[Tổng hợp] CÁC HỌC BỔNG PHD FULLY-FUNDED ĐANG MỞ
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1. Fully-funded PhD positions tại University of Oxford, UK và University of Colorado, USA vào năm 2021-2022.
Trong đó, 3 suất dành cho University of Oxford, 3 suất dành cho University of Colorado. Các bạn có thể làm ở cả 2 nơi.
📌 Thông tin GS: Dr. Tam Vu (http://mnslab.org/tamvu/) leads a multidisciplinary research group in the Computer Science Department at the 𝐔𝐧𝐢𝐯𝐞𝐫𝐬𝐢𝐭𝐲 𝐨𝐟 𝐎𝐱𝐟𝐨𝐫𝐝 and 𝐔𝐧𝐢𝐯𝐞𝐫𝐬𝐢𝐭𝐲 𝐨𝐟 𝐂𝐨𝐥𝐨𝐫𝐚𝐝𝐨.
📌 Project topics:
(1) Embedded System Machine Learning, (2) Mobile Healthcare, (3) Brain-Computer Interface, (4) Mobile Sensing and Wireless Sensing Systems, (5) Medical Device and System, (6) Quantum Computing.
📌 YÊU CẦU:
+ Chuyên ngành Computer Science, Computer Engineering, Electrical Engineering, Mechanical Engineering, Robotics, Bioengineering.
+ Hands-on experience with coding, system design, and implementation.
+ Có kinh nghiệm nghiên cứu.
+ Well prepared for 3-5 years of concentrated work.
📌 CÁCH ALLPY:
CV should be submitted via email to Dr. Tam Vu ([email protected]) with the subject heading “𝐏𝐡𝐃 𝐎𝐱𝐟𝐨𝐫𝐝-𝐂𝐨𝐥𝐨𝐫𝐚𝐝𝐨 𝟐𝟎𝟐𝟐”. Positions will remain open until filled, but the preferred start date is 09/2021 or Early 2022.
2. Thông tin PhD tại IPVF (Viện quang điện của vùng Ile-de-France).
Đây là một trong cơ hội rất tốt cho anh em vật liệu, được làm việc với giáo sư của trường Ecole Polytechnique (trường xịn nhất nước Pháp). Giáo có hơn 707 bài báo, indice-h 58 indice-i10 301.
📌 Topic: Fabrication of III-V Materials by PECVD
- Starting date: 10/2021
- Education: Master 2/Engineer
📌 CHI TIẾT: https://www.ipvf.fr/emploi/ipvf-phd-thesis-fabrication-of-iii-v-materials-by-pecvd
📌 DEALINE: 30/9. Nhưng các bạn nên mail giáo sư cho chắc chắn ;)
3. Liên kết nghiên cứu tùy theo trình độ cá nhân, người lao động được trả lương theo nhóm lương E 13 TV-L)
Các vị trí được tài trợ bởi Quỹ Alexander-von-Humboldt
📌 Yêu cầu:
- Có bằng ĐH và tiến sĩ về sinh học hoặc các lĩnh vực liên quan, có chuyên môn về ít nhất một trong các lĩnh vực sau:
+ tạo ra các mô hình động vật di truyền;
+ hình ảnh in vivo và kính hiển vi tua nhanh thời gian;
+ genomics và bioinformatics
+ điện sinh lý in-vivo;
+ giải phẫu thần kinh và mô học.
- Nói và viết Tiếng Anh thành thạo.
- Ứng viên có động lực cao Quen thuộc với mô hình thí nghiệm, cá ngựa vằn, là một lợi thế.
Vui lòng gửi đơn đăng ký của bạn bao gồm CV, statement of motivationvaf tên của ít nhất 2 academic referees qua Cổng thông tin TU Dresden SecureMail https://securemail.tu-dresden.de bằng cách gửi nó dưới dạng một tài liệu PDF duy nhất tới [email protected] hoặc qua thư đến: TU Dresden, CRTD, GSur für Neuronale Entwicklung und Regeneration, Frau GS Catherina Becker, Fetscherstraße 105, 01307 Dresden. Vui lòng chỉ gửi bản sao vì đơn đăng ký của bạn sẽ không được trả lại cho bạn. Các chi phí phát sinh khi tham dự phỏng vấn không được hoàn trả.
📌 Chi tiết: https://securemail.tu-dresden.de/web.app
📌 DEADLINE: 13/08/2021
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h computing 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最讚貼文
分享亞勤的精彩演講。這是他上周在哥倫比亞大學工學院2020畢業典禮演講。他稱為是絕對是最大的“熵”的一屆畢業生。
本文來自人工智能學家微信公眾號
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張亞勤2020寄語哥倫比亞大學畢業生:引領未知時代
2020年5月18日,人工智慧和數位視訊的世界級科學家和企業家,美國藝術與科學院院士、百度前總裁、清華大學智慧科學講席教授張亞勤博士,在哥倫比亞大學工程學院的畢業典禮上發表了主題演講。
張亞勤說:“面對全球疫情,技術成為最關鍵的變革力量,高速網路、軟體和人工智慧等基礎技術塑造我們生活、學習、工作和娛樂方式。”他提到:“隨著世界進入一個充滿挑戰和不確定性的新階段,年輕工程師迎來了回應歷史使命的決定性時刻,不僅要以技術創新,還要以同理心、勇氣和人文主義精神來迎接使命。”
哥倫比亞大學工程學院院長瑪麗·博伊斯(MaryC. Boyce)表示:“我們很高興能請到張亞勤博士(Dr.Ya-Qin Zhang)給我們的畢業生做演講,以此來紀念這一重要的里程碑。”她談到:“我們的畢業生將進入一個變化的世界,他們也將成為時代變化的締造者。學生們將受益張亞勤博士的觀點,其非凡職業道路也將鼓舞學生們。”(引用哥倫比亞大學新聞報導)
以下為百度前總裁、清華大學智慧科學講席教授張亞勤在2020年哥倫比亞大學工程學院畢業典禮上的致辭全文:
尊敬的Bollinger校長, Boyce院長,家長們,同學們,大家好。
我很榮幸能夠在這個非常時期,以特殊的形式出席這次特別的典禮。首先,恭喜2020屆畢業生,對你們取得的傑出成就表示衷心祝賀。你們做到了!
我也是一名哥倫比亞大學的學生家長。我的兒子現在哥大工學院二年級學生,我女兒是哥大商學院2020屆的畢業生。我想與所有家長分享這份難以言表的喜悅和驕傲,我們都做到了!
這無疑是我們有生記憶以來最具挑戰性和不確定性的一個時期。
我們不僅看到了科技創新的極速進步和第四次工業革命的巨大力量,人工智慧、納米技術、量子電腦和5G通信等等技術不斷突破。
我們還目睹了百年一遇的流行疾病在全球範圍內帶來的突發性破壞和災難性影響,對我們的社會基礎、經濟結構和生活方式帶來挑戰。
對於那些學習過熱力學第二定律的人來說,“熵”這個術語一定不陌生,它表示動態系統中的混沌程度(Chaos)。資訊理論的創始者Claud Shannon將這一概念擴展到了資訊的不確定性和隨機性。可以說,2020屆畢業生是被賦予“熵”值最高的一屆。未來的不可預測和混沌程度都是前所未有的。對你們如此,對我們所有人也是如此。
與你們的交流令我回想起我的學生時代和年輕時的工程師工作經歷。1990年畢業後,我的第一份工作是開發演算法,壓縮圖像和視頻,完成遠端傳輸,對國際標準MPEG和H.26x做出一點小貢獻:MPEG和H.26x也是如今Netflix、YouTube、Skype和Zoom等流行視頻應用程式的重要基礎。在過去的三十年裡,我有幸一直在激動人心的創新技術中徜徉, HDTV、自動駕駛、人工智慧和雲計算等等。在這一路走來,收穫的不僅是無窮的樂趣,也有超凡的艱辛。我想跟同學們分享我的三個體會:
1)在數據爆炸和不斷變化的世界中,成為具備強適應能力的學習者。在瞬息萬變的技術行業中,五年前學到的知識大多已無用處。你們在哥倫比亞大學中學習到最有價值的是學習新知的能力,是從繁雜噪音中分別信號的能力,是從眾多數據中提取“熵”的能力。我有一個行之有效的習慣,每天早上花10分鐘,找出對我而言最新的發現或最重要的3件事情,當天來學習。
2) 要擁有獨特的觀點和視角。當你們進入現實世界,會自然而然的開始被“打磨”,去遵循已有的趨勢,融入他人。我懇請你們保持自己的尖銳、棱角和與眾不同。當我與年輕工程師面聊時,我期待他們的觀點、他們的“熵”、他們鮮活的想法,這些遠比圓滑、打磨、“正確”要重要得多。
3) 無論做什麼事情,要秉承道德和人性。兩千多年前,偉大的希臘思想家蘇格拉底將道德作為追求真理的靈魂。大約同一時期,偉大的中國哲學家孔子把人性的“仁義”作為社會結構的基礎。在截然不同的文化下,兩位偉大思想家所見略同,並非巧合。今天,當我們面臨更多選擇、迷茫和誘惑時,這一點就變得更加重要。技術是中立的,但創新者是有使命的。技術是工具,但技術人員是為人類服務的。院長Mary Boyce對哥倫比亞工學院提出的願景“技術以人為本”是工程學的核心,也是我們工程師和技術人員的宗旨。
年輕的朋友們,對你們而言,這是一個決定性的時刻,請盡情的用你們的才華、激情和創新,更用你們的同理心,勇氣和人性,去展現,去閃耀,回應使命的召喚!
再次恭喜你們,2020屆畢業生!
以下是哥倫比亞大學對張亞勤作為畢業生典禮發言人的報導和過往成就的介紹
https://engineering.columbia.edu/news/class-day-2020-ya-qin-zhang
人工智慧和數位視訊的世界級科學家和企業家,百度前總裁張亞勤於2020年5月18日,在哥倫比亞大學工程學院的畢業典禮上發表主題演講。因為疫情的緣故,演講和畢業典禮將採取提前錄製形式,發送給全球的畢業生及其家人。
百度作為科技巨頭,向全球超過20億人提供包括移動互聯網和雲計算等服務,張亞勤曾負責智慧駕駛、雲計算、新興業務和公司的技術部門。是一位廣受讚譽的科學家和技術專家和創新領導者。他是聯合國、世界經濟論壇和許多公共論壇的領導人和發言人,積極討論新技術對社會變革性的影響以及如何縮小數位鴻溝。2018年,他帶領百度成為第一家加入國際人工智慧道德組織AI (PAI)的中國公司,目前也是全球最大自動駕駛開源平臺Apollo理事會的主席。
張亞勤說:“面對全球疫情,技術成為最關鍵的變革力量,高速網路、軟體和人工智慧等基礎技術塑造我們生活、學習、工作和娛樂方式。”他提到:“隨著世界進入一個充滿挑戰和不確定性的新階段,年輕工程師迎來了回應歷史使命的決定性時刻,不僅要以技術創新,還要以同理心、勇氣和人文主義精神來迎接使命。”
加入百度之前,張亞勤擔任了16年Microsoft的高管,任公司全球資深副總裁和微軟亞州研究院院長。2011年,他在中國創立了微軟風險投資加速器(Microsoft VentureAccelerator)。作為中國最有活力的創業引擎之一,該加速器已經幫助孵化了200多家公司。
張亞勤將在7月加入清華大學,擔任AI科學講席教授,並創立智慧產業研究院(AIR),將專注於第四次工業革命中的技術,包括自動駕駛,人工智慧、物聯網以及神經網路計算。
哥倫比亞大學工程學院院長瑪麗·博伊斯(MaryC. Boyce)表示:“我們很高興能請到張亞勤博士(Dr.Ya-Qin Zhang)給我們的畢業生做演講,以此來紀念這一重要的里程碑。”她談到:“在這個非凡的時代,沒有人能夠更好地講述技術在我們生活中扮演的角色,來描述技術在創造一個更緊密、更安全、更有創造力的人類社會中的潛力。無論工作還是社交,我們比以往任何時候都更加依賴技術來保持聯繫,我們的畢業生將進入一個變化的世界,他們也將成為時代變化的締造者。學生們將受益張亞勤博士的觀點,其非凡職業道路也將鼓舞學生們。”
張亞勤在12歲進入中國科技大學少年班,並獲得電氣工程學士和碩士學位。之後前往美國獲得喬治華盛頓大學的理學博士學位。他畢業于哈佛大學高管商業課程,在職業生涯的早期,曾擔任新澤西州普林斯頓(現為SRI)的Sarnoff Corp多媒體實驗室總監,還曾是GTE Labs(現為Verizon)的高級技術人員。
張亞勤是美國藝術與科學院院士和澳大利亞國家工程院院士。
1997年,年僅31歲的他,成為有史以來最年輕的科學家,被任命為IEEE會士。他撰寫了550多篇論文、12本書,並獲得了62項美國專利,為視頻編碼、流媒體、互聯網服務等領域的演算法和理論制定了全球標準。被IT時報、CNBC、《商業週刊》和全球商務評為亞洲十大CEO、年度CEO、50位全球傑出人物和十大創新者。
張亞勤博士是哥倫比亞工學院2022屆學生和2020屆商學院畢業生的家長,他同時還是哥倫比亞工學院訪問委員會的成員,也是哥倫比亞商學院的高級學者。
張亞勤哥倫比亞大學畢業典禮演講英文原文:
Leading in times ofuncertainty
President Bollinger, Dean Boyce, Parentsand Students:
I am honored to be here at this veryspecial occasion, at a very special time, in the most special form. First, abig congratulation to the class of 2020 for your remarkable accomplishments. Youmade it!
I am also a proud parent of Columbia.My son is a rising junior at the engineering school, and my daughter is also aclass 2020 for the business school. I share the immense joy and incrediblepride with all the parents, we all made it too!
This is undoubtedly the mostchallenging and uncertain time in our living memory.
We see the staggering pace ofinnovation and the transformative power of the fourth industrial revolution,with technology breakthroughs such as artificial intelligence, nano-technology,quantum computing, and 5G advanced communications.
We also see the sudden disruption andcatastrophic impact of the once-in-a-century pandemic at a global scale thatchallenges the very foundation of our social fabric, economic structure, andlife style.
For those of you who have learned the 2ndlaw of thermodynamics, you know the term “entropy”, which represents degree of chaosin a dynamic system. Claud Shannon, the founding father of information theory,extended this notion to measure information uncertainty and randomness. It’s fair to say that the Class of 2020 is the one that is “given” the highest entropy. The level ofunpredictability and chaos is unprecedented for you -- and for all of us.
Talking with you reminds me of my earlyyears as a student and young engineer. My first job after graduation in 1990was developing algorithms to compress imagery and video for remote transmission,essentially to extract the maximum entropy. The work eventuallycontributed in a small way to a set of international standards known as MPEGand H.26x, the base for today’s popular video applications used in Netflix, YouTube, Skype andZoom. Over last three decades, I had the distinct opportunity to work on someof the most exciting technologies such as HDTV, autonomous driving, AI, and cloudcomputing. I have had the wildest ride with not only a great deal of fun, butalso extraordinary hardship along the way. Let me share with you three of mypersonal learnings:
1) Be an adaptive learner in the world of dataexplosion and constant change. In today’s fast changing technology industry, most of what you learned fiveyears ago is irrelevant. The most valuable skill you’vegained at Columbia is the ability to learn new things, to discern the signalfrom the noise, and to extract entropy from the ocean of data. One routine Ifind particularly helpful is to commit just 10 minutes each morning and prioritize3 things – anything new and important to me – to learn that day.
2) Have a unique point of view and perspective. When you get into the realworld, there is a natural tendency to become “polished”, to follow existing trends, and toblend in with the rest.
I ASK you tomaintain your sharpness, your edge, and your differences. When I interviewpeople, particularly young engineers, I look for their point of view, theirentropy, and their flash of ideas, which to me is far more important than beingsmooth, polished or “correct”.
3) Hold Ethics and humanity at theheart of what you do. Over 2000 years ago, the great Greek thinker Sock-ruh-tease put ethics as the soul forthe pursuit of truth. Around the same time, the great Chinese philosopher Confuciusplaced “Renyi”, whichessentially means humanity, as the foundation for social structure. It is nocoincidence that two of the greatest minds from vastly different cultures hadthe same idea. This has become even more critical today as we all face morechoices, confusion, and temptations. Technology is neutral, but innovatorshave purpose. Engineering is a tool, but engineers serve humanity. “Engineering for Humanity”, the vision set byDean Mary Boyce for Columbia engineering is the very core of engineering andwhat engineers are all about.
My youngfriends, this is the defining moment for you, for you to rise, to shine andanswer the historic call of duty, with not only your talent, spark andinnovations, but also compassion, courage and humanity.
Congratulations again, Class 2020 !
h computing 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
AI公司,開始破產了:要麼往前上市,要麼往後離場
2020年05月06日16:49
作者 | 楊青
來源:投資界PEdaily
破產這一幕,開始蔓延到了AI創業公司。
投資界獲悉,據外媒報導,全球知名的AI芯片企業——Wave Computing 公司即將破產。據悉,該公司已經遣散了所有員工,並申請破產保護。如無意外,這將成為第一家在疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
消息令科技圈嘩然。Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一,曾被認為有和英特爾、英偉達等巨頭一較高下的潛力。2018年底,Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資,這一輪融資過後,這家公司累計融資金額已超過2億美元。
然而,如此知名的一家AI創業公司,還是倒下了。而Wave Computing的下場並非個例,我們把目光拉回國內,那些AI獨角獸們,日子也不好過。
曾幾何時,國內頭部的AI公司上演一場瘋狂的融資競賽——融資似乎成了一項競技體育,行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。如今,情況急轉直下,“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”,一位北京VC投資人對投資界坦言。
一旦沒有了輸血,擺在AI公司面前的選擇並不多:要麼悄悄關門,要麼謀求上市之路。但是,IPO不易,AI獨角獸曠視科技、商湯科技赴港上市接連受挫,這是一連串響亮的警鍾。更多IPO無門的AI創業公司,開始破產。
曾融資2億美元,
疫情下第一家申請破產的AI明星公司
在申請破產之前,Wave Computing被譽為全球最有前途的AI公司之一。
2008年,Wave Computing在美國加利福尼亞正式成立,專注於通過基於數據流驅動(dataflow)技術、以及實現dataflow技術的軟件可動態重構處理器(CGRA)架構,突破AI芯片性能和通用性的瓶頸,加速從數據中心到邊緣的AI深度學習計算。
其中,最為轟動的是,2018年6月Wave Computing收購老牌半導體IP公司MIPS,計劃通過將它的數據流架構與它的MIPS嵌入式RISC多線程CPU核心和IP相結合,為下一代AI提供了動力。彼時,外界一度認為Wave Computing具備了和英特爾、英偉達爭鋒的潛力。
也是在這一年12月,Wave Computing宣佈完成8600萬美元E輪融資,該輪融資由投資公司奧克蘭公司(Oakland Corp.)領投,原有投資者也參與了本輪投資。這一輪融資過後,Wave Computing累計融資金額已超過2億美元。
除了深受資本的青睞,Wave Computing更是各種榮譽加身:被商業諮詢公司Frost & Sullivan 評為“機器學習行業技術創新領導者” ;並被 CIO 應用雜誌評為“25大人工智能供應商”之一;入選全球半導體聯盟(GSA)“最受尊敬的私營半導體公司”獎。
然而,好景不長。進入2019年,突然到來的兩次CEO人事變故,使得外界對Wave Computing信心大失,導致最後對MIPS難以割捨的人所剩無幾。而在產品方面,相比Nvidia、Graphcore,Wave Computing芯片的優勢並沒有得到很好的凸顯,引發了前景擔憂。
2020年,疫情肆虐全球,目前尚未得知疫情是否加速的公司破產,但Wave Computing 毫無疑問成為了第一家疫情期間申請破產的 AI 芯片公司。
據芯東西報導,Wave Computing目前只是申請破產保護,進行資產重組,中國區已全部關閉。Wave Computing原本有近40多中國區員工,目前只剩幾位。至此,一顆曾經星光熠熠的AI企業就這麼迅速隕落了。
AI獨角獸開始瘋狂的融資競賽
中國創投史上絕無僅有
Wave Computing的結局,是無數AI 創業公司狂飆之後的縮影。
我們把時間拉回到2016年——當時,Google旗下AI系統AlphaGo以4:1戰勝圍棋九段高手李世石,引發了一波全球性的人工智能熱潮。
那兩年,沒有再比人工智能大會更熱鬧的會場了。國際級的AI大會一場接著一場,全球頂尖科技企業同台亮相成了常態。台上AI大牛激情澎湃,PPT充滿著AI世界的種種奇幻;台下聽眾仰頭聆聽,生怕錯過下一個時代。
與此同時,互聯網巨頭們也給AI再添一把火。李彥宏率先提出all in AI,馬化騰隨後也提出AI in all,馬雲啟動了NASA計劃並創立達摩院,華為的全棧AI策略火速推出。似乎, AI時代已經觸手可及。
AI成了整個投資圈都在聊的話題。“天使輪的項目投資人看看方向、團隊,聊一聊就定了。很多公司什麼都沒有,一個PPT只要打上AI的標籤就能拿到不錯的估值。”這樣不可思議的一幕,卻屢屢在創投圈上演。
“其實當時大家對AI的盈利模式也看不太清楚,但是這個技術肯定是先進的,先在技術上占位以後再思考落地是不少AI創業公司的投資方共同的想法。”一位長期關注硬科技的投資人向投資界回憶當時情況。“2016、2017年的時候,中國的VC/PE市場資金很充足,風口也不是很多,自然有大量的資金流入AI行業。”
當時AI投資有多瘋狂?對於頭部的AI公司,融資似乎成了一項競技體育,行業的融資記錄被一遍又一遍地刷新。
成立於2014年的商湯科技,僅僅3年時間估值就暴漲到20億美金。2017年7月,商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資,創下當時全球人工智能領域單輪融資額記錄。
2018年4月,商湯科技完成阿里巴巴集團領投的6億美元C輪融資,再次創下全球人工智能領域融資記錄;一個月後,商湯科技再度獲得6.2億美元C+輪融資;三個多月後,商湯科技再度獲得軟銀10億美金的融資,估值也飆升至60億美金。
粗略算下來,從2018年4月到9月,5個月時間內商湯科技接連獲得三輪融資,僅這三輪融資金額就超過22億美金。放眼全球創投史上,很難再找出一家創業公司能夠獲得如此密集且大量的融資。
而被拿來和商湯科技並列為的計算機視覺“四小龍”——雲從科技和依圖科技,在這一段時間內也不斷進行融資。雲從科技在2018年6月宣佈獲得10億元人民幣B+輪融資;依圖科技也在6月、7月接連宣佈兩輪融資斬獲3億美金。
這在中國創投史上實為罕見。動輒就是幾億、幾十億美金,一波又一波資金得砸在身上,對於這些AI獨角獸來說,2018年堪稱是最夢幻的一年。
投資人已經很長時間不看AI了
沒有了融資,燒錢的獨角獸還能撐多久?
這場瘋狂的融資競賽,讓一個個AI獨角獸被迅速“催肥”。
目睹這一切,VC/PE圈並不是沒有過擔憂。早在2017年年底,創新工場董事長、CEO李開複就曾公開預言:“AI項目(融資熱)是今年上半年開始的,融資差不多夠18個月花,明年底估計有一批公司倒掉。”
爾後,擔憂開始一一成為現實。2018年,一級市場募資難全面爆發,這場資本寒冬開始傳導到AI行業,直接的表現是AI企業融資開始變難了。雖然頭部的公司仍然堅挺地續寫著輝煌,但一大批的AI 創業公司的生存問題開始漸漸浮現。
所有人開始意識到,AI被嚴重神話了。2018年底,科大訊飛被曝出人工翻譯假裝的機器人翻譯的醜聞,讓這家老牌AI語音巨跌落神壇。甚至險些被認定為“機器人公民”的索菲亞,最後確被指出只不過是一個機器類人音箱”,震驚全世界。
AI巨頭尚且如此,早期的AI創業公司中的亂象更是不敢想像。誇大、造假屢見不鮮——曾有媒體報導,很多早期的機器人和虛擬機器人上節目,多數是寫好了劇本,或者直接由人工操控的。
即便是擁有相對領先的算法或技術的AI企業,因應用場景無法實現,難以發揮其真正價值,仍然導致後續融資失敗。就拿計算機視覺領域的應用來說,目前還是在比較初級的階段;即使是頭部企業,也還在努力探索大規模商業化的路徑。
對於AI創業公司來說,變現的壓力非常大。
另外,巨額的融資資金給了頭部的AI公司更多的試錯機會。它們有資金支撐,可以不斷尋找應用場景,然後迅速切入,在這基礎上再摸索短期的變現機會,並一步步不斷打磨,發現長期的商業模式。
但巨額的融資是一把雙刃劍,直接將AI公司的估值推到了一個絕大多數VC/PE望而卻步的高度。
啟明創投創始主管合夥人鄺子平在2018年時曾表達過擔憂,直言當時人工智能公司的估值總體偏高。“現在絕大部分技術型的、平台型的公司還是一To B的場景,但投資機構卻把它們當作To C的公司來投。這樣的公司,後續還需要多輪的融資支援成長。如果天使輪一下子把估值做到1億,那A輪總得3億,做到F輪怎麼辦?”
2019年開始,後遺症顯現了。沙利文公司發佈的《 2019 中國與美國人工智能產業及廠商評估 》中數據顯示,2013 年至 2018 年,中國 AI 領域投資熱度遠高於美國,投資額從2015年開始超過美國,但是到了 2019 年中國在 AI 領域的投資額與投資筆數大幅下跌。
留給AI獨角獸的時間不多了
2020,要麼往前上市,要麼往後離場
“我已經很長時間沒看AI的創業項目了”,一位北京VC投資人對投資界坦言。當投資方重新審視AI公司變現能力和擴展空間,估量投入和產出時,資本熱度逐漸消退。
當沒有了資本方的輸血,受困於資金壓力的AI公司要麼悄悄關門,要麼紛紛開始謀求上市之路。
最新消息,曠視科技或將籌備科創板上市,港股正常推進,或將採用“A+H"模式。對此,曠視官方回應稱,不予置評。
早在2019年8月,曠視科技就向港交所提交了招股書,這也是首次揭開了AI獨角獸的神秘面紗。從曠視科技提交的招股書來看,其2016年、2017年和2018年的營業收入分別達到人民幣6780萬元、3.13億元和14.27億元,虧損分別為人民幣3.43億元、7.58億元和33.52億元。而2019年上半年,曠視科技虧損額度達到驚人的52億元。
這次IPO之旅並不順利。在提交上市申請6個月後,曠視科技在港交所IPO的進程狀態顯示為“失效”。
另一家AI明星公司——商湯科技,近期也被外媒報導稱推遲了今年在香港進行7.5億美元的首次IPO計劃,轉戰私募市場,尋求5至10億美元融資。不過商湯科技回覆:不曾有上市具體時間表。
截至目前,商湯科技自從2018年9月完成D輪融資之後,已經有近18個月沒有新的融資。儘管之前累積的融資額高達30億美元,但是在造血能力不足的情況下,又能撐多久呢?
有業內人士透露,這兩家AI獨角獸赴港上市受挫,原因可能是其估值沒有得到認可。
即便如此,還有一大批AI 獨角獸正在趕來的路上。雲從科技被爆計劃2020年上半年申請科創板上市,披露估值達200億元人民幣;雲知聲被爆在2018年7月已經和中金公司簽訂了上市輔導協議,擬在科創板上市;優必選也被爆已經於去年完成招股說明書的主要編寫。不久前,AI芯片公司寒武紀也已經向上交所提交了招股書,有望登陸科創板。
但是,估值高、盈利能力不足、持續虧損是目前AI獨角獸們的通病,未來能否保證大規模盈利有待於時間的考驗,即便能夠登陸資本市場又有多大的用處?事實證明,技術並不能成為一家 AI 創業公司的“護城河”,如何將技術變現才是AI企業的當務之急。
可以預見,2020年將是中國AI公司們的分水嶺——一些玩家將黯然離場;另一些則彙入二級市場的大海中,接受更大的考驗。破產這一幕,或許在AI公司這一群體中,才剛剛開始。
資料來源:https://m.sina.com.hk/news/article/20200506/0/5/2/AI%e5%85%ac%e5%8f%b8%e9%96%8b%e5%a7%8b%e7%a0%b4%e7%94%a2%e4%ba%86-%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%89%8d%e4%b8%8a%e5%b8%82%e8%a6%81%e9%ba%bc%e5%be%80%e5%be%8c%e9%9b%a2%e5%a0%b4-11620515.html?fbclid=IwAR33y7iML0w9vQnCn8EcC62jpaeUQKJavX1q6QBcRBEyX3ODesvdICfGPFU