從新創企業現狀觀察AI發展熱度

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-12

從人工智慧(AI)新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度...

現在的很多生態締造者對於潛在生態的開發都十分在意：比如說及早深入教育市場，生態建設「從娃娃抓起」(編按：指從小開始)；再或者對新創企業的扶持或孵化計畫。這裡所謂的「生態締造者」的範圍可以很廣，比如雲端供應商、作業系統供應商、針對應用開發解決方案的供應商，以及各種硬體廠商等。

這些其實是吸引更多開發者，潛移默化中造成開發習慣、黏性的關鍵。《電子工程專輯》中國版(EE Times China)先前拜訪過微軟(Microsoft) Azure一批又一批的孵化企業；還有華為HarmonyOS當下對眾多新創企業的扶持……這類新創企業扶持項目都有著相當易於理解的商業邏輯，亦屬常規操作手段。

而在AI生態建構上頗具代表性的應該就是Nvidia，畢竟筆者之前也一直在提Nvidia在AI生態打造上的完備程度多高，這種生態對新創企業的扶持當然也是必不可少的。Nvidia新創加速計畫(NVIDIA Inception)進入中國是在2016年，這個計畫本身就在加速AI創業公司發展。從AI新創企業市場，以及類似Nvidia新創加速計畫這樣的專案，都可觀察AI技術或產業如今的發展熱度。

AI市場這兩年的新機遇

截至去年底，這項計畫在全球範圍內覆蓋了超過7,000家AI新創公司，去年一年加入Nvidia新創加速計畫的公司數量較上一年多出了25%。從Nvidia的總結來看，新冠肺炎疫情可能很大程度推動了該計畫。之前Nvidia業務開發VP Jeff Herbst曾提過：「2020年一場全球性質的瘟疫攪動了經濟發展。但新創生態系統卻在此期間一度繁榮，這很可能不是巧合。」

這些AI新創企業，依照類別來看主要包括了IT服務、醫療健康、媒體與娛樂。看起來是完全符合預期，就如同疫情期間全球的PC和資料中心市場發展受到刺激一樣，這恰好也是Nvidia業務發展的重點。可以說，疫情雖然短時間內造成了停工停產，但Nvidia可能是這波行情下獲得最大發展機會的企業之一。

數位生活方式的轉變促成了很多領域的快速發展，包括在家辦公、遠端醫療、家庭娛樂等。隨Nvidia大趨勢本身的利多，以及大環境的影響，去年加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的一大部分都在這些類別中。

在中國市場上，該計畫去年扶持的企業超過800家。這個數字也極大程度說明了AI在中國發展的繁榮。換句話說，全球25%的成長量也可間接表現出，新冠疫情的蔓延客觀上也推動了AI的發展，而且不止於醫療健康。

AI新創投資市場現狀

Nvidia新創加速計畫可認為是觀察AI新創企業，乃至整個AI產業發展的冰山一角。CB Insights先前公佈了一份AI 100榜單，列出100家AI新創企業——而且據說是從超過6,000家企業中選出來的。這份榜單涵蓋了跨18個核心產業的各種解決方案，這個數字其實已蠻驚人。這份榜單總結了這些年來AI新創公司獲得的融資金額、最具代表性的產業類別，以及有不少企業處在A輪融資階段。其中12家是獨角獸，而在地理位置分佈中，64%位於美國，8家位於英國，6家在中國和以色列等。

針對這個市場有一些更細緻的資料可以列舉。以前不久微軟豪擲197億美元收購Nuance為代表，目前美國最大的5家科技公司中，有4家大量收購了AI新創企業。其中蘋果(Apple)最多，收購次數達到了29次——這也是CB Insights前不久才更新的資料。僅今年一季，全球與AI新創企業相關的交易(如收購、兼併等)次數就達到了626次，交易金額大約是177億美元。與去年相比，2020年整年的資料是354億，這其中的增量還是相當可觀的。有投資機構認為，預期今年針對AI相關的企業交易量會是去年的2~3倍，這種持續活躍和加速的趨勢仍相當明確。

很多機構針對企業所作的統計也顯示，企業對於AI產品的採用計畫正在增加，或者說更多的企業在數位化轉型過程中準備應用AI。Signal AI針對1,000位C級高層的統計顯示，92%認為自家企業需要依靠AI技術來提升決策制定流程。GTC 2021上，Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳針對Nvidia發佈的AI for Enterprise特別提到：「我們將AI擴展到企業的邊緣。我們相信企業產業邊緣將會是AI產生巨大影響的地方，包括醫療健康、倉儲物流、生產製造、零售、農業、交通。AI還沒有觸達這些產業，但現在不同了。」

所以從投資方和需求方兩個方面來看，AI新創企業相關的投資都在持續擴大。不過這一現象可能與其他熱門領域的發展具有極高的相關性。比如推行SaaS的企業如今受到格外的關注——而這些企業普遍將AI作為企業產品的一部分。所以AI成為某些正在快速成長中的市場的組成部分受到追捧，本身也是AI成長的原因。達成全球AI交易金額的新記錄，可能會在今年持續發生；今年截至目前交易輪次也仍然表現出了熱度。

這其中有一點轉變，是近一年才發生。亦即去年很多企業對於AI的接受度仍然不高——AI之前的存在更像是一種行銷手法：即告訴客戶和投資人，產品中有AI技術才能獲得青睞；而現階段逐漸在轉變至用AI來更實際地解決現實問題的階段發展，或者不需要再去反覆解釋究竟為什麼要接受AI。AI也變得越來越平常，這也是大部分技術走向成熟的必由之路。雖然從投資風向來看，這個市場遠未及成熟，Nvidia在此時持續做針對AI新創企業的新創加速計畫投入，還是相當好的時機。

兩個新創加速計畫示例

與此同時，Nvidia新創加速計畫在客觀上也是降低產業進入門檻的一種方式，所以該計畫本身又在推動AI產業發展。從這個層面來看，這一市場行為與Nvidia本身在技術上進行生態建構還是一脈相承。

對於加入計畫的AI新創企業而言，該計畫提供的支援主要包括幾點：Nvidia的部分產品折扣、AI技術支援(包括Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程免費兌換200次)、Nvidia管道的市場推廣(如在GTC大會上給予展示、演講等的機會)、融資服務、業務推薦等，也就是從技術和市場兩方面提供一些基礎支援。除了免費加入的新創企業，計畫中另設有高階會員(設定要求包括至少完成A輪融資或已產生業務收入等)有更多的支援，比如開發者關係支持、更多市場推廣等。

這些服務和支援，基本也顯示了當代新創企業扶持計畫的常規，大方向上也符合AI新創風向的趨勢。這裡列舉兩個加入Nvidia新創加速計畫的新創企業的例子，大致可從中體會此類新創扶持計畫的價值。

中國有家名為心咚科技的企業，主要業務方向是將AI技術融入到時尚、服飾產業。這家公司產品的核心，包括了物理引擎和數位面料中心：設計師藉由心咚科技的產品，可以將現實中的實物面料和服飾，虛擬地呈現出來。這其實很類似於「原型產品」、「設計驗證」，虛擬產品因此能做到「零廢棄物製造」。市面上大多數現有的3D服裝設計軟體都只是視覺模擬，而沒有工業級高精準度物理模擬所需的運算結果。

所以心咚科技採用Nvidia的GPU及互連等方案，實現了高效能運算(HPC)應用，完成對複雜光線追蹤、視覺化運算工作負載的處理，以虛擬的方式完成從選擇面料、成衣設計、審稿、打版到生產過程。心咚科技本身是Nvidia新創加速計畫會員，這個例子也顯示AI相關技術新創企業借助Nvidia的資源、支援和平台，能夠加速應用實踐和延展。

再舉個例子，美國有家新創企業Zippin，他們的產品針對零售店購物可實現自動結帳，這個過程主要是對消費者購買的零食、飲料等進行影像辨識。顧客在支援Zippin系統的店內買東西之後就可以離開，app會保留收據，追蹤消費記錄後收費(app或信用卡支付)。這個專案的市場契機，主要來自國外很多體育館、娛樂場所重開，Zippin自動結帳無人商店不需要排隊就能買東西。

Zippin如今的業務擴展似乎還頗順利，其商店數量在穩步增加，包括一些大型體育場館和零售連鎖店；而且擴展到了美國以外，包括巴西、俄羅斯、日本。這套「自動結帳」系統相關AI的核心部分，應該是商品的影像辨識，並且結合更多感測器實現位置、重量辨識等。不僅是顧客買了什麼，也在於商店本身的庫存管理自動化，Zippin用的是Nvidia Jetson在終端進行模型推理。

Zippin聯合創始人兼首席科學家Motilal Agrawal在談加入新創加速計畫時提到，「Nvidia新創加速計畫團隊與我們見面、借給Zippin第一個NVIDIA GPU並針對我們的應用提供關於Nvidia SDK的指導。」
這兩個例子都是在Nvidia新創加速計畫扶持下，業務得以擴大影響力或開展落地的典型。Nvidia在其官網列舉的實例還有不少，本身也算是對這些企業的市場宣傳途徑之一，可能不同參與者受惠於新創加速計畫的體驗是不同的：Nvidia自己列舉的案例中，有家AI醫療影像手術導航機器人相關新創企業，相當推崇Nvidia深度學習學院DLI 的培訓課程，包括部分課程後Nvidia頒發的一些認證證書。如前面所述，Nvidia深度學習學院DLI線上自主培訓課程也是Nvidia新創加速計畫的重要組成部分，這類課程對於AI新創企業的養成具備相當的價值。

無論是免費的自主培訓課程，還是Nvidia GPU產品折扣、AI技術支援、市場推廣、融資服務、業務推薦，這些Nvidia新創加速計畫的組成部分。對AI新創企業快速入門和進階AI開發、加速產品上市，以及對於Nvidia本身培養AI生態有其價值。

正如本文一開頭所述，這種潛在開發生態與習慣的培養，是大部分生態締造者佈局生態時的必要行為。AI新創企業市場如此火熱，是Nvidia開展新創加速計畫的契機。與此同時，這類計畫本身又在促進AI整個產業往前發展，也是推動AI產業現階段百花齊放、迸發AI創意的起點。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210712nt61-ai-development-from-the-dynamics-of-new-venture/?fbclid=IwAR1AVhpCZaFFqeTnmgvW7ZoTBBv48gtKEMsxZa4u4i_BDryyVfKnQcYLQ40

AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

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