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谁将成为AI领域下个BAT?科技巨头、创企“现身说法”,比比谁机会更大

人工智能,可以说是近年来最热门词。无论大、小公司,都摩拳擦掌准备在新世界大门真正打开前抢占先机布局,赢得巨头愈强,创企有成为下个BAT的门票。

今日(11月16日),在凤凰科技峰会上,一场有意思的对话在巨头与创企中开展,主题是有关谁将成为AI领域的下个BAT?大公司代表有英特尔中国研究院院长宋继强、高德汽车事业部总裁韦东和 vivo软件研发总经理周围,创企代表包括三角兽创始人兼CEO王卓然、商汤科技联合创始人杨帆、地平线联合创始人黄畅,三家都算是目前人工智能领域的明星企业,比如商汤昨天(15日)刚获高通战略投资,地平线10月拿到英特尔近亿美元A+轮融资。

谁将成长为BAT级别的公司?

“现阶段,技术突破并非核心,落地场景,找到真正接触最终用户的你的点,再围绕这点去打造技术。”黄畅如是说,他认为当前更看好vivo这样的公司。

虽说vivo是手机厂商,难说专门把人工智能技术的进展单独拿出来说,但实际在手机的背后,确实有些利用新科技达成的优化。据周围介绍,vivo在AI方面的布局有三方面,首先是智能判断消费者使用场景,借助各种接口等,把手机系统的能力快速提供给消费者;其次,把消费者痛点和需求排序,拍照位居首位,加入人工智能算法,把逆光拍摄的照片做得非常清晰;再者,有关手机省电和续航方面,比如利用人工智能技术能达到省电20%以上。他表示,今年vivo软件工程师团队超15%都从事人工智能相关开发。

如此看来,黄畅所看好的方向是AI这门技术能落实到具体应用场景里去,vivo就是实际的案例。

杨帆所持的观点与黄畅类似。他认为空有技术并没用,需要把技术、行业、场景结合,创造价值,拥有客户和场景很重要。

综合两位创企代表的观点,他们好像更倾向大公司着力AI赢得概率更高,大公司已具备用户基础,实际场景或更丰富,或有深厚积累。

在宋继强眼里,能否成长为像BAT级别的公司,与公司业务、行业属性相关。他表示看好高德(不过高德已被阿里全资收购)。他提到三项判断条件,首先公司做得是平台,而非具体应用,如具体技术提供商;第二点,是能接触到最终的消费者;第三是所面对的未来市场成长性很高,如无人驾驶,当数据源源不断进来,公司还得有能力去处理和增值。

大公司 VS 小公司,谁在AI领域的机会更大?

既然当前,无论大小公司代表似乎都更倾向大企业去拓展AI取得成功的结局,那么小公司就没机会了吗?

其实不然。

宋继强觉得大小公司机会都多。他提到,大公司固然率先占平台优势、渠道优势及资金优势,能出手收购许多资产、整合资源,这点小公司没法匹敌。但同时大公司也存在问题,比如对具体行业的需求无法快速适应,没那么灵活。这恰好是小公司优势所在,尽可能面面俱到支持客户。

尽管创企最初无法像大公司一样设定大目标和平台型方案,宋继强认为小企业还是有突破口能突出重围。他指出,创企应该瞄准AI领域一些具体应用痛点,做一些垂直整合,服务好客户。慢慢站稳脚跟,把企业做大。

韦东的观点稍类似宋继强,但他给小公司破局添加了限定条件,即颠覆现有领域及产业。他认为,目前已在路上或行进方向很明确的领域,大公司机会更多。小公司需要找到局部或者更细分的领域颠覆,才有机会。

周围则把AI划分为四个相关因素:计算、人才、算法和数据。他觉得大公司和小公司各自有不同的机会,在计算、算法、数据方面大公司机会可能更多;小公司也能带来计算领域的变革。人力资源领域,大小公司都有机会。

作为创企的代表黄畅和杨帆赞成大公司代表者的观点,他们所持有的观点自然是小公司是有机会的。他们两位的发言谈到了两点,其一是罗马非一日建成。20年前,现在的大公司那时很多是小公司,而如今人工智能技术能与所有领域结合,这里存在很多机会;其二,技术求突破,落地找场景。黄畅讲到地平线选择的两个重点:芯片,嵌入式人工智能芯片——包括大公司在内没有公司做得足够好;智能驾驶,他认为这是未来获取重大变革很有前途的场景,且基于此场景,有做通用人工智能机器人的机会。

都用AI来讲故事,可实际它是泡沫吗?

无论是各巨头喊出各种All in AI、AI first的口号,还是众多新创企业轮番获资本青睐融得巨资,资本和公司们的热闹与人工智能实际应用有限,甚至智商还未及6岁小孩的骨感现实,让人疑思,人工智能是否又重演当年几次泡沫兴起到破碎的过程。

对此,杨帆直言,人工智能泡沫很大,但这正说明其背后有真金。他以20年前互联网类比,泡沫后的互联网彻底变更了每个人的生活。未来十年,人工智能的背后具有很多产业机会,无论大小公司都要考虑到自己的定位,去寻找最优价值。

韦东也提到20年的互联网泡沫。在他看来,那时候并不是说不需要互联网,而是条件不具备,当时处理器很差,网络普及率很低。现在所有人都有手机,终端、处理能力还很好。目前,人工智能在大数据、算法和计算能力方面已有基础,未来还得突破物理能力和硬件方面的门槛,包括处理器、传输带宽、云计算、存储能力各方面,人工智能便能逐渐普及和发展。

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