EmTech圆桌|AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

2019-12-14 08:40:32 来源:网络整理 作者:管理员

原标题:EmTech圆桌 | AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

在人工智能、大数据、区块链等行业的不断发展过程中,行业对这些技术的理解也在不断发生变化。在推动技术落地的不同阶段,行业发展也面临着不同的挑战。

如何打破如今人工智能投资瓶颈?如何探索区块链未来应用?来自中美不同领域的意见领袖在 EmTech 圆桌讨论环节提出各自的看法。

EmTech圆桌|AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

图 | 左至右分别为张敏、Hassan Adekoya、Ibrahim Gokcen、Kris Kersey (来源:EmTech China

圆桌讨论主持人:

张敏(合力投资管理合伙人)

圆桌嘉宾:

Ibrahim Gokcen(施耐德电器首席技术官)

Hassan Adekoya(纽约城市规划首席信息官)

Kris Kersey(普华永道区块链负责人)

张敏:请问 Adekoya 先生,能不能为我们描述一下自动驾驶以及 5G 技术在纽约的发展情况。

Hassan Adekoya:我们在曼哈顿和布鲁克林之间部署了一些自动驾驶实验区,车队规模超过 8000 辆。交通部资助了其中的车联网相关项目,金额达到几千万美元,我们希望能够建设起配套的基础设施以及通信协议。

在车辆自动驾驶过程中,我们可以在道路路口保证车辆和行人安全。也会收集各种信息,包括信号灯信息,以及道路上通过车辆和行人的数量等信息。

我认为车路互联系统其实还可以升级得更快,我相信未来会有更多的供应商能够提供更多智能组件,在道路两侧为我们收集更多关于车辆和行人的信息。

EmTech圆桌|AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

张敏:如今人工智能领域的投资难度变得更高了,在您看来,影响这个市场的因素是什么?如果让您给中国人工智能投资者提建议的话,您会给他们提什么建议?

Ibrahim Gokcen:我觉得投资者也分不同级别,不过他们最主要的目标是找到一个合适的垂直领域,并期待能在未来获得 10 倍甚至更高的收益。这就需要去真正地理解技术、理解客户。

很多人工智能的创业公司都宣称自己在做深度学习、机器学习,但我们还是需要去冷静地观察它背后真正的技术,是不是有一定的夸张成分,去看他们想解决什么问题,想产出的是什么。

我们需要以用户为导向去发展技术,围绕想解决的问题和最终的产出进行工作,不管是在全球范围,还是在中国,做投资都需要考虑这些。

EmTech圆桌|AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

张敏:区块链可以很好地部署在供应链中,除此之外,还有哪些行业最适合使用区块链?

Kris Kersey:我想强调的是数字身份的管理,包括网络空间的身份管理。比如,我们可以在区块链钱包上设定一个身份,你可以在不同的生态系统或者是不同的行业中分享自己的身份信息,通过区块链来管理这些数字身份,可以满足像欧盟《通用数据保护条例》这样的法规要求。

关于刚刚提到的,区块链是可以在供应链中得到广泛使用,其实还可以考虑到一个完整的链条。比如一架飞机或者是一辆汽车,其中可能包含了数百万个零部件,所以我们除了需要去追踪最终的产品,同时也要追踪其中的零部件。

区块链可以成为记录所有活动的总账,打造出一个不可篡改的记录,帮助我们管理产品全生命周期的信息。

另一个就是代币化。我们可以打造出一个代币的基础架构,不管是任何领域都能使用这种代币。代币其实就是一种虚拟的货币资产,可以进行货币换汇,我觉得我们可以在一些奖励的系统中使用这项技术。

EmTech圆桌|AI、区块链的投资瓶颈与落地前景

张敏:金融领域对区块链技术来说是不是一个好的应用场景?

Kris Kersey:是的,其实区块链在美国有一些相应的使用场景,但到目前为止,具体的探索还比较有限,其中包括清算、支付、贸易、资产交易等。 区块链技术在金融领域还有挺大的发展潜力,可以带来整体效率的提高,包括资本的清算和结算等。不过如果用区块链来进行,的确成本会比较高。总体来说区块链在其它行业的发展速度会比金融领域更快一些。

张敏:我们都知道 AI 和大数据会给未来的生活带来巨大变化,您觉得在真实世界中使用人工智能技术最大的挑战是什么?人工智能和大数据之间的相关关系是什么?

Ibrahim Gokcen:我觉得大数据的概念在今天已经有所改变,几年前大家都开始谈论大数据,如今我们不再关注大数据本身的概念,最重要的是如何用好手头上的数据。

也许有些数据并不是非常多,但真正有效的数据其实在公司内部系统当中,却没有被真正利用起来。所以说更重要的不是数据的体量,而是数据的有效利用。

在解决商业问题时,不管是大数据还是小数据,最关键的还是要得出有效的成果。以前很多人还停留在了概念的认知阶段,但对很多公司而言这些技术是不可用的,所以我们需要去寻找合适的场景,真正发掘大数据技术的潜力。

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