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

但從技術(shù)的角度講，這樣的說法并不準確。

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

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

日前，在一場創(chuàng)新工場的閉門會上，剛剛拜訪了美國人工智能工業(yè)界四巨頭的李開復(fù)分享了自己對未來一年人工智能在應(yīng)用領(lǐng)域的看法。

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

在整理和沉淀了與這些公司與學(xué)者交流過程中的所得，再加上創(chuàng)新工場過去幾年對人工智能領(lǐng)域的投資與理解，李開復(fù)認為在應(yīng)用領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的浪潮分為四波，而我們事實上已經(jīng)在不知不覺中迎來了前三波。

在李開復(fù)看來，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的浪潮在時間軸上是交錯的，并非一波接著一波。

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

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

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

舉一些例子，比如說美圖。

這是一家創(chuàng)立很早的公司，剛開始不是 AI 公司，現(xiàn)在美圖介紹自己都是 AI 公司，你有沒有發(fā)現(xiàn)過去三年你自動美化越來越美?這是因為你們不斷的貢獻數(shù)據(jù)、標注數(shù)據(jù)后，加上深度學(xué)習(xí)算法去做的。

算法如何知道你對一次 P 圖行為是否滿意?你自拍之后一般會有三個動作——刪除、保存或是分享。

刪除表示這張照片拍的不行，保存表示拍的一般，分享則代表很棒。

機器會不斷分析，什么樣的照片是滿意的，什么樣的照片是不滿意的。

對于第一波浪潮來說，無論是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，在未來都很難說是一個好賽道。

盡管今日頭條的崛起算是互聯(lián)網(wǎng)格局已定情況下的一次變數(shù)，但與其同時生長起來的滴滴、美團點評更加固化了互聯(lián)網(wǎng)這一大賽道。

想要通過人工智能單點突破這樣的局面，有些困難。

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

之所以它與第一波不一樣，是因為它的數(shù)據(jù)和它的應(yīng)用都不直接來自于互聯(lián)網(wǎng)，比如銀行、醫(yī)院、物流公司，對人工智能的應(yīng)用。

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

第二點是，這些公司有意的將這些數(shù)據(jù)格式化并加以利用。

在這個領(lǐng)域，發(fā)展的最快，也是最天然的例子就是金融。

因為金融本身就是由格式化數(shù)據(jù)構(gòu)成的行業(yè)——「計算機在這個領(lǐng)域天生就比人類做的更好。

」你股票一年之后不是漲就是跌了，你貸款不是還了就是沒有還，所以只要我們能累計一段時間數(shù)據(jù)，對發(fā)生意外的人，可能要收更多的保費，貸款如果你沒有還就少借給你。

金融就是大量的數(shù)據(jù)好標注，還有只要做的好錢就到了。

另一個李開復(fù)認為很有價值的領(lǐng)域是醫(yī)療，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展可能會幫助人類攻克很多疾病。

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

目前，先進的計算機視覺在相對比較開放的影像醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的嘗試已經(jīng)得到了一些成功。

「但因為數(shù)據(jù)局限性，推進速度還比較慢。

」第二波的投資與創(chuàng)業(yè)機會在不同的領(lǐng)域，完全不同。

比如金融領(lǐng)域的人工智能雖然發(fā)展成熟，但機會也相對較少。

而醫(yī)療就還是尚未開墾的巨大市場。

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

因為在這一階段，人工智能終于擺脫了虛擬世界，正式「入侵」我們。

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

我們很早就習(xí)慣了一登錄淘寶，淘寶就認識我是誰，然后給我推薦個性化的商品。

但是現(xiàn)在，在現(xiàn)實世界中也可以這樣了。

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

這引領(lǐng)了中國零售的全新模式，創(chuàng)新工廠將其總結(jié)為 OMO 模式，即 Online-Merge-Offline——線上與線下的全面融合。

這種模式下，不再只是線下購物用移動支付結(jié)個賬，或者線上買優(yōu)惠券去線下消費。

而是無論用戶在線上線下購物，都有幾乎完全相同的購物體驗，包括身份會員體系、個性化推薦、貨源追溯和商品評價等。

第三波「實體世界智能化」發(fā)展正當(dāng)時，創(chuàng)新工場也在過去幾年在這一領(lǐng)域做了許多投資，無論是技術(shù)領(lǐng)域的 Face++、教育機器人領(lǐng)域的小魚在家以及無人零售領(lǐng)域的 F5未來商店，目前都處于蓬勃增長的時期。

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

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

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

人(的身體)是非常靈活，非常不可思議的。

但大部分機器做不到這一點，有的機器人好不容易兩只腳走路了，但一配合手上開門的動作就摔倒了。

我們?nèi)四靡粯訓(xùn)|西的時候，知道不會擋住眼睛。

但機械臂在運動的時候，可能就會不自覺的擋住攝像頭。

我們出去郊游，看到果園里的草莓很好吃，一伸手就能摘下來。

機器呢?不是把草莓捏爛，就是拽不下。

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

自動駕駛就是一個比較好的開始，「現(xiàn)在全世界都相信自動駕駛能夠?qū)崿F(xiàn)，你去問一個車廠、一個工程師、一個投資公司，都會和你說這是最酷的事情。

當(dāng)全世界的技術(shù)、工業(yè)界和資本都相信并且把大量的精力投入進去的時候，你會發(fā)現(xiàn)這個事情變成現(xiàn)實是必然的。

」相比在技術(shù)上的難度，李開復(fù)甚至認為無人駕駛最大的障礙是法律、人倫等問題。

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

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

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

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

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

但 GPU 領(lǐng)域，英偉達一家獨大。

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

創(chuàng)新工場投資的比特大陸，在過去制作比特幣礦機的過程中，已經(jīng)生產(chǎn)出十分類似于 GPU 的產(chǎn)品。

同樣的邏輯適用于自動駕駛領(lǐng)域，大多數(shù)的無人駕駛技術(shù)公司認為 L4 自動駕駛有可能在 3 年內(nèi)實現(xiàn)。

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

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

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