机器人也会伤人,究竟我们需要什么样的人工智能?

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项目难度高,行业配套技术刚成熟,正处爆发期,利润高,市场大
最近融资:|2018-01-01
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应用场景和数据积累两点能不能破冰,影响着这个行业能否做到一定规模

由创业邦、搜狐联合主办,一汽-大众全新一代迈腾特约赞助的创业邦100未来领袖峰会暨创业邦100年会于12月1-2日在国家会议中心隆重召开,光速中国联合创始人兼合伙人韩彦、商汤科技联合创始人徐冰、驰疆科技创始人周炜、极智嘉科技创始人郑勇、地平线机器人联合创始人兼软件副总裁杨铭参加了题为《人工智能行业应用》的圆桌讨论。

犀利观点如下:

1、我们还应该给行业早期的应用一些时间,他们肯定会犯一些错误,但是带来的前途、前景非常广阔;

2、从1956年提出人工智能概念到现在出现了几拨高潮,但每一拨最后进行商业化的成功案例非常少。因为我们技术不成熟;

3、应用场景和数据积累两点能不能破冰,影响着这个行业能否做到一定规模。

以下为对话全文,由创业邦整理,已经本人确认。

韩彦(主持人):很高兴今天见到这么多创业者,在这里讨论技术相关的话题。先介绍一下光速中国,我们专注于早期投资,主要做A轮投资,由硅谷进入中国,2011年成为独立运作基金,今年是美元、人民币双币种,三支美元基金和一支人民币基金。投互联网+,包括房多多、杏仁医生、大众点评等等。还有1/3是企业服务,另外1/3是传统互联网。

我从投资人角度表达一下AI,今年大家都在谈AI,但是真正落实的却没有那么多。我今天看到这个题目非常高兴,讲人工智能应用,在座几位在人工智能领域有相关应用探讨,更实在。主办方创业邦也组织了很好的话题讨论,组织了几个问题。

在讨论开始之前请几位简单介绍一下自己所在领域和应用。现在走到什么阶段。

光速中国联合创始人兼合伙人 韩彦

徐冰:谢谢!大家好,我是商汤的徐冰,2014年团队做了大规模的突破,代表性产品是人脸识别,让机器超过了人眼。到现在公司成立两年,是400人全职,150多名实习生的公司,分布在北京、深圳、香港、日本四个地方。目标是真正给2B的客户200家签约客户带来帮助他们提高生产效率、运作效率的AI工具,产生实际价值,并且有商业突破。

周炜:我是驰疆科技的,我对人工智能的理解是,其分为三部分,一部分是决策,一部分是控制、一部分是执行。我们现在做的主要是控制,像机器人或者是我们现在做的VR模拟器,本质上都是一种运动控制,我们考虑怎么样让运动控制更智能化,减少延时、更加精确。

现在处于比较早期,产品已经完成但还没有对外销售。主要是做VR飞行员训练设备,包括航天员、坦克训练设备,同时进行小型化、民用化应用,推到线下VR娱乐市场。让更多的人可以体验飞行、体验开战车。

郑勇:我们做的产品叫机器人智能物流系统,通过机器人帮助物流行业产生技术变革。传统的仓库里都是人工仓库,大量人员需要花时间行走搬运,现在的80后、90后已经不愿意去工厂、仓库里做重复性活动了,劳动强度高,环境恶劣。我们希望人工智能技术改变环境,把仓库真正变成无人仓库。

目前我们的机器人产品已经在多个电商进行应用,包括天猫超市仓库、唯品会、苏宁仓库,我们希望我们的技术真正能够给物流行业带来技术变革。

杨铭:大家好!非常感谢创业邦的邀请。介绍一下地平线机器人,我们是去年6月份在中关村成立的致力于人工智能的公司,希望致力于嵌入系统上的全站解决方案,希望集成算法、软件、硬件、芯片,能够让所有设备运行人工智能算法。

我去年6月份回国,之前在facebook的AI人工智能研究院,工作是人脸识别后端系统和算法。

韩彦:谈到AI技术层面,这四位已经深入各个领域,空谈是没有意义的,要分析出行业痛点,围绕痛点做出解决方案。

今年突破点发生在AI上,怎么通过技术、大数据算法使行业服务更优越、效率更高。

过去一年AI非常热,但机器人也会犯错误,怎么看机器人的所为和不为?什么能做什么不能做?到底怎么看待?到底需要什么样的智能机器人,是全能机器人还是某一领域完成某一份工作的机器人?

杨铭:我觉得机器人、人工智能现在是非常早期的阶段,讨论什么不能做还为时过早,无人车会犯一些错误,这不是非常奇怪、少见的事情,手机电池都有可能爆炸,所以我们还是应该给早期应用一些时间,他们肯定会犯一些错误,但是前途、前景非常广阔。现在还处于探索阶段,没法决定什么不能做。

韩彦:提到智能家居、智能汽车,哪些细分领域离应用更近一些?

杨铭:智能汽车的发展分几个阶段:感知、理解、决策、控制,我们还处在感知阶段,同时做一些理解、控制,包括图象识别、语音识别。对于智能汽车,很多人觉得前途宽广,能给生活带来巨大影响。智能驾驶也是从辅助驾驶开始,在无人驾驶之前,首先要能辅助人类把车开得更安全。作为一个好的助手,这是首先要做的事情。

郑勇:我和在座很多创始人不一样,我之前是做投资,更早是在一家公司工作,我出来做这个事是看到了很多传统行业里可以有机器人应用的机会。但是这种应用需要进一步拓展,怎样把成熟技术通过巧妙的方式去变成可靠、安全性高的产品,真正帮我们解决问题。从我的角度看,今天机器人产品与行业的结合,实用价值应用是最重要的,真正把技术应用于市场是我们思考的事情。

现在的市场领域主要是仓库,仓库我们做的机器人也是无人车,和无人驾驶不一样的是我们的仓库是结构化、半结构化环境,碰到问题更简单,要解决的是从A到B的搬运。我觉得对机器人来说,人工智能是足够的。我们做的并不仅仅是一个简单的机器人硬件技术,我们做的是整个系统的解决方案。我们把机器人硬件、智能仓库管理软件、后台大数据分析的能力结合在一起,提供给电商、仓储的客户一个稳定可靠的系统。

关于人工智能的安全性、可靠性,我们已经真正把产品用到了客户,用到电商那里。在座的各位可能某一个人拿到的包裹就是机器人去完成检索、发货的,我们一定会保证机器人在实际工作环境当中足够可靠,安全性稳定。因为人工智能需要做自主决策,意味着有错误决策,这种错误决策会带来财产损失风险,我们做的机器人不管完成什么应用,第一个要考虑的是不要做错误的事情,要保证安全可靠。

周炜:我上学期间是做无人机系统的,毕业后一直负责无人机采购和认证工作,特别是对国内外无人机了解的比较多。

中国做无人机是根据美国的2020年前规划,大家都是照着这个规划做的。

智能系统是分层级、分阶段的。最早是自身基本控制,相当于运动;第二是实现一定规划和执行能力,最后是可以多驾无人机集群完成某个作战任务、实现某个功能。我选择的VR领域,做的东西比较偏底层,属于智能控制阶段,还没有到决策阶段。为什么自主决策做不了?网站推荐系统上通过深度学习,需要云计算端来做,但是行业应用做机器人,没法把数据系统实时高速放到无人机、机器人上。

国内瓶颈是感知有延迟、操控设备有延迟,身体感知设备延迟最严重,运动设备控制最难。

韩彦:徐总你们有很多银行、金融应用,结合AI能做到什么程度?

徐冰:我们认为AI能够产生大规模的市场价值,为客户采购,并且进一步加大采购量,到了一个阶段,不管是识别文字,识别人脸还是识别前方车辆,能够达到至少超过人的水平、接近人的水平,这对于算法精度,要求是很高的。

AI从2015年开始火爆,经过一轮宣传,投资人、客户都开始关注AI行业,那么现在AI是不是就是一个泡沫,又会像以前那样冷却下去?根据我们在真正市场里探索、进行商业变现的经验看,我认为这件事确实跟以前不一样。

从1956年提出人工智能概念到现在出现了几拨高潮,但每一拨最后进行商业化的成功案例非常少。因为我们技术不成熟。客户采购AI技术,希望的是帮助他提高效率,但发现买了以后没有想象的那么好用,实际不起作用。但是现在来看,包括谷歌、脸书正快速地去做算法突破。

AI现在进行商业变现的场景多数在2B。2B购买者会更理性,在选购人脸识别、文字识别、视频结构化时会做非常详尽的技术选型和测试。像大型国企、中国移动选购人脸识别和文字识别2项技术时进行了半年选型,把国内所有的厂商都召集到一起进行测试,而真正能够达到突破预期的只有我们一家。

韩彦:徐总讲的我看到几个关键点,第一,真真切切解决了行业问题,他们有需求,达到了效果。

第二,底层算法有突破,从算法突破使这件事可做。其中更重要一点,商汤配合公安集团把这些人抓到,这后面是数据支撑。有应用场景、有技术、有数据的情况下,才可能最后达成实现。

我从投资人的角度看这个行业,特别是今年见到非常多的技术团队,有的人对商业应用理解过深,很难做到从零到足够多数据积累的突破。我们认为这三方面非常重要,尤其应用场景和数据积累两点能不能破冰,影响着这个行业能否做到一定规模。

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