3月5日,国务院总理李克强在政府工作报告中提到,加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化,做大做强产业集群。无独有偶,随着AI行业的火爆,早在2016年7月,在国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》中,人工智能就被作为新一代信息技术中的一项列入规划。
3月6日,人工智能板块以领跑大盘的涨势,作为对本次政府工作报告的回应。截至收盘,沪指报收3233.87,涨0.48%,其中人工智能板块上涨2.96%,其中科大智能(300222.SZ)、赛为智能(300044.SZ)涨停。
最喜欢看新闻联播的,不一定是公务人员,而很有可能是商人。股票市场中,有不少政策股,政府大举推广之下,相关行业势必走俏。商人看新闻联播不啻为窥探新的利基市场。如今,火了几年的AI,被写入政府工作报告,也算是正式得到了政府的认可,政府的重磅扶持,能否成为行业的护身符?还是只仅仅代表了一种风向标?
坦然处之:“互联网+”、P2P也曾被列入工作报告
2014年,是互联网金融被写入报告的第一年,报告指出,“促进互联网金融健康发展,完善金融监管协调机制”。这样的定调也正符合2014年被更多行业人士定义为“互联网金融元年”,大量关于互联网金融的概念和细分领域纷纷崭露头角,“普惠金融”成为行业的宗旨,投资者开始了解到这一词汇。
经历了2014年的起步,互联网金融在2015年迎来高速发展期。2015年的报告中,共有两处提及互联网金融,“互联网金融异军突起”,“促进互联网金融健康发展”。
政府对行业是重视了,可是行业的执行效果却差强人意,据网贷之家统计数据显示,截至2015年12月,共有1302家P2P平台死亡,668家跑路。
到了2016年,接连多起负面事件爆发,e租宝、中晋系、泛亚等重大风险事件让互联网金融的发展“急刹车”,监管正式成为互联网金融的首要基调。
2014年互联网金融可谓野蛮生长与风险暴露并存,2015年监管力度逐渐加强,2016年监管已经成为行业重点,“监管元年”一词逐渐被提出。从“互联网金融元年”到“监管元年”仅仅相隔1年。互联网金融煊赫一时,其后又快速陨落,像一道流星,即使国家鼓励,但是行业自身良莠不齐,跑路平台云集,也只能自食恶果。
我们再看“互联网+”,2015年3月5日上午,国务院总理李克强在政府工作报告中提出,政府将制定“互联网+”行动。这是此行业热词在历年总理政府工作报告中的首次现身。“互联网+”第一次纳入国家经济的顶层设计。国家初衷是好的,鼓励创新,也崛起了像饿了么、美团等独角兽公司,可是代价是惨重的,一批伪需求的互联网O2O公司问世,为商业生态平添了不少浮躁泡沫。
从被拍死在沙滩上的前辈来看,被列入政府工作报告并不是什么护身符,只能代表一种认可,对该行业发展趋势的认可而已。目前来讲,国内的很多行业就是这样,给一点阳光就灿烂,然后就是过度扩张,形成泡沫。
不过,AI行业较之O2O行业来讲,技术门槛相对较高,不至于过度泛滥,AI公司即使创业失败,自身也具有内生价值,反倒是缩短了技术的研发周期,AI较之P2P来讲,安全性高的多,不会对社会稳定产生不利因素,AI、O2O、P2P同为近年来的热门行业,经过市场的洗礼,商业生态日趋成熟。
浮躁盛行:商业需求与技术转化周期的失调
目前来看,AI存在的问题归根基地为两类:一种是商业需求高于技术转化周期,也就是早产儿太多,技术还未成熟就出来圈钱。另一种是技术转化难易商业化,唯技术轮,找不到落地场景。
我们先来看商业需求早于技术转化周期的早产儿。
尽管AI,相对来讲技术门槛较高,但是目前来讲,市场急于赚快钱,AI项目的早产儿过多。我们以最常见的聊天机器人为例,在目前阶段,聊天机器人可以信息提供和信息收集工作,免于一些重复的工作,但是这可能只占整个服务流程的10%,甚至5%,剩下的核心的用户体验不是聊天机器人可以控制的。
以电商为例,聊天机器人可以完成下单之前的工作,但是物流、售后等反而是更核心的用户体验,是更核心的竞争力。换句话说,聊天机器人是一个可以添加的功能(nice to have)或者是噱头,但却不可能成长为核心功能和主要卖点。
聊天机器人如果想成为杀手级应用,或者意图颠覆现有的流程,必须在用户体验或者是方便性上有质的提升,否则很难从已经使用良好的网页端或者APP上来抢用户。简单的说,如果聊天机器人在方便性上只能提升5%左右,为什么要舍弃成熟的方式来使用聊天机器人?
不止在聊天机器人领域,最典型的表现就是此前一直被吹捧的谷歌无人驾驶汽车,今年在时速低于2英里的情况下竟然发生了交通事故,且按责任划分当属谷歌。AI概念的火爆,不少公司都在引入AI这一概念,以此来包装自己的产品,这就导致了市面上不少的伪AI产品,商业需求远远高于AI技术转化周期。
我们再来看下AI技术找不到具体的应用商业场景。
我们都知道,单独的一项技术是不能形成一个独有的产品或者独有的商业模式,所以AI必须渗透到各个已有的产品里面去。使得你的效率提高到更高,使得你的产品更有竞争里。正如高盛的一份报告提到的:人工智能的爆发并非是在技术上,而是在生活中随处可见,人工智能可以解决生活中的很多问题。这次人工智能的爆发并非为了技术创新而技术创新,与此前的移动互联网有很大区别,这一领域是技术驱动的领域,拥有较高门槛的同时,也让一些团队进入误区,误认为技术门槛高以及自己技术能力强,而忽视了市场转化。
人工智能并非新鲜名词,很早之前就已经诞生,没有给世界带来太大的惊喜,根本的原因,还是离应用太远。AI的全民化最开始是由Alpha Go带来的,Alpha Go的技术模型和计算引擎,确实代表了人工智能目前在深度学习方向的进步,这是毋庸置疑的。但是,从提高人类生产力这个角度来看,Alpha Go又显得过于苍白,对我们的生活并未带来任何改善,更遑论商业价值。其实,无论是Alpha Go还是小冰,他们存在的意义,在于展示谷歌和微软在人工智能领域,具有很强的技术积累和人才体系,但他们在应用本身并没有体现出积极的作用。
通过近年来的AI相关的重要节点和事件看,其实所谓的AI依旧是计算能力和大数据简单分析输出的一种深化,尽管各家都打着AI的名义,但按照真正AI的定义和应用场景看,不要说实现真正的AI,就连基本的计算能力、大数据分析和输出上都存在不足,甚至是误判。
因此,人工智能的公司应该重视这两个方面,第一个是从实验室基础研究到工程实现,这是当前国内外人工智能行业做得比较好的。其次是从工程实现到产品运用,要将技术落地,这可能是对于创业公司,尤其是人工智能创业公司来说,最重要的环节。
人工智能商业转化受限:部分巨头在削减AI投资
据外媒报道,由于Messenger聊天机器人的错误率高达70%,Facebook已决定削减对机器学习和人工智能技术的投资。并将暂时放弃打造大型聊天机器人生态系统,而转向于训练Messenger机器人专注处理一些特定任务。
据了解,自Facebook开放Messenger bot以来,得到银行和航空公司等企业大力拥护。截至去年9月,开发者已开发出了3万个聊天机器人。不过,日前有外媒报道指出,其目前的结果并不如人意。因为Messenger的错误率高达70%,即用户70%的请求都无法完成。
当所有公司都在加持AI之际,部分大公司看到了AI狰狞的一面,知道是无底洞,并深知其难度,更加冷静处之,而小公司要么是处于初级阶段,在研究及商业变现深度上远未深入,只是一股脑的热情,即使,人工智能的发展前景广阔,但是就该领域的投资收益与风险来说,是不确定的。在商业上,所有新事物的已知风险就是不确定性本身。很多人会觉得如今人工智能突然爆发了,所以马上就应该赚钱了,其实人工智能距离真正盈利还有很长的路要走。
Facebook都在削减AI领域的投资,对于小公司来讲,慎重较好,切不可毫无保留的投入到一个未知领域,即使AI被列入政府工作报告,不过是对行业趋势的认可,而非护身符。