AI人才、算法数量、AI工具朝气蓬勃,“全民AI”悄悄来临。

 

去年,一个“修复100年前的北京影像”的视频让世人惊艳了一把。原本世人只能靠想象和黑白照片构想的晚清真实画面,竟有一日可以通过彩色形式得以呈现。让黑白影像重回彼时的色彩、让我们穿越时光与历史相遇,得益于AI修复技术。

 


其实AI修复并不是新鲜事,不同的是,这项技术背后,已经从专业AI科学家变为身边的“你我他”了。

 

是的,上述作品的作者大谷并非科班出身,在此之前也没有经过系统的AI学习,修复这些视频只是“出于兴趣”。

 

历史“活”过来背后,其实是AI技术和工具走向成熟的显性表征,AI技术研发门槛正逐渐降低。全民AI悄悄来临。

 

AI去贵族化:产业界的共同富裕

 

纵观前三次工业革命的共同特点:机器劳动取代体力劳动,社会生产力得到极大的提升。如今第四次工业革命即将开启智能化时代,则由机器取代体力,向机器取代脑力变革。

 

注意一个关键词:取代。

 

何为取代?用某一件事物代替另一件事物。要实现这一点,离不开“广泛地、大规模地”应用。

 

前三次工业革命的标志分别是:蒸汽机的广泛使用、电力和内燃机地广泛应用、信息技术的广泛应用

 

回到即将到来的智能化,表面看,千行万业都显示出蓬勃的朝气,来回搓搓双手,准备迎接AI的到来。实际上,千万嗷嗷待哺的传统行业,左等右等,等不来那艘满载AI的船。

 

为什么会出现这种情况?

算法上,人脸识别、车辆识别等通用算法催生爆款应用,成为计算机视觉领域的宠儿。

场景上,安防、银行、交通、城市等领域,市场体量庞大、AI落地运用最成熟。

头部市场热闹,腰尾部市场寂寥。

 

说白了,AI依然是贵族技术,长尾场景难拥有,大众企业没技术、留不住人。空有数据,无从做成佳肴。外行看着热闹,其实“浑身不得劲儿”。

 

但正如前文所说,要实现真正的智能化,是全社会、全行业的应用落地。那些碎片化市场,那些在万千被忽视的小场景,是推动智能化时代进一步的核心要素。而要实现全行业AI非常核心的要点之一,是算法类别的丰富性和算法的高性价比。

 

近日有个火热的话题:共同富裕。

 

国家提出第三次分配,再提共同富裕,由腾讯、阿里打头阵,美团、拼多多、京东等公司纷纷跟进,互联网大厂不约而同掀起一股“共同富裕”之风。

 

如果说互联网的共同富裕是雄厚的资金支持,那么AI产业界的共同富裕,就是让各行各业真正从智能化、数字化变革中获益。

 

这,也正是极视角这家AI创业企业这6年来一直做的事情。

 

他们瞄准了这一市场痛点,专注于为腰部、尾部场景提供普惠人工智能算法。

 

商业模式上,它首推AI算法商城,试图打造AI领域的App Store。   

 

AI算法商城本质的商业模式是平台经济。

 

平台经济的魅力在于凝聚资源,将传统经济链条式的上中下游组织,重构成围绕平台的环形链条。平台将原本冗长的产业链弯曲成了环形,B端用户通过平台直接触及C端用户,节省的各个环节都提高了产业效率。

 

极视角做的,就是连接算法需求方与算法开发者,通过为开发者提供人工智能底层开发平台,与开发者共创海量视觉算法;B端算法需求方则可以根据所需场景,在算法商城中自由选择算法进行部署应用。

 

在基建层面,极视角打造了“极市平台”与“极星平台”两大底层平台为算法商城模式提供支撑。

 

“极市平台”主要面向计算机视觉算法开发者与算法团队,为其提供算法开发工具引擎,将算法开发与工程化效率提升60%;

 

“极星平台”面向算法需求方,为企业提供标准化的算法交付方案,赋予企业轻松部署AI算法的能力。  

 

这些都极大地降低开发者、研究者和企业群体使用人工智能相关工具和框架的门槛。

 

正如阿里“让天下没有难做的生意”一样,那他们做的事情可以称为“让天下没有难应用的AI”。

 

目标很宏大,但极视角的算法商城,正逐渐让AI应用没有那么难了。

 

6年时间,极视角平台汇集了全国超过20万开发者,开发出了超1000种图像识别算法。

 

它让过去掌握在顶级科学家手里的AI技术,逐渐掌握在万千AI开发者手里,而这,是AI产业领域的共同富裕。

 

对开发者而言,通过极视角平台打磨AI能力、输出AI能力并获得相应的报酬,学有所用,用有所得,又何尝不是行业与个人共同富裕的双赢?

 

就在今年3月,极视角也面向产业端推出了“AI千星计划”,精选1000种算法进行免费开发,旨在解决算法定制开发成本高、周期长等问题,推动人工智能全场景落地。

 

 

极视角的算法商城,希望成为,也有这个可能成为,新时代的载体。

 

AI人才,不应该只有算法工程师

 

AI人才,是AI平民化的另一个纬度。

 

千行万业的数字化转型,让AI人才极其短缺:

《中国新—代人工智能科技产业发展报告2020》显示,目前中国AI人才缺口超过500万人,AI人才供求比例已经到了1∶10,供需严重失衡。按此推算,2050年AI领域的供求缺口将达到1000万。

 

训练模型贵、人力成本贵,A类公司垄断算法AI博士,普通企业自身不具备AI算法工程师团队,尤其是非科技类公司,同时在算法工程师的招聘和留住上,困难重重。

 

前文提到,过去5年,极视角通过AI开发者生态平台“极市”,面向计算机视觉算法开发者的算法开发训练平台,汇集了20万AI算法开发者。

 

除了提供算法开发训练的底层基建支撑外,平台还为开发者提供大咖技术分享、社区交流、竞赛活动等内容与服务,帮助开发者丰富前沿算法知识,提升算法工程化能力、实现算法产品化和技术变现。

 

但这依然不够,人工智能产业的高速发展,离不开基础平台的建设,更离不开专业人才。

 

“当前一个AI项目中,100个人中往往只有不到10%的在做算法开发,在贯穿整个数据标注、算法调参、模型测试、工程化封装等全链条中,AI人才都非常紧缺,此外AI项目管理人员、AI产品经理也都有着大量的缺口。”极视角CEO陈振杰表示。

 

于是今年6月,极视角推出了“530”人才计划,即在五年时间里,联合政府、高校、社会组织,为人工智能产业培养30万算法研发、工程应用、创新管理人才,以缓解人工智能行业人才供需比例严重失衡的状态。

 

通过产教融合的方式,把高校的专业师资力量、人才培养体系、理论课程内容、学生实验场地与极视角平台上的技术工程团队、产业项目案例、人才需求、实训平台产品进行结合。目前极视角已与暨南大学、南京邮电大学等高校实现校企协同育人。

 

正如陈振杰参加GCVC大会所言:“今天的AI如同15年前的互联网,未来AI的大佬一定会从在座的学子、AI从业者中诞生。”

 

他认为,未来的人工智能产业,不能光靠“头雁”,更需要“雁群”聚集。也只有“雁群”齐飞共进,中国人工智能产业才能真正形成具有全球影响力的生态体系,从而引领世界。

 

在陈振杰看来,未来AI会发生两个变化:

一是技术岗位细分。“过去5年大家对AI人才的理解是算法工程师,未来AI岗位需求会渗透到每一个岗位,AI产品经理、AI框架师、算法管理师、数据采集师、售前售后......”

二是技术向其他岗位渗透:未来的AI人才,他可能是技术人员,也可能是管理人员。

 

正如互联网初期,行业普遍只关注技术人才培养,但行业逐渐成熟时,所需人才商业化、细化,衍生出互联网产品经理、运营等等岗位。

 

“BAT现在不止是技术部门才知道什么是互联网对吧?互联网的思维和逻辑已经渗透到产品、销售、业务甚至人力行政了。”

 

当产业链结构层次清晰,当一项技术被一一细化、分工明确,AI也就迎来了产业化、平民化的曙光。

 

AI工具:算法开发工具普及化

 

当AI浪潮已经是必选项,无数投身其中的政企们,也遭遇了现实的骨感。

 

一是行业知识。

算法的优劣,不仅在于技术,更在于行业逻辑。

算力、算法、数据技术壁垒之外,“场景、应用、知识”成了决定算法能否真正落地的关键点。

比如识别天气,需要了解不同类别的云,生成原理,演变过程,还需要模拟测试环境和测试集。

这些都需要长期深耕行业,对场景有具体认知,但眼下普遍存在的问题是,开发者不太懂行业,行业人不太懂算法。

 

二是隐私和安全。不少政府、企业和科研所内部训练数据不容许外传,敏感度极高,对AI平台提出了更高的数据保密性和安全性要求。

 

三是高效性。大中型企业,内部算法需求多且碎片化,企业自身难以一次性提炼,自身研发周期长。

 

算法供需混乱、开发落地流程复杂、训练数据商业敏感度高、算法评测标准不统一等等,导致成本高企和资源浪费。

 

“极视角内部有套自研自用的一套算法开发工具极栈平台,经过6年多迭代,如今算法开发周期已从最初的36周缩减至如今的4.5周,整体开发效率提升了8倍。”

 

陈振杰提到,极视角在无数长尾场景中也发现上述问题后,开始尝试把这套内部使用的系统打磨成一个可供外部客户使用的、商业化的平台产品。

 

这就是极视角发布的AI私有化平台产品——极栈平台。

 

 

极视角对其的定位是:一个面向大中型政企客户的机器学习服务平台,提供从数据处理、模型训练、模型测试到模型推理的AI全生命周期管理服务,致力于帮助政企迅速获得AI算法开发与应用能力。

 

“通俗讲,极栈平台最大的特色是什么?”掘金志发问。

 

“记事本和Word、PowerPoint的区别。”陈振杰说,“比如你要编写一个文档,以前用电脑记事本,现在可以用Word,对编写文档提供更大的支持,更多样的工作可以用PowerPoint,更高效去完成这个工作。”

 

极栈就是那个PowerPoint。

 

极栈在自动化测试、快速封装、可视化部署和低代码开发等工具上都进行了优化改造,把企业的算法开发门槛从博士降到了普通研发工程师,帮企业减少人才压力。

 

极栈的一大特点是私有化部署。

 

如此,让企业内部专业的研发工程师能够自行开发算法,把行业知识融入到算法研发过程中,拆掉行业与算法工程师之间的巨大屏障。同时,可以在组件功能上充分考虑数据隔离和数据安全。

 

极栈的诞生,意味着行业关注的重点已经不仅仅是算法本身,在AI教育普及、工具成熟之下,AI已经变成能够被普及化的生产工具了。

 

而只有把AI技术当做要素时,才能真正地赋能百业。

 

AI泡沫,去伪存真

 

毫无疑问,如今AI正在去泡沫化,相对应的AI人才动辄百万千万的高薪神话不再存在。

 

“不是不值钱,是回归行业本质。”陈振杰表示,2000年前后,iOS工程师、安卓工程师也非常昂贵,但当人才供应增加、开发工具成熟后就回到合理的市场状态。

 

“如果一直年薪百万、千万,那才是不正常的状态。”

 

任何一个技术发展都是几起几落,当新技术出现时,人们会基于厚望认为其可以解决行业中的所有问题,过高的期望带来了失望,但并不意味着技术本身没有在发展。

 

未来,AI肯定无处不在,在这个进程中,泡沫破灭的过程也是一个去伪存真的过程。

 

“前期疯狂、中期去泡沫、后期洗牌。”陈振杰提到,这是行业正常现象,沉淀的企业继续向前,与此同时,行业回归正常的增长和成长速度。

 

据悉,6年来,极视角维持50-100%的人员增长,每一年的业务都在在成倍增长。

 

近日,在资本市场趋冷背景下,极视角科技完成了C2轮融资,融资金额达5亿。

 

在大浪淘沙阶段,泡沫宿命下,AI行业加速洗牌,谁会航行到最后,时间会见分晓。

 

 

作者 | 余快

编辑 | 张栋