吹牛的AI公司在寒冬都要死!專家精闢揪出「最可能成功」的科技公司,是這4大類!

2018-12-12 08:00
李開復曾經說過,「吹牛的AI公司在寒冬都要死,真材實料的會活得很久。」那麼,究竟什麼樣的公司是真材實料?(圖/取自flickr)
李開復曾經說過,「吹牛的AI公司在寒冬都要死,真材實料的會活得很久。」那麼,究竟什麼樣的公司是真材實料?(圖/取自flickr)

2018年11月27日-28日,第六屆WISE大會——「WISE 2018新經濟之王」如期而至。在這個不斷變化、充滿焦慮和不安、卻又英雄輩出的時代,我們一起見證著新經濟之王的誕生。我們認為主要由科技創新和資本擴張所驅動增長的經濟模型可以被認為是新經濟,這個領域裡有許多正在高速成長的,了不起的新經濟公司。從任何角度來看,他們既顛覆了行業,也推動了行業發展,更深刻地改變著我們每個人的生活。

李開復曾經說過,「吹牛的AI公司在寒冬都要死,真材實料的會活得很久。」那麼,究竟什麼樣的公司是真材實料?什麼公司能成功?什麼樣的公司能活下來?對於這個問題,乂學教育松鼠AI創始人栗浩洋在第六屆WISE大會上發表了自己的看法,栗浩洋認為以下四種類型的公司或許具備成功的可能。第一,容錯率高,走中間路線的公司;第二,所處領域是有限可能性的領域;第三,顛覆的是現有的成熟商業模式;第四,公司核心的AI技術趨近成熟。

以下為栗浩洋演講全文(經36氪整理)

栗浩洋:大家好,去年分享的是人工智能到底是怎麼發展的,今年就要分享AI的寒冬和泡沫將如何破滅。這個行業已經做了四五年了,而且我們比較幸運,松鼠AI在寒冬之前,融到了不錯的A輪融資,我們截至目前累計融了10億人民幣,而且6、7、8三個月,公司的銷售額每個月破億,而且是連續三年600%的年復合增長率,據說商湯是300%。我們不但盈利了,錢還不少,所以我們還可以冷靜談這個話題。

CBinsights,這是最權威的數據,顯示2017年全球範圍有152億美元投資到AI這個領域,這個投資理念瘋狂在漲。除了創業公司之外,還有各種各樣的BAT公司往裡面投。這樣的大潮中有一批機構倒閉了,包括一些在做智能音箱、人機對話、自動駕駛的公司,都快不行了,還有一些美國做機器人的公司,倒閉的更多。 《矽谷百年史》的作者講,人工智能就是一個徹頭徹尾的泡沫。這些BAT的公司和人工智能沒有任何關係,所以陸奇講人工智能的時候遭到排擠又出來,也是因為現實和理想的差距問題。阿里的衛哲也說,泡沫特別巨大,90%的人工智能公司都是假人工智能公司。有很多風投問我,如何判斷假人工智能,我回答要先問這個公司的首席科學家,再問首席科學家的學歷是不是人工智能的博士或者博士後,是不是名校就可以了。因為計算機畢業的人,並不能搞人工智能。周志華講,中國稱AI專家的人越來越多了,但是這些人從來沒有發表過論文。不管是學計算機、學自動化的、學機械的,都說自己是人工智能的專家了。我們可以通過論文去判斷。

我在好幾個演講會上見過幾次索菲亞,不能跟她進行對話,只能按照劇本說,它的劇本是人寫的。李開復說得好一點,吹牛的AI公司在寒冬都要死,真材實料的會活得很久。什麼樣的公司是真材實料呢?什麼公司能成功呢?什麼樣的公司能活下來呢? (相關報導: 「我開始讀之後根本停不下來!」比爾蓋茲大力推薦2018最愛的5本好書,你都看過了嗎? 更多文章

第一、容錯率高,走中間路線的公司。

自動駕駛的容錯率很低,因為萬分之一的出錯率,一年就要死1000萬人。特斯拉還有一個失火的視頻,人在裡面根本出不來。像資AI醫療,也是有各種各樣的問題。我有一個朋友也是做機器人,做醫療機器人。手術機器人只要1%的出錯率要死多少人?後來他聽我的話,改成容錯率低的開藥機器人,這個比手術機器人容易率低很多。但是後來院長說,不能用,因為1%的出錯率也意味著2000人要吃錯藥。所以過去的定速巡航不需要人工智能,但是在高速遇到的問題是有限的,相對來說比較容易去做。高速也是容錯率低的地方,比較危險。今日頭條的容錯率很高,30%的容錯率都可以被接受。我們松鼠AI給學生做一對一知識點掃描,如果你有80%的知識不會,只需要學80%就可以了,不需要100%學。我們推錯80%裡面的20%是沒關係的。一個76分的學生,只需要學四分之一的知識就可以了。一個40分的孩子有一半不會,我們把七八十分的去掉,讓他先學四五十分的知識點,這個孩子很容易提二三十分。當人工智能個性化以後,在容錯率低的地方可以發揮非常大的價值。我們也發現在這個過程中,其實每個學生的學習速度也是不一樣的。有的知識點有的孩子需要7分鐘學會我們必須給孩子不同的時間讓他去學,他的效率才高。而且沒有補差班,培優班,有的學生知識點學得特別快,有的學得慢,所以要時間的量身定制。那麼到底是70分鐘還是90分鐘,容錯率沒有關係,錯個20%也不影響效果,而且比老師的教學效果好多了。所以AI的錯誤率可以低於人類的錯誤率。

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