1.陳孝良
聲智科技 CEO，中科院聲學(xué)研究所副研究員。
聲、光、電融合傳感將會創(chuàng)造出更多新數(shù)據(jù)，進(jìn)而推動商業(yè)模式創(chuàng)新。
讓機器適應(yīng)人類，是人工智能得以實現(xiàn)的核心要素。
聲、光、電、熱、力、磁，這幾種傳感是人類獲取信息的重要手段，也是數(shù)字世界感知物理世界的主要途徑。其中，聲學(xué)(麥克風(fēng))、光學(xué)(攝像頭、激光雷達(dá))和電學(xué)(GPS、電子雷達(dá))更是核心要素。
從投資角度看，當(dāng)前著名的人工智能企業(yè)基本可以按這三個傳感方式來劃分。
這里有個問題值得琢磨：聲、光、電傳感技術(shù)早于計算機而出現(xiàn)，比如留聲機、照相機和雷達(dá)。為什么直到現(xiàn)在，它們才開始引起產(chǎn)業(yè)界的重視?
縱觀技術(shù)歷史，總是聲學(xué)先行，光學(xué)和電學(xué)次之。所以，我們不妨以聲學(xué)領(lǐng)域的麥克風(fēng)技術(shù)為例展開探討。
計算機和手機很早就配置了麥克風(fēng)，但直到 Amazon 推出一款麥克風(fēng)陣列的 Echo，產(chǎn)業(yè)界對這類產(chǎn)品忽然變得極度關(guān)注并爭相模仿。究其原因，除了這款產(chǎn)品在計算和通信方面的能力有所提高，更主要的原因是場景發(fā)生了變化。
在 Echo 出現(xiàn)之前，麥克風(fēng)解決的一直都是近場問題。近場語音交互要求人類適應(yīng)機器，一定程度上掩蓋了技術(shù)的不足，是典型的由于技術(shù)限制而刻意回避場景的案例。但實際上，人類之間的語音交互都會拉開一定距離。所以，現(xiàn)在我們開始需要機器適應(yīng)人類的遠(yuǎn)場語音交互。
機器適應(yīng)人類，這可以說是計算機技術(shù)的一個巨大進(jìn)步，也是人工智能得以實現(xiàn)的核心要素之一。
這并非聲學(xué)領(lǐng)域特有的問題，當(dāng)汽車安裝攝像頭和雷達(dá)，以及自行車安裝 GPS 時，場景變化帶來的技術(shù)挑戰(zhàn)才會凸顯出來，因為真實場景所需要的技術(shù)并非是簡單升級而是顛覆性創(chuàng)新。這也是當(dāng)前技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司被青睞的主要原因。
然而，單一傳感方式所帶來的影響總是有限，不足以推動整個技術(shù)和社會的變革。例如，麥克風(fēng)陣列可以采集人類自然對話的語音信息，從而逐漸演化、理解人類語言。這意味著將來機器可以讀懂我們的思想，十分可怕。但這種理解其實還比較片面，缺乏圖像、位置等其他傳感信息的支持。
從這個層面來說，人工智能必須融合多種傳感方式，而非局限于聲、光、電、熱、力、磁，再加上強大的計算和存儲能力，才能在某些領(lǐng)域超越人類，從而看懂世界，推動更多新商業(yè)模式的誕生。
當(dāng)機器獲取的融合數(shù)據(jù)足以覆蓋人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的十分之一時，大多時候，人類只需要說一說、看一看或者想一想，機器就能捕捉到背后的思想。
未來到底會產(chǎn)生哪些新的商業(yè)模式，我們尚不可知。但有一點可以肯定，廣告模式肯定不是人工智能時代的最佳商業(yè)模式。
2.趙曉光
天風(fēng)證券研究所所長。2010-2016 年連續(xù) 7 年獲得《新財富》電子行業(yè)分析師第一名。
新的數(shù)據(jù)流必須依靠硬件創(chuàng)新來產(chǎn)生。
機會存在于制造業(yè)，如材料、設(shè)備、芯片、汽車、軍民融合領(lǐng)域等。
目前，全球科技行業(yè)都面臨著困局。如果把企業(yè)發(fā)展分為生產(chǎn)力創(chuàng)新和生產(chǎn)關(guān)系創(chuàng)新2 個環(huán)節(jié)，那么很多企業(yè)都被關(guān)系創(chuàng)新沖昏了頭腦，認(rèn)為加一點互聯(lián)網(wǎng)模式、加一點生態(tài)概念就是萬能的，反而在生產(chǎn)力創(chuàng)新上比較乏力。
分析生產(chǎn)力創(chuàng)新瓶頸的核心方法是看數(shù)據(jù)流。搞清楚數(shù)據(jù)從哪里來，如何處理，到哪里去。大多數(shù)企業(yè)只要解決其中一個環(huán)節(jié)就可以成功，三個環(huán)節(jié)都解決了就有機會成為巨頭。
新的數(shù)據(jù)流必須依靠硬件創(chuàng)新來產(chǎn)生。所以，我認(rèn)為科技行業(yè)的下一個突破點在硬件創(chuàng)新上。
過去的產(chǎn)業(yè)發(fā)展是軟、硬件創(chuàng)新交替帶動的。2010 年到 2013 年智能手機迅速發(fā)展，2013 年 5 月開始，社交、游戲軟件火爆起來，直到 2015 年開始全面下跌。按照規(guī)律，硬件也會進(jìn)入一輪集中發(fā)展周期?，F(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛在布局，包括VR、智能汽車、可穿戴設(shè)備等等，這些其實都不僅僅是產(chǎn)品，更是獲取數(shù)據(jù)的硬件。
以智能手機為例，它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)基于3 個方面：使用人數(shù)，從 10% 發(fā)展到 80%;使用時長，從每天 2 小時發(fā)展到超過 10 小時;智能手機本身可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)。
前兩點的紅利已經(jīng)快被消耗完了。但第三點，比如攝像頭拍照、錄視頻的數(shù)據(jù)，此前由于無法結(jié)構(gòu)化，而沒有被商業(yè)化。但人工智能可以實現(xiàn)這一點。從 iOS 8 開始，手機可以自動識別圖片并進(jìn)行歸類。這只是第一步。接下來的視頻數(shù)據(jù)分析，會產(chǎn)生巨大的商業(yè)機會，甚至改變傳媒行業(yè)、廣告行業(yè)。
另一個角度看，科技巨頭在做哪件事情，基本上這件事情就越有未來。現(xiàn)在巨頭都在做人工智能，它的核心是機器學(xué)習(xí)，而機器學(xué)習(xí)的難點在于數(shù)據(jù)。技術(shù)本身是可以通過學(xué)習(xí)而進(jìn)步的，但是數(shù)據(jù)具有稀缺性，不是誰都可以拿到。所以，數(shù)據(jù)是解答一切問題的密碼。
人工智能這個行業(yè)，最后很可能是贏家通吃的。幾家科技巨頭分割不同市場。蘋果有消費端數(shù)據(jù)，亞馬遜有商店數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook 有社交數(shù)據(jù)，谷歌有搜索數(shù)據(jù)，微軟有辦公數(shù)據(jù)，他們是行業(yè)龍頭，其他人看起來很難進(jìn)場。
你可能會問那么這個行業(yè)還有機會嗎?我的答案是有。機會存在于廣闊的傳統(tǒng)行業(yè)里。
以制造業(yè)為例，誰能提高產(chǎn)品良率，誰就是贏家。以前這個過程是靠工程師不斷調(diào)試，現(xiàn)在機器有自我學(xué)習(xí)能力了，就可以自己在試錯中不斷走出最優(yōu)路徑。一個制造企業(yè)，如果和谷歌、英偉達(dá)這樣的公司合作，一定會有未來。人工智能在這里是一個工具性產(chǎn)品。
觀察過去5-10 年，可以看到蘋果在中國培養(yǎng)了一批市值在 300-500 億的優(yōu)秀的模組企業(yè)。產(chǎn)業(yè)是有遞推效應(yīng)的，這一批企業(yè)誕生后，在制造業(yè)里會催生 3 個新的投資方向：
第一，上游的材料、設(shè)備、芯片。材料和設(shè)備正好符合“中國智造”，而半導(dǎo)體企業(yè)的地位也在發(fā)生變化，在過去分工專業(yè)化的基礎(chǔ)上，變成了一個能夠提供全新解決方案的公司。
第二，往汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展。現(xiàn)在汽車產(chǎn)業(yè)的采購格局和十年前的手機行業(yè)一樣。但現(xiàn)在手機行業(yè)把采購權(quán)釋放出來給到上游企業(yè)，代工廠的利潤率下降，產(chǎn)業(yè)利潤會從中游轉(zhuǎn)移到上游，汽車也會經(jīng)歷同樣的過程。下一步在汽車產(chǎn)業(yè)鏈的材料、設(shè)備、芯片行業(yè)會出一批市值 500 億以上的巨頭。
第三，往軍民融合方向發(fā)展。民營企業(yè)更多地參與到軍品研制競爭里來，民參軍企業(yè)有望從低附加值芯片、分立器件等向系統(tǒng)級的產(chǎn)品和技術(shù)國度。市場化運營的軍品產(chǎn)業(yè)鏈對接平臺也會開始應(yīng)用。
此外，我還比較看好聲學(xué)、投影技術(shù)方面的機會。這 2 個領(lǐng)域都存在生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系越來越不匹配的問題，谷歌、亞馬遜也都在進(jìn)場。
3. 童瑫
睦星科技 (Kolmostar) 聯(lián)合創(chuàng)始人，哈佛大學(xué)電子與計算機工程博士。
定位服務(wù)是一項重要的基礎(chǔ)設(shè)施，GPS 成本、功耗的下降和定位精度的提升，將創(chuàng)造眾多商業(yè)機會。
變化將首先從物聯(lián)網(wǎng)、物流和「機器人」領(lǐng)域開始。未來的定位技術(shù)除了服務(wù)人類，將更多服務(wù)于機器人。
作為傳感器，GPS 能夠提供位置信息、接近原子鐘精度級別的時間信息、以及物體的運動速度。實際上，現(xiàn)在的衛(wèi)星定位技術(shù)已經(jīng)由 GPS 擴展到了北斗、Glonass 等多系統(tǒng)復(fù)合定位。這里不加區(qū)分地統(tǒng)稱為 GPS 系統(tǒng)。
過去 40 余年，GPS 已經(jīng)從最初的軍事應(yīng)用滲透進(jìn)入我們的日常生活。未來，隨著 GPS 成本、功耗的下降以及定位精度的提升，我們會看到它在物聯(lián)網(wǎng)、物流和機器人等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵的作用。
在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，GPS 提供的位置信息是各種基于位置服務(wù)的基礎(chǔ)：
出行方面，共享單車是個非常好的例子;
智能硬件方面，相信很快會有待機時間長達(dá)數(shù)周的 GPS 運動手表面世，幫助我們跟蹤、記錄運動時的心率、速度等數(shù)據(jù)。相比于現(xiàn)在兩三天就需要充電的智能手表，下一代產(chǎn)品的用戶體驗和用戶黏性都會有巨大的提升。同時，隨著GPS功耗的下降，可穿戴設(shè)備上會有更豐富的基于位置的應(yīng)用。比如風(fēng)靡一時的Pokemon Go這種基于位置與運動信息的增強現(xiàn)實游戲;
智慧城市方面，位置信息將會覆蓋到城市基礎(chǔ)設(shè)施的方方面面，從所有的交通工具到每一個井蓋和垃圾桶。利用這些位置數(shù)據(jù)，整個管理鏈條打通之后，可以極大地提升城市多方面的運行效率。
在物流領(lǐng)域，GPS 可以提供運輸過程中對于人員、運輸工具和貨物的實時位置追蹤。這些數(shù)據(jù)不僅對物流公司優(yōu)化業(yè)務(wù)有幫助，也有利于下游貨主提高供應(yīng)鏈管理效率，而 GPS 的滲透深度很大程度上取決于 GPS 傳感器的硬件成本和運營維護成本。
高精度厘米級別的定位對于機器人來說是必不可少的。這里講的機器人是一個廣義的概念，包括了不同產(chǎn)品形態(tài)，比如無人機，自動駕駛汽車等。未來，它們都會有很大程度的基于人工智能的自動控制?，F(xiàn)在的定位技術(shù)主要在服務(wù)人類。未來，定位技術(shù)會被大量用于服務(wù)機器人。
目前，這類機器人已有一些行業(yè)應(yīng)用：
在北美和澳大利亞，攜帶高精度 GPS 的無人機和無人農(nóng)用機械已被大量應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)實施耕地植保、農(nóng)作物播種、施肥等無人化精細(xì)操作。我國很多地區(qū)，比如東北和新疆也已經(jīng)在這方面做了很多突出的工作;
在自動駕駛領(lǐng)域，定位是導(dǎo)航和避障的基礎(chǔ)。高精度 GPS 與慣性傳感器和激光雷達(dá)一起，利用數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)厘米級別定位，從而結(jié)合高精度地圖，幫助無人車感知周圍的環(huán)境。
4.肖建宏
芯翼信息創(chuàng)始人及CEO。美國Texas A&M RFIC 博士，15年研發(fā)及工業(yè)界經(jīng)驗，曾在Broadcom任資深首席科學(xué)家。
技術(shù)跟應(yīng)用相結(jié)合時，才能夠大概率產(chǎn)生商業(yè)創(chuàng)新。
物聯(lián)網(wǎng)芯片迭代，主要需要解決功耗、成本、穩(wěn)定性方面的問題。
摩拜單車使用了蜂窩物聯(lián)網(wǎng)的通信技術(shù)和定位技術(shù)，來實現(xiàn)掃碼開鎖、準(zhǔn)確定位，這無疑證實了 IoT(Internet of Things，即物聯(lián)網(wǎng))的市場。但從技術(shù)推動商業(yè)創(chuàng)新的角度來看，摩拜的快速崛起其實是一個小概率事件，更多是應(yīng)用驅(qū)動而不是技術(shù)驅(qū)動。
我們認(rèn)為，對于物聯(lián)網(wǎng)，當(dāng)技術(shù)和應(yīng)用相結(jié)合，對兩者都有深刻理解并提供整體解決方案時，才能夠大概率產(chǎn)生商業(yè)創(chuàng)新。
物聯(lián)網(wǎng)通訊芯片的迭代邏輯是什么?
首先，從80 年代的“大哥大”到現(xiàn)在的智能機，手機芯片通過公網(wǎng)基站傳輸信號來完成。這種方式曾給我們帶來很多便利，但是隨著應(yīng)用的不斷增多，在成本、功耗方面也逐漸出現(xiàn)一些問題。例如水表、電表、氣表，早期是靠人力抄表，后來換了 GPRS 智能表，功耗較大，每隔幾年就要換一次。
有人估計，在物聯(lián)網(wǎng)到來時，我們身邊至少會有 50 個設(shè)備同時與物聯(lián)網(wǎng)相連接，包括可穿戴裝備和周邊環(huán)境中的監(jiān)測設(shè)備等等。這就要求每個設(shè)備成本、功耗足夠低，同時系統(tǒng)能夠在有限的頻譜上更有效處理這些小數(shù)據(jù)量設(shè)備的通訊。
其次，目前的芯片技術(shù)也需要進(jìn)一步優(yōu)化。例如，當(dāng)我們身處地下室、車庫或相對密閉空間時，手機信號時常不好;斷電時，報警器、煙霧探測器等很多監(jiān)測設(shè)備上的傳感器狀態(tài)無法傳輸。在物聯(lián)網(wǎng)時代，如果因為這些原因?qū)е滦盘栔袛?，事情將變得非常糟糕。因而，新技術(shù)必須要有足夠好的覆蓋率和穩(wěn)定性。
NB-IOT(Narrow Band Internet of Things, 基于蜂窩的窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，簡稱 NB-IoT)很好的解決了這些問題，這種技術(shù)在上述對時延不太敏感(無需做到微秒級響應(yīng))，又需要深度覆蓋、低成本傳輸數(shù)據(jù)的場所都可以應(yīng)用?？梢韵胍姷膱鼍鞍ü檬聵I(yè)、健康、智慧城市、智能樓宇、物流、工業(yè)、農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)控等等。
有哪些可以期待的應(yīng)用?
特別說一下智能家居產(chǎn)業(yè)。這個產(chǎn)業(yè)之前不溫不火有很多原因，其中一個是在沒有形成平臺化系統(tǒng)的情況下，就去做平臺化的事情。換句話說，目前的設(shè)備多是針對消費者的單一痛點設(shè)計，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)很難統(tǒng)一，例如各種無線方式來遙控?zé)?，或者播放音樂?/p>
如果有了 NB-IoT， 廠家為了及時監(jiān)控各種設(shè)備(比如冰箱、空調(diào)等)的使用狀況就可能大規(guī)模給設(shè)備智能化。 這時，由于統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)業(yè)整體就具備了聯(lián)網(wǎng)能力和平臺化的條件，接下來的一步是由 BAT 或其他平臺公司來整合、共享數(shù)據(jù)。技術(shù)的成熟能夠大幅推動應(yīng)用的發(fā)展。
在個人消費領(lǐng)域，傳感器也有很大迭代空間。例如，目前的可穿戴設(shè)備以數(shù)據(jù)傳輸和健康監(jiān)測功能為主，在保障老人、小孩等弱勢群體的安全領(lǐng)域還沒有很好的解決方案。如果新的產(chǎn)品功耗能足夠低，基本上無需充電，又可以小型化、放到衣服里，需要用的時候通過手機 App 激活，就像“查找 iPhone 功能”一樣獲知人的位置， 肯定會大概率激發(fā)商業(yè)創(chuàng)新。
不過，這些應(yīng)用場景到底能夠發(fā)展成什么樣子，會產(chǎn)生哪些新的商業(yè)模式， 還需要時間來驗證。為了更好的推動大規(guī)模商業(yè)創(chuàng)新， 我們要保持對應(yīng)用的極大關(guān)注，從系統(tǒng)角度來提供整體解決方案，同時大幅降低功耗成本， 為萬物互聯(lián)提供基礎(chǔ)。
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