這個(gè)行業(yè)中國(guó)前幾就是世界前幾 資本卻不認(rèn)可
“深度學(xué)習(xí)三？汀閉昧2018年圖靈獎(jiǎng)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在1980年代提出，當(dāng)時(shí)飽受質(zhì)疑并不被看好，而這次獲獎(jiǎng)的三位學(xué)者LeCun、Hinton和Bengio是專注其中的少數(shù)派。
他們堅(jiān)持30年終被認(rèn)可，得益于這波人工智能浪潮?！叭?？汀被竦猛劑榻筆抵撩，但也不可否認(rèn)，這輪智能工業(yè)革命的推動(dòng)者還有很多人。比如，產(chǎn)業(yè)界的代表黃仁勛，支持大規(guī)模并行計(jì)算的GPU已經(jīng)成為人工智能發(fā)展的重要硬件基礎(chǔ)。比如，大量的中國(guó)研究者，他們構(gòu)成這個(gè)領(lǐng)域的中堅(jiān)力量。
推特上曾有張圖將這次獲獎(jiǎng)的學(xué)者和吳恩達(dá)等人的頭像列出，視他們?yōu)楦锩?，稱“你可以殺死革命者，但你無法推翻革命”。當(dāng)時(shí)有個(gè)外國(guó)用戶的評(píng)論就指出，下一級(jí)圍繞這幾個(gè)革命領(lǐng)軍者的，明顯應(yīng)該是中國(guó)研究者。
確實(shí)，大量中國(guó)博士生的努力非常重要，但這張圖還可以修改得更好一些，因?yàn)檫€有更重要的被遺漏了。革命不是請(qǐng)客吃飯，并非一點(diǎn)起星星之火就可以輕易燎原，我們不禁要問，推動(dòng)人工智能真正落地的是誰？
黃仁勛在一次演講中提及智慧城市時(shí)說，到2020年，世界上將會(huì)有10億臺(tái)相機(jī)，運(yùn)用人工智能讓我們的城市更加安全。黃仁勛看到了要建設(shè)智慧城市就離不開攝像機(jī)的部署。但他沒有說誰來部署，其實(shí)道理就和建設(shè)基站一樣，最終還要靠“基建狂魔”中國(guó)來做。
從智慧城市到無人駕駛，人工智能是一個(gè)“講故事”的行業(yè)，是一個(gè)資本青睞的行業(yè)。但人工智能企業(yè)光有算法、有軟件是無法落地應(yīng)用的。
最近pg科技總裁張鵬國(guó)就指出，AI是很熱，但是在所有的AI里面只有安防取得了規(guī)模落地。世界上沒有一個(gè)項(xiàng)目可以用算法交付。場(chǎng)景化、個(gè)性化需求如何落地？“不僅在機(jī)房里工作，也在路面工作，不僅在服務(wù)器存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)上工作，也在電線桿上工作，也在地下道工作?！?/P>
張鵬國(guó)為何說這個(gè)行業(yè)是一個(gè)嚴(yán)重被低估的行業(yè)？他讓大家看一下上市公司的PE倍數(shù)，？、大華那么好的公司，如果在巴菲特眼中看，他們都是頂級(jí)的投資目標(biāo)和標(biāo)的，但是只有20多倍。千方PE是40倍，還好在計(jì)算機(jī)版塊；？、大華20多倍，在安防版塊。市面上充斥著大量的60倍、70倍、100倍、200倍的公司，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及？島痛蠡，也不及千方和pg。難怪這讓他想起了李斯的“老鼠論”。
要知道，在安防行業(yè)中國(guó)的前幾名就是世界的前幾名?！耙?yàn)樗兄袊?guó)安防傳統(tǒng)企業(yè)，在中國(guó)市場(chǎng)積累的技術(shù)和需求方案的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)橐?guī)模也獲得成本優(yōu)勢(shì)，技術(shù)和成本都是補(bǔ)充的資產(chǎn)?！辟Y本市場(chǎng)這樣看待一個(gè)已經(jīng)在全球化競(jìng)爭(zhēng)中取得成功的行業(yè)，真的合理嗎？
在務(wù)實(shí)爬桿子的人被視為“土”，這是一種扭曲的價(jià)值觀。資本市場(chǎng)的邏輯可能就是這樣，做不成的高估值，一旦做成了就低估值。
《華盛頓郵報(bào)》專欄作者梅根·麥卡德爾剖析為什么美國(guó)永遠(yuǎn)都不會(huì)有高鐵時(shí)說，美國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)成本比世界上任何其他國(guó)家都高得多。這個(gè)結(jié)論其實(shí)已經(jīng)否定了美國(guó)的許多許多可能性，而不僅僅是高鐵?，F(xiàn)在她還可以問為什么美國(guó)永遠(yuǎn)都不會(huì)有移動(dòng)支付？到了人工智能普遍應(yīng)用的時(shí)代，她或許又可以問更多為什么，因?yàn)橹悄艹鞘?、智能工廠、智能交通都以大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施的建設(shè)作為前提條件，前提條件做不到，就永遠(yuǎn)做不到。
以5G、人工智能等為驅(qū)動(dòng)的這一輪物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)必然是碎片化的，杭州夏天公路地表溫度高達(dá)70℃，而在非洲可能要遇到電力供應(yīng)不穩(wěn)定的麻煩。不同的用戶和場(chǎng)景有不同的需求，需要識(shí)別車牌的攝像機(jī)和需要監(jiān)控魚塘的攝像機(jī)必然是完全不同的，要根據(jù)定制化需求進(jìn)行交付。還是以AI成功落地的安防行業(yè)為例，其SKU編碼數(shù)甚至高于通信行業(yè)一個(gè)數(shù)量級(jí)。華三可售SKU不超過1000個(gè)，pg超過10000個(gè)，可見產(chǎn)品類別多么五花八門。
在智慧物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，海量部署、滿足碎片化需求、快速交付產(chǎn)品的特點(diǎn)，將成為美國(guó)那些注重通用算法的學(xué)院派難以克服的障礙。如果糾正資本市場(chǎng)扭曲的價(jià)值觀，以“數(shù)據(jù)、算力、算法、產(chǎn)品、工程、方案”六個(gè)要素更全面衡量人工智能，以“能否做到”為評(píng)價(jià)的金標(biāo)準(zhǔn)，那么中國(guó)的優(yōu)勢(shì)幾乎囊括了數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、工程和方案，在算法上其實(shí)也和美國(guó)不相上下，唯一有差距的僅僅是算力。說到算力當(dāng)然還是要佩服“兩彈元?jiǎng)住崩宵S的，但中國(guó)也不是沒有填補(bǔ)CPU、GPU、FPGA技術(shù)差距的機(jī)會(huì)，重要的依然不是資本市場(chǎng)上高估值科創(chuàng)公司的“萬眾創(chuàng)芯”，重要的是交付碎片化的物聯(lián)網(wǎng)可用產(chǎn)品，是“萬眾用芯”。
回到本文開始的那張圖，資本市場(chǎng)給了黃埔軍校的科班出身高估值，但占領(lǐng)農(nóng)村才能奪取革命勝利，而這件事要靠那些做到了規(guī)模部署、做到了盈利卻還在低估值的企業(yè)去做。AI沒有百分之百的確定性，AI總是要誤判的，工程和集成的能力將決定AI能否“做得到”，能否“用起來”，工程實(shí)踐很艱苦，卻沒有得到應(yīng)有的認(rèn)可和尊敬。
我們要把中國(guó)擅長(zhǎng)精工制造、擅長(zhǎng)修路、爬桿子、建站點(diǎn)的勞動(dòng)者也都畫上去；把管理、帶領(lǐng)他們建設(shè)中國(guó)智能工業(yè)的企業(yè)家也畫上去；把推動(dòng)這些規(guī)劃的中國(guó)千千萬萬基層政府組織也畫上去，是他們站在中國(guó)AI博士生群體外圍更廣闊的地方，這才是即將改變世界的人工智能革命的全貌。
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