2020年AI融资或将再创新高

对付泡沫的有效方法，就是用另一个更大的泡沫包住它，这也是常说的“嵌套式泡沫”。如果要追求可持续繁荣，必须要同时做到两件事：小心地把里面的虚假消掉、认真地把外面的空间做大。

身处人工智能巨轮上的我们，越来越频繁地听人谈论起人工智能过快增长而导致泡沫丛生，独角兽越来越多，但跑出资本怪圈独立生长的却寥寥可数。对于即将到来的 2020，前景谈不上明朗，巨轮究竟将驶向何方？

通过这些预测看到AI未来

几乎所有参与人工智能的玩家都已经意识到，AI 就像加速器。

比如，AI与“互联网复古风口”RPA（自动化）结合，成就了IPA（智能流程自动化）。将 RPA 比作人的双手，AI 比作人的大脑，IPA 就是把 AI 作为大脑去指挥 RPA 这双灵巧的双手来完成工作。

然而，AI绝不仅仅是一场指挥大脑的游戏。更重要的是，AI已经从单一应用集成到企业的方方面面，重塑其在整个产业链中的位置。

最近，全球两家领先的市场研究与咨询机构IDC和Forrester发布了他们对2020年及以后人工智能产业化的预测。

通过IDC和Forrester的调查和预测，我们可以看到的未来是：

是否存在高技能工程师的差异，将在不同公司之间筑起一道“数字鸿沟”。

三大公关灾难将让AI“声名狼藉”：Deepfake的广泛传播、面部识别技术的不正当使用，以及无节制的个性化。

《财富》500 强中有25%的企业将投资转向有“明显效率收益”的IPA项目，近半的软件与服务公司将在其投资组合中强调IPA。

“数据的可靠性”（digital trustworthiness）将成为一项关键的企业资产，《福布斯》全球上市公司 2000 强中超过 70% 将监控其“数据可靠性”。

75%的企业将投资员工再培训和发展，以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。

即便每5次AI对话中就有4次无法通过图灵测试。但到2020年底，对话式AI仍将成功支持五分之一的客户服务交互。

到2023年，近20%使用AI优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。

到2025年，50%的计算机视觉和语音识别模型将在边缘（包括終端）上运行。

至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。然而真正由颠覆性人工智能主导的APP将只占总数的10%。

2020年的AI融资或将再创新高，但这将是最后一次的狂欢——人工智能创业生态系统将达到饱和。

警惕AI高风险

Forrester 表示，虽然典型的“资本事件”可能会让企业对人工智能持谨慎态度，但“勇敢的企业”将继续投资 AI 并迈出重要的一步。

据 Forrester 调查显示：53%的全球数据和分析决策者表示，他们已经实施、正在实施或正在扩展或升级人工智能。29%的全球开发人员（经理级别或更高级别）在过去一年里使用人工智能/机器学习软件工作。54%的全球化使用边缘计算的公司决策者表示，他们期望边缘计算带来的最大好处之一，就是应对当前和未来人工智能计算需求的灵活性。16%的全球B2C市场营销决策者计划，在2020年增加10%的支出，投入在数据和分析技术上，其中包括人工智能。

Forrester 预测，到2020年，《财富》500强中有25%的企业，将在他们的机器人流程自动化（RPA，Robotic Process Automation）项目中加入人工智能构件模块，如文本分析和机器学习，以创建数百个新的智能过程自动化（IPA，Intelligent Process Automation）用例。“自动化需要人工智能，而人工智能也需要自动化来扩展。”Forrester 表示。

《财富》500 强中有 25% 的企业，将人工智能投资转向更平凡、更短期以及更有战术意义的 IPA 项目，这些项目具有“非常明显的效率收益”，近半的人工智能平台提供商、全球系统集成商和管理服务提供商将在其投资组合中强调 IPA。基于这些IPA用例的成功经验，IDC预测，到2022年，75%的企业将把IPA嵌入到技术和流程开发中，使用基于人工智能的软件计算出操作和经验上规律，以指导创新。到2024 年，人工智能将整合到企业的每一个部分25% 的人工智能解决方案作为“成果即服务”投入，推动规模创新和卓越的商业价值。

人工智能将通过重新定义用户体验，建立起新的用户界面，超过50%的用户操作将被计算机视觉、语音、自然语言和 AR/VR 等技术增强。未来几年，我们将看到人工智能和计算机视觉、自然语言处理和手势等新兴用户界面嵌入到每一种产品和设备中。

但是，新兴技术也是把双刃剑，广泛普及的另一面也存在着高风险。Forrester 警告说，到2020年，人工智能滥用和潜在危害将成倍增加，三个方面的公关灾难将备受瞩目，让AI“声名狼藉”：Deepfake的广泛传播、面部识别技术的不正当使用，以及无节制的个性化。

IDC预测，到2021年，结合各种数据和更新的强化学习算法，将有15%的客户体验应用程序将持续超个性化。尽管如此，Forrester强调了积极的一面，他仍然相信“这些举措不会延缓明年人工智能的实施计划”。相反，他们将强调设计、测试和部署负责任的人工智能系统的重要性——通过考虑偏见、公平、透明、可解释性和可问责性，以健全人工智能治理。

到2023年，近20%使用AI优化或者协处理器优化的服务器将部署在边缘。到2025年，50%的计算机视觉和语音识别模型将在边缘（包括终端）上运行。至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。

新的数字鸿沟

IDC预计，到2022年，可能由于几次备受关注的公关灾难，“数据的可靠性”（digital trustworthiness）将成为一项关键的企业资产，《福布斯》全球上市公司 2000 强中超过 70% 将通过正式的计划来监控其“数据的可靠性”。

Forrester表示，领导力很重要，拥有首席数据官（CDO）的公司使用人工智能、机器学习/或深度学习的可能性是没有 CDO 的公司的 1.5 倍。到2020年，认真对待AI的首席数据和分析官（CDAO）和CIO等高级管理人员将看到，数据科学团队拥有他们所需要的数据。

Forrester表示，真正的问题是“从复杂的应用程序组合中获取数据，并取得各个数据部门负责人的认可”。

IDC认为，“有效地使用智能自动化需要付出大量努力，尤其在数据清理、集成和管理方面，并且需要IT部门的大力支持。对于大型企业而言，要解决数据中心的‘陈年旧账是非常大的挑战”。

人工智能在所有公司的应用并不一致，我们看到一个新的数字鸿沟，即有或没有高技能工程师的公司之间的鸿沟。

劳动力被重新定义

Forrester 认为，到2020年，“技术精英”将提升人工智能和设计技能，而其他人将“笨手笨脚”。以人为本的设计技能和人工智能开发能力将是关键。

IDC预计，到2024年，75%的企业将投资员工再培训和发展，包括第三方服务，以满足人工智能应用带来的新技能需求和工作方式。“劳动力”的构成和定义不断被丰富。IDC预测，随着智能自动化扩展到整个企业，IT组织將管理和支持越来越多支持 IPA（智能过程自动化，即 AI+RPA）。

劳动力的另一大增量将是聊天机器人大军，协助企业的各种任务。Forrester预测，每5次AI对话中就有4次无法通过图灵测试。尽管这样，到2020年底，对话式AI仍将成功地支持五分之一的客户服务交互。AI影响的工作区域也将继续扩大，IDC表示，随着计算能力从数据中心向边缘转移，管理和控制边缘处理设备将面临挑战。

人工智能将无处不在。IDC估计，到2025年，至少90%的新企业APP将包含嵌入式人工智能功能。然而，IDC补充，真正由颠覆性人工智能主导的APP将只占总数的10%。因此，我们还需要等待5年才能看到AI的“摧毁式”的潜力爆发。

另一份Forrester的预测报告表示，“到2020年，随着预期回归现实，人工智能的繁荣将逐渐增强。”Forrester预测，到2020年的AI融资将再创新高，但这将是最后一次狂欢——“全球有2600多家公司，人工智能创业生态系统达到市场饱和”。

Forrester称，未来经济放缓最重要的信号是，在过去12个月里，已有20家人工智能公司进行了一轮又一轮的融资，规模堪比独角兽。“这是不可持续的。”Forrester说。

◎ 来源|微信公众号“机器之能”