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雷达卡
我们认为过去的十几年时间中国的互联网是从百度、腾讯这样公司逐渐进入到移动互联网像滴滴、今日头条等等这样的公司，其实它在过去十几年当中一直完成的是一种连接，把人和信息连接起来的过程，但是下一代的互联网很有可能做的事情不单是把人和信息连接起来，是要把各种物体跟人连接起来。在这个过程当中人工智能在里面发挥得作用类似于操作系统，类似于安卓对于移动互联网作用。
智能互联网它的经济模型可能跟传统的经济模型有很大的差别，过去我们知道BAT挣钱都是类似于广告模式不管是电商、游戏还是广告，其实都是一种流量变现的模型，但是智能互联网很有可能做的是一种效率经济，帮助你提高效率。比如我们使用汽车的效率、自行车的效率或者说我们在一些加工的时候需要的效率。
讲一讲为什么会出现人工智能的机会？如图这相当于过去我们通过机器识别物体的错误率，从2010年到2016年显著下降，现在它基本上可以做到比人的错误率还要低一些，这就是算法和深度学习对于这个事情的贡献。当然同时在一些计算能力方面也有很大的成本下降，我们知道其实算例的提升是人工智能的基础。
再讲一下大数据和人工智能的关系。
其实我们知道人工智能最核心的素材是数据，而在过去的这些年当中，因为智能手机的普及，让我们传感器的成本急剧下降，不管是手机的摄象头还是各种惯性导航的数据还是各种传感器它的成本急剧下降之后产生了大量的数据，这些数据有效利用成为人工智能发展的基础，没有数据作为素材很多东西是无法感知的。其实人工智能最核心的地方是来自于数据普及之后所有遇到过的类似情况都在过去发生过，所以机器可以通过学习这些数据产生很多模型和对这些事情的看法，它不是通过因果逻辑做分析的，而是通过大数据多样性、之间的相关性做分析的，这可能跟人的认知是非常大的不同。
而过去这些年，我们的存储能力、计算能力、数据产生的速度在膨胀，这为我们做人工智能的事情提供了很大的基础。
从事的角度讲如何判断一个事情是具备了类似于投资的价值或者有它的机会。我们再看一些早期的人工智能公司的时候会看它是不是具备了一些数据的能力，这些数据有可能通过加工一些公开的数据，有可能把公开数据进行二次加工之后形成了自己的数据，同时它有没有核心算法的能力，核心算法意味着对这些数据加工之后能够形成一些针对具体问题的解决方案。还有就是场景，人工智能肯定不是全场景解决问题的，一定是解决某些具体的事情比如自动驾驶、无人机的飞行等等这样一些非常具体明确的问题，人工智能在可以想见的未来不可能像人一样解决各种模糊的问题，只有界定清楚的问题人工智能会比人解决的好。
同时作为一个早期的人工智能的公司，它可能比较偏向于面向解决行业当中的问题，这时候它的销售能力、针对行业的理解、技术能力可能都是最核心的几个部分，只有这几部分同时具备的时候这家公司才有某种意义上发展的机会和潜力。
比如在中国很多医院癌症的数据，其实都是非常难拿到的，但是如果你能拿到某些癌症上万份的病例的时候，有可能通过分析它形成一个直接看片子的能力，这种在中国如何能拿到这些数据成为第一要素。同时拿到数据之后能够进行分析、算法能力变成很重要的第二个部分。第三把这些能力重新输回医院这个场景当中去这是三种能力的体现。只有同时具备这三种能力才有可能变成一家公司，我们也看了很多公司比如医疗、无人驾驶都投了三四家公司。
同时在一些基础领域比如图像识别、语音分析，已经是相对成熟的领域。我们在语义分析领域投资了一家公司彩云小义，它通过学习中英文场景，电影里的对话，把中英文自动翻译做的非常好，通过大量的学习之后随便讲一些话它可以自主翻译成非常好的英文或者别人说英文的时候翻译成中文，这种是在手机上直接完成的，以前的同声传译必须要有人做，但是现在机器可以做到非常准确，我们出外旅行参加会议的时候这样一个APP非常重要。从这里面我们可以看到人工智能还可以加强现有的能力。今日头条是推荐算法的能力，以前的头条是编辑做出来的，其实人工智能还可以做APP增强，可以看到翻译、新闻、路况，比如实时路况的导航帮助你A到B点选择三条路线等等这些都是人工智能在背后起的作用。当然这仅仅是开始，以后APP如果不具备大数据和人工智能处理的能力可能都很难冲出来了。
还可以看到物联网单车这样的应用，它其实目前智能性还不太够，但是它数据的分享和云端数据互相之间的交叉让我们很快能够找到合适的单车，并且能够通过移动支付付费，形成大量的自行车网络，它其实也具备了一定的智能性，比如智能开锁，但是它的智能性跟普通的人工智能概念有一点差距，当然有一天滴滴打车也可以通过自动驾驶的方式完全形成一个车的人工智能的网络，这是可以看到的未来。但是现在的所谓的物联网已经具备了很方便提高生活效率的能力。我认为人工智能最主要的是解决效率问题，我们之前肯定的互联网的东西是解决信息传递的问题，这是两个不同的时代，我们现在正好处在时代交替的关口。
同时我可以讲一讲人工智能在金融，因为金融本身数据比较多，在风控、反欺诈领域应用比较多了，是先行的。第二是在医疗，大量医院的信息化产生了很多数据包括病例、各种图像，通过这部分进行辅助诊断和识别已经有公司在做了，能不能做到更加精确的疾病预测、基因的大数据都是正在过程当中，而且在未来肯定会出来一些非常大的公司。当然在农业、类似于种植，比如对土壤酸碱度、湿度的自动识别帮助我们灌溉，预测产量，都是可以做到的。比如可以通过卫星云图预测某种作物它的产能和产量。同时在一些工业领域也是，比如一些预警，我们投了一些公司做风车的预警，通过传感器数据能够分析到风车是不是可能要坏了什么部件要怀了，可以提前预警做一些备件。在国外已经有一些公司做工业级预警的做到了20亿的估值，中国工业比较发达，工业和人工智能结合是未来很重要的一部分。
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