科技猎亿欧智库研究院院长由天宇，深度解读人工智能创业的危与机（中）
自互联网和移动互联网的普及后，人工智能开启了计算机的3.0时代, 并迅速在全球范围内崛起。如今，人工智能技术在金融、安防、医疗等传统行业已经得到了认可和应用。但随着AI落地，产业升级，竞争持续加剧，未来，缺少商业应用能力的人工智能公司将越来越难。因此我们邀请到了一年操盘1200页AI商业报告的亿欧公司副总裁、亿欧智库研究院院长由天宇线上分享，他将为你揭秘人工智能创业的危与机。因为内容较多，整个分享现分为上、中、下三篇呈现，此篇为中篇。
6月14日，由上海市长宁区青年联合会和亿欧公司联合主办的“ 2018全球智能+新商业峰会—AI国际峰会 ”也将携手荷兰皇家艺术与科学院院士Maarten de Rijke，深兰科技创始人兼CEO陈海波等人工智能领域的全球专家学者一同探讨中国人工智能产业发展。报名链接： http://dwz.cn/JiYJ10
寻机会，人工智能的一些典型行业应用和案例
然后以上这些页面，这些语音和图片基本上是从整体上去讲，我们团队研究下来，对人工智能的一些概念的理解，一些思考的角度和维度。接下来我会简单剖析一下，一些典型行业应用现在的情况，以及对其未来可能性的思考。
人工智能领域的风险投资情况
相当一部分投资者在2014、2015年就开始投入这个领域了，尽管，在那个时候人工智能还属于偏冷门的投资领域。在2016年之后，人工智能就变成了风口投资领域。
先看上面两个图，说一下人工智能领域风险投资的情况。我们知道，过去二三十年，很多新兴技术的发展非常受益于风险投资的推动。那么，人工智能也不例外。
VC会把很多的资金押注在未来具有突破性可能的新技术之上。 所以虽然大家看到人工智能的话题度非常高，是因为风险投资使得人工智能这个概念热。但其实背后做某一项技术的公司，在2014年、2015年就已经开始获得融资了。2015年的时候人工智能方面的领域发生的风险投资已经很多了，比如说矿视科技和商汤科技在2015年已经拿到了亿元级别的投资。相当一部分投资者在2014、2015年就开始投入这个领域了，尽管，在那个时候人工智能还属于偏冷门的投资领域。
在2016年之后，人工智能就变成了风口投资领域，5月16日下午，我们在联想之星做交流的时候，（联想之星是国内投新技术投得比较早的公司，它们是矿视科技2011年天使轮的投资方。）他们就讲说，现在人工智能，甚至包括像自动驾驶这样的热门领域的项目都变成了一家VC投资的标配了， 如果你不投一两个这样的项目，你就没法在VC圈里面立足。
上面第二张图，就是国内的投AI领投的比较多的投资机构。大家可以略作参考，我们把市场上披露出来的，和我们调研到的一些投资项目比较多的机构列出来了。这里没有分阶段，只做了数量统计，我们报告里面有更详细的图表。因为真格基金投的也比较早期，所以它的数量非常多，但基本上能够看出来说哪些项目会死。
在人工智能领域，投项目的投的最多的是图表上面的十家公司。图表下面的这个表格还有20家的机构，这基本上是中国投人工智能相关公司投资最多的投资机构。
人工智能在安防、医疗、汽车等领域的应用
因为今天时间有限，可能我就大概讲三四个行业的应用情况，实际上，我们每一个应用都有独立的行业研究报告，篇幅，差不多都有七八十页乃至一百多页，对这个市场的基本模式。发展现状，典型公司都做了处理，我今天基本上每个领域只能讲一页。
安防+人工智能：安防是人工智能应用最快、收入最显性的领域，在点、线、面、后台等四种场景中都有应用。
安防，实际上是应用AI最快的，而且是收入最显性的领域。5月16日下午在天津办了第二届世界智能大会，其中安防也是其中非常重要的部分。而且现在人工智能安防解决方案的公司现在收入都不少。 最大的两家公司旷视科技和商汤科技，基本上多数收入也都是来自于安防市场。
这个图只是一个最综合的主干了。第一，安防基本上用在“点”上，主要是验身份证和人脸的统一性，在机场、高铁站和酒店是经常用的，我相信有的朋友应该已经感受过了。也就是说，它会同时扫你的脸和你的身份证，确认你人证是不是合一的，这是一个典型的应用。
第二个主要是在“道路”上，既识别车也识别脸。 最近深圳上线了用智能摄像头来抓拍违章的情况，不仅仅抓车，车的违章已经比较常见了，主要抓一些行人，抓一些特种车辆，比如说外卖等。它可以直接识别车， 继而直接把这个识别后的结果进行上传和分析。传统的意义上，我只是抓车牌， 现在实际上它是可以在交通场景里面抓非常复杂的各种违章行为。
第三个就是“面”也是应用复杂度和应用广度最多的一个领域。 因为我们知道大多数的安防场合都是一个广场型的场所，不管是公开的场所，还是说在楼宇里面，它其实都面临的是一片人的情况，所以它的识别难度非常大，会受到光线、天气遮挡等要素的干扰。但其实，这块机会很大。尤其是比如说抓这个嫌疑犯的时候，可能我会从很多的人脸里面扫描出他，同时还要进行对于人群人流行为的预测，来判断有没有危险的发生等等。在这一方面有非常独特性的解决方案，今天没法具体展开来讲。
第四点就是“后台” ，实际上安防这个东西不仅仅是一个识别的问题， 识别解决了很大程度的问题，但不是所有的问题。 因为这个识别知识采集还需要做很多分析，可能还需要和别的数据做结合，比如说，这个人脸的数据是有可能和你的手机信号的数据做结合的，那么结合起来有可能对于很多安全问题的解决会更加高效一些。
这个我们今天就不展开来讲太多安防的东西，总体上来看的话，是在这四个方面，分别都有新的技术应用起来的。
医疗+人工智能：人工智能在医疗行业有很多应用场景，现在相对发展得快的就是医疗影像
在医疗领域，人工智能的应用也很多。 一般来说，医生也不能保证非常完整的把一个片子里面所有的疑点都完整的识别出来。现在，很多医院已经在适用技术公司提供的各种解决方案了，让机器来读取片子，机器能够提供非常全面、基础的判断结果，然后推给医生，让医生再来做复核。那这样的话，首先在完整度上，机器不会错，有错的话，也是一些比较小的错，一般不会影响结果，同时也能够减轻原有医生的这种阅片的负担，这是一个非常典型的一种应用场景。
总体来说，人工智能在医疗行业会有很多应用场景，那么现在相对发展得快的就是医疗影像。 已经有很多医院和公司在做合作，在医院里面做测试，但目前还没有显性的结果推到前台来。可能大家作为消费者还没有感受特别明显，但是我们认为， 一旦有结果之后，在提升影像科的能力和效率方面会很有帮助。其他的场景可能会比影像更慢一些。不过 未来几年也都会陆陆续续的应用到消费的前台来，医疗服务的前台来。
出行+人工智能：自动驾驶会非常彻底改变出行行业，未来将呈现出智能化、网联化、电动化、共享化。
再用几分钟来讲一下自动驾驶和未来科技出行的一些可能性，主要就是讲自动驾驶。我认为自动驾驶是最能够让普通用户真切地感知到人工智能这种新技术带来了变化的领域。因为它会是一种跟消费者的个人行为高度相关的，而且是带有风险属性的服务产品，因为汽车本身就带有风险属性。当然这个产品真的交付给你的时候，他的风险一定是非常非常小的了， 但是它会成为一种非常显性的新技术驱动的产品，工具。
我们来对比一下我发的三张自动驾驶相关的PPT的第一张，是我们描绘的在自动驾驶状态之下，一个汽车是如何实现操作和控制的。 我们对比下，人是通过用视觉，眼睛来感知路况，然后把视觉信号传输给大脑，大脑进行判断，然后把行动信号传输给手和脚来操作这台汽车；
那么这些流程全部用机器来实现的话，机器就要在感知层通过各种传感器来收集视觉、定位，车资等这些信号；然后再到认知层，对传感器拿到的数据结合本身自动驾驶方案里面的模型经验算法进行来理解和处理接收到的信号，然后进入到决策层，也就是说在理解了这个场景之后，该如何如何进行驾驶和车辆行驶的决策；那么，在决策层之后要进行控制，就是要把决策、路径规划的结果发送到车辆控制层来进行控制；最后再到执行层，有具体执行的零部件具体执行。 也就是说它基本上是在模拟人的驾驶过程，但同时它的原理又和人是差别非常大的。
那接下来这个有很多企业logo的图就是说，现在国内自动驾驶产业的一个简单的图谱。这里面有传统的车厂，也有很多新兴的车厂，尤其是算法层里面，基本上都是新厂商，他们都希望能够提供自动驾驶的解决方案。
那么百度的阿波罗大家都知道是比较典型的，还有很独振执行者，像这个炮你俩，AA啊像某门台啊这些公司都是希望能够提供总价值的解决方案， 成为未来驾驶室厂里比较核心的一个业务公司。其他的还有做高精地图、做车联网系统、激光雷达的等等，这个市场的参与者非常多，而且新兴的板块和公司非常多， 因为大家都认为自动驾驶会非常彻底的改变这个行业的逻辑。
我们直接进入到第三幅图，就是汽车的趋势上面，智能化、网联化、电动化和共享化。 那这里面我们认为智能化和网联化在一起去讲，电动化和共享化是可能会同步发生的 。因为我们知道电动汽车的比例越来越高，这是在能源层面的；那么共享化是说未来很多共享汽车都将是自动驾驶的汽车，很可能你叫到的无人车可能不是由司机开着的，而是一辆无人车。
这样的话，整个市场上就会有大量被充分利用的车辆。我们知道现在一辆车，每个人每天可能只开两个小时，那他时候都是静置的，未来车可能会越来越少的就在于说大部分车是共享的。
甚至我有时候会认为他们的预测也偏保守了。现有的市场确实是以 整车厂商作为最核心的市场 ， 整车厂商还要卖车，但是利润很难来源于整车，这是非常大概率会发生的事情。 所以包括丰田在内，很多大厂都已经提出了说自己不是汽车公司，是出行公司，服务公司，车可能只是一个工具，车本身不一定会赚取特别多的利润，但除了车之外，会提供多种服务，包括我们也知道 滴滴推出了红流计划， 很多出行公司也都在向上游定制专用的共享网约车来提供服务，最后，大家可能是通过服务来进行分成的。
零售+人工智能：消费者需要的不是无人零售，而是多元的消费场景和服务。
确实人工智能相关的行业非常多。今天晚上时间有限，讲不了太多。最后在简单提一下零售领域。因为中国零售行业的从业者是非常多的， 中国零售业本身就比较分散，大的厂商不是特别多，线下零售，区域性很强 。所以大家都很关心说零售行业会怎么变，过去一年很多无人零售，无人收银等就很热闹。
但其实这一年下来大家也感受到了，说很多可能是不太靠谱的。我们画了一个图来解释这件事情。 站在消费者角度，他其实不是需要无人零售，他需要的是一个多元的场景，多元的消费服务，给他提供鼓励，多元的消费呈现，给他提供服务能力。 所以对于电商来说，只要及时下单，在家就能拿到；那更远一点，可能是无人售货机；再远一点可能是便利店；再远一点可能是中型零售店，新型的零售店；再大一点可能是超市。 也就说一个消费者他所接受的零售的服务是跟场景、距离和时间是成了发散关系的，那么我们要围绕这种关系来寻找解决方案。
大家都希望做无人零售，但是我们要知道，无人零售可能也只是整个服务业零售服务业中的一环而已。 所以你要想清楚你的无人零售本身，在整个消费环节里面处在什么位置，有没有什么价值， 这个很重要；
第二点就是说很多公司并不是自己做一家无人零售店或者无人售货机，而是提供个技术解决方案，比如无人收银，比如货架的视觉监测来追踪货品，来进行备货补货的提示等等，这些都是很好的解决方案。我相信长远来看，它也一定会在零售场景普遍应用起来，但这需要过程。
因为零售行业的利润是很薄的，很难短期内，有巨大的投入来进行这些升级和改造。 我相信可能会从头部的厂商来做起，甚至有可能是从阿里或者腾讯投资的一些典型的零售厂商开始，他们有更好的技术基础，更好的资金基础来进行这些智能化改造，从而最终综合的来提升一个个零售店的效能。
好，最后我再讲一个比较黑色幽默的应用。 是我上周刚刚在苏州调研的时候了解到的。苏州电视台算是国内做的特别好的地市级电视台，收益非常好，所以他们采购了很多设备和软件，用很多人工智能的服务能力来提升他们。然后，他们做了一个功能，用图像识别的能力，对过往的媒体视频素材进行图像识别分拣，把已经落马的这些贪官全都识别出来，然后这些素材就被剔除掉了，以免以后引用一些不合适的素材而引起播出的事故。这也是我听到的一个比较有意思的利用新技术来解决自己生产环节的一个例子吧。
结语：AI产业发展少不了对机会与威胁的双重把握，在前进方向上，创业者更要找准方向，才能走得更坚强，更多关于人工智能“威胁”与“机会”的解读，可以关注6月14日在上海长宁世贸展馆举办的“ 2018全球智能+新商业峰会—AI国际峰会 ”。
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