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韜光養晦的Sony AI,憑什么與Google和Facebook平起平坐?

腦極體 2019-11-29

原標題:韜光養晦的Sony AI,憑什么與Google和Facebook平起平坐?

伴隨著感恩節氣氛的日漸濃重,面對只剩下最后一個月份額的2019,奮進的、錯失的,都已塵埃落定,是時候迎來盤點得失、清理思緒的冬藏時節了。

整體來看,AI過去一年的產業化步伐稱得上扎實飽滿。在這個縣鎮老頭都能跟家里的智能助手聊上兩句的時候,如果有人冒出來大喊一嗓子——我們要做AI啦!你可能會覺得這家公司要么是斷網十年,要么就是好飯趕不上熱乎的。

但如果對方是索尼,還要跟Google、Facebook掰手腕,這滋味是不是就十分微妙了。恨它來的太晚,怕它被按在地板摩擦,同時又有點暗搓搓的小期待——蓄力時間這么長,是不是憋了什么大招?

AI能否成為2020年新的“索尼大法”,還是值得聊一聊的。

robot,robot,還是robot:一詞讀懂新部門Sony AI

關注科技新聞的朋友,可能已經或多或少獲悉了索尼人工智能新部門的大致細節,包括在全球成立辦事處,讓世界充滿激情的使命愿景,以及相關的團隊配置和人才招攬計劃等等。

凡欲探新路,往往先置人事。否則無人可用,無事可干,那創新自然也無從談起。而Sony AI的人和事,我們用一個詞就給大家概括完了,那就是——robot。

先說人員配置。下個月Sony AI就將開始正式運營了,它的全球掌門人是索尼計算機科學實驗室公司(Sony Computer Science Laboratories,Inc.)的總裁兼首席執行官北野博彥(Hiroaki Kitano)。美國網站的負責人則是德克薩斯大學奧斯汀分校計算機科學教授彼得·斯通。

(北野博彥和彼得·斯通)

Sony AI基礎研發的方向,以及工程師人才的招攬,都將由這兩位大將來執掌。而他們的履歷也多元化的同時,也有著核心的一致性。

北野宏明是曾是Sony CSL實驗室的所長,在1990年中期就開始從事索尼核心業務有關的研究工作。索尼最早的人工智能單品Aibo,就誕生在這個實驗室。同時,北野也是機器人世界杯(RoboCup)聯合會的創始主席,他希望開發一支完全自主的仿人機器人團隊,并在2050年贏得世界杯,以此為目標來加速人工智能和機器人技術的進步。

而美國“分舵”的彼得斯通也是一個機器人信徒。他的研究也主要集中在強化學習和機器人學領域,并被廣泛應用,同時也是德克薩斯大學機器人組合項目的副系主任和主席,并擔任RoboCup的現任總裁。提升智能agent的適應性和交互等基本能力,是他的興趣所在。

顯然,這兩位研究者都不是單純的象牙塔教授,在基礎問題之外,他們的研究目標也很明確——那就是更智慧、更具廣泛應用型的人工智能機器人。

這也給Sony AI的研發項目奠定了基調。

海外媒體的報道顯示,Sony AI未來將有三個核心領域:一是游戲,利用AI輔助開發者進行設計、測試、分析等工作;一是成像和傳感器,將“索尼大法”在硬件市場的傳奇再續一秒;最后則是美食,與卡內基梅隆大學共同研發搭載人工智能的烹飪機器人,實現烹飪、上菜、送餐“一條龍”。

總結一下就是,將大眾對日本AI的“刻板印象”進行到底。

超前與滯后:從索尼讀懂日本AI

說日本在AI領域失聲,這個結論顯然是偏頗的。日本人和企業一直對智能很有情懷。且不提遙遠的第五代計算機、類腦項目等,今日許多AI領域的知名基金與投資項目都是由日本企業主導的,比如軟銀孫正義的愿景基金,2016年成立的100億日元規模的“索尼創新基金”(Sony Innovation Fund),今年索尼又和大和證券共同設立了一個專注AI機器人等領域的創新增長基金(IGV),目標籌資200億日元,投資對象還覆蓋了索尼的歐美基地。

索尼內部也歷經了數年變革,結束了平井一夫時代。除了資本部署之外,在產品層面,索尼還相繼復活了機器小狗Aibo,大舉裁撤無力回天的智能手機業務。甚至與老對頭微軟盡釋前嫌,在云、AI技術上達成了戰略合作。2018年,索尼還聯合5 家日本出租車運營商開發基于AI 的打車系統。

相對于日本企業的精益成本管理,大家可能對這種速度沒什么概念。但放在全球產業尺度上來看,就是被同行襯托的“龜速”了。

以索尼對標的Facebook為例,2016年扎克伯格在F8年度開發者大會上宣布了十年規劃,奠定了AI戰略的基調。緊隨其后的2017年度的主題可以用AI基礎研究來概括,Facebook人工智能研究部門(FAIR)是當年取得突破性進展最多的組織之一,備受AI畢業生追捧,PyTorch深度學習開源框架上線;2018年,基礎研究開始向生產轉變,AI成為Facebook幾乎所有產品和服務的支撐。

在東方的坐標軸上,中國科技巨頭投身AI的速度也堪稱迅猛。從2015、2016年相繼提出AI戰略依賴,中國的科技巨頭很快從基礎研究、開放服務、產業場景等全方位地布局生態,今天已經形成了立體全面的產業技術格局。

與之相比,索尼乃至日本科技公司使出了渾身解數,似乎依然沒有架設起受矚目的AI軍團。花費了這么長的時間才推出了一個專門進行AI基礎研究的獨立部門,而諸多原本散落著技術光輝的優勢領域,也陸續被追趕乃至超越。

比如索尼計劃將AI算法與游戲相結合并催生出新業務的規劃,育碧早在2017年就開始利用Commit Assistant研究AI對傳統游戲的渲染、動作、動作捕捉等的結合。其名為Sam的AI語音助手也比索尼的PlayStation語音幫助系統更早上線,來幫為玩家提升游戲體驗。

而在“索尼大法”占據強品牌優勢的硬件消費市場,索尼也接連在智能音箱、智能耳機等細分場景上慢人一步。

盡管索尼難得地告別了慣有的封閉姿態,在第二代Aibo上開放了API,鼓勵眾多開發者在機器狗平臺上創建新的應用程序,但這款沉淀了近20年索尼技術能力(第一代Aibo是1999年推出的)的機器人寵物,更適應于老齡化、獨居文化與單身主義盛行的日本社會,感情撫慰意義要大于智能機器人技術的實用價值,在全球消費市場上難以掀起波瀾。

Sony AI,乃至Japan AI想要走進全球產業的第一陣營,其難度恐怕不比智能手機翻身仗來的小。目前看來,錯過移動互聯網的索尼,在“長安米貴”的AI江湖恐怕不小心踩到了類似的坑。

Sony AI的“逆襲”機遇

從移動互聯網,到人工智能,我們看到的是索尼這只“巨象”一次次身軀緩慢地觸碰救命稻草,又一次次地身不由己。

捆綁住它的那些鎖鏈,或許有三個名字:

一個是“精益運營”。相較于歐美企業在戰略上的敢為人先,日本企業則以成本控制、精益管理著稱。這也使其在科技進步上更多地注重實用性與商業性。早在1999年,索尼就開始布局人工智能,機器狗Aibo全稱是Artificial Intelligence Robot,這只能走能打滾的狗曾經引發了全球性轟動,但因為業績不佳,2006年Aibo宣布停產。與之同樣命運的還有索尼的人形機器人QRIO,僅推出了三年就因為銷量而停售了。像Deepmind這種三年血虧10億、谷歌依然“供養”的故事,很難在日本企業身上發生。

第二是“過度超前”。索尼堅持認為自己絕不是AI界的后起之秀,只是因為沒有得到充分宣傳,自家真正的AI能力可以與Google和Facebook“平起平坐”——很大程度上,指的是其在人工智能機器人上的軟硬件優勢。

盡管其商業智能機器人產品相繼推出了歷史舞臺,但索尼并沒有停止在人工智能和機器人上的研究。2016年,索尼還投資了發人工智能技術的初創企業Cogital,來強化下一代智能產品的技術。

但AI走進大眾生活的真實節點,是由機器神經網絡與大數據等共同撬開的效率之門,即使今天我們身處如火如荼的AI改造過程中,機器本身依然處于“弱智能”階段。而索尼引以為豪的高智能機器人距離真正為人類提供多元服務,還需要解鎖一系列高難度的技術鎖鏈。難以向消費市場輸出真實的使用價值,這也使其依靠AI挽救虧損的夢想,在很長一段時間內都只能是一個問號。

第三則是“孤立開發”。在研發方面,索尼對工程師的態度毋庸置疑是誠懇的。為了搶奪AI人才,索尼2019年給新人開出了第一年稅后工資730萬日元(約46萬元人民幣)的優厚待遇,比過去增加了4成。還計劃擴大股票期權(新股認購權)激勵制度,給予股票期權的對象也納入了研發部門的年輕人。與此同時,還會為工程師們提供人工智能課程培訓,來保持技術與多個部門的同步進展。

但索尼內部隔離山頭的封閉機制,卻使得本應開放協同的AI戰略,在碎片化的績效考核與部門割裂之間,讓創造力變得枯竭。舉個例子,此前索尼的手機相機傳感器被蘋果、三星等廠商紛紛采用,但索尼的CMOS卻并未加強其手機的攝影攝像功能,原因是相機部門擔心手機拍照能力超過自己的微單會影響本部門的業績,所以拒絕為手機部門優化相關功能。

這種各自為政的研發模式,顯然無法為AI提供數據、模型、創新場景等發展必備的養料,也與主張跨部門交流、堅持興趣與目標導向的硅谷創新文化,顯得尤為涇渭分明。

那么,被索尼賦以基礎賦能角色的Sony AI,它的出現能夠破解這種創新局面嗎?

從短期路線來看,無論是人才資源優勢,還是技術的全面領先,亦或是產業鏈綜合實力上,我們幾乎可以判索尼AI一個“死緩”。

但人工智能對于社會的變革意義,并不是一件兩三年就能宣告結束戰斗的快速游戲。如果將其看做是一場需要多人多年經營的MMORPG,索尼或許不能成為碾壓全場的PVP之王,卻是一支值得爭取的盟軍。

比如伴隨著AI產業化的極速發展,技術商業化與性價比越來越被重視,AI企業的盈利能力也成為資本市場關注的頭號焦點之一。日本科技企業在管理、經營層面的經驗(錯誤)能幫助文化相近的中國企業少走彎路。

同時,在智能機器上的工程優勢,尤其是軟硬件協同、機器情感算法、泛智能技能等的知識沉淀,將在接下來AIOT的細分賽道上釋放出新的產業光輝也未可知。

總體而言,索尼大法能否再續輝煌,恐怕依賴的不是韜光養晦,而是一場破釜沉舟。

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