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圆桌讨论丨投资人+创业者:AI其实还有好多未知数

亿欧
2016-12-08 · 20:35
[ 亿欧导读 ] 人工智能+持续发热,各行各业的讨论不绝于耳,第三次人工智能浪潮来袭,有人欣喜,政策在扩大支持范围,技术环境相比10年,20年更利于发展;有人平静,目前国内对于AI技术的应用实际还是处于初级,小编想说:AI真的好复杂。
人工智能,七海资本,商用机器人,线性资本,视觉识别

作者:亿欧

【编者按】人工智能+还在持续发热,各行各业对于它的讨论不绝于耳,第三次人工智能浪潮来袭,有人欣喜,欣喜于政策在扩大支持范围,技术环境相比10年,20年更好;有人平静,平静于目前国内对于AI技术的应用实际还是处于初级,发展模式没有想好,AI很复杂,不是简单的机器人那样简单。

12月7日,2016外滩金融-上海国际股权投资论坛中七海资本的创始人董事长熊明华、华登国际董事总经理李文飚、高仙机器人创始人兼CEO程昊天、线性资本创始合伙人张川、金浦信诚移动互联网产业基金投资副总裁顾慧翔围绕AI商业模式,投资角度和发展局限问题展开谈论。

以下是圆桌谈论实录,经亿欧编辑整理,供专业人士参考。


熊明华:人工智能非常广,机器人的历史有50年,覆盖到金融、医疗各个方面特别多,我们想稍微集中一点跟机器人相关的人工智能,把软件、硬件加服务作为一个系统来谈。

在这之前,我想让在座每一位自我介绍一下,针对人工智能或者服务机器人相关的人工智能我们再逐步讨论。

 李文飚:大家好,我是华登国际的总经理李文飚,我们一直在投资高科技领域包括在中国和美国包括台湾和以色列这样的一些地方。最近在整个人工智能和机器人方面也是比较关注的,尤其是在服务机器人有关的,我们分别在美国和中国投了一些公司。

 程昊天:大家好我是高仙的程昊天,我们公司主要从事服务机器人领域,既做核心解决方案的开发,也在一些领域比如安防和安保领域做一些服务机器人的整机产品。

 张川:大家好,我是线性资本的张川,以前在腾讯和阿里工作,我们聚焦的是大数据云平台、IOT等领域。

 顾慧翔:大家好我叫顾慧翔,我们主要投的是TMT,我主要负责的是人工智能和企业服务这块。

 熊明华:大家知道讲服务机器人,又分很多场所。从家庭消费机器人来讲,扫尾扫地机器人是普及率最高的,跟我们日常生活体验最密切的。各位嘉宾认为在家庭环境里面,除了扫地机器人,下一个可能出现的跟扫地机器人普及率相比的会是哪一种服务机器人?

 李文飚:这都是一个未知数,除了扫地机器人之外有一个明显刚需就是跟家里各种物联网的连接,将它的功能迅速发挥出来,这点上应该是一个比较容易实现的,比较容易产生用户价值的领域。

现在很多家庭也装了多多少少不同的智能设备包括摄像头、各种各样的电器等等。如果一个机器人在家里面可以在跟人交互的时候,也是将所有物联网的信息综合在一起,告诉大家现在温度是不是太高了,不用人遥控而是它跟你交互,这应该是一个挺有意思,也挺容易去实现的功能。

除了这个之外,剩下的我想我看得见的几个领域,一个是儿童交互教育有关系的,所谓的家教体系,可以说是玩具的升级。现在市面上有一些,但是离完全智能化,跟人工智能结合还有一段距离,还有陪伴机器人,比如针对病人或者老人之类的,需要很强的机器视觉知道人的一些反映,甚至可以做一些健康安全的功能。

张川:现在的家庭机器人包括扫地机器人或者孩子的或者陪伴的,离我们真正想象的机器人还差得很远,用计算器和计算机来比喻的话,可能连计算器的时代都没有到。

在未来10-20年,的确教育和家中的老年陪伴,年纪越大知识越来越老化,这个市场肯定要大很多。现在的基础满足未来的需求还差很远,很多项目都是拿一个iPad外面搞一个壳,这个市场还是很远。

顾慧翔:我个人不太看好现在的服务机器人,机器人里面分两块一块是感知,一块是认知。现在所有的深度学习,人工智能技术也好,解决的问题是感知,就是语音和图象。这个东西是能够解决一大部分问题,认知问题解决不了。自然语言特征太多了,这不是目前解决的问题,目前只能解决没有特征帮你找特征,有特征特征太多挑不出来。

涉及到跟人类对话的东西,我一律不看好,未来3年应该不会解决这个问题。未来可以做一些帮你切菜的,现在还没有但是是可能的,比原来做得好一点,这些东西如果不能到一定法旨的话,人类会厌倦,毕竟不能满足情感的功能,目前我比较看好功能性机器人,而不是一般交流型的机器人。

熊明华:现在机器人像手机在二十年前功能手机,十年前出现智能手机,功能手机主要是打电话,收短信。2005年手机可以上网,有一个浏览功能,到2007年苹果出来可以有触摸屏。手机经过30年到现在,服务机器人可能不需要30年,至少需要10年。现在是功能机器人的阶段。

我们在硅谷投了一家公司做酒店前台售东西的,之前公司想做一个很复杂的机器人,后来发现难度太高了,让机器人有那么多智能的话是不可能的,就做减法,减到给酒店客人送一些小件的东西,这是一个现实。

未来1-2年希望在技术上或者人工智能或者服务机器人相关技术上的突破,你重点会做哪些投入?

程昊天:从服务机器人这整个领域或者技术领域上来说,比如互联网搜索或者电商社交的路口,是机器人比较重要的几个技术入口。一个是现在大家看到比较火的语音交互,这是很早开始做的。科大迅飞等等几家已经做得很久了。还有自主移动,这块比云交互发展得晚一点,但是最近也发展非常快。第三个比较重要的入口就是模式识别,比如我看到前面有一个电视机我知道这是电视机,看到一张桌子,我知道这是一张桌子。有些人说这很容易,可是就连百度也未必达到高准确率。

但是这有一个前提,百度或者谷歌他们做这些机器人学习的时候都是在静态的照片或者大量数据基础上做这些东西的,但是在机器人领域如果你要做到这一点,跟你纯粹的电脑软件上实现是不一样的,在移动画面当中捕捉一个同时也在移动的东西并且识别出来,难度要大得多。

未来是很值得投入的,比如我们做一个商用扫地的机器人,我们现在解决了移动的问题,接下来地上有一摊东西我判断到底是什么,到底是一个箱子还是一块面包,如果我可以判断的话,就不会直接走过去。有些东西你走过去基本上就搞得满地都是,如果液体没有事,是固体的话像面包渣你走过去反而会把情况弄得更糟。我看到周围的场景可以更好的判断这是一堵墙,这是一个人,这是一个桌子,而不是简单的把它认为是一个障碍物或者不同大小的障碍物,从技术角度来说是很值得投入并且需要大量的投入,需要大量的样本训练和时间的投入,这是我们觉得未来的方向。

机器人未来发展还有一个很大的空间是视觉怎么更好的辅助或者替代主流的激光雷达的技术这是比较重要的一点,现在整个服务机器人领域泡沫比较大,核心的问题还是成本问题。它可以解决的问题和售价完全不成正比。售价很高,但是解决的问题非常有限,里面有一个很重要的原因就是传感器成本的问题。现在机器人要做到自主移动一般都会用激光雷达,这个成本相对来说非常高。很多团队包括很多创业公司,包括我们自己也在做这一块,怎么用视觉辅助激光雷达逐步的把它替代掉,这是第二个方向。

总结来说,第一是怎么用机器学习怎么更好做在移动环境当中物体的识别以及怎么通过视觉方式替代以前一定要用激光雷达或者更贵的传感器才可以做到的传感器层面的工作。

熊明华:谢谢。针对程总讲的技术方向,我想问一下另外几位投资人,目前你们投资因为你们已经关注一段时间了,目前从你们投的,看的公司来讲,有哪些热点想推荐给在座的朋友?这应该是值得去投的,想拉着大家跟你一起投的?

李文飚:其实总结起来,机器人这方面无非是三个,一个是你怎么感知,一个是你怎么移动,第三个是你怎么真正做一些动作。头两个相对比较容易,第三个挺难的。现在的技术可能商用的投两个,现在我们在投的时候不是家用而是服务某一种功能的机器人,现在我越来越感觉感知方面难度会比较大,而且如果实现了很好的商业价值会很大。

比如我投了一个美国的公司,是给沃尔玛商场里面做货架的整理和补漏。美国如果你去过沃尔玛这个超市里面,这是一个巨大的超市,里面什么东西都有各种各样的产品,里面员工又很少,货架里面很多东西会摆乱,有时候没有及时补货,对沃尔玛IT这么强的基础建设里面属于最后一公里的遗缺,由于信息不对称造成补货方面的问题损失很大。

他们有需求做这个机器人,这个机器人核心是感知,除了自己可以移动,有很多顾客走来走去不会撞到别人,可以让路。除了这个之外视觉是最重要的,机器人上面装了三四十个镜头,有点像千里眼,这里是有无数的眼睛,他要把大大小小各种不同的商品,有的是很小的东西,有的是挂的衣服,怎么将它辨认出来,知道哪里多了,哪里小了,而且是衣服在移动的过程,这个是对整个操作非常有关系的。能够做成这么一个事情难度是非常大的,之所以要做这个事情对沃尔玛这种零售业的商业价值是很大的。

移动过程做视觉而且实时的反映出来,当今的技术还是充满了很多挑战的。即使像我投资的公司都是从卡内基梅隆大学出来的博士在干这个事情的时候也碰到很多问题,到今天还是在试用过程当中,真正在实战和移动环境当中,实时视觉的识别里面真有很大的突破的话,这里面可能能够做的商业机会是很多。

另外,投这个项目的时候发现,其实你在一台机器上面要处理这么多数据,而且实时出来,你要放很多电脑都处理不够,这时候需要一个云端的大脑,而不是把所有的东西放在大脑里面,我们在国内投了另外一个公司,他们的想法就是如果一个机器人的大脑达到人大脑的功能,人有上百亿的神经元,这个机器就是巨大的几吨重。云端的机器人在这种情况下可能有更大的作用。

现在的公司也在做一种改变,很难让单独一个机器做这么强的能力,需要很多云端的配合。

张川:纯粹的技术公司我们也见过,理论和计划都非常好,真正商业化的时候发现这个东西特别长,我喜欢投视觉的东西,我觉得东西在固化的情况下或者特征化,比如人脸的特征化来识别,但是人在快速移动情况下很难做的。再像沃尔玛那种,真正机器要做的话,比如这瓶洗发水、沐浴露这种好做,但是非标半非标的东西机器人真要做到需要一些时间,从今天来说需要很长时间,我自己也在看这个项目。

人做情感很多是需要快速思考的,机器人完全是一个概念,完全没有其他的感知,这种交互的感觉蛮弱的,现在我们看到的是如何在视觉方面提升识别度的。前段时间,印度政府把所有跟眼球识别有关的技术装到他们的身份证里面,中国人反而没有。这个就是一个很好的功能。最近投了一个中科院一帮博士出来创业的,他们在人脸识别上技术会更好,现在是96-97号,很容易把一个坏人漏掉,把一个好人看成一个坏人。这个行业肯定有大把机会,但是我不太乐观,很多创业者觉得有一点技术就可以做商业,我觉得不一定,技术公司商业化蛮难的,好像商业公司要往技术转难度也蛮大的。

顾慧翔:我听了前面张总刚才说的我挺赞同的,我今年也看了很多人工智能公司,特别是现在计算机视觉非常热。最近几个月谷歌、微软出来很多论文,谷歌把他们人脸识别的很多东西都开元出来了。我看过四五家国内估值比较高的,我觉得都投不下手。这些公司后面的转型怎么商业化,以及怎么面对竞争对手都是一个很大的挑战。

我比较认同麦克,技术创新不等于价值创新,投资人最后还是要看变现,你到底能不能为客户创造价值,一些技术人员出来创业没有一个好的商业伙伴的话,这个公司我会比较担心。

十年之内你希望有一个陪伴你的机器人,TA会是什么样子?

顾慧翔:年纪越大特别容易忘事,跟朋友约事会重合,我这种事会经常发生。第一个事情希望它帮我把日程理清楚,把时间错错开,这是我需求量最大的机器人。

第二个是最好带有一点人工智能量化交易的时候,就是当我买股票的时候提醒我你现在情绪不太对。就这两个,第一个现在还没有人做,我觉得可以做到。第二个比较有难度。

张川:前段时间我太太想学钢琴和油画,我自己很多年前也在学油画,我跟她聊如果你去学钢琴,周末你陪孩子学的时间很短,平时你去学的话地方太远,又不想跑那么远。如果有一个机器人在家里买过来,可以教你弹钢琴,钢琴很多基础是可以快速复制的,也可以在我绘画的时候说你可以换一种方式来画,绘画画法完全不一样的。

这样的机器人买回来可能比我请一个钢琴老师在打基础的时候最好,不是教孩子1+1=2,这对我来说没有刚需。我学钢琴,找朋友给钱可能人家不好意思,我买一台机器人过来,你看我弹得好不好,你帮我纠正一下,这是刚需。

程昊天:从我个人角度来讲,两个方面对我来说比较有吸引力,一个是传统做家务的,就是洗衣服。现在很多家里面找的保姆就是过来做这个事情,除了扫地基本上就是洗衣服,洗碗,做菜。

还有一个比较有价值的点就是健康,机器人可以给你做一些初步诊断,日常看到你可以做检测体温、脉搏或者可以做一些视觉方式面部表情,血色不太好的方式做一些简单的诊断还是挺有意义的,大家对健康肯定会越来越关注。

 李文飚:我最希望一个分身机器人,像今天开会就不用我自己飞过来了。如果有问题回答不了,他就告诉我,我遥远的遥控它,这样的机器人对我有帮助,包括看不同的项目,分身有术对我最有帮助。

熊明华:最能抓住人性服务型的机器人,肯定在10年之后是成为独角兽肯定是最低目标,最高目标是中国最大的类似华为的公司,这个投资机会非常大。

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