[AI Zirvesi] Huachuang Capital Xiong Weiming: AI girişimleri, teknolojinin uygulanabilir olup olmadığına hâlâ dikkat ediyorsa, en fazla A turuna ulaşabilirler
Lieyun.com (WeChat ID: ilieyun) Beijing 13 Nisan'da bildirildi (bambu tarafından)
Bugün Lieyun.com "2017 Yapay Zeka Sektörü Girişimcilik İnovasyon Zirvesi" Beijing Four Seasons Hotel'de görkemli bir şekilde düzenlendi. Bu zirvenin teması, sırasıyla kesin büyük veri, akıllı tanımlama, endüstriyel entegrasyon ve günlük uygulama olarak yorumlanan "Kesin · Bilgi · Uygulama · Uygulama" dır. Yapay zeka alanındaki yüzlerce tanınmış bilim insanı, en iyi uzman ve tanınmış yatırımcı, günümüz yapay zekasının gelişimini, inovasyonunu ve dönüşümünü tartışmaya katıldı ve yapay zekanın popülerleştirilmesi için uygun bir temel oluşturmak için endüstriyi insanların pratik uygulamalarıyla birleştirdi.
Öğleden sonra konuşmasında Huachuang Capital'in ortağı Xiong Weiming, açılış konuğu olarak yapay zeka ve uygulamalar arasındaki ilişkiden bahsetti.
Geçen yıl, tüm yapay zeka endüstrisi 5 milyar ABD doları aldı ve 2.300 yatırımcı, aralarında birçok büyük şirketin de bulunduğu 1.700 şirketin bağış toplamasına katıldı. Xiong Weiming, yapay zekanın Turing döneminden uygulamaların genel olarak görülebildiği bir çağa dönüştüğünü söyledi.Birçok kişi hala teknolojiyi tartışıyor.Tabii ki bu çok önemli ama VC'lerle iletişime geçildiğinde daha fazla işin iletilmesi gerekiyor.
5 temel gözlem noktası içerir:
1. Yapay zeka, yeni bir trafik girişi değil, mevcut işi geliştirmek için bir araçtır
Yapay zekanın akıcılık kazanması yüzünden mi yoksa yapay zekanın eklenmesi trafiği daha da artırıyor. İşin temeline dönersek, talep ne kadar sürebilir? Kendi işinizi düşünürken, önce bu işin uzun vadeli büyüme potansiyeline sahip dayanıklı bir iş olup olmadığını düşünün.
2. Yetenekler için büyük şirketlerle rekabet edin, yeni kurulan şirketlerde "büyük veri" eksikliği
Bir start-up şirketi olarak iki çok iyi kurucu olabilir, bir CEO, bir CTO veya bir baş bilim adamı Kalan yedi veya on yedi kişiyi bir arada nasıl bulursunuz, büyük şirketlerle rekabet etme yeteneği var mı? Yani bu başka bir soru.
3. Bilim adamları iyi girişimciler mi?
Girişimler her gün yanıyor, bu yüzden bilim adamları bir iş kurmaya veya yeni bir şirkete katılmaya alışabilir mi? Bu aynı zamanda büyük bir zorluktur. Aslında bu hayatta büyük bir değişiklik ... Bu uzmanlar ya da bu büyük inekler iş yaparken, kendilerini ne tür yaşam ritmi değişikliklerinin beklediğini bilebilirler mi?
4. Birinci sınıf yeni hizmetler oluşturmak için açık kaynak teknolojisinden tam olarak yararlanın
Ekiplerin tamamı bilim insanı mı? İş odaklı bir bakış açısıyla ele alınmalı mı? Öte yandan, elde hangi fonksiyonların yaratılmasından ziyade, eldeki hangi çeşniler ve yemekler yerine bu uygulamayı gerçekleştirmek için hangi teknoloji kullanılmalıdır? Bu, herkesin başarılı deneyimiyle daha yakından bütünleşir.
5. Problemi çözmek en önemlisidir, becerileri göstermek faydasızdır
Pek çok ekip ve BP, kendi küçük becerilerine dalmış durumdadır ve kendilerini kurtaramazlar. Teknolojik ayrıcalığınız gittikçe azaldığında, sadece teknoloji için savaşmıyorsunuz, aynı zamanda sektöre geri dönmelisiniz, ne tür bir teknoloji endüstriyi değiştirebilir. Teknolojinin uygulanabilir olup olmadığını hala doğruluyorsa, A raunduna ulaşamayacak, en fazla bir melek olacak.
Aşağıdakiler Xiong Weiming'in konuşmasının bir kopyasıdır, içerik Lieyun.com (WeChat: ilieyun) tarafından derlenmiştir:
Bu sabah çok güzel konuşma yapıldı ... Organizatör ayrıca bugün olay yerinde aşırı kalabalık olduğumuzu ve sektörün sadece bizim küçük çevremiz olmadığını görebileceğimizi söyledi.
Sanırım son altı ay ve bir yılda tema olarak yapay zekaya sahip çeşitli girişimlerin bazı işletmelerini gördük.Ortada, yapay zekanın Turing döneminden günümüzde uygulamaların yaygın olarak görüldüğü bir döneme dönüştüğünü düşünüyorum. Aslında birçok girişimci ekip hala teknolojiyi tartışıyor, teknoloji çok önemli, bu göz ardı edilemez. VC de var. VC bir çeviri olarak kabul edilebilir.VC çevirisi yoksa, teknoloji endüstrisine çok fazla sermaye girmeyecektir. Ancak VC ile işinizi hazırlamanız ve BP'yi bir ürüne dönüştürmeniz gerekir.
AI ne kadar popüler? Geçen yıl, tüm endüstri 5 milyar ABD doları yatırım yaptı, Silikon Vadisi ve Pekin birleşti. Bugün endüstri yatırımını tartışıyoruz Sadece Pekin veya Silikon Vadisi'ne bakamayız, çünkü bugün Silikon Vadisi dışında Pekin tek boynuzlu atlar için ikinci en büyük buluşma yeridir. Yani bugün ister mobil zeka ister İnternet olsun, ikimiz de aynı anda izliyoruz. Tayvan Boğazı'nın iki yakası 5 milyar ABD doları yatırım yaptı ve 2.300 VC yatırımcısı, aralarında birçok büyük şirketin de bulunduğu 1.700 şirketin bağış toplamasına katıldı.
Bu geçmişte gördüğümüzden farklı, örneğin, mobil interneti 2014 yılında gördüğümüzde, çoğuna VC'ler ve bağımsız fonlar hâkim durumda ve içinde çok az büyük şirket var. Ama aslında bu sektörde pek çok büyük şirket var, bu da tartışmaya değer başka bir nokta ... Aslında önümüzdeki birkaç sayfada yapay zeka pazarındaki yatırım fırsatlarına nasıl baktığımıza dair bir tartışmam var.
Bazen iyi bir şirket mutlaka iyi bir proje değildir ve iyi bir proje mutlaka büyük bir şirket değildir. Örneğin, bir şirket çok iyi ve çok yüksek bir değere sahipse, o zaman bir fon için, fonum sadece 200 milyon ABD doları ise, bu tür projelere yatırım yapamam. Ama büyük firmalar için içselleştirilebilir, büyük firmaların ilgili departmanlarıyla görüşmeden önce yapay zeka girişimlerine yatırım yapmamız gerektiğini de söylediler. Ya da bir bilim adamından bunu yapmasını isteyin ya da işin bir kısmını dış kaynak olarak kullanmaya başlayın, tıpkı Sina'nın 1998'de arama motorunu Baidu'ya yaptırması ve sonunda dış kaynak şirketinin bağımsız bir şirket olması gibi. Yapay zeka alanında da bu fırsat büyük olasılıkla aynı, bu yüzden bu perspektiften size daha fazla öneride bulunacağız.Bu sektörün yerleşim özelliklerini göz önünde bulunduruyorsunuz.
Öyleyse, fon toplarken, herkes teknolojiyi vurgulamak yeterli değilse, yine de bir sahneyi çerçevelemeye çalışırsınız. Konuklar ve ben ayrıca yapay zeka kadar sıcak bir endüstri ve teknoloji olup olmadığını tartıştık.Birçok endüstri uygulamasıyla karşılaşmış olabilir.Özellikle iyi örnekler yok. 20. yüzyılın başında elektrik düşünebiliyorum çünkü o zamanlar tek uygulama aydınlatmaydı. Aydınlatma bugün her yerde. Elektriğin varlığını hiç hissetmiyoruz çünkü herkes buna alışıyor. Yapay zeka böyle bir endüstri olabilir. Yıllar her yerde olabilir. O zaman, bunun yapay zeka olup olmadığını tartışmazsınız, tıpkı neden bu kadar parlak olduğunu, elektriği veya başka teknolojileri olup olmadığını tartışmayacağımız gibi.
Birleşik Devletler'deki elektrik enerjisi endüstrisinin 20. yüzyılın başından 1960'a kadar% 100'e ulaşması 60 yıl sürdü, bu nedenle büyüme nispeten yavaş. Bununla birlikte, ister internet ister mobil internet olsun, son yıllardaki çeşitli donanımlar da dahil olmak üzere son yıllardaki teknolojik yenilik, anında popüler hale geldi. İlk olarak trend olan bir teknoloji görüyoruz, ancak penetrasyon oranını artırmak için bir uygulama buluyoruz.
Geçtiğimiz iki gün içinde Jinsha Nehri'nden Zhu Xiaohu,% 15'in çok önemli olduğunu söyledi ve bu hat geçildikten sonra bu teknolojinin patlaması muhtemeldir ve bazı teknolojiler kritik noktaya ulaşamayabilir. Bu, bir teknolojiye yatırım yapmaya değer olup olmadığına dair olağan değerlendirmemizdir. Örneğin, her fon on yıl sürerse, şirket 2027'de mi olacak? Listelenmiş mi yoksa edinilmiş mi? Edinilebilir. Tersine beni oylamaya itiyor musun? Oylama fiyatı nedir? Ne kadar oy kullanmalı? Bunlar fon stratejisi ile ilgilidir.
Çok uzun vadeli bir bakış açısıyla, birçok şeye yatırım yapmaya değer. Çok kısa vadeli bir fırsat penceresinden düşünürseniz, pek çok şeye yatırım yapmaya cesaret edemeyebilirsiniz, bu nedenle, endüstrimiz yeni teknolojilerin patlak vermesine bakarken genellikle dikkat edeceğimiz noktalardan bazıları bunlar.
Beş temel gözlem
Bizi sık sık rahatsız eden beş sorun. 2013'te makine öğrenimini tartışmaya başladık, ardından 2014'te derin öğrenmeyi tartışmaya başladık ve 2016'da yapay zekayı tartıştık. Bu, 2012'de tüm makine uygulamasının tersine çevrilmesi durumunda, İsviçre Enstitüsü'nden meslektaşların algoritmaları hesaplamak için GPU kullanmanın CPU'dan çok daha hızlı olduğunu keşfettiği anlamına geliyor. Nvidia, 2011'de kazara gerçekleşmesi nedeniyle geleneksel BT ürünlerinin yeni bir endüstri uygulamasını keşfetti.
İlk soru, yapay zeka nedeniyle mi yoksa trafik ve yapay zeka daha değerli hale geldiği için mi trafik alıyor olmanızdır.
Amazon, Echo yangını yüzünden mi yoksa başlı başına bir giriş olduğu için mi? Girişimcilerin bu mantığı anlamak istediğini sanmıyorum. Yapay zekanın gelişmiş bir iş olduğuna dair şu anki hissim, kılavuzun çoğunun yerini alabilir, böylece hataları azaltabilir ve verimliliği artırabilir ve insanların tek seferde yapamayacağı birçok şeyi yapabilir. Örneğin bilgisayarlar için klimasızdan klimaya geçtik, bu da artan bir malzeme talebi. Ancak elektrik olmadan önce veya bilgisayarlardan önce, bu gereksinimler yapay zekadan önce mi var? Bu gereksinimler mevcutsa, sadece verimliliklerinin artacağı anlamına gelir,% 30 veya% 300 artması, teknolojinin kaldıraç gücüne bağlıdır. İşin temeline dönersek, talep ne kadar sürebilir? Girişimcilere sık sık sorduğumuz şey budur. Bu nedenle, kendi işinizi düşünürken, öncelikle bu işin uzun vadeli büyüme potansiyeline sahip dayanıklı bir iş olup olmadığını düşünmenizi öneririz.
İkinci nokta, yetenek için büyük şirketlerle rekabet etmektir.
Bu, özellikle insansız araçlar gibi kargaşa alanında yapay zeka şirketlerimizden herhangi biri ... Herkes insansız araçlardan bahsediyor. Son olarak satın alınan şirkete sordum, satın almayı nasıl değerlendiriyorsunuz? Kişi başı beş milyon ABD doları, bu şirketteki on kişi 50 milyon ABD doları, temelde bu fiyata. Çünkü bir laboratuar edinmenin değeri, bir iş edinmekle aynı şey değildir. Yani bir başlangıç şirketi olarak, iki büyük kurucunuz, bir CEO, bir CTO veya bir baş bilim adamınız olabilir. Kalan yedi veya on yedi kişiyi nasıl bulacaksınız? Büyük şirketlerle rekabet etme yeteneğiniz var mı? Yani bu başka bir soru.
Örneğin, sürücüsüz otomobiller, bu endüstri geleneksel bir VC alanı değildir çünkü geleneksel endüstrilerde aşina olmadığımız pek çok şeyi içerir.Belki de risklerin çoğu finansman kabiliyetine, hükümetle iletişim kurma yeteneğine ve bu işi alma becerisine bağlıdır. . E-ticaret, mobil İnternet ve topluluklar gibi gelişmekte olan işletmelere baktığımızdan değil. Bu işte, büyük üreticilerle rekabet edebileceğiniz bir noktaya hızla büyüyebilir misiniz? Rekabet yeteneğiniz yeterince güçlü mü? Dolayısıyla, sesini, şirketinizin ne kadar ileri gidebileceğinin bir ön şartı olarak görüyorsunuz, bu çok önemli.
Üçüncüsü, bir girişimcinin başarısının kalitesinin, eğitim bilimcisi olup olmamasıyla hiçbir ilgisi olmayabilir.
Sık sık Feng Shui'nin döndüğünü söyleriz. İlk günlerde tabandan geliyordu.1999'da ülke çapında 1.700 netizeni kutlamak için İnternet Konferansı düzenlendi.Günümüzün girişimcilerinin, 1999'dan tamamen farklı olan ana akım sosyal elitler olduğu görülebilir. Şu anda girişimci olmak istiyoruz.Bir girişimcinin başarısının kalitesinin eğitim bilimcisi olup olmamasıyla hiçbir ilgisi olmayabilir Girişimci misiniz yoksa bilim adamı mı? Çoğu zaman rolünüzü yeniden tanımlıyorsunuz. Bazı projelerde de yer aldık, buradaki duygu şu ki, bilim adamları büyük kurumlarda bulundukları için adım adım çok alıştık ve çok net kaynak planlarımız var.
Ancak yeni başlayanlar her gün yanıyor, bu yüzden bilim adamları bir iş kurmaya veya yeni bir şirkete katılmaya alışabilir mi? Bu aynı zamanda büyük bir zorluktur.
Aslında bu hayatta büyük bir değişiklik ... Bu uzmanlar veya bu büyük inekler kendi işlerini kurduklarında, kendilerini ne tür yaşam ritmi değişikliklerinin beklediğini bilebilirler mi? Sanırım bu yüzden birçok insan içeri girdiğini anlamak istemedi. İçeri girdikten sonra, dünyanın farklı göründüğünü ve girişimcilik pazarının büyük şirketlerinkinden tamamen farklı olduğunu gördüler. Büyük bir şirkette yapılması kolay olan şeyleri kendi başınıza yapmak kolay olmayabilir.
Dördüncüsü, teknolojiyi yeniden mi icat ediyorsunuz?
Örneğin Face ++, başarı oranının çok yüksek olduğunu, başarısızlık oranının çok düşük olduğunu görüyoruz, ancak daha sonra çeşitli okullar yavaş yavaş çeşitli teknolojileri açıklamaya başladı, bugün gittikçe daha çeşitli API'ler, çerçeveler var gittikçe daha fazla.
Bu avantaj, tüm işletmenin insan kaynakları çalışmalarının bir kısmını değiştirmek için yapay zeka kullanıp kullanmayacağını söylemek, özellikle bu insan kaynakları çalışmaları hata yapmaya devam edecek, hata oranı yüksek ve verimliliğiniz yüksek değil. AI şu anda iyi bir tamamlayıcıdır.
Bazı takımlar biraz kayboldu çünkü sonunda kendi yöntemlerini kullandılar ve bu şeyi benzersiz kılan bir dizi standart veya algoritma tükendi. Öyleyse, kendi teknolojik gelişim yolunuza bağlı kalıyorsunuz? Bu, günümüzde yeniden düşünülmesi gereken bir nokta ... Bu, 2012'deki yapay zeka ve derin öğrenme için girişimcilik fırsatlarından farklı.
Çünkü günümüzde birçok altyapı uygulamalara doğrudan erişilebilir hale gelmeye başladı. Dolayısıyla dar anlamda, teknolojinin de ticari değer olan uygulamaya ait olduğunu görüyoruz çünkü sonuçta bir BT işi değil, bir işletme işi. Dolayısıyla bu nokta, yapay zeka ekibinin mevcut işinizi güncellemek için açık kaynak topluluğunda açık teknolojiyi daha iyi kullanıp kullanmayacağınızı düşünmesidir. Öyleyse ekibiniz tüm bilim adamları değil mi? İş açısından ilk bakış açısıyla düşünülmemeli mi? Buna karşılık, bu uygulamayı uygulamak için eldeki kreasyondan ziyade eldeki çeşniler ve yemekler yerine hangi teknoloji kullanılmalıdır? Hangi işlev, bu herkesin başarılı deneyimiyle daha yakından bütünleşir.
Yapay zeka ya da derin öğrenmeyi beş yıl önce koyan uygulama çok dardı. Her zaman kameralardan bahsediyorduk, kamera uygulamalarından bahsediyoruz ve on yılı aşkın süredir bunun hakkında konuşuyoruz, bu yeni bir şey değil. 2008'den önce, güvenli bir şehir olduğumuzda, tüm şehirlerdeki kameralar 2006'daydı. O zamanlar, kamera basit bir bağımsız makineden bir ağ bağlantısına, yerel depolamadan, merkezi depolamadan ve video analizinden bir ağ bağlantısına geçti. Birisi uzun zaman önce video analizi yaptı, ancak derin öğrenme çok popüler olmaya başladığında, video analizini kolaylaştırdı. .
Bu açıdan, sizi benzersiz fırsatları keşfetmeye davet ediyoruz. Aldığım BP'nin veya herkesin tanıttığı ekibin kendi küçük becerilerine daldığı ve kendini kurtaramadığı bir sorunla karşılaştım. Çok mutlu oldum ve birçok ödül kazandım. İş dünyasında ne kadar ilerleme var? Müşteri uzun zamandır onun hala bir kamera şirketi olduğunu söyledi, bu yüzden son kavga tabii ki teknoloji çok önemliydi, ancak ilk hareket edenler aptal değil. Dolayısıyla, teknolojinin münhasırlığı gittikçe azaldığında, sadece teknoloji için değil, aynı zamanda bu teknolojinin, örneğin insanların biftek siparişi ne kadar iyi olup olmadığı konusunda da savaşabilirsiniz.
Şu anda, endüstrinin belirli özelliklerini göz ardı ederek teknolojiye çok fazla vurgu yapıldığını düşünüyorum. Yani bu nokta önce sektöre geri dönmeli ve sonra endüstriyi değiştirmek için hangi teknolojiyi kullanabileceğime bakmalı.
Bunlar tavsiye ettiğim iki blog.Birisi fonun web sitesi, kontrol edebilirsiniz. Derin öğrenme şirketlerini 2014 ve 2015 yıllarında duyurmaya başladı. Geçen yıl yayınladığı resim bu, yoğun ve net değil ama buna bakarsanız aslında pek çok sektör var. Neden şimdi yüz tanımaya ek olarak insansız araçlar olduğunu söylüyorum ve sonra bir şey yapıyorum, yani bu üç yön.
Herkes bu endüstrilerdeki uygulamayı düşünmedi, bu yüzden Silikon Vadisi ile aramızdaki boşluk budur. Teknik sorunları çözdüğünüzü veya işle ilgili sorunları çözdüğünüzü düşünüyor muyuz? Sonunda, teknik bir sorunu çözseniz veya ticarileştirilmiş bir teknik sorunu çözseniz bile, iş yeteneklerimizin değerli olduğunu, aksi takdirde bunun ticarileştirme sorunu değilse, bizim yardımımız, üniversitenin yardımı veya hükümetin yardımı olmadığını düşünmelisiniz.
Bu tavsiye ettiğim blog ... Büyük veri çağından, 2011'deki büyük verinin evrimine bakarsanız, birçok sektördeki uygulamalar da dahil olmak üzere, araştırmamıza çok değer olan çok güzel ilhamlar var. Genetik teşhisi çözmek için büyük veri veya yapay zeka kullanan BGI'den Chinese Overseas Chinese Exploring Cloud Intelligence dahil olmak üzere 100 yapay zeka şirketi olan Yapay Zeka 100 de var. Bunlar çok yeni görmeyi dört gözle beklediğimiz şeyler, Neden bu kadar yüksek değerleme? Çünkü bunu yapan çok az insan var. Bunu yapabilen veya nasıl yapılacağını bilen daha fazla insan varsa, pazarda yeni değerin geri dönüşünü görebilir ve bu sektörü daha müreffeh hale getirebiliriz. Uzun bir süre büyük bir hareketi geride tutmak yerine, bu nokta herkesin cesaretlendirmesi içindir.
Bir girişimciyseniz, az çok, sektörünüz hakkında daha fazla düşünmeli misiniz? BP görmekten çok korkuyorum. 20 sayfanın ortadaki 17 sayfası algoritmam hakkında konuşuyor ve puanlarımı Google ile karşılaştırıyor. Hala bu teknolojinin uygulanabilirliğini doğruluyorsak, en fazla melek turunda A turuna ulaşamayabiliriz.İş fırsatlarını gerçekleştirmek için yapay zekanın o iş ortamında en büyük katkısının ne olduğunu açıkça tanımlamalıyız? Bu yüzden herkese ilham vermeyi umuyorum. Teşekkür ederim.
Bu makale Lieyun.com'dandır. Yeniden basıldıysa lütfen kaynağı belirtin:
