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數(shù)據(jù)能“喂養(yǎng)”出真正的人工智能嗎?(含2019年1-7月數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)融資分析)

張慧娟 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:張慧娟 ? 2019-08-07 09:31 ? 次閱讀
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人工智能產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了60多年醞釀后終于達(dá)到了目前的爆發(fā)期。然而,與強(qiáng)勁的發(fā)展勢頭和旺盛的行業(yè)需求相對應(yīng)的,是巨大的數(shù)據(jù)缺口。

作為人工智能三大要素的首要因素,數(shù)據(jù)是人工智能持續(xù)進(jìn)化的動力原料。處于大數(shù)據(jù)背景下的人工智能,每一項技術(shù)在具體場景的落地應(yīng)用,背后都離不開海量數(shù)據(jù)的支持。隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的算法在諸多領(lǐng)域被逐漸應(yīng)用,對優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)、尤其是優(yōu)質(zhì)一手?jǐn)?shù)據(jù)的需求量快速增長。

但是,這些“有價值”的數(shù)據(jù)往往很難依靠市場上的“公開數(shù)據(jù)”獲取。數(shù)據(jù)的采集、清洗、標(biāo)注,一方面需要耗費大量人力、時間,另一方面,如果數(shù)據(jù)不規(guī)范,量不夠大,難以滿足專業(yè)化的應(yīng)用需求,這就為專門做數(shù)據(jù)服務(wù)的公司提供了新的市場機(jī)遇。在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中,專業(yè)化的數(shù)據(jù)服務(wù)商越來越受到重視,也成為當(dāng)前的投資熱點。

2019年1-7月數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)融資情況

據(jù)<電子發(fā)燒友>不完全統(tǒng)計,截止2019年7月31日,中國市場數(shù)據(jù)服務(wù)商完成融資的有38家。根據(jù)事件中披露具體融資信息的企業(yè)來看,成長期、成熟期企業(yè)更受機(jī)構(gòu)青睞。融資規(guī)模Top8事件中,僅一起為A輪,其余均為B輪及以后。

其中:Top1明略數(shù)據(jù),D輪20億人民幣;Top2睿智科技,A輪6.5億人民幣;Top3城云,C輪3億人民幣;Top4森億智能,C輪2.5億人民幣;Top5瑞馳信息,B輪2.4億人民幣;Top6 Kyligence,C輪2500萬美元;Top7并列為中科聞歌和熱云數(shù)據(jù),分別是B輪1億人民幣,B+輪1億人民幣;Top8巔峰云智,B輪8000萬人民幣。

以下是<電子發(fā)燒友>整理的2019年1-7月國內(nèi)數(shù)據(jù)服務(wù)商融資名單:

什么樣的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)受資本青睞?

抽取上述融資事件中規(guī)模排名前三的企業(yè)以及一家典型企業(yè)做如下分析,不難發(fā)現(xiàn):商業(yè)模式清晰,成熟技術(shù)易形成場景規(guī)模化應(yīng)用,在某一或某幾個領(lǐng)域有獨到優(yōu)勢的數(shù)據(jù)服務(wù)商更受資本青睞和追捧。

明略數(shù)據(jù)被稱為是大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域的獨角獸企業(yè),覆蓋安防、工業(yè)、數(shù)字城市、金融四大垂直領(lǐng)域。創(chuàng)立了“符號主義和深度學(xué)習(xí)有效結(jié)合”的人工智能頂層設(shè)計方式,打通感知與認(rèn)知智能。并在各個行業(yè)領(lǐng)域推進(jìn)知識驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合的應(yīng)用。在安防領(lǐng)域,由公安部第一研究所牽頭、明略聯(lián)合編寫的《公安知識圖譜標(biāo)準(zhǔn)與白皮書》于去年9月發(fā)布,基于這一公安知識圖譜的系統(tǒng)已部署到60多個部、省、地市和區(qū)縣級公安部門;在金融領(lǐng)域,完成了銀行業(yè)全行級知識圖譜數(shù)據(jù)庫,并為中國人民銀行、交通銀行、光大銀行等多位行業(yè)標(biāo)桿客戶構(gòu)建了基于不同業(yè)務(wù)場景下的應(yīng)用系統(tǒng),提升風(fēng)控效率的同時完善了客戶整體風(fēng)險管理能力;在數(shù)字城市領(lǐng)域,實現(xiàn)了車輛全生命周期數(shù)據(jù)管理的智能化平臺,通過幫助軌交運營單位提高工作效率,將安全風(fēng)險和運營成本等指標(biāo)綜合下降10%。

不同于明略數(shù)據(jù)多領(lǐng)域的覆蓋,睿智科技主要為廣大金融機(jī)構(gòu)提供風(fēng)控、獲客、服務(wù)、平臺。產(chǎn)品體系包括信貸風(fēng)險管理、智能催收、一站式智能決策云和智能導(dǎo)流等產(chǎn)品。該公司在解決金融信息非對稱方面形成了獨到優(yōu)勢,并構(gòu)建了大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用場景。憑借在大數(shù)據(jù)洞察力及人工智能領(lǐng)域打造的清晰的發(fā)展圖景,該公司曾在2018年7月完成了1億元規(guī)模的Pre-A輪融資,并在不到一年內(nèi)完成A輪6.5億融資。

城云定位于城市互聯(lián)網(wǎng)運營商,完成了綠地控股的C輪3億元融資。該公司將大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)相結(jié)合,充分利用行業(yè)積累的經(jīng)驗及客戶源,集成公司內(nèi)部、政府企業(yè)客戶的可公開數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)搜集等多種渠道的數(shù)據(jù)資源,提供大數(shù)據(jù)消費平臺,為客戶積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)、提升運營效率,創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值。主要服務(wù)對象是城市客戶、小鎮(zhèn)園區(qū)客戶和產(chǎn)業(yè)級企業(yè)客戶。應(yīng)用場景包括交通、安防、城管、政府、公共事業(yè)等。截止今年5月,城云的業(yè)務(wù)已覆蓋了20個省份的100多個城市,服務(wù)了1000多家行業(yè)客戶和超過10萬家中小企業(yè)客戶。過去一年,公司先后進(jìn)入了浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)一號工程和5個杭州城市大腦專班,城市管理業(yè)務(wù)深入覆蓋了7個省份,打造了數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域主賽道的10個樣板。

九次方大數(shù)據(jù)是唯一一家在兩個月內(nèi)獲得兩輪戰(zhàn)略融資的企業(yè),該公司專注于服務(wù)全國各級政府政務(wù)數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用。該公司與政府合作開發(fā)數(shù)據(jù)的方式,是通過為相關(guān)數(shù)據(jù)方提供數(shù)據(jù)處理工具,從而在保證數(shù)據(jù)本身不被泄露的前提下,得到有價值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。正如該公司創(chuàng)始人所說,他們僅提供數(shù)據(jù)管道,將政府部門的數(shù)據(jù)價值發(fā)掘出來,輸送和傳遞出去,而不是用一個水桶,將數(shù)據(jù)本身帶走。我國80%以上的數(shù)據(jù)資源由政府掌握,該公司敏銳地捕捉到了政務(wù)數(shù)據(jù)的主流價值,以數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營為模式,對政府?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行合法開發(fā)利用,打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長。

數(shù)據(jù)缺口面前是AI基礎(chǔ)方法論瓶頸所在

互聯(lián)網(wǎng)時代積累的大量數(shù)據(jù)和云計算帶來的算力的大幅提升,極大地釋放了深度學(xué)習(xí)算法(深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的潛力,因而也讓人工智能時代全面爆發(fā)。

但是,有業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,AI的發(fā)展現(xiàn)狀僅相當(dāng)于“互聯(lián)網(wǎng)在上世紀(jì)90年代初期的階段”,主要方法論仍是基于大數(shù)據(jù)、大計算模式,需要海量數(shù)據(jù)去“喂養(yǎng)”。人工智能并不會像人類那樣推斷出結(jié)論,而是需要大量的數(shù)據(jù)來教授和培訓(xùn),進(jìn)行不斷地試驗和錯誤學(xué)習(xí)。

清華大學(xué)人工智能學(xué)院院長張鈸院士曾在公開演講中表示,數(shù)據(jù)量的大小并不是當(dāng)前的根本問題所在,傳統(tǒng)的人工智能三要素將不能帶來真正的智能。這主要因為現(xiàn)在的人工智能基本方法有缺陷,只有走向具有理解能力的人工智能,才是真正的人工智能。

理論上看,深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。表征學(xué)習(xí)的目的,是通過從大規(guī)模數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),不斷追求更好的表示方法,即通常所說的模型。人工智能產(chǎn)品精準(zhǔn)的識別度需要大量的數(shù)據(jù)樣本支持其計算機(jī)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練,也就是說,精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)是現(xiàn)階段人工智能產(chǎn)品研發(fā)結(jié)果的核心要素

張鈸院士認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)之所以能夠極大地促進(jìn)人工智能的發(fā)展,技術(shù)上的關(guān)鍵在于人們能夠?qū)@取的標(biāo)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛄浚瑥亩玫綑C(jī)器上。但至今為止,將行為(特征向量)和數(shù)據(jù)(符號向量)結(jié)合起來使用始終是科研的難點,而這就限制了機(jī)器變得更“智能”

不僅如此,從安全層面來看,純數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)也存在很大問題——魯棒性很差,易受到很大的干擾。即使在大量樣本的訓(xùn)練下,系統(tǒng)仍會犯重大的錯誤。哪怕訓(xùn)練出的系統(tǒng)模型準(zhǔn)確率高達(dá)99%,但在實際應(yīng)用中,系統(tǒng)仍然會犯很多“弱智”的錯誤。

不可否認(rèn),深度學(xué)習(xí)比一般的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)方法都要更高級。但隨著產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的成熟,以及大家對真正“智能”的渴求,讓深度學(xué)習(xí)算法本身的局限性顯露無疑。

Google 人工智能研究人員 Francois Chollet 提出,深度學(xué)習(xí)的成果是建立在極其苛刻的前提條件之上,需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐。數(shù)據(jù)質(zhì)量如果不穩(wěn)定,帶來的就是:不可靠、不準(zhǔn)確。此外,還有最大的風(fēng)險:不安全

「生成對抗式網(wǎng)絡(luò)」(GAN)的發(fā)明人 Ian Goodfellow就曾提醒我們:現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易被不軌之徒操縱。例如他們可以通過肉眼無法識別的方式,篡改圖片,讓機(jī)器錯誤地辨識這個圖片。這種惡意篡改人工智能系統(tǒng)的做法,會帶來極大的危害,尤其是被篡改的圖片和最初的圖片在我們看來完全是一回事。比如說無人駕駛就會受到威脅。

正如Francois Chollet所說:“你不可能就以今時今日的技術(shù)研發(fā)成果作為基礎(chǔ),就能實現(xiàn)某種一般意義上的智能。”

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