[Özel Görünüm] Galaxy İnternet Yapay Zeka Bölümü Genel Müdürü Liu Weiwei: 2017'de ilk yapay zeka proje kapanış dalgası ortaya çıkacak
Leifeng.com [Yeni Akıllı Üretim] Not: Son yarım yüzyılda, yapay zeka üç iniş ve çıkış yaşadı. Son iki veya üç yılda, yapay zeka bir kez daha popüler hale geldi ve sayısız girişimci ve yatırımcının ilgisini çekti. Bu makale, Galaxy Rongkuainin kapalı kapı gezisinin özel bir raporudur. Tam metin, Galaxy Internetin yapay zeka bölümünün genel müdürü ve ortağı Liu Weiweinin sektörün derinlemesine analizini kaydeder. Gelecekte, akıllı çağda inovasyon ve girişimciliğe odaklanmaya, sermaye üzerinde duran yatırımcıların bakış açılarını keşfetmeye, sektöre ve pazara dair derin görüşlerini paylaşmaya ve girişimcilik ve yatırım fırsatları bulmaya devam edeceğiz. Bir girişimci veya yatırımcıysanız ve risk sermayesi hikayenizi anlatmak istiyorsanız, bizimle xinzhizao@leiphone.com e-posta adresinden iletişime geçebilir veya [Xinzhizao] resmi hesabını takip edebilirsiniz!
Xinzhi Manufacturing'in haberine göre Galaxy Rongkuai, 13 Nisan'da Pekin Shangdi İnovasyon Binası'nda kapalı kapı bir roadshow düzenledi. Rongkuai, endüstrinin yeni İnternet ekonomisine hizmet veren yenilikçi bir yatırım bankasıdır.Girişimciler ve yatırımcılar için finansal teknoloji, büyük veri, kurumsal hizmetler ve yapay zeka alanlarında özel sermaye finansmanı, birleşme ve satın almalar, özel sermaye yatırımları dahil olmak üzere yatırım bankacılığı hizmetleri sunmaktadır. Erken aşama finansman platformları vb. Bu etkinliğe yapay zeka alanında toplam 8 girişim ve çeşitli yatırım kuruluşları katıldı.
Etkinlikte, Galaxy İnternet Liu Weiwei etkinliğin başında "2017, Girişimcilik Yasasına Geri Dönen Yapay Zeka" başlıklı derinlemesine bir endüstri analizi yaptı ve tarih, mevcut durum, sorunlar, deneyim ve diğer yönleri analiz etti.
Leifeng.com [New Wisdom] tarafından orijinal amacı değiştirmeden hazırlanan Liu Weiwei'nin konuşmasının tam metni (PPT ile):
Liu Weiwei'nin Galaxy Internet'ten Konuşması
Herkese iyi günler.
Geçen sene Ekim ayında Yapay Zeka Topluluğu ile yaptığımız bir offline etkinlik vardı, ben de mekanda paylaştım. O zamanki tema "Sermayenin Kışında Yapay Zekanın Baharı" idi. AI hala çok popülerdi. Durum, ancak şimdi bazı değişiklikler olabilir, bugün birlikte tartışalım.
2016'da yapay zekanın gelişimi nispeten hızlıydı.İster dönüm noktası olaylarından, devlerin düzeninden ve yatırım verilerinden olsun, gelişimin son derece hızlı olduğunu görebiliriz, ancak genel gelişim hala emekleme aşamasında.
Yapay zeka alanındaki üç iniş çıkıştan bahsediyoruz: 1950'lerden beri yapay zeka gelişmeye başladı. İlk günlerde buna "yapay zeka" denmiyordu. O dönemin teknik özelliklerine uyan "insan-bilgisayar etkileşimi, uzman" gibi birçok başlığı var. Sistemler, örüntü tanıma, makine öğrenimi, derin öğrenme vb. Hepsi yapay zeka kapsamındaki alanlardır. 2010'dan sonra, makine öğreniminin temsil ettiği bazı konuların gelişimi öncekinden nasıl farklı? Bu bizim daha çok endişelendiğimiz konu.
Gördüğünüz gibi mevcut yapay zeka alanının temel yapısı budur. En alt katman, veri ve eğitim modellerini içeren altyapıdır. Ortada, algoritmalar ve çeşitli çerçeveler içeren teknik katman, üst katman ise farklı alt bölümlerde uygulanan çözümlere sahiptir. Bu bileşim, mevcut yapay zeka endüstri zincirini oluşturur.
Aslında projelerin% 60 ila 70'inin Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nde olduğu görülüyor ama bu veriler şimdi biraz değişebilir ama Avrupa ve Amerika'da daha fazlası olması gerekiyor. Bu coğrafi dağıtım haritasından ve küresel AI projelerinin oluşturulduğu zamana bakıldığında, Çinin genel AI gelişiminin ABDden yarım yıldan bir yıla kadar daha yavaş olması gerektiği sonucuna vardık. Avrupa ve Amerika Birleşik Devletlerindeki AI projelerinin çoğu 2013 yılında oluşturuldu, Yıl 2014. Çin'de 2014 ve 2015'te bir dizi yapay zeka melek projesi oluşturuldu. Bazı projeler düşünebiliriz. Geçmişine bakmak o zaman veya daha önce yapılmalıdır, ancak o zaman hepsi Henüz bir yapay zeka projesi olarak adlandırılmadı.
Bu, yapay zeka ile tıbbi bakım, pazarlama, iş zekası, güvenlik, finans, IoT vb. Gibi çeşitli alanların birleşimidir. Temelde şu anda gördüğümüz tüm teknolojik alanları ve geleneksel endüstrilerin tüm yönlerini içerir. YZ'nin geleceğinin hala çok iyi olduğuna inanıyoruz. Geniş, ancak mevcut teknoloji, akıllı müşteri hizmetleri, ses, güvenlik ve diğer alanların tıbbi, finansal ve dikey alanlarında nispeten olgunlaşmıştır.
Medikal tedavinin tipik bir özelliği vardır, senaryoları ve uygulamaları nispeten kapalı ve veriler kısmen yapılandırılmıştır.Verisini alırsanız eğitim modelini almak kolaydır.Bu onun doğal özelliğidir.
İlerlemenin biraz daha yavaş olduğu bazı açık alanlar da vardır. Konuşma alanında aslında tam olarak uygulanması en çok beklenen alandır.Sessiz bir ortamda test setinin test doğruluğundan temelde% 95'e ulaşabilir ancak sessiz olmayan bir ortamda uygulaması iyi değildir. Etkiyle ilgili hala birçok sorun var. Diğer bir sorun, anlambilimin anlaşılması, özellikle de henüz olgunlaşmamış olan Çin anlambiliminin anlaşılmasıdır.
Şimdi birçok Çinli'yi çeşitli akademik konferanslarda görebiliyoruz.Aynı zamanda bu yapay zeka geliştirme dalgasıyla birlikte birçok bilim insanı bir iş kurma dürtüsüne sahip ve herkes onlara aşinadır. Bilim insanı yıldız projesi olarak adlandırılan proje, ekibin teknik yetenekleri, en iyi dergilerde akademik katkıları ve önceki çalışmalarında güçlü teknik özgeçmişleri olduğu anlamına geliyor.Proje, belirli bir yapay zeka alanına odaklanıyor.
Ancak iş yolu ve yönetim açısından yetersiz kalan bazı yıldız bilim insanı projeleri de var. Ekip, teknik becerilere ve çok az girişimci ve ticari yeteneğe çok fazla önem veriyor. Bu tür projelere dikkat edin.
Yapay zekanın sıcak gelişiminden bahsetmiştim, ancak teknolojik gelişme açısından yapay zeka gerçekten de emekleme aşamasında. Dağıtım çeyreği perspektifinden, çoğu alan yeni başladı ve ses daha hızlı olabilir, o zaman akıllı robotlar gibi daha fazla potansiyele sahip bazı alanlar vardır. Mevcut projelerin sayısı açısından akıllı robotlar, yapay zekanın en büyük segmenti olmalıdır.
Olgunluk eğrisi açısından bakıldığında ses daha ileri düzeydedir ve daha sonra bilgisayar görüşü, özellikle güvenlik alanında, kapalı sahnelerde eğitim için kullanılabilecek çok sayıda izole veriye sahiptir ve bu alanlarda ilk hamle avantajlarına sahiptir. .
Daha önce de belirtildiği gibi, AI nispeten sıcak olsa da, 2016'nın ikinci yarısından günümüze kadar birçok değişiklik gördük.Bunlar, yapay zeka endüstrisinin evrimine ve genel çevrenin analizine dayanarak gördüğümüz bazı endüstri değişiklikleri.
İlk değişiklik, halka arzların hızlanmasıdır. Bu değişiklik sınır teknolojisi alanını etkiler mi? Gelecekte büyük etkisi olacak. Pek çok yeni üç panelli proje listeden çıkarıldı. Projenizin tamamı iyi temellere sahipse ve art arda üç yıl boyunca karlıysa, halka arz için sıraya alınabilir. Veri açısından bakıldığında, halka arzları hızlandırma eğilimini hala görebiliriz. Dün ayrıca Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu'ndan gelecekte her hafta incelemeden geçen on halka arz olacağına dair haberler de gördük. Bu oranda yılda 500'den fazla proje olacak Öğeler.
İkinci değişiklik, toplanan en büyük yurt içi büyüme fonu miktarıdır. Büyüme aşaması fonları, A turu etrafında kanıtlanmış iş modellerine sahip projeler özellikle bu yıl yatırımcılar tarafından aranacak. Aslında, sermaye piyasasının odağı geriye kayma eğilimindedir, bu da verilerden ve olağan iş sürecinden hissettiğimiz şeydir.
Üçüncü değişiklik, böylesine büyük bir sermayenin itici gücü altında, yapay zeka projelerinin zamanın evrimi ve sermayenin itici gücü ile birlikte erken melek aşamasından A turu etrafındaki eğilime geçecek olmasıdır. Erken aşamayı görebilirsiniz. Proje finansmanı sayısı azalma eğilimindedir.
Peki bu sorunu nasıl görüyoruz? Verilerden de görebileceğimiz gibi, yüksek değerlere sahip birçok AI projesi var ve tüm yapay zeka alanı bile geçen yıl nispeten büyük bir baloncuğa sahipti. Halka arz hızlandıkça ve projeler zaman içinde gelişmeye devam ettikçe, yüksek değerli projeler nasıl gelişecek ve çıkacak? A-share yapay zeka kavramsal projesini kullanabiliriz ve onu gelirine, iş modeline, PE ve PS'ye bakmak için bir yönetici olarak kullanabiliriz.Aslında, yapay zekanın tam ticari kullanımdan hala çok uzak olduğunu göreceksiniz. Bu bir sonuçtur.
Tam karlılık aşamasına ulaşmaktan uzaktır. Mevcut baş projeleri ölçmek için bu cetveli kullandık ve bazı projelerin hala nispeten tehlikeli olduğunu gördük Bu kadar yüksek bir değerlemeden sonra ne yapmalıyız? Kim devralmak ister? Çıkış yolu ne olacak? Bu açıkça ciddi bir sorundur.
HKUST Xunfei'yi örnek olarak ele alan 2016'nın 3. çeyreği itibarıyla, HKUST Xunfei'nin yıllık geliri yaklaşık 3,3 milyar oldu ve ardından net kar 490 milyondu. Sektöre bakmak için mikrokozmos olarak HKUST Xunfei'yi kullanıyoruz, ardından HKUST Xunfei ile aynı şeyi takip ediyoruz Bazı benzer ses şirketleri ana işlerinde henüz kar etmediler ve hala genel olarak para harcıyorlar. Öyleyse bu kadar yüksek bir değerlemeyle, hangi katsayı veya çıkmayı bekliyorsunuz? Bu temel bir konudur.
Bu nedenle, halka arz hızının ve yüksek değerlemenin ikili etkisi altında, 2017'deki ilk yapay zeka şirketinin iflas riski altında olacağını düşünüyorum.İş modeli uzun süredir doğrulanmadı ve değerleme yüksek. Kimsenin siparişi almaması ve geri çekilememesi tehlikesiyle karşılaşacaksınız.
Son olarak, bu sektörle ilgili genel görüşlerimizden birkaçını paylaşın Bu görüşler, projeleri sürekli olarak gözden geçirmemize ve çeşitli kilit alanlardaki projeleri sıralamanıza dayanmaktadır.
-
İlk olarak, algoritma engeli azaltılır
Geçen yıl, daha iyi bir bilim insanına ve daha iyi bir algoritma analiz ekibine sahip olsaydınız, melek turunu veya hatta önceki A turunu finanse etmek kolay olabilirdi. Kesinlikle, geçen yıl bu tür birçok fırsatımız da dahil. O zamanlar birçok proje konusunda tereddüt ediyordum ve gelecekte neye dönüşeceğini bilmiyordum. Takım çok iyi, arka plan çok iyi, çok karışık. Sektör geliştikçe, siz daha çok dikkat ettikçe, daha fazla insan geliştikçe ve bilim adamları bu alana girmeye devam ettikçe, algoritmalar ve engeller kesinlikle yavaş yavaş azalacak. Kanun budur.
-
İkincisi, derinlik kapasitesi geliştirildi
Algoritmalara ek olarak, girişimci ekiplerin endüstri derinliği yeteneklerine ve pazar uygulama yeteneklerine sahip olmaları gerekir.Bu yetenekler olmadan, projeleri uygulamak hala çok zordur, çok zayıftır ve birçok krizle karşılaşabilir.
-
Üçüncüsü, ihtiyaçları karşılamak daha önemlidir
İniş uygulaması senaryolarında, gereksinimleri çözmek algoritma yeniliğinden daha önemlidir, gerekli yetenekler daha kapsamlıdır ve yaratılan değerin gerçekleştirilmesi daha kolaydır. Bu nedenle temel soru, girişimcilik projelerinin ürünleri ne tür ihtiyaçları çözebilir?
-
Dördüncüsü, genel çözüm daha değerlidir
Yazılım ve donanımın genel çözümü, bireysel algoritmalardan daha değerlidir ve donanım projelerinin, yazılım projelerinden daha yüksek bir engeli vardır Bu, gözlemlediğimiz bir olgudur. Dolayısıyla genel çözüm son derece önemlidir. Örneğin sektörün ilk günlerinde algoritmalar ya da donanımlar robotlar için çekirdek bileşenleri sağlamak için yeterli değildi, yazılım sağlamak için müşterilerin de donanıma, donanım sağlamak için de yazılıma ihtiyaçları vardı. En iyi yetenek, eksiksiz bir yazılım ve donanım çözümleri seti sağlamaktır.Bu yetenekle, hala bazı fırsatlar vardır.
-
Beşincisi, veri kaynakları azdır
Dikey alandaki veri kaynakları, tek tek algoritmalardan daha azdır Tıp alanında olduğu gibi başkalarının alamayacağı etiketli veri eğitim setleri alabilir misiniz, bu erken eğitim modelleri için son derece önemlidir.
-
Altıncı, To C'nin inmesi 5-10 yıl sürecek
Yapay zeka, To B alanına ilk düşen olacak ve C ucu hala çok uzakta. Yalnızca B tarafı nispeten olgun olduğunda ve C tarafına olan talebi düşük maliyetle çözebilirse, C tarafının iniş şansı olabilir.
-
Yedinci, birçok fırsat var
Bu alanda hala birçok inovasyon fırsatı var ve Galaxy Internet de aktif olarak yaratıyor ve yatırım yapıyor.
Yatırımcıların bu tür değişiklikleri nasıl görmesi gerektiğini özetleyeyim. Teknolojik inovasyon projelerine hala geniş bir toleransımız var, ancak projeleri değerlendirdiğimizde rasyonel olmalı ve ticari bir cetvel kullanmalıyız.İster erken, ister orta ister geç aşamada olsun, bunu ölçmek için ticari cetveli kullanmalıyız. . Ek olarak, yarın her zaman bugün olduğundan daha fazla fırsat vardır, bu nedenle bir projeye yatırım yapmama konusunda endişelenmeyin. Ön cephede daha fazla araştırma, bazı AI uygulama senaryolarını buldu.
Yapay zeka girişimleri için dikkate alınması gereken ilk soru nasıl hayatta kalacağınızdır. İşte hayatta kalmanın 5 yolu:
-
Edinme fırsatları arıyor
-
Nakit akışı yaratmak için eski hisse senetlerini sat
-
Yüksek engeller oluşturmak için çözümleri ortaklarla entegre edin
-
Nakit akışını kontrol edin ve verimli çalışın
-
Mümkünse para alın, körü körüne yüksek değerlerin peşinde koşmayın.
Özetle, sektör çok parlak ve yol çok kıvrımlı. 2017'de mevcut alanı ölçmek için girişimci cetveli kullanırsak, bazı baloncuklar sıkışabilir ve gerçekten iş anlayışı olan bazı girişimciler olacaktır. Görmekten mutlu olduğumuz şey budur. nın-nin.
Tamam, bugün çok şey paylaşacağım, hepinize teşekkür ederim.
Bu makale Leifeng.com [Xinzhizhuang] tarafından özel olarak yetkilendirilmiştir.Yetkisiz olarak yeniden basılmıştır.
