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百度與谷歌的下一戰場將會是人工智能？

南七道 2017-05-25 10:52

來源 | 南七道（ID：nanqidao）

文 | 南七道

近期谷歌的I/O開發者大會再次召開，其宣布了“AI先行”的戰略計劃，並且發布了各種人工智能開放技術，其中現場演示了GoogleLensd智能識圖的植物圖像識別。

而這一技術，遭到了吳恩達的吐槽，其在Twitter稱，這一技術百度早已在三年前實現。

值得一說的是吳恩達本人，其既是谷歌大腦的發起人，也是前百度的首席科學家，在整個人工智能界有著舉足輕重的地位，作為此前這兩家公司共同的頂級科學家，也自然對兩家公司的技術能力極為了解。

而吳恩達目前也已經離開谷歌與百度兩家公司，因此這條內容並不存在任何利益糾葛，更談不上黑幕，屬於就事論事的評論，谷歌確實在該智能領域落後於百度。

而這也推翻了觀眾們的一貫錯覺，總以為谷歌的技術要強於國內任何一家公司，國外的月亮永遠比中國圓，而此事件則可以讓我們重新更為客觀的看待百度以及谷歌。

谷歌識圖技術晚於百度，但人工智能各有所長

谷歌在植物領域的識圖技術確實落後於百度，但這並不是說谷歌整體都落後於百度，百度整體強於谷歌。

事實是，人工智能並非某個單一技術，其涉及各個垂直領域，例如語音識別、自然語言理解、圖像識別、機器翻譯等等。但是每一個垂類領域又可以繼續細分，例如圖像識別可以分為貓的圖像識別、植物的圖像識別，表面上都是圖像識別，但是背後所用到的海量數據，以及算法策略，卻相差極大，就如同木勺與銀勺，表面形態看似相同，但所需要用到的生產技術卻完全不同。

植物的圖像識別的這個點上，百度也確實領先於谷歌，而值得一說的是百度其實在很多領域都領先於谷歌，例如其是首家將深度學習技術融合到廣告系統的公司，而谷歌隨後跟進，同樣在智能翻譯領域，百度在2015年就首創了基於互聯網的NMT深度神經網絡翻譯系統，而谷歌直到2016年才上線基於深度神經網絡的翻譯系統。

當然，谷歌同樣也有領先於百度的方面，但百度之所以能夠在部分領域處於領先狀態，更重要的是因為百度的體量相對於谷歌較小，危機感更強，谷歌擁有全球市場不必焦慮未來，其更樂於投資收購，以及慢慢孵化更超強的項目。而百度卻需要迅速找到更多可以落地，獲得大量用戶的項目，因此其在很多領域領先也是必然的事情。

人工智能技術各有所長，並不是全領域的比拼，公平來講，百度谷歌在不同領域都各有所長，而百度在諸多領域的領先也不是什麽稀奇的事情。

百度技術屢屢獲得外媒關註，也是谷歌的痛點

巨頭最大的威脅永遠不是另一個巨頭，往往來自於小公司的進擊，而谷歌以小擊大最終威脅微軟與雅虎，Facebook以小擊大最終威脅谷歌，這些事情一直在重來。

而國外巨頭此前也向來不將國外對手放在眼里，但是近幾年隨著中國互聯網的發展，中國互聯網公司越來越不可小覷，阿里巴巴正在成為亞馬遜的威脅，騰訊正在成為Facebook的威脅，而百度則自然也是谷歌的威脅。

而這一些觀點都不是來自於國內媒體，更多的都是來自國外媒體的發聲，《紐約時報》將人工智能競賽看成是新一輪的中美競爭，而中國公司正在逐漸反超國內。此外《麻省理工評論》也將十大突破性技術第一次頒給百度，並且連續兩年，而將這一獎項交給中國公司，也是首次。

而百度在技術領域確實擁有硬實力，其比谷歌更早的就開放了自身的技術能力，諸如上線語音開放平臺，圖像識別開放平臺，深度學習開放平臺等等，每天都擁有數億的用戶調用次數。此外百度還同時在無人車方面開源了“阿波羅計劃”，徹底開放自身的技術與能力，這種開放的速度也領先於谷歌。

而谷歌也已經在目前真正意識到了百度的潛力與威脅，其在自身也已經在財報中，將百度列為唯一一家中國對手公司，向華爾街開誠布公，則可以看出其對於百度有著真正的敬畏。

中美人工智能競賽，百度谷歌是標誌

中國商業場景與谷歌場景不同，百度的技術更懂中文，也更懂國內站長，因此最終勝過更懂英文以及英文網站的谷歌。

因此，百度與谷歌的競爭即是同類技術的競爭，又是差異化的競爭，必須有相同的重點發展技術，也必須有差異化發展的技術。

在這一場人工智能之戰中，二者同時也會繼續這樣的邏輯。在相同技術能力的比拼上，百度與谷歌都是全情投入型，例如無人車、語音助手、度秘dueros、谷歌assistant等等，在前沿投入上義無反顧。

谷歌在此次的開發者大會上，將其整個戰略調整為“AI先行”，而在剛剛召開的百度聯盟峰會上，李彥宏也同樣強調如今已經從智能手機的思維方式跨入到AI時代的思維方式，李彥宏表示互聯網的出現解決了人與人的交流，而未來的人工智能將會解決人與物的交流，萬物可以對話，可以召喚。

而在會上，百度也展示了 DuerOs系統與國安廣視的合作，智能電可以被非常靈活隨意的通過語音調用，而同時也也證實了未來的人來將會從智能手機的操作中解放出來，變為更智能的語音操作、識臉操作，百度也正在各個場景中全力以赴。

因此百度與谷歌的競爭也是差異化的，谷歌由於覆蓋全球市場，因此不可能在各個國家都實現面面俱到的統治，而百度則更註重國內市場，其已經比谷歌更迅速的將新能力運用到業務的增長上，例如信息流分發2.0，AR用於“兵馬俑複原”、“北京朝陽們”等等營銷上，很有可能在未來的智能終端時代實現變現能力的爆發。

谷歌與百度在技術的投入上既有相同又有不同，雙方所專註的市場不同，由於需要應對不同市場，因此在不同的技術點上必然各有所長，抽取孤立的技術進行對比毫無意義。

一個事實是，無論百度還是谷歌，二者分別代表了中國與美國的最強人工智能公司，二者的技術布局最多，並且在多個技術領域都有著最強優勢，因此二者的競爭也是中美人工智能競爭的一個最關鍵標誌。

吳恩達此次對於谷歌的評價是客觀的，一方面反映的是百度確實在諸多技術領域強於谷歌，另一方面反映的則是二者都在圍繞本國市場側重不同的技術領域，從整體來看，二者都並不遜色，雙方各有千秋。

隨著這一波互聯網的發展，中國科技公司的全面崛起，國外科技公司以及媒體都已經在開始敬畏中國科技公司，但同時國內大多數人還是停留在認為外國的月亮一定比中國圓，而這種觀念也是時候做出一些改變了。

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AlphaGo已對柯潔產生感情嗎？看人工智能的泡泡

待字閨中 2017-05-31 11:36

來源 |  待字閨中（ID：daiziguizhongren）

文  | 評論員

最近，微博上火熱的一個段子，也許很多人認為是事實，吸引了很多吃瓜群眾的轉發和討論，熱烈程度之高，超過了很多實事求是嚴謹陳述的科普和技術文章的閱讀量和關註度。

微博的內容大概是這樣的：

【阿爾法狗退役真相：已對柯潔產生感情】據設計者透露，AlphaGo在和柯潔的連番對弈中慢慢產生了感情，特別是在柯潔委屈落淚的時候，團隊監測到阿爾法狗的cpu溫度急劇升高，為了讓柯潔不再難過，它啟動了自毀程序，希望以此給柯潔最後的愛護。關機的那一刻，AlphaGo內存里最後閃過的是柯潔的側臉。

在這個全民娛樂，流量是King的年代，胡說八道，鬼扯蛋，確實也沒啥可以抱怨的。但是，有沒有意識到，很多的群眾，都是從媒體獲取認知，也許正是他們碰巧讀到的這一篇微博，可能讓他們對人工智能有了一個錯誤的認識，也許是對他們本來粗淺的認識火上加油偏離航道更遠。這，也許是現在人工智能的泡泡，越吹越大，的原因吧。

很多人，都還沒有了解AlphaGo是如何工作的（請看之前的文章，《AlphaGo其實挺“笨”的》），可能現在都覺得更神奇了，相信了機器還會有感情，有愛，心理徒生恐懼。作者該怎麽寫，是他們的事，確實無可厚非，但是，考慮到對讀者的責任，和對科學的普及，對新鮮事物的呵護，和吃瓜群眾的認知程度，就像編段子，講段子，發揮想像力，還是應該以事實為本。這個微博，不知道是想表達一種科學的想像力，還是完全為了取悅觀眾的胡說八道。說實在的，我們是樂不起來，說不準明天，很多的群眾就會不過腦，認為這就是事實，然後口口相傳，一個謊言重複一千次就成了真理。這樣，群眾的期待越高，失望就會越大，可能真會毀掉樂人工智能的前途。

一些媒體人，段子手，也許對技術沒有深入了解，也不想花時間去研究搞懂，倒也無可厚非，但是，如果是人工智能的專家們，雖然知道事實的真相，但也不實事求是的告訴大家，而是嘩眾取寵，添油加醋，火上加油，就有點說不過去了。比如，動不動就說，人工智能在醫療診斷上達到90％以上正確率，超過了人類醫生，但別忘了，這都是在封閉實驗數據的基礎上，現實，遠遠比這複雜很多。講述自己的觀點的同時，在吸引眼球的同時，也要描述事實，讓數據說話，而不是一廂情願的，只說好，不說壞，以偏概全。專家，應該是值得信賴的，應該是群眾認的標桿，應該是引導正確的，不要變成“磚家”，或是“動態專家”，什麽火說什麽，甚至是違心的說。

今天聽到一個故事，一個人工智能專家教授，邀請去講人工智能，做了一些科普，說了一些真話，結果，被觀眾指責為你講的是人工智能嗎？你懂人工智能嗎？真是哭笑不得。這就是悲哀的現狀，被指鹿為馬了很多次之後，馬倒不是馬了。吃瓜群眾，在娛樂的同時，也應該有點自己的鑒別能力。生活需要一些樂趣，需要讀一些八卦，段子，但也需要讀一些科普的嚴肅的東西，不然的話，就分不清娛樂和真實，分不清是非。為什麽這個世界騙子有那麽大的市場，因為，很多的時候，我們沒有積累，缺乏學習，不能，或是無法鑒別，平時不用功，老大徒傷悲。

人工智能是一個剛有一些突破的新鮮的偉大的技術，特別是在語音，圖像，視頻，自然語言處理的某些問題上，遊戲棋類，等，取得了亮眼的成績，但也不要被這些成績蒙蔽了眼睛，畢竟，還有很多的技術問題還有待探索研究解決，還有很多的需求有待發現，還有很多的應用場景需要挖掘和適配，還有很多的社會問題需要探討和立法。任何新技術的發展都有它的自然發展規律，一味的催長，反而可能毀了一個新生事物。我們很不希望，把人工智能當作一個泡泡來吹，我們需要冷靜的思考和客觀的立場。

人工智能的前途是光明的，但也逃不到事物發展的普遍規律，道路一定是曲折的。

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“人工智能越來越像人的時候，危險就來了”

（本文首發於2017年6月15日《南方周末》，原標題為《“人工智能越來越像人的時候，危險就來了”  雷德利·斯科特和<異形·契約> 》）

1979年的《異形》缺乏特效，異形由人扮演，出現的鏡頭不多，卻令人神經緊繃。

如今，異形卵可以直接3D打印，各種異形標本模樣千奇百怪。但想把觀眾嚇倒卻越來越難。

英國倫敦的一場電影首映會，常規的明星紅毯變成了“綠毯”。不僅數十米的地毯是綠色的，圍觀粉絲們舉著的海報和雜誌，映著現場閃爍的燈光，都籠罩著詭異的綠意。

2017年5月4日，雷德利·斯科特導演的電影《異形·契約》舉行全球首映儀式。這個系列的科幻驚悚片發生在太空，黑暗中的幽幽綠光是電影的標誌性色調。

1979年，英國導演雷德利·斯科特執導了第一部《異形》電影，成為科幻電影史上的經典。此後，他執導過風格各異的戰爭片、公路片、史詩片、犯罪片。2017年1月，雷德利·斯科特和馬丁·斯克塞斯曾經通過媒體批評美國電影產業的不思進取：過去兩年里，占據北美票房榜前十的電影大部分是超級英雄電影和各種IP電影的續集。斯科特2015年導演的《火星救援》，是榜單中少有的例外。

如今斯科特的電影《異形·契約》，其實也是廣泛意義上的熱門IP續集。

福斯公司邀請全世界數百名記者來到倫敦，大約半數媒體都獲得了時間緊湊的導演專訪機會。滿頭銀發的斯科特年近八旬，坐在錄影棚里接受記者們的“輪番轟炸”，采訪持續了整整一天。這次安排在最前面的，是中國記者。

不過影片在中國上映的時間是6月16日，延後一個多月。內地公映版本的電影，比導演剪輯的原版少了26分鐘左右。

資深影迷對於斯科特電影的刪減並不陌生，在好萊塢大導演中，他幾乎是發行“導演剪輯版”最多的。公映電影被刪減的主要原因，是電影發行公司嫌原版太長。斯科特1981年導演的《銀翼殺手》票房口碑平平，直到1990年代發行導演剪輯版，這部經典科幻電影的價值才被公眾廣泛認知。人們對這部電影的評價，甚至高出斯科特獲得奧斯卡最佳影片獎的《角鬥士》和《末路狂花》。

斯科特許多電影的主角都是英雄，在異形系列電影中扮演女英雄的是西格尼·韋弗，她因此與史泰龍齊名，是女性動作影星的標誌性人物。西格尼·韋弗已經66歲了。在新片《異形·契約》中，女主角起用了新生代演員凱瑟琳·沃特森。“我看《異形》時還很小，現在只模糊地記得，當時曾經從驚嚇中緩過來。”沃特森說。

不過《異形·契約》中的核心角色不再是人類英雄，而是兩個外形幾乎一模一樣的人造人。它們都由邁克爾·法斯賓德扮演。“我想問的是，報酬是不是雙份。”邁克爾·法斯賓德說調侃自己拿到劇本時的反應。

“演對手戲的搭檔毫無情緒反應，這肯定是我演藝生涯里絕無僅有的，”沃特森調侃法斯賓德飾演的人造人，“你這才意識到自己對‘人類’有太多期待，我微笑時，你也會笑著回應；而電影里即便我們嚇得魂不守舍，看看他，還是面無表情。”

法斯賓德一人分飾兩角的表演幾乎貫穿整部電影。影片結尾，他自己跟自己決一死戰——舊版人造人大衛企圖打敗人類，成為“造物主”，而新版人造人沃爾特忠實地捍衛人類。

電影《異形·契約》中，宇航員們在飛船“契約號”上開會。雷德利·斯科特曾經批評美國的“IP電影”，而《異形》，事實上也是一個廣義上的“大IP”。（劇組供圖/圖）

異形折射新興文化？斯科特：沒想過

1970年，瑞士超現實主義藝術家H·R·蓋傑做了一個噩夢，出現在他夢中的是一個人形蜘蛛一樣的怪異生物。蓋傑推崇弗洛伊德，甚至堅持用文字記錄夢境，噩夢後，他開始把夢中種種怪誕形象畫下來。

1977年，雷德利·斯科特憑借自己的長篇電影處女作《決鬥者》入圍戛納電影節，一鳴驚人。他接手的第二部電影，是一部低成本的科幻恐怖片，斯科特打算把它拍成太空版的“得州電鋸殺人狂”。

電影前期拍攝了七個月，對片中恐怖生物的造型，斯科特一直不滿意。直到有一天，他看到了蓋傑的畫冊。那個取材於藝術家噩夢的形象抓住了斯科特，他邀請蓋傑為自己的電影設計外星恐怖生物。

這個怪物長著昆蟲般的肢體，卻是全金屬外殼。炮彈般光滑狹長的腦袋上，咧著一張血盆大口，細密的鋼牙如同巨齒鯊。電影史上的經典形象由此誕生，它被稱為異形。

電影中的人類最初和觀眾們一樣，對異形一無所知，這種未知放大了異形的恐怖感。片中人物第一次接觸的異形，是一個巨型卵。當人類靠近時，卵頂部的唇瓣忽然張開，一只赤裸的昆蟲肢體彈射而出，蜘蛛形狀的末端牢牢抱住了宇航員的頭。

“抱臉蟲”被送回飛船研究，它的血液落到地上，竟然迅速腐蝕了飛船的幾層地板。被襲擊的宇航員解脫之後驚魂未定，忽然全身劇烈抖動，隨即，異形幼體從他體內破膛而出。異形的出生伴隨的是人類宿主的死亡，血泊中，這個初生的生物如嬰兒般通體粉紅，卻令人不寒而栗。

異形生長速度飛快，它很快站立行走，行動迅猛，倏忽消失在宇宙飛船深處。於是，宇宙飛船成了茫茫太空中幽閉的恐怖空間。如同影片的宣傳語所說，“在太空中，沒人能聽見你的尖叫。”

兩名宇航員在圍剿異形的戰鬥中喪生，更可怕的是此時宇航員內部出現了分歧。艾什為了獲得雇主的賞金，把異形引入眾人逃生的飛船，企圖把它帶回地球。邪惡的人性成了比異形更恐怖的存在。

電影拍攝的1979年缺乏電腦特效，斯科特想要逼真地塑造一個恐怖的外星生物並不容易。異形卵中彈射而出的異形肢體，其實是導演斯科特藏在卵中，用手套著牛的腸衣扮演的；幼年異形破膛而出的場景，則是障眼法，由專人操縱模型，從演員的假腹部里面穿出，同時噴射血漿。成年異形是演員穿上厚厚的異形盔甲扮演的，為此他花了幾個月時間琢磨異形的走路方式——邪魅而妖嬈。

由於技術和預算有限，異形在整部電影中出現的鏡頭並不多。“就像電影《大白鯊》里的鯊魚，不經常出現，”斯科特說，“但是在它閃現的每個瞬間，你的神經逐漸緊繃。”如今，斯科特電影里的異形卵可以直接3D打印，一同打印出來的還有人造人大衛房間里的各種異形標本，因為不同的變異條件，它們的模樣千奇百怪。但想把觀眾嚇倒卻越來越難。

首部《異形》電影上映後大獲成功，以900多萬美元的成本博取了1.8億票房。影評人從電影中解讀出深層隱喻：在當時社會動蕩的美國，異形是人們所焦慮的各種新興異質文化的化身。不過斯科特坦承，自己拍片時並沒有想到這些。

異形從此成為超級IP，此後陸續推出了三部續作，制作預算也提高到數千萬美元。執導這些續作的，都是炙手可熱的大導演：詹姆斯·卡梅隆、大衛·芬奇、讓·皮埃爾·熱內。三部續作橫跨18年，花樣叠出，異形的數量從一只變成了老巢里的密密麻麻，出現了母蜂異形、異形狗等新品種。此後的分支電影里，異形還與鐵血戰士打得昏天黑地。在此期間，科幻恐怖片的熱潮漸漸消退。在1992年的《異形3》中，導演大衛·芬奇堅持讓女主角雷普利（西格尼·韋弗飾）與異形同歸於盡，企圖終結這個系列。然而1997年，電影公司又推出了《異形4》，人們用女主角的細胞制造了克隆人，繞著彎子“複活”了這個角色，這也是目前異形系列電影的最後一部。

就像英國清教徒開辟“新大陸”

斯科特執導的第一部《異形》前傳是2012年上映的《普羅米修斯》。電影解釋了《異形》電影中異形卵的來源，也揭示了片中人類的起源——被稱為工程師的造物主。而人類創造了人造人，為自己服務。《異形·契約》是第二部前傳，人造人進一步取代異形，成為了電影的主角。

這是斯科特熟悉的主題。1979年第一部《異形》電影中就有了人造人。“在現實中，你只要看看2001年，那時我們才造出廉價的人工智能，一個長眼睛的盒子。”斯科特說。

1981年斯科特執導的《銀翼殺手》，更是關於人造人的經典電影。影片敘述了2019年一些人造人不甘心只有4年壽命，企圖襲擊人類，修改自己的命運。這部電影在世界科幻電影史上排名第二，僅次於庫布里克的《2001太空漫遊》。當“銀翼殺手”德克（哈里森·福特飾）消滅叛變的人造人時，似乎只是清除沒有生命的工具，但是他們的掙紮和哀嚎又分明像是有生命有感情的人類。

《異形·契約》中的人造人大衛，也萌生了推翻人類主人的意識。電影開場，一艘人類飛船飛向殖民星球，飛船上的十幾名人類宇航員是成雙結對的夫妻。這種組合是刻意安排的，以便在殖民星球上繁衍後代。“歷史上英國清教徒孤筏重洋去開辟‘新大陸’，他們中的大多數人也是夫妻，”斯科特說，“異曲同工。”

開場的音樂選了瓦格納歌劇《萊茵的黃金》第四場的《眾神進入瓦爾哈拉殿堂》。“這段交響樂是關於創造的，很適合放在電影開場，”斯科特告訴南方周末記者，“畫面中是人類向一個星球輸出DNA的儀式，這本身就是一場最宏大的創造。”

人類飛船在去殖民的路上發現另一個星球的生命信號，臨時決定去看看，卻在那里發現了人造人大衛。大衛利用這些人的肉體，孵化出變異的異形。

經過慘烈鬥爭，幸存的人類逃離這個星球。沒想到大衛跟上了飛船，反客為主，控制了這艘殖民飛船的主導權。此時，《眾神進入瓦爾哈拉殿堂》的音樂再度響起。“電影最後大衛活了下來，我覺得這也是關於創造的，最高層次的創造。”斯科特對南方周末記者說，“大衛相信自己是造物主，他毀滅了之前的種族，創造了新種族。這種認知和揮霍是上帝式的，我覺得瓦格納很接近這種上帝式的音樂。”

如今，電影中的人造人很可能成為現實。“要創造那樣的人工智能，花費高達200億英鎊，”斯科特對此充滿警惕，“當你真的不斷嘗試，把人工智能造得越來越像人的時候，危險也就來了。如果你想制造有情感的人工智能，情感是危險的。你不能賦予它們情感，不能讓它們學會沮喪或者發脾氣。”

斯科特宣布在18個月之內拍攝《異形·契約》的續集。根據他的計劃，至少還要拍兩部前傳電影，才會接上1979《異形》故事。

“三十多年前我拍了《銀翼殺手》，那就像是一個預言，關於我們未來的走向。《異形》也是這樣，電影關註和討論的是一架飛行器上的神秘故事。但是到了今天，這樣的故事已經不再是神秘，而是貼近現實的。”斯科特對南方周末記者說，“人類也許能在2025年或者2027年登陸火星。我覺得那時人們會嚴肅地看待飛向火星這件事。也許火星會成為人們探索深層宇宙空間的開始。”

雷德利·斯科特幾乎是發行“導演剪輯版”作品最多的一位好萊塢導演。《銀翼殺手》上映時票房不佳，“導演剪輯版”卻被認為是影史經典。（資料圖/圖）

揭秘華爾街人工智能真實水平：距離40%的“金融民工”被取代可能只剩8年

每經記者 趙靜林  實習生 段語林  每經編輯 肖鴻月

本周，國內一家大型公募基金公司宣布將與微軟進行合作，雙方將就人工智能在金融服務領域的應用展開戰略合作研究。當然，他們將怎麽做、效果如何，目前還是未知數；但在太平洋彼岸的華爾街，人工智能已經有了一席之地，且來勢洶洶，甚至帶著顛覆的野心。

站在巨變的時間軸之上，牛妹（微信號：buerniu5188）試圖弄明白當下的狀況：目前人工智能在金融投資領域發展到什麽程度了呢？最頂級的運用又是什麽？

畢竟在過去的一年中，有多家全球頂尖機構宣稱他們正在全力推進自動化和智能化的進程。這如同科幻小說一般的未來，不僅不太遙遠，現實生活里也正在加速向我們逼近。

華爾街掀起智能化“狂潮”

如果想要知道人工智能目前在華爾街最先進的表現，不得不提到貝萊德和橋水基金。

量化投資是人工智能的主要舞臺。全球最大的資管公司貝萊德在今年3月宣布裁員包括7名投資經理在內的100名主動型基金部門員工，涉及變動的300億美元資產中，有近60億美元將由量化基金接管。據Opimas的分析，貝萊德采用人工智能取代傳統人工的戰略將給公司的總體運營成本帶來28%的下降空間。

傳奇基金經理Steve Cohen也在使用電腦算法和人工智能技術分析自家公司過去成功的投資和交易，以便在未來“複制"這些成功。據彭博報道，這項技術能夠監測和分析交易的幾大重要因素，包括規模、風險級別、杠桿、對沖情況等，並實時監測市場上的資金流動情況，識別特定的組合來尋求最佳的下單時機。Cohen先前創辦的對沖基金SAC Capital  Advisors就有一個量化團隊，通過算法模擬歷史上的經典交易手法創造了驚人的收益。

此外，一些從量化交易起家的對沖基金更是走在時代的前沿。在去年機構公布的2016年對沖基金收益榜單中，知名量化基金如Citadel、DE Shaw、Two Sigma超越了眾多傳統對沖基金，在複雜的市場環境中創下了更可觀的收益。公開資料顯示，管理400億美元資產的Two Sigma新近組建了一個研究團隊研發深度學習技術。老牌量化對沖基金、1982年成立的Renaissance Technologies則新開發了一種特殊的算法，能夠應對高頻交易頻繁下單和撤單造成的幹擾。

更進一步的或許是橋水。全球最大的對沖基金之一橋水基金不僅是程序化交易的代表，在公司管理上也開始大力探索智能化道路。創始人Ray Dalio在去年12月曾公開宣布，橋水正在研發人工智能系統來介入公司員工的日常工作管理。這個系統將以員工的日常工作數據為基礎，自動向員工分配任務並進行協作和指引，也會參與人力資源方面的工作。達里奧將這個計劃命名為“未來之書”,由2015年加入橋水高層的David Ferrucci主導。David Ferrucci本人曾是IBM公司的人工智能計劃Waston的主要設計者之一。

這還只是現狀。普華永道在今年初曾大膽預測，在2030年以前，美國有38%的工作將完全被自動化的機器、電腦程序所取代。對於金融領域，另一家咨詢機構Opimas也做出了類似的預測，他們稱到2025年，金融機構中會有10%的職能將被智能程序所取代，這被取代的部分中有40%將來自於資產管理領域。

已潛入更寬廣的金融領域

除了上述這些耳熟能詳的華爾街“大牛”，人工智能其實早已潛入金融資管領域的方方面面。牛妹（微信號：buerniu5188）大致梳理了一下，目前量化交易、智能投顧和自然語言處理技術大概是運用最為廣泛的一些領域。

一、量化交易

人工智能在金融投資領域的一個重要貢獻就是對量化交易的輔助作用，很多基金創始人都對量化交易有很大的自信，而這一技術也在很多公司得以運用。

一家叫做REBELLION RESEARCH的量化資產管理公司，在2007年推出了第一個純人工智能投資基金，現在它的人工智能技術已經可以研究包括44個20年的國家在內的股票、債券、大宗商品和貨幣。不僅如此，REBELLION RESEARCH還預測準了2008年的金融危機，並在希臘債券降級前一個月領先一步給予了F評級。

另一家對沖基金Alydia也早早將人工智能運用到投資中。該公司的首席科學家Ben Goertzel同時也是一位AI專家，曾公開表示對人工智能的信心。據他稱，該公司的完全用人工智能進行股票交易的對沖基金在上線第一天，就在一個未披露的資金池中產生了2%的回報。而在未來，AIDIYIA將會通過多種人工智能技術的組合包括概率邏輯、遺傳算法來預測美國股市長期的股價走勢。

二、智能投顧

作為金融投資界的一匹“黑馬”，智能投顧最近今年已經在金融界刮起了一股熱潮。

說到智能投顧，不得不提的就是智能投顧界的先行者Betterment。Betterment是美國最大的專註於智能投顧的公司之一，其運用資產組合理論和金融衍生模型，根據客戶的偏好設置，為客戶提供個性化的理財建議，智能投資管理和稅收的優化。該公司的CEO Jon Stein在2016年的7月曾到中國，並在會議中提出“智能投顧是一個潛力巨大的市場”。

全球最大的資管公司貝萊德也表現出了對智能投顧的興趣，它近來收購了智能投顧公司FutureAdvisor。FutureAdvisor以在線金融投資咨詢業務為主，為投資者提供投資組合的優化並調整資源整合賬戶。

三、自然語言處理技術

自然語言處理技術也是現在人工智能的重要組成部分之一，現在時常聽聞的人臉識別、圖像識別等都是這個範疇。這項技術使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。

在這個領域很有名的有一家叫Kensho的公司，而Kensho有一個明星產品叫Warren。這款產品被稱為“金融界的Siri”。這款軟件結合自然處理技術，掃描超過90000個包括經濟報告，貨幣政策變化，時政新聞多方位的資源，以此來建立海量資源庫，反映市場動態。

我們很熟悉的李嘉誠其實也默默地開始在人工智能方面有了動作，他參與投資的Sentient Technologies也正在運用自然處理技術等多種人工智能技術，建立量化交易的模型。

智能化取代傳統投資？或許為時尚早

不管在國外還是國內，人工智能毫無疑問已經掀起一陣熱潮。在科技撲面而來的攻勢下，傳統的人工投資到底還扮演著什麽樣的角色呢？

國內一家公募基金的量化投資部總經理告訴牛妹，與國外對沖基金非常發達的科學技術相比，國內的基金公司近來也開始興起發展智能化的運用，但目前可能都還處在比較初級的階段。最近AlphaGo挑戰圍棋高手也引發了不小關註，這表明人工智能可能具有超越我們想象的潛力。不過投資交易和下棋完全不同，在這個層面上，人工智能的運用可能更多的還是作為工具，提供足夠的信息和資源來輔助基金經理進行決策，畢竟一個基金經理在面對瞬息萬變市場時的豐富經驗也是必不可少。

目前國外市場上十分熱門的智能投顧，距離完全成為市場主流也還有一段差距。Wells Fargo在2016年的一份市場調研報告顯示，參與調查的投資者中，僅有一半對智能投顧這個概念比較熟悉，而其中僅有5%對其非常了解。同時，更多的投資者表示他們對傳統的理財顧問更為信任。

金融這樣的高精尖領域，也將被人工智能替代？

i黑馬 2017-06-24 13:58

6月24日，人工智能先行者大會暨黑馬大賽人工智能分賽在京舉行，近千名人工智能產業相關創業者、投資人、產業專家參會。本次活動由創業黑馬與人工智能新媒體平臺黑智聯合主辦，聯合冠名商摩比神奇與戰略合作夥伴鉑諾對活動進行了支持。

在上午場的“龍門陣論壇”上，傳媒夢工場CEO蔣純，極客幫創投創始合夥人蔣濤，鉑諾聯合創始人、創新工場AI工程院副總裁吳卓浩，就“智能金融”領域的相關話題展開討論。

以下是論壇內容節選，經創業家&i黑馬編輯：

主持人：在未來哪種金融場景下，智能金融或者智能投顧，發生的作用最大？

吳卓浩：在整個的人工智能領域，誰能夠掌握數據，誰就有機會能夠開發出更棒的人工智能。所以，在所有的領域當中，金融是最棒的。

我們都知道，好多人覺得炒股是最容易獲取財富的方式之一，但同時也是最容易失去財富的方式之一。事實上，大部分的人並沒有掌握足夠多的知識和背景信息，帶著一腔熱血和勇氣沖到這個市場上來的，只有成為韭菜的資格。

我們能夠把金融領域當中各種各樣的數據，生成人工智能數據。人工智能可以和行業精英的智慧結合起來從而產生價值。今後，你炒股直接去選一個更合適的已經包裝好的產品，坐等著收錢就好了。

主持人：你對智能金融最大的疑問在哪？

蔣濤：智能金融，是根據信息和數據進行決策。在金融交易里，有一個價值判斷（決策依據），而決策依據很大程度來自於你對信息和數據的收集以及判斷。

在數據的基礎層面上，中國整個金融行業還有很多需要做得工作。比如，交易所發出來的財報，都是文本，基礎的數據都沒有被數字化。你想分析一家公司要費很大的勁。財報100多頁，關鍵數據是什麽也沒有抽出來。所以我們在基礎層面上和國外相比，還有很大的距離。只有這個工作做好了，我們才能獲得最充分的數據。

第二個層面，真正做交易時，每一個交易員可能有自己的判斷方法、邏輯、模型，新的人工智能技術或者更好一點計算機的技術能否幫助他？這兩塊我們水平還比較低，但是空間比較大，有很大可以挖掘的潛力。

主持人：完全產品化和完全依靠程序化和數據驅動，這是一件不可思議的事情。您怎麽看？

蔣純：金融短期來說，它是一些交易的數據，是大家博弈的結果，是投票機。但是長期來看，其實反映的是一種經濟。如果是真正要讓大家穩定、長期、持續賺錢，你就要把金融放在經濟的背景下做。這才是真正能夠長期盈利的，否則短期就變成一個純粹的量化交易。

卓浩開始說了一句，金融是數據化最豐富的場景，這句話我也同意也不同意。如果你從金融本身來說，剛才說得投票機領域，確實數字化豐富，交易所所有數據都可以拿到。所以，你可以做出一個所謂的金融Alpha Go，很厲害的把錢都賺到。

但是這種模式就是博弈，有贏就有輸，輸的錢從哪來？所以他最後一定會成長到他不能承載的地步，以至於這個事情不可持續，他有一個規模上限。

如果把它做成一個稱重機，反映經濟的波動，通過把很多經濟的數據收集回來，進一步數據化，成為投資的依據，並加以智能化判斷輔助的話，就有非常長遠的前景。這可能才是真正消除金融風險的方法。

否則的話，很可能加劇金融風險。兩個AlphaGo在下圍棋的時候，棋局是非常慘烈的。這種情況如果把他放到金融市場來，真的是驚濤駭浪，對我們經濟的殺傷力應該會搞得非常大。

主持人：我們現在所有的人都相信，Alpha Go是人間第一高手。未來的智能金融會出現這種情形嗎？智能金融一定會比人類的投資收益率高、回撤要小，更加穩健嗎？

蔣濤：我覺得需要時間。如果出現這樣一種情況的話，整個金融交易市場可能就不存在了。有時候很難預判，所謂的黑天鵝事件等，機器很難進行預測和判斷。

那些所有用量化來做的，其實可能在一段時間內他的成績是不錯，可是這跟對抗模型有關。你這段有效了，就會有人生成另外一套對抗，或者會產生一些其他的因素，最後這個機制就變得不靈了。它的複雜性，不是圍棋那樣一個完成信息的市場。

蔣純：如果我們放在投票機這個角度，或許人工智能是能夠幹的，因為他無非就是博弈。但是如果變成博弈，就變成徹底的虛擬經濟了。金融的目的，是更好配置你的金融資源，使它配置到更有利於經濟成長的角度。你把金融資金更合理的配置，使得經濟能夠更好的成長，這是金融存在的本意。

回歸到本原考慮這個事情，我覺得這才能夠讓人工智能發揮最大的作用，而且最正面的作用。如果你把他變成Alpha Go，把整個金融市場變成一個期盼，我覺得那很可怕。這個東西沒有善惡，用得好不好在於人自己。

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BAT人工智能人才爭奪戰繼續，計算機視覺科學家任小楓加入阿里巴巴

黑智 2017-06-28 15:20

近日，黑智獲悉，原亞馬遜資深主任科學家(Senior Principal Scientist)任小楓正式確認加入阿里巴巴，擔任人工智能核心團隊iDST的副院長和首席科學家。iDST是 阿里巴巴通過AI技術推動NASA計劃落地的核心團隊,通過阿里雲向各行業輸出技術及服務能力。

任小楓的個人主頁已經進行了更新。頁面顯示，他將繼續留在西雅圖工作,招募組建世界一流的計算機視覺團隊。任小楓將iDST稱為“阿里巴巴實現NASA計劃的先鋒”。

華盛頓大學官網上任小楓的個人主頁

任小楓先後獲浙江大學本科、斯坦福碩士及加州大學伯克利分校博士學位，其中博士導師為計算機視覺大師Jitendra Malik教授。他目前還在華盛頓大學擔任客座教授。相關論文被引用9000次以上。

加入阿里巴巴前，任小楓在Amazon擔任Sr. Principal Scientist，領導計算機視覺算法團隊，曾擔任過CVPR、ICCV（頂級計算機視覺會議）的領域主席，是亞馬遜級別最高的華人科學家，也是亞馬遜最年輕的資深資深主任科學家之一。作為資深主任科學家、計算機視覺算法負責人參與創建了Amazon Go。

阿里巴巴iDST對外回應，任小楓的加入對整個阿里巴巴有著非常重要的意義。在學術界和工業界，任小楓都有非常亮眼的成就。計算機視覺領域中，他對圖像分類，物體識別、跟蹤、檢測，事件檢測均有全面且深入的理解，這在圖像領域的專家中非常難得。

任小楓（左一）金榕（中間）華先勝（右一）合影

據介紹，任小楓將和另一位副院長華先勝一起，打造出世界領先的計算機視覺技術，並通過阿里雲向外提供服務。華先勝是機器視覺領域的權威學者，曾獲選國際電氣與電子工程協會院士(IEEE Fellow)、美國計算機協會ACM2015年度傑出科學家等榮譽。

目前iDST院長由金榕擔任，為美國密歇根州立大學終身教授，曾擔任NIPS、SIGIR等頂級國際會議領域主席，及KDD、AAAI、IJCAI等頂級會議高級程序委員會委員，還曾獲得過美國國家科學基金會NSF Career Award。

阿里巴巴正在快速推動NASA計劃，任小楓的加盟，顯然也是其中的一部分。這項計劃由馬雲提出，面向未來20年組建強大的獨立研發部門，建立新的機制體制，為服務近20億人的新經濟體儲備核心科技。為實現這一目標，阿里巴巴正在全球招募頂尖科研人才。

(註：資深主任科學家Senior Principal Scientist是Amazon的高級別技術職稱之一，僅次於最高級別的Distinguished Scientist，通常是領域研究團隊的負責人。)

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梁建章：人工智能不會帶來大量失業，也不影響國際關系格局

經濟學原理 2017-07-03 14:58

來源 | 經濟學原理（ID：jingjixue_yuanli）

作者 | 梁建章

李開複博士是一位著名的人工智能科學家，最近他在紐約時報上預測了人工智能技術的前景和其對經濟的影響。 我的觀點是他對技術的前瞻是一如既往的敏銳，但是對經濟影響的預測卻有待商榷。

首先李開複博士預測人工智能會帶來大量失業。事實上，人工智能現在還遠遠不能取代大多數服務工作, 因為機械手還遠不如人手靈活。AlphaGo可以擊敗世界上最好的圍棋手，但是還是要靠一個工作人員的手把棋子放到棋盤上。據估計，機器人技術至少要30年才能取代人的清掃、空姐、保姆等工作。麥肯錫估計到2050年，現在一半的工作將被機器人取代。取代一半的工作，從經濟上來講，就是把生產率和每天的薪資提高一倍。這意味著在工作量不變的情況下，平均一個美國人每年收入大約十萬美元。在這個收入水平，人們會減少工作嗎？ 有些人會每周工作3-4天，但是還會有很多人每周還是工作5天，然後把10萬美元去消費更好的教育、醫療、旅遊和其他高端服務。這就會產生巨大的服務業工作需求，完全可以吸收工作被AI取代的勞動力。

李開複博士的另一個預測是貧富差距會大幅上升，因為大公司將得益於人工智能的效率提升，從而賺取巨大的利潤。問題是，歷史上有很多革命性的技術也帶來了巨大的效率提升和社會效益，但是發明或使用技術的公司並沒有賺到巨大的利潤。誰還記得哪個公司發明了蒸汽機、計算機或者機器人，並且賺了多少錢？一開始發明和使用新技術的公司能夠賺不錯的利潤，但超額利潤往往會很快消失在激烈的競爭中，最後消費者得到了低價和高質的產品服務，成為最大的得益者。的確，人工智能技術需要大量的數據，這有利於大公司。但是世界上有不少有大量數據的大公司，舉例來說，在無人駕駛領域，Google, Tesla, Uber 還有幾家中國公司都有足夠的數據成為有力的競爭者。一般的規律是，只有要3個以上接近的競爭對手，就賺不到太多的利潤，所以雖然中國和美國會成為人工智能的超級大國，但是其人工智能的公司不會有錢到可以影響國際關系。

最後，我認為與創新有關的工作在可預見的未來，將主要由人類完成。一方面，讓電腦來做創新可能是太危險。另一方面，創新往往涉及審美和口味的判斷。例如，如果任務是評估一段音樂、一部電影，或者一種新菜，人類可能永遠比機器人更了解自己的需求。有人說，創新只需要少數天才，不需要大量人口。但這顯然不符合歷史趨勢。人類在創新方面正在投入越來越多的資本和人力資源。這種趨勢現在並沒有放緩的跡象。將來會更多人具備能力和意願來參與某種形式的創新活動，既包括高技能工作（例如人工智能編程），也包括低技能工作（例如遊戲測試和電影評論）。更多的人將具備這種能力，這部分歸功於人工智能幫助他們提高分析能力。更多的人將具備這種意願，因為參與創造是富有樂趣和滿足感。即使是像電影評論這種輕松的工作，也是某種形式的創造性活動。

所以我們不必擔心現在的研發工程師會變窮或者沒有工作。真正要擔心的是程序員和數據分析員的收入遠高於清潔工的收入，正如李開複博士指出的那樣。但是貧富差距加大不是一個新問題，解決辦法還是要提高基本的社會保障和普及教育。AI技術帶來的經濟繁榮和教育智能化可以反而幫助政府解決貧富差距的問題。

總之，在不久的將來，會有更多的服務業工作機會出現，而創新相關的工作會不斷增加。長遠來看，創新不光是解決一個問題，更多的是探索未知的事物。人類對更多食物和住房的需求很容易飽和，然而人類總是有興趣探索新的器具、新的故事、新的遊戲，以及探索太空。如果人類不再有探索的欲望，那麽人類文明將開始衰落。這是一個比“貧富差距”難得多的問題。

附李開複在《紐約時報》的“觀點”欄目發表專欄文章《人工智能對人類社會的真正威脅》中文全文：

面對呼之欲出的人工智能時代，您最擔心什麽？

通常，人們對於這個問題的回答很像各類科幻片中的驚悚情節。他們擔心人工智能的發展會帶來所謂的“奇點”，即在人類發展的某一特定歷史時刻，人工智能會完全超越人類智慧，繼而將人類社會帶入一場無法想象的變革當中。人們甚至開始懷疑，人工智能是否最終會控制人類，使人類淪為所謂的“機械人”。

這些問題值得探討，但並非亟待解決。先不論這些問題是否會發生，即使哪天真的出現，也是數百年以後。而目前，人類還沒有任何已知的途徑和方法能夠將當前最卓越的人工智能系統——比如剛剛戰勝了最出色的人類棋手柯潔的圍棋計算機程序AlphaGo，轉化為通用的人工智能，即具有自我意識、可進行常識性推理、能夠自覺地從多領域獲取知識、並具有感知、表達和理解等能力的電腦程序。

但這並不意味著我們就可以高枕無憂。恰恰相反，現有人工智能技術和產品的發展速度之快大大超出我們的認識和預期，人工智能技術註定會改變我們的世界，並不完全以我們的意願為轉移。人工智能是工具，不是一種智慧形式。但它註定會重新定義工作的意義以及財富的創造方式；值得註意的是，它將帶來前所未有的經濟失衡現象，甚至改變全球的權力格局。

因此，當務之急，讓我們先對這些迫在眉睫的現實挑戰予以關註。

人工智能到底是什麽？粗略來講，人工智能技術指的是獲取某一領域（比如貸款償還記錄）的海量信息，並利用這些信息對具體案例（是否應給某人貸款）做出判斷，以達成某一特定目標（貸方利益最大化）的技術。這些技術在給定任務中所展現出的工作能力已經被證明可以完全超越人類的表現。

今天，這樣的人工智能技術正在被廣泛應用於各個領域。隨著它的進一步發展，會不可避免地對就業造成沖擊。很多崗位和職業會逐步消失，例如銀行出納員、客戶服務代表、電話銷售員、股票和債券交易員等；甚至律師助理和放射科醫生這樣的工作也會被這類軟件所取代。假以時日，人工智能技術還會學會控制如無人駕駛汽車和機器人這類半自主或全自主硬件設施，逐步取代工廠工人、建築工人、司機、快遞及許多其他職業。

與工業革命及信息革命不同，人工智能技術所帶來的沖擊並非單純指向某些特定崗位和職業，如傳統制造業中的手工藝者被流水線工人所取代；或只會使用紙張和打字機的秘書被精通電腦的個人助理所替代等；人工智能所帶來的是對現有職業和工作版圖大規模地顛覆。毋庸諱言，其中大部分為低薪工作，但某些高薪崗位也將面臨挑戰。

值得註意的是，這場變革將會為開發人工智能技術及采用人工智能技術的公司和企業帶來巨額利潤。試想，如果優步能全面利用無人駕駛車進行運營；蘋果公司能夠省卻大量人力生產其產品；全年滿足超過三千萬筆貸款請求卻不需要任何人工幹預的借貸公司；可以想見，這些企業將利用人工智能技術創造何等驚人的利潤和收益！而這一切已經是現在進行時。創新工場最近就在國內投資支持了一家利用人工智能技術進行借貸的的初創企業。

誠如你所看到的，人類正面臨著很難妥善共存的兩個發展前景：一方面我們迎來了僅用少量人力就能創造巨大財富的發展時代，而另一方面，大量人員也將因此而下崗和失業。各種權衡，何去何從？

答案之一當然是教育，即要對人工智能所不擅長的領域進行有針對性的人員教育和再培訓。具體來說，人工智能並不擅長需要創造力、規劃能力以及“跨領域”思考能力等類型的工作——比如辯護律師。這些能力也是目前很多高端職位所要求的，問題是通過短期培訓來傳授和獲取這些能力和技能的可能行較低。另一個方向則是彌補人工智能系統所欠缺的“人際交往能力”，發展出更多類似社會工作者、酒保、按摩技師等需要人際間微妙互動的崗位。即便如此，另一個問題隨之出現：我們的社會對酒保或類似崗位又有多大需求呢？

按照我的個人推測，要解決人工智能變革所帶來的大規模失業問題，需要的是更多我所說的所謂“關愛服務”。 這是人工智能無法完成，而社會又大量需要的服務；更不用講你我生而為人所賴以的使命感和榮譽感。此類服務崗位不勝枚舉，例如：陪伴老人就醫的誌工、孤兒院的教導員、戒酒互助社的誌願者，甚或未來可能出現的——幫助那些沈迷於電腦虛擬現實刺激中的“平行人”重返人生現實的熱心人。換言之，當下的很多所謂誌願服務工作未來都可能成為真正的職業。

其中一些服務甚至會轉變為高薪職業並趨於專業化，例如可協助和配合“人工智能癌癥診斷程序”工作的、具有專業醫療知識、同時又富有同情心和極強溝通技巧的醫療服務提供者。總體而言，人們可以選擇比現在更短的工作時間。

那麽，誰會為這些工作買單呢？文章開始時我提到的那些集中於相對少數企業手中的巨額財富現在可以派上用場了。在我看來，人工智能所創造財富中的相當一部分會不可避免的轉移到那些工作被取代了的人們那里去。而這一過程似乎只能是通過凱恩斯主義的財政政策——即提高政府相關領域的開銷，及增加高利潤公司的稅收來加以實現。

至於那樣狀況下的社會福利是何種形式，我認為可能是一種有條件的全民基本收入方案，即社會福利將面向有經濟需求並符合條件的人群。所謂“條件”，是指福利申請者必須努力參與就業或再就業培訓，或保證參與一定工時的“關愛服務”。

當然，為了給這類社會福利提供資金，提高稅率可能在所難免。政府不僅要補貼大部分人的生活和工作，還要設法對此前大量下崗員工無法繳納的個人所得稅進行彌補。

這就帶來了關於人工智能最終、也是最重要的挑戰。我所描繪的凱恩斯主義的財政政策或許在美國和中國是可行的，因為這兩個國家可以通過其規模巨大且成功的人工智能企業來獲取稅收，並以此支撐其高昂的社會福利方案。但是其它國家又當如何呢？

相較而言，其他國家會面臨兩個難以克服的問題。首先，大部分人工智能所創造的財富會流入美國和中國。人工智能是一個“強者更強”的產業：數據越多，產品越好；產品越好，所能獲得的數據就更多；數據更多，就更吸引人才；人才越多，產品就會更好。在這個良性循環里，中美兩國目前已經匯聚了大量人才、市場份額以及能夠調動的數據。

舉例來說，中國的語音識別企業科大訊飛以及人臉識別公司如曠視科技、商湯科技等就市值來講，都已經成為行業翹楚。在谷歌、特斯拉及優步等企業的引領下，美國的無人駕駛技術也是首屈一指。而在消費互聯網領域，中美七家企業——谷歌、臉書、微軟、亞馬遜、百度、阿里巴巴、騰訊——都已在其現有產品和服務中大量使用人工智能技術，並正快速將其運營版圖擴展到全球範圍內，盡可能占據更大份額的人工智能市場。從目前的情勢看，美國似乎占據發達國家市場及部分發展中國家市場，而中國公司無疑贏得了多數發展中國家市場。

對於中國和美國以外的其他國家來講，另外一項挑戰則在於許多國家還在日益增長的人口，尤其是一些發展中國家。龐大的人口可以成為一種經濟資本，就如同其近幾十年來在中國和印度的經濟發展中所產生的積極作用。但是在人工智能時代，這一資本卻可能成為經濟負擔，因為其中大部分人口將面臨下崗失業。

所以，如果很多國家不能通過向高額盈利的人工智能企業征稅來補貼工人，他們還能有什麽其他選擇？依我個人推論，為避免本國人民陷入貧困，這些國家會與提供最多人工智能軟件的國家——中國或者美國——進行磋商和談判，最後以特定人工智能企業在本地用戶中的盈利來換取國家所需的社會福利補貼。從而最終成為中美兩國的經濟依附體，這樣的經濟發展態勢也將重塑當今的地緣政治版圖。

一言以蔽之，最大程度地縮小人工智能可能造成的經濟失衡和貧富差距，已是當下必須要考慮的問題，此差距不僅體現在國家內部，也體現在國與國之間。從樂觀的角度看：人工智能為我們展現了一個打破全球經濟失衡狀態的機會，而挑戰所帶來的巨大影響，將使任何國家都無法置身事外。

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人工智能來襲，金融行業迎來下崗潮，4個職業受到沖擊

一本財經 2017-07-13 11:27

來源 | 一本財經（ID：yibencaijing） 

作者 | 零和

2017年的關鍵詞是什麽？

不管是創投圈，還是BATJ，給的答案都是人工智能。

人工智能遇上金融，在3個領域產生了強烈的化學反應：風控、投顧和監管。

目前，這些領域的運用還比較稚嫩和早期，但未來的爆發力驚人，不可小覷。

它們會帶來顛覆海嘯，還是緩慢滲透，開始一場溫柔革命？

01 點亮

人工智能的發展史，是一條曲折的發展曲線，經歷過幾次高峰低谷。

人工智能相伴計算機而生，其實誕生比互聯網還早。迄今為止，人工智能的浪潮，跌宕起伏地熱過幾次。

在輿論界，更是探討不止。

在人工智能的高峰期，“人類將被機器取代或統治”的悲觀言論，就會甚囂塵上；而一旦人工智能跌入谷底，又被鞭笞為“創新泡沫”。

“前幾次爆發浪潮，都是政府驅動，是至上而下的；而這一次，卻是商業驅動，至下而上”，雲腦科技的CEO張本宇對一本財經稱。

2016年3月，AlphaGo在圍棋上戰勝人類，這個劃時代的“信號彈”炸響之後，一個關於“智能覺醒”的美麗傳說，就此席卷全球。

而火熱的背後，依然有其必然的邏輯。

首先是技術的飛躍，深度學習和神經網絡的日臻成熟，讓這臺智能機器逐漸成型。

其次是大數據的成熟。

“在某種程度上，人工智能是大數據的碩果，在大數據的沃土上，人工智能才能成長”，張本宇比喻，人工智能是一臺機器，需要大量的數據“餵養”，才可運轉。

此外，政府也對這個即將覺醒的時代，保持了敏銳的嗅覺。

2016年5月，國務院頒發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，對人工智能提出了產業綱領。

某種意義上，這次智能浪潮的到來，才是真正的“天時地利人和”。

這也是為何，李彥宏在多個場合，激情澎湃地宣布：“智能革命已經到來。”

02 智能風控

人工智能遇上金融，會產生怎樣化學反應？

目前，人工智能在金融領域的運用，主要集中在3個方面：智能風控、監管科技和智能投顧。

人工智能+風控，這是一個奇妙的組合，也被業內認為，這是人工智能在金融領域最有想象力的環節。

在美國的信貸崛起時代，量化和大數據風控曾經備受推崇，其代表有美國發現金融、美國運通和Capital One。

在中國，早期銀行曾沿用這套風控體系。

進入互聯網金融時代後，經過幾年風控缺失、放量狂奔的階段之後，中國互聯網金融開始回歸金融的核心：風控。

“而這次風控回歸，剛好與人工智能崛起的浪潮重疊，因此產生了一定的融合”，氪信CEO朱明傑認為，中國有機會，直接升級到人工智能風控時代。

傳統金融體系搭建穩固的美國，就像一張已畫上圖畫的畫紙，而中國，就如一張白紙，更有縱情揮灑的空間。

這也就是為何，中國支付行業能超越美國的原因。

盡管前路光明，但目前中國人工智能+風控還尚在萌芽階段，專註這個領域的第三方企業不多，一些公司內部，也正在試圖自行搭建人工智能風控體系。

“目前，最有效的運用，就是小額、分散、純線上操作的現金貸”，朱明傑稱。

傳統的量化、大數據風控，流程是先由建模師從眾多維度的變量中，找到一些有效的變量，組合成一個模型，再運用到實際中，不停地驗證模型，叠代模型——朱明傑開玩笑地，將其稱為人肉智能（HI）。

“而人工智能運行的方式，是給機器餵養大量數據，讓它自行構建模型，最終輸出一個結果”，朱明傑稱。

與美國相比，中國征信體系缺失，信貸數據不足，讓人工智能更有發揮的空間。

“很多數據，與借貸都不是強關聯性，而人工智能卻能捕捉這種弱信號的數據”，朱明傑稱，比如一個用戶使用手機的習慣、行為數據，在人工智能眼里，都可以找到某種相關性。

但這種神奇的融合，會受到某些桎梏。

中國著名科幻作家劉慈欣曾說道，人工智能最大的一個特點是，它就像一個黑箱，雖然從理論上，它們的運算命步驟是可以追蹤的，但是由於計算量巨大，使得這個追蹤，實際上很困難甚至不可能，“於是，我們真的感覺他們有智能了”。

金融一直在追求公開陽光透明，以達成某種信任感，金融對於所謂的“黑箱理論”，實在讓人難以接受。

監管層要求試點的征信機構，定期要去匯報，主要的匯報的內容，就是要告訴監管層：這些信用分，到底是怎麽得出來的？背後計算邏輯是什麽？

不論是征信，還是風控，都要保持“可溯源性”，才能建立起信任。

“在金融圈和用戶教育上，對人工智能還未完全信任之前，我們只能采取人肉智能（HI）和人工智能（AI）相結合的方式”，朱明傑稱，他們會機器先出一些模型，在專業的風控從業者的合作下，同步運營。

不論是金融領域，還是其他領域，人工智能的落地融合，都需要如此一個磨合期。

在金融從業者看來，這個磨合期是絕對必要的，在早期，人類的經驗和思考方式，都需要教給機器——用人來訓練機器，用數據來餵養機器。

除了“黑箱理論”和“可溯源性”這兩個相悖立場的碰撞，人工智能還需要在“效率和公平”之間，找到一個平衡點。

舉個例子，在美國，如果所有的風控決策，都讓機器來決策，如果來一個黑人，機器從理性來判斷，會得出一個結論：黑人相對於白人，還款能力和還款意願會弱一些。

而美國的法律中規定，不能讓對方的“膚色”來決定是否放款，不得搞種族歧視。

“所以，不可所有的規則，都由機器全權判斷和制定，需要人類給機器輸入一些規則，甚至要樹立起機器的價值觀”，張本宇稱。

此外，效率和公平的角度上來說，機器必將取代所有枯燥、重複、機械，缺乏創造力的職業，而從人類社會穩定的角度考慮，會有一些“弱者保護”機制。

與其說，是效率和公平，不如說是理性和感性——但是讓冰冷的機器，具有像人類一樣的價值觀和道德感，這還需要多遙遠的距離？

03 監管和投顧

人工智能在風控上的初次試水，讓從業者充滿期待，而另外兩個領域的的運用，卻要艱難許多。

監管科技，在美國等金融強監管的國家，運用得較為廣泛，而在中國，只能說剛剛睜開了惺忪雙眼。

監管科技主要是兩個模式：2B和2G。

“在美國，金融監管太過嚴苛，監管機構絲毫不敢懈怠”，點石資本創始人蔡凱龍稱，在美國實在不缺這樣的故事：客戶不滿將公司告上法庭，直接將公司賠到破產。

但美國的法規太複雜，且每個州的法規還不一樣，“金融機構就像進入地雷區，不知道什麽時候就踩到地雷”，蔡凱龍稱，因此美國出現一些監管科技公司，保證金融公司合規，“邁出的每一步都是安全的”。

而在中國，2B的監管科技領域幾乎是空白，是因為互聯網金融的監管，才剛剛起步，遠不到需要人工智能機器介入的地步。

“但中國慢慢進入金融強監管的時代，這片市場，前景可期，也值得布局”，張本宇稱。

而2G領域的運用，就是給政府部門提供監管技術，幫助他們管理和監控。

在中國，2G布局的公司也不多，尚在起步階段。

“我們主要是幫監管層，提供一些追蹤溯源的服務”，某監管科技公司的CEO稱，比如，某次輿論爆發，或股票大漲，用人工智能去探尋，背後到底有哪些因素起作用。

監管科技剛剛起步，而智能投顧，已搭上了人工智能的快車一年多了。

所謂智能投顧，就是用機器人當“投資顧問”。

國外美國智能投顧代表Wealthfront，目前已獲得了12.9億美元融資；國內，彌財、財鯨、理財魔方、藍海智投等早期智能投顧項目，都獲得了千萬級融資。

據知名管理咨詢公司科爾尼預測，到 2020 年，智能理財市場規模將突破 2.2 萬億。

看起來前景無限，但智能投顧在中國發展卻舉步維艱。

最主要的原因，就是中國的投資環境，過於浮躁。

“智能投顧的優勢，在於長期穩健的分散投資，是一個控制風險波動的產品”，璇璣CEO鄭毓棟稱，短期投資，智能投顧的優勢並不能展現，“以璇璣為例，去年來看它的收益不能算高，短期還有些小幅的虧損”。

中國的理財者，主要分類兩類：一類是股票散戶，他們投機心理較重，對於這種長期的穩健的投資，根本不屑一顧。

而另一類是被余額寶和P2P教育出來的理財用戶，對於智能投顧年化率3-6%的表現，他們也看不上。

最終，智能投顧成了一個“夾層產品”，不上不下，導致獲客難上加難。

如果智能投顧有一個“形象”，它應該是一個穩健、溫和的機器人，它沒有“摧枯拉朽”的力量，它倡導健康理性，也無法做到永勝不敗。

而這個溫和的革命者，恐怕暫時還無法掀起驚濤駭浪。

在金融領域，人工智能將要取代哪些人？

大家的答案，幾乎是一致的：信審、建模、底層數據員、分析員等等，這些機械、重複、創造性較低的工種。

有些人已開始仿徨、開始恐慌——但我們總是高估了眼前的事情，低估了5年以後的事情。

時代確實不遠，我們需要做的，就是適時而動——唯一的不變，就是變。

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新一代人工智能從“五胡亂華”開始，世界等待中國巨頭手中“核武器”

摩爾金融精選 2017-07-24 11:29

來源 | 摩爾金融精選（ID: moerjinrong）

作者 | 摩小君

7月20日國務院正式印發新一代人工智能戰略規劃。規劃指出：到2020年人工智能技術與世界先進水平同步；到2030年，中國成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎，人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。

人工智能正在成為新的產業風口，百度、阿里，騰訊等IT巨頭都將人工智能視為下一次技術革命的突破點，並投重金加速布局。 

百度AI開發者大會上，百度董事會副主席陸奇表示：人工智能將會成為中國和百度的機遇，百度將會成為人工智能平臺。

騰訊也在行動：騰訊旗下的雲計算公司騰訊雲近期在深圳舉行騰訊雲+未來峰會上，發布戰略產品“智能雲”，宣布開放騰訊在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理的三大核心能力。

展開布局的還有聯想：在近日舉行的聯想2017全球創新科技大會（Tech World）上，聯想集團董事長兼CEO楊元慶表示，“人工智能讓這個問號不再存在，新世界會成為現實。而聯想的使命就是要做人工智能的使能者、推動者。”

京東創始人劉強東透露，京東已在北京開建無人倉，預計明年雙十一之前建成，用AI和機器人實現整個倉儲的無人操作。

對於人工智能的未來，阿里馬雲近期表示，不應該讓機器像人，而是要讓機器有像人一樣學習的能力。機器也不應該成為人的對手，機器和人合作才有未來。

一、要聞精選：《新一代人工智能發展規劃》印發

人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構築我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，按照黨中央、國務院部署要求，制定了《新一代人工智能發展規劃》。7月20日,國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,要求到2020年人工智能產業成為新的重要經濟增長點,人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。新一代人工智能在智能制造、智能醫療、智慧城市、智能農業、國防建設等領域得到廣泛應用,人工智能核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元。

1、遠景規劃，相關產業的發展機會

《規劃》指出，要大力發展人工智能新興產業，加快人工智能關鍵技術轉化應用，促進技術集成與商業模式創新，推動重點領域智能產品創新，積極培育人工智能新興業態，布局產業鏈高端，打造具有國際競爭力的人工智能產業集群。這些重點發展的新興產業，或將是下一步爆發的重點領域，對應的A股投資概念股也必將有較好的表現，人工智能新興產業主要涵蓋以下幾個方面：

1）智能軟硬件。開發面向人工智能的操作系統、數據庫、中間件、開發工具等關鍵基礎軟件，突破圖形處理器等核心硬件，研究圖像識別、語音識別、機器翻譯、智能交互、知識處理、控制決策等智能系統解決方案，培育壯大面向人工智能應用的基礎軟硬件產業。

2）智能機器人。攻克智能機器人核心零部件、專用傳感器，完善智能機器人硬件接口標準、軟件接口協議標準以及安全使用標準。研制智能工業機器人、智能服務機器人，實現大規模應用並進入國際市場。研制和推廣空間機器人、海洋機器人、極地機器人等特種智能機器人。建立智能機器人標準體系和安全規則。

3）智能運載工具。發展自動駕駛汽車和軌道交通系統，加強車載感知、自動駕駛、車聯網、物聯網等技術集成和配套，開發交通智能感知系統，形成我國自主的自動駕駛平臺技術體系和產品總成能力，探索自動駕駛汽車共享模式。發展消費類和商用類無人機、無人船，建立試驗鑒定、測試、競技等專業化服務體系，完善空域、水域管理措施。

4）虛擬現實與增強現實。突破高性能軟件建模、內容拍攝生成、增強現實與人機交互、集成環境與工具等關鍵技術，研制虛擬顯示器件、光學器件、高性能真三維顯示器、開發引擎等產品，建立虛擬現實與增強現實的技術、產品、服務標準和評價體系，推動重點行業融合應用。

5）智能終端。加快智能終端核心技術和產品研發，發展新一代智能手機、車載智能終端等移動智能終端產品和設備，鼓勵開發智能手表、智能耳機、智能眼鏡等可穿戴終端產品，拓展產品形態和應用服務。

6）物聯網基礎器件。發展支撐新一代物聯網的高靈敏度、高可靠性智能傳感器件和芯片，攻克射頻識別、近距離機器通信等物聯網核心技術和低功耗處理器等關鍵器件。

通過人工智能產業技術的發展，推動人工智能與各行業融合創新，在制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業和領域開展人工智能應用試點示範，推動人工智能規模化應用，全面提升產業發展智能化水平。到2030年，人工智能在生產生活、社會治理、國防建設各方面應用的廣度深度極大拓展,形成涵蓋核心技術、關鍵系統、支撐平臺和智能應用的完備產業鏈和高端產業群,人工智能核心產業規模超過1萬億元,帶動相關產業規模超過10萬億元。人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創新中心,智能經濟、智能社會取得明顯成效,為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎，人工智能產業競爭力達到國際領先水平。

2、現實機會、相關產業的發展現狀

全球人工智能領域的投資金額已成爆發式增長態勢，且未來運算能力、數據量以及算法等勢必進一步提升。近年來人工智能發展飛速，諸如AlphaGo、Master和Libratus等人工智能機器人不斷在各個領域擊敗人類，引發人們高度關註。目前人工智能技術已進入產業化快速發展階段，不僅在智力競賽領域，與此同時無人駕駛、語音識別和圖像識別等也已逐步邁入大規模應用階段，人工智能將進一步與傳統產業相結合，利用大數據分析、算法等技術實現更成熟的人工交互機制，投資機會正逐步顯現。

我國發展人工智能具有良好基礎。國家部署了智能制造等國家重點研發計劃重點專項,印發實施了“互聯網+”人工智能三年行動實施方案,從科技研發、應用推廣和產業發展等方面提出了一系列措施。例如，科技部通過“863”、“973”等一系列科技支撐計劃，支持了智能計算機系統、智能機器人、自動信息處理技術的進步發展；下一步，將在深度學習關鍵技術、跨界融合的信息技術、人機協同的操作和控制、群體智能和開放研究方面下力氣。經過多年的持續積累,我國在人工智能領域取得重要進展,國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二,部分領域核心關鍵技術實現重要突破。語音識別、視覺識別技術世界領先,自適應自主學習、直覺感知、綜合推理、混合智能和群體智能等初步具備跨越發展的能力,中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛逐步進入實際應用,人工智能創新創業日益活躍,一批龍頭骨幹企業加速成長,在國際上獲得廣泛關註和認可。加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環境有機結合,形成了我國人工智能發展的獨特優勢。

二、投資機會：人工智能投資機會全攻略

1、規劃出臺，二級市場表現活躍

國務院出臺《新一代人工智能發展規劃》的消息由來已久，市場上對7月20日國務院發布《新一代人工智能發展規劃》已經有所反應。二級市場上，7月20日，人工智能概念板塊表現較為活躍，其板塊整體上漲0.8%。一方面，板塊內共有13只概念股呈現大單資金凈流入狀態，累計吸金1.99億元。其中，按資金量大小排序如下，科大訊飛（9877.58萬元）、佳都科技（4110.94萬元）、東方明珠（2528.67萬元）、思創醫惠（1144.16萬元）和東方國信（1071.75萬元）等個股大單資金凈流入均超1000萬元。另一方面，有23只相關股票當日股價實現上漲，在可交易的43只概念股中，占比逾五成。其中，佳都科技漲幅居首，達到9.48%，科大訊飛緊隨其後，漲幅也達8.86%，另外，賽為智能、京山輕機、思創醫惠、東方網力、川大智勝、科大智能、神思電子、三豐智能和香江控股等個股漲幅也均超1%。

從中報預期來看，市場對人工智能板塊的認可是有基礎的。業績方面，截至昨日，在公布中報業績預告的36家公司中，29家公司業績預喜，占比八成。其中，漢王科技、京山輕機、紫光股份、梅泰諾、深大通和賽為智能等公司預計2017年上半年凈利潤同比增長**。在人工智能行業中報業績亮麗的背景下，龍頭股也受到了機構的紮堆看好是必然事件。統計顯示，在47只概念股中，有29只個股近30日內獲得機構給予“買入”或“增持”等看好評級，其中，科大訊飛、思創醫惠、海康威視、同花順、東方國信、東方網力、高新興、東軟集團等8只龍頭股期間機構看好評級家數均在5家及以上。可以這樣說，市場對二級市場上相關股票的投資機會還是非常看好的。下圖是人工智能相關股票2017年中報業績的增長情況：

2、人工智能，應重點布局長期投資價值

從16年的《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，到17年的人工智能寫入政府工作報告、具體重大工程支持項目披露，再到如今《新一代人工智能發展規劃》的正式印發，國家對人工智能驅動經濟發展和社會建設的目標更為明確、更為細化，目光也更為長遠。預計未來無論是多渠道的資金支持、還是相關法律法規、標準體系的建立等，都將不斷落地，以新一代IT技術建設創新型國家和世界科技強國是大趨勢，這也是“十三五”規劃中強調把創新擺在國家發展全局的核心位置的印證。因此，人工智能作為當前最具戰略性挑戰性的前沿技術領域，隨著頂層設計框架搭建完成，產業發展有望持續提速。隨著時間的推移，國內人工智能在各個行業的應用將逐步落地，對於人工智能概念股的布局，應重點考慮其長期投資價值。

從技術體系來看，人工智能的五個關鍵技術包括機器人和自動化載具、計算機視覺、語言、虛擬智能體、機器學習。其中一些涉及到處理來自外部世界的信息，比如計算機視覺和語言；一些則是關於對信息的學習，比如機器學習；還有一些涉及到根據信息采取行動，比如機器人、自動汽車和虛擬智能體。機器學習以及其子領域深度學習是目前人工智能領域許多最新進展的核心，吸引到大量的投資，目前約有60%的投資都來自於該行業。在AI技術與數據經濟新引擎的驅動下，計算機板塊中期內生成長前景光明，很多機構已經給出了維持整體“強於大市”評級。對於AI的投資策略，首先應該長期看好BAT的投資機會，例如，作為人工智能領域的領頭羊，百度較早布局人工智能，在機器翻譯、語音識別、圖像識別、雲計算、自動駕駛、大數據等人工智能領域都有所涉及，不同於其他家的垂直領域布局，百度是唯一一家在AI所有領域均有布局的企業。目前，國內幾大科技公司對人工智能的布局主要體現在以下幾個領域，具體請看下圖：

而對於A股，結合目前的市場環境，應當認為目前還是偏主題的投資機會，建議從兩個維度選擇投資標的：1）技術優勢明確，數據優勢壁壘深厚，變現產品形態明確但仍在探索商業模式，**：科大訊飛、四維圖新、華宇軟件等；2）技術特點明確，行業成長空間較大，變現產品有望加速成長，**：同花順、恒生電子、東軟集團、中科創達、啟明星辰、思創醫惠等；目前,市場上比較認可的人工智能收益股票主要有以下幾個：

網宿科技：發展人工智能產業離不開智能化基礎設施，國務院關於人工智能的頂層設計規劃已經明確，接下來圍繞人工智能的各大產業鏈將迎來快速發展，中國非常有可能借助在人工智能領域的先發優勢，發展成為人工智能大國。人工智能的背後是海量高頻實時的數據傳輸和計算，這些需要在邊緣完成，因此構築高效廣泛的邊緣計算網絡正當其時。網宿科技正在加快布局邊緣計算網絡，打造人工智能社會重要的網絡基礎設施。

海康威視：海康威視則是圖像識別和視頻識別方面的領軍企業。就在7月14日上午，海康威視與浙江大學簽署了戰略合作協議。雙方將共同成立“視覺智能計算聯合研究中心”，聯合開展智能視覺、深度學習等方面的前沿技術研究，共同致力於推進科研成果的產業化進程。

科大訊飛：A股人工智能龍頭，發展人工智能也離不開語音識別。科大訊飛語音識別技術已經處於國際領先地位，其語音識別和理解的準確率均達到了世界第一。目前，訊飛開放平臺全面開放了語音合成、語音識別、語音喚醒、人臉識別、麥克風陣列等10多項核心能力，旨在構建全新移動互聯網語音及交互生態。

佳都科技：重點布局人臉識別技術，公司的人臉識別算法具有建模速度快等特點，已將其應用於智能安防。在人工智能的視覺領域，佳都科技已經掌握動態人臉識別核心算法，該技術突破了靜態人臉識別的限制，人臉識別準確率從20%提升到了70%以上。與此同時，以動態人臉識別技術為核心的“視頻雲+大數據”平臺形成了實戰能力。

保千里：公司以精密光機電+仿生智能算法為核心競爭優勢，推出了一系列以視像智能硬件為載體的平臺型產品。在人工智能的應用領域，保千里深耕汽車視像領域多年，擁有“毫米波雷達技術+車規級智能駕駛平臺技術+車內以太網技術”等多項關鍵技術。值得註意的是，保千里聘請了中國指揮自動化和人工智能專家、中國工程院院士李德毅為公司首席科學家，使公司研發優勢進一步放大。另外，保千里在2016年9月入股創新工場，利用創新工場在人工智能方面的技術和資源，加強技術、人才交流和共享，推進自身戰略布局。

賽為智能：公司主營智慧產業整體系統解決方案，是國內最專業的智慧城市投資、建設、運營綜合服務商，擁有智慧城市行業“三甲” 證書。

熙菱信息：區域安防龍頭，中標安防大單。熙菱信息作為新疆第一家以安防業務為核心的計算機上市公司，具備較強的本地渠道資源及項目交付能力。

東方明珠：IPTV方面，公司牌照優勢突出，為目前兩家IPTV全國內容服務牌照運營商之一，截至2016年底，IPTV有效用戶數達3200萬，保持B2B市場中的領先優勢;OTT方面，公司是全國七個互聯網電視播控平臺運營商之一，截至2016年底，公司OTT用戶超1980萬戶。

川大智勝：公司具有全套軍工資質，是軍航空管主要系統和服務供應商之一，2016 年公司承新簽軍工合同額較上年度增長84%。“十三五” 期間，國內空管系統整體投資規模預計將達到數百億元。公司作為國內主要的空管產品和服務供應商之一，市場占有率居國內廠商前列。

華中數控：公司與阿里雲達成戰略合作布局智能制造等有望受益。

全誌科技：致力於為人工智能提供基礎計算平臺、SoC+完整解決方案等。

3、實戰操盤、重點關註龍頭科大訊飛的走勢

在實戰操盤方面，我認為人工智能的龍頭股科大訊飛的表現具有非常強烈的指導意義。在人工智能的聽覺領域，科大訊飛已占有中文語音技術市場70%以上市場份額，是當之無愧的明星公司。目前，訊飛開放平臺全面開放業界最領先的語音合成、語音識別、語音喚醒、人臉識別、麥克風陣列等10多項核心能力，旨在構建全新移動互聯網語音及交互生態。

從技術形態來看，科大訊飛第一波強勢上漲突破前期高點，然後回調後再次突破前期高點，一浪高過一浪，強勢特征非常明顯。該股的走勢，對於整個人工智能板塊走勢來看，具有風險標的重大意義。從某種角度來看，科大訊飛的表現，對投資其他個股，具有較強的指導意義。

三、重點分享：精選幾個重點分享的受益股

因為人工智能概念屬於熱門概念，已經炒作很久，伴隨著相關個股的上漲，風險也不斷累積，因此，結合個股的技術走勢，本文將重點分享以下幾個受益股給大家。

科大訊飛（002230）:這只票重點分享給大家，是因為這是人工智能當前公認的龍頭概念股。雖然該股目前已經上漲很多，但是在股市，強者恒強的票多不勝數，對於該類票，每次回調都是買入的機會。從基本面來看，科大訊飛重視源頭技術,拓展行業賽道,構建核心優勢。公司在源頭技術和行業賽道上的核心優勢已經形成。在教育業務上,公司正在以大數據和人工智能技術相結合,實現因材施教，教育業務面向百億市場,漸入收獲期。掌握國內頂級醫學專家資源,AI+醫療邁向認知智能。公司人工智能技術在醫療領域的落地有兩個層面,第一個層面是用感知智能的語音識別技術解決門診電子病歷的問題；第二個層面是用認知智能的訊飛超腦技術實現對病癥的機器輔助診斷,並提供個性化診療方案。公檢法應用快速突破,有望成為新增長點。車載前裝語音翹楚地位難撼動,2018年將有眾多搭載車型推出。研發與渠道大規模投入接近尾聲，業績有望迎來拐點。

川大智勝（002253）:技術面，該股二次觸底後，技術形態有望實現反轉，具有較強的參與價值。基本面，一方面，空管業務維持增長,厚積薄發潛力無限。

2016年期間公司航空及空管業務實現收入1.49億元,同比增長31.23%,維持了主業的高速增長。“十三五” 期間,國內空管系統整體投資規模預計將達到數百億元。公司作為國內主要的空管產品和服務供應商之一,市場占有率居國內廠商前列。2017年,空管業務有望繼續保持快速增長。另一方面，圖像識別實現突破,智能交通迅速增長。公司2016年圖形圖像業務實現收入4280.82萬元,同比增長4.96%;智能交通產品業務實現收入2885.60萬元,同比增長44.75%。自2015年起,公司著力於開發新一代車輛號牌和類型智能識別技術,識別正確率可達99.60%,在行業中占據技術領先位置。總體來說，川大智勝業績穩定增長，公司2016年全年實現營業總收入3.16億元,同比增長20.94%;實現歸屬於上市公司股東的凈利潤3,889.10萬元,同比增長16.40%，該公司具備較好的投資價值。

科大智能(300222):目前，在整個人工智能概念股中，該股走勢較好，被市場所認可，具備較好的投資價值。該公司是智能自動化行業龍頭,布局“人工智能+健康”領域。一方面，工業自動化強勢增長,公司業務包括工業自動化、電力自動化、新能源等,前兩項為公司主營業務，2016年業績實現**:據公司年報稱2016年營收為17.34億(102.12%),歸母凈利潤為2.77億(102.46%),實現**增長。另一方面，外延式並購擴張,實現智能化領域產業鏈布局:公司在2016年實施外延式並購擴張,並於上半年成功並購冠致工業自動化和華曉精密100%的股權,控股了杭州新余宏機械(收購)和上海三渠智能科技(投資設立)，成功投資參股深圳力子機器人，鞏固公司在工業生產智能化和機器人應用領域內的市場地位。最後，切入“人工智能+健康”領域,未來發展潛力較大:公司公告稱於2016年12月27日,公司與複旦大學就共建智能機器人聯合實驗室事項在上海市共同簽署了合作協議,該實驗室未來將成為醫療診斷機器人、健康關懷顧問機器人技術研發與產業化基地,推動服務機器人在醫療、康複、健康等領域的應用,有利於拓展和延伸公司智能機器人業務產業鏈。此外,公司2017年3月發布公告稱擬投資建設科大智能機器人和人工智能產業基地,實施主體為公司的全資子公司科大智能機器人。

賽為智能（300044）:該公司境內外同布局,打造全產業鏈智能企業。公司主營智慧產業整體系統解決方案,是國內最專業的智慧城市投資、建設、運營綜合服務商,擁有智慧城市行業“三甲” 證書,承接大型、綜合性項目能力強:目前公司已構建智慧城市頂層設計與規範,智慧城市建設與運維、智慧城軌、智慧建築、智慧鐵路、智慧水利、智慧產業設備、海工裝備研發等一系列產業體系。隨著建築產業升級轉型,以及綠色建築概念普及,新建綠色建築占比的提高,智慧建築作為綠色建築的重要細分行業,公司是智能建築第一梯隊企業,將在行業規模的快速增長中首先受益。積極延伸產業鏈,擴張市場空間:公司成立智慧交通事業部,積極拓展智慧交通業務領域範圍,提升市場競爭力。在智慧交通大數據平臺系統、城市動態交通誘導系統等產品的推動下,通過項目建設、PPP合作運營等模式,為公司創造營收增量。賽為智能近日發布2017年半年度業績預告，預計2017年上半年實現歸屬於上市公司股東的凈利潤為4310.69萬元至5071.40萬元，上年同期為2535.70萬元，同比增長70%至100%。

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吳恩達新項目曝光：通過深度學習打造人工智能專家

黑智 2017-08-09 14:17

今日（美國時間８月８日），黑智獲悉，吳恩達對外披露了自己的最新動向：通過deeplearning.ai網，繼續推出新深度學習課程，力圖在一系列行業中創造數百萬的人工智能專家。

今年3月，吳恩達辭去了百度首席科學家的職務。之後，外界對他的下一步行動猜測不斷。6月23日，吳恩達在Twitter上公開了自己的新項目deeplearning.ai，但是並沒有說明這一項目將要從事什麽，引來了多方猜測。

現在，吳恩達終於透露，deeplearning.ai 是一套由五門課組成的深度學習系列課程，旨在推廣普及深度學習知識，並將在Coursera上繼續推出深度學習課程，幫助人們在使用人工智能上出現最強大的創意。

deeplearning.ai在Coursera上的全新深度學習共五個課程。課程圍繞神經網絡、反向傳播、卷積網絡、循環網絡展開，包含視頻元素和編程練習，將向用戶介紹基本的概念，以及如何實施和運用。這些課程，由吳恩達和斯坦福研究生Kian Katanforoosh以及Younes Mourr合作教授。課程費用為49美元/月，通過Coursera提供服務。用戶想要在Coursera上深度學習，必須要有基本的機器學習或編程知識。

在加入百度之前，吳恩達曾是斯坦福大學的教授，後來成為Coursera的創始人，創建了一個機器學習課程，在過去的幾年里吸引了超過200萬的註冊者。而現如今，對人工智能人才的需求仍然供不應求。科技巨頭，如谷歌、Facebook、微軟等都在競相搶奪人才。而未來，從deeplearning.ai的課程中，也許將走出無數的吳恩達的“弟子”。

（課程鏈接：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning）

關於創建deeplearning.ai的始末和原因，《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)日前對吳恩達進行了專訪對話，黑智對其全文進行了翻譯編輯。

吳恩達與deeplearning.ai團隊

M:你為什麽選擇把它作為你的下一個努力方向?

今天真正讓我興奮的是，建立一個新的以人工智能為基礎的社會。盡管現在人工智能領域的很多熱門話題都是圍繞著大型科技公司展開的——顯然，大型科技公司正在通過更好的網絡搜索，創造出巨大的價值，比如在線廣告、更精細的地圖、更好的支付系統等等。如果你縱觀整個經濟，任何財富500強公司都能創造很多價值。

但我不認為，任何一個公司可以獨立做完所有相關的工作。所以我想，解決問題的方法就是我們教會數以百萬計的人使用這些人工智能工具,這樣他們就可以去研究那些大公司不關註的事情。我認為如果人工智能幫助我們，世界將會變得更好。它將降低商品的成本，給我們良好的教育，改變我們經營醫院和醫療保健系統的方式。

M:但我們真的需要這麽多的人工智能專家嗎?

我不認為地球上的每一個人都需要了解深度學習。但是如果我們認為人工智能是新的“電力”，那我們就得要保證電氣工程師和電工的數量。我們需要為社會建立一個龐大的勞動力隊伍，來解決我們今天所做的所有這些奇妙的事情，去改變世界。而直到今天，人工智能勞動力規模顯然還少得多。

雖然大學教育系統正在向人工智能方向轉變，但我們不能只依賴於大學。25年前，當我學會編程時，我學會了Basic，然後世界發生了變化。我學會了C語言，然後是C++，然後是Java和Python。我認為當今世界的變化更快，向深度學習的轉變要大得多，價值創造和對這些技能的需求給我們提出了清晰的要求。

我曾與大型非科技公司的首席執行官們坐下來對談。我們集思廣益，為他們的產業開發出新的人工智能產品，但他們的企業里卻沒有任何擁有深度學習技能的技術人員去完成它。你如果要管理好成千上萬的人，卻沒有一個人工智能組，那你能做到什麽呢？據我所知，現在已經有很多CEO打算派他們現有的員工去學習深度學習的專業知識。

M:你對現有的學術機構有何看法?

我認為我們需要終生學習。在科技界，我們已經習慣了這種情況。新的東西每隔幾周就會被發明出來。我們習慣於不停地進步去適應，但我真的很喜歡這樣。我發現在科技領域工作更讓人興奮，但人工智能和深度學習革命是一件改變得如此之快的事情，盡管大學正在提高他們的教學能力，可對已經離開了大學的很多人而言，他們也需要學習這些新的技術。

我期待一個以人工智能為動力的社會，因為我看到了很多人工智能能讓人類生活變得更好的方法。我們可以更系統地做更多的決定，或者將重複性的任務自動化，從而節省大量的人力。我覺得有很多好的機會，但這需要能抓住這些機會的人出現。

M:深度學習能幫助教育本身自動化嗎?

我希望深度學習也能在重塑教育系統方面發揮作用。我認為很明顯它將會。教育是一個對人工智能有巨大潛力的行業。Coursera已經在做這項工作了。Coursera有大量的教育數據。我們知道學生們在觀看什麽視頻，我們知道他們出了什麽問題。Coursera有能力開始研究這些數據，我們一直在做一些工作

現在的眾多行業中都在經受兩波變革浪潮沖擊。一個是IT革命，一個是人工智能革命。我認為教育需要做更多的IT轉型，但人工智能也有很多機會。前不久，我參加了一個教育會議，我對聽到了很多人工智能演講感到驚訝。

M:這類培訓可以抵消人工智能可能帶來的負面影響嗎?

人工智能最大的負面影響將是工作崗位的轉移，這終將發生。但是，當我們在創造問題的同時，我們也應該致力於創造解決方案，我認為那就是提供更好的教育。這並不是說社會沒有工作要做，比如有的問題只是技能集合與所有的新工作不匹配。我認為這是一個教育問題。我認為我們需要的不僅僅是課程，我們還需要對我們的教育系統進行社會反思。

美國東部和西海岸的“精英”們已經使東部和西部海岸變得更加富有了。但是，如果我們想要創造一個更富裕的社會，同時也要創造一個更公平的社會，那麽就需要重建社會契約。還有更多的謎團要解開，其中一個解決方案就是讓更多的人接觸深度學習。

你如何看待中國最近宣布的推進人工智能的計劃?

中國的人工智能領域對它體現出了極大的興趣，但我認為，美國正面臨科技投資的減少。大約十年前，我在斯坦福大學的工作是由美國國家科學基金會和DARPA資助的，說實話，如果沒有這筆資金，我是不會這麽做的。這也讓我向谷歌提出了谷歌大腦項目。問題是，哪位年輕的教授沒有得到他們的撥款申請，就會五年內都不會做什麽，因為美國國家科學基金會沒有資金來資助他們的提案。我覺得這很可怕。

相比之下，其他國家，比如中國，在人工智能研究領域投入了大量資金，讓人工智能研發的環境正變得越來越好。我看到很多人采用新技術的意願都在被提高。

吳恩達的公開信

朋友們，

我在做三個全新的 AI 項目。現在，我十分興奮地宣布其中的第一個：deeplearning.ai，一個立誌於擴散 AI 知識的項目。該項目在 Coursera 上發布了一系列深度學習課程，這些課程將幫助你掌握深度學習、對它高效地應用，並打造屬於你自己的 AI 事業。

AI 是新一輪電力革命

就像一百年前電力改造了每個主流行業，當今的 AI 技術在做著相同的事。好幾個大型科技公司都設立了 AI 部門，用 AI 革新他們的業務。接下來的幾年里，各個行業、規模大小各不相同的公司也都會意識到-----在由 AI 驅動的未來，他們必須成為其中的一份子。

創建由 AI 驅動的社會

我希望，我們可以建立一個由 AI 驅動的社會：讓每個人看得起病，給每個孩子個性化的教育，讓所有人都能坐上價格親民的自動駕駛汽車，並向男人和女人提供有意義的工作。總而言之，是一個讓每個人的生活變得更好的社會。

但是，任何一個公司都不可能單獨完成這些任務。就像現在每一個計算機專業的畢業生都知道怎麽用雲，將來，每個程序員也必須懂得怎麽用 AI。用深度學習改善人類生活的方法有數百萬種，社會也需要數百萬個人----即來自世界各國的你們，來創造出了不起的 AI 系統。不管你是加州的一個軟件工程師，一名中國的研究員，還是印度的 ML 工程師，我希望都能用深度學習來解決世界上的各種挑戰。

你會學到什麽

任何一個掌握了機器學習基礎知識的人，都可以學習這五門系列課程，它們組成了 Coursera 的全新深度學習專業。

你會學到深度學習的基礎，理解如何創建神經網絡，學習怎麽成功地領導機器學習項目。你會學習卷積神經網絡、 RNNs、LSTM、Adam、Dropout、BatchNorm、Xavier/He initialization 以及更多。學習過程中，你會接觸到醫療、自動駕駛、讀手語、音樂生成、自然語言處理的案例。

你不僅會掌握深度學習理論，還會看到它是怎樣在行業應用落地的。你會在 Python 和 TensorFlow 里試驗這些想法，你還會聽到各位深度學習領袖人物的意見，他們會分享各自的學習經歷，並提供職業規劃建議。

當你拿到 Coursera 的深度學習專業證書，就可以自信得把“深度學習”四個字寫進你的簡歷。

加入我，建立一個由 AI 驅動的社會

從 2011 年到現在，已經有 180 萬人加入了我的機器學習課程。當時，我和四名斯坦福的學生發布了這門課程，它隨即成為了 Coursera 的第一門公開課。那之後，我受到你們之中許多人的啟發----當我看到你們是如何努力地理解機器學習，開發優秀的 AI 系統，並開啟令人驚艷的事業。

我希望深度學習專業能幫助你們實現更了不起的事，讓你們為社會貢獻更多，在職業道路上走得更遠。

我希望大家和我一道，建立一個由 AI 驅動的社會。

我會通知大家另外兩個項目的進展，並不斷探索，為全世界 AI 社區的每一個人提供更多支持的途徑。

Sincerely，

吳恩達

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