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什么原因能让房价暴跌!有一条你肯定想不到!
房产吐槽哥&&&&
有朋友问我:说了那么多,房价到底会不会暴跌?我可以回答一句“无可奉告”,那么朋友又不高兴。朋友们啊,总是想弄个大新闻,再把我批判一番。那怎么办?我做了一点微小的工作,如果我们把房价跌幅超过10%称为暴跌。
有朋友问我：说了那么多，房价到底会不会暴跌?我可以回答一句&无可奉告&，那么朋友又不高兴。朋友们啊，总是想弄个大新闻，再把我批判一番。那怎么办?我做了一点微小的工作，如果我们把房价跌幅超过10%称为暴跌。那么，我今天我们来聊一下这个话题：有哪些因素会让房价下跌，若有以下几个因素同时出现，房价必然暴跌!意料之外的因素：GDP算法改革从前，买房人猜测房价不会跌的重要理由是：因为中国经济发展的需要，特别是每年的GDP增速是硬性要求，而房地产是GDP的支柱，房价一旦下降整个房地产行业将陷入动荡，所以ZF不会允许房价下降。未来，因为ZF的一项重大改革，地方ZF很可能再也不会充当房价的保护伞了。真是大快人心呀!7月5日，统计局发布了关于改革研发支出核算方法、修订国内生产总值核算数据的公告。目前统计局正在探索新方式，将滴滴出行等分享出行、众包和&沙发客&等新兴行业纳入至官方GDP增长数据中。7月15日，统计局公布2季度GDP同比增长6.7%。此次是在中国实施研发支出核算方法改革后首次公布GDP。据统计局核算司负责人介绍，核算方法改革后，理论上GDP增速将上调。从近十年的数据来看，改革后GDP增速年均提高0.06个百分点。改革后，GDP的核算方法将由生产核算法改为支出核算法。在支出核算法下，过去未曾被纳入统计范围，但在经济生产中的比重越来越大的一些行业，将被纳入统计。新被纳入统计范围的行业，将带来大量的GDP，未来很可能成为GDP重要的支柱之一。所以，有了更粗的大腿，地方ZF何必还抱着老胳膊老腿呢?因为过去是从生产端统计，且规模以下企业没有直报数据，所以容易遗漏掉并不直接参与实体经济生产的小微企业和个人。现在很多第三产业提供服务不再需要实体门店了，通过互联网就能完成，如打车、点餐、借款、购买理财等。这部分经济模式未直接进入生产法统计的GDP核算中，但是的确发生了资金交易支付，创造了GDP。特别值得注意的是，支出核算法下，过去被当作&费用&的研发支出，未来将被当作&固定资本&看待。这有什么区别呢?&费用&是不能计入GDP的，而&固定资本&是应被当作GDP增加的。举例说明，某手机公司2016年研发新软件的支出有1000万元，过去的GDP核算，这1000万元会被当作打了水漂，花掉了就是花掉了。统计人员会对它说：&你个死跑龙套的。&现在，这1000万元将被当作过河的垫脚石，是GDP的一部分。统计人员将对它说：&就算是一条底裤，一张厕纸，都有它的用处。&情理之中的因素：收紧货币和信贷人人都想闷声发大财。一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑到历史的行程。房价涨跌，咱们没办法钦定，必须得看大势。当年日本、香港的房价暴跌背后都有货币和信贷的助力。中国房价跟市场中流通的货币数量基本保持同方向变化：货币多，房价涨;货币少，房价跌。一旦ZF控制住货币和信贷，房价必将受到影响。曾有专家梳理过中国1990年到2012年数据，得出的结论是房价的涨幅与M2增长率的相关性高达71%。房价上涨的大驱动力并不是需求，而是货币。广义货币供给变化和房价的关系如下：今年的中央经济会议提出，要实行&稳健的货币政策&。什么意思?简单来说，货币和信贷不会再向以前那么宽松了。ZF已经认识到，靠超发货币和宽松信贷，已经无法再有力拉动经济发展了。无节制的宽松信贷会导致大量的烂账坏账，还会推高各类商品价格，包括房价。过量的资金会跑到利润率更高的金融市场投机，实体经济却得不到补充，这对经济发展是有害的。收紧货币重要的手段，就是加息。现在5年以上银行贷款基准利率仅为4.9%，达到近30年历史低点。2002年是个历史低点，5年以上贷款基准利率为5.76%。为使经济良性发展，央行现在有充足的加息空间。加息对房价的影响有两个方面：一、没有房的买房更难了。利率提高，收入不提高，还贷能力降低，自然更难贷款买房。二、有多套房的还贷更难了。他们会卖出富余的房子。这样，在房地产库存量巨大的情况下，又增加了这些存量房，供给将大大多过需求。2011年的房地产市场呈现下滑，与2010年末到2011年接连加息有很大关系。央行5年期及以上基准利率从5.96%逐渐升至6.22%、6.45%、6.65%、6.9%，直到2012年6月才下调。统计局数据显示，2011年四季度，楼市销售量已转为下降，同比降幅为7.2%。而待售商品房面积则高速增长，增速高达26.1%。同时，房价涨幅明显回落，12月份，70个大中城市新建住宅价格涨幅同比回落4.8个百分点。房地产市场从2012年下半年开始回暖。同时，以后新印发的钞票数量会减少，你会发现，过年时发红包要换新钱，越来越难。这表明，市场中流通货币减少，房价上涨会越来越慢。捉摸不透的因素：开征房产税今年，国土资源部向地方ZF明确了两点工作目标：一是在2016年底前，要基本实现&停发旧证，改发不动产产权证&。而是在2017年底前，不动产统一登记技术平台必须基本覆盖全国所有市县。而不动产统一登记被认为是开征房产税的必要前提。房产税很有可能在2018年启动!2011年上海和重庆试点房产税。2013年和2014年，曾一度传出房产税试点范围扩大的消息。可是，此后却不了了之。很大原因是不动产登记系统未完善，给征收房产税造成困难。不动产登记完成后，如果房产税在全国各地铺开，购房人群的心理会发生变化。首先，原来没有房子正在犹豫要不要买房的&骑墙派&会考虑到买房后房产税对自己的影响;其次，如果贷款买了一套房，月供压力不小，还要多了房产税，有可能趁高点卖掉;再次，此前有多套房产的投资客，会考虑把一些房子出售。房产税令人捉摸不透的地方在于，人要不要买房、要不要卖房，重要的决定因素是房产税的负担成本有多大。而现在全国征收细则都没出来，如果房价上涨的收益仍然大于房产税的成本，那么该房的还是会买房，该炒房、屯房的还是不会卖。如果房产税支出真的超过房价上涨的收益，那么大家的购房投资理念会发生变化。从原来认为&房子多就是好&，将变成房子要&少、精、好&。多套房产，不如一套精品。后，个体会受到群体的影响而产生对房价风险的恐惧。当试点在一个城市内，其他城市购房人群只是旁观者的态度。跟社交网络的信息传播类似，当全国都实行房产税，一个城市的房价下降，这个行情会有传染性，其他城市房价也撑不住。无法反驳的因素：刚需人口减少购房人口一直是决定房价的基础作用力。根据中国报告大厅的数据，各年出生人口数量图如下：我们把买房刚需族定义为25岁到35岁的人口。根据出生人口估算刚需族人口，不考虑死亡因素，则各年刚需族增长率如下：我们发现，近四年中在房地产市场热、房价涨幅迅猛的2013年，刚需族增长率也是大的。2017年，刚需族增长速度就将接近0。而从2018年开始，刚需族将每年都在减少，这预示着潜在买房人口的下降，全国房价增速必然下滑。刚需人口减少是必然的。嗅觉灵敏的投资客看到买房人少了，而且是一年比一年少。投资客会赶在房价高点把房子挂在中介平台抓紧时机卖出去。买房的少了，卖房的多了，短时间内，房产中介的&客源/房源比&将大幅降低，买房者话语权增强，房价想不降都难了。总结一下，我们谈了以上几点因素，但这些因素不一定同时出现。读者朋友们，都不要&听风就是雨&，咱们本身要有自己的判断。你要问我支不支持降房价，我就明确地告诉这一点：我支持。但是，咱们中国也要提高自己的知识水平。日本和美国的房地产金融，比我们不知道高到哪里去了，照样崩盘。中央应该抱着&允许降房价，不允许崩盘&的态度来指导经济，经济和楼市发展也要有个基本法。后，房价涨跌，你都可以买房，但买房要慎重。不管你是不是身经百战，心态上要保持谈笑风生、投资方向上要听风就是雨、该进该退要跑得快。还要提醒大家，我们这里只是谈一套基本理论，不对投资结果负责，而将来房价出了偏差，能负责的只有自己。
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摘要：我们的社会、经济都严重依赖于人类的智能，可以讲智能是人类文明的根基，而人工智能对人类智能形成替代，所以人工智能从来不缺愿景。然后，一些更大的领域开始变热，比如上面说的人机交互、自动驾驶、数据分析等，这时候各种资本会更大幅度的介入。
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文/李智勇SZ
10月13美国政府发了两份报告：《为未来人工智能做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》，百度李彦宏认为人工智能是未来，而与此同时360的老周近来则发了篇《人工智能泡沫有多大》的文章来探讨人工智能在搜索以及上的落地方式。毫无疑问的人工智能已经成为这个时段的热点，但它究竟和过往几次有什么不同？是再一次人们的集体错觉还是说一场席卷社会和企业的变革真的已经开始？核心制约因素是什么，这篇文章探讨这个问题。
人工智能上的正反馈
新技术的展开从来不是因为人们的喜好和热情，而是依赖于技术-商业（有时候是军事）上的正反馈循环。CPU的变小与变强，网速的持续提高事实上都是这种正反馈的结果。人工智能此前两次失败的很难看，主要原因就是有愿景但并没有实际产生出太大的商业价值。
我们的社会、经济都严重依赖于人类的智能，可以讲智能是人类文明的根基，而人工智能对人类智能形成替代，所以人工智能从来不缺愿景。任何一个点的突破比如图像识别都可以让人联想到看家、查交通违规等多种场景。人工智能此前一直缺的就是它要能真的能持续产生商业价值。落到看家、查交通违规的例子上，就意味着技术上它必须足够精确，降低误报率，真的能履行人的部分职责，达到可用的程度。达到可用的程度可以看成是一个落地的起点，这之后需要的则是进一步的投入要能让这种商业价值扩大，比如不只能看家还能巡逻，不只能查交通违规还能辅助驾驶。
初步可用，投入可以让商业价值放大这两者如果同时具备，那技术-商业的正反馈就可以形成。一旦形成这种正反馈，那这种技术的摊开就不是人力可以改变的。第一次人工智能浪潮更多是受制于第一点，人们在那时候似乎并没给人工智能找到特别好的应用；第二次人工智能浪潮则更多的止步于第二点，80年代确实有些专家系统被成功部署，并为公司节约数以千万美元计的费用，比如第一个成功的商用专家系统R1在DEC成功运转，此后DEC陆续部署了40个专家系统，但这种展开显然并没有获得持续的回报，也就没能持续下来。
这次人工智能浪潮之所以看着有点不一样，关键就在于这种正反馈已经初步形成，并比此前两次范围和深度大大有所增加：
技术上，一边Deep Learning大幅提高语音识别等的精度，比如语音识别就从大约20年前的70%提升到现在的95%以上，另一边GPU的持续进步则不断提高计算速度，根据nVidia的数据，训练速度提升60倍，inference则提高16倍左右。
商业上，机器学习已经成为一种标配，DeepMind尝试把AlphaGo的算法运用到Google IT运营中，结果把运营费用降低了40%。苹果则用机器学习改善各个地方的用户体验，比如PAD笔上的防误触。总体来看可以讲AI向各行业全面渗透已经成为基本趋势。
到这种程度我们至少可以讲正反馈的第一个螺旋已经转起来了，但只有第一个螺旋还不足以让白宫采取行动，所以需要探讨的是这个螺旋转起来后，后面还会有什么？必须有足够大的东西，这种正反馈才能持续下去。
到底人工智能在那里可以产生新价值
人工智能事实上可以应用在任何一个领域，如果非要分个类的话，那大概是3个基本类别：一个是人机交互方式（包括语音交互与AR这种新的显示方式）；一个是前端的自动化；一个是后端的数据处理。
在人机交互上，最典型的例子就是语音交互与AR。AR这个词可以进行非常复杂的定义，比如可以是常说的那种眼镜（微软Hololens、Meta等），也可以是手机的一个功能特征比如Tango那种玩法，当然也可以是一种应用功能，比如Pokeman。但我个人认为AR骨子里是一种交互方式的变革，这种交互方式核心特征是实时混合数字空间和现实空间，核心依托的技术则是人工智能上的突破，至于具体产品则是这种交互方式的不同应用。
语音交互则是我们常说的Siri，Echo等（声智科技尝试的方向）。这种交互方式的变革之所以重要在于它会催生新的通用型计算平台，进而导致整个生态的变化，比如：Dos-->Windows, Windows -->触屏。交互方式上比较有意思的点是它看起来并非刚需，但实际上是通用型终端换代的核心制高点，影响极为深远。比如说从PC互联网到移动互联网最核心的变化是App的出现，这深度影响了搜索支付等，而App之所以会出现一个核心的原因正是触屏的出现，触屏是非精确定位，你不能像在PC浏览器里那样精准访问各个链接，正因为触屏的操作区域必须足够大，所以就需要App这种形式来放大高频服务使用时的便利性。
在前端自动化上最典型的就是自动驾驶和机器人。在这次人工智能有突破之前，所有的自动化可以称为限定规则下的自动化。从软件的实现上更容易看出这两种自动化的根本差别，过去的软件里其实充满了“如果（A条件满足），然后（做某个行动）”这样的条件和分支，之所以Office Word甚至Windows这样的软件看着非常强大，原因是这种条件选择嵌套的足够多。但现在基于深度学习的程序则不是这样，它先训练出个模型来，接下来把新的输入抛给这模型，让模型自己看着办（Inference）。也就是说传统的程序是可以精确控制的，但深度学习的程序没办法控制细节。这种程序差异放到自动驾驶和机器人上能达成的自动化程度显然有本质差别，比如在生产的时候前一种程序上的自动化只能让特定的机器人在流水线上生产特定的产品比如汽车，后一种则可以产生什么都能干的机器人，这种机器人最终能干什么依赖于你怎么训练它。后一种机器人的应用范围无疑远胜前一种，但暂时后一种机器人在操作精度上确实还不如前一种。这种自动化升级的深远影响在于它可以依次在各个领域实现无人操作，比如建筑上就可以实现无人机+挖掘机的无人操作（Skycatch与Komatsu尝试的方向），工厂里则可以实现生产线上的无人操作等（Baxter尝试的方向）。
在后端数据分析上比较典型的应用是IBM Watson的那种大数据分析程序。IBM选择了医疗做突破口，这其实是非常有道理的。一般来讲医疗的历史数据通常有比较好的标注，而图像识别技术上的突破正好可以用来看各种医疗片子。看医疗片子事实上相当于是识别上的病变模式，而在这点上再有经验的医生也会被人工智能虐。当然这种数据分析绝对不局限于医疗，金融、安全、建筑等都可以应用同样的模式。
看完了人工智能的三个大的落地方向，我们回到技术-商业的正反馈上：
首先是深度学习+GPU的突破导致语音识别、图像识别等在识别率和速度上有突破性进展。然后是这种突破在现有的某些领域中得到应用，比如人脸识别等。当然这两者都伴随者资本的持续投入。
然后，一些更大的领域开始变热，比如上面说的人机交互、自动驾驶、数据分析等，这时候各种资本会更大幅度的介入。
下面其实要等待的是这些大领域真的有所进展，一旦他们有所进展并且运营成功，那这次人工智能浪潮算是彻底落地，后面就会进入应用范围持续扩大，技术自身变的更快更强的阶段。一旦这些大的领域无法取得进展，比如5年里看不到成功的落地项目，那这波人工智能浪潮就有可能再次变冷。
人工智能可以降房价吗？
如果这次人工智能浪潮真的落了地，那一定会影响就业，这点很多人探讨过，这里不再展开。反倒是想探讨一个开脑洞的问题，人工智能这类科技的发展可以降房价么？
抛开各种细节，房价增长的核心原因是人口向少数地区集中，而少数地区房子供给有限。所以人口净流出的地区比如辽宁，房价是十分不坚挺的，甚至下跌趋势已经比较明显。
这样一来核心问题就是：科技的发展到底是有助于催生越来越中心化的大，还是说让城市可以去中心化？答案如果是前者，那科技就是助推中心区域房价上涨的力量，如果是后者那科技的发展就是站在高房价的对立面的。
到现在为止经济发展一直都是在促进中心化。一个地方配套越完善，那经济越发达；经济越发达，配套也越完善。可以讲经济发展，城市中心化和高房价三者间有种必然联系。
但人工智能等科技似乎是站在高房价的对立面的。如果AR真的足够发达，那异地办公就成为可能，高质量教育也不再依赖于总是供给不足的教师，高质量医疗也会与地域解绑。那样一来人们随便在那里都可以获得工作以及高质量的教育、医疗等社会服务，那他为什么需要住在高房价的地方？
未来的人口分布始终有两种可能：
一种是北京这类大城市逐步扩大，成为每个可以吸纳1~2亿人口的超级城市。这趋势在各个省重演，各个省会成为地方性超级城市，同时3~4线城市和乡村逐步消失。
一种则是人口相对均匀分布，每个人可以找到他喜欢的地点，虽然远离繁华但也生活的极为便利。
人工智能这类科技似乎是站在后者一边。
上面说的其实是新书《终极复制：人工智能将如何推动社会巨变》里想表达的部分意思，我们的未来在细节上仍然模糊，但人工智能在重定义未来这一点上是百分百确定的，所以才会有很多的人从学校（360人工智能研究院的颜水成是从国立大学），从科研院所（声智科技的陈孝良是从中科院声学所）等走出来拥抱这次浪潮。
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人工智能到底有多神奇？它真能让房价下跌吗？
　　欢迎关注“创事记”的微信订阅号：sinachuangshiji文/李智勇SZ10月13美国政府发了两份报告：《为未来人工智能做好准备》和《美国国家人工智能研究与发展策略规划》，百度李彦宏认为人工智能是未来，而与此同时360的老周近来则发了篇《人工智能泡沫有多大》的文章来探讨人工智能在搜索以及娱乐上的落地方式。毫无疑问的人工智能已经成为这个时段的热点，但它究竟和过往几次有什么不同？是再一次人们的集体错觉还是说一场席卷社会和企业的变革真的已经开始？核心制约因素是什么，这篇文章探讨这个问题。人工智能上的正反馈新技术的展开从来不是因为人们的喜好和热情，而是依赖于技术-商业（有时候是军事）上的正反馈循环。CPU的变小与变强，网速的持续提高事实上都是这种正反馈的结果。人工智能此前两次失败的很难看，主要原因就是有愿景但并没有实际产生出太大的商业价值。我们的社会、经济都严重依赖于人类的智能，可以讲智能是人类文明的根基，而人工智能对人类智能形成替代，所以人工智能从来不缺愿景。任何一个点的突破比如图像识别都可以让人联想到看家、查交通违规等多种场景。人工智能此前一直缺的就是它要能真的能持续产生商业价值。落到看家、查交通违规的例子上，就意味着技术上它必须足够精确，降低误报率，真的能履行人的部分职责，达到可用的程度。达到可用的程度可以看成是一个落地的起点，这之后需要的则是进一步的投入要能让这种商业价值扩大，比如不只能看家还能巡逻，不只能查交通违规还能辅助驾驶。初步可用，投入可以让商业价值放大这两者如果同时具备，那技术-商业的正反馈就可以形成。一旦形成这种正反馈，那这种技术的摊开就不是人力可以改变的。第一次人工智能浪潮更多是受制于第一点，人们在那时候似乎并没给人工智能找到特别好的应用；第二次人工智能浪潮则更多的止步于第二点，80年代确实有些专家系统被成功部署，并为公司节约数以千万美元计的费用，比如第一个成功的商用专家系统R1在DEC成功运转，此后DEC陆续部署了40个专家系统，但这种展开显然并没有获得持续的回报，也就没能持续下来。这次人工智能浪潮之所以看着有点不一样，关键就在于这种正反馈已经初步形成，并比此前两次范围和深度大大有所增加：技术上，一边Deep Learning大幅提高语音识别等的精度，比如语音识别就从大约20年前的70%提升到现在的95%以上，另一边GPU的持续进步则不断提高计算速度，根据nVidia的数据，训练速度提升60倍，inference则提高16倍左右。商业上，机器学习已经成为一种标配，DeepMind尝试把AlphaGo的算法运用到Google IT运营中，结果把运营费用降低了40%。苹果则用机器学习改善各个地方的用户体验，比如PAD笔上的防误触。总体来看可以讲AI向各行业全面渗透已经成为基本趋势。到这种程度我们至少可以讲正反馈的第一个螺旋已经转起来了，但只有第一个螺旋还不足以让白宫采取行动，所以需要探讨的是这个螺旋转起来后，后面还会有什么？必须有足够大的东西，这种正反馈才能持续下去。到底人工智能在那里可以产生新价值人工智能事实上可以应用在任何一个领域，如果非要分个类的话，那大概是3个基本类别：一个是人机交互方式（包括语音交互与AR这种新的显示方式）；一个是前端的自动化；一个是后端的数据处理。在人机交互上，最典型的例子就是语音交互与AR。AR这个词可以进行非常复杂的定义，比如可以是常说的那种眼镜（微软Hololens、Meta等），也可以是手机的一个功能特征比如Tango那种玩法，当然也可以是一种应用功能，比如Pokeman。但我个人认为AR骨子里是一种交互方式的变革，这种交互方式核心特征是实时混合数字空间和现实空间，核心依托的技术则是人工智能上的突破，至于具体产品则是这种交互方式的不同应用。语音交互则是我们常说的Siri，Echo等（声智科技尝试的方向）。这种交互方式的变革之所以重要在于它会催生新的通用型计算平台，进而导致整个生态的变化，比如：Dos--&Windows, Windows --&触屏。交互方式上比较有意思的点是它看起来并非刚需，但实际上是通用型终端换代的核心制高点，影响极为深远。比如说从PC互联网到移动互联网最核心的变化是App的出现，这深度影响了搜索支付等，而App之所以会出现一个核心的原因正是触屏的出现，触屏是非精确定位，你不能像在PC浏览器里那样精准访问各个链接，正因为触屏的操作区域必须足够大，所以就需要App这种形式来放大高频服务使用时的便利性。在前端自动化上最典型的就是自动驾驶和机器人。在这次人工智能有突破之前，所有的自动化可以称为限定规则下的自动化。从软件的实现上更容易看出这两种自动化的根本差别，过去的软件里其实充满了“如果（A条件满足），然后（做某个行动）”这样的条件和分支，之所以Office Word甚至Windows这样的软件看着非常强大，原因是这种条件选择嵌套的足够多。但现在基于深度学习的程序则不是这样，它先训练出个模型来，接下来把新的输入抛给这模型，让模型自己看着办（Inference）。也就是说传统的程序是可以精确控制的，但深度学习的程序没办法控制细节。这种程序差异放到自动驾驶和机器人上能达成的自动化程度显然有本质差别，比如在生产的时候前一种程序上的自动化只能让特定的机器人在流水线上生产特定的产品比如汽车，后一种则可以产生什么都能干的机器人，这种机器人最终能干什么依赖于你怎么训练它。后一种机器人的应用范围无疑远胜前一种，但暂时后一种机器人在操作精度上确实还不如前一种。这种自动化升级的深远影响在于它可以依次在各个领域实现无人操作，比如建筑上就可以实现无人机+挖掘机的无人操作（Skycatch与Komatsu尝试的方向），工厂里则可以实现生产线上的无人操作等（Baxter尝试的方向）。在后端数据分析上比较典型的应用是IBM Watson的那种大数据分析程序。IBM选择了医疗做突破口，这其实是非常有道理的。一般来讲医疗的历史数据通常有比较好的标注，而图像识别技术上的突破正好可以用来看各种医疗片子。看医疗片子事实上相当于是识别图片上的病变模式，而在这点上再有经验的医生也会被人工智能虐。当然这种数据分析绝对不局限于医疗，金融、安全、建筑等都可以应用同样的模式。看完了人工智能的三个大的落地方向，我们回到技术-商业的正反馈上：首先是深度学习+GPU的突破导致语音识别、图像识别等在识别率和速度上有突破性进展。然后是这种突破在现有的某些领域中得到应用，比如人脸识别等。当然这两者都伴随者资本的持续投入。然后，一些更大的领域开始变热，比如上面说的人机交互、自动驾驶、数据分析等，这时候各种资本会更大幅度的介入。下面其实要等待的是这些大领域真的有所进展，一旦他们有所进展并且运营成功，那这次人工智能浪潮算是彻底落地，后面就会进入应用范围持续扩大，技术自身变的更快更强的阶段。一旦这些大的领域无法取得进展，比如5年里看不到成功的落地项目，那这波人工智能浪潮就有可能再次变冷。人工智能可以降房价吗？如果这次人工智能浪潮真的落了地，那一定会影响就业，这点很多人探讨过，这里不再展开。反倒是想探讨一个开脑洞的问题，人工智能这类科技的发展可以降房价么？抛开各种细节，房价增长的核心原因是人口向少数地区集中，而少数地区房子供给有限。所以人口净流出的地区比如辽宁，房价是十分不坚挺的，甚至下跌趋势已经比较明显。这样一来核心问题就是：科技的发展到底是有助于催生越来越中心化的大城市，还是说让城市可以去中心化？答案如果是前者，那科技就是助推中心区域房价上涨的力量，如果是后者那科技的发展就是站在高房价的对立面的。到现在为止经济发展一直都是在促进中心化。一个地方配套越完善，那经济越发达；经济越发达，配套也越完善。可以讲经济发展，城市中心化和高房价三者间有种必然联系。但人工智能等科技似乎是站在高房价的对立面的。如果AR真的足够发达，那异地办公就成为可能，高质量教育也不再依赖于总是供给不足的教师资源，高质量医疗也会与地域解绑。那样一来人们随便在那里都可以获得工作以及高质量的教育、医疗等社会服务，那他为什么需要住在高房价的地方？未来的人口分布始终有两种可能：一种是北京这类大城市逐步扩大，成为每个可以吸纳1~2亿人口的超级城市。这趋势在各个省重演，各个省会成为地方性超级城市，同时3~4线城市和乡村逐步消失。一种则是人口相对均匀分布，每个人可以找到他喜欢的地点，虽然远离繁华但也生活的极为便利。人工智能这类科技似乎是站在后者一边。小结上面说的其实是新书《终极复制：人工智能将如何推动社会巨变》里想表达的部分意思，我们的未来在细节上仍然模糊，但人工智能在重定义未来这一点上是百分百确定的，所以才会有很多的人从学校（360人工智能研究院的颜水成是从新加坡国立大学），从科研院所（声智科技的陈孝良是从中科院声学所）等走出来拥抱这次浪潮。订阅号：琢磨事(zuomoshi)
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