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呢？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。比如说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，数据的输入。

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。就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，就意味着有人工智能的技术支持。什么意思呢？比如说我在Call center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，这个难度是非常大的。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。有一些事情是作为我们VC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。我还是一个文科生。

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。谷歌、微软、百度，还有业内非常知名的格林森童（音），当然不知道现在做的怎么样。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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本文作者刘亚芳，亿欧专栏作者；微信：Y985703315（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。

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