数据、人才和资本 夹缝生存的法国人工智能

提起欧洲的人工智能,或许大多数人的第一反应是驻地英国的DeepMind,或者是俄罗斯的Yandex.其实在法国,这个以往人们印象中的浪漫之都,也存在不少人工智能企业。

法国出名的是苏菲玛索和时装周,乍一听好像和科技完全不沾边,可要论供给人工智能企业生长的土壤,法国却不输欧洲其他国家。

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数据、人才和资本,法国究竟有什么?

要说人工智能企业大规模发展的必备条件无非以下几条:第一需要海量数据、第二需要高校作为人才供应补给、第三则需要资本、政府方面提供支持。

说到数据方面,人口数量相对更少、移动设备普及度一般的欧洲面对中美甚至印度都处于弱势,但在个别行业上的先进,也给了法国另辟蹊径的可能。

法国最为著名的,或许是红酒、电影和浪漫情怀,可在这个国家也拥有极客和现代化的一面。法国的格勒诺布尔有着“欧洲硅谷”之称,聚集了大量半导体和微电子企业,也孵化出了一系列IT、嵌入式电子等等产业链上的相关企业。

在法国索菲亚,还有自上世纪70年代成立的欧洲最大科技园。这些企业给了法国足够的产业数据和工程化基础。这样一来,法国虽然不能在深度学习这类依赖数据的算法端取得优势,却能够在产业基础和硬件能力上找回一程。

高校方面,法国拥有集合了国立中央科学研究所、高等研究所等科研机构的巴黎萨克雷大学。法国还推出了一个类似中国211、985的“210所工程院线”,这些院校中有不少都开设了人工智能相关专业。但从论文发表数量和研究成果来看,相比美国高校还是有不少的差距。

或许是因为法国有着严格的应试教育系统,在大学预科中,线性代数、微积分这类偏理论性的考核十分严格,但现在的人工智能更依靠概率学和统计学,导致法国这个数学大国在人工智能的学术研究上稍有落后。

但现在大热的卷积神经网络,其实就是由法国人雅恩乐昆(LeCun)提出,他在法国就读博士期间就提出了人工神经网络概念,可惜在机缘巧合之下,直到近些年卷积神经网络才被利用和重视起来。这时的乐昆已经在多伦多大学以及美国企业中摸爬滚打多年,距离法国很远了。要不或许他还能在法国带出一批深度学习的大牛呢。

不过在政府的支持程度上,法国要比很多国家更强。自从2010年以来,法国就开始试点扶持创新企业。在2013年,跟随欧盟的机器人研发计划推出了《法国机器人发展计划》。在今年夏天,法国还出台了《法国人工智能战略》。虽然没能推出太多的税收优惠政策,却更注重以加大公私合作的方式推助研究所和高校中的科研成果商业化。

总之,在发展人工智能的背景上,法国的优势在于机器人和工程方面,虽然有政府支持,却在资本和人才供应上处于弱势。

法国AI企业什么样?或许比你想象中更强

在企业发展上,也体现出了法国人工智能发展背景的不少特质。

首先,由于受政府主导影响,法国很多人工智能先进研究成果是和“国字头”合作推出的。在巴黎萨克雷大学的一次次合并中,大量研究机构走入高校,形成了高校→研究机构→孵化项目的良性人才产业链。

像是法国国家科学研究院主导研究出的世界上第一个能够识别出不同人说出的数字的人造纳米神经元。这一研究代表了磁振荡器的极高稳定程度,而高稳定性磁振荡器意味着可以构建模拟生物神经元,快速处理实时大数据,最终制造出更节能的微型芯片。

第二,在欧盟倡导发展机器人的大环境下,加上法国本身工程能力的基础,法国在3D打印、机器人、无人机等等方面拥有不小的优势。不论是政府还是资本,都愿意为这些项目买单。

像法国一家企业曾经推出过机翼可充气的无人机,而波尔多市的交警已经开始利用无人机来辅助执勤了。法国拿到融资最多的人工智能企业,则是研究人造心脏的CARMAT,他们致力于用3D打印等方式制造大量人造心脏,并利用算法来配适人造心脏与人体之间的配合运动。

第三,由于法国作为法语国家的优势,有大量NLP相关的项目被谷歌、Facebook等企业收购。在NLP研究中,不同语言之间其实存在着巨大的鸿沟。语言不同,语音标注、分词方法、常用俚语之间都会有差异,这也是谷歌搜索在俄罗斯市场份额低的原因之一。在以数据量论成败的人工智能时代,语言造成的差异更加明显。想要完善某一语种相关的NLP技术,直接收购初创公司是最划算的了。