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【创新工场李开复】:2018年什么事会成为AI发展的变量?
2018年01月02日16:56
信息来源:搜狐

旧岁已逝,新年已来。2017年一年,中国AI的发展速度有目共睹,从顶会竞技,到创业融资,再到巨头布局,乃至大国博弈,AI有关的一切都在加速。那2018又会在此基础上塑造怎样的格局呢?哪些事件成为了AI发展的关键变量,中国AI又面临什么样的红利?

创新工场董事长、创新工场AI工程院院长李开复博士,就此话题接受了量子位专访,谈到了他对2017年AI宏观发展的看法,以及对后续AI竞争格局的判断。

【创新工场李开复】:2018年什么事会成为AI发展的变量?

我们在不改变原意的基础上,对专访进行了第一人称改写。

如果你问我2017年关于AI印象最深的一件事,我会毫不犹豫回答你:一定是7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》,这不仅展示出了国家对于AI发展的重视,影响也将是全球性、历史性的。

在科技发展和政策规范的相互作用之间,最好的政策能够推动科技进步,不增加更多的限制,关于AI的发展规划,正在延续这样的传统。

我们之前在移动支付、互联网金融等科技发展中,都有过类似的经历,所以我认为现在AI发展规划,能够让中国延续类似的成功。

这样的观点并非我个人之见,最近全球著名咨询智库欧亚集团发布了一份中国AI产业的最新白皮书,创新工场受邀提供了部分资料,其中欧亚和我们就中国政策执行落地方面有一致结论:由于中国政府在实现成果方面拥有良好的记录,这些政策规划应被认真对待。

举例来说,中国在2010年提出将成为高速铁路领域的世界领先者。现今,中国占有世界高速铁路的60%。2014年,中国政府提出“大众创业和万众创新”计划。几年内,中国的创业孵化器数量从2014年的1400个提升到8000个。

所以没有理由不相信,拥有强大政策执行力和落地能力的中国,将会为全球AI的发展注入不可估量的“变量”。

大国竞争分水岭

既然我认为AI政策是2017最大的变量,不妨举了最近的具体例子。

12月18日,北京刊发了无人车路测的细则,相比美国原本就宽松的交通政策,中国在允许无人车上路方面算不上早,而且从细则来讲,限定时间区域、明码标识“自动驾驶”等都看起来更严格。

但对于中国来说,无人车是全新的新事物,一切刚开始,政策从紧到松也情有可原,因为一开始谨慎一点,随着技术提升,再不断改善政策,总会把事情推动得更好,过去也能看到不少这样政策推动科技发展的例子。

而且中国与美国不同,我们不能只看到加州吸引了全世界的无人车公司前去路测,也要看到有些州在相关政策推进上并不容易。

但中国只要首都性、中央性的政策出台,还会带动地方性法规出台,而且地方为了落地,可能不光会给相关企业政策上的扶持,也会有财务上的补足,这会促进整个生态的发展。

另外,不能忽视的是美国选举和工会传统会对无人车等AI发展造成的阻力。

前几天,Jeff Dean(量子位注:Google大脑负责人)还转发评论了我谈论中美AI不同的MIT演讲,他为目前美国的AI推进和人才政策感到担忧。他当然不是一个简单粗暴的美国民族主义者,一直倡导的科技进步也是为全人类服务的,但对于目前人才和科技发展方面的政策,他开始越来越多出面发声。

美国正在发生什么呢?像无人货车一项,是自动驾驶方向上的重要的垂直应用,但由于货车司机担心失业,于是卡车司机工会请求交通部延迟自动化卡车测试,这会造成无人货车技术研发上的进展缓慢。

所以现在我们无人车路测细则出台,我不认为中国不是没有弯道超车的理由。

关于无人车的研发,美国在技术推进上肯定要比中国早和快,但无人车最终还是要落地到具体场景的,在美国跑得很顺畅,不一定就能适应中国的路况,所以现在北京允许上路路测,不仅会节省更多中国无人车公司的跨洋协作成本,也能更快在中国路况场景下把无人车开起来。

国情优势

中国在政策方面的优势还不止于此。还是围绕无人车,可能还有一些路测之外的侧面——无人驾驶引发的安全问题、失业问题,还有交通设施上的作为等等。

比如交通设施上的作为,中国就会主动做一些事情。现在有些地方在和阿里合作城市大脑,也有和滴滴、摩拜的合作,对现有基础设施进行一些修改,这都会利于无人车更快推进。

或许不久将来,中国就有一条专门的道路允许无人驾驶上路、允许无人驾驶和其他客用车一起行进,还有可能在道路上装载传感器,让定位感知不仅发生在汽车端,也在路网端,这样也会推进无人驾驶到来。

实际这些措施也不是不会在美国发生,但在中国,大手笔的改革的发生概率总要更高一些。也有一些新城市建设或城市翻新,过程中也会有很多机会,可以把无人车融入其中。

再比如保险理赔,中国也可能比美国更利于无人车发展。假设在美国,一个年轻画家要是被Google的无人车撞伤了手,可能面临的将是天价官司,索赔天文数字也不是没有可能。但在中国或许就有伤害引发赔偿的上限规定,这在美国可能性几乎为零。

这样的不同是由于国情不同造成的,也不会短时间发生变化,所以对于中国来说,更理性快速解决问题,也就会更加利于整个科技新事物的推进。

至于AI带来的失业问题,这将是全球性的,不分国界。但中国也有优势,至少中国现在不惧怕讨论,而美国很多大公司都不敢公开谈论,担心引发民众反对。所以这不是很好地解决问题的方式,历史趋势如此,阻碍是没用的,更多考虑的应该是如何疏导、解决问题。

我并非历史学家,但过往大的技术革命造成职业变革,人类都经验可循,而中国可能在集中人力物力应对大变革方面,做得还比其他国家更出色,我对此并不悲观。

建议

OK,已经足够宏观而细致地谈论了我认为2017的最重要“变量”。

那也可以在此基础上给AI创业者一点个人建议:

大趋势如此,大环境更好,对于整个AI创业者都是好消息,那对于创业者来说,可能最核心的就是利用拥有的资源和技术,实现快速迭代和滚动,最好还能够在垂直场景中做深做透。

我们还是以无人车举例,如果你现在做垂直行业应用,仍旧有一些机会。比如借助Apollo这样的基础平台,做货车、巴士,甚至矿车等应用,跟具体场景紧密结合,给出你的产品方案和解决方案,并在市场中获得验证。

巨头推出的平台Apollo,今年的确做得很成功,但也不意味着别人没有机会,毕竟安卓之外,iPhone肯定也有市场和前景,你看驭势科技做的就是具体场景的完整方案,累积得很快。

另一个建议是留意交叉领域出现的新机会。

可能年初的时候还不好说无人车领域会有哪些新机会,但现在总结一年,新的机会还在产生,来自一些结合性的机会。比如电动车+无人驾驶的结合,可能就会在耗电相关方面给芯片机会。

总而言之,对于AI初创公司而言,我认为最关键的还是快速切入行业,形成人才、行业的积累,让自己更快发展,形成技术、行业上的滚动。

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