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2019-08-18 18:48 来源:现代生活

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  ▲版权声明:凡本网注明来源:生命时报的所有作品,均为《生命时报》合法拥有版权或有权使用的作品,任何报刊、网站等媒体或个人未经本报书面授权不得转载、链接、转帖或以其他方式复制发布。该研究第一作者、助理教授阿美·佐塔博士表示:邻苯二甲酸酯与很多严重的健康问题相关。

北京市民政局马龙超处长、候庆权处长,北京市卫生和计划生育委员会办公室邓楷等领导出席并讲话。

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伪AI公司被揪出 曾获巨额风投融资

百度 一、醉酒后不要同房国外统计显示,在万名嗜酒男性中,有1630人完全丧失性能力。

李明珠

2019-08-1808:09  来源:证券时报网

在虚假宣传这件事情上,全世界的创业公司做法都如出一辙,过度自我炒作必将带来严重的后果,皇帝新装的谎言早晚会被识破,这不,曾经创下欧洲最大A轮投资记录的AI设计平台Engineer.ai一名内部人员揭开了伪AI公司虚假的面纱。

魔法AI跌下神坛

Engineer.ai号称可以通过人工智能程序,辅助缺少工程师的公司,自动“组装”新的代码。可以像定制披萨一样,为任何人和公司自动生成自己的各种网站和手机app。依靠这一故事,它获得了2950万美元(约合人民币2.1亿元)投资,包括孙正义软银旗下专注投AI的Deepcore基金,苏黎世的风投公司Lakestar和新加坡的Jungle Ventures都是其股东。

在该公司的官方网站可以看到其宣传语:我们已经建立了一个名为Natasha的软件和人工智能,允许任何人像定披萨一样,定制一款app。可事实真的像订披萨那么简单吗?华尔街日报披露,Engineer.ai打着人工智能幌子的背后,其所声称的大部分demo制作和软件生成,目前都是依靠印度,以及其他地方的人工工程师来完成的。甚至,这家公司连一个像样的人工智能专家团队都没有,内部能称得上技术的东西,就是决策树了。也就是说,你所认为的是AI机器人和你聊天,帮你解决问题,其实都是人工陪聊的,并非有AI机器人的参与。

这家总部设在美国洛杉矶和英国伦敦实际上是印度的AI公司,成立于2016年,是一家在AI领域有很高名气的公司。官网介绍其创始人毕业于帝国理工大学,并在此前有过创业的经验。

Engineer.ai声称其人工智能工具是“人工辅助的”,且在去年的一次公开会议上展示了其平台的一项服务,能够帮助客户在大约一个小时内从零开始制作应用程序且最终完成度超过80%。Engineer.ai的“Builder” 产品将项目分解为由世界各地的工程师定制的可重用特性的小“积木”,这降低了设计成本。而事实上,Engineer.ai不使用AI来汇编代码,而是使用印度和其他地方的人工工程师来组合应用程序。

在这样的模式下,这家公司还是在2018年获得了2310万美元(约合人民币1.6亿元)的收入,65%来自于印度。在2018年底完成融资的时候,Engineer.ai也表示,2019年将实现4500万美元(约合人民币3.2亿元)的收入,并预计印度的贡献将达到3500万美元。

AI融资虚火旺盛

今年3月份,风投公司MMC发布报告表示,在欧洲有40%左右的创业公司,都是假AI公司。他们在报告中指出,没有任何证据能够表明他们使用了AI,而只要打上AI标签,吸引的资金要多15-50%。切入人工智能可以很容易地以测试或初步格式开始实施,但实际部署规模要困难得多。就像Facebook、谷歌、YouTube这样的大型技术平台 ,拥有巨大的研究机构,为了开发更好的人工智能培训技术而向工程师支付高薪,这些技术有朝一日或可用于构建商业产品。

中科院数据显示,截至2018年,全球AI企业总计融资784.8亿美元,其中,美国企业融资373.6亿美元,中国融资额则为276.3亿美元,分别为全球第一与第二大AI企业融资国,第3名的英国则以35.6亿美元远落后于前面二者。

而事实上,目前国内的AI技术仍然处于弱人工智能,刚进入感知智能时代(即以电脑、手机、智能硬件等为代表的计算智能时代步入以智能机器人、无人驾驶、智慧医疗、智能语音为代表的感知智能时代)。在这一阶段,由于远场语音识别能力和自然语言理解技术尚未有重大突破,导致智能机器人、无人驾驶等行业的技术壁垒低、同质化严重。

亿欧智库《2018中国人工智能商业落地研究报告》,2017年中国人工智能创业公司获得的累计融资超过500亿元,但2017年中国人工智能商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元,90%以上的人工智能企业亏损。

有机构研究指出,观察2019国内融资的天使轮、A轮项目,大部分都在尝试“AI+应用场景”的探索,包括在零售、客服、金融、营销、教育、医疗等等领域。天使投资机构们也表现出了对AI初创企业的热情支持。

现阶段 AI 领域的创业挑战点在于“AI技术的产业化”和“行业应用的 AI 化”。包括图像识别、语音语义识别、深度学习等技术相对成熟时,如何将手中技术产品化、如果将产品推向市场、如何构建市场营销能力,是 AI 技术企业面临的挑战。对于企业来说,AI 技术能力的权重下降,产品、运营、营销等能力权重提高;另外在传统行业中找到 AI 应用场景、利用 AI 创新产工业应用、快速构建 AI 的技术能力,需要 AI 企业在技术之外有对于行业的理解能力,有提供应用解决方案的能力。

(责编:黄玲丽、陈键)

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