中国AI研究如何落地?且看阿里巴巴和百度的商业化大招

安全、自动驾驶将是AI重要的落地领域。

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“人类数字化历史有四次浪潮。第三次是2007年移动互联网兴起,第四次就是现在,人工智能(AI)进入了它的黄金时期。”咨询公司罗兰贝格全球CEO常博逸在不久前接受36氪采访时这样说道。 

常博逸在其关于AI的著作《人类帝国的覆灭:一个机器人的回忆录》中指出:四次数字化浪潮的前两次分别是1973年个人电脑的出现以及1989-1991年期间互联网和手机开始进入实用状态。

信息分析公司爱思唯尔在近日发布的研究报告《人工智能:知识的创造、转移与应用》中称,过去10年里,全球AI研究论文数量每年增速为5.3%;过去5年里,年均增速则达到了12.9%。 

在2017年,中国在人工智能领域(AI)的研究成果数量仍旧保持全球第二的势头(按国别为全球第一),并有望在四年内赶超欧洲,成为全球人工智能研究成果最多的经济体。

爱思唯尔分析服务高级副总裁玛丽亚·德·克莱恩(Maria de Kleijn)对36氪说,中国在AI研究上的全球领先趋势“不可逆”。

中国AI研究如何落地?且看阿里巴巴和百度的商业化大招 

数据来源:爱思唯尔

爱思唯尔报告认为,中国的AI研究偏向于应用,而不是基础理论。 

这首先是因为受到相关政策的鼓励。

2017年7月,《国务院关于印发 新一代人工智能发展规划的通知》中明确表示:“坚持应用导向,突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。”

另一原因是中国的人口、基础设施和互联网普及率提供了丰富的基础数据和分析空间,更适合应用类AI研究落地。中国科学院自动化所孙哲南教授认为,这些条件是中国AI研发的天然优势。

中国在AI研究方面也有自己的特点。

爱思唯尔在报告中列出了人工智能领域标志性的七个子研究领域,包括选择与优化、计划与决策制定、机器学习与概率推理、神经网络、计算机视觉、模糊系统、自然语言处理与知识呈现。中国的研究者更多偏向于后三者,并且越来越向计算机视觉研究集中。

计算机视觉是图形辨识技术的基础,模糊系统在工程电子机械方面应用比较多,自然语言处理则适用于语音系统。

爱思唯尔的研究报告显示,中国AI研究论文存在引用率不高的情况。2017年中国AI论文的引用率刚刚与全球平均水平持平。

此外,中国九成以上的AI研究来自学术机构,企业主导的AI研究仅占所有成果的3%。

中国AI研究如何落地?且看阿里巴巴和百度的商业化大招

但是,历史的过往经验已经雄辩地说明,任何一项研究技术的大规模普及推广和应用往往都是以公司力量为主导由市场决定的。

人工智能也不例外,其研究及其应用最终只有借助商业化才能真正持续进步,而商业化的关键则在公司,切入口在于计算机视觉。

随着中国互联网头部企业研发实力的增强,它们愈加致力于推动计算机视觉和自然语言处理这两个AI研究关键领域的商业化。

“目前中国国内的人工智能创业公司,60%-70%的研究的基础力量都聚焦在计算机视觉领域,”孙哲南说。

腾讯研究院统计,2005-2017年上半年的全国计算机视觉与图像融资总计达到158亿元人民币,占这一时期AI总融资额的23%。 

常博逸认为,计算机视觉最重要的应用领域是安全、自动驾驶。前者商业化做得比较好,后者的商业前景极具吸引力。这两个领域里做得比较好的分别是阿里巴巴和百度。

阿里安全研究员陆全向36氪介绍,阿里让安全AI落地的做法是在打标数据(即用标签给数据分类)的基础上,为封闭场景提供解决方案。

以阿里安全图灵实验室为例,该实验室以自身研发的计算机视觉技术,GPU配合大规模分布式计算,进行百亿量级的图像检索,实现人脸、图像、视频等方面的鉴别。这一技术可以应用在电商、社区安保、知识产权和内容保护。

阿里巴巴还通过投资各种提供智能解决方案的初创公司来完善AI安全生态。

获得阿里投资的计算机视觉独角兽公司商汤科技,其技术主要被用于安防和智慧城市等领域。例如,它的人脸识别技术已在广州公安系统中采用,通过图片检索进行人员身份查询。 据第一财经报道,商汤2017年的营收中有30%来自安防业务。

自动驾驶的商业化目前则刚刚开始。

2018年12月,在路测里程超过800万英里(1290万公里)后,谷歌母公司Alphabet研发的Waymo自动驾驶汽车获准以无人出租车的方式投入商业运营。

而就在11月,百度Apollo平台和金龙客车合作的L4级自动驾驶巴士“阿波龙”在武汉市开始了商业化试运行,运行路线5公里,速度为每小时15公里。

事实上,早自从2015年开始,百度就投入到无人车技术研发之中,并在2017年4月发布了自动驾驶操作系统Apollo。

将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

百度官方为Apollo确定了了上述定位,计划打造出一个自动驾驶领域的开发平台和生态。

ApolloScape是Apollo系统中的自动驾驶数据集。它的数据来源主要来自经过计算机视觉技术采集和分析的数据。在不断更新数据的过程中,ApolloScape可以提供一个还原度高和场景丰富的仿真平台,以支持平台的判研和决策。

通过计算机视觉系统把中国多样的道路交通场景转换成海量的数据,这能为自动驾驶AI提供足够的数据训练。

百度在自动驾驶研发上的商业策略并非以广泛投资来获得必要的技术并加以整合。它的做法是建立一个开源的Apollo自动驾驶生态系统,吸引合作方加入。Waymo也采用了同样的做法。

2018年3月,百度宣布开放ApolloScape数据库,来帮助将Apollo自动驾驶平台打造成“自动驾驶中的安卓系统”。

截至2018年12月,包括宝马和比亚迪等整车生产商和德国大陆、博世这样知名的汽车零部件生产商约100家企业加入到百度的Apollo生态之中。



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