(shù)與產(chǎn)業(yè)專家講授的超30門專業(yè)課，以及進行超10個頂尖AI公司設(shè)立并輔導(dǎo)的19個實踐課題，準入難度可見一斑。

AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽：作為創(chuàng)新工場發(fā)起并聯(lián)合產(chǎn)業(yè)、學術(shù)和政府機構(gòu)舉辦的，面向全球人工智能人才的開放數(shù)據(jù)集和編程競賽平臺，致力于滿足AI人才成長對高質(zhì)量豐富數(shù)據(jù)集的需求，推動AI在科研與商業(yè)領(lǐng)域結(jié)合來解決真實世界的問題。在剛結(jié)束不久的2018年AIChallenger決賽過程中，大賽吸引了來自全球超過1萬支團隊參賽，平臺用戶累計超過30000名，覆蓋81個國家超過1000所高校和公司。

從實際比賽的結(jié)果來看，2018年AIChallenger競賽中，比如無論是美圖公司的短視頻實時分類競賽，還是搜狗的機器閱讀理解競賽、機器翻譯競賽，都出現(xiàn)了一批優(yōu)質(zhì)的參賽成果。其中，尤以美團點評的無人駕駛競賽的選手取得成果最為突出。據(jù)王詠剛介紹，此次無人駕駛競賽所用的比賽數(shù)據(jù)其實在之前全球計算機視覺及模式識別領(lǐng)域頂級學術(shù)會議CVPR的一個比賽上已經(jīng)用過，但由于賽制的原因，當時這個數(shù)據(jù)更多的是被用去做學術(shù)性質(zhì)的算法準確度提升，并不注重與實際運用場景的結(jié)合。而在本次大賽上，參賽團隊不僅關(guān)注準確度，而且還結(jié)合實際運用場景進行開發(fā)，最后冠軍隊的成果不僅在準確度上超過其他選手，而且在效率上更遠高于其他選手四倍以上。這一成果得到了自動駕駛領(lǐng)域資深人士、前滴滴研究院院長何曉飛教授的贊賞，稱其達到了世界級工業(yè)水平。

談到工程院在AI人才培養(yǎng)方面的可借鑒經(jīng)驗，王詠剛說，結(jié)合實際運用、解決真實生活場景中的問題是AIChallenger設(shè)置的出發(fā)點，也是企業(yè)對AI人才提出最為關(guān)鍵的考核指標，2018年AIChallenger無人駕駛競賽的實例證明了兼容學術(shù)精確度與現(xiàn)實場景需求的技術(shù)也能夠做出非常優(yōu)秀的成績。此外，參賽隊伍的高規(guī)格嚴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)練營以及AIChallenger全球AI挑戰(zhàn)賽兩項業(yè)務(wù)均屬于非營利類項目，王詠剛表示，這兩項業(yè)務(wù)的開展主要是致力于搭建一個貫穿產(chǎn)業(yè)、教學、科研三者合一的有機生態(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)合場景，共同推進我國AI產(chǎn)業(yè)進步。