優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)：AI領(lǐng)域下一個蘋果或亞馬遜？

Pavel Kireyev

日本“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”公司（Preferred Networks，PFN）是一家AI開發(fā)初創(chuàng)企業(yè)，主要為自動駕駛汽車、智能工廠等進行技術(shù)架構(gòu)支持。該公司正在探索嘗試可靠的發(fā)展模式，匹配自身的技術(shù)能力，期待實現(xiàn)“1+1>2”。

實驗室型的初創(chuàng)企業(yè)

聲名不顯的“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）總部位于東京，在創(chuàng)業(yè)過程中，該公司逐漸認識到AI在重塑物聯(lián)網(wǎng)方面的潛力，于是2014年果斷將業(yè)務(wù)重點從搜索引擎轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)，甚至放棄了最初的企業(yè)名字——Preferred Infrastructure（優(yōu)選基礎(chǔ)設(shè)施）。

“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）的服務(wù)范圍涵蓋從醫(yī)療診斷到自動駕駛汽車等一系列人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，主攻技術(shù)而非業(yè)務(wù)。粗略一看，該公司的重大突破似乎并不是那么“重大”，大多都是一些“小動作”“小改進”，但技術(shù)含量其實很高。

取貨箱是該公司提出來的技術(shù)解決方案項目之一。對制造業(yè)來說，這是一項技能需求極低、枯燥但必須存在的工作。有人可能會認為這項工作運用自動化技術(shù)就能輕易解決，但事實上，舉起、移動一個物體，再把它放置到合適地方，這對機器人來說是一項異常艱難的延伸性工作。

此外，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）與日本大型機器人公司發(fā)那科（FANUC）合作，開發(fā)出了一種基于視覺的解決方案，使揀貨機器人能夠在訓(xùn)練中快速學(xué)習(xí)。在演示中，機器人工作8個小時后即可達到高達90%的成功率。

分析研究“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）很有意思。這是一家偏重研究的初創(chuàng)企業(yè)，這類企業(yè)在創(chuàng)辦、發(fā)展和管理過程中如何進行戰(zhàn)略權(quán)衡，很有借鑒意義。當下，許多資金充足的AI初創(chuàng)企業(yè)仍停留在概念性多過實質(zhì)應(yīng)用的階段，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）卻已經(jīng)有了不少技術(shù)落地案例，還在大舉投資招募技術(shù)嫻熟的研究人員和工程師。如今，公司200多名員工中，技術(shù)人員和工程師占近90%?！皟?yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）很特別，與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)型企業(yè)相比，它更像一個技術(shù)實驗室。該公司進一步發(fā)展增長的最佳途徑有多種可能，許多潛在的商業(yè)模式對它來說都不錯。“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）該何去何從？

發(fā)力深度學(xué)習(xí)技術(shù)

2006年，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）聯(lián)合創(chuàng)始人岡原大輔（Daisuke Okanohara）和西川徹（Toru Nishikawa）在東京大學(xué)作為研究生創(chuàng)辦了Preferred Infrastructure（優(yōu)選基礎(chǔ)設(shè)施）。作為2000年代中后期的一家日本搜索引擎公司，優(yōu)先基礎(chǔ)設(shè)施公司一直緊跟谷歌和微軟的步伐。到21世紀初，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域嶄露頭角，岡原和西川很快就抓住這一契機，探索將這種新興技術(shù)與日本制造業(yè)結(jié)合起來。他們開始了一項能夠引領(lǐng)他們重塑公司使命的工作：利用深度學(xué)習(xí)來為物聯(lián)網(wǎng)提供動力。

深度學(xué)習(xí)是一種利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方式，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠基于高維輸入（如圖像中的像素）得到一定結(jié)果（如判斷圖像中是否有人）。雖然其他機器學(xué)習(xí)方法有時也能做到這一點，但在某些復(fù)雜的預(yù)測任務(wù)上，深度學(xué)習(xí)總能以不為人知的因素提供優(yōu)于其他方法的結(jié)果。

2015年，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）與豐田開展為期一年的合作。2016年1月，他們在拉斯維加斯消費電子展（Las Vegas Consumer Electronics Show）上展示了成果：在觀眾的注視下，6輛玩具普銳斯（Priuses）在短短兩小時內(nèi)學(xué)會了如何通過障礙。目前，兩家公司的合作仍在繼續(xù)，成果還包括了豐田的人類支持機器人平臺。2018年，一款可以自動打掃整個房間的機器人首次亮相，它是“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）編程與豐田硬件生產(chǎn)的結(jié)合產(chǎn)品。

“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）也參與了娛樂行業(yè)的各種人工智能項目。例如，它與一家電影制作工作室合作，制作人群移動效果。在不久的將來，人工智能可能會擁有超越人類的能力，展現(xiàn)出“超級創(chuàng)造力”。藝術(shù)AI可能會進入物聯(lián)網(wǎng)世界，協(xié)助設(shè)計人員設(shè)計汽車、機器、家具和其他受美學(xué)和工程能力限制的消費品。

邁向AI應(yīng)用集成平臺?

對研究型和人才密集型初創(chuàng)企業(yè)來說，最大的挑戰(zhàn)和機遇之一是制定一項戰(zhàn)略，幫助公司走向成熟企業(yè)。有三種可能的模式值得考慮：

集成商/合作伙伴模式：即“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）與發(fā)那科、豐田的早期合作模式。與龐大而穩(wěn)定的合作伙伴簽訂合同，提供創(chuàng)新的解決方案。對大量擁有人才的初創(chuàng)企業(yè)而言，這種起點可以讓員工直接參與大型企業(yè)的項目。

產(chǎn)品開發(fā)模式：初創(chuàng)企業(yè)可以選擇開發(fā)和銷售自己的產(chǎn)品。然而，這需要在銷售和市場營銷方面進行大量投資，而大學(xué)孵化的、以研究為重點的初創(chuàng)企業(yè)在這方面往往資源有限。

利潤分成或合資模式：與合作伙伴一起孵化新業(yè)務(wù)。這使初創(chuàng)企業(yè)能夠利用合作伙伴現(xiàn)有的銷售、營銷和監(jiān)管專長，但風(fēng)險分擔(dān)方面的談判可能會比較復(fù)雜。

哪種模式最好？深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何決定選擇和決策？這需要進一步權(quán)衡探討。

“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）正在以自己的方式為未來做準備。

為了超越人工智能解決方案、實現(xiàn)最終的商品化，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）將深度學(xué)習(xí)框架作為開源軟件發(fā)布，希望能成為行業(yè)標準的制定者之一。以O(shè)ptuna項目為例，該軟件框架可以通過自動化決策，控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)整，幫助減少其他訓(xùn)練模型的時間成本。Chainer項目則是一個可以使用Python編程語言構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活框架。

“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）聯(lián)合創(chuàng)始人西川徹稱，“機器人會成為下一代計算機?！边@表明，機器人——廣義上定義為汽車、工廠機器和個人助手機器人——將需要一個操作系統(tǒng)，或者一個模塊化的、能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能功能的平臺和應(yīng)用程序。換句話說，“優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)”（PFN）可能正在探索從研發(fā)產(chǎn)品到開發(fā)平臺的轉(zhuǎn)型，效仿蘋果（Apple）、Salesforce和亞馬遜（Amazon）等巨頭的成功之路。

此外，物聯(lián)網(wǎng)中人工智能應(yīng)用平臺的出現(xiàn)，將為更廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)家、經(jīng)濟學(xué)家、行為科學(xué)家和研究人員創(chuàng)造工作和研究機會。公司將需要他們的幫助，來學(xué)習(xí)如何設(shè)計應(yīng)用程序市場，有效收集和標記數(shù)據(jù)，管理人與算法交互，以及研究如何在日常生活中集成新興技術(shù)。

來源：歐洲工商管理學(xué)院