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科大讯飞的两次市值高峰都没有持续很久。投资者们质疑:公司的AI技术是否达到可以颠覆行业的高水平?人工智能技术应用落地能否实现?而在人工智能的每一条赛道上,越来越多的竞争者涌了进来。
文|钱丽娜 游丛瑞
2018年下半年,科大讯飞不平静,近期更是遭到了利空危机。这与近期AI同传产品“造假”、“AI换地”质疑不无关系。 2018年10月24日,第三季度报告公布,科大讯飞的财务表现并不尽如人意。扣除非经常性损益后的净利润在这一季度为2460万元,首次录得负增长,同比下降80%。
回顾科大讯飞的市值表现,我们能够发现,这家公司曾在两个时间段备受投资者追捧,分别是2014年底至2015年年中,2017年年中到年底。股价大幅波动都来自于公司的人工智能概念。
而当下更让刘庆峰焦虑的是,在人工智能的每一条赛道上,越来越多的竞争者涌了进来。
科大讯飞:曾在浪潮之巅
科大讯飞的两次市值高峰都没有持续很久。投资者们质疑:公司的AI语音技术是否达到可以颠覆行业的高水平?人工智能技术的应用落地能否实现?
1999年,中国科大毕业的研究生刘庆峰决定以语音智能作为创业方向建立科大讯飞时,中国市场还是一片清冷。就连美国,这一年也才出现第一笔人工智能领域的风险投资。
这一年,马云在他的湖畔花园向18罗汉描绘未来的前景,马化腾为了推广OICQ兼做客服,李彦宏在北京大学资源宾馆租了两个房间,讨论百度的雏形。每个人都在做着互不相干的事。
很快,BAT就为公众知晓,而科大讯飞的走红却纯属偶然。2016年在锤子手机发布会上,罗永浩用其KOL的身份向公众宣布科大讯飞语音输入的准确率可以达到97%。发布会之后的几天,讯飞输入法成功登顶APP Store免费榜。
自此,科大讯飞的标签始终与智能语音贴在一起,这是先发者所能获得的优势。2013年,科大讯飞研发的语音产品占据中文语音主流市场70%,整体市场50%以上的份额,公司的语音云平台用户数已经超过3亿。
当刘庆峰捧起CCTV2013年度经济人物的奖杯时,他说:“未来两三年,很多场合已经不需要用眼睛看屏幕,80%以上的应用都能靠语音解决。”这一年,科大讯飞的营收增速达到了历史峰值59.92%。
回顾科大讯飞的市值表现,我们能够发现,这家公司曾在两个时间段备受投资者追捧。其一是2014年底至2015年年中,其股价由每股12元上涨两倍至36元,这是基于大盘行情走牛的大背景下的;其二则是2017年年中到年底,股价由20元翻倍到40元,这是难得的在熊市中股价走势如此强势的公司。
两次的股价大幅波动,其缘由都来自于公司的人工智能概念。2015年年报中,科大讯飞首次自称为“我国智能语音及人工智能领域的技术引领者和龙头企业”。在资金潮涌入A股时,这一前瞻性的技术概念自然引来不少投资者的青睐,推动起第一波涨幅。而被媒体称作全球人工智能商业化、产品化应用元年的2017年,投资者对AI的商业化变现的期待使得科大讯飞的市值又翻起一波浪潮。
可是,科大讯飞的两次市值高峰都没有持续很久。投资者们质疑:公司的AI语音技术是否达到可以颠覆行业的高水平?人工智能技术的应用落地能否实现?
欧洲工商管理学院创新院长Peter Zemsky对技术商业化做出这一论述:大多数新技术在产生的初期都会被炒作的,投资者或公司常犯的一个错误就是,当新技术处于炒作风口上时,他们一窝蜂地去进行投资和布局,但等热度降低时,他们便放弃了。只有该技术能真正满足到用户的实际需求,才是技术应用落地和变现的时候。“比如人工智能,这是一个还未成熟发展的新兴技术,你不能想当然地去夸大它的作用,而是实际地去了解它在哪些方面能满足用户的需求。”
科大讯飞是从智能语音作为起点布局人工智能的。自公开披露数据显示,其语音相关软件及增值产品自2009年起便是业务收入占比超五成的主营业务,且该方面的毛利率2009年到2014年间均能达到近九成。自上市以来的五年内,语音支撑软件一直作为科大讯飞的现金牛业务支撑着公司的经营业绩。
不过,语音业务的高毛利未能持续到2015年,公司年报显示,该年份公司语音支撑软件的毛利率同比下降了8%,同时,电信语音增值产品与语音数码产品的毛利率也出现不等的下滑。虽然公司在2015年报称“报告期内,公司市场拓展高歌猛进,讯飞语音深入各行各业,产业链话语权进一步提升。”
但实际上,科大讯飞的盈利能力自2015年起便逐步下滑。2005年至2014年的十年间,科大讯飞的净资产收益率一直保持10%以上,并一度在2007年超过35%,但自2015年收益率向下突破10%之后,近三年的净资产收益率便在不断的下滑中,并在2017年录得最低点5.63%。
这样的颓势并非无迹可寻,近几年中,其主营语音产品的赛道中出现了强有力的对手。根据中国语音产业联盟数据显示,2012年时科大讯飞在中国智能语音市场的份额为54.3%,而到2015年下降至44.2%。百度的语音市场份额攀升至第二。
百度创始人李彦宏曾对刘庆峰说,“你们的自然语音技术做得很好,但是我们不会用,百度必须自己做。”早在2010年,百度就决定自行开发智能语音技术,2012年百度发布语音产品,2013年开放平台上线。而决定自己做的不仅仅是百度,腾讯、搜狗、阿里都在2010年后通过自主研发或并购参股的方式陆续介入智能语音产业。而上述的多家公司都曾是科大讯飞的客户。
语音技术的应用上,科大讯飞不得不面对太多的挑战者:阿里巴巴的天猫精灵音箱和小米的音箱用的是思必驰的技术方案。华为与百度达成了战略合作,部分手机产品采用了百度的免费语音技术,京东智能客户采用的是搜狗的语音技术……
先发优势减弱,危机四伏
在智能语音领域,深度学习的好处是可以省去诸多语音模型创建环节,降低了开发的难度、时间和成本,一大批企业纷纷涌入智能语音领域,与科大讯飞展开竞争。
巨头介入 智能语音先发优势减弱
在中文智能语音技术的研发和应用上,科大讯飞曾是当之无愧的行业龙头。在2013年的顶峰期,科大讯飞称其“持续为移动、电信、联通、英特尔、华为、小米、联想、海尔、腾讯、上汽、一汽、吉利、美的、格兰仕等2000多家开发伙伴提供语音开发能力,涵盖了语音技术应用各领域的龙头企业”,拥有“产业链话语权”。
而真正打破整个产业竞争格局的,并非客户的反水,而是深度学习的出现。深度学习降低了智能语音技术的壁垒,让后来者与先发者站在了同一起跑线上。
作为机器学习的分支,新型深度学习由多伦多大学教授Geoffrey Hinton于2006年提出。由于需要大量的数据,限于当时的计算能力和有限的数据,深度学习相对默默无闻。直到在2012年ImageNet的比赛中,Geoffrey Hinton和同伴采用的“AlexNet”的深度卷积神经网络算法将图形识别错误率降至16%,比第二名低40%,从此该算法走向主流。
法国里昂商学院管理科学教授龚业明说,“基于Hinton研究的新型深度学习在人工智能领域是一次颠覆性的创新,业界发现深度学习与大数据结合后非常有价值,GPU为大数据的海量运算提供了支持。深度学习的基础——算法、算力和大数据因为产业基础设施的改善而得到了提高。”
在智能语音领域,深度学习的好处是可以省去诸多语音模型创建环节,降低了开发的难度、时间和成本,一大批企业纷纷涌入智能语音领域,与科大讯飞展开竞争。
目前在智能语音市场份额排名第二的百度,其语音技术的研发始于2010年。2013年百度开始采用深度学习的算法,将语音识别相对错误率降低15%以上,也实现了线上语音搜索对机器耗费的减少。很快,在美国权威杂志《麻省理工评论》评选的2016年十大突破技术中,百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)最新的研究成果——新一代深度语音识别系统Deep Speech2位列其中。
2017年11月30日,百度宣布语音技术全系列接口永久免费开放,其语音技术包括语音识别、语音合成和语音唤醒,这对以语音技术独步天下的科大讯飞而言可谓精准打击。除百度之外,腾讯和阿里也在这一领域进行技术上的突破。
2018年,阿里巴巴达摩院机器智能实验室开源了新一代语音识别模型DFSMN,宣布其将全球语音识别准确率纪录提高至达到96.04%。腾讯在2017全球合作伙伴大会上也宣布,腾讯叮当的“语义理解拥有千万级的语料标注、海量的知识图谱,深度融合了语音识别来提升语义理解的纠错能力,在完善的用户画像基础上能够建立起个性化语义”,其语音识别正确率达到96%以上。
科大讯飞的处境与美国最大的语音智能公司Nuance颇为类似。成立于1992年的Nuance出名源于苹果的交互系统Siri采用了它的语音技术,曾经苹果、三星、诺基亚都是它的客户,全球市场份额曾经高达62%。但此后,谷歌、苹果等一众客户都在研发自己的智能语音产品。并对Nuance形成严峻的挑战。
危机四伏 费用端亟待改善
除了核心技术面临互联网巨头的竞争外,近期科大讯飞不断遭到利空危机。首当其冲的是对其AI同传产品的“造假”质疑,同传职业翻译人士认为,该产品在同声传译工作时实际上是有人工翻译的成分在。公司迅速回应称其产品使用的是“人机耦合翻译助手”的模式。舆情虽快速处理,但在对人工智能了解仍片面的市场上,仍旧造成了一定的负面影响。
“同传造假”的风波刚停,“AI换地”忽视主业的质疑声又扑面而来。10月12日,央视对安徽省宣城市的扬子鳄国家级自然保护区被违规侵占的现象进行了报道,而科大讯飞的观塘培训基地正位于该自然保护区内。同时,观塘培训基地的相关配套服务中心在对外经营。当时,刚好处于即将发布三季报的节点,虽然多名专业投资人认为这一负面消息并不影响其主营业务,但资本市场的投资情绪受到了很大影响,短时间内舆情发酵、股价大跌。
2018年10月24日,第三季度报告公布,科大讯飞的财务表现并不尽如人意。扣除非经常性损益后的净利润在这一季度为2460万元,首次录得负增长,同比下降80%。同时,报告期内公司综合毛利率为47.13%,同比下降约3%。公司前三季度经营活动产生的现金流量净额-6.93亿元,较上年同期下降7.11%。
对于三季度现金净流量的吃紧,分析师认为,客户多为政府、电信运营商、银行等大型行业客户,客户质量良好,应收账款安全性高。根据历史数据,公司大量应收账款回款多在下半年,存在明显季节性特征,经营活动产生的现金流量净额有望在第四季度回正。该部分并不对公司经营造成大的负面影响。
就总营业收入来看,科大讯飞的业务规模仍处于高速上涨中,其同比增长速率在十几年来都在20%的水平以上,且其增长率近五年还呈现震荡上升的趋势,从三季度来看,公司的收入同比增长了61%,持续了原来的高增长。
在营业收入高增长的背景下,其利润增速下滑的根本原因是费用端的高增长。
财通证券分析师赵成在其研报中指出:报告期内公司持续加大人工智能相关领域的研发投入、生态体系构建的投入、重点赛道市场的布局投入,新增研发费用1.08亿元(总额达6.98亿元,同比增长69.45%),新增销售费用4.46亿元(总额达11.79亿元,同比增长 68.75%)。毛利率的下滑和猛增的费用端共同拖累了科大讯飞的利润表现,但也是公司现阶段不可避免的投入。赵成分析称,前期研发投入可强化公司竞争力,助力企业在人工智能行业战略机会窗口期快速抢占市场,后期才能体现在利润中。
同时,分析师指出,作为革命性的前沿新兴技术,人工智能的技术水平仍远未成熟,如技术进步不及预期,公司高额的研发投入则可能形成损失。
行业布局存收益天花板
在核心技术遭竞争、费用端急需补充资金的压力下,科大讯飞不可避免地选择了多产业布局的战略道路。目前,科大讯飞已在教育、医疗、司法、智能服务、智慧城市、智能家居等领域布局。
科大讯飞向《商学院》记者表示,目前公司选择这些领域的理由是,教育代表每个家庭的未来,医疗决定每个人以后的幸福,政法决定一个社会的公平正义。科大讯飞总裁胡郁曾在一次采访中说,光有技术并不能在商业上证明是成功的,必须解决用户的刚需。
公司的愿景虽好,可人工智能技术在具体的场景进行变现并不容易。科大讯飞在回复《商学院》记者采访中称,在科大讯飞2018年前三季度53亿的营收中,占比最大的是可以标准化的产品。包括以教材教纲为基础的教育类产品,客户以学校为单位进行部署;消费类产品中,讯飞听见M1从翻译、转写服务平台转向翻译机、转写机也达到了一定的标准化。
科大讯飞的教育类产品占其战略布局的一大块版图。根据公开披露的数据显示,2012年,科大讯飞在教育教学类产品的收入为896万元,仅占总收入的1.1%。六年来,这一业务规模不断攀升,2018年上半年,科大讯飞在教育领域的营收达到7亿元,占总收入的22%。在前期,这项业务与毛利率达到九成的语音支撑软件业务无法相提并论——2015年前,科大讯飞教育教育业务的毛利率平均在30%到40%之间。但近三年来,教育业务的毛利率不断攀升,由2014年的30%上升至2018上半年的60%。这样的会计结果可以被解释为规模经济产生的效应。
不过,教育业务的规模扩张速度也日益减缓。财报数据表明,该业务在近三年的同比增速分别为34%、27%和16%。科大讯飞在教育板块主要的业务成果为:语言考试评测、智能语音教具和智学网。有教育行业人士评价称,科大讯飞产品不错、定价不低,但产品中的“AI”特性较为模糊。
科大讯飞官方称,科大讯飞智慧教育产品已经覆盖全国 15000 余所学校,用户超过 1500万,智慧教育订单合同额同比增长超过80%。
近两年,政法业务在科大讯飞的主营业务中都正好占到了10%的规模。目前科大讯飞的智慧法庭已覆盖31个省份、1500个法庭。这部分业务在2016年之前都被归为IFLYTEK--C3,属于科大讯飞高毛利率的业务之一,毛利率稳定在80%以上。不过,近三年来,随着业务规模的扩张,该部分的毛利率在逐渐下降。2018年上半年,政法业务的毛利率下降14.15%。
生态系统之战,能否抢到“技术云”先机
在人工智能时代,究竟怎样的技术能够直接变现脱颖而出?考虑概率论,单一组织较难抓住重大技术创新机会,要靠一个科技创新生态群来抓住技术创新和技术转化机会。在人工智能产业链中,国际巨头已经瓜分基础层业务,技术层上巨头跑马圈地,应用型企业在细分行业中寻找机会,科大讯飞还有机会吗?
生态之争
在人工智能时代,究竟怎样的技术能够直接变现脱颖而出?对企业而言,有没有抓住重大科技创新的捷径? 龚业明表示,“没有什么短平快的捷径,因为概率是无情的! 经济预测尚有一定的准确性,对一个组织来说, 技术创新的成功预测就比较困难了。Hinton发明了新型深度学习后,一段时间内同行也不知道这项技术有多伟大。在这个时代,一家小公司会因为发明了一项重大技术从而就能引领一个时代,而以往主宰一个时代的大公司也会快速陨落。有没有解决之道? 有的,但不是在单一组织层次。所以考虑概率论,单一组织较难抓住重大技术创新机会,要靠一个科技创新生态群来抓住技术创新和技术转化机会。”
龚业明认为,虽然提高动态能力,学习能力和吸收能力对单个组织抓住技术创新机会有帮助,但是重大科技创新成功对单个组织而言是小概率事件,一个企业很难抓住所有的重大突发机会,需要借助一个生态群、创新群和产业群来寻找机会。“在硅谷生生死死的企业很多,但由于硅谷形成了良好的产业群和生态群,每个时代都会有企业抓住技术机遇脱颖而出。”
除了生态,更重要的是各家可以此获得大量的生态数据,从而为不同场景下的深度学习提供有用的数据。
因此,人工智能的竞争不是单个企业的竞争,而是一个产业链对一个产业链的竞争、一个体系对一个体系的竞争,是生态的竞争,需要形成从源头技术创新到产业技术创新的全生态创新格局。
抢夺开发者成为各家的标准战争。百度DuerOS、腾讯云小微、阿里云、科大讯飞AIUI分别开放平台,连创业公司也加入开放之战,Rokid主推全栈语音开放平台,思必驰、出门问问也发布自己的AI开放平台,有统计称,单语音平台,国内就有40余家企业开放。
龚炎说,AI模型的有效性需要大量的数据来验证。各家开放平台建立生态圈,就像早期的安卓系统,一旦以某个系统为底层搭建起操作系统,日后就会成为行业标准,在商业上变现的可能性会大。“表面上看,这是在开放免费应用,实质上是标准的竞争和以标准为核心的生态圈的竞争。”
李彦宏曾在一次演讲中说,今天人们以用电量来描绘一个产业的繁荣状况,未来,“用脑量”将可能成为判断行业智能化水平的关键指标。
就科大讯飞而言,在建立语音云平台上面,它的布局并不晚。早在2010年,讯飞语音输入法发布的同时,该公司就发布了基于智能语音交互能力的平台“讯飞语音云”,为移动互联网、智能硬件的创业者和海量用户提供智能语音及人工智能开发与服务能力。
建立平台是互联网公司传统的商业模式,通过免费的平台技术导入流量,并获得相应的广告收入。但是,讯飞技术开放平台的变现情况较弱,该项业务的收入情况在成立五年后才被部分披露,2015年,讯飞大数据广告平台业务的收入为1322万元,仅占当年收入的0.53%。这一情况在接下来的三年中得到了相应的改善,2016年、2017年及2018年上半年,该部分收入分别得到了5倍、3倍和1.4倍的增长。2018年上半年,科大讯飞在平台端的收入为3亿元。
这样的规模明显不能和传统互联网巨头们同日而语。
从生态伙伴的“用脑量”来看,讯飞开放平台为移动互联网、智能硬件的创业者和海量用户提供智能语音及人工智能开发与服务能力。截至2018年10月31日,讯飞开放平台开发者88万,总应用产品数54万,累计服务21亿智能终端,日服务量47亿次,AI大学学员数超过24万。
百度公关回复记者采访称,百度大脑3.0开放了110多项场景化AI能力与解决方案,每天调用次数可达4090亿次。
从平台的业务规模来看,目前,BAT三家公司的互联网平台业务规模均在千亿级别,且其技术平台的规模在不断地扩张中。不过,与同样开发输入法并早在互联网平台上获得搜索导流收入的搜狗相比,起步较晚的科大讯飞在平台上的收入在逐步向上逼近搜狗,2018年半年报显示,搜狗的业务收入为5.5亿元,而同期科大讯飞的类似业务为4亿元。
科大讯飞不断地在搭建生态圈上投入资金、开放技术以吸引开发者。胡郁此前也宣布,将面向平台内的开发者开放数百项核心技术能力和结点分布全球的云计算能力。
巨头们也在不断发力,2017年,百度首次推出“AI生态者大会”,招来5000多名开发者,类似的,腾讯不仅开放流量,也在开放技术,依托腾讯AILab、腾讯优图、WeChatAI等实验室,将腾讯的AI技术能力接口开放供行业使用。
国际巨头瓜分基础层业务 场景+数据尤为重要
人工智能的产业链架构分为三层,包括基础设施层、应用技术层和行业应用层。各个企业在不同的层级,或是跨层级展开商业落地的竞争。
基础层是巨头的阵地,也是目前营利最好的版块。包括基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。中欧国际工商学院龚炎教授说,“AI基础层是巨头的游戏,在中国和美国都是一样的。基础层的三个要素,算力、算法和数据背后依赖的都是全球顶尖的科研人员。中小型公司在这一领域的竞争力不强。”
AI芯片制造商英伟达(NVIDIA)是GPU(图形处理器)的发明者,其芯片速度比CPU快几十倍,因而成为AI产业的核心动力。目前,包括中美主要的互联网和云服务提供商以及计算机制造商都采用英伟达的Volta GPU。英特尔用CPU+FPGA的AI芯片技术布局,谷歌推出TPU芯片,用开源的TensorFlow框架提供芯片支撑。可以看到的是,在AI芯片领域,目前尚无中国公司的身影。
在基础层的计算能力平台上,阿里巴巴的云服务目前占据中国市场第一。根据阿里巴巴2019财年第一季度财报显示,云计算业务收入46.98亿元人民币,同比增长93%。阿里巴巴还在试图往上游进发,于2017年参投拥有世界首款商用深度学习专用处理器的中国人工智能芯片公司寒武纪,布局人工智能底层技术。
腾讯也于2017年推出腾讯云。腾讯2018年第三季度财报中虽未将云服务的收益单独列出,但在其他业务收入一项显示,同比增长69%至202.99亿元,称其主要受支付相关服务及云服务贡献的增加所推动。
“在人工智能领域,没有场景的大数据是没有价值的,天生拥有使用场景数据的企业在这个领域的发展速度要快于他人。”中国最早从事图像识别及人体生物特征识别核心技术研究及应用的上海骏聿数码科技有限公司创始人张珅哲说。百度的搜索场景,腾讯的社交场景,阿里巴巴的交易和支付场景使得在不同场景下产生的数据极富价值。
深度学习提供给机器的正是场景中的数据。工程师通过建模,让机器建立目标物之间的强相关性,而不是一个个告诉机器这是什么,速度和准确率大大提升。理论上说,在特定场景中,数据量越大,机器学习的进度将越快,而智慧程度则取决于对模型的调教,这需要大量的经验。
产业基础设施的改变使得机器算力极大的增强,猛然间改变了竞争的格局。张珅哲看到,2012年后,新创立的人工智能公司都采用深度学习来训练模型,没有以往模式识别的技术包袱,而且这些公司也遇到了融资的好时代,通常能获得不错的估值。使得人工智能行业中涌现了像思必驰、云知声、出门问问等这类专攻某一技术或领域的专业性公司。
技术层上巨头跑马圈地 应用型企业在细分行业中寻找机会
技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模,以及开发面向不同领域的应用技术,主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术等,这里是科大讯飞的主战场,也是BAT和众多创业公司的战场。
胡郁在中欧国际工商学院举办的数字经济论坛中,对人工智能时代竞争格局的判断是,互联网时代,只有BAT在中国有控制权,而到了移动互联网时代,除了BAT还有TMT、超级APP、运营商、手机厂商。手机厂商不仅卖手机,安装软件,还能知道用户的行为。在将来的人工智能和物联网时代,参与者只会越来越多,房地产商可做智慧家居,家电厂商可做智慧家电等等,几乎每一个细分垂直的领域都会有竞争者加入,整体竞争格局呈现多样性和去寡头化。
“人工智能的产品到底是像手机、PC、汽车产品那样聚集在几个巨头手中,还是会像鞋服产品,由众多的小厂商提供个性化的服务?”胡郁说,“前者我称之为‘大C’,后者我称之为‘小C’,我认为将来人工智能有两种产品,一种是工具化的‘大C’,一种是内容化的‘小C’。”
目前的情况是,BAT既在基础层也在应用层推出“大C”和“小C”产品,大量的人工智能创业企业更多地聚集在“小C”领域,进入不同的细分赛道。
埃森哲首席技术官和创新官,《机器与人》的作者保罗·多尔蒂认为,“在开发算法方面,小企业将扮演非常重要的角色,因为平台可以低成本的方式提供给各企业赋能的工具,而小企业针对某个领域的算法的专业性将会使其有更多的创新机会。”
多年实践下来,张珅哲认为,应用型企业拥有一个好的算法还不能走遍天下。“在人工智能领域,一开始看到的市场机会都是一样的,但是往后竞争,一定是在行业细分领域的竞争。目前在中国市场的竞争中,人工智能技术的权重可能不到30%,关键取决于在行业里的专业性,即垂直的深度。”
专业壁垒在医药领域尤为明显。为生物制药公司提供临床研究服务的PPC佳生公司副总裁张晓鸣说,在新药临床研究领域,最大的困难是患者招募,临床试验90%的延误都是由于找不到合适的患者。
一项复杂的肿瘤新药临床试验往往有二三十条入选标准,需要专业医学人士指导才能匹配到合适的患者。近来不少AI创业公司开发了人工智能临床试验患者招募系统,患者将病历上传至平台,系统将上传的病历自动与临床试验数据库比如clinical trials.gov上登记的临床试验进行匹配,进而为患者推荐可能适合参加的新药临床试验。
张晓鸣正在与中国相关的人工智能公司合作,选择的标准首先看这些公司是否拥有足够规模的医疗大数据,其中的一家已经与中国100多家医院合作构建数据网络。“这些公司都是这几年才陆续听说的,它们主攻医疗领域,可以提供专业的人工智能解决方案。”
张珅哲在取得许可后,从事互联网在线身份证认证,“我们原先进入的是半安防,但是发现这里竞争已经很激烈,于是转向金融领域,开展视频认证。”作为图像识别领域的早期创业公司,他的感受是,起先没有人相信人工智能可以改变行业,所以比拼的是谁家的技术好。而近两年来,企业对人工智能的态度发生了转变,在相对成熟的安防领域不仅要求部署,而且对行业专业知识的要求也越来越高。
胡郁说,科大讯飞是在人工智能最为低迷的第二次浪潮时期进入的,此后一直在无人区探索,直到人工智能的第三次浪潮袭来。
政府层面,AI技术的应用水平要求被不断地拔高。2018年10月31日,中共中央政治局就人工智能发展现状的趋势举行第九次集体学习,会上将人工智能提高到新一轮科技革命和产业变革关键驱动的战略高度。会议提出要求:AI在各个领域发挥融合效应,提高全要素生产率;并强调 AI与改善民生相结合,提高公共服务和社会治理水平。会议称,“我们认为智能经济和智能社会愈来愈近,AI产业链的繁荣亦值得期待。”
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