乾明 鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 公众号 QbitAI
有多少公司正以 AI 之名，行人工之实？
在 AI 落地大潮下，谁有真本事，谁只会玩概念，已经开始显现出来。
刚刚，《华尔街日报》就曝光了一家海外伪 AI 明星公司 Engineer.ai。
这家总部设在美国洛杉矶和英国伦敦的公司，一直以来都声称，使用 AI 技术在很大程度上实现了移动 App 的自动化开发。
依靠这一故事，它获得了 2950 万美元（约合人民币 2.1 亿元）投资，包括孙正义软银旗下专注投 AI 的 Deepcore 基金，也是其股东。
然而讽刺的是，Engineer.ai 的真实业务开展中，并没有使用 AI，用的是来自印度的程序员冒充 AI。
用人装 AI，挣了 1 个多亿
Engineer.ai 成立于 2016 年，声称要打造一个平台，将 AI，设计师团队和开发者团队结合在一起，构建定制化的数字产品。
2017 年，Engineer.ai 推出首款 AI 平台产品 Buider V1。
官方介绍，使用 Builder，无需具备任何技术，只要你有想法，就可以创建一个新的移动 App 项目，速度是现在开发流程的 2 倍，成本只需1/3。
Engineer.ai 表示，借助内置的人类辅助 AI Natasha，就能实现移动 App 的自动化开发。
只需要大约一个小时，能帮助客户从零开始完成 80% 的移动 App 开发任务。
这一故事，引起了不少风投机构的兴趣。
在 2018 年 11 月，Engineer.ai 筹集了2950 万美元（约合 2 亿元人民币）的A轮投资。在当时，这是欧洲数额最大的A轮融资之一。
投资方，是苏黎世的风投公司 Lakestar 和新加坡的 Jungle Ventures，以及软银旗下的 DeepCore。
该公司的创始人 Sachin Dev Duggal 在一份声明中表示：
有了 Engineer.ai，每个人都可以在不学习编程的情况下实现新想法。
就在被《华尔街日报》曝光之前，Engineer.ai 还在网站上发表博客文章说，自己家的机器能构建一个 App 60% 的部分，其余部分则由人类完成，但具体细节涉及商业秘密，他们拒绝详细说明。
但现在，这个灵感和产品之间的“AI 桥梁”却被曝出没有 AI，只有人工。
《华尔街日报》以及这家公司的数位前员工和现任员工表示，Engineer.ai 根本不使用 AI 汇编代码，背后实际上是来自印度和其他地方的工程师在完成大部分的工作。
直到过去两个月里，Engineer.ai 才开始研发自动化应用程序构建所需的技术，想真正用上 AI 还得一年多的时间。
在今年 2 月，Engineer.ai 也遭到了起诉，直指其夸大了自身 AI 实力，以获取投资。
起诉者不是外人，就是其前任首席商务官 Robert Holdheim。
根据 Holdheim 的说法，创始人 Duggal 告诉投资人，Engineer.ai 已经完成了 80% 的 AI 工具开发，但实际上，他几乎就没开始。
就算在这样的模式下，这家公司还是在 2018 年获得了 2310 万美元（约合人民币 1.6 亿元）的收入，65% 来自于印度。
在 2018 年底完成融资的时候，Engineer.ai 也表示，2019 年将实现 4500 万美元（约合人民币 3.2 亿元）的收入，并预计印度的贡献将达到 3500 万美元。
Engineer.ai 方面表示，他们“非常清楚自己做了什么”，并强调公司采用的技术准确来说是“人类辅助 AI”。
而软银，并没有给出回应。
那么，Engineer.ai 是个案吗？
当我们把镜头往上拉升，纵观整个 AI 产业，或许牵涉面不窄。
AI 落地骨感
今年 3 月份，风投公司 MMC 发布报告表示，在欧洲有 40% 左右的创业公司，都是假 AI 公司。
它们在报告中指出，没有任何证据能够表明它们使用了 AI，而只要打上 AI 标签，吸引的资金要多 15-50%。
这些所谓的 AI，和 Engineer.ai 一样，只存在于论文中、Demo 中、产品的介绍中。
为什么？因为落地太骨感了。
就算谷歌、Facebook 这样的 AI 重镇，也遭遇着这样的情况。
今年 5 月份，《纽约时报》报道称，谷歌能够自动打电话的 AI，被称赞通过图灵测试的 Duplex，背后有真人在伪装。
使用 Duplex 成功预订 4 次餐厅中，有 3 次源于 Duplex 背后的人工。
而在之前，打电话 AI Duplex 背后还有人类呼叫中心这件事，谷歌之前从未披露过。
甚至一直以来，谷歌展现的姿态，都是完全 AI，完全自动化，完全不需要人类。
只是之前官方博客里，有云淡风轻提到过，机器能够自主完成大部分任务，并识别自己无法处理的情况，然后让人类来处理。
但现实呢？这项技术还很年轻、使用有限。目前谷歌仍在使用人工呼叫来帮助获取数据、训练 AI。
有谷歌铁杆支持者认为，谷歌这样谨慎而不激进地引入 Duplex，是明智的。
但炫酷的 Demo 和尴尬的现实对比下，无疑是一记耳光。
还有一些公司，遭遇落地骨感的过程中，也是方法频出。
比如美国的一家自动驾驶货运公司Starsky Robotics，核心目标和所有的无人驾驶公司一样，致力于让卡车自动驾驶。
2018 年 2 月，这家公司将无人卡车开上了佛罗里达州的公路上，完成了一次长达 7 英里的无人驾驶。
成立 3 年以来，已经从 Y Combinator、Sam Altman 等投资方获取了 2170 万美元资金，约合人民币 1.5 亿。单从投资方和融资额度上来看，也算是一个有潜力的公司。
但科技网站 TechCrunch 报道称，这家成立 3 年多的公司，只有 3 辆无人卡车，普通卡车则有 36 辆。
有一半的员工，都在致力于运营有人类司机驱动的卡车运输服务，这项服务已经开展了近两年，为客户运送了 2200 多批货物。
why？
因为需要普通卡车业务的反哺，需要数据，更需要收入。
Starsky 的 CEO 斯特凡·塞尔茨-阿克斯马赫Stefan Seltz-Axmacher)说，这是公司长远发展的关键，他说：
如果没有人类司机驱动的卡车运输业务，Starsky 永远不会拥有一个可运营或者盈利的无人卡车业务。
AI 真的充满魔力吗？其带来的效益提升无法忽视，也能够带来变革。但这个过程中，会困难重重。
AI 公司正在经历价值重估
现在，时间已是 2019 年，当我们谈论 AI，一切都有了根本性的不同。
2016 年前后，AlphaGo 一鸣惊人以来，AI 靠着概念、愿景和人才，囤积了大批资源和融资，享受着前所未有的估值发展体系。
但如今，落地、交货和营收，甚至盈利，正在成为技术价值的最佳证明。
AI 愿景依然美好，但现实前所未有骨感，行业也开始进入整合期。
一方面，从估值、市值到商业化能力，AI 和 AI 公司都在经受前所未有的考验。价值被重估，行业理性回归，商业模式大考，总之，一切重估。
另一方面，固有格局疆界开始动摇。
有公司与公司之间的边界，视觉创业公司切入语音和芯片，芯片公司加码软件和算法，语音交互企业攻入视觉领域，核心还是 AI，但不再有成规固土，边界在不断破立中重塑。
在竞争最激烈的领域，第一阶段的战争甚至已经结束，曾经灿若群星的一众 AI 新势力，现在层次分明，甚至有公司已无力参与下一阶段竞争。
还有行业与行业的边界，技术公司通过 AI 线下落地，场景企业也在加持 AI 攻坚技术，都说 AI+，但新增红利归属谁，最大红利谁吃掉，胜负难分。
一个洗牌的时代已经来临，深度泛滥、伪 AI 创业的公司难有未来。
一个新的时代也正在来临，落地为王，技术价值转换为商业价值的公司，一定是未来。
你觉得呢？
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