面對中國崛起的人工智能，日本開始焦慮了
深藍，就是人工智能。
整整20年前IBM公司創(chuàng)造的超級計算機深藍第一次戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，而今天我們用它的名字來命名這個全新的人工智能報道品牌。
從大部分人看不懂的理論到每一個人都會使用的產(chǎn)品，技術(shù)到應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，通常與工業(yè)界的探索息息相關(guān)。在人工智能熱潮大背景下，智能駕駛、NLP/人機交互、圖像識別、語音識別、大數(shù)據(jù)、智能硬件等不同分支都涌現(xiàn)了大量先行者。
無論是大公司還是初創(chuàng)企業(yè)，在追逐自己商業(yè)夢想的同時，它們的努力，也將影響人工智能落地日常生活的具體形態(tài)。它們是將人工智能與普通人連接起來的橋梁，是窺探人工智能發(fā)展的一個窗口。
為此，深網(wǎng)將對人工智能不同方向內(nèi)最具代表性的公司進行報道，了解技術(shù)，機器人維修，剖析商業(yè)，一同看清潮水的方向。
日本的人形機器人
在一些行業(yè)會議或者展會上，來自日本的人形機器人往往會成為人群關(guān)注的焦點，逼真的仿人形技術(shù)、精湛的工業(yè)制造能力，為日本機器人行業(yè)贏得了口碑。
過去很長一段時間，日本的機器人制造業(yè)、汽車行業(yè)以及基礎(chǔ)工業(yè)等，是國內(nèi)相關(guān)行業(yè)的學習和趕超對象。
但在過去幾年的移動互聯(lián)網(wǎng)時代，日本的創(chuàng)新速度卻遠遠落后于中國。如今，人工智能成為全球普遍關(guān)注的技術(shù)方向，在新一波技術(shù)浪潮中，當AI創(chuàng)業(yè)在中國如火如荼的進行時，隔海相望的日本情況如何？
在近日長城會于東京舉行的G-summit峰會上，來自日本設(shè)計界、AI界、風投界以及工業(yè)界的高管、知名設(shè)計師以及研究者圍繞IoT、設(shè)計、AI、機器人等時下最熱門的話題進行了交流。
中國的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)進展受到參會者的普遍關(guān)注，與中國相比，日本在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方面的氛圍完全不同，這讓部分日本人感到憂慮。
造成這種情況的原因來自多個方面，面對現(xiàn)狀，日本也出現(xiàn)了新的力量，以推動社會進步和創(chuàng)新活躍。
保守的風投
身為一名日本人，夏野剛對日本國內(nèi)的創(chuàng)新氛圍和制度感到十分擔憂。
夏野剛是i-Mode發(fā)明人、DoCoMo（日本最大的移動運營商）前高級副總裁，現(xiàn)任日本慶應(yīng)義塾大學特別招聘教授，同時是長城會日本董事長。
現(xiàn)在中國已經(jīng)開始走出去了，影響世界，中國游戲的人均活躍度是非常高的。今后如果中國的網(wǎng)絡(luò)企業(yè)不斷進軍日本的話，日本將無法抵抗，當然也無需抵抗。
不是所有日本人都認同夏野剛的觀點。
在參會的其他日本人眼中，庫卡機器人，日本在新科技的投入上一點不少，Toyota（豐田）、Panasonic（松下）等知名日企在新技術(shù)上已經(jīng)有很大投入，政府對科技的重視程度也非常高。
但這正是夏野剛擔憂的地方：豐田投入了1萬億（日元），但是沒有什么結(jié)果。因為都是使用公司內(nèi)部的資源，公司外部或者新進的這些社員都不能得到重用。
夏野剛給出一組數(shù)據(jù)：在日本，風險投資的活躍程度遠遠低于美國和中國，日本去年的風險投資金額在3000億日元（約為180億人民幣），比上一年增長了一倍，但即使是這樣，資金規(guī)模也僅是美國的二十分之一和中國的十分之一。
怯于冒險在夏野剛看來是當前日本企業(yè)面臨的一個重要問題，企業(yè)做任何投入，更多會從短期回報來考量，同時，日本的風險投資從一般人到機構(gòu)投資者看待問題都很保守。
這個對日本今后的成長性有很大影響，日本VC的出資人多數(shù)都是大企業(yè)，我覺得這些大企業(yè)應(yīng)該好好反思，向VC投資的目的是什么？
另外，受語言、本土市場規(guī)模等因素影響，日本的移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)影響力很難拓展至其他國家和地區(qū)，但更嚴重的問題在于，隨著日本社會老齡化日趨嚴重，同時社會資金向大企業(yè)集中，無論個人還是機構(gòu)，愿意嘗試新技術(shù)的人將不會那么樂觀。
這意味著，即便日本在基礎(chǔ)研究上能夠取得更多進展，但它們要轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，m.twshmhelmet.com，會面臨很多問題。
轉(zhuǎn)化的阻力
研究成果轉(zhuǎn)化不易帶來的影響可能比想象中嚴重，最重要的問題在于，缺乏工業(yè)界的反饋，學術(shù)界的研究容易陷入閉門造車的尷尬境地。
山川宏是日本DwangoArtificialIntelligenceLaboratory（一下簡稱DAILab）的負責人，DAILab的主要研究方向為類腦計算，即研究人類大腦的工作機制并讓AI學習并模擬。
作為日本國內(nèi)知名的人工智能領(lǐng)域研究者，山川宏介紹，日本國內(nèi)有關(guān)人工智能的研究主要由高校、專門的研究機構(gòu)進行，企業(yè)、政府則為支持者。
日本的AI研究體系
他同時關(guān)注到中國在人工智能領(lǐng)域的出色表現(xiàn)，山川宏告訴深網(wǎng)，2017年，人工智能領(lǐng)域的頂級會議IJCAI在澳大利亞墨爾本舉行，其中，中國有475篇論文入圍，占整體入圍論文數(shù)量的34%，是入圍論文數(shù)量最多的國家；美國有255片論文入圍，占整體入圍論文數(shù)量的18%，值得注意的是，入圍的美國論文中，還有部分研究者為華人。日本入圍論文數(shù)量為37篇，占整體入圍論文數(shù)量的3%。
IJCAI2017論文入選情況
頂級學術(shù)會議中會論文的數(shù)量是人工智能發(fā)展狀態(tài)的一個切面，日本在人工智能的基礎(chǔ)研究上，已經(jīng)感受到來自美國和中國的壓力。山川宏對中國人工智能研究的發(fā)展速度和現(xiàn)狀表示贊嘆，當我在IJCAI的會場，目力所及很多都是中國人。
看到這一點的不只是山川宏，一位來自中國某大型人工智能公司的日本分公司負責人告訴深網(wǎng)，當前無論在基礎(chǔ)研究還是應(yīng)用轉(zhuǎn)化方面，日本都明顯落后中國，而該公司如今正在大力拓展日本市場，從實際情況看，其產(chǎn)品在日本市場競爭優(yōu)勢非常明顯，業(yè)務(wù)拓展的主要障礙，來自日本政府對中國技術(shù)和產(chǎn)品的抵觸和擔憂。
夏野剛認為，日本從科研到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化實在遠遠不夠，很多的資金投入到現(xiàn)有產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化上，因為風險很低，非常保守。在短期方面日本的投資積極，但對10年后，或者20年后的投入是非常低。從表面來看數(shù)據(jù)不錯，但是從長遠來看真的好么？
工業(yè)界的保守很難對基礎(chǔ)研究產(chǎn)生積極正面的引導(dǎo)，這會導(dǎo)致日本在基礎(chǔ)研究與應(yīng)用轉(zhuǎn)化方面均難以達到理想效果。
但也有人對此持不同觀點，在部分人看來，日本人與中國人在處理事務(wù)的態(tài)度上不一樣，在沒有做出真正成果前，日本人不喜歡大肆宣揚，因此，當前的沉寂并不代表日本實力真的疲弱。
不過對于日本人而言，好消息或許是，盡管大企業(yè)的保守備受抨擊，但其深厚的設(shè)計底蘊，正在成為另一支推動日本企業(yè)創(chuàng)新的力量。
推動創(chuàng)新的新力量
原研哉是日本知名的設(shè)計師，他也以無印良品設(shè)計總監(jiān)的身份在中國被很多人熟知。
從2014年，原研哉發(fā)起了一個名叫HouseVision理想家的項目，這個項目旨在通過藝術(shù)與工業(yè)的結(jié)合，為人類未來的居住環(huán)境提供更多選擇和想象。
在長城會G-summit東京站的現(xiàn)場，原研哉對HouseVision2016年的情況作了一個簡要介紹，IoThouse、可以存放生鮮食品的快遞柜、被重新設(shè)計的Airbnb房間等12個項目，組成了2016年的HouseVision展。