文|涵的硅谷成长笔记
上个月结束的NeurIPS不仅是史上最盛大的一届AI顶会,还堪称“老熟人”相认大会。
在会场,经常能听到两个金句,第一句是“来了哈”,适用于同专业的同学,同导师的师兄,同公司的同事的见面打招呼。
有意思的是另一句,“你怎么也来啦?”,这其实,是在确认对方没有走错会场。因为,对方的背景很有可能,看上去和AI没啥关系。比如,农业、机械、交通专业的校友同学。
而且,你要是看最近各传统学科的专业会议,也一定经常能找到AI、NeutralNetwork等等字眼。
其实,AI、大数据等数字信息技术和传统行业融合的科技趋势,已经非常明显。
过去一年的商业世界,各大互联网巨头纷纷重磅入局B端,将移动互联网红利时代用在C端的技术能力,向其他产业迁移。人工智能、物联网、区块链等数字信息技术,正在迅速地渗透到各行业。
因为,这些传统行业有着切实的“疑难杂症”,可以让最新的数字信息技术发挥作用,提高产能。更重要的是,更多产业和新技术的融合,也更贴合市场需求、有钱赚。
从过去一年看向未来,2020年将会继续这样的产业融合趋势。
商业趋势,将会更多聚焦产业的真实需求,回归理性。
技术趋势,将会更加融合,通过同一个大方向,为真实世界建模 、解决问题。
创业趋势,将会更多关注可落地的身边应用,更有温度。
回想几年前,在移动互联网的红利期,如今的超级App们 ——比如微信 —— 确实都在做解决C端实际需求的事。
C端需求,无论是社交、出行、支付,都是普罗大众日常所需,所以更好被理解,也理所应当地,成为低垂的果实被率先关注。
后来,随着移动互联的增长见顶,市场发现,越来越多的企业,其实都在解决C端的伪需求,用户量很难增长。
最近这一年,大企业更多的关注点,正在从大众的、人人都懂的需求,向行业特有的、只有少数人懂的需求转变。“以客户为中心”开始成为各大公司的需求服务理念。
我们逐渐看到,新的智能技术、数字技术,更多的是拥抱传统行业,为其赋能、解决真实问题。李开复在今年的智能未来大会上也说,“行业正在回归理性,需要回归商业本质”。
什么是真实的行业需求呢?
先来看一个,解决今年实际痛点的案例:高科技养猪。
过去一年,猪肉价格上涨,各种上热搜。想要把养猪的成本降低下来,有太多的细节要考虑了,而这些需求都是扎实的痛点。
没有去过养猪场的人可能很难理解,养殖场里白花花、一头头、来回挪地儿的猪,可能连准确数一下猪的数量的过程都很疼,这不像村口操场点人头,能排队报数,或者通过长相体型那么容易辨别。
保证猪体健康,达到免疫达标,减少伤病损失,是加快生产、降低成本的重要方法。那么, 怎样才能快速发现甚至预测猪体抱恙?
京东数科和中国农大、中国农科院等机构深入合作,结合行业专家智慧,自主研发了“神农”系列技术,提出“神农大脑(AI)”+“神农物联网设备(IoT)”+“神农系统(SaaS)”的智能养殖解决方案。
给养猪场加上3D农业及摄像头,给每个猪设置档案,用于端到端的追踪;基于3D视觉技术和物体检测及分割,可以瞬间完成“数猪”,还可以100%准确统计;此外,还可以估计重量、疾病预估、机器人个性化投喂等等。
仅此一例,我们可以看出,真实的行业需求是:提高自动化程度、采集生产数据、降低人工成本、增加收入。
再来看看城市运行中的真实应用案例。
城市运行的真实需求在于:提升城市的运行效率。一方面,要提升城市的监管效率,更快的发现违章、抓捕罪犯,最终提升居民的安全感。另一方面,也要提升居民的办事效率,更快的完成行政审批,最终提升居民的幸福感。
通过在城市交通系统中安装监测设备,城市交通的情况变成了云端能够分析的数据,分析结果有效地指挥了信号灯、违章拍照等交通治理需求。以前是车看灯,现在是灯看车,根据车流安排信号。
而在智能安防领域,歌神张学友就因为连续有8名逃犯在他的演唱会上被抓而获得了“逃犯克星”的称号。事实上,根据公安机关的披露,逃犯是在演唱会附近触发了“智能感知警务系统”,视觉识别和智能安防立了头功。
腾讯与蚂蚁金服借助区块链技术已经在多地开出了区块链发票,城市居民可以轻松开发票;腾讯云和阿里云分别与水务和电力行业展开合作,为智慧水务和智慧电网提供了强有力的支持,也让每一个用户感受到便捷。京东数科推出的智能宿迁APP借力大数据分析,融合社保、交通、公安、甚至婚姻登记等应用于一体,让市民能够用一部手机“走遍宿迁”。
其他产业领域,还有很多例子。比如2019年,中国航天重工的矿山无人车等项目为矿业解决问题;腾讯觅影实现各类癌症筛查,涵盖医院门诊90%的高频诊断;美的、九阳等多家品牌推出了炒菜机器人,为餐饮业解决批量化生产的问题。
根据德勤发布的2019《全球人工智能发展白皮书》,人工智能2019年投资趋势放缓,市场选择回归理性。
根据MMC 风险投资公司和巴克莱银行的研究报告,人工智能的应用在2019 年得到了更加广泛的应用,每十家企业中就会有一家拥有超过 10 项人工智能应用。而其中,最受欢迎的人工智能应用前三位将分别为:聊天机器人(26%),工序自动化(26%),反诈骗分析(21%)。全都是用科技改造传统行业,解放双手、减少重复性工作、切实有用的应用领域。
一边是海水,一边是火焰。只有解决好真实世界的痛点和难题,才是真正接地气的好技术,才能赚钱,这就是趋势。
行业多种多样,具体的技术细节也非常繁琐,应该怎样使用技术赋能呢?其实,有一个技术总趋势已经出现,那就是:把世界虚拟化—— 数字建模。
过去要想造房子,得先做模型,故宫博物院就收藏有著名宫廷设计世家“样式雷”的许多模型。但现代建筑的功能性和复杂程度已经不可能用如此办法来实现。这就得依靠计算机的虚拟技术来帮助设计师完成图纸。
机械和土木行业,其实是最早开始利用计算机建模的。比如有CAD(计算机辅助设计)、CAE(计算机辅助工程)赋能设计环节,还有CAM(计算机辅助制造)赋能生产环节。
这些,本质上就是在计算机里,构建出一套虚拟的实物化身,也就是“构建数字模型”。有了数字模型之后,再做很多优化的事儿,就方便多了。
推而广之,到了2020年,随着新技术和新需求的涌现,许多传统行业都可以通过这样的方式解决更多问题,这将成为技术发展的总趋势。
比如,阿里巴巴提出的“商业操作系统”定位,京东数科在2019年提出的“数字化操作系统”定位,在技术本质上,这些都是对物理世界的数字建模。
想要建模,首先要采集信息。新的技术应用,让信息采集更高效。
随着面部识别技术、图像分割技术的提高,通过摄像头就可以快速采集大量动态信息,比如农业应用里,京东数科就可以利用3D农业摄像头,进行“猪脸识别”、“茶脸识别”。
随着移动支付的普及,不管是面向商户还是个体消费者,我们对城市的消费、娱乐、物流等数据都可以准确采集。
随着5G网络的日后普及,高并发的应用特性可以让更多设备入网,我们可以采集更多实时数据,比如汽车的实时运行数据。
在拿到数据后,我们就需要处理、存储他们。
云技术的发展,更快、更稳定、更节能的数据中心的大量建设,让数据存储不再困难。而大数据的发展,让算力空前提高。
而随着深度学习的发展,更多优化、预测问题的准确解答成为可能。
万事俱备,只欠东风,2020年的技术总趋势,绕不开给更大的真实世界建模。
在过去,我们可能只能对一个零件、一个建筑建模,在未来,整个城市、国家、世界都将拥有更加详细、清晰、实时的虚拟化身。
商业环境呼唤回归理性,技术趋势是技术融合、建模解决各行业的困难,那创业趋势就非常明确了:能够和市场需要紧密结合,可预见的周期内可落地。
我们看到,生活的方方面面、许多切实的难题正在被解决,出现了很多创业公司和新机遇。
先来看医疗场景,有许多接地气的项目推陈出新。一个例证就是,Google、苹果等巨头们都向聊天机器人投入资本,市场上也出现越来越多的和健康管理产业相关的聊天机器人公司。
forsky是一个健康饮食领域的聊天机器人,会分辨食物是否健康,会很幽默但毫不留情面的给出意见;
workoutbot是一款针对锻炼的聊天机器人,当用户向其询问如何锻炼时,这款产品会给出一些锻炼项目;
joy是第一款针对用户情绪及心理问题推出的聊天机器人,不但可以对用户的不良情绪给出对策,还可以追踪用户的情绪,每隔一段时间会询问用户的情绪状况并作出记录;
UpLiftHealth,专注于治疗抑郁症,提供12个聊天机器人引导的疗程,用户可以通过回答问题完成心理训练并付费。
除了聊天机器人,2019年,更多实用的机器人落地也是大小企业研发投资的重点方向。
4月,美国的波士顿动力机器人,在收购KinemaSystems后,也正式商用物流机器人PICK。它可以依靠识别技术进行混合SKU的装卸,几乎等于真人。7月,公司则宣布安防四足机器人SPOT开始商用。
6月,第五届亚洲消费电子展(CES ASIA)在,京东数科参展,发布多款机器人产品,可以用来解决各类生活中的切实需求。比如,可穿戴仿生手产品,可集成在机械臂末端,作为精细操作的执行器,适用于高危作业、特种任务等场景。
9月,大兴机场正式投入运营,成为全世界最大机场。而自动停车机器人的投入使用,也更是登上热搜。它由京东数科和首钢S-PARK合作推出,当你开车进入指定停车区后,就可以直接下车走人,剩下的找车位的机器人都会替你完成。
再来看看年轻人关注的潮流领域。怎么穿显得更酷?AI的新应用可以告诉你。全球的电商时装企业都有积极使用AI参与服装设计的趋势。
2017年亚马逊就推出算法系统,利用GAN(GenerativeAdversarial Network)模型,通过分析大量图像并模仿来设计服装。
2018年8月,印度电商网站Myntra最畅销的产品之一是一款由计算机算法生成的拼色T恤。
2018年11月,韩国公司就在其国内首次推出一款AI设计的卫衣。
2019中国国际服装设计创新大赛,深兰科技的DeepVogue获得亚军,是16支参赛队伍中唯一的非“人类设计师”。
年轻一代的口味,可能AI比设计师更了解。
年轻人的需求除了穿衣要个性化,教育也需要个性化。
2019年,好未来就发布了教育行业第一款专为智能教学打造的AI终端——T-Box。它能够同时对800人进行动作识别,或同时对200人的表情与专注度的识别。利用语音和文本理解技术,批改学生的口述练习题,使人效提升20%以上,累计为教师节省时间超过5万小时。
AI技术让教师从繁重的重复性劳动中得到解脱,从而更多精力投入到学生的个性化辅导当中。
2019年,中国教育行业加强了AI科技的投入,布局特点为以人为本,更重视实用性。
科技可以让你更了解你自己,选择更适合自身的产品;科技可以让别人更了解你,为你提供更个性化的服务。科技只有让人变得更酷,人类才会觉得科技更酷。
可以预见,在未来的科技投资领域,人工智能、区块链等科技必须得有看得见的落地、能直接应用的场景,才更容易获得投资者青睐。
从学界到业界,全世界的新技术都在向“和行业融合、赋能”的方向发展。
根据普华永道发布的《科技赋能B端新趋势白皮书》,到2025年,“赋能”模式给科技企业带来的整体市值将达到40万至50万亿元人民币的巨大规模。
而实现“赋能”的技术手段,是通过数字建模的方式开始,再利用新技术解决真实问题,最终让各行各业的成本更低、效率更高。
2020年,理性判断商业环境,选择“接地气”的创业项目和机会,结合新技术、给更广大的真实世界建模,并解决实际问题,将会是立于市场潮头的最佳策略。
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