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在大多數(shù)當(dāng)今青年的眼中，從去年開(kāi)始的人工智能熱，似乎是人生中經(jīng)歷的第一次人工智能浪潮。

但從技術(shù)的角度講，這樣的說(shuō)法并不準(zhǔn)確。

如果以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史來(lái)看，從 2012 年開(kāi)始 Google 等互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破已經(jīng)是第三次人工智能浪潮。

但前兩次技術(shù)領(lǐng)域的人工智能浪潮，其實(shí)并沒(méi)有轉(zhuǎn)化成太多的應(yīng)用，也沒(méi)有為社會(huì)的生產(chǎn)力帶來(lái)更多的變革。

日前，在一場(chǎng)創(chuàng)新工場(chǎng)的閉門(mén)會(huì)上，剛剛拜訪了美國(guó)人工智能工業(yè)界四巨頭的李開(kāi)復(fù)分享了自己對(duì)未來(lái)一年人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的看法。

李開(kāi)復(fù)用了 5 周的時(shí)間跑了美國(guó)和加拿大，先后拜訪了 Google、微軟、Facebook 和亞馬遜公司，同時(shí)還與人工智能學(xué)術(shù)界三大巨頭 Yann LeCun、Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton 進(jìn)行了深入的交流。

在整理和沉淀了與這些公司與學(xué)者交流過(guò)程中的所得，再加上創(chuàng)新工場(chǎng)過(guò)去幾年對(duì)人工智能領(lǐng)域的投資與理解，李開(kāi)復(fù)認(rèn)為在應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的浪潮分為四波，而我們事實(shí)上已經(jīng)在不知不覺(jué)中迎來(lái)了前三波。

在李開(kāi)復(fù)看來(lái)，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的浪潮在時(shí)間軸上是交錯(cuò)的，并非一波接著一波。

始于 1998 年的 Google 和誕生于 2012 年的今日頭條同屬于第一波人工智能應(yīng)用，而這一波人工智能應(yīng)用稱(chēng)之為「互聯(lián)網(wǎng)智能化」。

「互聯(lián)網(wǎng)智能化」更像是 AI 應(yīng)用的原始積累，所有的網(wǎng)站、應(yīng)用、產(chǎn)品以數(shù)據(jù)作為能源和燃料，數(shù)據(jù)越多，發(fā)展越快。

過(guò)去的 20 年里，許多互聯(lián)網(wǎng)公司有幸積累了大量的數(shù)據(jù)，因此在人工智能技術(shù)算法上有所突破之后，就會(huì)快速的將原本就都是在互聯(lián)網(wǎng)層面開(kāi)展的業(yè)務(wù)快速的人工智能化。

舉一些例子，比如說(shuō)美圖。

這是一家創(chuàng)立很早的公司，剛開(kāi)始不是 AI 公司，現(xiàn)在美圖介紹自己都是 AI 公司，你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)過(guò)去三年你自動(dòng)美化越來(lái)越美?這是因?yàn)槟銈儾粩嗟呢暙I(xiàn)數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)后，加上深度學(xué)習(xí)算法去做的。

算法如何知道你對(duì)一次 P 圖行為是否滿意?你自拍之后一般會(huì)有三個(gè)動(dòng)作——刪除、保存或是分享。

刪除表示這張照片拍的不行，保存表示拍的一般，分享則代表很棒。

機(jī)器會(huì)不斷分析，什么樣的照片是滿意的，什么樣的照片是不滿意的。

對(duì)于第一波浪潮來(lái)說(shuō)，無(wú)論是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，在未來(lái)都很難說(shuō)是一個(gè)好賽道。

盡管今日頭條的崛起算是互聯(lián)網(wǎng)格局已定情況下的一次變數(shù)，但與其同時(shí)生長(zhǎng)起來(lái)的滴滴、美團(tuán)點(diǎn)評(píng)更加固化了互聯(lián)網(wǎng)這一大賽道。

想要通過(guò)人工智能單點(diǎn)突破這樣的局面，有些困難。

第二波人工智能應(yīng)用浪潮，是適于 2004 年的「商業(yè)智能化」。

之所以它與第一波不一樣，是因?yàn)樗臄?shù)據(jù)和它的應(yīng)用都不直接來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)，比如銀行、醫(yī)院、物流公司，對(duì)人工智能的應(yīng)用。

「商業(yè)智能化」的前提有兩點(diǎn)，一點(diǎn)是非互聯(lián)網(wǎng)公司在使用互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)辦公之后，沉淀了大量的數(shù)據(jù)。

第二點(diǎn)是，這些公司有意的將這些數(shù)據(jù)格式化并加以利用。

在這個(gè)領(lǐng)域，發(fā)展的最快，也是最天然的例子就是金融。

因?yàn)榻鹑诒旧砭褪怯筛袷交瘮?shù)據(jù)構(gòu)成的行業(yè)——「計(jì)算機(jī)在這個(gè)領(lǐng)域天生就比人類(lèi)做的更好。

」你股票一年之后不是漲就是跌了，你貸款不是還了就是沒(méi)有還，所以只要我們能累計(jì)一段時(shí)間數(shù)據(jù)，對(duì)發(fā)生意外的人，可能要收更多的保費(fèi)，貸款如果你沒(méi)有還就少借給你。

金融就是大量的數(shù)據(jù)好標(biāo)注，還有只要做的好錢(qián)就到了。

另一個(gè)李開(kāi)復(fù)認(rèn)為很有價(jià)值的領(lǐng)域是醫(yī)療，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展可能會(huì)幫助人類(lèi)攻克很多疾病。

但由于病人的隱私等問(wèn)題，目前醫(yī)療數(shù)據(jù)在各國(guó)的格式化和流通度都不高。

目前，先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)在相對(duì)比較開(kāi)放的影像醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的嘗試已經(jīng)得到了一些成功。

「但因?yàn)閿?shù)據(jù)局限性，推進(jìn)速度還比較慢。

」第二波的投資與創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)在不同的領(lǐng)域，完全不同。

比如金融領(lǐng)域的人工智能雖然發(fā)展成熟，但機(jī)會(huì)也相對(duì)較少。

而醫(yī)療就還是尚未開(kāi)墾的巨大市場(chǎng)。

進(jìn)入到了 2011 年才開(kāi)始的第三波人工智能應(yīng)用浪潮，就是大多數(shù)我們驚呼「科幻」的領(lǐng)域了，也是商業(yè)巨頭們最喜歡在宣傳中展示的那些。

因?yàn)樵谶@一階段，人工智能終于擺脫了虛擬世界，正式「入侵」我們。

第三波應(yīng)用叫「實(shí)體世界智能化」，實(shí)現(xiàn)的前提是越來(lái)越多的數(shù)據(jù)采集和傳感器——桔子本身沒(méi)有數(shù)據(jù)，貼上 NFC 標(biāo)簽就有了;路面本身沒(méi)有數(shù)據(jù)，裝上攝像頭就有了;人本身不是數(shù)據(jù)，但通過(guò)人臉識(shí)別了身份就是了。

我們很早就習(xí)慣了一登錄淘寶，淘寶就認(rèn)識(shí)我是誰(shuí)，然后給我推薦個(gè)性化的商品。

但是現(xiàn)在，在現(xiàn)實(shí)世界中也可以這樣了。

你進(jìn)入一家超市，超市就識(shí)別到你是不是 VIP 客戶，給你特別的優(yōu)惠，服務(wù)員可能也會(huì)和你打招呼。

這引領(lǐng)了中國(guó)零售的全新模式，創(chuàng)新工廠將其總結(jié)為 OMO 模式，即 Online-Merge-Offline——線上與線下的全面融合。

這種模式下，不再只是線下購(gòu)物用移動(dòng)支付結(jié)個(gè)賬，或者線上買(mǎi)優(yōu)惠券去線下消費(fèi)。

而是無(wú)論用戶在線上線下購(gòu)物，都有幾乎完全相同的購(gòu)物體驗(yàn)，包括身份會(huì)員體系、個(gè)性化推薦、貨源追溯和商品評(píng)價(jià)等。

第三波「實(shí)體世界智能化」發(fā)展正當(dāng)時(shí)，創(chuàng)新工場(chǎng)也在過(guò)去幾年在這一領(lǐng)域做了許多投資，無(wú)論是技術(shù)領(lǐng)域的 Face++、教育機(jī)器人領(lǐng)域的小魚(yú)在家以及無(wú)人零售領(lǐng)域的 F5未來(lái)商店，目前都處于蓬勃增長(zhǎng)的時(shí)期。

第四波人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，被稱(chēng)之為「全自動(dòng)智能化」。

與 AI 軟件方面這兩年發(fā)展較快相對(duì)的是，與 AI 配套的硬件發(fā)展這些年的突破其實(shí)并不多。

所謂硬件的突破，就是指像科幻電影里那樣的機(jī)器人——為具備 AI 特性的軟件打造的機(jī)器軀體。

人(的身體)是非常靈活，非常不可思議的。

但大部分機(jī)器做不到這一點(diǎn)，有的機(jī)器人好不容易兩只腳走路了，但一配合手上開(kāi)門(mén)的動(dòng)作就摔倒了。

我們?nèi)四靡粯訓(xùn)|西的時(shí)候，知道不會(huì)擋住眼睛。

但機(jī)械臂在運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，可能就會(huì)不自覺(jué)的擋住攝像頭。

我們出去郊游，看到果園里的草莓很好吃，一伸手就能摘下來(lái)。

機(jī)器呢?不是把草莓捏爛，就是拽不下。

雖然距離尚遠(yuǎn)，但可以確定的是，「全自動(dòng)智能化」這一波應(yīng)用也必然成為現(xiàn)實(shí)。

自動(dòng)駕駛就是一個(gè)比較好的開(kāi)始，「現(xiàn)在全世界都相信自動(dòng)駕駛能夠?qū)崿F(xiàn)，你去問(wèn)一個(gè)車(chē)廠、一個(gè)工程師、一個(gè)投資公司，都會(huì)和你說(shuō)這是最酷的事情。

當(dāng)全世界的技術(shù)、工業(yè)界和資本都相信并且把大量的精力投入進(jìn)去的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情變成現(xiàn)實(shí)是必然的。

」相比在技術(shù)上的難度，李開(kāi)復(fù)甚至認(rèn)為無(wú)人駕駛最大的障礙是法律、人倫等問(wèn)題。

在這一領(lǐng)域，創(chuàng)新工場(chǎng)已經(jīng)投資了一些機(jī)器人公司、一些技術(shù)公司和一些完全不同方向的自動(dòng)駕駛公司。

那么，在接下來(lái)的幾年里，李開(kāi)復(fù)博士究竟覺(jué)得在 AI 領(lǐng)域有什么值得投資的呢?他直接給出了這樣的答案：當(dāng)然，具體情況也要具體分析。

比如以芯片為例，創(chuàng)新工場(chǎng)認(rèn)為現(xiàn)在就應(yīng)當(dāng)投資 GPU，但現(xiàn)實(shí)的情況是國(guó)內(nèi)的多家人工智能芯片公司都是以 SoC/CPU 領(lǐng)域去切入的。

這背后的邏輯除了技術(shù)難度本身之外，還要考慮市場(chǎng)的饑渴度和當(dāng)前行業(yè)的成熟程度。

仍以芯片市場(chǎng)為例，目前在做人工智能芯片的 CPU 廠商有很多，老牌的 Intel 和 AMD，在移動(dòng)領(lǐng)域入場(chǎng)的華為，直接面向無(wú)人駕駛的地平線等等。

但 GPU 領(lǐng)域，英偉達(dá)一家獨(dú)大。

而從產(chǎn)業(yè)的成熟度來(lái)說(shuō)，卻是 GPU 創(chuàng)業(yè)公司更接近流片。

創(chuàng)新工場(chǎng)投資的比特大陸，在過(guò)去制作比特幣礦機(jī)的過(guò)程中，已經(jīng)生產(chǎn)出十分類(lèi)似于 GPU 的產(chǎn)品。

同樣的邏輯適用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，大多數(shù)的無(wú)人駕駛技術(shù)公司認(rèn)為 L4 自動(dòng)駕駛有可能在 3 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

但考慮到法律等因素，L4 自動(dòng)駕駛真正成為一門(mén)「生意」可能還需要等 5~10 年的時(shí)間。

當(dāng)然，如果你不是投資而是打算創(chuàng)業(yè)，甚至是打算學(xué)習(xí)人工智能之后投身相關(guān)產(chǎn)業(yè)，也可以參考這張圖做出決策。

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