AI人工智能新趨勢 借風險資金發圍(一)

| 藍若琳 | 08-01-2018 22:57 | |

科技企業開發新技術,要不是自行研發,便是從外收購和投資。2017 年又稱「人工智能(AI)元年」,各大科技企業密鑼緊鼓,要在最短時間集合 AI人工智能技術打拼。AI人工智能涵蓋範圍極之廣闊,可從近年初創企業(Startup)的投資,揭示今年最火熱的人工智能項目。

AI人工智能已經超出技術層面,跳入社會經濟,企業加入競爭,在中國更提升至國策層面。繼中國國務院去年 7 月頒布《新一代人工智能發展規劃》,明確提出「三步走」的策略目標;科技部去年 11 月啟動重大項目,公布人工智能四大平台;工業和信息化部去年 12 月發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》,對行業發展做出全面系統的制度設計。

《規劃》提出的「三步走」,到 2020 年 AI人工智能核心行業規模超過 1,500 億元人民幣,帶動總值超過 10,000 億元的市場。建立新一代 AI人工智能關鍵共性技術體系,包括:混合增強智能新架構與新技術、自主無人系統的智能技術、虛擬實境智能建模技術等;到 2025 年 AI人工智能基礎理論實現重大突破,到 2030 年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。

這意味中央政府期望透過發展 AI人工智能,超過現今技術大國的美國,在全球科技經濟取得發言權。

發展 AI 已是國策。英國政府去年 10 月宣布撥款 7,500 萬英鎊援助開發 AI 的企業,以及 1.6 億英鎊發展無人駕駛汽車所需的 5G 技術。圖為首相文翠珊(左二)參觀當地工業設施。

AI人工智能獨角獸抬頭

AI人工智能技術雖然發展多年,不過真正走入實際應用其實去年才開始,而去年跟人工智能相關的風險投資也達到歷史高峰。從追蹤全球風投基金的 PitchBook Data 平台數據可見,去年投資人工智能和機器學習(Machine Learning)資金達 108 億美元,較去年的 57 億美元增近 1 倍,而 2010 年時僅 5 億美元。

去年獲得最多融資的 5 家 AI人工智能初創企業,合共拿下近 30 億美元,佔超過四分之一,且首兩家是中國內地公司,香港公司也榜上有名。2017 年取得最多融資的初創公司為上海電動車製造商蔚來汽車(Nio),先後獲得兩輪融資,分別是 3 月的 6 億美元和 11 月的 10 億美元,投入研究無人車技術。該互聯網新能源汽車企業經過最新一輪融資,估值已達 50 億美元。

以融資金額計,第二大的 AI人工智能初創企業為曠視科技(Megvii Technology),去年 10 月完成 C 輪的 4.6 億美元融資。這家位於北京的初創公司,專注做人臉識別技術,在政府大力支持下取得大筆融資,金主包括:國營的中國風險資本基金(China State-Owned Venture Capital Fund)、俄中主權財富基金共同成立的俄中投資基金(Russia China Investment Fund)、阿里巴巴旗下螞蟻金服、台灣鴻海等。曠視科技客戶之一為中國公安,用監視器影像自動追蹤當地的 13 億人口,讓公安能用各地的監視器,追蹤特定目標。

去年第三大融資 AI人工智能公司為香港商湯科技(SenseTime),為內地學者在港創辦的人臉識別技術公司。去年 7 月公布獲 4.1 億美元的 B 輪融資,曾創下全球 AI 類單輪融資紀錄,不過 3 個月後給曠視科技打破。目前該公司估值超過 15 億美元,為香港少數的「獨角獸」(估值達 10 億美元的初創企業)。

AI人工智能發展分四期

從去年的初創公司投資可見,自動駕駛和識別技術是較「吸金」的項目,但人工智能又豈止於此?內地傳媒引述創新工場(Sinovation Ventures)創辦人李開復在最近一次閉門會議中分享 AI 的看法值得參考。他較早前在美國走訪人工智能領先企業,還拜訪學術界三大巨頭 Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton,得出今年技術發展的想法。他認為,人工智能應用發展應分為四期,以技術角度看,現正發展第三期,即 2012 年 Google 等互聯網公司在深度學習(Deep Learning)領域的突破。

李開復四期 AI人工智能發展的說法,始於 1998 年的 Google 和誕生於 2012 年的內容推薦引擎《今日頭條》,而這次應用稱之為「互聯網智能化」。「互聯網智能化」更像是 AI人工智能應用的原始積累,所有網站、應用和產品均以數據作為能源和燃料,數據愈多、發展愈快。過去 20 年,許多互聯網公司有幸積累了大量數據,經過近年演算法突破後,原本的互聯網業務便會加速「AI 化」。

金融在 AI 眾多行業中發展得最快。

第二次 AI人工智能應用浪潮始於 2004 年的「商業智能(BI)化」。它跟第一次 AI人工智能熱潮不同,是因為它的數據和它的應用並非直接來自互聯網,而是來自銀行、醫院、物流等行業的應用。「商業智能化」的前提有兩點:一是非互聯網公司使用互聯網和電腦營運之後,累積了大量數據。第二是,上述行業刻意把這些數據格式化並善用,當中又在金融業發展得最快,因行業本身正是由結構性數據構成。

另一蘊藏大量數據還未被開發的行業是醫療保健,人工智能在醫療領域的發展能幫助人類攻克很多疾病,但由於病人的私隱等問題,目前醫療數據在各國並不流通,僅進階電腦視覺(Advanced Computer Vision)在相對較開放的醫學影像領域略見成效。不過,前兩波的 AI人工智能浪潮,並沒有太多實際應用,也沒有為社會的生產力帶來變革。

Photo:O'ReillyConference、Peter Durand
Source:ezone.hk

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