日本的AI独角兽：不要小看日本的AI公司.doc

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1、日本的AI独角兽：不要小看日本的AI公司　　别说，他们还真搞出一个公认的第一。　　在漫画线稿上色AI这个领域，PaintsChainer的大名如雷贯耳，技术几乎可以算是标杆。你只需上传一张黑白线稿，点一个按钮，背后的AI自动为你生成一张彩色漫画。　　　　PaintsChainer，就是出自这家“狂妄”的日本创业公司，也是这家公司唯一为大众所知的产品。即便如此，国内知道这家公司的人可能真是寥寥无几。　　这家经常口出狂言，却也被忽视的日本公司，就是PreferredNetworks。　　　　但不要小看它。　　这家公司并非

2、情怀大于实力。　　推进霓虹国漫画技艺的发展只能算是个副业。要知道PreferredNetworks被称为日本最具创业精神的公司。在人工智能、深度学习领域，这家公司颇具真材实料。　　全球最早的动态图框架Chainer，就是出自这家公司之手，因此也就有了PaintsChainer。大名鼎鼎的PyTorch，其实也借鉴了Chainer神经网络框架的理念。　　另外一个例子来自去年11月。伯克利等大学的学者，只用32分钟就完成了Resnet50模型的训练，超过Facebook团队此前60分钟的记录。不过一周后，Preferre

3、dNetworks把这个时间缩短到15分钟。　　　　作为一家实力不俗的AI公司，PreferredNetworks也成了全日本最值钱的创业公司。　　AI独角兽　　　　PreferredNetworks的两位创始人冈野原大辅(DaisukeOkanohara)和西川彻(ToruNishikawa)最早就在东京大学相遇。本世纪初，他们都是计算机科学专业的学生。　　作为一名工程师，冈野原大辅的工作主要是关于情境感知文本分类的研究，这也让他在2004年赢得了日本经济产业省办颁发的“超级创造者”奖项。目前，他领导着Prefer

4、redNetworks的研究工作。　　西川彻则是公司的董事长，负责公关。他说，自己从小学开始，就对电脑很有兴趣。在八年级前，不论到哪，他都会带着一块汽车电池大小的初级笔记本电脑。他告诉老师这是为了记笔记，但他实际上是拿它去编程。　　PreferredNetworks位于东京的总部更像是一家保险公司，一栋老旧的办公楼里，堆砌着看上去单调乏味的会议室。一些用于试验的工业机器人与大约140名工程师就共同居住在这片空间。这家公司同时有着全日本最快的超级电脑之一，尽管它被藏在什么地方是个秘密。　　“人们总是想为我们设计更漂亮的

5、办公室。”西川彻笑着说，“要是有这笔钱，我还不如买电脑呢。”　　自己干的主意是冈野原和西川在一家生物科技创业公司兼职，为基因组测序开发软件时产生的。他们第一次创业时，雇佣了一票大学时的朋友，开发了一个机器学习平台，能够以比市面上任何应用都更快的速度来分析文本。　　接着，2012年深度学习领域的出现一系列突破之后，冈野原和西川在2014年决定开发更聪明的工业机器人。这是一个明智的决定，因为在制造业领域，日本仍能制造出最先进的设备，而谷歌和Facebook这样的AI大户还未能进军。　　彭博社报道称，这家日本的AI独角兽，

6、目前估值已经超过20亿美元。　　PreferredNetworks最大的支持方来自车厂。丰田豪掷超过1.1亿美金，希望他们开发的算法能帮助它们在无人车领域和Waymo一较高下。　　你说一个做漫画上色的创业公司，怎么就被人选上造车去了?　　除了估值，PreferredNetworks与大部分创业公司的不同之处，还在于他们选择深入的领域——制造业。丰田之外，PreferredNetworks还与日本公司、世界上最大的工业机器人制造商发那科达成了合作，这让他们有了进入那些世界顶尖工厂的机会。　　　　日本机会　　“深度学习在

7、制造业有着非常好的前景。”东京大学计算机科学家、日本深度学习协会主席松尾丰(YutakaMatsuo)说：“这是一个日本公司有机会获胜的领域。”　　发那科公司主席稻叶善治(YoshiharuInaba)是最早一批认可这样观点的人之一。　　在工业领域，发那科大名鼎鼎。发那科是日本最有钱的机器人公司之一，根据2016年的一份统计，发那科一家的净利润，超过中国40家机器人上市公司的净利润总和。　　今年初日经中文网报告称，发那科“从中国的自动化投资中获得较大益处，中国的洽购尤其众多”，助推了这家日企“摆脱对美国苹果的依赖”。

8、　　稻叶是一位出了名保守谨慎的商人，也是一位非常出色的工程师，自己就曾经为汽车制造开发过非常重要的工具。　　2015年早些时候，他同意与PreferredNetworks的两位创始人见面，谈了一个小时，冈野原和西川就成功说服他投资900万美金，以及获取一部分他最重要商业机密的授权——也就是在稻叶自己工厂线上数千台机器人生成的巨大数据流。　　四个