醫療AI最受資本歡迎，谷歌是AI最大買家

AI領域的投資越來越熱。

僅2017年第一季度，初創公司股權融資成交達245筆，總額超過17億美元。

科技巨頭們的AI競賽火熱進行。

它們在「買買買」上毫不吝嗇，單次收購最高金額達153億美元。

AI未來會走向何方？有人認為通用人工智慧很快就會迎來突破，但「奇點來臨」的理論仍然遭受多數專家質疑，稱目前機器的智能水平甚至不如老鼠。

這些數據和觀點，來自知名風投數據公司CB Insights發布的「2017年人工智慧全局報告」。

創新工場（微信ID：chuangxin2009）選取部分重要有趣的內容，結合我們對人工智慧的理解做了解讀。

值得注意的是，創新工場投資的3家企業，被CB Insights收錄在消費機器人板塊。

它們分別是小魚在家、Wonder Workshop奇幻工房以及Swivl。

對此有任何觀點，歡迎留言與我們討論。

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CB Insights發布研究報告——《人工智慧全局報告》

5年來醫療AI投資最熱

CB Insights報告顯示，在過去5年，人工智慧初創企業收到的融資，保持了持續增長，融資總額超過149億美元，總交易量達到2250筆。

2017年第一季度，是AI初創企業融資歷史上最活躍的一個季度，共成交了245筆，融資總額超過17億美元。

其中，近48%的交易是在種子或天使輪，而2016年一整年，種子輪融資比例也達到了50%，這意味著不斷有新的公司進入該領域。

2012-2017年每季度AI企業融資數據

近5年的融資交易集中出現在以下幾個領域：

1、醫療健康：AI最熱的投資領域，從2012年至今，已經有270起交易；

2、橫向應用：幾年來，各種類型的AI應用程式交易量表現出波動，不過在所有的AI投資中，依然是第二熱門的類型；

3、科技金融與保險：金融科技和保險科技中的AI應用，是2017年截至目前最熱門的領域，第一季度就有30起交易；

4、其他：銷售和CRM相關的交易數量在2016年就前一年翻一番，是2017年第一季度第三熱門的領域。

而網絡安全領域的交易數量在2016年遭遇下跌後在2017年開始反彈。

目前AI的重點投資領域

與其他AI類別相比，5年來，醫療保健領域的交易數量最多。

其中，73％來自美國創業公司，其次是英國（9.2％）和以色列（3.7％）。

該領域的交易數量和資金在2016年達到5年最高點。

2016年1月，癌症大數據獨角獸公司Flatiron Health獲得C輪1.75億美元投資；4月，來自中國的碳雲智能（iCarbonX）獲得騰訊等1.55億美元A輪投資。

與以往不同的是，2017年第一季度，科技金融與保險成為投資最熱的領域。

科技金融行業有大規模規範化的數據，同時也有最迫切的智能化和自動化需求，這是基於深度學習的人工智慧技術最佳的應用場景之一。

近五年AI投資熱點一覽

巨頭上演AI智能競賽

除了創業公司，網際網路巨頭也加緊投入人工智慧研發。

谷歌在2011年成立AI部門，目前已經有100 多個團隊用上了機器學習技術，如Google搜索、Google Now、Gmail等。

同一年，蘋果推出語音助手Siri，首次將人工智慧放在數以百萬計消費者的口袋裡。

科技巨頭們在「買買買」上同樣熱情極大。

據CB Insights報告，2002年至今，人工智慧領域已經發生了200多起收購。

僅2017年第一季度，兼并和收購的交易就超過30起。

科技巨頭的AI競賽

谷歌是AI市場最積極的買家。

從2012年開始，它累計收購了11家人工智慧初創企業。

其中包括研發出圍棋程序AlphaGo的DeepMind Technologies公司、主營深度學習與神經網絡方向的DNNresearch、智慧型手機消息應用公司Emu等。

收購後，谷歌會整合技術並融入公司產品。

比如Emu被用於Google Hangouts以及Google Now兩項產品中，DNNresearch則大幅提升了Google的圖片搜索功能。

蘋果、英特爾、微軟、Facebook等公司也在上演智能競賽，大量收購AI企業。

2017年5月，蘋果以2億美元價格收購了Lattice Data公司，該公司主要使用人工智慧技術來處理黑暗數據；英特爾僅2016年就收購了3家公司；Facebook最近收購的2家公司分別來自白俄羅斯和瑞士；微軟最近則收購了一家人工智慧個人助手公司和一家交談AI公司。

2009-2016年科技巨頭名下的AI專利數量變化

金額最龐大的一筆收購發生在自動駕駛領域。

據報導，2017年3月初，英特爾公司以153億美元的巨資收購曾經為特斯拉Autopilot輔助駕駛方案提供技術的以色列公司Mobileye。

這一收購創下以色列公司被收購的最高價，也深刻影響了整個人工智慧的創投格局。

例如，所有研發自動駕駛技術的創業公司在下一輪融資時，也許都會用這個收購案作為對標依據。

科技巨頭上演的AI智能競賽已經非常激烈。

無論是依靠自身力量建立人工智慧團隊，還是通過收購、併購的方式獲得相應的研發能力，越早重視人工智慧，越早擁有人工智慧技術力量，就越容易掌握未來競爭。

奇點來臨？機器的智能水平尚不如老鼠

人工智慧未來將去向何方？

CB Insights報告搜集了專家對通用人工智慧的預期。

Good AI公司的 CEO Marek Rosa說，有人問我覺得我們還要多久能實現這一目標，我只能坦白回答我不確定。

可能需要3年也可能需要30年，但我確信的是，這會在本世紀內發生。

通用人工智慧，指的是具備人類的智能與認知水平，可以取代人類所有工作的人工智慧。

有人認為，這項技術一旦突破，人類就到了必須認真思考命運的時候了。

因為從通用人工智慧「進化」到超級人工智慧，對機器而言，也許只是幾個小時的事情。

一個具備了人類水平認知能力和學習能力的機器，可以藉助比人類強大得多的計算資源、網絡資源永不疲倦、無休止地學習、疊代下去。

屆時，科幻小說中令人擔憂和恐懼「奇點」就會發生。

谷歌DeepMind發表的論文提出PathNet，即或可通過遷移學習實現通用人工智慧

但這個假設基於一個關鍵的前提條件，即人類科技總是保持加速度的躍進式發展。

而更可能出現的情況卻是：特定的科技如人工智慧，在一段時間的加速發展後，會遇到某些難以逾越的技術瓶頸。

摩爾定律就是一個技術發展遭遇瓶頸的好例子。

摩爾定律由英特爾的創始人高登·摩爾提出，內容為：價格不變時，集成電路上可容納的元器件數目每隔18到24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。

計算機晶片的處理速度，曾在1975年到2012年的數十年間保持穩定的增長趨勢，卻在2013年前後顯著放緩。

2015年，連高登·摩爾本人都說：「我猜我可以看見摩爾定律會在大約10年內失效，但這並不是一件令人吃驚的事。

」

據此來看，通用人工智慧目標的實現，並不會一帆風順。

弱人工智慧和強人工智慧之間的鴻溝可能比我們所能想像的要大得多。

微軟聯合創始人Paul Allen說，要開發這種先進的軟體，我們首先要對人類的認知基礎有科學的認識，但我們目前只接觸到了表面。

「奇點來臨」的理論之所以無法說服我們，就是由於目前尚未理解認知的科學基礎。

儘管如此，針對通用人工智慧研發的熱情卻始終高漲，畢竟通用人工智慧一旦實現，人類將不再需要勞動，獲得完全的自由。

這種熱情值得鼓勵，但前路漫漫、道阻且長。

正如Facebook 人工智慧研究院院長、紐約大學終身教授Yann LeCun所說，雖然取得了這些令人驚嘆的進步，但我們離具有人類，甚至是老鼠的智能水平的機器還有很遠的路要走。

對於AI能做什麼，我們現在看到的最多只有5%。

原文地址：https://www.cbinsights.com/reports/CB-Insights_State-of-AI-Report.pdf?utm_campaign=Report%20-%20Content%20Emails&utm_source=hs_automation&utm_medium=email&utm_content=49923990&_hsenc=p2ANqtz-8idold7nRf8cMMzy7vpZf9E-2i5mJysUlx4ahNiWx8xhBJ1ljcb6zDB7bY7IXELiaLtOSU66Q5EeqJuU8V44gonLUqjA&_hsmi=49923990

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