人工智慧第三波浪潮來襲 - 一窺 AI 的全球發展現況

「AI」(Artificial Intelligence,人工智慧)、「ML」(Machine Learning,機器學習),相信大家都對這兩個詞彙不陌生,尤其在近 10  年 AI、ML 被積極地應用於各大產業及領域上,如工業 4.0、交通、能源、醫療、教育等等;從 Google Trends 上的數據也可以看到相關關鍵字的全球搜尋量從約 2011 年起開始上升,“big data” 搜尋量於 2014 年達高峰後,緊接著 2016 年 “machine learning” 搜尋量的快速躍升。

AI 的浪潮再起,同時伴隨著大量資金及資源的投入。根據美國知名數據調查公司 CB Insights 的報告,2019 年度全球 AI 新創獲得的投資金額到達 266 億美元,創下歷年來新的高峰,總計超過 2,000 筆投資案,相較於 2017 及 2018 年度金額分別成長了 58% 及 20%。

而在 266 億美元的投資中,有約 3 成集中在醫療、金融和零售,其中又以醫療為大宗。調查也發現投資中以 early-stage (初創期) 及 A 輪為主,此外,各領域的公司如醫療、銷售、零售等也積極地併購 AI 新創以獲取相關技術。這也是為甚麼近幾年各地的新創公司即使並未使用 AI 的技術,仍喜歡幫自己的產品、服務貼上 「AI」的標籤,以更輕易地吸引創投的目光,募得資金。

你可能心中有幾個疑問,「AI 的浪潮不是從六、七十年前就出現過,發展到現在經過不少次的高峰和低谷,這次是真的嗎?」「AI 的投資都集中在中、美市場,台灣 AI 新創的機會在哪裡?」。

本集《科技職涯》Podcast 節目邀請到 AI 分析新創 MoBagel (行動貝果) 的共同創辦人及營運長王易如 (Iru Wang),與大家分享 MoBagel 企業文化及矽谷募資的故事。

文化標語 「SOLVE」- MoBagelers 解決問題的心態

你可能會好奇 「MoBagel」 (行動貝果) 這個名稱的來源,Iru 於訪談中笑著說到,「我們還在做手機遊戲的時期,有一群夥伴很愛吃貝果,於是就把手機 (Mobile) 結合貝果 (Bagel),變成了 MoBagel。」

MoBagel 透過自動化機器學習 (Auto ML) 的技術,利用數據來協助企業洞悉市場的發展及需求。從手機遊戲的開發、物聯網應用,MoBagel 汲取用戶的回饋並持續軸轉,在 2016 年開發出專屬的產品 Decanter AI,透過資料模型精準快速地預測市場需求、銷售量等重要資訊,幫助企業做出正確決策以最大化營收。

於 2015 年從美國矽谷起家,MoBagel 現今在台北、上海、北京、東京都設有公司。矽谷「Leap of Faith」放手一搏的信念至今還是可以在 MoBagel 企業文化的落實中窺見。

「我們的文化標語 SOLVE 是每個 MoBageler 在解決內外部問題時會抱持的心態。」每個字母分別代表一個單字的縮寫,S 代表 Share (分享)、O 代表 Open (開放)、L 代表 Lead (領導)、V 代表 Vision (願景)、E 代表 Engage (參與)。」在分享資訊、知識的同時,保持開放的心態去接受多元方法及價值觀,帶領自己與他人的成長。「要擁有 vision 才知道 leap (跳) 到哪裡去,同時要 engage (參與),不只是喊喊口號。」

行動貝果 薪資
MoBagel 團隊


本集 Podcast 訪談精華擷取

1. MoBagel 的全球拓展策略 - 著重於亞洲市場

發跡於高科技公司總部群聚的矽谷,MoBagel 於 2020 年積極拓展的版圖卻鎖定於日本、韓國,為甚麼呢?
美國身為資料科學家 (Data Scientist) 的重點培育地,公司十分重視技術及模型的所有權,透過建立內部的 AI、ML 團隊,自攬資料分析的過程及結果,而這個現象在大型企業中尤其常見。

那為何美國的 AI 新創仍十分地蓬勃呢?資深分析師 Janakiram 提到,大型平台企業選擇獨攬關鍵技術並專注於替 to B (企業方) 客戶解決更複雜的問題,而非與獨立軟體供應商 (Independent software vendor, ISV) 競爭。在雄厚的研發資本及資金的支持下,大型平台企業如 Amazon、Apple、Google、IBM、Microsoft 擁有快速發布及生產軟體的能力,促使 AI 垂直應用的發展。隨著近年來雲端巨頭的主戰場由基礎設施即服務 (Infrastructure as a Service, IaaS) 轉移至機器學習及人工智慧的領域,AI 新創的商業模式會更傾向於提供利基 (niche) 市場客戶高度客製化的服務。

2. MoBagel 的使命 - 資料科學普及化

在企業數位轉型的風口下,許多企業都期望透過 AI 技術的導入來提升競爭力。然而,由於對於人工智慧的不了解,企業在導入 AI 應用的過程中常遭遇到不少困難,不論是數據資料的品質、可用性問題,或是如何找到適當目標項目進行切入。

因應上述問題,MoBagel 專門培訓 Data Science (資料科學) 的顧問團隊,透過實際了解客戶問題,協助其定義問題陳述 (Problem Statement) 及對需採用的資料提供建議。透過 onboarding 流程,MoBagel 協助企業認識、熟悉其產品系統,將機器學習及資料科學技術帶入企業日常工作的範疇。

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Iru 同時在本集的 Podcast 中分享了個人職涯中的選擇及 MoBagel 矽谷募資的故事,如果你也好奇擁有史丹佛 (Stanford) 電機碩士學位的 Iru,當初放棄普林斯頓 (Princeton) 博士班全額獎學金而選擇在矽谷創業的原因,以及 MoBagel 如何獲選成為矽谷知名加速器 500 Startups 團隊之一並成功募得千萬資金的過程,歡迎聆聽全集!

《科技職涯》是由 CakeResume 創立的 Podcast 廣播節目,專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點。目前可以在 SpotifyApple PodcastGoogle Podcast 上聆聽,歡迎追蹤、分享 :headphones: