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紅杉資本周逵：人工智能上半場已結束，下半場會發生什麽？

周逵 2016-09-13 13:53

i黑馬訊 9月13日消息 今日，2016新浪C＋峰會在京舉辦，紅杉資本中國基金合夥人周逵分享了AI（人工智能）的觀點。

以下為紅杉資本周逵分享內容：

人工智能不算新話題，作為普通老百姓，能感受到它給我們生活的各個環節帶來如此大的驚喜，要感謝過去做了那麽多準備工作的人。

我也是一個投資者。我們來看AI（人工智能）的上半場和下半場，或者把時間再拉長，看看我們生活發生了怎樣的變化，尤其是視頻技術給我們帶來的影響。

在過去的10年、20年，PC進入我們的生活，先從企業再到個人，報紙從出版變成了新浪、搜狐這樣的公司。10年前，電商進入了我們的生活，娛樂從玩遊戲到今天的直播，發生了重大的變化。過去五六年，我們看到以CCTV為代表，出現了很多企業大戰，比如3Q大戰，還有小米手機大戰。

我們看到最近兩年，有近10個影響我們生活的公司，近10個這種合並，在互聯網推動下，產業在迅速發生變化，企業家心態也在迅速發生變化，企業家在逐漸成熟。

這是我們在上半場看到的事情。

下半場，也就是未來10年，會發生什麽？或者說今天正在發生一些什麽變化？在這兩年，我們關註到，產業里最優秀的一批公司，最早說自己是互聯網企業，後來說是大數據企業，現在很多公司會說自己是一個智能企業。企業越來越把自己置身在一個產業時代中。從PC互聯網到移動互聯網，再到大數據、人工智能。這是產業變遷的痕跡。

人工智能實際上還處在初級階段。雖然阿爾法狗可以下贏一盤圍棋，但可能再過10年、15年，我們會覺得機器逐漸跟人逼近了，很多情況下，我們期待機器能替人做更多事情。過25年或者是30年以後，我們肯定有很多困惑或者驚喜，發現機器在很多地方比我們聰明。

未來我們面對的機器是什麽樣的結構呢？可能我們面對的是兩個方面的快速發展，一個是雲，一個是端。現在我們看到，有谷歌大腦、百度大腦這樣的例子，機器的智慧、數據和算法等多項能力會積聚在一個雲端、一個大腦上。

端會發生什麽變化呢？現在每個人都有端，手機就是一個傳感器。每天每小時有接近100萬聯網的端的設備在增加，這個速度很快，除了人在連接，很多設備都在連接，無處不在。我想這是雲和端的發展。

當然在端和雲上有很多技術在發展，當谷歌大腦和百度大腦近乎變成了人的大腦時，會有什麽變化呢？我想會帶來很多新問題。比如百度大腦可以是一種連接，也可以是一種回饋，形成一個閉環。但人的大腦是不是可以形成閉環？形成閉環可能會有更多事情。當你控制機器的時候，是不是機器也能控制你呢？雖然會有很多問題，但是會很精彩。

在端這一塊，當我提到人變成端的時候，其實觸覺就是人的五官。人的五官遠遠沒有被充分表達。過去我們和PC互聯網接觸靠手指敲打和鍵盤，你還有視覺、聽覺、味覺、觸覺，這些大家都可以期待。帶寬最寬的是視覺，今天可以看到，視覺成了創業者和技術發展最活躍的領域。

推動這些發展的背後動力是什麽？一個當然是需求，人希望提高效率，多快好省。另外就是人更多的需求是享受更長的快樂時間。在技術上發生了什麽變化呢？今天的手機比原來的大電腦更加強有力。今天的芯片、CPU、GPU、ARM芯片比以前更快更省電。今天的帶寬速度更快了，五年前很難想像能用手機看直播。這是需求和技術帶來的變化。    

從人工智能階段來看，我們現在更多的還是在建立基礎設施。剛才所謂的硬件、設備、通訊、算法都是基礎設施。現在百分之七八十的投資也是在投基礎設施，但開始轉向人工智能的應用了。

我預測一下，未來五到十年，每一個在產業里成功的公司都是一個AI公司，而不是一個專家學者，或者說少數IT人員的一個符號。還可以再展望一下AI跟其他我們現在看到的東西的關系，比如AR，虛擬現實改變了現實和虛擬的時空體會。如果這兩個結合起來，是非常有意思的。

我們再來關註一下我們身邊會發生什麽事。我把它分成三塊:Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是多快好省，Kill Time就是打發時間，Buy Time我主要說的是健康，人希望在世界上待的時間長一點。

我們看看這三個方向會發生什麽事情。從Save Time來講，現在我們已經可以感覺到當很多東西跟你的交互是由機器完成的。Amazon的小音箱很短時間賣了400萬臺。

在生活中的另外一塊，比如購物，人工智能已經在連接你了。給你完成交易，給你推薦、揣摩你的興趣，現在大部分都由一臺機器完成。在信息服務上，過去雜誌、報紙還在我們身邊，新浪還是我們獲取內容的重要渠道。今日頭條只是有一點點內核變化，就讓你感受到是一個機器在服務你，這叫大規模、個性化服務。像你在淘寶選購衣服，以前是看看，現在它可以讓你穿一穿，未來甚至有可能讓你摸一下，感受它的質地，我想這都是一些苗頭。    

在金融行業，很多交易已經自動化了，炒股高手可能不如一臺量化分析的機器。在風險分析和風險識別、欺詐分析和模型建立上，這種機器已經取得了很多人難以想像的精確度。在政府公共安全方面，比如大選，一臺機器可能可以提前知道誰會當選，這是很有意思的。我們曾經覺得八爪魚預測世界杯誰能取勝是很神奇的事情，但是未來真的會被預測到。

對教育行業的影響也非常大。比如現在市值非常好的一家公司主業是一對一，一個學生要一個優秀的老師去服務他。那未來機器能不能變成一個優秀的老師？未來學生能不能不再學習他已經學會的東西呢？機器可以識別學生會什麽、不會什麽，怎麽組織最有效率。所以學生可能面對的是一個機器老師，也可以面對一個個性化的老。這個想法目前已經走進了教育的現實。

Facebook現在就在做猜你喜歡，它能猜得更準。它的歌曲搜索能更快，甚至可以來寫一首歌，可以做一幅油畫，水平都不低，而且你的感受都很好。當然你還可以更快的人肉搜索到一個人，這個我們已經感受到了。

對於Buy Time，投資健康這一方面，我們投資的公司，比如華大，它可以把個人信息快速數據化。在疾病診斷、治療上，比如達芬奇機器人，它替代最優秀的外科大夫做事，效果非常好。    

我們面臨著很多問題，比如安全問題，可能未來你在開車時，可以有另一個人影響你駕駛，可能不用登機就可以劫持飛機了。這麽多問題超出你的常識，超出你的親眼所見，所以信任問題也會產生。

還有一點就是就業，機器這麽強，是不是會替代很多人？當然。我們現在看到的非常優秀的公司，有一些公司只有很少的人。當很多人的工作被替代時，可以看到我剛才說的，多快好省，這個產業可能會變得非常繁榮了，它的繁榮也帶來了更多就業機會，人會從制造業這種程序化的東西到創意的東西，服務的環節。

另外是觀念和態度，所有的問題可能都是機會。對於企業來講，大企業註重自己的資產，“資產”這個概念有了一些變化，包括數據、算法、核心工程師、智能變成了你最重要的能力，而不是過去的房產、機器。小企業可能會發現，你對應用、數據的接近，你在花時間建立一個應用模型，可能會變成你特別好的資產和機會。對個人來說，我想更加開放，不斷學習，學得更快，另外冒一點風險，容忍更多的錯誤。

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