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Series03 - 细说《深度学习》:深科技的潘多拉盒子开了~

  • 时间:2020-01-15 00:59 编辑:作者 来源:来源: 阅读:246
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摘要:wdes

 

深度学习浪潮下,谁与争锋?

面对深度学习,处在最佳处境的科技巨头几乎霸占所有位置

一时之间,科技巨头打开了人工智能潘多拉盒子…

▼ 数据:“GAFAMIBA”是一个系统和连续的数据收集的先驱

▼ 计算能力:除了访问庞大的数据中心外,科技巨头们正在开发人工智能专用的私有硬件(如FPGA)

▼ 技术:依托顶尖研究中心和巨大投资,科技巨头们正处于人工智能技术发展的巅峰

科技巨头加速收购早期创业公司,确保优势…

深度学习领域大多数收购都是针对目标公司,通常这些公司还处于早期阶段,接着才是实际产品发布。事实上,创业公司往往会创造出伟大的人工智能引擎,但却无法建立一个成功的商业模式。但是创业公司有很大的人才库,而AI的关键技能却不易收入囊中。

买家通常是科技巨头,寻找真正的人工智能精英和技术,而不是冲着额外的收入或盈利能力的人员。这就可以解释为什么深度学习的人才招聘一直声明为每个员工支付高薪。

今天,人工智能可能是唯一一个员工价值远远超过绩效价值的行业。然而,人们可能会质疑,基于团队潜力的巨大估值会随着一直持久不衰。

但是,事实是怎样的呢?

技术:深度学习框架开始被商品化和开源

科学家们不仅仅是公布自己的发明的实际性成果,还将分享技术工具和方法,这个公开化使得科学和技术的进步加速了。

科技巨头们都选择开源已有的深度学习工具,并提高自己的标准。因为即使守着这所谓的技术,也会因为顶尖大学的钻研从而失去什么优势,如此还不如开源以求双赢。

众多深度学习服务的公司频频出现,使得任何初创公司都能轻而易举地利用深度学习的潜能。

垂直化的玩家现在可以建立一个完整的堆栈基础设施,不需要多大费用,而且易于使用。

计算能力 — 对所有人开源

像英特尔和英伟达这样的公司在人工智能领域已经有了战略地位,未来几年很可能会从中受益。他们的成功将取决于他们加速采用他们的产品的能力,并使这些技术能为所有人所用,包括早期创业公司。

大玩家们参与人工智能硬件开发领域,可以促进每个人(包括初创公司)的计算可用性。

数据:其他参与者包括初创企业正在进入这个发展空间

数据是人工智能的关键,然而有大量的信息仍未得到利用。特别是,一些特定的垂直领域还没有对所有数据进行整理、过滤和分析。专业的创业公司和工业数据拥有者是最好的解决方法。

数据分散在各个领域,参差不齐,也没有建立联系(健康、汽车等等)

→ 产业数据拥有者

? 由于与客户互动,企业握有大量的数据

? 但信息往往非结构化(数据仓库问题)

? 工业企业必须开发、合作或收购一个AI单位,以便利用他们现有的数据集

→ 深度学习创业

? 初创公司没什么数据可以挖掘

? 但他们可以定制产品以最大化有用的数据收集

? 专业创业公司必须收集并在未知的垂直屏幕检查未开发的数据集

获取数据之战已拉开序幕

它为数据所有者和新进入者提供了大量机会

许多创业公司在潜在的人工智能赢家中脱颖而出

今天,利用深度学习的公司可以根据其在价值链中的位置进行细分:首先是深度技术,然后是促成者,最后是垂直领域。随着许多人工智能产品大规模使用,价值链末端的初创企业获得了显著的增长机遇。

划重点:

先进的算法或硬件以取得先机

◆ 筹集足够的资金

◆ 完成市场自动化、货币化

◆ 多元方向整合

业务案例

虽然没有FPGA专家,但Accelize公司能够快速、无缝地有效利用FPGA加速器构建和部署。Accelize解决了云行业的下一个挑战:处理海量数据的速度和管理新的人工智能应用程序。

Clarifai为客户提供先进的图像识别系统,以检测近复制和视觉搜索。它的视觉识别API允许客户自动标记、组织和搜索机器学习的视觉内容。

Heuritech为时尚、美容和奢侈品行业提供深度学习解决方案(趋势检测、标签和分析)。它的算法是为时尚行业量身定做的,并在文字或图像上识别物品和人物。

2017年和2018年是DL创业公司未来融资之年吗?

深度学习的资金仍然主要是种子和系列A,以支持有研发和产品商业化的年轻公司。但是,自2017年第一季度以来,出现了更大的变化(19%系列B +,而2016年一季度为14%),很可能今年许多初创公司推出众多可行人工智能运用。

为深度学习的创业公司提供融资

美国引领人工智能研究成果

与其他许多领域一样,人工智能的领导者是美国的投资和研究中心。在2016年,有超过60%的人工智能交易是在美国制造的,这要感谢像湾区、纽约或西雅图这样的动态枢纽。

但这不仅取决于美国的行动。越来越多的亚洲和欧洲初创公司成功地经营了人工智能交易,如中国的碳云智能和英国的智能药物研发公司。

就融资机会和技术诀窍而言,伦敦是最具活力的欧洲城市。大约有50家深度学习公司的总部在伦敦。

◆ 另一个拥有深度学习初创企业的强大中心是巴黎(21家公司)和柏林(18家公司)。

◆ 三分之二的欧洲深度学习公司成立于过去三年。仅在2016年就有38%的公司阐述成果。

◆ 欧洲的深度学习初创企业筹集的总金额中值为180万美元。

◆ 一般投资者和收购者都是谷歌、英特尔、苹果和Salesforce等科技巨头。

结论:初创企业的巨大机遇

科技巨头占据垄断地位,初创企业没有多少机会发展深层学习技术

但技术和计算能力不再是初创企业的问题了

大量资金注入AI初创企业,包括极为活跃的基金行业,美国和欧洲皆是

大型数据集被广泛使用,但若能建造自己的专有的数据集将会成为突出者

机遇与挑战并存

对投资者来说,垂直创业是最具吸引力的。投资者大多寻找解决一个垂直问题的初创企业,能够获得或构建最好的数据集,并在其基础上开发最好的算法和最佳应用层。

与数据拥有者联盟:企业拥有大量的历史数据,初创企业无法从零开始。与数据所有者共同协作,帮助他们获得高级数据。

接下来的几年将是欧洲深度学习初创企业的关键:欧洲的大多数初创企业都用一种技术而不是产品来培育种子。提高乙级/ C级的人必须证明他们能够从发展阶段进入商业化阶段。

深度学习最终将成为一种商品:大多数初创企业将把人工智能的特性整合到产品中,但很少有企业能充分利用深度学习的力量。

垂直的初创企业可以颠覆整个行业,导致传统领导者下课:通过处理一个垂直的、深度学习的初创企业,可以提供比传统企业更高效的产品,而且价格要低得多。

编译丨叨叨

来源丨Clipperton

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