结合新三板谈人工智能产业的发展

近几年来,“人工智能”(Artificial Ingellience,AI)持续被热议,也成为了媒体及业界关注的焦点。深度学习、无人驾驶、语音识别、个人助手、服务机器人、语义搜索等这些新概念也源源不断地出现在新闻中,再一次引发了一些人对人工智能的担忧。
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特斯拉 CEO埃隆·马斯克 (Elon Musk)和著名物理学家史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)博士在内的很多人工智能专家都表示,这项技术成为了人类最大的存在性威胁,他们二人因担忧人工智能的发展而获颁2015年阻碍科技创新奖“卢德奖”。
 
于此同时,人工智能在投资界也引发了一轮新的投资热潮。下面我们将梳理人工智能产品的发展脉络并谈谈其在新三板上的表现。

中美市场人工智能的投资走向

美国市场:根据CBInsights的统计,在2010年有6次对人工智能的投资,总投资金额为4500万美元。2014年达到最高60次、3.94亿美元。2015年略有回落到54次、3.1亿美元。
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来源:CBInsights, Deep Interest In AI: New High In Deals To Artificial Intelligence Startups In Q4’15
中国市场:根据艾瑞咨询的统计,2012年共有9次对人工智能的投资,投资金额为6200万人民币;而到了2014年则高达26次,金额飙升至8.1亿人民币;2015年继续保持大幅增长,总投资次数达到43次、投资金额14.23亿人民币。截止2015年,中国对人工智能市场的总投资金额已达到美国市场的70%,按照此趋势中国的人工智能市场将很快赶超美国。
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来源:《2015年中国人工智能应用市场研究报告》

人工智能的产业循环

人工智能如此热络,是不是近年来发生了前所未有的突破?这个领域是不是“如今最激动人心和最具变革性的机遇”(某投资人语)?其实我们回顾过去五十多年人工智能发展的历程,可以看到交替出现AI的“热潮”和“冬天”。
1956年到1974年是人工智能的第一个热潮期,当时的学者乐观地认为在十年左右的时间,人工智能就能理解自然语言、证明数学定理(西蒙,1958),甚至超越人类(明斯基,1970)。因此,人工智能项目获得了大量的资助。但是进入70年代后,人工智能的各个分支都暴露出各自的局限,神经网络和逻辑系统都遇到了当时不能克服的困难。在著名Lighthill报告后,1974年到1980年间进入了“第一次人工智能冬天”,大多数研究项目都被迫停止了。
 直到1980年代早期,专家系统、常识推理、新的神经网络训练方法的兴起,才带着人工智能走出冬天。人们再次投入了极大的热情开发通用AI系统,如日本的五代机计划。但是到了80年代末,不切实际的期望再次落入失望,开始了“第二次人工智能冬天”,直到90年代中期。
 进入2000年代,机器学习的兴起带来了人工智能的又一次热潮。得益于大量的互联网数据和硬件的快速升级,统计机器学习获得了前所未有的广泛应用。
 2010年代则带来了更喜人的进步。2000年代只是统计机器学习一支独秀,人工智能的其他一些主要分支,如神经网络和知识表现依然处于低谷。2010年前后,神经网络方法中的深度学习终于突破了该领域二十多年的一些困难,并迅速在语音识别、图像处理、自然语言理解中取得不俗的战绩。与此同时,知识表现领域结合机器学习中的信息抽取技术,演化为知识图谱技术,为问答系统(如IBM Watson)、个人助手(如Siri)和搜索引擎这些应用带来全新的突破。多个子领域都齐头并进取得突破,这在人工智能历史也是少见的。在这个意义上,说人工智能取得了前所未有的突破也不为过。
 不过我们也要警惕热潮期曾反复出现的炒作(Hype)。人工智能历史上这些炒作使人们对这个技术产生了不切实际的预期,当短期内达不到这些预期时,又陷入过于悲观的失望。这种大起大落对这个领域的发展本身、对投资机构获得持久回报都是不利的。目前无论是机器学习、神经网络还是知识表现,被实际大规模应用的还都是相对简单的方法,距离“强人工智能”(如马斯克和霍金等担心的)还有极大的距离,在业内常被人开玩笑说是“有多少人工就有多少智能”。人工智能的各具体分支有其自身的发展规律。一个技术从产生、成熟、到商业运用,往往有二三十年的周期。我们今天看到的一些商业突破(如知识图谱),其实在十年前或更久在学术界就已经为人熟知了。而现在一些实验室成功的突破性技术,可能离商业化还有不短的距离。

新三板上的人工智能公司

作为新兴的领域,人工智能公司在新三板上还比较少。大部分的这类公司还处于天使轮和A轮阶段。这里我们对一些人工智能子领域,选择介绍了几家已经登陆新三板的有代表性的公司,并介绍一些和他们类似的未挂牌公司。人工智能相关领域众多,其他如机器人、无人机、数据挖掘、商业智能、虚拟现实等方向在本文中暂未涉及。
自然语言处理
智臻智能,图灵机器人,羽扇智,智齿科技,浩泊云动
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智臻智能(834869)在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域表现比较突出。他们的核心产品是“小i机器人”( http://www.xiaoi.com/ ) 。人机对话是人工智能技术的大综合,需要语言理解、语言知识库、百科知识库、常识推断、行业知识库、自然语言生成等多种技术的深度整合。作为行业的领先者之一,小i机器人现在客服机器人领域有成熟的应用,现在也在为兴起中的智能硬件机器人提供了“机器人大脑”。
图灵机器人是类似智臻智能的未挂牌领先者。以智能对话为基础,图灵机器人正在开发“图灵操作系统”(Turing OS),为智能机器人提供通用的对话平台。
羽扇智(核心产品有出门问问,手表操作系统Ticwear和智能手表Ticwatch)和智齿科技(核心产品Sobot智齿客服机器人)也值得关注。浩泊云动应用NLP于招聘和人力资源服务。
可以说NLP的范围很广,在美国还有大量的机器翻译、NLP应用编程接口、自动摘要、语义检索公司存在。在中国,新三板甚至早期风投阶段这些公司还很少,应该有巨大的发展空间。
语音处理
清睿教育,云知声,羽扇智,思必驰,捷通华声
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清睿教育(834987)是语音识别(Speech Recognition,SR)在新三板上的代表,其主要应用领域是英语口语的评价和纠正,将人工智能用于英语听说评价和教学。口语纠正和一般的语音识别技术重点不同,不是着眼于容忍噪声和差异,而是发现差异。公司的核心产品是“口语100”网络学习工具,并为中小学英语教学提供虚拟课堂。
云知声为类似的未挂牌企业,在智能语音及口语评测已经有成熟的应用,作为云服务后台支持起多款教育软件和移动app。此外在中英文语音识别、语义分析上该公司也很有竞争力。
另外羽扇智,思必驰以及捷通华声(刚刚完成股改)在语音识别上也表现不俗。
知识管理
英富森,蓝灯数据,智器云,明略数据
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英富森(430374)以图书情报和企业知识服务为基础,逐步扩展到政务信息分享、社会信用监管、企业级搜索、学科知识服务。公司在高校和科研领域有较强的专业优势,近期也逐渐进入入中央和地方机关企事业单位的知识管理。知识管理中的元数据管理、情报分析、文档检索和人工智能息息相关。
知识管理是一个相对“传统”的企业级应用了,在新三板上还有十多家相关的公司(根据文因互联数据),其他创新企业也至少有四十多家(根据IT桔子数据)。知识管理传统上以人力为主进行管理,新一代的智能知识管理则基于语义分析、非结构化文本分析、规则系统、数据挖掘、可视化等人工智能手段,把繁琐的人工操作用机器解放出来。在硅谷的代表企业有Palantir,在中国有蓝灯数据(834048)、智器云、明略数据等。这个领域方兴未艾,相信近期会有大的发展。
计算机视觉
安威士,正安维视,捷尚股份,华尊科技,像素数据,旷视科技,商汤科技,格灵深瞳
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计算机视觉是当前投资的重点,占2011-2015被投资企业的一半以上(根据艾瑞咨询数据)。和视觉、视频相关的公司在新三板上很多,有超过70家(根据文因互联数据),以提供视频监控设备和解决方案为主,其中大部分和人工智能关系较弱。一些重点在识别、智能分析上的挂牌公司有:
 
安威士(430349)多年来致力于指纹识别,现在也扩展到面部识别、虹膜识别等生物识别技术。主要产品是考勤、门禁管理硬件和软件,也在进入智能安防、视频监控市场。
正安维视(835349)的技术亮点是三维计算机视觉,推出了全景立体监控,将二维的监控视频融合、可视化为便于实时掌控的全局大场景,适用于城市交通、机场、应急指挥、金融等各个行业。
捷尚股份(832325)提供视频侦查系统,面向公安刑侦行业提供单兵研判系统,智能功能包括视频浓缩摘要、目标语义条件检索、图像搜索等。此外在金融、交通、管控、电网领域也有解决方案。
华尊科技(834878)也提供基于智能分析的视频图像侦查方案,主要应用于公安、检察院等执法部门。
像素数据 (832682)的核心产品是人脸识别,提供人脸识别机、人脸/指纹识别身份验证机、人脸大规模搜索对比系统、视频人脸识别、人脸识别SDK开发包等服务。
此外一些视频监控企业也在自身产品中集成有视觉或图像分析的模块,就不一一列举了。这一块未挂牌的创新企业很多,至少有20多家,知名的例如:
旷视科技(Megvii),代表产品人脸识别平台Face++;
商汤科技(Sensetime),提供基于深度学习的人脸识别引擎;
格灵深瞳(DeepGlint),提供安防监控和车辆特征分析软件。

结语

目前人工智能在第三次产业热潮中,各个子领域均呈现了全面发展的可喜局面。在风险投资和新三板市场上近年也有了巨大的发展。不过相对于千亿级的总市场投资额,人工智能企业获得的投资还只占很小的比例。在内部子领域划分中,计算机视觉领域出现了较激烈的投资竞争,获得了大部分的投资。相比领域本身的发展和美国的投资情况,自然语言处理、机器学习、知识管理等领域可能处于投资不足的情况。以语义搜索为例,美国有200多家,中国几乎没有。各种人工智能基础层的平台和云服务投资也相对不足。
 
现在处于风险投资阶段的企业中,部分已经在酝酿或实施股改登陆新三板。2016年应该看到新三板的人工智能板块大规模扩展,人工智能,大有可为!
作者简介:
鲍捷  文因互联CEO 
鲍捷博士有十余年的人工智能研究经验,研究领域有神经网络、知识表现与推理、语义网、机器学习、自然语言处理等。中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。历任美国三星研发中心研究员,MIT访问研究员,BBN访问研究员,RPI博士后,Iowa State Univ博士,W3C Web本体语言工作组成员,国际语义网会议ISWC组委会和程序委员会成员。

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