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2017英国AI形势报告:认知鸿沟、新商业模式和当下的挑战

时间: 2017-12-15阅读:

原作 David Kelnar MMC投资研究中心老大
Root 编译自 MMC Venture
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

来源:36氪

概要:AI技术今年所获得媒体、资本极度的关注,短时间内已经给民众带来认知上剧烈的冲击:或是由未知产生恐惧,或是对技术有过高的预期。


AI技术今年所获得媒体、资本极度的关注,短时间内已经给民众带来认知上剧烈的冲击:或是由未知产生恐惧,或是对技术有过高的预期。


英国科技创投公司MMC在分析了英国的400家和AI有关的初创企业之后,认为AI确实是一股新的力量,这个技术的发展可以从底层上促使传统行业进化,进而对企业、消费者、整个社会的运转效率产生超出想象的影响。


MMC出品的一份17年AI形势报告,分析了今年英国AI的形势。其中有三个点最值得关注:


1)AI技术需求方对AI依然存在认知鸿沟,在不了解技术本质的情况下,没办法结合自己行业的关键问题找到见效的解决方案;


2)不同行业加码AI技术之后,会产生什么样新的商业模式,对社会产生什么积极的作用,以及社会大众需要承担什么方面的风险;


3)英国400家AI初创企业当下面临的挑战。


这份报告是和英国券商Numis一起出的,援引了行业内400多次讨论以及全新的数据,抛去浮夸的抢眼球的热闹表象,沉下来剖析AI的本质,并且深度思考传统企业如何迎接这股浪潮,顺势迭代。


报告主要内容如下:


1.填补AI技术方面的认知鸿沟


2016年1月的时候,人工智能都没能进入市场研究机构Gartner的前100关注词名单,到2017年5月就跃到第七了。


然而,AI技术需求方对技术原理、相关案例、实施方法等方面的理解都严重断片。


考虑到一个新兴的技术,从开拓者群体传递到尝鲜者群体是需要一定的时间的。所以这现象是挺正常的。不过,现在大家需要做的功课是想办法弥补自己的认知差距。


已经意识到AI的重要性的企业家们,很焦虑地想解锁AI技术的价值,并快速把AI技术大面积地铺开来。市场上一系列的融资动作,背后科技巨头希望把码压在AI初创公司上,防止未来失去竞争优势。


麦肯锡在一份报告中说,已经有20%的企业家在四处奔走,落地具体的行动了。而根据Economist Intelligence Unit统计,还有75%的企业家说会在三年里用上AI技术,优先考虑在决策环节和业务处理的流程化方面上运用。



高科技,自动驾驶和组装,金融服务公司是首批用上AI技术的行业。现在这些行业对于投入AI研究上的费用增长惊人。



如果公司掌舵人自己都理不清楚业务逻辑的话,就算有心拥抱AI技术,也无法像商业模式很清晰的公司,有明确的核算方式去评估投入产出比。“所以在市场上可以观察到有一类群体,对投入AI研发的成本会特别谨慎,他们不希望下错赌注。”全球食品包装公司的副总裁的见地一针见血。

近75%的企业正在用AI来提高决策水平、实现流程自动化,而聊天机器人更吸引媒体的注意力、也产生了大量实验项目。



三分之二企业里的CTO或CIO都决定要用上AI,但是策略各不相同。25%的企业想套用现成的解决方案,还有一些情愿公司内部搭建。


但是公司内部搭建的话,缺乏对技术的理解很难吸引到相关的人才,也无法甄别哪些人才是适合自己公司业务的。而公司内部怎么定制AI战略,锚定哪个环节运用AI技术,准备往AI技术这一块投多少钱都是一系列需要思考的问题。


2.AI会产生哪些深远的影响


AI的影响主要是四个方面:


1)新的产品和服务;


2)业务上会有更高的效率和更好的表现;


3)极快缩短生产周期;


4)突破人手限制,大大降低规模扩大的成本。



这些方面生产力的解放,将会对无数的企业、消费者以及社会造成深远的影响。


产品生产或服务的成本大大降低


市场上会出现更多的新玩家,提供更优质多样的服务,消费者可以有更多选择的空间。


另外,AI还能把临床检测流程自动化,使得每个病人的检查的边际成本接近于零。随着经济的发展,智能手机的配置会慢慢上来,可以预测到越来越多的手机将会跑得动AI算法。据统计,2017年能跑AI算法的手机占37%,估计到2020年会有57%。


把检测的工作量从人转移到手机的软件上,更多优秀的医生资源会释放出来去解决更难的问题,全球的医疗水平毫无疑问会大幅提升。数百万计的群体将能从受益于医疗水平的提高。


AI会重新冲击多个行业的价值链


在保险行业,汽车保险占到全球保险营收的42%。如果以后AI驱动的自动驾驶应用能大面积铺开来的话,事故的频率将会大大降低。这样的话,保险公司的营收也会相应地受到影响。以英国的车辆保险费为例,可以预测到车险的收入会减少63%,保险公司的利润会暴跌81%。所以保险行业需要重新思考自己的出路了。


将会出现新的影响企业成败的决定性因素


在AI年代,影响成功的因素有很多:


  • 有没有足够的认知和远见拥抱并利用AI技术;


  • 是否拥有海量的,非公共的数据集来训练和实施市场主导的AI算法;


  • 是否能把握住机会或抵抗风险,与合作伙伴或者是竞争对手共享数据;


  • 是否能吸引到一批优秀的数据科学家,来大力发展公司内部的AI技术;


  • 有没有能力提供一个理想的环境让他们保持稳定产出,形成一股合力攻克问题;


  • 能不能和AI软件或者服务提供商维持良好的合作关系,获得优质的数据集;


  • 能否主动地去理解AI带来的变化和挑战并及时响应;


  • 能不能接受工作流程上的改变;


  • 能不能搞定组织架构重构的挑战,甚至必要的时候,替换掉人;


  • 比起给两个选择的推荐软件,是否更倾向于软件告诉不同选择带来什么样的后果,成功的概率是多少;


  • AI会改写行业竞争格局:出现新的领导者,跟随者,迟钝者,颠覆者


起初,AI技术供应商属于大平台企业:谷歌,亚马逊,IBM和微软。


这几个科技巨头都有能力搭建AI技术所需的基础构架,并专门为开发者和消费者提供现攒现用的AI服务。手握不可估量的数据集,坐拥世界顶尖的AI团队以及海量的商业资源,选用这些公司的服务确实会和平台一起获得高速的成长。


不过,想要把AI切入制造业、农业、零售业、金融业,还是需要潜入到这些行业里面,获得相关的洞见,以及拿到相应的数据,还有形成战略上长远的规划,而这几方面都是以上科技巨头做不了的。这就给颠覆型企业提供了很好的入场机会。


在早期,颠覆型企业会充分借势,以AI技术为入场券,敲开传统行业的门。用全新的思路边解决商业问题,边深入到行业中去,摸清业务的运转逻辑。他们有强大的磁场,可以吸引到传统行业倒过来求他们。慢慢的,缺乏远见的传统玩家手肖坑茶叶上的好牌置换掉。最后的结局,是颠覆型企业会蚕食传统玩家的行业地位。


AI技术的需求方(现在中等或大规模的公司)


领导者会出现在关键的行业里,他们会持续扩大自己的优势,并且享受AI技术发展带来的两方面红利:


1)在数据至上的时代里,越有能力从信息中发掘出价值的公司,越能获得可观的经济回报,而且这个增长将是不成正比地疯长;


2)马太效应在这一行业特别明显,数据网络效应会拉大公司之间的差距,数据集越大,算法优化效果越好,出来的产品和效果就更好,这样越能吸引到更多的用户,产生更多的数据量。


如果缺乏组织架构方面的操盘能力,或者无法理解AI技术给行业带来的冲击,那么这部分的AI技术需求方就只能沦落成迟钝者。在数据时代,迟钝者会迅速丢失原有的行业优势和市场份额。


新的商业模式崛起


AI,将会和以前SaaS,付费订阅等模式一样,催生出一种新的商业模式。我们可能会先在交通、保险和医疗健康这些行业看到新模式的出现。


在交通运输行业,AI将会重构交通工具的所有权和相关保险业务。


据UITP(公共交通国际联会)统计,当前,汽车有限的使用寿命里,96%的时间都是处于空置的停运状态。AI不仅能降低私人汽车的空置成本和解决低效使用的问题,还能够提高点对点的运输效率,增加乘车的舒适度,行程信息上能受到更好的隐私保护,同时会更安全。


一辆无人驾驶的汽车,可以随叫随到。


因为省掉了司机的人工成本这一块变动成本,在服务乘客量很大的情况下,汽车的损耗和车险费用在固定的时间段里可以摊到无限低,每次出行的费用边际成本低到无法想象。


未来,每个乘客只需要付极低的月费就可以享受随大力神电池叫随到的用车服务,人们再也不用再自己买车,私家车的数量肯定会越来越少。


AI对社会的好处和风险


AI能给社会带来的益处包括更好的医疗健康体系、更广泛的服务和更个性化的体验。它还会带来一些风险,包括失业、偏见、冲突和隐私等方面。


关于失业问题,AI将让多种遵循例行流程的重复性工作实现自动化——从开卡车到电话销售。据美国卡车协会统计,美国有360万名卡车司机。从历史上看,英国自1871年以来的统计数据显示,农业和制造业合同工职位的减少,完全被护理、创意、技术和商业服务领域岗位的增加抵消了。


无论AI创造的工作能否比它摧毁的更多,短期内都会有大量工人被取代,同时又缺少类似的工作岗位,可能会让这些失业的人难以被快速重新吸收进工作人口之中。这可能会导致社会失序以及相应的政治后果。


3.英国AI的动力:应用浪潮


AI创业兴起:自2014年来,英国每年成立的AI公司数量已经翻番,平均每5天就会出现一家新的AI公司。


英国有400家独立早期软件公司以AI为价值定位核心。

我们已经进入了第二波创业浪潮——应用时代。早期的创新多集中在AI研究或者能应用到多个领域的核心技术上,而现在英国的AI创业公司中,有80%是垂直专注于特定商业环节或者领域的B2B服务提供商。


直接面向用户销售的公司很少,只有1/10,因为“冷启动”获取训练数据非常难,而全球性的消费技术公司也都在应用AI。


创业分布不均。很多英国AI公司(1/7)说要提供市场营销和广告方面的功能,比其他领域都多。而从专注于特定领域的公司来看,金融是最受欢迎的领域。


制造业、法律等垂直行业,以及财务这个公司商业环节,由于被认为缺乏市场机会,很少有创业公司进入。


△ 英国AI公司(按细分领域)


△ 英国AI公司(按商业功能)


英国的AI公司占欧洲近一半。AI在英国非常火,英国创业公司中专注于AI的比例,比欧洲大陆和美国都高。


△ 英国AI公司占欧美18%


英国AI行业还很年轻。2/3公司正处在发展的最早期,只完成了种子轮或天使轮融资。但与欧洲大陆的同行们相比,英国AI公司正在快速成熟。


△ 英国和欧洲大陆AI公司的融资阶段


我们遇到的公司中有超过40%还没有获得重复性营收,由于技术充满挑战、B2B市场销售周期长、客户需求特殊,AI公司的货币化之路可能会更漫长。


从全球来看,对早期AI公司的投资比同阶段的普通软件公司通常会高20%-50%。



英国AI公司的融资阶段和融资额经常不匹配。1/3成长期的公司在后天使阶段募集的资金要高于正常水平。


完整报告


State of AI 2017完整报告里还有这些可能值得一看的内容:

为非业内人士介绍了AI (Part 1);


分析了持续增加的AI应用及其深远影响 (Part 2);


英国400家AI创业公司的市场全图,以及英国顶尖AI企业家的观点 (Part 3);


我们的投资框架,描述了AI企业的16项成功要素 (Part 4)。


下载地址:

https://www.mmcventures.com/wp-content/documents/The_State_of_AI_2017_Inflection_Point.pdf

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