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本文作者: 周翔 | 2017-04-30 15:41 |
雷鋒網(wǎng)按:4月26日下午,未來科技學(xué)院宣布啟動“未來科技資助計劃”,聚焦科研和科技創(chuàng)業(yè)。北京市科委高新處王齡樅,石勇、蔣田仔等國內(nèi)著名科學(xué)家,峰瑞資本創(chuàng)始合伙人李豐等風(fēng)險投資家出席了會議并作了主題演講。
現(xiàn)場,投資家代表峰瑞資本創(chuàng)始人李豐做了主題為“深科技投資”的演講,講述了峰瑞資本對前沿科技創(chuàng)新的投資邏輯,對于人工智能的投資,他說:“如果線下數(shù)據(jù)線上化已經(jīng)做得非常好,我們就投大數(shù)據(jù)。如果大數(shù)據(jù)已經(jīng)做得很好,我們就投這個方向上的人工智能。如果還沒有進(jìn)入到大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的階段,邏輯上我們就先不投大數(shù)據(jù),而是先投傳感器。等到傳感器被很好的工業(yè)化之后再投大數(shù)據(jù),然后再投人工智能?!?/p>
以下是李豐的演講全文,雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的刪減:
我們從兩年前就說要投科技,現(xiàn)在投的有三分之一是高科技,人工智能只是其中很小的一部分,我們在兩年以前投的時候人工智能還沒有現(xiàn)在這么熱。
人工智能現(xiàn)在變成了很熱的話題,我們自己投的大概有十個左右和這個方向有關(guān)。我們看人工智能,抽象來看,其實就是數(shù)據(jù)處理技術(shù)和建立模型效率的提高。
我們在看待市場正在發(fā)生的早期熱點和現(xiàn)象的時候,通常會問自己這樣幾個問題。第一個問題,為什么是現(xiàn)在開始熱?意思是為什么不是之前,也不是之后;第二個問題,為什么發(fā)生了這種模式,或者發(fā)生了這個概念、這個熱點,而不是別的?
拿人工智能舉例。為什么現(xiàn)在發(fā)生?為什么是人工智能?根據(jù)我們的簡單理解,它其實代表數(shù)據(jù)處理效率的提升,不管是對類型復(fù)雜程度還是建立模型的有效性。那么它為什么會在這個時候出現(xiàn)呢?其實是因為數(shù)據(jù)已經(jīng)多到需要用這個技術(shù)來處理,或者需要提高效率來處理。
那么大家就會考慮,這些所謂非常多、非常復(fù)雜的數(shù)據(jù),到底是從哪兒來的?為什么會在今天出現(xiàn)這么多需要人工智能處理的數(shù)據(jù)?
我們把它分成兩個部分,第一部分是線下數(shù)據(jù)大量線上化,在積累到一定規(guī)模后會帶來對數(shù)據(jù)處理能力和效率提升的需求。如果某個領(lǐng)域當(dāng)中,連數(shù)據(jù)化的過程都還沒有開始,大概這個領(lǐng)域還輪不到人工智能先出現(xiàn)。第二部分則是新數(shù)據(jù)的大量產(chǎn)生,而不是把線下原有的東西通過某種形式搬到線上去。
過去十幾年或者幾十年里,科技進(jìn)步的相關(guān)領(lǐng)域遵循了這樣一個有意思的簡單規(guī)律:一些底層工業(yè)技術(shù)的進(jìn)展和快速提升,使得我們可以把一些比較重要的傳感器變做的又小又厲害,而且很便宜,然后把這些傳感器安裝在了以前不能安的地方;接下來,我們讓這些廣義上制造了大量數(shù)據(jù)的傳感器能夠聯(lián)網(wǎng)。
比如,手機(jī)上很早就有攝像頭了,只不過那個時候它的用途不大,但是到了今天,已經(jīng)成為了必不可少的功能之一。為什么攝像頭在諾基亞稱王的時代沒有得到如此廣泛的應(yīng)用?原因很簡單,手機(jī)攝像頭的技術(shù)進(jìn)展巨大,變得又好又便宜。而且手機(jī)又可以連網(wǎng),所以你拍攝的的照片、視頻等數(shù)據(jù)就可以在網(wǎng)上大量傳播。
再拿手機(jī)舉例。由于智能手機(jī)的出現(xiàn),還誕生了世界上最大的幾家初創(chuàng)公司,比如國外的Uber,國內(nèi)的“滴滴”。以前要訂車,你要打電話說多長時間后要到哪兒接你,接你的人也要和你不停地說,現(xiàn)在狀況是怎樣的,車號是多少,現(xiàn)在走到哪里了等等。然而智能手機(jī)裝在了GPS芯片之后,你只需要點擊幾下,就可以把所有的需求非常準(zhǔn)確、清晰地表達(dá)出來,且你還可以知道司機(jī)離你有多遠(yuǎn),多長時間到。這一切能夠?qū)崿F(xiàn)的原因,就是我們把以前沒有裝進(jìn)手機(jī)里的GPS芯片裝進(jìn)了手機(jī),這也是手機(jī)變成智能手機(jī)的原因。
亞馬遜的智能音箱Echo也是相同的道理。亞馬遜把麥克風(fēng)陣列進(jìn)行了重新組織,在播放音樂的時候會有麥克風(fēng)搜集你的聲音指令,然后再用人工智來處理這些指令,并執(zhí)行相應(yīng)操作,這就是智能音箱。
再比如摩拜單車,其實就是把GPS、電子鎖、通訊芯片裝在了原來沒有被放過任何傳感器的自行車上。因此,你可以通過智能手機(jī)知道自行車在哪兒,可以通過用智能手機(jī)開鎖,這就是共享自行車出現(xiàn)的原因。
當(dāng)然,我們現(xiàn)在還在嘗試把更多傳感器放到車?yán)?,比如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等等,加上計算和通訊芯片,使得我們在將來可以生產(chǎn)具備完全自動駕駛能力的汽車,也就是所謂的Level 4、Level 5。你把這個問題再抽象看,它只是把原來沒有裝在車上的傳感器裝到車上,讓它實時產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù),然后再在各種維度上進(jìn)行組合、加工和處理,由此誕生了新的商業(yè)模式。
從結(jié)論上可以回到我之前所說的:
1. 工業(yè)技術(shù)的突飛猛進(jìn),特別是傳感器技術(shù)的提升,使得我們可以把傳感器做的又小、精度又高、又便宜,然后越來越多地放在以前沒有放過傳感器的物體中去,比如放在自行車上,無人機(jī)上。
2. 然后讓這些傳感器聯(lián)網(wǎng),制造和傳播大量的數(shù)據(jù)。
3.當(dāng)數(shù)據(jù)積累達(dá)到一定的程度的時候,我們開始用更好的方式來處理這些數(shù)據(jù),因此我們走到人工智能。
從結(jié)論上來講,人工智能在大部分領(lǐng)域都不一定是最好的時機(jī),除非這個領(lǐng)域已經(jīng)按照我所說的順序發(fā)生了很多事情。但是,在很多行業(yè)和很多事情上,我們終會走到人工智能的那一天。原因是有如此多的東西開始被加上這些傳感器系統(tǒng),讓它們聯(lián)網(wǎng),并開始產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。總有一天這些數(shù)據(jù)會多到現(xiàn)在沒辦法處理的程度,因此這個時候這個方向就會進(jìn)入人工智能。
我們的投資邏輯也是一樣,如果線下數(shù)據(jù)線上化已經(jīng)做得非常好,我們就投大數(shù)據(jù)。如果大數(shù)據(jù)已經(jīng)做得很好,我們就投這個方向上的人工智能。如果還沒有進(jìn)入到大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生的階段,邏輯上我們就先不投大數(shù)據(jù),而是先投傳感器。等到傳感器被很好的工業(yè)化之后再投大數(shù)據(jù),然后再投人工智能。
以自動駕駛舉例,現(xiàn)在還沒有足夠的多車被裝上這些傳感器,因此也沒有足夠多的數(shù)據(jù),因為這些傳感器從精度、尺寸和成本上來講,都還沒有達(dá)到大規(guī)模商用的階段,所以先要解決的問題是改進(jìn)和迭代這些傳感器,直到它們能夠被大規(guī)模地裝在車上,這時候才過渡到大數(shù)據(jù)階段,有了大數(shù)據(jù)才會最終走到人工智能。所以在還沒有大規(guī)模商用傳感器的領(lǐng)域,我們只能先投底層技術(shù),直到他們已經(jīng)成熟了。
以上是我為大家分享的經(jīng)驗和方法,謹(jǐn)供參考,如果有不全面的地方請批評指正。
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