近日，人工智能領(lǐng)域動(dòng)作頻頻，不再局限于技術(shù)領(lǐng)域，而是開始了更多面向跨界的探索。
昨日，曠視科技宣布完成D輪第二階段7.5億美元融資，將主要用于進(jìn)一步加強(qiáng)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并加速人工智能解決方案的商業(yè)化落地。同日，”商湯科技實(shí)驗(yàn)中學(xué)”掛牌上海黃浦區(qū)，共推AI教育實(shí)驗(yàn)基地學(xué)校。
今日，依圖召開成立以來(lái)首場(chǎng)發(fā)布會(huì)，正式發(fā)布AI芯片——”求索”，同時(shí)對(duì)外宣布其AI芯片業(yè)務(wù)正式開啟商用。
頻頻的動(dòng)作之下，逐漸顯現(xiàn)出的是人工智能行業(yè)正在”由軟變硬”的心。
不做融資機(jī)器，落地商業(yè)場(chǎng)景
雖然人工智能行業(yè)已經(jīng)被提出了數(shù)年，但仍然處在小火慢燉的時(shí)期，雖然在機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音轉(zhuǎn)化等感知層面，已經(jīng)取得了突破進(jìn)展；但在認(rèn)知層面，機(jī)器學(xué)習(xí)還無(wú)法完全理解意圖作出反饋，例如自動(dòng)駕駛、人際互動(dòng)等方面還有較長(zhǎng)的路要走。
對(duì)于人工智能的創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，不少仍處在技術(shù)積累期，沒(méi)有產(chǎn)生真正的營(yíng)收前，大多需要依賴融資過(guò)活。而與之形成鮮明對(duì)的，是逐利的投資機(jī)構(gòu)，在幾輪數(shù)千萬(wàn)乃至上億美元的融資后，不愿承擔(dān)長(zhǎng)線投資風(fēng)險(xiǎn)而放棄繼續(xù)投資，會(huì)讓企業(yè)陷入”斷糧”的尷尬境地。
所以，對(duì)于慢工出細(xì)活的人工智能公司，最容易收到行業(yè)投來(lái)的”融資機(jī)器”的質(zhì)疑。而為了摘掉”融資機(jī)器”的帽子，在持續(xù)大力研發(fā)的同時(shí)，如何借助現(xiàn)有的技術(shù)，讓人工智能先惠及一些行業(yè)，帶來(lái)真實(shí)便利，同時(shí)為公司帶來(lái)可見(jiàn)營(yíng)收，提升企業(yè)自身的造血能力。
其中，依圖較早開始進(jìn)入商業(yè)化，在智慧城市、安防、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，都有自己的產(chǎn)品落地，尤其是智慧醫(yī)療領(lǐng)域，其智能輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)開始規(guī)模化落地。
而曠視和商湯兩家則在早起更為傾向于技術(shù)路線，傾向于在技術(shù)方面取得一定突破，例如人臉、車輛、圖文識(shí)別，與深度學(xué)習(xí)框架等，再通過(guò)技術(shù)提供商的方式獲得營(yíng)收，兩家都與國(guó)內(nèi)手機(jī)廠商與運(yùn)營(yíng)商有著密切合作。并在近年來(lái)憑借技術(shù)上的特色，開始面向to B領(lǐng)域，尋求落地場(chǎng)景的應(yīng)用。
2017年，曠視科技開始與艾瑞思合作，涉足機(jī)器人業(yè)務(wù)，并于2018年4月全資收購(gòu)艾瑞思。在今年1月發(fā)布會(huì)上，曠視創(chuàng)始人兼CEO印奇表示曠視將從人臉識(shí)別技術(shù)提供商，徹底升級(jí)為一家”智能物聯(lián)（AIoT）方案專家”，并推出面向倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的網(wǎng)絡(luò)協(xié)作大腦”河圖”。
商湯則選擇走芯片預(yù)裝的路線，自2017年開始，商湯先后宣布與高通、聯(lián)發(fā)科、瑞芯微戰(zhàn)略合作，將商湯科技機(jī)器學(xué)習(xí)模型與算法整合進(jìn)面向移動(dòng)終端、IoT設(shè)備的芯片產(chǎn)品中。
雖然三家AI公司都是起家于機(jī)器視覺(jué)，但是從各家的發(fā)展路線上，已經(jīng)可以看出各家不約而同邁出了探索商業(yè)化的步伐，只是在探索的道路上選擇了不同的科技樹。
AI公司由軟變硬，方能跨行業(yè)
對(duì)于人工智能這個(gè)以軟件主導(dǎo)的行業(yè)，想要真正實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景落地，走進(jìn)大眾生活（to C場(chǎng)景）或是進(jìn)入產(chǎn)業(yè)鏈條（to B場(chǎng)景），實(shí)現(xiàn)AI跨行業(yè)”破壁”，很大程度上還要依靠硬件。
所以，AI公司”由軟變硬”，是發(fā)展過(guò)程中的必然規(guī)律，只有遲早，沒(méi)有放棄。
一方面，人工智能的三要素：算法、算力、大數(shù)據(jù)。算法是人工智能公司立身之本；大數(shù)據(jù)可以開放與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之間合作共享，或?qū)⑹乾F(xiàn)有成熟的平臺(tái)與模型，根據(jù)不同行業(yè)的需求進(jìn)行修改與套用；而算力，則需要強(qiáng)勁的硬件作為支撐。
在芯片摩爾定律下，目前超算、數(shù)據(jù)中心計(jì)算能力仍然保持高速增長(zhǎng)，但通用計(jì)算設(shè)備相對(duì)于AI算力設(shè)備，運(yùn)算速率相差數(shù)十倍，能效比差距可達(dá)幾十上百倍，所以，AI芯片正在成為炙手可熱的業(yè)務(wù)。
據(jù)美國(guó)市場(chǎng)研究公司ReportLinker研究報(bào)告，預(yù)計(jì)到2023年，AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到108億美元，復(fù)合年均增長(zhǎng)率達(dá)到53.6%。涉及AI芯片廠商有谷歌、AMD、英特爾、英偉達(dá)、高通、微軟、寒武紀(jì)等，然而各家算法不一，如何在通用芯片和自研平臺(tái)找到完美適配，仍然是需要面對(duì)的問(wèn)題。
另一方面，人工智能作用于工業(yè)化，首先要解決IT域與OT域的融合，想要將人工智能技術(shù)，全面應(yīng)用于感應(yīng)、識(shí)別、分析、反饋各個(gè)階段，作用于時(shí)序性強(qiáng)的工業(yè)化生產(chǎn)，需要軟件與硬件的深度適配，如果缺乏與硬件整合的經(jīng)驗(yàn)，很容易造成產(chǎn)業(yè)鏈條整合上的脫節(jié)。
軟硬一體化，掌握定價(jià)權(quán)
“變硬”對(duì)于人工智能公司有著諸多好處，其中之一就是可以讓公司更好地掌握定價(jià)權(quán)。
以依圖發(fā)布的AI芯片為例，目前并無(wú)芯片的單獨(dú)銷售計(jì)劃，而是與自家云端服務(wù)器或邊緣盒子”打包”售賣。這就讓依圖旗下的AI芯片產(chǎn)品，與市面上采用通用供應(yīng)商芯片的產(chǎn)品獨(dú)立出來(lái)，不用擔(dān)心因采用相同核心元件的競(jìng)品采取價(jià)格戰(zhàn)，導(dǎo)致自家產(chǎn)品產(chǎn)生價(jià)格波動(dòng)。
此外，一體式的軟硬件，一方面可以最大化將依圖的智能軟件結(jié)合，降低客戶采購(gòu)、部署與調(diào)試的工序與時(shí)間；另一方面，為軟硬件一體化解決方案對(duì)外銷售，可以同時(shí)獲得更為豐厚的利潤(rùn)。
綜上所述，無(wú)論是曠視、商湯還是依圖，從最初的軟件主導(dǎo)，到如今軟硬兩手抓，說(shuō)明了在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境之下，產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)從最初的技術(shù)競(jìng)賽，發(fā)展成為如何實(shí)現(xiàn)落地，帶動(dòng)多產(chǎn)業(yè)同步發(fā)展的產(chǎn)業(yè)鏈課題。
隨著5G時(shí)代的即將來(lái)臨，人工智能行業(yè)的發(fā)展及將上升到新的臺(tái)階，未來(lái)必將有更多人工智能企業(yè)重視并開始著手建立自家的AI硬件生態(tài)。
