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《經濟學人》：人工智能的未來及人類社會的應對

愉悅資本JoyCapital 2016-11-02 09:08

盡管科技取得長足進步，但鮮有跡象表明工業時代的教育和福利制度已在現代化和變得靈活。決策者現在就得著手，因為越往後推福利國家的負擔就越大。約翰-穆勒（John Stuart Mill）在19世紀40年代的著作中寫道，關心那些生活被技術破壞的人是立法者關心的最合理目標。

由於所謂的“深度學習”通用技術，人工智能經歷大量虛幻的曙光後終於在過去幾年取得非凡進步。給定足夠數據，根據人腦建模的大型（或“深度”）神經網絡便可接受訓練做各種工作。這些神經網絡支撐著谷歌搜索引擎、Facebook照片自動標記、蘋果語音助手、亞馬遜購物推薦和特斯拉自動駕駛汽車的運行。

斯蒂芬-霍金、伊隆-馬斯克等人懷疑人工智能是否會失去控制，突然造成科幻小說中的那種人與機器的沖突。其他人擔心人工智能會通過使從前只能由人完成的認知任務自動化而造成大範圍失業。機器問題200年後卷土重來，這個問題需要得到解答。 

正如無數科幻電影所表現的，最驚人的情形是人工智能變壞。這是古老擔憂的現代表現形式，可追溯到1818年的《弗蘭肯斯坦》及更早時期。不過雖然人工智能系統令人嘆為觀止，但它們只能執行十分具體的任務：智力上能夠超過其人類創造者的通用人工智能仍然十分遙遠。

人工智能研究專家Andrew Ng表示，現在擔心人工智能就像殖民者甚至還未踏上火星就擔心火星上人口過多一樣。機器問題更加緊迫的方面在於人工智能對人類就業和生活方式有何種影響。 

對人工智能這一方面的擔憂也有悠久的歷史。20世紀60年代（公司首次開始安裝電腦和機器人）和80年代（個人電腦登陸桌面）經歷了“技術性失業”（technological unemployment）的恐慌。每一次恐慌似乎技術工人崗位的普遍自動化就近在眼前。

然而事實上每一次科技進步最終創造的就業超過所消滅的就業，因為一種瑣碎工作的自動化增加了對那些機器仍然不能完成的相關工作的需求。比如，用自動取款機（ATM）取代部分銀行櫃員使得新開分行成本降低，創造了更多的銷售和客服新工作。同樣地，電子商務增加了零售業的總就業。

即便短期喪失的就業有可能被長期創造的新就業彌補且綽綽有余，19世紀的經歷表明這一過程可造成痛苦。

經濟增長在生活水平停滯不前幾百年後起飛，但幾十年過去了經濟起飛才在工資增長中得到充分反映。越來越多的人口從農村向城市工廠迅速轉移在全歐洲造成動蕩。各國政府用了一個世紀利用新的教育和福利制度做出反應。

而這一次的轉變可能會更加迅速，因為技術的擴散比200年前更快。收入不平等現象不斷加劇，因為高技術工人在科技補充支持他們的工作時獲益大得多。這對雇主和決策者構成兩大挑戰：如何幫助現有工人學習新技術；如何讓後人做好面對充滿人工智能工作場所的準備。 

隨著科技改變每一項專業工作所需的技能，工人必須隨之調整。這意味著教育和培訓應足夠靈活，以便迅速、有效地教授新技能。終身學習和在職培訓將得到更多強調，網絡學習和視頻遊戲式仿真將得到更廣泛的應用。通過個性化電腦學習、確定員工技能差距和再陪訓機會，人工智能本身也能有所幫助。

社交和性格技能也將更加重要。當就業崗位不長久、科技不斷推陳出新和人們的工作年限延長，社交技能將是一項基礎技能。社交技能能夠給予人類一種優勢，幫助他們完成需要同情心和人際互動的工作，而同情心和人際互動是機器不具備的人類特質。 

另外福利制度也須與時俱進，以實現就業的順利過渡，並在工人學習新技能時對其提供支持。一個廣受推崇的方案叫做“基礎收入”，即無論個人境遇如何付給每一個人基本收入。不過除非有強烈證據顯示這次科技革命不同於以往的科技革命，將削弱勞動力需求，否則這樣做沒有意義。

盡管科技取得長足進步，但鮮有跡象表明工業時代的教育和福利制度已在現代化和變得靈活。決策者現在就得著手，因為越往後推福利國家的負擔就越大。約翰-穆勒（John Stuart Mill）在19世紀40年代的著作中寫道，關心那些生活被技術破壞的人是立法者關心的最合理目標。

這在蒸汽機時代說得沒錯，在人工智能時代仍然如此。

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中國聯通攜手百度 雙方將深度結合開展人工智能等合作

據中國聯通官方微博消息，中國聯通與百度公司在山東青島簽署戰略合作協議。根據協議，雙方將在友好務實、合作共贏的前提下，充分發揮各自領域的優勢資源，以資源置換、技術互補、成果共享等方式在移動互聯網、人工智能、大數據、通信基礎業務等領域開展深度合作，共同加快推進在移動互聯網時代下的企業變革與發展。

簽約儀式前，中國聯通董事長王曉初表示，中國聯通與百度公司雙方合作前景廣闊、潛力巨大。手機百度、百度糯米、百度地圖等產品現階段與聯通各項業務的合作正越來越緊密，但更值得期待的是雙方合作的下一階段，與人工智能技術的深度結合。

百度創始人、董事長兼CEO李彥宏表示，通過聯通的客戶和用戶渠道，百度的人工智能技術可以便捷、高效地服務更多的產業和公眾。雙方的探索，也將為更多行業與互聯網跨界合作提供靈感。

中國聯通將在手機百度、百度糯米、百度地圖、度秘等項目與百度進行深入合作。同時中國聯通將為百度提供IDC、ICT、終端定制、渠道等全方位通信服務及資源支持。

李彥宏聊人工智能：創新最重要的是耐得住寂寞

據百度官方微信公眾號消息，在中國聯通合作夥伴大會上，李彥宏再次開聊人工智能。

他表示，人工智能代表下一代技術的發展方向，從創新角度來講，很多時候最需要的素質應該是能夠耐得住寂寞，在別人都不看好的情況下，是不是願意相信，是不是真的願意投入去做。如果有一天當所有的人都意識到該事物重要的時候，才開始進場去做，競爭會非常殘酷，而且絕大多數情況下，大多數競爭者都會失敗。

以下為對話的部分節選：

主持人：首先請問一下，如果由各位的企業組成一個生態圈，您把自己的企業比作生態圈中的什麽?

李彥宏：在我的想象中，我覺得聯通這些運營商像是高速公路的建設者，他們把四通八達的路建立起來，而百度這樣的互聯網公司更多的是像在這個路上跑的車。其實還有一個問題，就是車上到底運的是什麽東西，我覺得這個更有意思。答案可能是千差萬別的，可能有各種各樣的互聯網服務提供商。我認為互聯網+各式各樣的行業所構成的系統，是一個非常健康的生態系統，而且分工也是很合理的。

主持人：請問您感覺這一次和聯通合作會帶來哪些方面的益處?你們將進行什麽樣的合作?

李彥宏：說起互聯網公司大家比較容易想到BAT，就像昨天在合作簽約儀式上所講的，聯通其實是中國互聯網發展的幕後英雄，如果沒有他們長期的不懈努力，我們互聯網公司是沒有辦法享受這個人口紅利的。百度開始創業的時候，中國互聯網只有不到一千萬網民，今天有七億多網民，整個我們這一代的互聯網公司都受益於聯通、受益於運營商在基礎網絡設施建設上的貢獻，而且他們都是默默無聞地在幕後起作用，扶持我們這些互聯網公司。

就像曉初董事長剛才講的，這次合作是比較基礎的電信層次的合作，未來的合作中，我們會往增值服務、往更高層次來發展。聯通自身有很多優勢，不僅僅是大數據的優勢，線下門店的優勢，還有著對互聯網的深刻理解。百度在搜索方面比較有優勢，我們有很多的數據，比如地圖的數據等等，此外像糯米、外賣、酒店預訂等增值服務，這些服務都是可以起到很好的連接作用的。從用戶最初產生需求，到最後下單，怎樣才能夠讓用戶的體驗更加豐富?在這個方面，我們已經跟聯通做了很好的嘗試，目前看來，效果特別好。

其實讓我更加興奮的是對於未來合作的展望，我們可以利用人工智能技術，使得現有的運營效率得到提升，甚至達到深刻改變行業的程度。昨天我們也談到比如說像聯通10010的客戶服務，其實大多數的問題都相當簡短，而且答案也比較明確，我聽說一次電話的平均時間是80秒，其實除了問問題，回答也都是非常簡短的，類似於這種問題通過現在的語音識別、自然語言理解等人工智能技術，基本可以代替掉現在的所有人工，但是可能會出現失業的問題，這個我們得另想辦法來解決。但是這方面的技術一旦應用起來，不僅可以達到現在人的水平，甚至有可能超越。因為人的記憶都是有限的，能夠記住的東西沒有那麽多，比如現在百度有的圖像識別技術，可以識別出來三百多種不同品種的狗，正常人一般是無法辨別出三百種不同狗的，但用人工智能結合計算機固有的計算能力和記憶能力，致使在很多地方能夠超越人類水平。在這方面我們可以看到很多的合作空間，一旦打通語音識別、自然語言理解等這些技術和我們現有業務的邊界，可做的事情之多還是非常令人期待和興奮的。

主持人：我們知道百度在互聯網企業當中，是技術基因非常明顯的，在研發人工智能方面取得了很好的成績，在技術創新方面您有哪些心得和體會跟我們大家分享一下。

李彥宏：其實百度從成立第一天起，我們就非常重視技術，因為一直堅持這個方向，所以趕上了中國互聯網一個好的時機，最後做成一個比較受歡迎的搜索。大約從五六年前開始，我們認識到人工智能代表下一代技術的發展方向，所以開始比較大地投入。其實從創新角度來講，很多時候最需要的素質應該是能夠耐得住寂寞，在別人都不看好的情況下，你是不是願意相信這個事情，是不是真的願意投入做這個事情。做的過程當中肯定也會遇到各種各樣的困難和問題，但怎麽樣能夠堅持下來?要能夠克服這些困難。如果有一天當所有的人都意識到這個東西重要的時候，你也開始進場去做，那這個競爭會非常殘酷，而且絕大多數情況下，大多數競爭者都會失敗。

所以我覺得從創新的角度來講我自己的這種體會，就是你怎麽能夠在別人不看好的情況下認識到這個東西重要，而且確定它真的是你自己想要做的事兒，而不是看到大家都覺得這個事兒重要你就去做。這樣的話，通常可以有幾年的時間，能夠比別人更早地去做準備，某種意義上講，我覺得是一種搶跑，像互聯網行業這種發展速度，能夠搶跑兩三年就已經很厲害了。但如果我們能夠搶跑五六年的話，其實在應對新的市場變化時可能就會更好一些。

主持人：請問您對未來行業方面的展望是怎樣的?

李彥宏：我首先還是非常看好聯通在未來的發展。人們對於帶寬的需求我覺得是幾乎沒有止境的，過去之所以覺得已經夠快夠好了，是因為我們還沒有看到各種各樣新的應用。比如像搜索的話，現在大多數人在用文字形式輸入進行搜索，以後可能越來越多的人會用語音的形式進行搜索，會用圖像、拍一張照片去搜索，這樣對帶寬的需求就會越來越大、越來越強烈。這還只是我們目前看到的互聯網層面的東西，其實剛才曉初總也提到物聯網，我覺得物聯網未來也是一個巨大的增長空間，中國的網民人數已經達到50%的滲透率，甚至還更高一點，可能人口紅利沒有了，將來再發展上網的設備就不是人來用，而是物來用，這一塊我們覺得未來幾年會有比較大的發展。

其實物聯網這個概念，在六、七年前就火了一陣子，甚至寫入了政府工作報告。但是那個時候為什麽沒有普及開來呢？我覺得也是跟人工智能技術當時沒有發展起來有關系。物聯網不是說每一個終端都可以上網、簡單的一種連接就能夠產生價值，它需要這些上網的終端設備能夠把有價值的數據，持續不斷地回傳到雲端，雲端通過人工智能技術、通過大數據的分析，找到這里面的規律，然後再對終端產生相應影響，這樣的話物聯網的價值才能體現出來。而這幾年，隨著計算能力越來越強，計算成本越來越低，真正把這些數據變成有價值的信息的能力，現在出現了。

比如說一個典型的場景是無人車。過去大家想到的是互聯網汽車，怎麽樣在車里面能夠聽音樂、或者打開地圖找到我想要找的位置，但未來這種無人車高度依賴高精度地圖。高精度地圖是什麽概念？精度要到厘米級，三厘米左右的精度，這需要大量數據的傳輸，它和雲端的配合就變得非常非常關鍵，未來對於帶寬的需求、對於各種各樣數據的分析能力的需求我覺得會非常的強烈。這還只是車這一個場景，幾乎我們能想到的場景，無論是智能音箱、像Amazon Echo，還是未來的電視、冰箱，甚至是一個燈泡、一把椅子，它們都能夠通過物聯網的形式跟雲端進行連接，都能夠通過對大數據的分析產生越來越智能的應用。所以這是我們非常期待的，我也覺得這無論是給聯通，還是給百度、騰訊、高通也好，這是給我們這些公司展現出來的非常大的發展機會。

聯想任命三名總裁級高管 加強人工智能等領域布局

聯想集團CEO楊元慶在微博上正式宣布三位高管任命。前微軟亞洲研究院常務副院長芮勇將擔任聯想集團高級副總裁兼首席技術官。前英特爾高級副總裁Kirk Skaugen將擔任聯想集團執行副總裁兼數據中心業務集團總裁。前阿爾卡特朗訊知識產權執行副總裁、前柯達公司全球總裁Laura Quatela將擔任聯想集團高級副總裁兼首席法務官。

據了解，芮勇加入聯想前，任微軟亞洲研究院(MSRA)常務副院長，領導人工智能團隊和研究院的所有工程團隊，加入聯想後，將領導研發與技術團隊。芮勇擁有60項美國和國際專利，並以國際電氣電子工程學會(IEEE)院士身份於2016年獲得IEEE計算機學會技術成就獎。

Kirk Skaugen曾在英特爾任職24年，任高級副總裁，曾領導客戶端計算業務，數據中心和互聯系統事業部。

Laura Quatela Laura在國際知識產權方面有豐富的專業經驗和領導力，曾經供職柯達公司和阿爾卡特朗訊。在柯達期間，她曾擔任全球總裁。此外，她還擔任過柯達公司首席知識產權官，並於2011年被任命為公司的總法律顧問。在阿爾卡特朗訊期間，Laura擔任知識產權執行副總裁一職，專註於實現公司的專利組合變現。

聯想表示，芮勇、Kirl和Laura的加盟，將加強聯想在人工智能、數據中心業務及法務領域的領導力。這有助於落實“設備+雲”戰略，打造聯想多業務領域的核心競爭力。

人工智能加大數據 京東稱雙11要用機器人定價

今年雙11，你在京東上所買的商品很可能是機器人定的價。

京東零售平臺高級總監於永利對第一財經記者表示，京東希望人工智能能夠更多的應用於其供應鏈的全部環節，包括為商品定價以及調整價格。

每年的雙11既是電商沖業績的關鍵節點，也是發布新戰略的好時候。京東近日宣布，包括無人車、無人機、無人倉在內的眾多智慧物流產品在這個雙11開始投入使用，此外，還有引入大數據分析的供應鏈。

大數據定價

在商品品類已經趨同的時候，對於消費者來說，價格以及快速的收到貨物可能會是最感興趣的因素。京東稱，大數據分析可以幫助網站找到最好的價格。

這件事情其實京東已經嘗試了一年多，對商品設置一些約束，後臺就可以自動定價以及進行動態定價。但更複雜的局面會在雙11出現，上百萬件商品的呈現，大量的促銷，並且用戶可能在雙11淩晨集中支付。

京東零售平臺高級總監於永利對第一財經記者表示，對於智慧定價在雙11的應用，京東的定價系統分為兩個維度，一是人工定價，人工定價的考慮因素包括庫存、進貨量、銷售量以及友商的價格等等，二是自動定價，根據消費者購物數據、友商數據以及庫存等因素多頻次進行調整。

於永利認為，大數據定價的目的不同於價格戰，並不是越低越好，而是找到和某個時間點相對應的最優價格。

舉個例子，你把一瓶10塊錢的水放進了購物車，但並沒有馬上結算，後臺會立刻對你過往的消費能力等因素進行綜合評估，這時候系統發現你以前並沒有消費過10元以上的水，此時後臺可能會將這瓶水調整至9.9塊，以刺激你快速下單。當然，這個過程在頁面上並不會呈現，系統也不會對價格進行頻繁修改。

與以往不同的是，通過大數據進行定價不僅僅讓電商向外比價，更重要的是開始關註消費者個性化的消費能力和需求。除了定價，大數據還可以應用於需求預測、訂單冷靜等環節。

咨詢公司OC&C的報告指出，2011年至2015年間，中國快消品在線銷售平均增速為78.4%。2015年，中國在線快消品銷售總額達253億美元，比英美兩國加起來還多。電商市場的迅速發展讓京東、淘寶等平臺累計了大量的消費數據，但如何對這些數據進行有效的利用也是擺在這些公司技術人員面前的難題。

黑科技助戰雙11

除了用大數據來預測和管理供應鏈，還有不少黑科技。比如ForceBot，這個被稱為“軍演機器人”的系統將幫助京東進行全系統的聯動壓力測試，模擬用戶購物全過程，特別是下單、支付等環節，進行峰值流量壓測。而以往京東的壓測都局限某一個系統或者某一個鏈條里面，不能全面的反映峰值壓力。

此外，京東集團X事業部總裁肖軍介紹，無人倉也將在今年雙11派上用場，搬運機器人、貨架穿梭車、分揀機器人等一系列物流機器人在無人倉中工作，後臺由人工智能算法指導生產。今年春節之後會啟動3萬平米無人倉的建設。

倉儲物流能力是大促期間電商比拼的核心之一。京東稱，無人倉的存儲效率是傳統方式的10倍以上。蘇寧此前也表示，其第四代智慧物流倉庫蘇寧雲倉日處理包裹可達181萬件，是同類倉庫處理能力的4.5倍以上。

無人機和無人車或許也將是未來電商物流場景中的一環，幫助解決在鄉村複雜地形以及城市最後一公里的配送問題。今年雙11，京東無人機將會在四個省，十多條航線上使用無人機去送貨，而無人車先嘗試在總部附近開始送貨，對技術以及用戶的接受程度進行驗證。

肖軍介紹，京東無人車是基於最後一公里的送到服務，路線經過測繪，走的是固定線路，也可以對路況進行智能判斷，整體來看比人工送貨成本低。

周鴻祎：如今的人工智能只是新瓶裝舊酒，它至少還需要5到10年的醞釀期

投資人說 2016-11-08 09:11

本文由微信公號投資人說（ID：touzirenshuo）授權i黑馬發布。

不知道你有沒有註意到，最近在資本環境不好的情況下，唯有人工智能逆勢而上了，如今已有不少人對此達成了一個共識——人工智能將成為新時代的基礎設施，就如同水、電、網絡一樣成為所有企業的必需。但投投也心生困惑，對於當下，如何將人工智能落地、商業化，以及它最終將會帶給我們什麽影響，這是投投這段時間經常琢磨的問題，恰好，這些天在後臺也收到了好幾位讀者的留言，希望能做篇文章聊聊人工智能。

今天，投投便做了這篇周鴻祎先生的文章，在這一塊上他是成功的實踐者，讀完秒懂人工智能是有點誇張的，但至少有一點沒錯：了解目前國內外人工智能發展的真實情況，為你在該領域創業投資掃清一些認知盲區。

我對人工智能的三個看法

人類社會經歷過的PC互聯網時代、移動互聯網時代，以及現在所處的智能硬件時代，技術發展和商業模式創新之間始終是相輔相成的關系。每當科技發展的紅利被商業模式創新挖掘殆盡後，經濟也隨之步入寒冬，直到下一輪技術革命的出現，商業模式創新才能重新迸發生機。

現階段移動互聯網的商業模式創新已經挖光了Web2.0時代的技術紅利，所有人都在尋找新技術，以期獲得新的商業模式創新。人工智能技術無疑就是下一輪技術革命的焦點，假如未來的某一天，我們在這方面有了突破，那麽新的商業模式也將湧現出來，帶來一個甚至多個萬億級市場。

但是目前大家對人工智能還是有很多的爭論，我說說自己的三個看法：

第一個看法：目前人工智能產業有泡沫成分。

我今年也專門跑到西雅圖，跑到矽谷去拜訪了一些公司，我沒有去斯坦福，去了伯克利，和伯克利的八個實驗室做了一些溝通，我自己感覺，美國現在整個人工智能會成為下一個產業的泡沫，今天再出來做一個公司，你要不說自己是用深度學習、人工智能，你都不好意思出來混。就跟前兩年，你要不說自己是O2O，都不好意思去融資一樣，我覺得這個有泡沫的成分。

第二個看法：純粹的人工智能是不會有商業模式的。

人工智能一定要跟一個領域、一個產業相結合。舉個例子，比如推出AlphaGo的DeepMind，是谷歌收購的一家英國的公司，下圍棋只是他們體現人工智能的一個方式，他們未來可以用這種計算機算法來做很多事情，比如用計算機管理共同基金，投資回報率比人工管理的基金高一個百分點，它就可以成為全世界最大的基金管理公司。所以我們在美國看到了很多企業從務實的角度，都是把人工智能和很多東西結合。

第三個看法：人工智能還不足以威脅人類。

如今的人工智能沒有很多文學作者、科幻作家所想象的那樣神奇，計算機沒有產生思維，更不可能產生意識，沒有意識也談不上情感，所以大家所擔憂的像《終結者1、2》里面的機器毀滅人類的世界，還非常遙遠。

今天所謂的人工智能只是叫新瓶裝舊酒，換句話說就是計算機計算能力的增強，使得過去的算法有了很大速度的提升；今天互聯網和手機的接入采集了大量的數據，然後用深度學習的算法，在大數據的基礎之上，實際上是能夠讓計算機在某些領域產生了一些質的飛躍，比如說在圖象識別方面，現在計算機你給它看十萬張照片，都美女，再給它看一個新的照片，讓它判斷是不是美女。

其實我們已經在做這樣的事，如今每天有幾十萬主播到花椒平臺，靠人工給她們打分，我發現真的來不及，而且打分標準不統一，於是我們就用計算機自動打分，後來發現標準全都是錐子臉，計算機就把所有的錐子臉都定義成美女。

反過來，讓電腦來理解我們說的語言，目前還做不到。所以你看到蘋果的Siri，為什麽大家用一用就不用了？因為你再聊兩句就知道它不是真人，包括我們看到很多做人機對話的，並不是它多聰明，是因為它有很多對話語料，比如把你的對話摘出來是回答另一個人的問題，但這並不是代表真正的人工智能。所以在這一點來說，今天的人工智能我覺得未來至少還需要五年到十年的醞釀期。

談到Siri，我再分享一些自己有關搜索未來的認識。搜索和導航往後續的發展，會有兩個重要的方向：

第一個方向：叫你問我答，就像蘋果做的Siri。從搜索的大數據延展到人工智能，讓手機能夠回答你的各種問題，這時候你需要的是一個更精確的答案，所以這一個方向。

第二個方向：我們稱之為「我搜你看」。今天有很多的信息內容方向一定是偏娛樂、偏體育，因為大家生活富足了，都比較偏娛樂化。但是在娛樂內容上，很多時候你並沒有一個明確的關鍵詞，說我知道我要找什麽。很多時候就是要找個樂子，有30分鐘的碎片時間，我希望看一些視頻、看一些資訊，但是我沒有一個明確的目標。

這時候我們定了一個說法叫我搜你看，也是利用人工智能的技術，了解一個人的喜好之後，我用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內容，然後推送給他。不需要用戶再去通過一個關鍵詞去尋找，有人管這個叫信息流，也有人管這個叫自動推薦。

其實名字不重要，重要的是我認為這兩個方向代表了未來搜索的發展。

人工智能的未來

在我看來，未來通用人工智能生態圈的格局會是下面將要介紹的樣子：

人腦芯片

2014年8月，IBM公司推出了一款名為TrueNorth的大腦原型芯片，TrueNorth 主要被用於計算機專業學習領域。TrueNorth芯片集成了100 萬個神經元和2.56 億個突觸，這相當於一只蜜蜂的大腦，而正常人的大腦大約包含1000 億個神經元和無法統計數量的突觸。

量子計算

普通計算機存儲數據的方法是根據晶體管電路的狀態，而量子計算則是根據粒子的量子狀態，使用量子算法來進行數據操作。通過量子計算，可以大幅提升並行計算速度。不過遺憾的是，這方面還沒有出現研究成果，谷歌曾經在2014 年開始研制量子級計算機處理器，他們希望為機器人提供一個可以像人一樣思考的大腦。

仿生計算機

仿生計算機可以解決構建大規模人工神經網絡的問題。普通的CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）處理神經網絡的效率很低，並且在占地、散熱和耗電等方面都存在問題。專門的神經網絡處理器可以很好地解決這些問題。在國內，陳雲霽團隊研發的寒武紀神經網絡計算機依據仿生學原理，相比於主流GPU，取得了21倍的性能和300倍的性能功耗比提升。

在圖像、聲音和面部識別系統變得越來越精準後，計算機也擁有了探察人的情感狀態的能力，包括喜、怒、哀、樂、愛、恨、貪、癡等，並做出適當的反應。那麽很多人會有這樣的疑問：機器人能否擁有像一個正常人那樣獨立思考的能力？

關於這個問題，我曾經與著名的互聯網預言家、《連線》雜誌前主編凱文·凱利有過一次交談。在凱文的思想里，未來的人工智能會產生自己的意識，這會為我們完全掌控它帶來一定的困難，但不會形成毀滅人類的威脅。絕大多數的人工智能都只會是工業人工智能服務型電器。

我對360的戰略規劃就是全線硬件產品向人工智能看齊，從圖像識別技術和大數據技術兩個方向深度拓展。目前，我們已經在中國和美國成立了相應的技術研發團隊，並且還相繼進行了一系列並購。總的來說，360 在人工智能領域的整體規劃可分為以下4 個層次：

第一個層次：最基本的硬件層面，研發、升級可以在雲上、端上進行深度學習的專用芯片；

第二個層次：面向大規模深度學習、訓練的多機多卡軟硬件平臺，以及基於深度學習的各種人工智能的前沿算法；

第三個層次：基於人工智能的各種智能硬件產品；

第四個層次：在人工智能或者深度學習的基礎上，使智能硬件具備自主學習能力。

作為360 未來主推的大方向，我對人工智能的設想是無論在硬件還是軟件方面，都將擁有自主學習功能。AlphaGo贏了之後，我非常興奮，我興奮的不是人工智能在圍棋上戰勝了人類，而是它為我們所有人做了一次非常好的概念普及，讓我們真實地感受到人工智能領域的成果。

但是，我所理解的人工智能並不會像AlphaGo那樣只表現在下圍棋方面，也不會像好萊塢電影中那樣可以威脅人類安全。人工智能就像工業革命之後所帶來的新技術那樣，為我們的生產、生活帶來極大的便利。

人工智能與智能硬件相結合

曾幾何時，我們認為說做一個小硬件，里面放上安卓的系統，就是智能硬件，其實不是；或者我們把電飯煲、凈水器、洗衣機都通過WIFI跟互聯網連上，就是萬物互聯了，其實這也不是。真正的智能硬件是跟人工智能的大數據的人工大腦連在一起，使得這些計算能力比較弱的智能硬件能夠以一種更好的方式跟我們交互。

舉幾個例子，比如說智能手表，在手表上模仿手機，那麽小的屏幕讓用戶去觸摸各種應用，讓每個用戶跟東方不敗一樣拿一根針去戳手表的屏幕，這是不現實的。所以我們就在手表中加入語音識別、跟小孩的對話的功能，小朋友可以問手表各種各樣的問題，當然跟小孩對話比較容易，因為糊弄成年人很難，但跟小孩對話，實在回答不出來，就把這個轉化給他爸媽回答。

再比如說我們做了智能攝像機，你不可能把家里做成一個監控中心，所以我們做了一個人臉識別，比如說家里來了陌生人，就拍一張照片，發給主人，這樣可以提高家庭安全。還有，家里的孩子和老人起居生活有不正常的情況，也可以通過計算機視覺識別識別出來。

包括我們最近做的行車記錄儀，因為放了攝像頭在你的車上，它不是簡單地記錄路況，而是能夠識別路面上發生的情況，比如說你前面有幾輛車，你跟哪輛車離得比較近，或者有哪輛車突然漂移到你的前面，這個行車記錄儀會做出識別。

當然，我們的步子沒有跨得太大，我們與其今年盲目地去炒概念，炒無人駕駛，還不如在有人駕駛的車上能夠通過一些輔助提醒的功能，讓用戶能更安全。

前一段時間特斯拉的無人駕駛汽車在中國和美國出了兩件事，汽車工業做了一百年，這一百年來它們要解決的最大問題，也是用戶最大的需求點，就是安全。不像我們今天做個手機，手機大不了死機，我們打開電池重啟一下，但是汽車1%的問題都不能出，一出問題就是大問題。

所以現在我們不談自動駕駛，就談智能汽車，它就像四個輪子的手機一樣，需要經常更新軟件。現在也有很多汽車廠商來找360，因為我們現在已經開發出了汽車里面的防火墻，保證汽車不因為更新了不恰當的軟件導致失控。

所以我覺得自動駕駛聽起來是一個很熱門的概念，但是我覺得還是需要差不多五年的成熟時間。我們今天也有一個小組在做這方面的工作，但是我們更多的是把現在的人工智能技術和我們的智能硬件結合，和我們的安全產品結合，這樣使得我們更好的地保護用戶。

對我們而言，當手機行業熱潮來臨的時候，我們視而不見；當O2O模式大行其道的時候，我們依然不為所動。但是，當人工智能的概念進入我視線的那一刻，我的第一個想法就是要抓住人工智能這波浪潮，並為之肝腦塗地，在所不惜。

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為什麽說人工智能將重新定義管理？

紅杉匯 2016-11-09 09:16

本文由紅杉匯（ID： Sequoiacap）授權i黑馬發布。

如果今天我們還在熱衷於談論互聯網+，那麽未來我們不得不關註的則是人工智能+。

它將成為變革商業、生活、乃至一切的“新能源”和“新基礎設施”。

在此，讓我們把目光投向一個不常被論及的領域：人工智能將如何重新定義管理這件事？

正如流水線上的藍領工人將被機器人取代一樣，管理者的很多常規性任務在未來都將交由人工智能完成。比如收集信息、更有效率地分派任務、甚至是……做PPT報告。

人工智能的發展所產生的一個附帶效應是，我們將重新定義什麽是“人類”。同樣地，我們也需要重新回答：什麽是管理，什麽是管理者。

一個可以想象得到的圖景是，未來的管理應該是人工智能+人的方式，即一種人機混合協作的模式。這就需要管理者轉變認知：機器並非是奴隸（雖然從詞根上說，Robet一詞的來源是奴役），而是“同事”。

人工智能重新定義管理

作者：VegardKolbjornsrud/Richard Amico/Robert J. Thomas

來源：《哈佛商業評論》

關於人工智能（AI）可能給各種職業帶來的顛覆效應，已經敲響了很多警鐘，尤其是對那些容易實現自動化的工作崗位。但各級管理者也必須適應這個充滿智能機器的世界。事實上，人工智能將很快能夠更快、更好地以更低的成本完成很多會耗費管理者大量時間的行政任務。

從一線主管到CXO們，如何在人工智能時代學會新的管理？為了找出答案，我們調查了14個國家/地區的1770位管理者，並采訪了在他們的企業內部負責數字化轉型的37位高管。利用這些數據，我們確定了成功的管理者需要掌握的五種方法。

方法1：將行政任務交給人工智能

調查顯示，各級管理者會將半數以上的時間耗費在行政協調與管控任務上。管理者希望人工智能可以幫他們從這些瑣碎的事務中解脫出來。想法沒錯：人工智能將會自動處理其中的很多任務。

試想一下，讓人工智能起草您的下一份管理報告如何？事實上，這對於一些分析性的管理報告已經是可能的。最近，數據分析公司Tableau宣布與位於芝加哥的自然語言生成工具提供商Narrative Science開展合作，雙方合作開發了Narratives for Tableau，這是一款免費的Chrome擴展程序，可以自動為Tableau圖形創建書面說明。

受訪管理者認為這種變化有著積極的意義：86%的受訪者表示，願意在監控和報告方面獲得人工智能的支持。

方法2：讓人專註於判斷

很多決策需要的洞察力都不是人工智能單純通過數據所能獲得的。這就需要管理者利用其對企業發展歷史和文化的了解，還要融入同理心和倫理反思。這是人為判斷的本質——將經驗與專業知識應用於關鍵的業務決策與實踐。我們調查的管理者已經感受到了這種變化，他們認為：以判斷為本的創造性思維與實驗技能、數據分析與解釋，以及戰略制定，是管理者今後取得成功所需的四項最新技能中的三項。

方法 3：將智能機器當作“同事”對待

將人工智能視為同事的管理者會認識到：沒有必要“與機器競爭”。盡管人為判斷不太可能實現自動化，但智能機器卻可以為這種工作提供許多幫助，支持人們的決策流程，並進行數據驅動的模擬計算，以及搜索和發現等各種活動。事實上，78%的受訪管理者認為，他們可以在未來進行商業決策的過程中信任智能系統提供的建議。

人工智能不僅能提升管理者的工作效率，還可以讓管理者通過對話或其他直觀的方式，與智能機器開展協作互動。人工智能將成為其隨時待命的助理和顧問。

方法4：像設計師一樣工作

管理者自身的創造力固然重要，但駕馭他人創造力的能力更為重要。“設計師式”的管理者能夠將各種各樣的想法匯集成完整、可行且極具吸引力的解決方案，將設計思維融入到團隊和企業的實踐中。我們調查的管理者中有1/3認為，隨著人工智能逐漸接管常規行政工作，創造性思維和實驗技能是他們需要了解以保持成功的關鍵領域。

澳大利亞保險集團首席執行官Peter Harmer在接受采訪時強調，數字化企業中，需要能夠培養協同創造力的管理者：“我們需要的是能夠真正把想法有機結合的人，不是那些必須在想法競爭中獲勝的人。他們是那種人，能夠說出‘天呀！要是我們能夠把這幾個想法匯總起來，就得到了非常與眾不同的東西’。這就是創造力，是管理者需要具有的好奇心。”

方法5：發展社交技能和構建人脈網絡

我們調查的管理者們都意識到了判斷力的價值，但卻低估了深入的社交技能的重要性，這種能力對於構建人脈、培訓和協作至關重要，將有助於他們在眾多行政和分析職能都交給人工智能處理的未來世界中脫穎而出。

雖然他們將使用數字技術來挖掘合作夥伴、客戶和社區的信息和判斷力，但他們必須能夠梳理出並整合各種觀點、洞察力和經驗。

邁向成功

人工智能最終將會成為比人類更廉價、更高效甚至在行為上更公正的技術。但管理者不應為此感到擔憂，因為這只是意味著管理者的工作重點將轉向只有人類才能勝任的領域。

撰寫財報不難，但只有人類才能從中提煉出可以與員工交流的信息，並傳遞目標感。跟蹤進度和資源可能很快就會成為機器的任務，但起草戰略仍然是人類的專屬任務。簡而言之，我們建議使用人工智能來實現行政流程的自動化，並增強而不是取代人為判斷能力。

隨著科技逐漸為人類分擔越來越多的日常工作，以人類為主導的工作將越來越受重視，而為了讓自己和企業為此做好準備，領導者必須采取以下步驟：

盡早探索。為了探索不確定的未來，管理者必須嘗試人工智能，並將自己的深刻見解應用到下一階段的嘗試中去。

采用新的KPI來推動技術采用率。人工智能將引入新的成功標準：合作能力、信息共享、實驗、學習和決策有效性，以及突破企業的局限展開思考的能力。

針對創造力、合作能力、同理心和判斷能力制定培訓和招聘戰略。領導者應該開發多樣化的員工隊伍和管理團隊，使經驗、創造力和社交智慧相互平衡——每一方面都可以對另一方面形成補充，從而支持可靠的集體判斷。

雖然這種顛覆不會一蹴而就，但發展速度卻在加快，而背後蘊含的深遠意義也遠超多數管理者的預想。有能力評估未來勞動力狀況的管理者可以更好地迎接人工智能的到來。他們應將此視為邁向成功的契機。

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人工智能嵌入業務流程  銀行信用卡轉型瞄準數字化

借助智能結束，進行客戶細分、風險管控，亟待突圍的銀行信用卡業務，開始紛紛將目光轉向數字化。近日，光大銀行信用卡中心與北京第四範式科技有限公司聯合宣布，成立人工智能實驗室，在信用卡業務的數字化發展方向展開合作。

光大銀行信用卡中心總經理戴兵稱，該行信用卡中心組建了專業團隊，對技術進行探索，此次與人工智能技術提供商聯合成立實驗室，希望能在產品創新、風險管理、精準營銷、客戶細分等各個方面，研發出基於人工智能技術的創新應用。

據了解，近年來中國光大銀行信用卡中心利用人工智能等優化業務流程，實現現有各風險管控子系統功能的融通、調度，形成了涵蓋貸前、貸中以及貸後業務的風險一體化平臺，並采用數據挖掘技術，進行在精準營銷、客戶細分等業務。

經過多年發展，不但信用卡市場已近飽和，而且面臨第三方支付等新型工具的蠶食。央行數據顯示，截至2015年末，信用卡和借貸合一卡在用發卡數量共計4.32億張，較上年末下降5.05%，增速放緩21.5個百分點。

銀行業內人士認為，隨著信用卡市場的發展，用戶群體的結構、消費習慣都發生了巨大變化，銀行傳統的獲客、業務模式已不能完全適應市場。因此，智能化、數字化等新技術，便成為銀行信用卡業務的突圍方向。

在光大銀行之前，已有多家銀行開始嘗試信用卡業務數字化。如農業銀行已經推出信用卡核心線上系統，以該行的龐大客戶數據為基礎，開發新的信用卡產品和服務。此外，平安銀行、廣發銀行也在移動支付、智能賬戶等方面進行突破。

押註大數據和人工智能三個“預測”待時間檢驗

當群情激昂時，總會有人極力地克制，明勢資本的創始人黃明明希望自己是那個冷靜的人。

黃明明在許多個場合提及“三大紅利消失”的觀點，在這個理想和困惑交織的年代，這種觀點聽得人心跳加速。從此消彼長的定律來看，這意味著，一些人的時代即將過去，另一些人的時代即將到來。

但就像Fashion秀一樣，你不能等到春天來臨時再推出春款。誰提前押對了寶，就可能在明年的市場上掌握話語權。在黃明明的投資圖譜中，他全力押註的是大數據和人工智能。

集體焦慮的一年

人口、流量以及傳統互聯網的超鏈技術，這是黃明明提到的已經消失的紅利。與之相對應的，他對於大部分靠錢刷客戶、刷流量以及平臺型的O2O項目抱有疑問。

對靠補貼刷流量的疑問早已經在創投圈里蔓延。去年還在拿著錢四處圍獵O2O創業者的投資人，今年可能已經關起門來反思。

而創業者端，每當局勢變幻，資本寒冬的說辭都會卷土重來。

來自清科集團的數據，2016年Q3中國天使投資機構新成立16只天使基金，共募得約63億元，環比上漲近49%，募集金額呈現爆發式增長。與之相應的是，Q3共發生428起天使投資案例，環比下降8%，披露案例金額約為33億元，環比上漲12%。

看看，錢並沒有少。“今天的局面甚至都是錢太多造成的，想賺快錢，而願意認真打磨產品的團隊太少。”黃明明對記者說，焦慮是這一年創投圈的集體表情，總感覺找不著北。

於是，機構投資節奏放緩，市場上出現了一堆無處安放的錢，以及一堆找不到錢的項目。

爆款項目缺失的背後是中國產業升級的饑渴，這也是為什麽工業4.0概念能夠在中國大行其道。2008年之後，中國經濟轉型的壓力一直存在，亟須快速走出低谷。上海交大特聘教授陸銘此前撰文稱，中國經濟的問題實際上是改革和危機的賽跑，並不簡單的是經濟周期所導致。

誰都不願意成為資本棄兒，但無法阻擋大勢。

黃明明說，對於風險投資人來說，當供給和需求不能匹配的時候，就是社會發生巨大變革的時候，也是好的機會要來臨的時候。

人工智能是下一機會

中國式創業急需從模式創新走到技術創新。

中國基於人口數量的紅利消失了，但是隨著消費者的代際提升，消費理念在迅速變化，現在90後的消費觀更加成熟，更加靠近西方的理念。一個顯著的變化是，希望消費是基於自身體驗的滿足，因此，好的東西一定會有人買單。但是在供給端，傳統的企業家還沒有跟上。

黃明明和曾創辦過汽車之家的李想深度研究過90後的消費觀。李想的第三次創業“車和家”正在研發一款不用電樁的電動汽車，從汽車之家就投資了李想的黃明明，對於能夠帶來個體享受的“高級貨”情有獨鐘。

“我喜歡幹創造價值的事，而不是發現價值。”他將明勢的投資重點歸納為技術驅動的效率提升和消費升級，在過去的近三年時間里，明勢一共投資了60多個項目，一開始就下註在工業升級，而非他本人最有經驗的互聯網領域。

對於風險投資來說，看的一定是在重大歷史轉折節點上的支點。人口紅利消失，但中國依然是制造業大國，必然在工業機器人上要有大的發展。2013年中國已經是全球最大的工業機器人市場，但95%都是靠進口，這里面一定有巨大的機會。從全球工業發展來看，低端產品的時代已經過去，各國都面臨著產能過剩壓力，因此，簡單的模式創新、沒有核心技術的項目已經沒有機會了。

他還認為，對應於上一代互聯網的超鏈技術，下一代的技術紅利是人工智能+大數據。超鏈技術解決了信息的不對稱，但是這個過程中產生的大量的數據並沒有被很好地利用，因此下一代的技術將會是基於大數據的人工智能的崛起，這甚至是人類歷史上第四次工業革命。

此外，核心新材料、硬件元器件、與大數據相結合的生物醫藥項目明勢都在關註。因為他認為，每一次的技術革命都是物理上先突破，投資人需要做的是等待和幫助新技術從實驗室走到市場。

來看看他的三個預測，或許三五年後我們可以拿出來再驗證：

“如果有一個平臺未來能獨立於BAT而發展，並且創造比BAT時代更加輝煌的互聯網盛世，這個平臺背後的技術一定是人工智能+大數據。”

“第三代的交互平臺一定是基於語音的，這里面會有新型巨型平臺出來，在中國可能是百度，但是也未必。”

“人工智能剛剛開始，就像移動互聯網剛剛出現的時候，可能已經出現了一些很耀眼的公司，但也許真正的巨頭現在還躲在某個地下室里。”

人工智能時代，語音技術怎麽賺錢？

深藍DeeperBlue 2016-11-15 09:38

本文由深藍DeeperBlue（ID:cyanhillvc）授權i黑馬發布。

半個月前的錘子手機發布會讓全國人民（包括我媽）知道了一家叫科大訊飛的公司，以及語音智能這件事。

我沒有在現場。據說老羅向觀眾們介紹了錘子的主要合作夥伴科大訊飛的一款產品——訊飛輸入法。老羅用很快的語速說出一大段長文字，訊飛做到了無時差翻出文字版本，並且識別結果幾乎沒有任何偏差，堪稱完美，現場一片歡呼。

訊飛輸入法支持 19 種方言輸入，相比蘋果的 Siri，以及微軟的 Cortana, 訊飛輸入法顯然在本土化上占盡優勢。

訊飛輸入法背後的公司叫科大訊飛，是目前國內最大的智能語音技術提供商。第二天，科大訊飛的股價在開盤點迎來了新高。鑒於從 2008 年科大訊飛上市開始股價表現平平，不少人表示終於熬到了可以套現的時刻。

除了訊飛，國內在近幾年內崛起了一連串致力於智能語音的創新公司，典型代表有思必馳、聲智科技，以及雲知聲。

人工智能時代來臨，語音技術公司的春天又來了。圍繞 AI 的創業團隊如雨後春筍，智能語音技術的應用成為它們打開市場的首要選擇，幾乎每個月都會有數款語音交互機器人發布。除了硬件，語音服務平臺也迅速被建立。鍵盤作為輸入系統即將被停留在上個時代，人類將用語言和機器進行交互。智能家居和車載成為語音產業最集中的領地，也即將誕生出先的爆發市場。

然而，高新技術怎麽賺錢、做什麽賺錢，是一個永恒的話題。事實上，熱炒的訊飛輸入法、訊飛語點以及訊飛語音雲，僅占訊飛的總營收 3% 左右，收入不足千萬。道聽途說的還有一件事，科大訊飛每年 20 多億的收入，其中絕大多數來源於鋪網線和做教育工程的集成，並非是高精尖的智能語音技術。

上個月，在深圳舉辦的一場小型內部智能語音研討會上，思必馳副總裁、聲智科技創始人，以及來自峰瑞資本、祥峰投資的兩位關註人工智能的早期投資人進行了關於“語音技術如何賺錢”的話題討論。恰好我在現場，覺得說得非常不錯，有些段落簡直堪稱精彩。於是要來了錄音記錄和版權，分享給大家。這里也許有你想要聽的實話、真話。

—— 深藍DeeperBlue 季星

2016.11.11

研討嘉賓

2012 年智能手機出現後，短短幾年內，國內就湧現了一大批語音相關的公司，像雲知聲、思必馳、科大訊飛，發展都非常迅速，很快進入了公眾的視野。這也得益於手機這個智能終端的發展，使得語音成為手機上的一個重要應用。

而在 2015 年，我們依然認為語音是一個非常好的投資機會。原因有以下兩點：首先，雖然在過去的兩到三年里，人工智能的發展使得語音技術取得了很大進步，但我們發現實際準確率仍然不夠高——雖然大家根據實驗數據進行宣傳，說準確率達到了 95% 以上或者更高，但實際情況是，在實際使用時並沒有那麽高。

拋開算法和技術方面不談，前端的很多問題我們還沒有解決。我打個最簡單的比方：過去我們討論的語音識別技術，有點像人類的大腦——在聽到聲音之後，我們如何進行翻譯，或是怎樣把它變成大腦可以理解的信息。但實際上，關於耳朵的問題我們還沒有解決——如何排除噪聲幹擾？如何在多人講話的時候會聽清想聽的內容？如何在距離較遠時分別聲音的方位？前端的語音/聲學交互的很多問題如果得不到解決，整體的體驗始終不夠好。

第二點，從數據上看，蘋果上語音搜索的使用率其實並沒有那麽高，原因在於，手機雖然不是鍵盤的，但觸屏的體驗還是很好的。發展的前景在於智能硬件：在手機之後，大量智能終端的爆發，包括家居、車載、可穿戴設備、機器人等，這些智能終端上的鍵盤——或者說手指就變得更加不重要以及不友好，而語音則變得更加友好和重要。

思必馳語音智能後視鏡，駕駛員在跟機器交流的時候，可以隨時打斷機器的說話，讓他去執行其他任務，讓機器做你臨時想做的事情。可以解放雙手，讓駕駛更安全。

基於以上兩點，我們認為，語音技術還會有更多發展和進步。

關於語音技術，大家其實一直都面臨一個問題，就是怎麽賺錢？科大訊飛 20 多億的收入，其中絕大多數是鋪網線和做項目工程，前沿科技類的東西其實是沒有賺到錢的。

在線上，我們本來可以提供 API 賺錢，但後來百度免費了，那其他人也只能免費了。做 APP 去對接服務，大家會覺得手機上的用戶習慣、行為習慣還沒建立起來。所以我想問就這個很實際的問題聽聽大家怎麽看。

這個問題很好，也很難回答。對思必馳來說，我們現在是在考慮怎樣把錢燒掉，並沒有考慮怎麽賺錢這件事，這件事情確實是比較難。

現在其實大家能夠看到，從 PC 和互聯網到移動互聯網、再到其他，語音很可能是一個方向。語音作為一個便捷的交互方式之一，隨著智能硬件設備的叠代更新，它有可能會成為替代觸屏的交互模式。這也是為什麽資本和技術都聚焦在這一塊，使得人工智能的一個小春天在寒冬中誕生。

賺錢這件事情，目前我們確實看不清。

但是圍繞著這個方向，我們可以看到一些大方向：一個是核心技術以及產品體驗的提升，這是必須要做的。第二個則是，我相信大部分公司，在未來肯定會有一筆相對不多也不少的技術授權費之類，雖然這部分不足以滿足資本需求。

然而我仍舊相信，未來無論是 2C 也好、2B 也好，在這個環節上大家都在探索。這條路徑是曲折的，但方向一定是正確的。

我先簡單介紹一下祥峰投資，我們是新加坡淡馬錫旗下的 VC，主要關註消費和技術領域的中早期投資，在人工智能方向投資了地平線、Maxent 等。下面我從投資方的角度簡單談一些看法。

要看怎麽賺錢，最主要的是找到需求在哪。在看了這麽多創業項目後，我們會思考在中國的消費生態下，那些賺錢的公司是怎麽來的？其實核心是抓住用戶的真正的需求點，從需求點出發，考慮怎麽樣去做產品，然後追溯到你的上遊，再到頂層甚至是芯片，找到哪里有機會。

首先，在手機端，語音作為輸入方式是有需求的，但剛才大家都說，現在如今只是在手機上做一個語音識別的技術，提供一個輸入的方式，希望通過輸入法建立 APP 來收費，顯然這在今天已經是不太可能的事情了——現在，沒有一個類似百度輸入法這樣鍵盤輸入的 APP 還是收費的。

即便語音是不一樣的輸入方式，但想要收費還是很困難的，特別是當大佬們都已經在做的時候了。這個時候，就要找到一個需求場景，並且上面沒有其他方案可以和你競爭——一個語音可以扮演重要角色的場景。

比如智能家居中的音箱，就是一個很好的例子：你不可能在音箱上去觸摸，也很難用其他鍵盤去輸入。因此，如果你找到一個和音箱產生交互的方式，那麽顯而易見你就是最好的，因為沒有其他強有力的替代者。

再說汽車。其實汽車里面，多年來大家使用的旋鈕、按鍵，本身是一個非常好的人機交互方式——它未必比語音輸入的效率低，反而效果很好，因為你可以做到盲操作。設想一下，在車里面我要換電臺的時候，我不用看中控，就可以摸到旋鈕去操作，或者在方向牌上有一個旋轉的輪子，可以讓我調整音量之類，這已經是最好的人機交互方式了，而通過語音增大音量或是切換頻率，則未必能更加直接和準確。

但是，在車中還有很多旋鈕無法解決的其他需求。比如。後排的一客需要和車發生交互——現在很多車都有後排獨立的空調系統，當乘客覺得後排的溫度太低了，希望空調調高一點的時候，現在的情況是只能讓駕駛者把後排的空調調一調，或者後排有自己調整的方式，但它未必是自動的方式。

如果能夠做到，通過一個很好的語音識別的陣列工具，很好的分辨出不同乘客的方位，到底是在主駕、副駕，還是後排的左邊或右邊，根據他們發出的語音指令滿足不同人的需求，就能產生一種新的交互方式。除了空調，還有的需求比如切換一個電臺、換一首歌，等等。

那麽從產業鏈上遊來看，這麽多年，芯片一直都是一個可以賺錢的事情。在語音識別這一塊，做語音的處理芯片，比如 iPhone 使用的 Cirrus Logic，在語音處理這一塊的算法做得非常好，它解決了語音降噪、方位識別上的關鍵問題。有了芯片作為載體，就可以基於傳統芯片的商業模式去掙錢。

Cirrus Logic 推出的 CS44130 可以為整個音頻信號鏈提供芯片,包括模擬或、數字輸入和揚聲器喇叭輸出之間的各個部分。它精小的設計可以大大簡化產品的設計。

往下走，在芯片的下遊，模塊也有賺錢的機會，就像今天聲智科技在做的事情一樣。如今的產業鏈分工是非常細的，很難再有像過去的飛利浦、西門子這樣的大公司，核心的部件、全器件的研發，一直到最終的產品都是由一家公司來做。在分工很細的情況下，芯片公司不可能再去做一個產品，也很難再去做一個模塊，中間其實需要的是一個做陣列的公司：把產品以一個模塊的形式提供，同時不僅僅做一個 PCB 板把芯片放上去，而是把算法結合在里面，體現出附加值。

最後，生產用戶真正使用的一些產品也有賺錢的機會。比如類似於 Echo 這樣的終端產品，京東和訊飛也在做，之前也有一些創業公司在做。不過，真正有機會的創業公司是能夠去開拓一個新的市場領域的。就音箱來說，這是一個長期存在的行業和產品，那麽，可不可以創造出一個新的產品形態？在這方面，創業公司往往擁有更大的機會，比如大疆在無人機領域能做到今天的體量，是因為它完全開創了一個新的產品品類。

圖為 Echo Dot， 它的場景就不是用來聽歌的，而是一個語音助理。

比如說機器人，雖然現在大家還沒有普遍使用機器人，但是它一定是一個趨勢性、未來性的東西。在家庭場景中，使用最為廣泛的其實是掃地機器人。很多人買了一段時間就未必再用掃地機器人了，其中有各種各樣的原因，可能掃得不夠幹凈，也有它不夠智能的原因——它是在完全沒有規劃路徑地在亂掃。如果現在我們能夠加入更多智能的東西，包括語音的交互，它就有可能成一個真正的智能機器人。你可以呼喚它：“掃地機器人，到我這里來，把這個房間打掃一下。”  而不是拿一個搖控器操作，或者走過去把它提過來。你的聲音傳遞給他，他就知道你的方位，就會自動朝你的方向走，這也是一個可以提升用戶體驗的方向。

為什麽會說語音技術賺不到錢？其實是一開始沒搭建好商業模式。剛開始提供雲識別，是 to VC 的模式，強調的是公司的品牌影響力。那一旦開了免費的口子，之後就無法再收費了。

我們現在希望能先把 “蛋糕做大了” ，之後怎麽分蛋糕大家再商量。但現在整個市場還沒有起來，所有做語音技術的都在燒錢。

聲智科技的起步有點特殊：它一開始就做硬件，大家看到很多的展示的產品，有我們授權的，也有我們自己的，都可以讓我們從硬件中直接得到收入，相對來說，我們最初的商業模式是非常簡單的。

圖為聲智科技的主要產品方向

但就像剛才我說過的一樣，這個是有問題的。光看硬件，是不足以吸引公司對我們的定義產生理解的，我們很難再做一個大規模的公司，這個時候，我們對硬件加軟件後端的理解就和訊飛產生了一些差異，我們並不把語音交互只看作一個輸入法，也就是說，我們把它定義為類似於其他的操作方式的升級。我們把它看作搜索的升級，也就是讓語音交互可能成為下一代的搜索。而我們現在做的是現代搜索的一個入口，有點像以前的瀏覽器和後面的百度、谷歌之類。可能我說得比較大一點，就是將我們原先的交互方式升級。

我們回想一下，在 PC 端時代，我們用得比較多的是谷歌和百度。那個時候，我們要打開瀏覽器、輸入內容，再去查找網頁，但是到了移動互聯時代，用手機時我們會發現，在手機上，我們很少去打開一個瀏覽器，打開百度、谷歌，再去搜索內容，至少頻次明顯比原先在 PC 上的頻率小很多。現在，我們已經更習慣打開 APP ——實際上，通過 APP 的形式，搜索已經被折疊化了。

我們現在知道，谷歌和亞馬遜對智能音箱很感興趣。提到智能音箱，我們又會發現，當我們面對沒有屏幕的音響是，你就不會去輸入或者打開 APP 了——也就是把搜索進一步折疊了，折疊的結果是，你去直接問它，這個效率明顯比前兩個的效率更高。實際上，這些都是由人性決定的——人的本性就是，喜歡向著簡單、高效去發展。

這個時候我們會發現，語音會改變未來搜索的狀態：現在的小朋友如果適應了智能音響的交互方式，很多時候他就會直接提問，而不是打開 APP，或者像 PC 時代一樣，輸入很多需要查找的信息。

電影《 Her 》的海報，電影中的主角愛上了他的智能設備——一個來自語音識別系統中的聲音。電影預言：在未來，人們都離不開基於語音識別技術的智能系統。

我們現在有一些微薄的收入，但是以後我們在里面怎樣能夠產生更好的方式，對我們來說，就是硬件+芯片，這在以後會產生更好的營收。移動端有很多 AP、很多的巨頭，但是這到底能產生一種什麽樣的新的商業模式，可能還都是在探討和摸索中。

現在很多巨頭，不用考慮營收，所以它們會盡量去做。對我們來說，只能先有硬件，然後下一步加輕量的方式，維持公司正常的商業運轉，然後下一步，看看會不會像我們預想的一樣，語音能夠下一代的搜索入口、甚至發生入口大戰，然後形成新的商業模式，能夠改變我們很多的行為習慣。這就需要各方面去探討和摸索，甚至還會掉進很多坑。

我相信第一波會有很多家公司做進去，因為大家經常說，第二波公司會做得很好，每個時代的發展都經常出現這樣的情況。關於定位，我們也不敢說什麽，只是先給大家提供完整的解決方案，不管是機器人、智能音響、車載，我們都更希望，大家共同開拓這個市場。同時，我們本身也是非常開放合作的。

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