导读：很多朋友问到关于人工智能公司怎么宣传的的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
人工智能生成的合成媒体，DeepFake 了解一下
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想象一下，在选举前几天，一个候选人的视频被发布，显示他们使用仇恨言论，种族污蔑，以及削弱他们作为亲少数族裔的形象。想象一下，一个十几岁的孩子看着一段令人尴尬的露骨视频在社交媒体上传播。想象一下，一个CEO在筹集资金的路上，当一段陈述她对产品的恐惧和焦虑的音频片段被发送给投资人时，毁掉了她成功的机会。
以上所有的场景都是假的、编造的，并不是真实的，但可以通过人工智能生成的合成媒体，也就是所谓的DeepFake[1]，使之成为现实。同样的技术，可以让一位因卢伽雷氏病而失声的母亲用合成语音与家人对话，也可以用来生成政治候选人的假演讲，以损害其名誉。同样的技术，可以让老师使用合成视频与学生进行有效的互动，也可以用来制作一个青少年的假视频来损害其声誉。
人工智能(AI)和云计算技术、GPU虚拟机和平台服务的进步，使得音频、视频和图像处理技术的复杂性得到了快速发展。商品化云计算的接入、公共研究的人工智能算法，以及丰富的数据和多样化海量媒体的可用性，为合成媒体的创作民主化创造了一场完美的风暴。这种人工智能生成的合成媒体被称为深层假造。通过社交平台，合成媒体的传播实现了规模化的民主化。
GAN技术的创新和研究，加上计算的日益普及，使得合成数据的质量以惊人的速度提高。新的工具，其中许多是公开的，可以以越来越可信的方式操纵媒体，例如创建一个公众人物的声音副本或将一个人的脸叠加到另一个人的身体上。GAN和deepfakes已经从研究和学术课题发展到企业创新、 娱乐 和参与 社会 活动的实际应用。
Cheapfake是通过简单的常规编辑技术，如加速、减速、剪切等，以及非技术性的操作，如重新编排或重构现有媒体。廉价伪造的一个例子是 "醉酒的佩洛西 "视频[2]。最近，我们看到一些政治广告中使用了重新着色和修饰的手法，这也是一种廉价的假货[3]。
Deepfakes已经成为换脸和对口型的代名词。还有很多其他类型的基于人工智能的音频、视频和图像的操作都可以被称为Deepfakes。
换脸是指一个人的脸被另一个人的脸或另一张脸的关键特征所取代或重构。脸部交换或用滤镜进行操作，几乎是所有社交媒体、视频聊天应用的常见功能。从2014年开始，社交媒体应用Snapchat就有了增强人脸的滤镜。利用人脸检测镜头技术，你可以让自己变老，添加美颜滤镜，或者给自己装上猫耳朵和胡须。这些应用和技术的输出将被定性为AI-Generated合成媒体或deepfakes。大量的免费和付费应用和在线工具让两个人的换脸变得超级简单。开发者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的开源代码来创建非常复杂的deepfakes，并在定制代码和训练AI模型方面做出一些努力。
操控术是用人工智能渲染操纵的全身动作和行为。它是一种在视频中创建目标脸部和身体的3D模型来作为木偶人的行为和说的技术。它也被称为全身深度假动作。2018年8月，加州大学伯克利分校发表了一篇名为《Everybody Dance Now》的论文[4]。这是研究人工智能如何将专业舞者的动作转移到业余爱好者的身上。日本人工智能公司Data Grid创造了一个AI引擎，可以自动生成广告和 时尚 的虚拟模型。
唇语同步是一种渲染嘴部动作和面部表情的技术，让目标人物用声音和正确的语气和音调说事情。AI算法可以将一个人说话的现有视频，改变视频中的唇部动作，以匹配新的音频。这些音频可能是断章取义的旧讲话，也可能是模仿者说话或合成的讲话。演员和导演乔丹-皮尔就用这种技术制作了奥巴马的病毒视频。
Voice Coning是一种深度学习的算法，它可以接收个人的语音记录，生成与原声过分相似的合成语音。它是一种创建个人的自定义语音字库，然后用字库来生成语音的技术。开发合成语音的应用和云服务有很多，微软定制语音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，个人和企业都可以使用这样的技术来提高自己的机构。
图像生成或图像合成是一种利用计算机视觉技术、深度学习和生成式对抗网络（GANs）来合成新图像的技术。它可以生成计算机生成的人或任何非真实物体的图像。英伟达的一个团队用从Flickr上提取的人脸图片训练了一台计算机，创建了网站ThisPersonDoesnotExist.com。在网站ThisXDoesnotExist.com上还有其他例子。
文本生成是利用人工智能技术进行文本和深度学习，自动生成文本，写故事、散文和诗歌，创建长文档的摘要，以及综合的方法。使用RNN（循环神经网络）和现在的GANs，文本生成有很多实际的使用案例。文本生成可以帮助行业中新的自动化新闻或机器人新闻工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他标签或计算机代码。
技术能够增强人们的能力，是一个很好的推动力。技术可以让人们有话语权，有目标，有能力大规模、快速地产生影响。由于数据科学和人工智能的进步，出现了新的赋能理念和能力。人工智能合成媒体有很多积极的应用案例。技术可以为所有人创造可能性和机会，不管他们是谁，也不管他们如何听、如何说、如何沟通。深假技术的进步在某些领域有明显的好处，比如无障碍、教育、电影制作、刑事取证和艺术表达。[我将在以后的文章中探讨积极的使用案例]。
与任何新技术一样，邪恶的行为者会利用这种创新并为他们的利益服务。GAN和Deepfakes已经不仅仅是研究课题或工程玩具。从一个创新的研究概念开始，现在它们可以作为一种通信武器使用。Deepfakes正变得容易创造，甚至更容易在政策和立法真空中传播。
Deepfakes使编造媒体--换脸、对口型和木偶人--成为可能，大多数情况下，无需同意，并给心理安全、政治稳定和商业干扰带来威胁。深度造假可以用来损害名誉、捏造证据、欺骗公众、破坏对民主体制的信任。近两年，利用生成式人工智能模型创建的合成数据被恶意使用的可能性开始引起人们的警惕。该技术现在已经发展到可能被武器化，对个人、 社会 、机构和民主制度进行破坏和伤害。Deepfakes可以促进事实相对主义，并使专制领导人得以发展。Deepfakes不仅会造成伤害，还将进一步侵蚀人们对媒体已经下降的信任。它还可以帮助公众人物将自己的不道德行为隐藏在Deepfakes和假新闻的面纱中，将他们的实际危害行为称为虚假行为，也就是所谓的骗子红利。
非国家行为者，如叛乱组织和恐怖组织，可以利用Deepfakes来代表他们的对手发表煽动性言论或从事挑衅性行动，以煽动人们的反国家情绪。例如，一个恐怖组织可以很容易地制作一个假视频，显示士兵对宗教场所的不敬，以点燃现有的反国家情绪，造成进一步的不和谐。国家可以使用类似的策略来传播针对少数族裔社区或另一个国家的计算宣传，例如，一个假视频显示一个警察高喊反宗教的污言秽语，或者一个政治活动家呼吁暴力。所有这些都可以用较少的资源、互联网规模和速度来实现，甚至可以通过微目标来激发支持。
[我将在今后的文章中探讨深层伪装的负面使用案例和危害]
为了捍卫真相和保障言论自由，我们需要采取多利益攸关方和多模式的方法。任何减轻恶意深层造假的 社会 负面影响的对策，其主要目标必须是双重的。其一，减少恶意深层造假的风险，其二，将其可能造成的损失降到最低。
恶意深造的有效对策可分为立法行动与法规、平台政策与治理、技术干预和媒介素养四大类。
笔者将在以后的文章中探讨有效的对策。
赛为智能：人工智能助力无人机，能飞更“高”?
日前，赛为智能举办投资者关系活动，副总经理、董事会秘书陈欣宇出席。亿欧智慧城市对本次投资者关系活动记录做了部分编辑，供读者参考。
1、请问公司作为中国领先的人工智能企业，在人工智能领域的发展战略?
答:人工智能转型定位:以5G加边缘计算为突破口的人工智能 科技 公司。在人工智能板块，将实现赛为智能、合肥赛为智能一体化战略，从研发、销售、宣传、生产等各个方面全面一体化。充分发挥当地优势资源，实现深圳、合肥、北京、香港一体化，促进公司产品销售，增强公司品牌影响。
继续加强对无人机的研发和应用场景的开拓，加强在军事、公安、武警、海洋、林业和民用领域的市场拓展。在机器人方面，依靠在机器视觉、深度学习和自动控制多年的积累，提高机器人产品的稳定性、可靠性、实时性、准确性，增强机器人产品的普适性。拓展机器人在电力系统、大数据中心、地下综合管廊、轨道交通系统中的应用。
在现有技术及产品基础上，结合国内各条线路应用基本情况，逐步开发出标准化一代、二代等系列产品;积极拓展产品的应用领域和方向，努力将轨道交通的无人驾驶纳入人工智能板块，抢占该领域的战略高地。
2、请问公司在人工智能方面相比较同行业具有哪些优势及主要产品有哪些?
答:公司成立了人工智能研究院，重点深耕无人机、机器人领域。在无人机方面，拥有高功率机载直流电源设计、轻质高强度光电混合成缆、松耦合姿态解算等核心技术，系留无人机系列产品在业内升空高度、留空时间、静风功率、电源工重比均为一流。主要产品有无人机图像处理平台、飞行自动驾驶仪、赛鹰450H大载荷无人直升机、赛鹰8000T系留旋翼无人机等多款无人机高端机型，广泛应用于公安、武警、海洋、林业、等军事和民用领域，其中，系留多旋翼无人机是国内首创，技术领先。在机器人方面，依靠在机器视觉、深度学习和自动控制多年的积累，拥有自有深度学习图像及视频识别框架、腿足类关节柔顺力控制、前端在线工业仪表视觉处理算法等核心技术，机器人产品稳定、可靠、适应各种恶劣工业环境，决策算法前端部署，实时性、准确性好，普适性强。主要产品有巡检机器人、护理机器人、仿生四足机器人等。
3、请问今年公司在人工智能产品推广方面做了哪些工作?
答:今年以来,公司继续加大人工智能产品推广工作，如公司参展了2019全球无人机应用及防控大会、2019(第五届)中国智慧城市国际博览会、2019世界无人机大会暨第四届深圳国际无人机展览会等展会。另外，公司自主研发的赛为智能火眼R-X1巡检机器人首次亮相2019亚洲电力电网展。
4、请问电力巡检机器人主要功能有哪些及应用领域?
答:公司自主研发的火眼R-X1巡检机器人，火眼R-X1巡检机器人是一款可定制室内导轨式巡检机器人，能够在数据中心机房、配电房等室内环境下使用，通过搭载的图像、红外、声音、气体等多种传感检测设备，实现对电力电气设备的智能化巡检、监测和预警等功能，有效提高运营效率,降低运营维护成本。还可以应用在城市管廊、油田巡检、公共安全、大型厂矿等领域，既可以保证监测对象的安全和正常运行，又大幅度提升了巡检效率，有效降低人力运营成本。同时，结合公司在人工智能、大数据等领域的优势，火眼R-X1巡检机器人还提供更多定制化的服务。
5、请问公司的人工智能产品如何应用到智慧城市业务领域中?
答:智慧城市是赛为智能人工智能技术和产品应用的重要载体。公司研发的无人机、工业机器人、服务机器人、人脸识别等产品，将深度应用于智慧城市这个大平台上，提升民众的幸福感和参与感。接下来，还将通过人工智能、5G、边缘计算等技术，持续丰富和拓展智慧城市应用场景，逐步打造完善的智慧城市生态圈。
6、请问公司如何将人工智能技术与5G技术相结合呢?
答:公司与华为在智慧城市、大数据等领域开展了战略合作，并在人工智能产品(也应用于智慧城市项目中)中已经展开针对5G技术的相关研究与测试工作，目前已跟部分运营商和5G设备商开展相关研发合作工作。
2019年5月23日，北京邮电大学为公司授牌，双方联合设立“北京邮电大学--深圳市赛为智能股份有限公司”校外创新创业实践教育基地，双方共同探讨、推进创新创业教育和产学研的深度融合，推动5G技术与工业级无人机的深度融合应用。
2019年6月24日，安徽省首个5G 移动通信技术与无人机融合应用项目在合肥高新区签约，公司全资子公司合肥赛为智能有限公司与中国移动合肥分公司达成协议，双方将发挥各自优势，聚焦5G基础通信能力、网联无人机、物联网、工业互联网、云端机器人、虚拟/增强现实、人工智能、云计算和大数据等领域，开展深层次、宽领域、多形式的业务合作。作为安徽省工业级无人机、机器人等高端制造的龙头企业，合肥赛为智能旗下赛鹰无人机，将在5G技术的深度赋能下，推动自动避障、自行飞行、群体作业技术的关键性突破，进而颠覆现有农业植保、巡检作业、通讯中继、应急救援等领域的行业应用，显著提高 社会 生产效率。
接待过程中，公司接待人员与投资者进行了充分的交流与沟通，严格按照有关制度规定，没有出现未公开重大信息泄露等情况，同时已按深交所要求签署调研《承诺书》。
人工智能教育有哪些骗局？
人工智能存在的骗局一般常见的有夸大宣传课程效果甚或虚假宣传欺骗消费者；高额的加盟费或高课程分佣，造成运营着的运营成本过高，或者授课老师授课与宣传不符，难以维持倒闭。而消费者花钱了却难以学到相关的知识技能。
拓展资料：
人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
又一AI公司被戳破谎言：伪装到你做到为止真的很难
域名多个 AI, 融资可能多 50%。为了「梦想」，先画个饼不失为上策。
「fake it till they make it」（假装做到，直到你做到为止）这句话，在创业圈一直非常流行。
鉴于许多创业公司以及成熟企业的产品都不会在 100% 成功后才发布，这似乎是一个圈内默认的操作。但有一个疑问：
在开发人工智能技术方面，当初创公司也在假装（fake it till they make it）的时候，多少才算太多？
弓满则断。
获得资本与缓冲时间的代价，是要冒着「善意谎言」还没有兑换成现实就在中途被戳穿的巨大风险。
上周，纽约时报刚刚曝光明星公司 One Concern 制作的 AI 灾难应对解决方案名不副实，灾难预测的部分结果被灾后专家与工程师认为可能会有致命缺陷；
今天，华尔街日报就做了另一个披露：
声称正在建立人工智能 app 开发平台的印度创业公司 Engineer.AI，其实并没有真正使用人工智能开发应用程序。
相反，真正的贡献者是使用手动方法的员工们。
根据 Engineer.ai 创始人 Sachin Dev Duggal 的公开演讲以及宣传资料显示，Engineer.ai 开发的一项名为 Natasha 的人工智能软件能够帮助任何人创建定制化 app。
换句话说，任何人都可以在这款 AI 辅助工具的帮助下通过点击网站上的菜单来迅速创建一个移动应用程序。大致流程如下：
用户可以选择任何自己喜欢的现有应用程序模板（如公司网站给出的例子是订披萨的 app）。然后 Natasha 在很大程度上会自动创建一个相似的应用程序。
公司表示，由于支撑流行应用程序的大部分代码都是类似的，因此该公司的「人工智能软件」已经掌握了这里面大部分结构，可以帮助用户自动组装新的应用程序。
这将使得整个过程比传统的应用程序开发更便宜、更快捷。
至于效果如何，华尔街日报援引 Engineer.ai 发言人称——「在公司最近开发的一个 app 过程中，大约有 82% 是由这款软件『在第一个小时内自动生成的』，这就是 AI 的魅力。」
然而，Engineer.ai 的内部工程师在接受华尔街日报采访时却透露，AI 并没有像这家公司声称的那样为应用程序自动汇编代码。
他们指出，该公司的大部分工作依赖于印度和其他地方的「人工工程师」。而且即使考虑到 科技 创业公司普遍存在的「伪装到你做到为止」的心态，公司关于人工智能的应用也被夸大了。
当被媒体问及该公司有哪些使用人工智能的案例时，公司曾表示，客户需要支付的价格和工程时间表都是完全自动计算出的。
「其中一部分过程使用了自然语言处理，这项人工智能技术主要是为了识别和理解文本或语音。
另外，还使用决策树（基于选择的图形或模型）将任务分配给开发人员。」
然而，一些现任和前任员工则向华尔街日报透露，实际上一些定价和时间表的计算是由传统软件产生的，而且大部分工作总体上是由员工手动完成的。
这些人甚至还表示，该公司并没有多少自然语言处理技术能力，而公司内部使用的决策树不应被视为人工智能。
这个说法得到了瑞典深度学习软件公司 Peltarion 创始人 Luka Crnkovic-Friis 的认同。他认为，称决策树为人工智能通常「有些牵强」。
「如果你告诉客户你正在使用人工智能，他们可能不会期待使用一些上世纪 50 年代的技术。决策树其实是一项非常古老和简单的技术。」
有趣的是，就在本月，Engineer.ai 又悄悄在网站上对自己的技术与产品做了一些更加细致的解释与说明。
他们把介绍修改为「平均约 60% 的可复用软件是由机器生产的，其余部分是人工生成的，用于开发应用程序」。
我们并不是完全自动化的应用程序开发。相反，我们依赖于人工与人工智能的合作关系，其中可复用软件 (在传统软件开发中，重复代码约占产品的 60%) 是机器生产的，其余 40% 是机器生产的;大多数项目的独特之处在于「人工生产」。我们相信人类的创造力和才能将永远是创新和构建之旅的一部分。
实际上，从实用的角度来看，花费巨资进行完全自动化开发对我们没有任何好处，而我们可以通过专注于用自动化来解决那些重复性强和效率低下的工作（虽然 80-20 规则是经典，但我们是 60-40 规则!)，进而实现客户的利益。
除了产品的技术应用受到质疑，其在推出产品的时间上，也被认为遵循了「fake it till they make it」的原则。
Engineer.ai 一位熟悉公司运营情况的人士透露，在刚刚过去的两个月里，公司才开始构建自动化应用程序构建所需的技术。
他补充说，公司距离将人工智能技术应用于其核心服务其实还有至少一年时间。
当然，作为一项有门槛的技术，越来越多的创业公司已经发现构建人工智能比预期要难很多。 但除了技术本身，收集数据来训练支撑这种技术的机器学习算法可能也需要花费很长时间。
为了训练新算法模型，像 Engineer.ai 这样的应用程序开发商需要从客户那里收集成千上万的请求，并将它们与工程师构建的代码相结合。
但华尔街援引几位熟悉 engineer AI 的人的话称，这家公司还没有收集到足以支撑人工智能技术得以应用的数据。
不过公司发言人反驳，他们已经收集了超过 6 亿条记录以构建更好的 AI模型。
另外，在今年 2 月被解雇又同时向公司提起诉讼（这些在此前都没有被公开）的Engineer.ai 前首席业务官 Robert Holdheim 也同时披露了创始人 Duggal 曾经告诉自己的话：
「他说，每个 科技 创业公司为了获得资金都会夸大其词。我其实是认同的，这并不奇怪，只有这样才能让我们有钱得以开发这项技术。
但是 Duggal 曾告诉投资者，工程师已经完成了 80% 的开发工作，但事实上，我们还没有开始开发这个产品。」
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域名多个AI，融资可能多50%
「fake it till they make it」究竟是对是错，我们无法给出一个确切得结论；而人工智能技术在许多情况下，的确能够帮助企业省钱或更精准地找到目标用户。
但投资领域不得不面对的现实是，在 科技 领域，评估一家公司究竟有没有有效利用人工智能技术是一个日益严峻的挑战。
由于人工智能技术本身十分复杂且定义模糊而松散，非专业人士很难辨别它何时以及怎样被部署及有效利用。
面对投资方，许多创业公司都说自己在使用人工智能作为主要吸引公司客户的方式，但这种说法往往很难经过严格审查。
因此通常情况下，拿出一份「由 AI 驱动」的解决方案，的确更容易得到资本的厚爱。
根据权威数据分析机构 CB insights 提供的数据显示，人工智能创业公司的平均交易规模从 2013 年到 2018 年几乎翻了三倍。
而另一家数据分析机构 PitchBook 也表示，2018 年风险投资对人工智能创业公司的投资几乎比上一年翻了一番，达到 310 亿美元。
特别是域名含有「ai」的公司的数量，在一年内增长了两倍多。目前这种收费的域名扩展在全球 科技 创业公司中非常受欢迎。
此外，就在上个月，日本 科技 巨头软银集团又公布了一个以人工智能技术为主的投资基金——愿景基金 2 期，预计资本总额为 1080 亿美元。
而作为一个已有两年 历史 的资金池，愿景基金 1 期的资金总额也已经达到了约 1000 亿美元，其中有大约 700 亿美元已经被注入到若干家 AI 技术公司里。
总部位于洛杉矶的 Engineer.ai，就在去年从包括 Deepcore inc. 在内的投资机构那里筹集到 2950 万美元，而 Deepcore inc. 正是软银的全资子公司。
软银等机构不断的资金投入，一方面可能会继续提高 AI 公司们的市场估值，而另一方面，也让许多技术专家和部分投资者的质疑声更为统一。
「人工智能技术到目前为止最大的问题其实是——『承诺过多，但却实现不了』」，这是布鲁金斯学会智库技术创新中心主任 Darrell West 在上周发出的感叹。
「从几何时，这已经变成了一种营销手段。」
就像我们刚才在第一部分所提到的，这项技术的应用有着清晰的门槛。
一方面，它虽然可以很容易地在测试或初步形式中起步，但实际规模化部署要困难很多。
另一方面，获取和标注必要的训练数据来建立有能力的人工智能模型可能极为昂贵和费时，这也是为何周一我们报道过的一家硅谷人工数据标注公司能够在 3 年内成长为独角兽的根本原因。
只是，鉴于一些投资方并不十分出色的辨别力和技术应用的有限性，不知道从什么时候开始，创业者们对 「只有用人工智能做挡箭牌，才能筹集到更多资本」 的领悟愈加上瘾。
英国投资基金 MMC Ventures 的一项针对 2000 余家 AI 技术公司的调查显示，声称自己有某种人工智能技术的创业公司能够比其他软件公司多吸引15%~ 50% 的资本。
然而他们也表示，其中 40% 甚至更多的公司其实根本没有使用任何形式的人工智能技术。
波士顿咨询的人工智能专家 Philipp Gerbert 则认为，不能把责任都归于创业公司。
全球对人工智能融资的浓烈兴趣以及多国之间展开的「技术军备竞赛」，促使创业公司和上市企业开始将自己标榜为人工智能技术+服务机构——
「即使它们可能只有一个简单的聊天机器人。」
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人才稀缺，但AI公司却越来越多
「AI 人才」是技术圈这几年少数讨论热度持续走高的话题之一。然而，这个话题也让我们延伸出一个抓破头皮也搞不明白的矛盾点：
一方面，AI 人才已经紧缺到了各大培训机构都开始出售「AI 速成班」的地步，而为何另一边，自称有 AI 技术的企业却如雨后春笋般出现？
Engineer.ai 另一个被质疑的问题，正是出在人才身上。
华尔街日报判断这家公司可能缺乏一批深度具备机器学习或人工智能专业知识的高级工作人员。
因为当第一次被要求介绍一个具有人工智能技术背景的高级雇员时，他们只提供了一个名字。
这很容易让人想到上周被纽约时报质疑的 One Concern，其也存在「缺乏有研究成果的在职 AI 技术开发者」等人才问题。
显然，这不是一家企业的窘境。
有行业人士透露，目前很多自称拥有 AI 技术能力的企业，将利用廉价人力作为暂时的权宜之计，以便于在不断招人以及收集到数据以后推出真正的机器学习算法。
「我认识的一家公司说正在使用人工智能软件读取和收集收据，而实际上他们是用人类在做这项工作。这在行业里也不是秘密。」
从 2015 年到现在，对相关人才的需求已经从 AI 技术领域扩展到了更宽泛的行业领域，这也让企业对具备人工智能、数据科学和相关领域技能的员工需求呈现激增态势。
根据美国技术行业组织 CompTIA 在 6 月公布的一项数据显示，IT 行业的失业率在 5 月份降至 1.3%，呈现 20 年来的最低水平。
这更加剧了对稀缺人才的竞争。
因此，在这类技术人才更容易朝大企业、明星创业公司聚拢的过程中，或许对新公司以及行业性技术公司的考量，并没有如外媒讲的那样难以分辨。
AI“绝地求生”科大讯飞拼进“决赛圈”
AI时代具有两面性，一面是高 科技 光环加身，行业局势看起来欣欣向荣，另一面却是较为残酷的生存现状。
据腾讯研究院联合IT橘子发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势研究报告》，2014年和2015年分别是美、中国AI产业及企业增量的峰值，以2015年为分界，中国的AI企业数量正式超过美国，但此后开始出现下坡趋势，至2017年倒闭的中美AI企业在50家以上。
华为创始人任正非、创新工场CEO李开复等人都提出过人工智能的泡沫化，不仅仅是他们，越来越多业内人士也逐渐认同这一观点，科大讯飞董事长刘庆峰在2017年年末也曾预测2018年会有大批AI创业公司倒闭。
事实上，直到2019年的今天，AI企业轰然倒塌的例子依然存在。美国机器人制造公司，曾经有百万产品销量的Anki于4月份放出停业消息；由于融资方面的问题，成立不到四年的自动化驾驶企业Drive.ai于六月宣布停业并遣散员工，后续被苹果收购，而这两家企业皆属于在市场上拥有好口碑的公司。
AI行业至今没有一本“生存自救手册”，大量融资之后产品如何在市场实现资金回流成为了许多企业苦恼的问题。站在 历史 线上看，这几年正是人工智能公司们不断实践的时期，所以出现“泡沫化”质疑也在所难免。
那么，在如此残酷的AI竞争环境下，科大讯飞是如何拼出一条属于自己的AI道路的？
AI“绝地求生”，讯飞拼进“决赛圈”
绝地求生是款 游戏 ，在这里笔者不是要介绍这款 游戏 。做一个设想，可以把整个AI行业看成这个 游戏 环境。“多人”、“策略”、“竞技”，这些 游戏 关键词完美贴合AI公司们的生存现状，而科大讯飞作为最终挺进“决赛圈”的玩家一员，它面对的是这样一群人：
1、弹药充足的实力王牌
人们对于AI时代的幻想早就表现在各种书籍影视等作品当中了。谷歌全球副总裁Jay Yagnik曾指出：AI的潜力在于能改善人们的生活。对于拥有行业敏锐触觉的互联网巨头们来说，入局AI成了一件必为之事。
腾讯、阿里、亚马逊、英特尔......各大互联网企业都建立起了自己的AI开放平台，它们提供一些技术的免费试用，开发者们也可以查看其技术文档，先不论开放平台这一手段有效吸引了流量，巨头们品牌本身积累起来的流量优势就极具市场竞争力。
当然，除了流量优势，资金、人才竞争力、资源储备等方面的优势也帮助巨头们走一条“快速通道”，使它们更快实现项目落地。 根据4月份互联网周刊联合eNet研究院发布的《2019人工智能分类排行》一文，百度、阿里等公司的相关及业务大多排名靠前。
在《2019人工智能分类排行》的人工智能创新开放平台榜单中，科大讯飞的国家人工智能语音开放创新平台位列其中。可见，讯飞在其核心业务——智能语音领域还是保持着绝对领先水平。
其实，科大讯飞的AI布局早已不仅局限于智能语音领域，在教育、医疗、智慧城市、政法等领域都已深耕多年。“2017年至今，讯飞已形成89项行业解决方案。”刘庆峰在2019科大讯飞1024开发者节上说道。不仅如此，讯飞还搭建了更为丰富的生态。目前，讯飞开放平台已经能够提供267+项AI能力及方案，覆盖160万生态伙伴，形成以讯飞为中心的AI集群。在决赛圈，科大讯飞也可以说是“弹药”充足。
2、熟悉玩法的常驻玩家
除了开辟AI业务的BAT等大型公司，越来越多专注于人工智能产品研发的独角兽们正以暴风之势成长起来。
这群后起之秀之中最具代表性的公司当属AI“四小龙”——商汤、云从、依图和旷视。这四家公司皆成立不到10年，但估值都突破了10亿美元，是名副其实的AI独角兽。
有意思的是，这四家公司主要从事的都是计算机视觉方面的产品开发。事实上，在AI领域，除了智能语音技术，计算机视觉技术的应用场景也颇为丰富。
讯飞也并没有忽视这一点。从考量肺结节检测的国际医学影像领域权威评测LUNA，到目前公认自动驾驶领域内最具权威性、专业性的图像语义分割评测集Cityscapes，到医学影像领域的国际顶级会议ISBI举办的糖尿病视网膜病变分割与分级挑战赛（IDRiD），再到ICPR 2018 MTWI挑战赛，科大讯飞均取得了世界前列的亮眼成绩。可以说，讯飞在计算机视觉领域虽“征战”时日不长，却已处处开花。
而正在崛起中的AI公司无疑希望更快实现融资。以四小龙中最“年轻”的云从 科技 为例，这家成立于2015年，专注人脸识别技术研发的公司，其创始人周曦还曾在科大讯飞工作过，云从自B+轮融资结束后估值已达230亿元，今年3月也已完成C轮融资，计划明年赴科创板上市。
在国内，AI公司“起来”的速度之所以飞快，主要是依赖资本注入。据艾媒咨询今年1月份发布的《艾媒报告|2018中国人工智能产业研究报告——商业应用篇》，去年我国AI领域融资1311亿元，同比增长超过100%。
正因为资本助力，整个产业加速“优胜劣汰”，今后局势将会更加明朗化。这对广大投资者来说是好事一件，也意味着在今后AI公司强者愈强，越容易获得更多的融资。
3、需要抢夺的随机队友
人工智能其实离我们很近。目前AI技术应用到的场景更加多样化，工业园区、民用住宅等场所有时也能见到AI技术的应用实例。
AI技术在安防、医疗、交通、物流等多领域持续发展，甚至出现了AI新零售、AI农业、AI智能纺织等新的技术转型，AI生态正在全球范围逐步生成。
这场人工智能的时代运动，参与其中的企业者众。除了上文提到的两类与互联网紧密相关的公司以外，也出现了诸如海康威视、小米等携带着部分互联网基因的公司，或者是由传统业务转型的公司，虽然推动前沿的AI技术革新可能表现稍弱，但它们在自身的领域同样拥有优势。
而这就是未来的大势所趋，真正的全球智能化借由这些企业来落实，我们在兴奋之余，也可以预测到未来企业之间的交叉融合会诞生出新的格局。
其实这些不那么“主流”的公司到未来都会成为一种资源，供主流玩家们争夺。不仅仅是科大讯飞，人工智能将渗透人们生活的细节，AI公司们或许会不断推进跨界合作。
而那时，讯飞是否能拥有足够的实力，拉拢这些潜在的队友呢？能争取到什么程度的资源，除了需要讯飞方面的努力，市场的竞争局势对结果的影响也很大。
目前看来，凭借多赛道布局、搭架行业生态以及不断拓宽AI核心技术护城河等手段，科大讯飞已成功杀入“决赛圈”。但在龙争虎斗的AI之地，来自各方的压力依旧存在。
讯飞需要翻过“双重大山”
科大讯飞成立于1999年，在这20年内随着它的发展出现了不少质疑，主要表现为两大类。
第一类，有相关人士认为科大讯飞存在市值虚高、增收不增利及政府补贴高的情况。
10月24日晚，科大讯飞发布了 2019 年第三季度财报。第三季度，科大讯飞实现营业收入23. 45 亿元，同比增长13.10%，归属于上市公司股东的净利润1. 84 亿元，同比增长108.06%。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润3818.1万元，同比增长762.26%。
前三季度，科大讯飞营收65. 73 亿元，同比增长24.41%，净利润3. 74 亿元，同比增长70.51%，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润6981.43万元，同比增长183.49%。
科大讯飞在公告中表示，营收增速低于净利润增长速度的原因是由于2019年受宏观经济环境影响，部分政府财政支出收紧，银行、运营商等行业经营压力增大对公司的部分业务增长速度带来一定影响，此外，公司实施战略聚焦，对一部分非战略的业务进行了主动调整，一定程度上影响了当期的营收。
不过科大讯飞表示，公司聚焦重点赛道后，核心业务呈现出 健康 发展的势头，人均效能持续提升，有助于长期 健康 发展。
据了解，2018年底，科大讯飞从此前的170多个 探索 方向，战略聚焦为30多个大项。董事长刘庆峰称，未来要继续贯彻战略聚焦扶优扶强，做只有讯飞能做得好的事情，做好“平台+赛道”，包括C端硬件、教育、医疗、司法等领域。
值得注意的是，科大讯飞三季度的净利润是一、二季度之和，此前一直困扰讯飞的增收不增利的局面正在得到改善，而科大讯飞全年的主要利润集中在第四季度，势头良好。
刘庆峰曾在今年年中表示，人工智能已经进入了规模化应用的落地期，2019年可以被视为人工智能应用红利的兑现年。
事实上，作为在人工智能领域 探索 的创新企业，盈利并不应该成为必要苛求的指标。对成长型、技术型公司来说，但看收入特别是利润，也是极不科学的。公司的市场是多元的，政府也是重要的市场主体。更何况实际上，2018年科大讯飞的营收是79亿，政府补贴是2.7亿，而纳税额是9.3亿。
而且，知识产权和政府补贴一直是美国极力打压中国 科技 公司的两个重要方面。就在上个月，美国把科大讯飞等八家中国人工智能领军企业列入了“实体清单”，是何居心？不言而喻！我们不应当忽视国内这些真正拥有核心AI技术的公司一直以来的努力，他们让中国在世界前沿 科技 领域掌握话语权。
第二类，在 社会 舆论方面，科大讯飞也有一些不利消息。
2018年9月，科大讯飞应邀为“2018创新与新兴产业发展国际论坛”提供语音转写服务，一位同传老师将讯飞提供的“机器语音转写”服务误认为“机器同传翻译”并在网上发文质疑。
其实，讯飞的智能会议系统有两种解决方案。一是机器全自动转写并翻译，不需要任何人工同传参与；另一种则需要同传翻译，讯飞仅识别中文/英文语音，转写显示在屏幕上。
就在同传事件发生的三日前，刘庆峰在2018世界人工智能大会上就介绍过，此次大会上马云、马化腾、李彦宏等嘉宾的发言是讯飞机器全自动转写、翻译并投屏。而有三位嘉宾用的则是人机协作的模式。他同时表示，未来会是人与机器配合的AI时代，而绝不是机器取代人类。
显然，讯飞在上述事件的舆论处理上没有做好，作为一个成立20年才成立公关部的公司，一些负面新闻对其最直接的影响表现在股价下跌。但时间和市场无疑是最好的回应，一年多过后的今天，讯飞市值再次回升至700多亿。
热衷撒钱？
根据天眼查给出的资料，截至今年8月底，科大讯飞总共参与公开投资事件115件，未公开投资34件，2019年投资公司18家，其中人工智能方向的公司数量占比最高。
除此之外，科大讯飞旗下子公司也有进行对外投资活动，10月份子公司名下投资的企业就有两家。
在10月24日的开发者大会上，刘庆峰称由讯飞发起的产投活动中投资的公司数量达超过60家，平均增幅达50%以上。
这些数据反映出的是讯飞对投资活动的“热衷”。
事实上，科大讯飞早就在打造自己的AI生态计划，时至今日已经进行到3.0版本。在本次的开发者大会上，讯飞轮值总裁胡郁称要打造去中心化的AI生态体系，通过与开发者们联手来降低AI门槛，拓宽AI开放平台。
“开放共赢”成了科大讯飞宣传的主旨，胡郁还提到，希望不同的AI公司在数据经验等方面分享交流，打造一个混合正交的共赢新生态。截至目前，科大讯飞扶持1800+家生态企业，孵化了其中的75家，战略投资了其中的51家。这些企业在战略投资后，市值增长都超过了147%。
1、图资源？
讯飞倡导的共赢理念中包括资源共享。资源共享这件事虽然乍一看对双方都有利，但其实和小公司相比，大公司能更快实现资源整合利用，从而实现赛道加速。
为什么像讯飞这样体量的大公司也需要其他公司的资源共享呢？笔者将以AI赛道较为独特的一种资源——数据样本来举例说明。
AI机器学习需要用到大量的数据样本进行训练。通常来说，通过普通渠道获得大量数据样本是较为困难的，除了要考虑数据的来源渠道的合法性（部分公司搜集产品使用过程中产生的数据），这些数据样本还需要脱敏处理（去除敏感数据）。
搜集大量的数据样本也意味着将花费极大的人力、物力以及时间成本。这时，企业与企业之间的资源、渠道互通对科大讯飞产品研发相当有利。
因此，科大讯飞生态计划的部分作用在于为讯飞更快地吸收资源。
2、图扩充实力？
10月24日开发者节后，胡郁接受有关媒体的访问称讯飞在帮助合作者建立自己的AI平台，而讯飞大量的投资或许会在今后促生出一个词——“讯飞系”。
这些讯飞投资入股的企业陆续加入“讯飞系”，与现在人们常说的“阿里系”、“腾讯系”一样，投资的越多，市场的覆盖份额就越大，实力自然也就越强。讯飞或许也想在AI行业建立自己的体系，百川汇聚当成海，这对今后讯飞在行业里站稳站牢固有极大帮助。
说白了，共同进步是真话，资本逐利也不假。开公司不是做慈善，企业当然是优先考虑自身发展。笔者认同讯飞推动各界建立AI生态，寻求共赢的想法，毕竟AI产品概念落地难度大，以公司的一己之力突围，着实不太现实。
讯飞投资的问题也曾被部分媒体批评，但这或许也是讯飞思索出的一条生存之道。
变现模式何去何从
其实外界对AI公司们的盈利模式还是比较感兴趣的，人们常说的B端、C端产品模式套用到人工智能行业中会对公司盈利方面会产生什么样的化学反应？而讯飞的“路子”与大多数企业还有所不同。
1、B+C双轮驱动模式
在科大讯飞的AI开放平台上，诸如智慧出行、智慧零售、智慧客服、智慧城市等系列产品提供面向企业的服务。
通过科大讯飞的2019上半年财报也可得知，公司的主营业务为教育、城市、政法、平台及消费者、 汽车 以及智能服务六大板块。可见，目前科大讯飞主要的收入来自于B端产品。
科大讯飞早在多年前就开始发力，在B端积累了丰富经验，但不得不承认，由于客户身份转变、竞品丰富度提高，B端留给讯飞的发展空间在缩小。
刘庆峰曾公开表示，从2018年开始，科大讯飞有一个非常重要的变化，那就是B+C双轮驱动战略的扎实推进。科大讯飞在B端业务上有很强的优势，但我们不满足于此，我们想要成为既有行业品牌又有公众品牌的公司。讯飞消费者BG自成立以来每年都保持60%的高速增长，2018年C端业务实现营业收入25.17亿，同比增长96.54%，在整体营收中占接近1/3。双轮驱动的良好格局正在形成，在各种经济周期下实现相互补充、相互促进。
讯飞也明白，自身的转型之路一开始肯定难以顺畅。胡郁也坦言，转型过程中讯飞短板仍存，对于市场渠道的开拓以及如何吸纳人才都是讯飞要不断思考的问题。
在C端市场更多的巨头夹击下，讯飞再次成功上演“绝处逢生”。
2、B、C殊途能否同归
从to B到to C，对于讯飞来说，这两个方向都要做，两只脚都要站稳。
但是“两条腿”对讯飞是否会有些多余呢？无疑，资源分配成为问题之一。不管是to B还是to C，某一方面过多的投入就意味着其他方面缩减，在有限的人力、资金条件下，保证两种模式的持续开拓和良性经营对于高层决策者来说是一种考验。
其实在整个AI行业中，像科大讯飞这样多管齐下的盈利模式的公司其实不多，而这也是把双刃剑。一方面发展前景变得异常开阔，另一方面由于缺乏同类型公司经验作为对照资料，讯飞或许会走一些“弯路”。
刘庆峰曾在广东卫视《我有嘉宾》节目上说过，假使将来讯飞倒下，可能的原因之一就是在缺乏判断的情况下过激的发展。而现在，眼看着讯飞的商业帝国不断完善，正在AI这片海域驶的更远。
此时的讯飞就像来到了新大陆，它的命运究竟会如何，只能自己去 探索 。而人工智能行业中两种模式并行的方式是否能被写入“AI生存自救手册”，相信很多人都会期待讯飞接下来的表现。
总结
当每一个“风口”出现的时候，人们在躁动中往往隐含着乐观兴奋的情绪，这种“风口狂热”孕育了很多大大小小的公司，人工智能风口也是如此，AI行业技术难度高于于大多数行业，AI公司们在“织梦”，但故事的结局却十分统一，站在山顶的永远只是极少数。
讯飞A股上市的优势明显，但它面对的AI行业竞争激烈，太多人想进来，而更多人还没站稳就被迫出局，讯飞能在残酷的竞争中拼入“决赛圈”，在迷雾中求盈利，实力和运气缺一不可。幸好，讯飞已准备好了充足的“弹药”。
讯飞市值经历了从起飞到回落到再次回升，从中可以看出，人们对AI的判断已经逐步回归冷静。对于AI行业，人们也渐渐意识到，要带着更多的思考才能看到真相。
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