_AI明星企业IPO前一天离开的年轻人

信奉的人工智能(AI)行业虚化正在慢慢下降。

“都是AI泡沫破裂,都在裁员,还有很多人离开了AI行业。”小象曾在“AI 4小龙”之一的算法明星企业工作过。想干大事的他在不到一年的时间里离开了这个行业,去了传统互联网公司。

大象的前同事也陆续离职。“我离职的时候离开了一个集团,很快发展了两个集团,现在三个集团都满了,正在开四个集团。我认识的人很多都是字节跳动和阿里巴巴、腾讯、华为等大型工厂的游戏、教育、视频。比原来好。”大象说。

新冠疫情加快了AI的应用,提高了各行业对AI的接受度,AI企业纷纷“试验”首次公开募股(IPO),大象所在的企业也决定受到科学革新版的冲击。

但是持续的赤字和AI落地传统行业的挑战不断挖掘泡沫和大众美好的期待。

本月初,在根据绘画技术解除科学革新版IPO后,云于7月20日选拔了IPO。

因此,小象说:“随着计算机计算能力的发展,AI是必然趋势,但目前的算术能力、市长/市场和民众还没有准备好接受AI的到来。”市场成熟后,AI会再次生气。单击

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AI认知变化

2016年Google智能机器人Alpha GO完胜李世石事件,就像一阵风一样,让人工智能火热起来,让创业企业的评价飞向了天空。“AI四小龙”——商汤技术、广西技术、伊图技术、云成为技术最受关注的明星企业。

早在2018年底,BOSS直聘的数据显示,人工智能和数据科学相关岗位收入在所有招聘岗位上均居首位,平均月薪约3万韩元。

“当时AI非常生气,认为去AI企业的前景非常好。”也许一开始期望太高。随着参与越来越多的一线事业,大象的失望也不断累积,我认为公司在盈利模式和运营上存在很多问题。

张学友全国各地举行的演唱会上,前后数十名逃亡者被捕,让大众佩服AI的先进性,但背后可能有无数的遗漏和误报,这些错误没有机会在公众面前表现出来。

以安防行业为例,大象在第一财经与基层民警一起,向领导展示了“完美”的数据和界面。“有一次有人来视察工作,我们在平台上找到了美丽的数据。系统可能一天要拍上千万张照片。比如上传我自己的照片,轨迹就完美了。几点在这里,几点在那里,别人的照片不会出现在我的轨迹上。别人一看,就会觉得这东西相当了不起。如果上传你的照片,发现和你很像的人被系统误认为你,出现在你的轨迹上,那就不好了。

调整数据的优先级时,精度最高的数据位于顶部,因此会显示“完整”的数据。

“我们会通过一些技术手段将精心准备的数据发送到第一页。像粉丝一样在微博上受到评价。“哥哥赞”,“哥哥帅”,“哥哥帅”,“哥哥帅”,“热搜第一名”,“真正的声音被掩盖得更多”。如果你看人工智能的一些产品,你会发现不要看第1页、第2页、甚至第50页,向后转100页、200页会有各种问题。”

对于5G、云计算、AI等企业来说,利用新技术的最重要目标是降低成本和提高效率。“有多少智力,有多少人力”受到了指责,但这也是AI现阶段无法摆脱的两难境地。例如,数据标记往往依赖大量人力,技术巨头和AI算法公司选择外包。与此同时,在代码测试领域,也经常通过外包来完成,而不是选择自动化。

“在当时业务高度并发和快速增长的时期,绘画下的选择是人们做生意,如果业务坚持不下去了,就继续找人去里加。”根据图片离职的一名职员说:“AI的产品大概率是代码。代码完成后需要测试。当时要自动化的技术不多,但为了测试开发,招募了大量外包。”

在商汤、旷世、ITu、Cloud中,这些“第一梯队”的AI创业企业普遍具备最高的技术水平和算法能力,在国际计算机视觉和模式识别会议(CVPR)、全球人脸识别算法测试(FRVT)等国际比赛中取得了良好成绩。

但是在实际应用中,工作场景的复杂性比比赛高得多。比赛有用,但比赛不能解决落地应用问题。

中科智云科技有限公司CEO兼首席科学家魏洪峰在接受第一财经的采访时说,如何提高易用性、可维护性和低成本是AI着陆的重要问题。

商业化面临挑战,AI泡沫逐渐破裂,黄金吸收能力也下降。

上海国有资本投资有限公司董事长戴敏敏在第四届人工智能大会的投资金融论坛上表示,今年AI投资金融市场的整体热度仍在上升。但是,全球新成立的AI企业数量从2017年的5000家减少到去年的800家,市场更加集中在医疗、自动驾驶、教育、安防等应用领域。

原因是视觉垂直赛道面临高度同质化竞争态势。同时,下游产业链上的客户纷纷以自己的研究模式进入视觉轨道。

就连头部AI企业也搁置了科技、绘画技术、云,在技术上持续亏损。刚刚会晤的云在科技股份署显示,从2018年到2020年,该公司主营业务收入分别为4.83亿韩元、7.8亿韩元和7.51亿韩元。同期,该公司母亲净利润分别为-1.8亿韩元、-17亿韩元和-6.9亿韩元。截至2020年末,该公司合并口径的累计未分配利润为-14.35亿韩元。

据公示科技此前提交的招股书显示,截至2020年9月末,公司累计亏损为142.5亿元人民币。截至2020年6月末,按绘画技术累计的赤字未能弥补72.2亿元。根据招股书公开的信息,3家企业的亏损情况相似。主要是公司优先股以公允价值衡量,导致账面损失。另一方面,是持续的高投资研发。

公众对AI的看法也逐渐理性。魏宏峰介绍说:“有的客户认为AI什么都可以做,有的客户发现什么都做不了。”慢慢地,市场接受了教育,人们变得越来越实用,客户对AI的认识也越来越深刻。” ”

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宏伟的目标很难落地

“智能社区”、“智能工厂”、“智能城市”.数字化、智能化越来越流行。但是怎样才能在降低成本的同时降低一线员工的使用门槛,同时决定AI落地速度。

“现在基层的民警想利用我们的系统,首先要理解很多概念。但是,基层民警的概念中没有AI安邦之类的东西。他想的是我要抓住小偷。要巡逻。派出所收到警报。不是算法公司告诉他要补充1万台相机,如何使用这台相机的数据。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure。)小象说。

所谓的智能社区经常安装摄像头,监控小区里人的流动,判断周围是否有小偷。“最基本的功能,例如一名逃犯偷偷进入小区,该系统必须报警。如果非东家的人经常在小区外被抓的话,他可能是通过各种方法得到我们想要的结果的小偷。”

但事实上,有太多的误报,一线工作人员很难继续关注监控。

由于摄像头前端识别计算能力,AI经常压缩算法模型,减少网络层数量,从而影响算法精度。

为了解决这个问题,适应国内“软件不好卖的价格”,AI算法公司也想用芯片、服务器、摄像头离场,提供整体解决方案。

2019年5月,根据绘画技术,发布了第一款视觉推理AI芯片产品QuestCore,以及基于该芯片构建的软硬件集成套件和行业解决方案。绘画工作人员说,第一次金融显示,使用该芯片后,算法的准确度有了很大提高,但出货量有限,成本仍然太高。

很多AI企业不甘心成为集成的算法企业,希望掌握主动权,做大平台,做总集成商,但随着企业规模的不断扩大,实际核心竞争力并没有提高。

魏宏峰表示,目前主流AI算法企业希望通过大量样本培训,能够朝着通用算法模型的方向发展。然而,这需要很大的投资。“由于大规模计算需要大量样品,如果企业想盈利,市长/市场销售或落地实施的压力会很大,投入生产周期也会比较长。”

另一方面,魏宏峰认为,真正解决AI落地应用的不是算法和算法的准确度本身,而是算法工程的能力。在物联网时代,碎片化需求或小样本环境也很难通过通用模式快速大量复制。

工程算法需要大量的产业知识。腾讯副总裁、腾讯UTO研究室总经理吴云成在接受第一财经等媒体采访时以产业场景为例,传统上在检测细微的裂缝和点缀缺陷时更依赖质检人员经验。因为没有明确的规则,所以在实验室场景中,这个缺陷不能明确定义。“生产过程中到底是1毫米的裂纹还是2毫米的裂纹,没有那么严格的规定。我们要通过很多事件,自己总结、总结质检人员对业界和技术都可以理解的规范化描述,找到他,反复确认。”

算法公司也很难成为业界的决定性力量。“算法要落地,必须面对销售,会有各种业务渠道的问题。只要华为、海康威公司控制着这些公司的销售渠道,算法公司就很难竞争。”大象认为,AI算法公司的最终选择仍然可以回到算法为主。

(应回答者的要求,大象是化名)

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