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在人工智能領域,“純技術”概念股前途堪憂態度

鈦媒體 / 懂懂筆記 / 2017-09-07 11:22
當前股市熱炒各種人工智能概念股,大半是囫圇吞棗式的,不分彼此,只要技術是,便歸入概念股,集體看漲。但細細分析,大家可要看清,最終誰才有真前途,值得長線投資。

【觀點】在人工智能領域,“純技術”概念股前途堪憂

人工智能是即互聯網之后,又一大未來發展方向。

在概念催動下,近年來不少人工智能概念股開始出現,企業以技術廠商為最多。根據統計目前國內A股、深股、創業板中,人工智能概念股已超過20支,而未上市的該類技術公司更多達上百家。其中人臉識別技術研發商超過20家、語音識別10家、機器人相關企業更多。

分析目前人工智能技術概念股,存在如下現象:一,同類技術競爭多,從業介入門檻低;二,各自為政,缺乏行業標準,而且也難以形成標準;三、上游技術商已失去市場領導地位,BAT還是產業控局者。

這種市場特性,實際上意味著未來人工智能技術商發展前途并非一片光明,由于先天缺乏市場駕馭能力,人工智能的盛宴顯然它們不會上主桌,甚至列席都存在一定的難度。

商業邏輯180度調頭,“純技術”成棄兒

【觀點】在人工智能領域,“純技術”概念股前途堪憂

傳統IT產業一直講求一流企業做標準,二流企業做技術,三流企業賣產品,最終向用戶提供產品的智能算三流,掙取產業鏈最少的利潤。例如PC和手機,芯片商和系統商處于上游,掙取豐厚的標準和技術收入,而終端品牌商只掙取剩余低廉的產品收入。

而在人工智能市場,應用市場經營方、獨特資源掌控方,甚至政府機構具有絕對的話語權,技術只是完成手段之一,可被替代性極強。

技術在產業的地位被180度調頭,很大程度上,也源于技術本身的飛速發展,讓技術的研發門檻兒大為降低。其中語音識別、人臉識別,還要很多圖形、聲音等識別類技術尤甚。

一位從業資深技術專家解釋:語音識別和圖像識別基本原理都是將現實資源切分為最小識別單元,與標準對比,最終做出判定。以語音識別為例,把聲音切分為一幀一幀的最小單元,分析每一幀波形狀態,這一步將語音波形文件轉化為文本文件;多幀組合形成音素,根據不同語言特征,幾十個音素組成音素集,而音素集識別為單詞,完成識別。

識別過程繁復,對硬件的運算能力要求高,在過去硬件運算能力低、成本高,技術實現重點在于優化,在當時現有的硬件條件下實現識別。隨著計算機硬件和前端手機的運算能力飛速發展,就連技術功夫的優化意義越來越小。

某學院派語音識別用了20年完成的技術,如今新興技術商用了3年就完成了,在一定程度上,與硬件能力的提升有很大關系。

在現有應用條件下,過去的高精尖技術已經不再有那么高的門檻,所以具有充足資金實力的產品應用企業大部分自行開發。目前在語音識別、人臉識別等領域,BAT都有自己的技術團隊。

應用商自建的心理,一方面節省日后的使用成本,另外一方面既然這些技術被認為是人工智能領域的基礎技術,如果使用專業廠商的技術,應用幫助技術商進行的任何改善,同樣也會提高競品的能力。這點可能也是大家不愿意看到的情況。

“畢竟,人工智能市場才剛剛開發,誰有些許進步,都有機會傲視群雄。”在目前開發的創業融資市場,資金不是最重要的問題,技術門檻兒又降低了。

純技術未來三大出路:被收購、尋找旁系市場、具備應用特色

【觀點】在人工智能領域,“純技術”概念股前途堪憂

8月某語音識別概念股暴跌,學者撰文“風險巨大”,雙方上演了小規模的媒體撕逼。概念股指亞馬遜虧了很多年依舊被看好。但這一比喻非常不恰當,根源在于亞馬遜是應用商,有海量的公眾用戶資源,而作為語音識別概念股只是純技術商,主要用戶只是少數2B企業。

全球用戶甩掉亞馬遜的可能,近乎為零,而2B企業改換語音識別引擎的可能性很大。尤其是BAT都有自己的。現有的互聯網商業環境如果不發生巨變,商業依舊是BAT三派的話,三家對合作伙伴的底層人工智能技術使用也會有“要求”。

因為人工智能商業的核心是大數據,而語音識別、人臉識別等等是獲取數據的重要通路,唯數據論的今天,BAT和一些大互聯網企業肯定會把這塊抓在自己手中。

從目前來看,純技術廠商未來發展三條出路:第一被巨頭收購、第二在局部市場謀求轉型產品應用商、第三轉型特色應用謀其應用嵌入巨頭平臺。

從2015年開始,蘋果、谷歌,包括國內的百度等巨頭都在人工智能技術領域展開了收購,能夠被收購入營,是純技術商一個非常明智的選擇。但是對于一些體量較大、甚至已經獨立上市的企業而言,走這一步的難道有所加大。

目前一些技術商轉變思路,把賣技術轉為賣服務,自己用自己研發的技術為一些行業機構做針對性的服務,例如針對醫院提供紙質藥單轉化為電子單據等等。

能找到不錯的服務市場,對純技術商是一條不錯的出路,因為它們可以在局部小市場開始建立起一定的大數據平臺,這對于今后轉化為人工智能應用商有一定的幫助。不過其建立起來的大數據版權是歸屬所服務的機構,還是技術商自身,這是個問題。

此外,把掌握的技術應用在一些邊角、特色的小應用上也是一條出路。小應用具有用的上,但看不上,開發沒必要,而你有能形成特色。如:有時尚用品識別,用戶在視頻或者某種圖中,看到喜歡的衣服時,可以幫助識別衣服是什么品牌的,在那里能買到,或者幫助找到類似同款等。再具體會用什么樣的應用,那就是仁者見仁智者見智了。

當前股市熱炒各種人工智能概念股,大半是囫圇吞棗式的,不分彼此,只要技術是,便歸入概念股,集體看漲。但細細分析,大家可要看清,最終誰才有真前途,值得長線投資

【來源:鈦媒體             作者:懂懂筆記



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