隨著AI投資浪潮的退去，最后剩下的玩家開始討論如何打破這一僵局。

11月4日，11月4日，在廣東舉辦的2020企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)大會上，云從科技創(chuàng)始人周曦與波士頓動力創(chuàng)始人馬克·雷波特展開了一場世紀對話，共同討論當下AI行業(yè)的發(fā)展趨勢和技術應用。

這場對話因為兩家公司的背景顯得格外亮眼。

波士頓動力是當今仿生智能機器人領域的“執(zhí)牛耳者“，旗下產品的每一次升級都挑動著行業(yè)里敏感的神經(jīng)，眼下剛剛完成商業(yè)化的探索，立志于打造機器人界的安卓。

另一邊，被譽為“人工智能國家隊”的云從科技則是國內最早提出人機協(xié)同路線的AI企業(yè)，眼下正計劃沖刺國內上市。

　　01資本退潮后，人工智能的下一站

以2012年為起點，全球范圍內資本開始涌入人工智能領域。

據(jù)烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告顯示》，僅2012年到2016年，全球人工智能企業(yè)就新增5154家，融資規(guī)模達224億美元，其中，光2016年一年的融資規(guī)模就達到了92.2億美元，相當于2000年到2013年間總融資之和。

在投資人看來，人工智能勢必會掀起一番浪潮，人工智能行業(yè)也一定會誕生出谷歌、甲骨文一樣的科技巨頭。

對于新興領域，往往需要花大量的時間和盡力進行開發(fā)與培養(yǎng)，需要科研人員靜下心來，苦心研究多年才可能在某一方向上取得成績，在經(jīng)過驗證后，還需要長時間的探索才能找到適合企業(yè)發(fā)展的商業(yè)模式。

從90年代初商用互聯(lián)網(wǎng)公司誕生算起，到2010年互聯(lián)網(wǎng)大范圍普及，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用20年的時間才迎來了紅利期。

不過，資本領域等不了20年，他們寄希望于人工智能行業(yè)能在短時間內實現(xiàn)科研成果轉換，并得到投資回報。

投資人與行業(yè)公司之間的矛盾，在2019年迎來了爆發(fā)。

公開數(shù)據(jù)顯示，2014年至2018年，中國人工智能領域共發(fā)生126起退出事件，數(shù)量僅為同時期退出事件的5%。

但到了2019年，國內人工智能領域投資數(shù)量和金額都迎來了斷崖式下跌。上半年僅完成30起融資，同比下降45.5%，融資總額達50億元，不足去年同期的40%。

人工智能行業(yè)已經(jīng)不再是資本市場的寵兒，行業(yè)內沒有如愿出現(xiàn)谷歌一樣的巨頭，大批公司倒閉，剩下的公司發(fā)展得也舉步維艱，人工智能行業(yè)進入了第一個寒冬。

　　02人工智能是趨勢，不是風口

“AI是未來10年、20年乃至30年的大趨勢，是一條很長的路，它不是一個風口，而是一個大的趨勢”。周曦認為，人工智能并不是過去的投資風口，當熱度消散時，風口就失去了存在的意義，而人工智能是科技發(fā)展所需要經(jīng)歷的必然階段。

這一點，在國家對發(fā)展人工智能的態(tài)度上可見一斑。2017年7月，國務院出臺《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，確立了人工智能發(fā)展三步走的戰(zhàn)略目標，首次將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面。

在前不久中共中央發(fā)布的十四五規(guī)劃中明確指出，要瞄準人工智能、量子通信、集成電路、生命健康、腦科學等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目，在列出的極大前沿科技中，將人工智能排在來了第一位，在一定程度上也說明了其重要性上的優(yōu)先級。

周曦認為，人工智能的發(fā)展不應該局限在某一細分領域，更不應該局限在特定的應用場景上，而是建立一套完整的人工智能平臺型應用，這不僅是云從科技對于自身的定位，也是目前行業(yè)內達成的共識。

“資本市場希望能夠先投未來掌握核心技術，甚至核心平臺的公司，比如說早期投資AI四小龍等等。”周曦指出，人工智能行業(yè)的出路在于掌握核心技術，并最終建成跨行業(yè)、跨地區(qū)的平臺型應用。

成立于2015年的云從科技，最早從事于人臉識別領域，逐漸拓展到跨境追蹤、車輛追蹤、姿態(tài)追蹤，成立之初的云從科技依靠自身最擅長的圖像識別技術在人工智能領域里迅速打開了市場。

在圖像識別領域里取得行業(yè)認可后，云從科技開始向銀行、安防和民航等行業(yè)展開布局，在金融領域里，云從已經(jīng)為包括工行、建行、農行、中行在內的400多家金融機構和全國超過十萬個銀行網(wǎng)點提供智能服務。

在細分行業(yè)內取得成功后，云從科技開始嘗試建設平臺型應用。

在民航領域，云從科技打造了“飛鳳平臺”，為機場的安全保障、生產運行、旅客服務提供職場。在安防領域，云從科技打造了集合趨于安防布控、生物特征識別、OCR識別在醫(yī)療領域的“輕舟平臺”。在醫(yī)療領域，云從科技與中山大學第一附屬醫(yī)院合作，建設全球第一家融合智慧就診、智慧醫(yī)療、智慧安保、智慧樓宇于一身的智能化醫(yī)院。

建設平臺型應用的觀點也得到了馬克·雷波特的認同。

“我們希望機器人可以被定制，通過硬件和軟件的調整，以適應不同的任務。” 馬克·雷波特表示，波士頓動力當前的定位就是一家平臺公司，通過“通用用途平臺”共同，與客戶、第三方伙伴、應用開發(fā)團隊共同拓展產品的使用場景。

馬克·雷波特指出，當下波士頓動力在做的事就是通過授權或開源的方式，讓第三方參與到平臺設計當中，打造成為機器人領域里的安卓。

　　03人機協(xié)同才是未來

關于人工智能該扮演起哪一種角色的問題上，二人的觀點產生了分歧。

作為動態(tài)仿生機器人的先驅，馬克·雷波特認為，機器完全可以取代人類去做那些枯燥的、無聊的或是危險的工作，“機器人可以代替人類暴露在危險的環(huán)境下開展工作，這個場景下機器人就是一個非常具有優(yōu)勢的選擇。”馬克·雷波特指出，未來機器勢必會取代人類，以實現(xiàn)效率的最大化。

對此，周曦認為，只有人機協(xié)同才能打破行業(yè)所面臨的困境。

“依靠深度學習的人工智能不能真正解決問題，我們需要另外一條路——專家知識，我們要相信人的力量，我們要跟人結合。” 周曦詳細地闡述了人與機器在思維方式上的差異，“因為人可以在復雜的環(huán)境、很小的樣本下做出創(chuàng)造性的決定，但是機器一定要做成千上萬次的試錯才能做出決定。”

同時，周曦也闡述了機器的優(yōu)勢，“我們相信最后有智慧的是人，但是人的大腦，會受到我們體力、經(jīng)驗和時間的限制，那我們該怎么辦?我們應該想一個法子，能夠讓人的體力、經(jīng)驗和時間得到更多的釋放。”周曦認為，人與機器的相互合作才是人工智能的出路。

周曦坦言，這一過程并不簡單，想要讓機器像人類一樣思考，首先要做的是梳理一遍大腦的邏輯，并通過數(shù)個維度去賦予機器這項能力。

他將這一過程分為三個階段，第一個階段要讓機器像人一樣“看得懂，聽得明白”，也就是賦予機器感知能力。第二階段要讓機器明白什么是美好的、什么是漂亮的、什么是危險的，也就是賦予機器認知能力。第三階段是讓機器能夠去回答問題，即賦予機器知識。

“如果我們的人工智能也按照人的邏輯層層遞進，那它就成了人的良師益友，可以啟發(fā)人類，幫助人類。”周曦相信未來人與機器的關系一定是相輔相成的，但最終的決策權依舊在人類的手中，雙方配合以實現(xiàn)極致的效率，這就是人機協(xié)同的最終形態(tài)。

人機協(xié)同這一路徑的直接產物就是國內首個人機協(xié)同開放平臺的誕生。

今年5月，云從科技與廣州市政府達成“數(shù)字基建”合作，雙方共建國內首個人機協(xié)同開放平臺，致力于構建人機交互、人機融合、人機共創(chuàng)，軟硬件一體化的人機協(xié)同服務體系，這也標志著云從科技已然從一家人臉識別獨角獸蛻變?yōu)榛贏I核心技術閉環(huán)的人機協(xié)同解決方案提供商。

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