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东方富海周绍军:人工智能改变人类社会的力量

摘要东方富海合伙人、富海深湾移动创新基金管理人周绍军:人工智能是第四产业革命、到底什么是人工智能、人工智能的四个爆发前提、人工智能的产业链、产业趋势与投资趋势、哪些职业最有可能被机器人取代?
东方富海周绍军:人工智能改变人类社会的力量

2016年7月29日,在洲际酒店举行了中国创客-“创江湖”第2期人工智能专场活动,本次活动由搜狐财经主办,活动主题是:“好奇心看见未来”。参与活动演讲的嘉宾有东方富海合伙人、富海深湾移动创新基金管理人周绍军;CA创投合伙人、挚金资本创始合伙人杨溢;上海智臻网络科技有限公司(小i机器人)总裁兼首席技术官朱频频;碳云智能科技创始人兼首席信息官黎浩等。

东方富海合伙人、富海深湾移动创新基金管理人周绍军的演讲主题是“人工智能改变人类社会的力量”,下面是整理的演讲实录(有删减):

人工智能是第四产业革命

我们在人类历史上可以看到有三次工业革命。我们认为人工智能应该是爆发的第四次工业革命。为什么这么说?第一次是18世纪,出现了蒸汽机。蒸汽机做了什么事情?他把人类从繁重的体力中解放出来。很多东西原来要人自己做的,不需要了,比如说可以通过车、轮船,提供很多效率,所以18世纪蒸汽机的出现,在英国发动第一次工业革命。

第二次工业革命是电力,电力的出现我觉得我就不用讲了,没有电我们今天没有办法生活,出现在19世纪中期。

第三次,在19世纪出现了以计算机跟互联网为主的第三次工业革命,我们认为它是一次工业革命,因为互联网对我们的生活影响非常非常的大。

现在人工智能、机器人,我们认为是第四次工业革命,也就是人工智能的到来。

到底什么是人工智能?

我给大家简单说一下我们自己的看法。刚才说了我是文科生,我可能没有杨总那样说很多专业术语。在我的理解中,人工智能是什么呢?它其实就是一个大脑,跟脑科学是相关的,所有PC互联网、移动互联网,包括IOT物联网都属于数据输入、数据归集,大数据不断往脑中投射,相当于感觉和神经。另外一个是云计算,相当于大脑的中枢神经系统,它可以通过硬件、大脑跟软件,跟你的思维结合去进行计算。还有一个是大数据,大数据实际上是什么意思呢?你可以理解为是知识的沉淀。经过了这么多年的学习,我们慢慢会在脑海中沉淀下来一些东西,你才会引发一些思考。其实人工智能跟脑科学一模一样,你必须不断输入数据,它学习之后才能产生自己的一些所谓意识和智慧的基础。这是我们的一些认为。

举一个非常通俗的例子,比如说这位女士站在这里,作为一位男士来讲,从视觉来看这位女士非常漂亮,这是一个视觉的输入。通过脑海的计算,通过大数据积累,跟我以前遇到的女孩子相比,这是一个非常优秀的女士,这时候云计算告诉我,是不是应该上去跟她要号码。没错,云计算的结果是她有男朋友了、结婚了,不能要,这时候程序结束了,就到了这个点。不过也有一些男生云计算的结果是,不管结不结婚,我都可以要到号码,这个就不讨论了。

所以,所谓的人工智能,我们觉得跟脑科学是非常非常相似的。

我们讨论人工智能的整个领域,包含非常多学科知识,包括了移动互联网、PC时代的互联网,包括了自动化、物联网、云、机器人和先进汽车等等,实际上这些领域涉及的是大概数十万亿美金的规模,如果说是第四次工业革命,我们觉得一点都不为过。

人工智能的四个爆发前提:智能互联设备数量迅速增多、大数据时代促进万物互联、云计算技术成熟,市场规模快速扩张、深度学习及算法进步影响巨大

为什么之前我们没有去讨论人工智能?或者说为什么现在投资界这么热衷、这么热烈的讨论人工智能?其实人工智能的爆发需要一个前提,就好像一个大脑从一个小娃娃到成年人,需要有一系列前提条件,才能达到我们今天所谈的这么一个高度。比如刚才我们说的这个输入设备,现在我们可以看到,所谓智能互联的设备数量越来越多,在座的没有人没有手机吧?离你最近的是手机吧?你可以感觉到生活当中无处不在的带有智能的数据设备,所谓智能包括能够预算,能够做出计算结果的这么一些设备,非常多,这意味着第一个前提条件出现了。

第二就是大数据。其实行业数据是非常非常多的,刚才我跟八抓鱼的创始人刘宝强在聊,如果把数据输入进来这个量非常大。如果数据没有分门别类的做的话你许多办法辨别。

另外,有了数据、沉淀和信息的摄取,但是还得计算,脑子得想得过来,所以涉及到云计算的技术成熟。我刚才说的这三个领域,实际上涉及的市场非常非常多,产品了非常多投资机会,成熟的或者没有成熟的。

第四是深度学习和算法的进步。现在我们看很多进步,实际上不是说硬件怎么好,而是算法怎么强,这个团队在算法方面的能力非常重要。深度学习我们认为在2013年是非常重要的技术突破。很前沿的技术公司,比如说谷歌、微软、Facebook都有技术布局,包括中国百度也成立了深度学习研究院。所谓人工智能要能爆发,我们认为这四个条件缺少都是不可以的。

具体来讲,刚才还是说了一些高大上的概念和理念的问题。作为一个投资人,我怎么投呢?谁告诉我云计算是什么,它到底怎么挣钱?大数据怎么去挣钱?作为投资人,我得关注,除了概念以外,怎么把商业模式跑出来,最后变成现金、收入,这是我们关注的事情。从应用层面来讲,我们认为在未来五到十年,绝大多数消费电子设备都会变成一个智能化的大脑,从感知、交互、控制这三个方面成为它们拥有的一些能力。具体来讲,比如说现在我们看了很多项目,包括服务机器人,在家庭、安防、餐厅的服务机器人。包括自动驾驶,这方面就不说了,在美国有半自动、全自动、辅助,三到五年、十年的布局方向。还有一个是VR和AR的领域。还有什么呢?还有无人机、游戏娱乐、智能家居。刚才从四个前提来看,那四个前提具有非常多机会,如果细化成应用层面,每一个市场都是上千亿的市场,所以机会是非常大的。

人工智能的产业链:应用层、技术层、数据资源支持层

如果从应用层再回来看整个产业链,怎么去分析呢?我们是这么看的。

1、利用技术层输出的人工智能技术,为用户提供智能化的服务和产品,这是第一层应用层。包括刚才我列举的所有落地的产品和商业模式。其实这个层面,我们认为还不是门槛非常高的层面。

2、通过不同类型的算法,建立模型,形成有效可应用的技术。这个层面我们认为是有技术门槛的,包括机器视觉、语音识别、自然处理、运动控制。举一个很有意思的例子,我跟我的一个同事探讨,人工智能在语音识别上怎么能够做到最好?他告诉我说,如果你能持续的跟机器对话,几轮下来以后你都没有发现它是一个机器,这就意味着有人工智能的技术支持。什么意思呢?比如说我在Callcenter打电话跟他交互,我要办卡、消户、交话费,对方对答如流,我办完业务了给它打满分,但是我不知道对方并不是人,而是一个语音交互设备。

3、数据资源支持层。当然最难的,产业链难度最大、技术门槛最高的,实际上是支撑了技术层和应用层上面的关键环节,就是云计算、大脑芯片、传感器等等形成的数据资源的支持。比如说芯片,我们现在都不敢投芯片,因为芯片一旦出来门槛非常高,但是投入的时间非常长;云计算现在我们也不敢投,为什么呢?我们觉得不一定投得起,搞不好这应该是大家伙干的事情。有一些作为VC是可以投的,有一些层面我们未必会去介入,当然只是一个探讨。

我们看数据支持层有哪些代表企业呢?云计算包括谷歌、阿里云、百度、IBM、微软、亚马逊。芯片包括英特尔等等,传感器有KINECT、LETCV等等。技术层,我看到这里面介入的公司非常多。同样,机器视觉方面基本上很多大公司都有布局。包括语音识别、自然语言处理,图灵在北京,还有云之声、科大讯飞等等。运动控制方面就不讲了。包括最近很热的,波士顿有一个机器人是怎么打都不倒的。应用层的门槛不是特别高,但是离我们非常近,比如说之前在美国看到的服务机器人叫JIBO,陪伴孩子的。还有自动驾驶,还有丰田传统公司也在做自动驾驶的事情。百度也跟我们投了一家公司。Uber野心跟大了,以后出门不用人了,叫一个Uber出门就走了。

产业趋势与投资趋势

基于前面讲的这么多机会,如果我是投资人却不去投,肯定会被骂死的。过去几年很多机构在视觉、交互、语音、图像等等各方面都有很多的布局。对,你们没有看到东方富海,因为我们比较低调。趋势方面,其实刚才杨总也讲了一些,这里就不再去讲了。左边的图(见PPT),红色的表示热点,绿色表示相对来讲没有那么热的。这里不去细讲了。

投资趋势,刚才杨总讲过了,每年都比上一年有增加,但是现在我们谨慎一点,因为我们觉得有一些领域时机可能没有到,过早布局可能会死得非常快。所以,除了方向对,投资的时点也很重要。虽然说人工智能是很热的领域,但是不是说任何时候都会扑进去。不管怎么样,我们看到大量的项目集中在什么地方呢?42%在早期,就是种子和天使阶段的特别多。为什么呢?因为人工智能刚刚起来没有多久,所以你看到非常成熟的企业并不多。现在在美国已经跑到了几亿美金的初创企业也不多,也不是特别成熟。我说的不成熟并不表示技术不成熟,而是应用还没有达到量产和大批量应用的层面,所以大量的投资还是存在于早期,包括我们的投资策略也是这样。

哪些职业最有可能被机器人取代?

今天的主题很有意思,是“好奇心·看见未来”,其实好奇害死猫。很有意思,人工智能对人类的挑战是什么?在美国在2020年,1200个岗位会被机器人取代。调查发现,30%的人认为机器会对人类造成威胁。麦肯锡做了调查,如果你的工作是重复性、重体力、简单操作、工资低,这些工作很可能都被取代。可能这个你们没有概念,好像我同事帮我写了一些更具体的工作。有没有做信贷的?现场嘉宾:有。周绍军:完了。法律助理和初级律师肯定有,替代的可能性94%。出租车司机89%。这里没有保安吧?保安84%。记者11%,律师小于5%,所以我觉得做律师还是相对比较安全的。艺人和歌手7.4%。今天不会有艺人和歌手的。这个话题是比较有争议的,只是觉得有趣就提出来跟大家探讨一下。

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