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CSDN蔣濤：人工智能風口只有2%的人能夠成為贏家！

陳雪嬌 2017-03-29 10:44

在2016 Techcrunch論壇上，李開複曾經說過：“當人工智能識別人臉，超過人的時候，保安的工作至少一部分就沒有了；當人工智能能夠聽懂語音的時候，客服和打電話賣東西人的工作就沒有了；當人工智能能夠更聰明的炒股的時候，很多人的工作就沒有了。” 

今年是人工智能發展的第61個年頭，所有的投資機構都在談論和布局該領域，但人工智能將在哪些產業爆發？傳統企業又該如何挖掘第一桶金？要知道，每個風口都只有2%的人能夠成為贏家。

WHY 人工智能為什麽會火？

談到科技革命，時下最火的莫過於人工智能。

我自己做技術社區，做了十幾年，看到過一波一波的技術浪潮過來。當年移動互聯網大潮過來的時候，我們原來在PC端做的事情，都可以用移動互聯網的理念把它重新做一遍。簡單來說，現在的人工智能就相當於原來移動互聯網的概念，原來移動端做過的事情，現在又可以結合人工智能的方式再做一遍，而且會比之前更具顛覆性的效果。毫不誇張地說，我認為人工智能所帶給我們的沖擊，將會像工業革命一樣。

今年是「人工智能」誕生的61周年（註：1956年夏“人工智能之父”麥卡錫首次提出這個概念），同時也是它的第三次浪潮。這次浪潮和以往的前兩次都不一樣，這次有了實質性的突破。以前，相當於你想到對面去，但是面前有一堵墻；現在這堵墻被鑿開了，之所以這麽講，是因為我有以下三點的觀察思考： 

第一點：人工智能雖然還處於技術創新期，但到人工智能的普及期，我認為也就需要十到二十年的時間。現在相當於移動時代的2005年，雖然第一部3G手機2007年才出現，但2005年我們已經很清楚2G是要到3G的。雖然人工智能還沒有找到突破口，不知道會怎麽商業化，但是大方向是有的。所以，現在只要你在這個領域沖到第一名，就會持續得到投資。

第二點：人工智能的基礎已經充實，它是一個邏輯上的發展，這個發展可以分為三個階段。1）雲計算，把信息基礎雲化，雲計算基礎設施的完善使得人工智能響應速度更快。2）大數據，計算的過程中累積了數據，數據的極大豐富，使得基於大數據做出行為分析及短期預判成為可能，各個行業的信息化也為此奠定了良好的基礎。3）判斷決策，對大數據的判斷從而產生了更好的決策，決策實際上就是人工智能的進展。

現在我們的生活中就有很多計算機技術在做決定，坐車是滴滴在幫你調度；去餐館是大眾點評用算法把離你最近、人氣最高的餐館選出來等等，所以你的生活已經和人工智能相關了。

第三點：人工智能之所以取得重大的突破，除了前兩個階段的鋪墊外，深度學習的發展也貢獻了非常重要的力量。

未來是“AIR”的世界

未來你看到的是物理世界和虛擬世界的疊加，這就是VR和AR，也就是R時代；I時代是物聯網時代；A時代也就是人工智能時代。

其實你看到的世界很可能不是真的。為什麽這麽說？因為這是從視神經系統處理出來的。現在我們可以用計算機處理掉，疊加到視網膜上。比如：我不用遞名片，只要念頭一轉，你的名片就應該自動出來了。那怎麽能做到這樣呢？就是把所有的信息都連接到網絡上，這樣物理世界和虛擬世界才能疊加在一起。人之所以和其他生物不一樣是因為人會做思考、決策，比動物要高一個級別，具有抽象的能力，這是未來20年的大趨勢。

AI技術體現在圖像識別的突破上，更重要的可能是智能語言的突破，他能理解你講的話，寫出來的文字，甚至能理解照片，當做到這些的時候，行業就會產生變革。

各個行業基本可分為4個階段：數字化、數據化、自動化和智能化。越到後面它的武器越強。原來是長槍、大矛，練的是武功，後面就變成機關槍了，掃射的時候你會發現不一樣。

今年我們做了AI100，也叫人工智能100年。今年是人工智能的第61年，可能再過20年到40年，這個世界90%的人就不用工作了。在未來，我們要培養200萬名數據分析師，因為決策和運營都是用數據驅動的。同時我們也會與投資相結合，幫助中國30萬家企業走向智能化階段。

Where 第一波紅利的三個產業

人工智能究竟會改變哪些領域？如何改變呢？

1． 自動駕駛。

任何領域有非常大的數據量，人工智能都可以用上。全世界和運輸價值相關的公司，都已經相信無人駕駛的發展是必然的。所以在無人駕駛、電動車的框架之下，未來的司機基本上會被無人駕駛取代。

單車智能與智慧交通是無人駕駛技術發展的兩個階段。其中，單車智能是無人駕駛技術的基礎，是實現無人駕駛終極形態的根本路徑；車聯網與智能交通則是推進無人駕駛技術發展的強力催化劑，將助力無人駕駛技術的普及。無人駕駛技術的成熟將最終構建城市智能駕駛生態圈，為未來出行提供新的解決方案。

2. 客服行業。

做金融服務的宜信，有1萬多個客服，攜程大概有7、8千個客服，每天負責就接各種投訴電話，每次都是被用戶狂罵、抱怨，未來將有更多工業機器人替代這些低效率的人力。 人工智能客服系統主要是整合郵件、電話、微博、微信、網頁、API接口、移動SDK等渠道在內的服務渠道，並統一自動分配工單，同時留存用戶信息便於下次咨詢時識別。

基本能做到：1）24小時機器人客服在線，隨時響應客戶的相關資訊和需求；2）建立客服機器人的內容庫，用深度學習的方式自動回複重複問題；3）接入人工時機器人給予部分回複建議，加快反饋速度；4）接入內部辦公系統，推動多部門協作反饋以及用戶精準營銷；5）後臺實時數據統計匯總，管理用戶評價，進行數據挖掘和數據分析；

3. 醫療領域。

醫療人員醫院里有大量的臨床病歷數據，而且不斷的產出數據。醫療方面的人工智能主要分為兩部分：一是圖像識別，應用於感知環節，其主要目的是將影像這類非結構化數據進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應用於學習和分析環節，是AI應用的最核心環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。不管是什麽病，圖像只是其中一個參數，而治療疾病則需要多個參數。此外，80%的數據屬於非結構化數據，亦即報告+影像。未來，人工智能的使用將大大提高治療效率。

How 傳統企業如何獲得紅利？

簡單來說，現在的人工智能就相當於原來移動互聯網的概念，原來移動端做過的事情，現在又可以結合人工智能的方式再做一遍，而且會比之前更具顛覆性的效果。毫不誇張地說，我認為人工智能所帶給我們的沖擊，將會像工業革命一樣。

傳統制造業智能化設想

傳統企業的未來有兩個方向：第一，你有沒有用戶的服務和連接。第二，在這個基礎上，有沒有做智能化決策和分析。後來就是本身在生產線上的提升，生產線也面臨著一個問題，你的控制有沒有數據化。

在一些制造業工廠，升級之後有沒有更好的成本上的控制。極客幫有個合作的LP，專門給小米做代工，他就給我看傳統的生產線，就是一條生產線，都是自動化的設備。所以它能夠做到手環40元錢，還有利潤掙。就賣40元錢還能掙錢，而且掙得還不少。總的來說，我們看到的一個方向的趨勢。

對制造業來說，意義最大的是把它的制造過程，原來的控制系統做成一定的數據化，再看看能不能做規劃。那些大規模生產的時代已經結束，一定要往前端走，差異化可能在產品設計上、包裝上、服務上，從大生產時代到個性化時代，未來到一個智能化時代。

“創業者埋頭苦幹的同時也要擡頭看天。歡迎加入我的黑馬連營戰隊，和我一起探尋人工智能趨勢背後的行業商機！”

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一輩子不離開家的人

花兒街參考 2017-04-05 11:27

本文由花兒街參考（微信ID：zaraghost）授權i黑馬發布，作者林默。

1   2014年，雄縣給自己扣上了一頂帽子——“仿古石雕文化之鄉”。

這一年，雄縣申報的“中國仿古石雕文化之鄉”通過了中國民間文藝家協會專家組評審，“中國仿古石雕文化研究中心”的牌子，掛進了雄縣。

成立文化研究中心的，倒不一定是真地熱愛文化。雄縣張崗鄉，當時已星羅密布著上百家石雕生產加工廠，在全國鋪了兩百多個銷售網點。

家里多一塊仿古石雕文化之鄉的牌子，在外面做生意的就多一分名正言順，縣里就多一個經濟增長點。

當時雄縣政府還做了個規劃，要在張崗村建一個250畝的“仿古石雕文化園”。

那時縣政府調動起來最不心疼的資源，就是土地，250畝地說劃就劃出去了。

2   在河北經濟網上的一篇報道里，依然能看到2010年，願意到雄縣投資的公司，得到了縣政府怎樣雷厲風行的配合。

五得利面粉集團丹誌民董事長對記者說：“選擇在雄縣投資，是縣委、縣政府領導的熱情打動了我們，是雄縣優越的投資環境吸引了我們，更重要的是‘雄縣速度’留住了我們”。他所說的“雄縣速度”指的是五得利面粉集團與雄縣政府簽訂投資協約後，只用了20天時間便進場施工。

恒特線纜有限公司合作建設新起點銅業項目的企業老總許領軍，原以為至少半年時間才能完成項目征地和進場施工，不過雄縣只用了兩個多月，就完成了征地清場、用電供應以及入場道路修整工作。

義烏嘉宏食品有限公司“麻老大”薯類食品加工項目到雄縣考察，當公司表示投資意向後，縣政府幫助公司當天便完成了項目選址，使考察變成了落戶。

這篇報道的題目，是《“雄縣速度”引來鳳築巢——雄縣加快對接京津戰略速寫》。

世界上沒有無緣無故的愛，沒有無緣無故的恨，也沒有無緣無故的加速度。

就在雄縣表態要加快對接京津戰略的2010年，一份《京津冀都市圈區域規劃》上報國務院，規劃的是“8+2”的模式，北京、天津兩個直轄市，加上河北省的石家莊、秦皇島、唐山、廊坊、保定、滄州、張家口、承德8地市。

而一年前，2009年，天津濱海新區獲批。

主菜已經確定了，開胃的涼菜和飯後的甜點，都要做好自己的工作。

3   2013年，高層提出推動京津冀協同發展。

2014年，最高層對京津冀協同發展作出一系列指示。京津冀一體化被提到國家戰略層面。

彼時一位河北當地的學者對媒體表示，“如果把河北看成是個後花園，是精心打理呢？還是讓它破敗不堪呢？很多人包括河北人自己，都認為河北要服務京津發展，這沒有問題，但在服務京津的同時，也要有自身的創新能力，要吸引京津的人才、資源，抓住機會發展自己，不能僅僅依靠服裝等低端行業”。

後花園抱怨了半年後，忽然發覺，風向好像變了。

2015年，有關要成立白洋澱市，白洋澱要成為自貿區的傳聞開始吹風，有人說白洋澱市下設雁翎區、容城區、雄州區三個區，也有說白洋澱市的中心一定是安新。

無論是成為自貿區還是被設立為新區，這麽大的動靜不可能沒有人偷到腥，比如在2016年，忽然跑到白洋澱買別墅的北京人，我可不信他們是為了躲霧霾才去的。

以及一些撲朔的，被懷疑是不是偷了腥的存在。

2017年3月28日，保定市雄縣原縣委書記吳亞飛涉嫌嚴重違紀，接受組織審查。

4月1日，官媒發聲宣布設立雄安新區的消息，定義為“這是繼深圳經濟特區和上海浦東新區之後又一具有全國意義的新區，也是深入推進京津冀協同發展的一項重大決策部署，是千年大計、國家大事”。

4月2日，上市公司華夏幸福宣布，其已向河北省政府表示，願意無條件退出白洋澱科技城和雄縣近500平方公里委托開發區域。

華夏幸福無條件退出的500平方公里是什麽概念？雄縣總占地面積524平方公里。吃瓜群眾議論紛紛，這是拾金不昧，還是破財保平安啊？

4   34歲這一年的愚人節，雄縣人張嘎忽然擁有了17歲時渴求的一切。

17歲那年，他讀高二，喜歡班花。不過班花的審美跟四十多歲的班主任一致，她們都喜歡班里最有希望考到北京上大學的班長。

班花和班長，上課偶爾傳遞個小紙條；中午的籃球場上，追隨著班長屢投不進身影的，總有班花炙熱的目光；晚上倆人通常會在眾人的哄笑聲中，一起騎自行車回家。

張嘎覺得，班長真是個人生贏家。他不僅擁有班花的愛慕，他的未來，還是跟北京這樣的大城市連接在一起的。如果自己的人生可以跟班長對調下，該多好。

後來，班長和班花雙雙考上了北京的大學，張嘎考了河北當地的大學。他想再複讀一年，爺爺勸他“一輩子不離開家的人，才是最有福氣的人”。

再後來，他們留在北京工作，結婚生子。張嘎在老家完成了這兩個動作。

每年過年，班長和班花會回來，開始是坐大巴，後來是開車。當年考上大學的同學，像張嘎這樣肯留在雄縣的寥寥，每年春節的同學聚會，大家都會講講各自的生活，班長都會憑借北京生活指南，站上對話的最高點。

班長講北京的一個洗手間，能買下老家的一套大三居；講自己高風亮節地跟父母說，老家的房子就給弟弟吧；講北京八九百萬的房子，大家像搶白菜那麽搶；講這麽貴的房價，還得限購，買的人太多；講街面上跑的都是豪車，什麽牌子的都有；自己正在努力，看看能不能讓孩子上清華附屬的中學小學。

每次聽著聽著，張嘎就會升起那個17歲的願望，要是自己的人生能跟班長對調，該多好。

念念不忘，必有回響。

愚人節的下午，班長忽然給他電話，“張嘎，看新聞，咱們雄縣升新區了”。

張嘎看了看，一時沒理解上去，啥叫升新區了。不過他很快就理解上去了。

聽街坊說，不過一天時間，他們這嘎達的房子，已經漲到兩萬五一平了，且還在繼續上漲；他們這兒也開始限購了，比北京嚴厲多了，因為根本不讓買；北京、山西、浙江牌子的豪車，緩慢逡巡在家鄉的路上，這些遠處趕來的人，帶著大把的現金，就為了能搶購到一套房子。人們正在傳聞，清華北大會不會搬過來？都有哪些大醫院會搬過來。

一切原本屬於北京的繁華，從天而降。張嘎盼了17年的生活，忽然就來了。

整整一天，張嘎一直在興奮地刷新聞，刷磚家對於雄安未來的最新預測，刷自己將怎麽加倍享受到改革開放的碩果。

張嘎還刷到班長發的一條朋友圈，班長說“看到大家去搶房，很痛心。雄縣是我的家鄉，真希望它能一直遠離喧囂，安詳靜謐”。張嘎想寫個評論，“要是你家那套房沒給你弟，你還這麽希望嘛”。

5   幾乎在雄安新區靴子落地的第一時間，微信朋友圈里就有了天津市委書記李鴻忠的表態，“在服務雄安新區上要天津付出什麽堅決服從”。

在雄縣的百科詞條中，它曾經這樣描述自己“西距保定70公里，東依霸州市”。這個從未走上過歷史主舞臺的童鞋，要借助身邊所有還說得過去的朋友，表述一下自己是誰。

在容城與雄縣，有相當一部分人，是從事箱包生產的，這都是沾了幾十公里外的，白溝箱包城的光。多年來，白溝箱包產業的自我介紹中，總要帶上一句，“白溝箱包業帶動了周邊的高碑店、雄縣、容城等縣市的30多萬人從事箱包相關的行業”。

而眼下，無論是保定市、霸州市，抑或是白溝，人們討論的最重要的話題，就是有了雄安新區後，我們這些周邊的房子會怎麽漲。這幾個城市的酒店里，住滿了去雄安看房無果，來這里撈一把的外鄉人。而它們的中介，正站在大街小巷，講解自己所在的城市，與雄安的密切關系。

原來這桌上的主菜和涼菜，是可以互換的。而上菜的次序換了，標價也就換了。

張嘎的兒子跟他說“爸爸，等我們有錢了，我要去很遠很遠的地方看世界”，張嘎說，別瞎折騰，一輩子不離開家的人才是最有福氣的人。

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為什麽越來越多的人逃離矽谷？

南七道 2017-04-10 10:35

本文由南七道（微信ID：nanqidao）授權i黑馬發布。

隨著手機和網絡的普及，科技和互聯網創業公司在全球遍地開花。很多創業公司在選擇地址時，通勤時間和租金，是很多科技公司選址時首要考慮的兩個因素。但當今聚集了大多數科技公司的城市，往往無法兩者兼得，只具有其中一項優勢。

評估機構savills針對22個城市調查顯示，包括矽谷、香港在內的城市並不是特別適合創業。而德國首都柏林，既是世界上租金最廉價的城市之一，也是22個城市中通勤所需時間最短的城市之一。

矽谷已經衰落了嗎？

矽谷一直被譽為科技創新的搖籃，是包括Apple、Google和Uber在內的諸多科技公司的總部所在地，這種科技公司的群聚效應，也是它得以不斷孵化新的科技公司的重要因素。

但數據統計顯示，矽谷正在逐漸失去它的吸引力。在矽谷，一個程序員如果想要在公司1公里半徑範圍內，租一間一居室的房子，他要把工資的一半以上用來付房租。而美國人口普查局的專家表示，一旦租金超過工資的30%，生活品質就很難得到保證。

另一個對工作滿意度的影響很大的因素，是通勤時間的長短。英國國家統計局的研究也表明，在上班路上每多花一分鐘，員工的焦慮感和對工作的滿意度就會成X狀發展，焦慮感顯著提升，滿意度明顯下滑。

但現實情況是，包括矽谷所在城市舊金山在內的，大多數科技人才密集型城市在這方面都未能達標。舊金山的平均通勤時間是33分鐘，在22個城市中排在第11位，勉強進入及格線。而這還只是上班所需時間，如果算上從公司回家的時間，矽谷員工每人每天花在路上的時間就超過1個小時。

在調查的22個城市中，科技從業者所需通勤時間最短的城市是奧斯汀，美國德克薩斯州的首府，平均只需要16分鐘就可以從家里到公司，是矽谷所需時間的一半。

而包括首爾、新加坡、香港在內的多數亞洲城市都排在榜單末位，與亞洲城市的人口密集度和城市規模有很大聯系。

但通勤時間和租金往往是成反比的。通勤時間最短的奧斯汀是租金最貴的幾個城市之一，平均每周租金超過476美元，折合成月租就超過13000人民幣。而平均月租最少的首爾，月租是奧斯汀的三分之一，但通勤時間卻是它的兩倍。

在國內，以深圳為例，單程通勤時間平均為43分鐘，在22個國家中居下位。堵車是其中一個重要原因，2016年深圳“堵車”的人均成本就高達4357元。同時，每平方米的平均月租超過70元，即如果租住一個60平方米的房子，月租要超過4200元。

以世界標準看這也許不算高，畢竟矽谷地區的月租，大都超過1萬人民幣。但從收入和房租比來看，深圳的數字就很高了，每月有將近一半的人，將30%的工資貢獻給了住房。深圳的情況基本可以代表國內一線城市的情況。

柏林會是下一個矽谷？

環顧全球一線城市，柏林似乎是唯一一個可以平衡租金和通勤時間的城市。它的平均通勤時間為23分鐘，排在第4位，而平均租金為179美元，排在第三位。

而通勤時間最短的前10個城市中，有5個在歐洲，分別是斯德哥爾摩、柏林、倫敦、都柏林和阿姆斯特丹。這與歐洲的城市規模和公共交通的發達程度有很大的關系。

歐洲的城市規模相對更小，除了倫敦是面積達1500平方公里的大城市之外，其他4個城市都不超過1000平方公里，其中斯德哥爾摩和都柏林的城市面積更是不到200平方公里。與之相比，我國一線城市的代表，北上廣三座城市的面積，分別為16410、6340、7434平方公里，是歐洲城市規模的十倍，甚至百倍。

除此之外，歐洲的公共交通和城市道路建設也相對完善。比如倫敦地鐵每天運行超過21個小時，從清晨五點到淩晨一點；阿姆斯特丹的自行車道遍布大街小巷，超過70%的市民，通過自行車和步行解決日常出行問題。

同時柏林不管在在娛樂文化服務，還是醫療環境水平上，都在22個城市中居前5的城市與柏林相反的是香港，它不管在通勤時間還是租金上都排在末位，通勤時間是柏林的2倍，平均租金是柏林的3倍。

每個適合科技公司駐紮的城市都會形成一個科技公司的聚集區，比如舊金山的矽谷，而在柏林，這個區域是克羅伊茨山（Kreuzberg）。這個區域不只有科技公司，還有酒吧、夜店和畫廊，能夠充分滿足年輕科技創業者的娛樂需求。

Savills的聯席董事Paul Tostevin認為，總體上，歐洲城市的通勤時間都更短，但也通常不具有像紐約和舊金山這樣的大城市，所具有的完備的文化設施和娛樂產品。矽谷的租金之所以高得嚇人，也是因為大多數對住房的要求都是，要麽靠近公司，要麽靠近酒吧，而這兩個不管哪一個，都很貴。

而柏林在這一點上取得了很好的平衡。就算是在克羅伊茨山的房子，月租也在600-800歐元之間，幾乎是舊金山平均月租的一半。

同時，在醫療服務和軟件配備上，柏林也處於先進水平。而在生活花銷上，相比起其他歐洲城市，柏林的物價十分可愛，一頓好一點的晚餐在10歐左右，折合成人民幣不過70塊。

數據顯示，每20分鐘，柏林就會出現一家新的創業公司。2016年，德國初創公司吸引的風險投資為21億歐元，遠遠超過倫敦所獲得的17億歐元。

各國網民現身說法

Orphis：我在矽谷工作，一年掙5萬美金，每個月交1466美元房租。之前開車上班，早上要花20分鐘到公司，但晚上回家會堵車，至少需要40分鐘。有個晚上我花了一個半小時才回到家，第二天我就把車賣了。現在我坐快速巴士上下班，每個月要多花70美元，但總算不用每天花兩個小時在路上了。

bradley13：我的城市在中西部，並不在這22個城市名單之上，但是我有一個三居室的房間，一個月的房租比舊金山一周的房租都要低，而我掙得並不比在矽谷工作的同學少，而且毫無疑問，我的生活成本更低。看完這個榜單我的幸福感更強了。

MrLogic17：大城市可以讓你結實到更多誌同道合的人，這也是需要計入考量的因素。

xtal：我在矽谷長大，現在搬去了愛荷華州，我愛這里，我再也不會回到矽谷。我在愛荷華掙得比在矽谷多，花銷卻還不到矽谷的一半。

sloth_jr：我是韓國人，我覺得韓國的房租並沒這麽低。因為韓國的房租並不是按月繳的，我們要叫一大筆保證金給房東，有的保證金是房價的一半左右，每月要交的房租很少。房東賺錢是通過拿保證金去做生意或者做投資。

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據白百何說，成熟智慧的人，不活在世俗的條條框框里

花兒街參考 2017-04-13 11:30

本文由花兒街參考（微信ID：zaraghost）授權i黑馬發布，作者林默。

1

2004年，葉京把王朔的幾部小說揉成了一部電視劇《與青春有關的日子》。劇中女二號喬喬，在方言（佟大為飾）、許遜（陳羽凡飾）、汪若海的青春里都種了一根草，後來一根草長成了一把草，又蔓延成了一片草，綠了生活。

王朔在小說里寫，喬喬是我們大家的情婦，葉京把這句話改成了大家的情人。喬喬這個角色，給了當年還在中戲上大二的白百何。

那部劇的女主，今天已不知花落何處，倒是白百何演的喬喬勾魂攝魄，開出了一片暗香。

我一直覺得，相對於後來讓白百何又上了一級臺階的《失戀33天》里的黃小仙，白百何更像喬喬。

黃小仙耿直、蠢萌，幸福得靠命運的眷顧。

喬喬跳脫，笑容單純里透著邪媚，她不是美的陽光燦爛的那個，卻是男人心里的拐角處，藏著的那盞幽幽的小路燈。她的幸或不幸，都是自己一並作來的。

至今，白百何的微博上關於自我介紹的第一句仍是，演員白百何，出演《與青春有關的日子》，飾喬喬。

2

出演《與青春有關的日子》，20歲的白百何認識了29歲的陳羽凡。那時白百何還叫白雪，初出茅廬，那時候的世界還沒有今天這麽看臉，羽泉組合正是風生水起。

估計當時陳羽凡那坑坑窪窪的臉，落在白百何眼里，都是通往新世界的坦途。

據說，陳羽凡當時是有女朋友的，白百何是在一番新歡舊愛的角逐中，上了位的。

彼時白百何作為陳羽凡女友的身份被媒體曝光，掃過的鏡頭都是陳羽凡帶她吃宵夜，她陪著羽凡去西安演出，以及她坐在草地上看羽凡踢球。

2006年，大學剛畢業的白百何成了陳羽凡的新娘，那時候她面對媒體“這麽早就做了新娘，會不會覺得太早了”的問題，特別傳統且堅定地說，沒什麽早不早的，該結就結了，我除了想早結婚，還想早點當媽媽。

她還對媒體強調，自己跟陳羽凡的媽媽關系特別融洽，經常一起逛街。

那時候，她手機的彩鈴就是羽泉的新歌《朋友難當》。

陳羽凡是天邊的雲霞，她是剛冒出骨朵的百合花。她得努力告訴世界，雖然是天上地下的差距，也是天造地設的難得。

3

這幾年，圈里有人說，白百何耍大牌。

我的一個朋友的孩子恰好跟白百何家的娃在同一幼兒園，這位朋友說“白百何事兒挺多”。

不過，任何一個明星都可能跟這樣的新聞、評價扯上關系。重點是，白百何有資格耍大牌了。

2011年，小成本制作的《失戀33天》拿下了3.5億票房，白百何火了。

這是一個由出軌引發失戀、由失戀步入幸福生活的故事。不知道是不是受了劇情的啟發，該劇的三位主演，文章、白百何、張子萱，在此後的六年內，相繼被曝出軌。

嗯，第三位被發現開悟的，就是今天刷屏的，白百何與十八線男星，在泰國泳池邊嬉水、調情、餵食的畫面。

小鮮肉點餐遇選擇恐懼癥，白百何對著菜單一揮手，不知道是不是這一頁都要了。

小鮮肉玩水求關註，她像餵海豚一樣，把零食投餵到他嘴里。

她再也不是當年那個要被陳羽凡帶著，去吃宵夜的十八線小明星了。

百合花開了，香氣繚繞。當年的雲霞已褪了顏色，羽凡不火了。

4

關於白百何和陳羽凡離婚的消息，已經傳了兩年多。

白百何曾發微博說，“這個時代利益關系充斥在工作、交友等本來更加純凈的空間里，還好在感情上你有自主選擇權……”。後來她秒刪了這條意味深長的微博，又刪掉了她與陳羽凡所有親密互動的微博。

她跟陳羽凡在微博上，早已互相取關。他們的婚姻狀況到底如何，至今是一團迷霧。

其實如果現在，這倆人發個聲明說早就離婚了，我一點兒都不意外，任何一種平衡被打破後，都可能帶來裂變和重新組合。

在出軌的視頻被曝出半個月前，3月22日，白百何錄過一期節目，主題是《男人，我養你，你願意嗎》。她在節目里表達了這麽個意思——不介意女人成為家庭經濟的主力，但是男人得擺正自己的位置。

她在節目里說，“我聽過一個這樣的故事。男人，一到周末便帶著孩子去郊遊玩耍，捕捉鄉間的蝴蝶昆蟲，手把手教著做標本”，又說“有一個溫和懂愛的男人，在你疲倦時推開家門，廚房總有油煙氣息，一碗熱湯就令人春風化雨”。

不過我猜，陳羽凡是擺不了這樣的位置的。

玩兒音樂的人，就算窮到一碗粥都喝不起了，骨子里也是個浪子。他能看著星星給你打一缸雞血，卻不能日日給你端一碗雞湯。

早年，白百何在一檔節目里說，希望陳老師能改掉晚上工作、白天睡覺的毛病。那時候羽泉特別紅，白百何的語氣里都是牽掛的哽咽。

估計時至今日，陳老師也沒能改了這樣的作息。而紅紅火火的白百何，再看著家里那個睡的恍恍惚惚的男人，心頭大概就是一絲厭棄吧。

《與青春有關的日子》里，喬喬和許遜生了個女兒，後來喬喬做生意，不那麽瞧得上為她蹲過監獄的許遜了，倆人離了婚。

我不知道白百何錄那段《男人，我養你，你願意嗎》，是不是瞄準了陳羽凡。名氣與財力總是給人說話的底氣，但她也可以回憶下，當年那個梳著齊劉海的姑娘，是怎樣怯生生地站在羽凡身後。

如果生活失衡，可以一別兩寬。但處於相對優勢的一方，請盡量保持厚道。

在那段語音的最後，白百何說，成熟智慧的人，才不生活在世俗的條條框框里呢。語氣特別的灑脫、自信。

人嘛，總是啥限制了自己，就說啥是世俗的條條框框。

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《歌手》落幕：會唱歌的人還在，好作品呢？

獅子合唱團，圖為賽前照片（資料圖/圖）

香港朋友曾追憶1980年代末的少年時代：一年中讓人期待的節日除了聖誕與春節，就屬十一月TVB電視臺的臺慶。

將時地稍微轉換一下，這幾年來，衛視們主打的幾檔熱門音樂節目每逢決賽，大概也算得上這個年代的觀眾翹首企盼的節日。湖南衛視的《歌手》自然屬於此列。

在長沙，節日的氣氛分外熱烈一些。總決賽在周六唱響，但周五晚上，舉著燈牌的歌迷已經從四面八方匯聚到馬欄坡。這天晚上的紅毯，是幾位決賽選手和他們的幫唱嘉賓首度聯袂露面。為李健跨刀而來的嶽雲鵬在人海中發現了寫著自己名字的燈牌，激動地當場叫出來：“哎呀還有我的歌迷啊！我不是個歌手，還讓你們還大老遠跑到這兒。”

並不出人意料，在4月15日晚上進行直播的決賽中，這位非專業歌手奉獻了並不專業的演唱和專業級的喜劇效果，並一度霸占了朋友圈和微博熱搜。比起林憶蓮和張惠妹兩大歌後教科書般的演唱，這樣不完美卻充滿噱頭的演出，也許更符合這個娛樂時代觀眾對一檔電視節目的訴求。

就在《歌手》總決賽進行的同時，另一檔音樂真人秀《跨界歌王》第二季開播。同樣的星光璀璨，《歌手》卻承載著娛樂之外更多的希冀：無論以什麽樣的演出結束了一季的征戰，歌手參加這一節目最重大的意義在於被觀眾和音樂圈重新認識和了解。從這種意義上說，《歌手》的決賽，其實是下一段音樂征途的起點。

媽媽，吳建豪到底是誰？

由《我是歌手》改名為《歌手》，這檔2013年面世的音樂類電視節目，走入第五個年頭。面對喜新厭舊的電視觀眾，一檔節目做到第三季已是不易，之後的每一季，對於制作團隊都無異於全新的挑戰。

回想2013年年初，初次登場的《我是歌手》帶來的是現象級的關註和討論。節目的機制是比賽與真人秀結合。與以往音樂選秀類節目明星評點素人的模式截然不同，在《我是歌手》里競演中，成名歌手被推上巔峰對決的舞臺，評判權被交給了觀眾。而在比賽之外，每名歌手都被安排了陪同全程的“經紀人”，無論是在臺上臺下，鏡頭隨時記錄歌手的狀態。

讓業已成名的歌手重新站在競演舞臺上，除了第一次亮相，歌手在競演中不允許唱自己的歌，比賽中不斷有歌手被淘汰也不斷有歌手補位……這些新鮮的嘗試為節目帶來了一批忠實觀眾。

從2013年到2016年，《我是歌手》一直是湖南衛視的王牌節目和收視保證。節目在首季決賽播出時創下過5000萬的冠名紀錄。四年里，這檔音樂真人秀為電視臺帶來超過40億的廣告收入和常年的收視冠軍寶座。

在經濟利益之外，對於一直被唱衰的華語樂壇，這檔節目重新發掘歌手的力量是巨大的。歌手彭佳慧是第一季最後一位補位歌手。在參加節目之前，她有七年時間沒有在大眾面前活躍。當她和林誌炫、齊秦一起受邀時，她覺得這種肯定太重大了。2016年6月，彭佳慧拿到了臺灣金曲獎最佳女歌手獎，她首先感謝的就是《我是歌手》：“謝謝湖南衛視洪濤導演，讓更多人聽到彭佳慧的聲音。”

觀眾的叠代與大眾記憶的更新無疑是快速而殘酷的。一批曝光度本已淡出的歌手，經由《我是歌手》加持，重新回爐升溫，不單喚回了曾經了歌迷，也吸引了更年輕一代的歌迷。總決賽前夜，超過五百名現場觀眾在場內觀看了“歌王”決戰的聯排。當去年決賽中老狼身穿白襯衫演唱《米店》的片段出現在現場屏幕上時，坐在我身邊的七歲小姑娘驚喜地大叫“老狼！”。與之形成對照的是，獅子合唱團與其幫唱嘉賓吳建豪、徐佳瑩一同出場時，小姑娘一直茫然地問媽媽：吳建豪到底是誰？

市場的反饋是最為直接的溫度計。“巨肺小天後”鄧紫棋在參加完第二季節目後，演唱會門票就被一搶而空。在第三季登場的新加坡歌手陳潔儀，雖然在第一階段就被淘汰，但經過此次亮相，也擺脫了此前“歌比人紅”的局面，重新打響知名度。從第一季開始，《我是歌手》不斷推出所謂的“爆款”歌手。第一季的黃綺珊、林誌炫，第二季的鄧紫棋，第三季的李健，無不在此之列。在第三季增加了踢館機制之後，李榮浩也一“踢”成名。本季前來挑戰的民謠歌手趙雷迅速帶起一波自媒體的“10萬＋”，再一次應證了這檔節目的影響力。不被大眾熟知的樂壇老將、一鳴驚人的新人後輩、獨具氣質的小眾歌手……經由《我是歌手》的舞臺，不同資歷、不同特質的歌手得以重新出發。

與其說《我是歌手》的“音樂真人秀”定位精準，不如說這檔節目填補了音樂類節目的空白。十年前以“超女快男”和《超級星光大道》為代表的選秀類節目推出了一批新人，五年前《中國好聲音》等節目以另一種形式續寫了“素人成星”的故事。但在漫長的時間里，五花八門的音樂類綜藝節目聚焦的大多只是夢想成真的那一刻，著眼於歌手事業不同階段、提供二度展示機會的《我是歌手》因而成功突圍。

李健成了僅有的法外之地

電視綜藝圈有“事不過三”的說法，《我是歌手》做到第五季，著實已經出乎所有人的意料。

在《我是歌手》第四季，審美疲勞已經顯現。雖然匯聚了李玟、徐佳瑩、李克勤、蘇見信等不同生代、不同音樂類型的歌手，但這一季既沒有奉獻出爆款歌手，在歌曲、話題甚至歌手人格形象塑造等多個方面都頗為疲軟。

“歌神”張學友參加電臺節目的一段視頻曾經廣泛流傳。在被問及是否會參加《我是歌手》節目時，張學友明確給了否定的回答。他說：“如果要參加比賽，就要會算計。我其實很佩服那些參加《我是歌手》的選手的，被那樣評判，老實說這些評判都不知道懂不懂得。”

對《我是歌手》大眾評審審美的質疑從來沒有停止：飈高音、炫技的歌手往往能收獲好名次，對音樂風格的追求大概可以簡單粗暴地概括為“把快歌慢歌都唱一遍”。在以往的節目中，“高音崇拜”的選擇趨勢主導了絕大多數競演，李健成為了僅有的法外之地。

進入第五季，這一趨勢並非改變，反而捧出了一個極致的高音天才。在節目進行過程中，來自哈薩克斯坦的迪瑪希成為了節目的最大驚喜。長腿、高顏值加上觀眾評審最青睞的高音，迪瑪希一路競演一路占領微博熱搜，甚至包辦了決賽直播中的插播廣告。

在迷戀”鮮肉“的娛樂氛圍下，迪瑪希的火爆並不讓人意外。“歌王”爭奪中，他與簽下自己的老板尚雯婕合作了邁克爾•傑克遜的歌曲串燒，拿下了第二名。而在決賽前的聯排中，他所就讀的哈薩克斯坦國立藝術大學的校長中途進入現場，立刻被場內歌迷瘋狂的尖叫所震撼。

第五季的選手配備集前幾季成功模式之大成。杜麗莎對應的是第一季黃綺珊所代表的歌壇老將——不廣為人知，卻實力非凡。迪瑪希對應第二季的茜拉和第四季的黃致列。而林憶蓮是地位、實力、曝光度都毋庸置疑的歌後級人物，也正是她的存在讓節目在大年初一播出也無需擔憂收視。

“找人難”是第四季時洪濤就提出的問題。如果以產品類型的眼光來看，在華語樂壇，符合節目要求、能夠打動觀眾、同時也具有代表性的歌手儲備日漸枯竭。

節目因而在這一季加入“逆戰歌手”和“挑戰歌手”的概念。逆戰歌手邀請往屆選手回歸，張傑、李健、林誌炫因而重新回到節目。三名逆戰歌手最終都闖入決賽，似乎更證明了華語樂壇人才枯竭的悲哀論調。

比起歌手人選的枯竭，更讓人擔憂的也許是歌曲的短缺。從《平凡之路》到《三生三世十里桃花》的插曲《涼涼》，在剛剛結束的總決賽中，除了三首非華語歌曲和林憶蓮、張惠妹合唱的《也許明天》，其他四首曲目無不是影視作品的主題曲。離開了影視作品的捆綁，高質量、有傳唱度的音樂作品似乎越來越難以出現。這也許是華語樂壇更讓人焦慮的現狀，會唱歌的人還在，好作品卻越來越少了。

張宏江：AI將讓90%的人成為閑人

源碼資本 2017-04-28 16:47

本文系源碼資本（ID：sourcecodecapital）對i黑馬投稿。

源碼資本在2017年碼會上宣布，前金山CEO張宏江博士加盟源碼資本任投資合夥人。張宏江博士在2017年碼會上分享了重磅觀點“AI的本質與機遇”。

張宏江博士曾為前微軟亞太研發集團首席技術官、微軟亞洲工程院院長、金山軟件CEO，是世界多媒體研究領域一流的科學家，是計算機視頻檢索研究領域的“開山鼻祖”，獲得過IEEE（美國電氣和電子工程協會）和ACM（美國計算機協會）兩大計算機專業協會頒發的重大獎項，是第一位也是迄今為止唯一同時獲此殊榮的華人科學家。

張宏江博士在2017年碼會的演講全文：

今天，我們從AlphaGo講起。我們的議題包括這一波AI潮流的原因是什麽，機器學習的驅動燃料——大數據的發展，深度學習的基本原理，AI技術的發展給我們的日常生活，給我們的創意以及工作帶來什麽樣的影響。最後是投資AI領域有什麽樣的機會以及陷阱，尤其是陷阱我會多講。

1、從AlphaGo說起AI潮流：算法+計算力+大數據 

典型的深度學習算法就是深層的神經網絡；AlphaGo在一場比賽中消耗的能量是人的300倍；數據爆炸在過去十年改變了我們的生活。

這一波人工智能的熱潮其實是從去年AlphaGo與圍棋大師李石世對決開始的；雖然我從來不會下圍棋，但我下了賭註賭AlphaGo會贏。

為什麽我會下這個賭註？我們讀過關於AlphaGo的文章，其實它是一個典型的深度學習的系統，它用了深度的神經網絡，還用了深度學習里面的強化學習，半監督學習，還用了蒙特卡洛搜索的方法。

整體來說是經典的技術和新的機器學習算法結合在一塊，從而能夠提高算法的性能，使它的學習能力更強。通過增加深度學習網絡的隱層神經元數目從而建立起很好的學習能力，吸收知識的能力。這是算法上。

其實在這個背後還有非常重要的兩條，這是過去幾十年計算機發展帶來的結果。

第一條，互聯網過去20年的發展帶來了大數據，而且是高質量的大數據。以AlphaGo為例，在它跟李世石對局之前已經跟人類六到九段的棋手對決過一萬六千多次，這個中間他獲得了超過3000萬的布局點，這個對於它的能力提高非常重要。它跟自己下棋的過程中又獲得了3000多萬個布局點，同時形成它的決策網絡。這是我今天講的重點，就是高質量大數據這一塊。

第二條，高性能的計算資源。如果我們看一下最終AlphaGo拿出來跟李世石對局系統用了1920個CPUs，超過280個GPUs。這是什麽意思？我們知道一個衡量圍棋大師的標準是一到九段，而更細的平級是用ELO這個數。

用了1920個CPU，280個GPU以後AlphaGo的能力，ELO數，從一開始兩千多到了三千多，我們看李世石的數字是3500個，其實已經相當接近了。正是因為有了高質量的大數據，有了高性能的計算資源，有了新的學習方法，使得AlphaGo能夠輕松地戰勝了圍棋大師。而且我們說到一點是，當李世石艱苦贏了第四局之後，這個時候AlphaGo當天晚上又自己跟自己下了一百萬次。

為什麽這次AI的浪潮跟前兩次不太一樣？今天我們談的AI其實談的是大數據小的新的算法。計算資源這些年發展下來，隨著摩爾定律的指引，計算性能增加是快速的成指數的增加，同時計算的成本也是隨著指數往下走的，計算資源越來越強，價格越來越便宜，從而我們可以廉價地利用大量計算資源。

過去十年的另外一個根本性的變化，就是如果你自己不想買計算設備，你可以用雲計算。我們看雲那一塊，大數據的處理能力在雲計算的平臺上已經以標準雲服務的方式提供給大家，大家可以很方便低成本地使用。這是另外一個在計算方面的進步，根本改變了在機器學習只是在大公司來做的狀態，今天小公司可以用雲計算來做了。

回頭來講數據，這是我特別喜歡的題目。在AlphaGo之前，我就一直跟大家講大數據，當然心里面是想推廣金山雲。但是大數據確實在過去十年內改變我們的工作、改變了我們的生活，改變了我們的思考。

IDC有過一個報告指出，在2013年的人類產生數據是4.4個ZB，到了2020年的話這個數字將會增加到44個ZB，增加10倍，年增長率是40%。今天每4小時沃爾馬用戶產生數據超過2.5PB，每天Twitter產生推文有5億條，今天今日頭條的用戶請求超過60億次，每天頭條處理數據量超過6.3PB，這是每天人們產生的數據。假如說這些數據又有很好的跟蹤和標註，這些數據可以驅動人工智能，驅動人工智能的算法。

2、大數據：機器學習的驅動燃料 

人臉數據庫的進步大大提高了計算精度；Jim Grey的科研四範式：從觀察、實驗到計算模型，到數據推動的模型；大數據正在成為企業AI的標配。

講一個人臉識別的例子。

今天大家覺得人臉識別已經過關了，一系列的公司在人臉識別上做的比人的識別率還要高。這個功能在手機上也已經做的非常好。之前一個人拍了很多照片，開始找這些照片的時候就發現比較麻煩了，但現在你想找某一個人，可能需要記住什麽時候照的照片。但更方便的是記住了和哪些人照的照片，通過識別人臉能使得找照片變得非常容易。這種功能是我們20多年前的夢想，今天在手機上就可以做成了。

這是我手機上的一個屏幕，我自己的照片，我太太的照片，小孩的照片都在這兒。以前我工作的老板雷軍照片也在上面。我一點，所有雷軍照片全都出來了。我想看某一個具體的照片，這是雷軍和戴爾電腦創始人Michael Dell的合影，還有和Dell團隊的其他人的合影。我們看到手機把這些人名字自動標出來了，這個人是誰，那個人是誰，以後他所有的照片進來就全部能夠識別了。這個在今天的品牌手機上都提供了這種功能。

我20年前在惠普實驗室申請過一個美國專利。這個專利的內容恰恰就是我剛才所說的那個整個流程：拍了新的照片以後把它的數據庫照片進行比較，從而識別出這個人是誰。在20年前我們很清楚移動設備計算能力有限，我們覺得這個處理的能力應該是分布式的計算，今天我們叫做雲。20年過去，現在恰恰把20年前的事情變成現實，這個中間可以說是算法的進步，也可以說是計算資源的進步。

我實際上想跟大家說是人臉數據庫的進步。

在20年前做人臉的時候，我們手里面拿到幾百個標準的照片，今天我們拿到上億張的照片。最早90年代的時候你只有幾百個人，幾百張照片的數據庫，90年代末2000年的時候到了上千張、上萬張照片，從而可以看到識別率的提高。到了工業時代，也就是5、6年前谷歌、Facebook分別用深度學習的方法做人臉識別，做訓練的數據量比以前增加了非常多，使識別精度增加。

當用戶的數據大量增長的時候，同一個算法的識別的精度也在快速的成長。而且當我用的計算量，CPU用得多的時候。性能也有快速的提高。所以這再次證明了剛才的觀點，數據本身可能比算法還要重要。或者說沒有這麽多數據的時候根本不可能想象深度的神經網絡。

再難的事情到了中國人手里面就有改善，世界上沒有任何一個地方像中國有如此多的攝像頭，如此多的頭像和身份證的照片，就形成了中國的優勢。今天不是兩億張照片，是幾十億張的照片，上億被標註的人。只有有了大量數據之後你才可以用深度神經網絡，才可以把這些內容、這些信息提取出來。

今天人臉識別的這些公司已經遠遠超過了人眼識別率，而且在世界上走在前列。當你在一張照片跟數據庫進行比較這個人是不是你的時候，這種精度已經到了萬率級的誤差。基本上用攝像頭以及算法，在中國最好什麽壞事都不要做，哪怕在你的汽車里面，在加油站的時候拍了一張你的手放在不該放的地方，很快就會被傳播出來，識別精度如此之準確的。

一年多以前微軟亞洲研究院的孫劍帶領著團隊用了152層的神經網絡作出了超過人類的圖象識別精度的算法。再次想跟大家驗證的是，當我們模型複雜度剛剛開始增加，從8層到152層的時候，我們看到計算量增加，看到持續的訓練數據的增加。在2012年8層神經網絡的時候，相應的神經元超過65萬個，連接超過6億。152層網絡的時候神經元到了2200萬，因為有新的算法，但參數調整更加準確，因為它的連接可以看到有113億，我們大腦里面神經元的突觸鏈接應該是一百萬億的。

人工智能的進展在很大意義上是從原來的傳統建模、制定規則到今天依賴於數據機器學習的根本轉變。這種轉變恰恰是因為我們今天有了數據，覆蓋度越來越好，精度越來越高，從而我們對模型的依賴比較低了，或者是說再複雜的模型都有足夠數據訓練。

過去的傳統AI的算法或者是神經網絡之所以不能夠達到今天的精度，很大程度上是因為我們沒有非常好的數據，從而依賴於某種模型，依賴於某種算法。在今天，我們已經在很大程度上覆蓋整個樣板空間的時候，我們數據如此之大，從而使得我們原來非常困難的問題，今天解決的非常好。

不同的算法的性能會隨著數據量變化產生的變化，當數據量增加的時候它的精度也在迅速提高。但是你可能會問一個問題，是不是現在我們有足夠多的數據，從而我們人工智能就能夠覆蓋所有的場景？去年發生第一起特斯拉傷人的事件，說明即使特斯拉這樣每天有幾十萬輛車在路上跑，但是數據依然不夠，依然在有些情況下出現死人的事故。

如果做數據庫的人不知道Jim Grey，那基本上不應該跟別人說是做數據庫的。Jim Grey他在十多年前就提出了人類在做科研的四個不同的範式。過去最早的純粹基於觀察和實驗，百年前的理論模型，幾十年前開始的計算模型，到今天數據推動的模型。過去十年大數據進展非常快，大數據已經開始在企業里面大規模的進行運用了。

美國一個咨詢公司調查了300家3000人以上的公司，基本上60%的IT公司都在使用大數據了，只是說使用層次不一樣。最早期是統計發生了什麽，後來分析發生的事情，到今天預測怎麽樣發生。未來，大數據將洞察什麽樣的決策是好的商業決策，再進一步的認知真正落實到行動上，也就是自我學習的能力了。

英特爾這樣老牌的公司今天在瘋狂並購做AI或者創作數據的公司，比如說兩個月以前以天價並購了一家以色列公司Mobileye。原因很簡單，英特爾認為汽車其實是人類生活中能產生大量數據的設備，這些數據能夠幫助數據使用者給人畫像、判斷一些商業應用。而這一切產生的過程、處理的過程由英特爾控制，這意味著它控制了另外一個新的平臺，這是為什麽英特爾在這方面投入這麽大的資本。

講完了計算和大數據。再回到一開始的所說的算法的進展。

3、深度學習的基本原理

大數據驅動的深度學習方式，是機器自主學習；深度學習第三次浪潮的特征：大數據+強計算+新算法。

AI做了60年，終於迎來了第三次浪潮，這次浪潮看起來比前面兩次浪潮來得更猛烈，而且解決的問題比以前更多。很重要的是，我們用的深度學習的方式與傳統的專家系統方式有很大的不一樣。專家系統的方式是人總結規則，然後把規則交給機器，機器來開始利用這個規則面對使用場景。深度學習方式，大數據來驅動的是機器自己來學習的。好處是機器本身具有學習能力，所以可以較容易地從一個應用擴展到另外一個應用。

過去的十年，恰恰是深度學習迅速發展的十年。2006年Hinton在Nature發表文章，標誌了深度學習這個詞誕生。2010年隨著大數據的爆發，深度學習熱潮開始興起。2012年Hinton這個團隊用CNN模型以超過第二名10個百分點的成績奪得當年競賽冠軍。到了2016年的AlphaGo，人們對深度學習的能力沒有懷疑了，深度學習將會改變人類，這是一個新的時代的到來。

深度學習，到底是什麽樣的東西？神經網絡這件事其實在第二次浪潮（80-90年代）就已經開始了，大家已經用過了，80年代-90年代初，神經網絡泛濫的一塌糊塗。那個時候數據量不夠，就是輸入層、輸入層、隱含層。另外一個根本改變是今天的設備、速率如此之強大。

為什麽深度學習方法不一樣了？首先是一開始的原理就是神經網絡，類似大腦的思考原理。人類大腦大概有1000億個神經元，在這些神經元之間有超過一百萬億的連接。神經元的數字還有連接的數字，是人智力很重要的標誌。一個具體的神經元就是有一個核加上一個突觸鏈，我們根據這種原理做模擬神經元。並且將它跟別的神經元的連接。經過一個非線性的函數，從而轉成一個輸出。輸出的信號就是你所需要的結果。當神經元多了的時候，或者層數多的時候顯然需要的訓練數據就要更多。

為什麽大數據實際上是深度學習驅動力？以前模擬系統來做的神經元，用物理模擬機器來做這個複雜度，不可能做到一億的神經元，不可能做到一百萬億的連接。但是今天我們用計算機能夠做到。深度學習是什麽意思？很簡單，深度學習就是層數比較多的神經網絡。每一次訓練你輸出一系列的數據，當實際輸出和目標函數有一定的差距，這個差距反饋回去再進行訓練，這是整個循環的過程。

4、AI的發展與影響 

AI的應用與未來：輔助人，代替人，超越人；機器將造成未來社會出現90%的閑人，但機器難以替代資本家、藝術家和手藝人；

機器在感知上超越了人類，但在認知上還要5-10年。

講完深度學習，我們可以想像當神經網絡增加到152層的時候它的複雜性是什麽樣的增長。這種增長使得今天的AI，今天的機器學習不光是能夠輔助人，而且很大程度上會代替人，未來還會在很大程度上超過我們。也許這是我們今天不願意接受的。

未來AI會超過我們。到底怎麽樣超過？其實我們想象一下人工智能今天確實能夠做很多人類能夠做的事情。原因是為什麽？人類可以像AlphaGo一樣一晚上下一百萬盤棋嗎？能夠像特斯特收上百輛的車同時收集數據並進行同時學習嗎？這做不到。同樣今天人類不可能對遍布於全國各個火車站，各個機場的數據同時進行處理，也就是說規模你也比不上。

人工智能會代替人、超越人是時間問題。不光是這樣，機器學習在一些場景做的比人還好，因為人通過觀察、通過思考判斷出來的東西，人工智能通過學習很大程度上比你做得快。AlphaGo已經完全展示出了，人們在圍棋這一點上是已經被人工智能打敗了。

投資決策、政策、規劃、戰爭沙盤推演這些很大程度都是靠經驗的。今天從AlphaGo上看到的，人工智能在這些場景里都會超過人類，這是因為機器本身的自我學習的能力已經非常強大。像開車、滑雪、畫畫、拉提琴這些不可能通過看手冊就能學會的事情，人工智能也已經超過了人類。其實我們自以為很了不起的東西，人工智能看的比我們要透徹。

前一段AlphaGo隱姓埋名跟人類下棋，世界排名第一名的柯潔下輸了後感慨地說人類三千年的圍棋文化只是接觸了圍棋的皮毛。我們以前下圍棋，人類的思考實際上只是看到一個本地的最優解，不可能翻山越嶺去看，但是AlphaGo可以看到山外還有山。是因為它的數據處理能力比我們強，所以它學到了這一點。人類以後再也不可能贏AlphaGo了。這就是殘酷的現實。

舉一個微軟研究院的例子。在這個例子里，機器看到Stop Sign標誌，會描述出這是在一個城市邊上有這樣一個標誌，有紅色，立柱，與交通相關等等標簽。這個系統希望能看圖講故事，不是看圖識字，是識圖講故事。

這里有另外一個例子：這幅照片是一位婦女在廚房準備食物。第一個描述是一個婦女在廚房準備食物。第二個描述寫的是，一個婦女在廚房水臺邊上準備一份午餐或者早餐。第一個是機器學的，在這一點上機器已經超過了人。你可以說這個人不會講故事，但是至少機器能夠講出比他還好的故事。當然了，這還是屬於探索的階段。

據說在AI的浪潮下最安全是考古學家。可是這個社會上考古學家也不需要太多，工資也不會太高。男怕入錯行，女怕嫁錯郎。隨著這些的變化，未來哪些工作會被AI取代，社會將是什麽樣的？

全球化是在全球範圍內尋找最廉價完成某一項制造的過程，於是全球化導致了兩級分化，導致了跨國企業效率不斷提高，也導致了包括美國在內發達國家藍領工人的失業。AI是否會加劇這個趨勢?

未來可能會有兩種人，一種叫神人，一種叫閑人。問題是90%以上的是閑人，這怎麽辦？其實去年瑞士的國家有一個議員提出了，不管工作不工作每個人先發三千法郎，工作再拿另外的錢。瑞士人還是比較冷靜，全民公投沒有通過。未來可能只有三種人能夠對抗AI，資本家是沒有問題的，未來仍需要資本運作。另外就是藝術家和手藝人，這類技能機器暫時不能學過來的。當然大部分人很難做到這三種人。

人工智能的局限在哪兒？強AI（GAI）依然道路漫長。機器在感知上已經超過了人，但是認知可能還有5-10年甚至更長的路要走。

深度學習的方式，有沒有問題？其實有一個很大的問題，事實上是人們給自己創造出來的一個問題。人工智能或者機器智能是機器通過觀察體驗來學習，機器本身可以對自己進行編程，程序員不再需要寫命令解決問題，而程序會根據示例數據和期望輸出生成自己的算法。

今天在很多領域已經往這些目標行進，第一個案例，比如Nvidia無人駕駛車，不是靠程序員指令走的，完全靠觀察人的行為，觀察人們開車的行為來確定自己駕車方法。第二個案例，在紐約一家醫院開發了一套系統，叫做Deep Patient，醫院只給了它70萬個病例，然後這個系統從70萬的病例中學習，通過數據發現規律，總結出了非常強的疾病預測能力，尤其患精神分裂癥的預測能力遠遠超過了大夫。第三個案例，美國軍方大量投入機器學習，為車輛和飛行器導航確定攻擊目標，在大量數據中間挖掘出恐怖分子的一些信息，都已經遠遠超出了人們一開始的預期。深度學習已經具備了這樣的能力，但是深度學習依然沒有能夠解釋自己的行為。還是黑匣子。

人類歷史上從來沒有創造過這樣一個機器，這個機器的行為和判斷連人類都不能完全理解。今天我們創造了深度學習的機器不能判斷和解釋自己的行為，這就是今天我們感覺到不舒服的。人們反而問自己，我們自己作出了很多判斷我們自己能夠說清楚為什麽做的嗎？可是人類可以容忍自己的這種情況，但是不能容忍機器的這種情況。美國國防部就將機器學習的不可解釋性定性為“關鍵的絆腳石”。

當然未來一定是說，人們需要跟機器不斷合作。我們看動物到人的進化，其實智力進化的本質特征是進化到一個系統，這個系統連創造者都無法解釋。今天我不敢保證上帝理解我們今天做的這麽多的事情。為了這個擔心，研究人員已經開始在進行一些分析，來試圖理解或者跟蹤這種決策的過程。

終級目標，機器和人到底有什麽區別？

它比你來得快，比你大，某些能力比你還強。它和人類區別在哪兒？

求生本能，對於死亡的恐懼，這是機器沒有的，這是定義出人和機器一個根本性的區別。人和動物的演化速度，一系列的求生本能，被打了會跑，避免疼痛，會食色，會有歸屬感。人類做壞事也是因為對死亡的恐懼，對欲望的驅動。機器本身目前為止因為它不懼怕死亡，所以也沒有感情，沒有感情是不是就不能說有智能呢？這是一個宗教問題，不是一個科學問題。

講完了機器學習我們到此打住，我時間到了，很快講一下AI投資的判斷。

5、AI投資的機會與陷阱

在對AI投資的判斷中，產業鏈包含：基礎，技術，應用；基礎被巨頭控制，技術層面能否出來一些公司依然存疑；應用層要尋找能夠大量產生數據的產業。

過去經驗也告訴大家，每一波科技浪潮中會有一些平臺性的公司。我們談AI投資，到底投什麽？就像我們談PC的投資，談互聯網的投資我們是談生態鏈。

在對AI投資的判斷中，產業鏈包含基礎、技術，應用。基礎這個層面已經被巨頭控制了，基礎層有兩大塊：基本計算能力和數據。基本計算能力無論是谷歌還是微軟，包括中國百度都已經把它作為SaaS服務提供出來了。技術這一塊，沒有數據能否成為一個平臺？。在SaaS這一塊，不是通用的SaaS，也許在SaaS應用這一塊能夠出來一些公司？這也是一個非常大的問號。

應用層中，AI其實是AI+這個場景，它是一種生產力提高的工具，會讓所有以前的應用變得更加有效，當然你要找比較容易突破的。顯然這個錢多和數據多的行業是最早發揮功效的地方。所以我們要找這個產業是不是大量產生數據，是否有這個數據能夠不斷拓展，不斷創造價值，從而使得我們能夠在這一里面把原有的生態進行改變。

如果說上一波是互聯網，這一波是AI。大家要註意AI跟互聯網的區別。最簡單的可以說，AI發展到一年多以後我們就發現實際上是智能+。AI技術驅動，更加從垂直開始。因為技術本身發展的太快了，而互聯網是商業模式創新，是全新的應用，贏家通吃在AI那一塊未必行得通。

根據這個觀察可以看一下今天AI投資的情景，今天AI顯然是有很多泡沫，最大的泡沫我覺得是在估值公司。你去你找一家公司談，每一家公司都說我自己是AI公司。真正看這家公司是不是AI公司，更重要的是它要有數據。能夠不斷有數據，它能夠不斷搶占數據的高低，這是我們的核心。

今日頭條這家公司，之所以能夠站穩，在過去五年之間突然出現，有它一個根本的原因，那就是信息的獲取這個大的需求。今日頭條在人工智能開始使用的時候迅速占領高地，它第一個用搜索的方法做了新聞推薦，從而它本身這個系統就是一個很大的學習網絡，使得今天能夠不斷的演化，推薦的能力不斷增強，從而在這個基礎上對核心的能力進行突破。我們完全可以預測未來的今日頭條就是一個超級的智能系統，同樣我們看到了它的數據量是如此之大，它已經遠遠超過了一開始的文字到今天走向圖象，走向論壇，走向直播，它其實所具備是不斷增加的數據。

最後，AI的投資。如果你記住我剛剛所說的話就是三個投資點，第一是“智能+”，所有公司都應該具備的一種能力，而這個能力是它核心競爭力。第二，AI產業，包括自主開發、咨詢服務、人工智能即服務AI-aas。第三，要有數據和人才。

人才、數據是核心，投算法本身就是投人，我前面談到深度學習的訓練需要人對於這個算法的理解並且掌握的訓練的技巧，懂算法還要懂應用的人才是非常有價值的。另外，數據實際上是AI公司最終的護城河。

最後一點，給大家一個信息，就是AI這個領域里面中國人才是非常多的。高盛的一個AI報告指出，在過去的五年里面發表的跟神經網絡和機器學習相關的文章里面，中國人作者的數量已經超過了美國，而且還持續增長。在引用的文章里面中國作者的數量也超過了美國，而且還在持續增長。所以至少我們在這個是里面中國人不少，數量多了之後以後自然就有強人。在人才這一塊中國不差。

另外，中國發生的數據如此的巨大。也就是說中國有人才、有數據。所以AI這一塊一定是中國創新和投資的新希望。謝謝大家。

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北京近七成二手房業主降價，調控力度“讓地產圈的人都蒙了”

網簽量環比降五成多，六成多業主下調房源報價。一向敏感的二手房市場，4月中上旬各項指標都大幅回落，顯示“3·17新政”正讓北京樓市回歸理性。

開發商違規“商改住”被停網簽、中介門店不得參與炒房、網站上“升值無限”等虛假宣傳的房源必須下架……全方位監管正驅逐著市場潛規則。

豐臺青龍湖、大興舊宮、通州臺湖……本市住宅供地接連不斷。2017年還未走過四分之一，宅地供應已超去年全年，供應緊張的這根弦正一步步緩解。

不同於以往，3月17日開啟的北京新一輪樓市調控成為真正的“加強版”：政策出臺之密集、出手部門之多、反應之迅速、所涉領域之廣前所未有。業內專家分析，北京此輪調控既消近愁，又解遠慮，疏堵結合，穩定了房價預期，讓剛需人群遠離“恐慌式”購房。

重點突破

學區房不再一天一價

11平方米平房過道叫賣150萬元，不惜“假離婚”也要擠進東、西城倒騰學區房……焦慮的家長們，既是學區房價格節節攀升的受害者，又是重要推手。

“今年春節過後二手房再度火爆，‘學區房’被瘋炒是原因之一。”西城區一位中介門店負責人直言，“學區房”價格水漲船高，家長們望子成龍盼“學區房”的心情就更迫切，投機客也越把“學區房”當成肥肉“瘋炒”。

這一輪調控，學區房首當其沖。四部門對“過道學區房”聯合說不、平房納入限購等政策封堵了炒房的空子；而教育部門發布的“各中小學不得與房地產商合作辦學”、“今年多校劃片的參與學校和比例都將增加”等內容，則劍指學區房被炒的根源，通過增加優質教育資源，扭轉人們對學區房的過度期待。

這恰恰也是此輪調控的與眾不同。“調控已不再局限於房地產行業內部，多個管理部門集體出手，整治力度從嚴，效果更佳。”北京房地產業協會秘書長陳誌說。

“現在的學區房已不再是一天一個價，業主著急賣時，價格還能商量。”上述中介門店負責人說。

學區房降溫，也迅速傳導至其他二手房源。來自鏈家的數據顯示，4月第二周，降價業主占比上升至66.9%，是自2016年以來的最高水平。

多管齊下

投資客或觀望或離場

一棟售價900萬元的“獨棟別墅”，網簽時發現真實身份是“科研樓”。前幾天，通州萊茵灣一期“科改住”成為北京樓市調控又一個“冒頭就打”的對象。

這個“藥引子”帶出樓市調控的又一良方。10天後，本市多部門聯合發布《關於進一步加強產業項目管理的通知》，科研等產業項目嚴禁擅自改變規劃用途、作為居住空間使用，否則可能被收回土地。

“38天的時間里，針對房地產市場密集出臺十多項措施，這樣的力度，地產圈的人都蒙了。”本市一家地產公司負責人坦言，相比以往，這回調控出臺的若幹配套政策，針對性更強，有的放矢，更能刺痛炒房人。

調控新政後這一個多月，“炒”字當頭的二手房市場正向“居住屬性”回歸。來自市住建委的數據顯示，2017年4月上半月，北京市二手房共網簽8000余套，環比2017年3月下半月下降5成多，同比2016年4月上半月下降近4成。

去年，本市商業辦公項目的成交量曾出現大幅跳漲，其中包含大批違規“商住房”；但在今年3月26日，本市重拳整治“商改住”亂象，商辦類物業成交量幾乎驟降至零。

隨著市場的明顯降溫，投資客或觀望、或離場，賣方的預期也有明顯回調。鏈家研究院院長楊現領分析，目前報價漲幅有明顯收窄甚至下跌，4月第二周新增房源掛牌價環比小幅下跌0.02%，“預計隨著帶看量的下滑和市場的進一步降溫，業主強勢態度有所改變，後期的報價將會向成交價靠攏。”

穩定民心的手也同時伸出。“各家網站要在12日24時前，撤下全部存在違規信息的房源，比如‘商住兩用’。”4月11日，市住建委等部門約談15家房地產信息網站負責人，執法檢查廣度已由線下中介門店擴充到線上網站。

示範效應

引領全國樓市調控

“企業購買的住房需滿3年以上才能交易”，“3·17新政”中一條不太顯眼的條款，卻開了這一輪調控“限售”的先河。

北京“3·17新政”引發全國房地產市場新一輪調控，“限售”則是此輪調控的新招，接連已有十余個城市開啟“限售模式”。中原地產首席分析師張大偉說，全國多地調控措施邁入“限購+限貸+限價+限售”時代。

“‘限售’，正成為當前各地樓市調控的新思路，也成為3月開始的全國多城市調控新特點，預計未來還會有更多城市執行這一新措施。”張大偉分析，目前已有超過18個城市歷史上首次啟動了買房後一定年限限制出讓的樓市調控政策。在“限購”之後，“限售”將進一步抑制短期炒作，防止市場投機行為泛濫。

在房價攀升過程中，部分還沒有達到購房實力的消費者“恐慌式”跟風購房，反而進一步強化了房價上漲的預期。北京這輪調控采取“疏堵結合”、“長短結合”的方式，發布未來住宅用地供應計劃來穩定預期的招數在全國並不多見——一周前，北京歷史上頭一次發布了未來5年的住宅用地供應計劃，今年住宅用地供應也比原計劃將近翻了一倍，將保障30萬套住房建設需求。

“實實在在地告訴老百姓，北京會大幅度增加住宅供應，就是要從供求關系的關鍵點發力，扭轉房價只漲不跌的心理預期。”相關部門負責人解釋，年度供應計劃有利於穩定近期市場預期，而5年計劃則對穩定中長期的市場預期有益。

“毋庸置疑，北京的這一輪調控在全國具有標桿意義。”陳誌分析，這一輪調控，已不是簡單限購，而是多舉措、多維度、多部門聯合發力，堅持“房子是用來住的，不是用來炒的”定位。從最近一個多月的實際效果看，調控新政正在促進北京房地產市場更加理性、健康發展。

“要送也要送對公司有巨大幫助的人” 魚躍醫療上市前夜曾陷“造假漩渦”

（視覺中國/圖）

4月21日，證監會新聞發布會通報稱，前深圳證券交易所工作人員、股票發行審核委員會兼職委員馮小樹，先後以嶽母彭某嫦、妻妹何某梅名義入股擬上市公司，上市後賣出股票獲取利益。證監會決定沒收馮小樹違法所得2.48億元，並頂格處以2.51億元罰款。同時，對馮小樹采取終身市場禁入措施。

據界面新聞報道，馮小樹巨額罰沒案背後，牽涉到魚躍醫療（002223.SZ）、三川智慧（300066.SZ）和寶萊特（300246.SZ）等三家首發上市公司的問題。

事實上，魚躍醫療在上市前夜就曾深陷“造假漩渦”。

2008年初，緊鑼密鼓準備上市的江蘇魚躍醫療設備股份有限公司（以下簡稱“魚躍醫療”）被爆出造假醜聞。

當年的《每日經濟新聞》報道，魚躍醫療曾在一起官司中，提供給法院能證明其三年內生產和銷售業績的文件《產品銷售量和銷售額出口證明》，但這份材料顯示的數據，與其在招股書中披露的數據相差巨大，足足有700多倍之巨。

與此同時，平安證券出具的證券發行保薦書，透露了該公司2004—2007年一到六月份的制氧機和氧氣閥的外銷收入，但是這一組數據又和招股意向書以及招股說明書中的表述不一致。

2008年4月12日，魚躍醫療在深交所網站發布了《江蘇魚躍醫療設備股份有限公司澄清公告》，公告對上述問題的解釋為，制氧機銷售數量之所以會出現前後700多倍的差距，是因為“統計口徑不同”。

而對於招股說明書中制氧機和氧氣閥的外銷收入前後不一致的問題，則是“平安證券由於工作疏忽”，沒有將零配件的外銷收入從整機銷售收入中扣除，才會出現這樣的情況。

此外，包括其2007年繳稅暴增10倍涉偷逃稅，母公司利潤與合並利潤差額巨大等一系列問題，在當年上市前也陸續暴露出來。

"造假門"之後，魚躍醫療又因一股獨大問題備受質疑。魚躍醫療董事長吳光明曾接受過《南方都市報》的專訪，他表示，“公司是我一手創辦並發展壯大到今天，其成長過程中的點點滴滴都融入了我的心血。公司的股權肯定不白白送人，要送也要送給對公司有巨大幫助、為公司的發展做出突出貢獻的人。”

顯然世方聯屬於對魚躍醫療提供過幫助，或者做出過貢獻的人（公司）。吳光明接著說，2006年底至2007年初引進深圳市世方聯創業投資有限公司持股299.53萬股和宋久光持股20.02萬股，分別占比為3.89%和0.26%。

“他們都為公司創造了不菲的價值。”吳光明說。

據界面新聞報道， 馮小樹通過其嶽母彭某嫦代持深圳世方聯實現間接突擊入股魚躍醫療，以200萬元的初始投資獲得了約1.3億元的套現金額，尚不包括在此期間上市公司現金分紅。

這些“造假醜聞”皆發生在上市之前，但最終魚躍醫療還是涉險闖關成功。

陳天橋回應捐款風波：把球傳給離門最近的人 | 完美人物誌

陳天橋

“我不想給自己貼任何標簽，也不在乎別人說我是企業家還是慈善家。我只做自己認為對的事情，這件事現在來看就是從事腦科學領域的研究，揭示人類最本質的奧秘。為此，我願意捐光我所有的錢，因為在這個過程中，我感到從未有過的快樂和成就感。”

坐在新加坡市中心附近的一棟由殖民時期建築改造的二層辦公樓里，陳天橋向第一財經記者詳細講述了去年對加州理工大學1.15億美元的捐贈始末，他還首次透露了自己對大腦研究的長期投資計劃。

捐助力所不能及的領域

談話是以特斯拉創始人埃隆·馬斯克最新投資的腦科學初創公司Neuralink開始的。盡管關於Neuralink對外公布的信息還非常有限，但是根據商標註冊信息來看，這家公司的目標是為神經方面的疾病診斷和治療研發植入性的設備。馬斯克更為宏大的目標則是他在推特中一直宣稱的“神經織網”(Neural lace)科幻概念，也就是一個編織到人腦中的機器界面，又稱“腦機接口”(BMI)。

陳天橋對第一財經記者表示：“我很尊敬馬斯克的勇氣，但是有時候勇氣要和合適的時間點相結合，他(馬斯克)現在說要把芯片直接植入大腦，先不說倫理、不說FDA(美國食藥監局)能不能批準或者人們願不願意接受，就算是從技術層面來看，目前也是不可能實現的。”

一些神經科學家也認為馬斯克所宣稱的“人腦植入技術未來5年內將有根本性的突破”有些過於樂觀了。MIT的PolinaAnikeeva教授和她的團隊在今年初發表的《自然評論：材料》雜誌中指出：“盡管摩爾定律和微型電子技術能讓設備做到足夠小，並且能夠植入人腦，但是仍然存在巨大的挑戰。”

一方面是因為大腦的複雜性，人們在對大腦細胞的組織仍然缺乏了解的情況下，很難設計出人腦和電腦整合的界面;另一方面，即使技術上能夠實現，但是在大腦中植入異物不可避免的就是開顱手術。雖然腦神經不會感到疼痛，但是開顱和之後的縫愈將會留下疤痕，而且手術也不可避免地會帶來風險。

馬斯克並不是第一個想出在人腦中植入芯片的人，即便如此，陳天橋認為，這種“侵入式”(invasive)的解決方案現在看來也已經不是最具創新的了。

他表示，現在已經有多種無需開顱就能作用於神經細胞的方法。在邁阿密的佛羅里達國際大學，SakhratKhizroev博士領導的團隊已經能夠用一種微型的磁電粒子和人體神經細胞產生的電場相互作用。團隊將幾百億個這樣的微型粒子一次性註入老鼠尾巴上的靜脈血管中，並利用電磁將這些粒子導入老鼠的大腦。

另一種方法是加州大學伯克利分校的教授Jose Carmena和他的團隊研究的。他們發明了一種米粒一樣大小的設備，能把超聲波能力轉化成電流，從而刺激神經和肌肉細胞。超聲可以穿越人體而無需導入電線。

以上兩種方法都比在大腦皮層接入芯片這種侵入性的人腦植入手段要更加溫和。但陳天橋認為，不管哪種方法，現在都面臨著另一個大問題，就是人們無法理解大腦“解碼”信息的運作機制。

也正因此，激發了他想了解人腦運作的機理。“我希望我們要有更大的勇氣去嘗試沒有做過的東西。要有勇氣和理性，所以我才敢於把錢捐給別人，而且為了證明我的不足，我拿出那麽多錢給別人，就是因為我自己的能力沒法去做這些事情。”陳天橋對第一財經記者說。

“把球傳給離門最近的人”

正是基於上述想法，才有了去年年底“陳天橋向加州理工大學捐贈1.15億美元成立腦科學研究院”的頭條新聞。陳天橋的巨額投資引起了中國科學界的轟動和熱議：有人認為陳天橋為人類科學事業捐贈的行為應該大力提倡;也有人質疑陳天橋不該把錢捐給美國人，因為中國科學事業發展更需要資金。

當時包括中科院生命科學研究院神經所研究員仇子龍在內一大批中國年輕的腦神經科學家聯名向第一財經記者表達了他們對“陳天橋捐款事件”的看法，提出中國科研領域的私人捐贈體系應該完善。事後，陳天橋團隊也主動聯系了這些科學家，聽取他們的意見，並希望與中國年輕科學家們保持合作溝通。

今年三月，陳天橋作為全國政協委員參加全國兩會時拿出了三份提案，其中提到了“在全國建設幾個超大規模的腦科學基礎研究基地”以及“建立海外研發基地，在全球範圍內招募頂級科研人員”等建議。他還表示，未來每年將在腦科學研究方面投資大約1億美元。

這每年1億美元是投在國內還是國外?陳天橋並未給出明確的答案，反而一直強調“把球傳給離球門最近的人”。

他表示，在和加州理工合作前，他還和很多美國的大學接觸過，最近又陸續收到很多中國大學的科研計劃書。“我們每年要捐掉1億美元，但是我們會花至少1年時間做調研，不會說給了計劃書，就馬上投錢。”陳天橋告訴第一財經記者，“最主要的標準是學校本身在腦科學占據的獨特位置，必須離球門最近、位置最好、射門能力最強。我們喜歡把球傳給這樣的機構。”

他認為，在這個問題上，捐贈是無國界的。“我們不能說一看球門邊站著外援，就不傳給他。不要告訴我30米以外還站著中國球員。”陳天橋調侃道，“要知道一旦球射進去，全人類都會受益。”

捐贈熱聞發生以來，陳天橋首次深入解讀了為何會選擇加州理工學院作為捐贈對象。他告訴第一財經記者：“我和加州理工的第一次對話源於我在網上看到一個視頻：一位四肢癱瘓的病人依靠植入芯片，能獨立用自己意識控制的一只機械手臂拿起杯子，喝到一口冰啤。於是我就找到負責這個項目的加州理工神經學教授Richard Anderson。他當時告訴我，僅在一個癱瘓病人身上花費的成本就是100萬美元。而且目前只能在癱瘓病人身上做實驗。”

陳天橋接著說道：“我們不是奔著投資‘腦機接口’公司去的，我想真正能夠幫助人類去發現大腦內部運作的機制，這種機制可能幫助到某些腦疾病的治療，我們支持的是基礎研究，這和投資不同。”

和加州理工大學相同層次的大學還有很多，但是陳天橋為何鐘情於加州理工?對此他表示：“加州理工是文化和我們最接近的，就是在一個領域做到極致。很多腦神經方面很領先的大學，它們的管理模式容易固化，但是加州理工之前是沒有專門設立腦神經學院的，所以資助它就相當於我是這個學院的Founder(創始人)，而且這個學院直屬大學管理。”

陳天橋在采訪中不斷強調，是提供“捐款”而不是“資本合作”。“我們一定要占有董事會席位，要每季度知道項目的進度，聽取成果，並且分享我作為企業家對這些技術的看法。不管是現在對加州理工大學的捐款，還是以後我們對中國腦計劃如果有資助也會是這樣。”

公開資料顯示，中國腦計劃僅文件起草就已經做了3~4年，應該會很快啟動。“這也是能夠吸引社會資本的計劃，不僅僅是錢，而是要貢獻智慧。”陳天橋對第一財經記者表示，“我太太(雒芊芊)常對我說，你不懂技術怎麽貢獻智慧?但是我說，不會開車不代表我不知道路，企業家總是可以從另一個角度去推動技術的發展。”

“中國科學缺錢不是我的錯!”

從計劃啟動腦科學研究計劃以來，陳天橋一直避而不談為何與中國的大學接近達成協議卻並沒有實現。他向第一財經記者強調：“中國科學缺錢不是我的錯!我們也在非常認真地和中國高校談合作。”

他進一步說道：“中國每個大學都有‘富爸爸’，大家總會說我，中國那麽缺錢，為什麽要捐給老外?但是你怎麽能責備一個人不把自己辛苦掙來的錢捐給有‘富爸爸’的孩子呢?”

陳天橋表示，中國的教育捐款已經很成熟了，但是在科研，尤其是基礎科研方面，無論是中國還是美國都沒有太多捐贈。“和企業在有非常明確的商業目的情況下的投資不同，捐款者大多數時候甚至並不擁有專利的所有權，就是出於做慈善的目的。”陳天橋說。

他還提倡，社會各界應該共同呼籲中國加大對基礎科學的撥款和對年輕科學家的支持。“我的1億美元丟在中國的科研界，可能也會發揮它的意義和價值，但如果能引起國家的重視，那麽它的價值是遠遠超過這1億美元的。”陳天橋對第一財經記者表示，“政府應該加大支持民間捐贈科研的政策和扶持力度。”

針對有人可能利用捐贈來逃稅的問題，陳天橋認為，雖然不排除有人會借捐贈逃稅，但是應該相信更多的人出發點是善良的。同時應該加強監管，相信法律和監管的力量，把社會財富進行合理分配，讓財富準確、有效、有序地流入社會。

陳天橋 雒芊芊夫婦

陳天橋同時公布了他的40年腦科學計劃：前三年將每年捐1億美元跟大學合作;後面就直接捐給年輕科學家，讓這些科學家成為陳天橋雒芊芊研究院(Tianqiao and Chrissy Chen Institute)的校友。

“在腦科學的問題上，人類是一支球隊。在基礎科學上的突破，讓全人類都能受益。”陳天橋對第一財經記者說道，“中國已經成為全球第二大經濟體，我們也應該給全球貢獻相應的知識和發現。抗生素、核磁共振我們都在享受全球IP技術，中國也要積極創新。”

他表示，中國的病歷樣本和數據最多，是最容易在神經科學方面取得突破的。“比如別人對靈長類動物的實驗有很多限制，但是中國就能進行此類實驗，我們是非常有優勢的。”陳天橋說道，“但我們(陳天橋雒芊芊研究院)現在這一階段還缺乏識別科學家的能力，聲譽和能力還不足以為大量的科學家個人提供支持，所以我們主要還是和中科院、浙大、複旦、清華等大學和科研機構進行溝通。”

不過，陳天橋沒有透露是否很快會和中國合作方達成實質性協議。“我們需要更多時間彼此了解，比如最近我和浙大、複旦校長也做了溝通。但是在‘很快’的問題上我們不能做保證，像加州理工也是談了一年半。”

比成為首富更快樂的事

“很多人會說，就算你知道兩個神經元連接的奧秘又如何?他們說得沒錯，我就是好奇。”陳天橋的這一想法，往往容易被解讀為四個字“有錢，任性!”

在他看來，如果在自己有生之年不能知道人腦的奧秘，會是一大遺憾。“這個奧秘就存在於我們自身，而不是在銀河里。”

自從投入腦科學事業以來，陳天橋家中可以用“談笑有鴻儒”來形容。他告訴第一財經記者：“幾乎每周都有美國頂尖名校的校長飛到新加坡來，我們一起吃飯一起聊天，談合作，可能因為基礎科研肯投錢的人太少了吧。”

這些人的到來讓陳天橋感到快樂，每次聊天都收獲滿滿。“以前有個企業老板來我家，坐上一小時大談4500點為什麽是入市的最好時機，聽完後我覺得是在浪費時間，但是現在和每個科學家的討論，都是我的一次學習機會，讓我獲得了從未有過的愉悅感。”陳天橋說，“他們讓你看到了不一樣的世界，我能參與這些自己非常感興趣的領域，錢就要花得快樂。”

去年，陳天橋包了一架私人飛機，花了40天，幾乎參觀遍了美國所有頂級高校的腦神經實驗室，見了所有的校長，包括MD Anderson、得克薩斯大學醫學院(Texas Medical Center)、斯坦福大學、加州大學伯克利分校和卡內基梅隆大學等。

31歲就成為中國最年輕首富的陳天橋表示，自己從來沒有因為“首富”頭銜感到一絲快樂。“我記得第一次上胡潤榜單我是第七名，當時我只有29歲，我找到一個在胡潤工作的朋友，告訴他千萬把我的名字去掉。”陳天橋回憶道。後來，他便很少接受采訪，最近接受包括第一財經的采訪，也是因為在學習腦科學的過程中感到快樂，希望與更多人分享。

在陳天橋的辦公室後面，有個院子足以容納一個羽毛球場。他喜歡激烈的運動和對抗性強的比賽，喜歡打羽毛球、喜歡看籃球，“喜歡每過幾分鐘都有驚喜和結果。”他笑著說。

喜歡挑戰，只對別人沒做過的事情感興趣是陳天橋的個性所在，他認為只有做未知的事情，才有可能對社會帶來更大價值。“原創是我的個性。我們所有的商業模式從不抄襲，包括格瓦拉，我們做投資，都只對別人沒做過的、原創的東西感興趣，好奇的東西才會有愉悅感。”陳天橋表示，“我一直和以前盛大的人說，要做一些突破常規的事情人生才有意思。”

據陳天橋的員工稱，他非常喜歡看書，長途旅行出差基本會捧著Kindle看一路，甚至還為公司每個員工都發了一部Kindle。“我發現Kindle是世界上最偉大的發明，我希望每個員工都擁有求知欲和好奇心。好奇心是我們最大的基因，這是盛大最大的文化和驅動力。”陳天橋告訴第一財經記者。

諸多好奇心背後，陳天橋的終極目標是建立一所陳氏大學(Chen University)。“這個大學不能空喊口號。”他對第一財經記者表示，“我們希望把發現人類的秘密、發現我們是誰的終極問題作為這個大學的使命。這會是一所包含哲學、宗教、心理學、神經學、生物學、化學等綜合性學科的大學，但目標是一致的。在科技發展如此之快的時代，我們的教育要解決讓人們變得更快樂的問題。”

現在，陳天橋把一半以上的精力用於打造陳天橋雒芊芊研究院的生態圈。“這是我的激情所在，相當於再次創業，我是想用企業家的思維來做慈善。”陳天橋表示，“現在我們基本上把每年賺的錢全部捐光，除了給小孩子留一點，全部捐完。”

沒有絕對的慈善家

“絕對的慈善家是不可持續的，資金來源同樣很重要。這讓我想起佛教最基本的智慧和慈悲。如果只知道捐錢，你最後捐成一個窮光蛋又能怎樣?”陳天橋說。

從2013年盛大退市，到2015年底盛大將全部資產出售完畢，全面轉型為投資集團，其主營業務主要分成三部分：公開市場的直接投資，資產管理業務，顛覆性創新的私募股權和風險投資。

陳天橋介紹稱，三部分業務中最直接的利潤來自於對市場的直接投資，比如對Lending Club的持股，此外盛大投資的美國資產管理公司美盛(Legg Mason)也能讓公司形成持續的現金流。而對於技術的投資，是因為他看好未來20年人類靠技術驅動的前景。“隨著我們在腦神經科學的品牌和聲譽逐漸建立起來，很多青年創業家會找到我們，因為我們那麽早期的、不賺錢的項目都會投，那麽一些商業化的項目就會更有機會。”陳天橋表示。

第一財經記者註意到，在盛大對顛覆性技術創新的投資中，包含了對多家VR、AR公司的投資，其中還有一家最大的VR主題公園The Void。陳天橋對此表示：“VR和AR是腦科學的延伸，當你沈浸其中，它已經對你的大腦形成欺騙，讓你覺得是真的。但是現在這個行業還有很多根本性的問題沒有解決，包括用戶體驗、電池能力等問題，所以我們謹慎樂觀。”

勒龐、馬克龍最後一場電視辯論 完全是兩條路上的人

當地時間2017年5月3日晚間（北京時間4日淩晨），在法國大選第一輪投票占據前兩位的“前進”運動候選人馬克龍和極右翼政黨“國民陣線”候選人勒龐舉行了最後一場電視辯論。

在持續將近3小時的辯論中，兩人幾乎陷入了一場口水大戰。馬克龍直指勒龐提出的戰略是在“說大話”，而勒龐毫不示弱，反擊馬克龍不知羞恥。

勒龐稱馬克龍是“蠻荒全球化的信徒”，樂意於把法國的資產都敗光，把國家的控制權拱手讓人。馬克龍則回擊稱勒龐是“恐懼的最高女祭司”，說她雖然嘴里說了很多，但“跟沒說一樣”。

辯論中，馬克龍承認法國30年來難以解決失業問題，他給出的方案是讓中小企業更多機會創造就業，令機制更加靈活。而勒龐咄咄逼人地追問為何馬克龍沒能在擔任經濟部長時解決這些問題。她同時再次提出采取貿易保護主義措施保護法國的利益和民眾的工作。

在反恐議題上，馬克龍稱將強化已有的安全措施，並且法國需要和其他國家合作，關閉邊境和大規模驅逐並非解決之道。勒龐則提出要關閉一些帶有極端主義思想的場所，驅逐一些帶仇恨思想的宗教人員。

在歐盟事務上，勒龐稱不僅要完全控制邊境和貿易協議，還要重新回到法郎時代。銀行和大公司可以選擇使用歐元或者法郎，但個人將使用法郎。馬克龍則批駁這樣的提議毫無道理：公司如何能一邊收歐元而一邊用另外一種貨幣發工資？

來源：BBC整理

目前，盡管優勢有所減小，但馬克龍在民調中仍然以59%領先勒龐的41%。兩人現在的目標是動員18%未作決定的選民。

法國總統選舉第二輪投票將於5月7日舉行，這是法國歷史上首次兩名非主流政黨候選人走到大選的最後階段，左右政黨輪流執政的格局也遭到終結。

政策主張上，兩人幾乎完全相反，馬克龍親歐，主張推動歐盟建設，支持全球化；而勒龐反對歐盟和歐元，希望通過貿易保護主義來捍衛法國利益。有輿論把兩人的較量比作“全球化”和“民粹主義”的對決。