人工智能并不是一個(gè)新鮮的詞匯，無(wú)論從學(xué)界還是業(yè)界，人工智能在過去60年里已經(jīng)經(jīng)歷了三起三落，但人類從未停止對(duì)“機(jī)器實(shí)現(xiàn)人類水平智能”這一最初夢(mèng)想的追求。不管是投資還是創(chuàng)業(yè)，我們都在探索如何在商業(yè)環(huán)境里找到人工智能的應(yīng)用價(jià)值。那么，已經(jīng)發(fā)展了60年的人工智能，今天我們?cè)撛趺纯矗?/p>
技術(shù)發(fā)展有周期性
從1956年達(dá)特茅斯學(xué)院第一次正式確立了“人工智能”（AI）這個(gè)研究領(lǐng)域開始，歷史上的人工智能經(jīng)歷了繁榮的“黃金年代”，也度過了理想破滅的“低谷”，人們?cè)诘凸葧r(shí)一度試圖采用一些新詞（例如：大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)）來掩飾這個(gè)被三次抬高又三次破滅的概念。 然而，人類對(duì)AI最初的夢(mèng)想一直沒有改變，終于隨著AlphaGo戰(zhàn)勝李世石再次被喚醒，并且期待這一次它能為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來質(zhì)的突破。
其實(shí)不止人工智能，如果我們看關(guān)于IT和互聯(lián)網(wǎng)的熱銷書籍《浪潮之巔》、《沸騰十五年》等等，整個(gè)IT產(chǎn)業(yè)在過去幾十年同樣經(jīng)歷著起起伏伏的周期，這說明了一個(gè)問題：技術(shù)的發(fā)展史是有周期性的。通常上一波技術(shù)的普遍應(yīng)用，往往是引起新的一輪技術(shù)發(fā)展的原因，這是一個(gè)不斷從量變到質(zhì)變的過程。
人工智能發(fā)展史
Timing很重要，量變產(chǎn)生質(zhì)變
在周期性發(fā)展的技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域里，創(chuàng)業(yè)和投資都需要著眼時(shí)代的需求，提前于周期，但又不能超前。正如在YouTube出來之前的許多視頻的公司，受制于帶寬限制，使它們最終失?。欢謾C(jī)如果只是工作在2G網(wǎng)絡(luò)下，相信很多移動(dòng)應(yīng)用也不可能有今天的成功。
技術(shù)創(chuàng)新一定是上一波的量變引起的下一波的質(zhì)變，當(dāng)量變沒有到來時(shí)做質(zhì)變的事情，就會(huì)導(dǎo)致失敗。
這也就是為什么技術(shù)創(chuàng)業(yè)和投資的Timing很重要。 中國(guó)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境經(jīng)過了產(chǎn)品創(chuàng)新和模式創(chuàng)新兩個(gè)階段，隨著國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)通信設(shè)施越來越完善，互聯(lián)網(wǎng)的普及帶來了海量數(shù)據(jù)積累，摩爾定律和云計(jì)算大大提升了計(jì)算能力，我們認(rèn)為中國(guó)已經(jīng)做好了迎接下一個(gè)“技術(shù)創(chuàng)新時(shí)代”的準(zhǔn)備。
除了基礎(chǔ)設(shè)施完善、計(jì)算能力提高、海量數(shù)據(jù)積累，中國(guó)在技術(shù)人才的占有率上也逐步走向世界第一的位置。
據(jù)前不久白宮發(fā)布的《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展策略規(guī)劃》統(tǒng)計(jì)：從2013年到2015年，在SCI收錄的論文里，提到“深度學(xué)習(xí)”的文章數(shù)量增長(zhǎng)了約六倍，同時(shí)由中國(guó)科學(xué)家發(fā)布的相關(guān)論文已經(jīng)超過了美國(guó)，成為世界第一。
這也是為什么今天很多人都在談?wù)摷夹g(shù)創(chuàng)新這件事的原因，而對(duì)于涉足看上去很廣的技術(shù)創(chuàng)新，我們重點(diǎn)關(guān)注什么方向呢？我從以下三個(gè)方面來解讀技術(shù)創(chuàng)新帶來的投資機(jī)會(huì)：
1.數(shù)據(jù)處理及決策。隨著海量數(shù)據(jù)的積累和計(jì)算處理能力的量變，使得不論是從需求端還是供給端都迎來了質(zhì)變的機(jī)會(huì)。我們看到大多數(shù)在過去幾年蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)公司基本都是野蠻生長(zhǎng)的，之前積累下的海量數(shù)據(jù)金礦并被沒有被挖掘。而如今互聯(lián)網(wǎng)流量的紅利正在消失，在線流量越來越貴，深度挖掘流量帶來的價(jià)值、增加用戶留存，都是早期野蠻生長(zhǎng)后的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如今越來越迫切的需求。從供給端看，機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)人才的量變，都使得數(shù)據(jù)處理的能力大幅提升。因此，我們會(huì)在未來很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)重點(diǎn)關(guān)注和布局?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)。
2.機(jī)器代替人。世界人口結(jié)構(gòu)在近些年來發(fā)生了明顯的變化，發(fā)達(dá)國(guó)家的老齡化和發(fā)展中國(guó)家勞動(dòng)力成本的加劇提升，都使得我們對(duì)機(jī)器代替人越來越渴望，這無(wú)疑給創(chuàng)業(yè)和投資帶來了巨大的機(jī)會(huì)。機(jī)器如果要代替人，必然需要相繼學(xué)會(huì)獨(dú)立完成“聽”、“說”、“讀”、“寫”、“走”、“做”、“理解”等人類行為，但要完全攻破這些技能達(dá)到人類的水平，我們認(rèn)為起碼還需要幾十年的時(shí)間。
然而，隨著視覺識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、NLP（神經(jīng)語(yǔ)言程序?qū)W）、SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）等底層技術(shù)越來越成熟，我們認(rèn)為，有些簡(jiǎn)單且重復(fù)性的工作是可以優(yōu)先被機(jī)器學(xué)會(huì)的。在商用領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域，“機(jī)器代替人”都在慢慢迎來從量變到質(zhì)變的過程，比如客服和售前機(jī)器人（chatbot）的大規(guī)模應(yīng)用，比如工業(yè)制造型機(jī)器人等等。