怕被谷歌等巨头无情碾压？人工智能创业需跨5个坑
一只蚂蚁被压路机轮胎无情的碾压，而压路机根本都没有注意到它。
类似这样的事情在人工智能领域其实已经出现了，巨头公司以近乎“碾压”的方式将很多初创公司赶出了局。
比如Google发布了神经机器翻译系统（GNMT），并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，准确率得到了相当程度的提升，这使得一些国内机器翻译的创业团队被无情碾压。
（谷歌CEO劈柴在发布会上展示其产品强大的中译英能力）
探长走访了国内顺为资本、声智科技、文因互联等人工智能领域投资机构和公司，总结了人工智能创业的一些坑。
第一个坑：做大公司会做的事情
创业公司都是在大公司的阴影下生存。
很遗憾的是，很多时候大公司并不是纸老虎，一方面大公司有大量的人工智能人才，有良好的人才储备，另一方面是大公司有大量的数据，此外大公司还有众多的渠道和流量。
初创公司和大公司正面对抗，结局是可以想象的。
作为一个佐证，硅谷某大公司收购一个人工智能初创企业后，发现各种指标跑下来，性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了，而不是研发。
又比如上面提到的例子，某机器翻译创业团队，在谷歌发布新版神经机器翻译系统后，发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。
所以一定要思考好大公司的产品路线图，不要螳臂当车。
那么，哪些是大公司一定会做的事呢？
基本有两大规律：
第一是，越是底层的东西，巨头越会去做
人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，大公司会长期进行战略布局。在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。
比如谷歌、亚马逊、微软都纷纷推出了自己的人工智能的基础设施、API和开源框架，包括了计算机视觉、语音、语言、知识图谱、搜索等几大类。
第二是，越是通用型的产品，越是大公司会做的。
对于通用型的产品，大公司会贯彻人工智能优先的策略，来提升效率、改善用户体验，对于通用技术层，这是构建大公司护城河的基础，大公司也一定会布局。
比如谷歌贯彻AI First的策略，改进智能助手（语音和NLP）、谷歌翻译（机器翻译）、YouTube（推荐算法）、图片搜索（计算机视觉）等等。
这也导向了一个新的结论，也是顺为资本副总裁及入驻企业家孟醒在采访中强调的，越是纯互联网的产品，越是大公司会做的。这背后的逻辑是互联网产品具有网络效应，也更通用。所以从这个角度上看，面向大众的纯互联网产品并不是人工智能初创公司创业的好方向。
实际上重投入和一眼就能看得见巨大价值的项目，都不是初创公司的理想的选择。
难道创业公司就没有机会了吗？
互联网大公司都在发力人工智能，依靠强大的实力做平台，做入口，把持流量和服务，连接关键节点，难道创业公司就没有机会么？
庆幸的是巨头也有局限，它很难在每个垂直领域都做的非常深，因为这未必是他们的核心业务。
创业公司可以选择做垂直领域的先行者，积累用户和数据，结合技术和算法优势，成为垂直领域的颠覆者。
不过即使是做垂直领域，也不建议和传统公司硬碰硬，而是迂回包抄，边缘突破。
创业公司也可以专注于细分场景应用，做窄品类的应用，提供解决方案，直戳行业痛点。
总结一下，创业公司应该不断从边缘创新，在巨头看不见或者不屑的地方进行创新，不断扩大创新的边界，从而成长为一个价值中心，走农村包围城市的路线。
第二个坑：只追求技术不重视产品体验或经济效益
“2C产品上，消费者不会为算法和技术买单，技术必须转化为产品，用于改善产品体验或者提升效率”，声智科技合伙人&副总裁李智勇在采访中表示。
一个产品落地，内部的链条很长，除了技术和研发，剩下70%的人可能是做产品、销售、生产、渠道。如果是硬件，需要考虑硬件以年计的开发周期。如果是面向企业的解决方案，还需要考虑不同企业和客户的繁琐需求。
（谷歌为其人工智能机器人研制的芯片）
人工智能领域很多科学家创业，拥有很好的技术背景，“这个领域的确很适合科学家创业，但技术往往只是必要不充分条件。”孟醒在采访中表示。
科学家创业也往往面临一个问题，学术能力强的科学家往往发的最好的Paper,而最好的Paper往往都是研究最通用的问题。
正如我们之前讲的，做一个通用的东西，未必能立马应用于工业实践，即使有用，这往往也是大公司要做的。
不过拥有技术优势这个起点是对的，得把这个滚动起来。技术突破，产品落地，技术再突破，越卷越大，像滚雪球似的一步一步地发展壮大起来。
“这个滚雪球的过程是非常必要的，因为纯粹的机器学习算法优势并不会持续多久，最多一年，甚至三个月”，李智勇强调。
即使是在人工智能领域，技术在很多场合也不是最重要的东西，一方面是大家的技术都差不多，没有显著差异，另一方面是有众多其他的因素影响用户体验和购买选择。
第三个坑：摸不清谁会为你的产品买单
人工智能创业者一定要谨慎痛点低的伪需求，满足谁的需求是一定要思考好的问题，在人工智能领域，要么是2B（面向企业），要么2C（面向消费者）的方向，各有利弊。
2C 的优势在于可以打造自主品牌，而且用户购买决策是在相对市场化的竞争环境中，一但成功容易形成规模效应，成长为巨头。2C 的劣势在于可能需要更长时间的积累，需要更庞大的团队，而且竞争更激烈，因为要消费者掏出真金白银。
2C也可以分为两大类，一类是新硬件新产品，第二类是既有产品的改造。
（Amazon Alexa语音助手系列产品）
新硬件新产品可能是一片蓝海，也可能是一个伪需求，我们需要关心的是市场能有多大，量有多大，如何教育消费者，如何获取用户，需要关注周期有多长，能否撑到爆发的那天。
既有产品的改造我们要正面和传统产品对抗。需要思考好我们产品效率的提升或者用户体验的改善是否足够让用户放弃已有的成熟产品。我们是注重于存量市场还是增量市场，团队是否能够抗衡传统公司几年甚至数十年积累的市场、品牌和渠道。
2B 的优势在于相对容易变现，因为从企业用户更容易收费，此外团队也更专注在某些问题，这些点上更适合创业团队；2B 的劣势在于规模效应不一定明显，2B的周期也可能很长，此外2B弊端是某些领域采购决策市场化程度可能很低，需要拼企业资源或者政府资源。此外，2B的切入点也非常重要，找不好切入点就非常容易碰壁。
（针对企业的人工智能服务，图片来自Raconteur）
2B还是2C这是一个问题，目前来看大多数垂直领域的应用都是2B。现在的人工智能领域创业者找到一个合适的行业，充分了解这个行业的需求，看准这个行业在某个时间点产生变革，变革是什么，然后提供2B的服务，可能会比突击2C的机会要更快或者更容易。
的确，在2B领域找到一个方向，帮助企业或商家提升效率或者省钱或者创收，都是一个很好的方向，“这是一个经济问题”，用孟醒的话说。
无论做2B还是2C,都要想好壁垒在哪里，优势在哪里。比如如果优势是行业资源，如何找到合适方向切入。如果壁垒在于数据，第一波数据从哪里来，如何把数据优势滚动起来，都是要思考的问题。
第四个坑：人员结构不合理
把握好研发团队和产品工程团队的比例，也是在人工智能初创公司里不断涌现的一个问题。
很多人工智能初创企业由于团队基因等原因，一味地追求算法和技术上的领先，招募大批科研人才，而工程人才欠缺。拥有大量科研人才有利于做公关，也利于吸引VC的投资，但这一方面可能带来过高的成本，牛人扎堆后更难管理，谁也不服谁，可能会因为学术兴趣不同而造成“神仙打架”，导致产品方向的偏差。
毕竟初创公司不是研究院，不以促进学术发展为目的，不以发paper为目的，而是要以产品为核心的商业机构。
做2C的创业，需要创始团队非常有产品思维，而这往往是科学家出生的团队最缺乏的，而做垂直领域的应用，也要求创始团队有行业资源。这些都需要寻找合作伙伴来补齐。
第五个坑：不懂得如何把握节奏
在国内讲风口，在硅谷也讲timing，在大部分投资都有投资回报期要求的情况下，创业公司要控制业务的方向和节奏，找好合适的时机。
在互联网和移动互联网创业的时代，都有窗口期的概念，错过了窗口期会很难做大，进入过早也会死的快。在人工智能领域，时机和节奏感的把握都很重要。
时机的判断非常关键，比如在当前语音的发展已经完全可以商业化的时候应该做些什么，比如对视觉领域的技术发展的判断，又比如对无人车领域前景的判断，找准时机点及其关键，不同阶段要做不同的事情。
而节奏感的控制除了来自对人工智能技术发展程度的判断，还有来自对融资环境的判断，对市场发展速度和变化的判断，对竞争对手的判断。有这几个方向的判断，就大概能知道是否步子应该迈得大一些。
最后，想说的是，人工智能领域的创业除了技术驱动更明显，好像和其他领域创业也没有多大的区别，这些坑希望人工智能领域的创业者要谨慎对待。
本文为硅谷密探旗下《AI严肃说》专栏文章
作者：严肃
“硅谷密探主笔，麻省大学人工智能方向研究生，与通用汽车合作过为期两年的无人驾驶科研项目，在国际人工智能联合会议(IJCAI)等学术会议上发表过多篇论文，在写一系列AI的文章”
责任编辑：
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今日搜狐热点12月29日，&星宠联盟&成立。这一联盟由五家定位不同的宠物服务平台成立，分别是宠物智能硬件小佩宠物、宠物版 &春雨医生&的爱宠医生、一站式宠物服务平台摸摸哒、宠物家庭寄养服务平台小狗在家和自建物流体系的宠物电商宠粮到家。小狗在家创始人王丹雪对创业邦说，五家公司走在一起是从此前一起做地推开始，渐渐发现创始人之间个性比较契合，所以成立联盟。 联盟成立之后，将会互相打通接口，共享用户资源，此外，也将继续抱团地推，从而降低获客成本。于用户而言，也可以获得多元化的服务体验。此外，联盟成立后，五家公司将共同拿出 100 万人民币用于免费捐粮、推进动物保护法、线上免费领养和流浪宠物免费医疗计划。目前，已与包括北上广深在内的 10 余个城市、50 家流浪宠物救助领养中心达成合作。爱宠医生CEO马迁对创业邦说，现阶段会以这五家公司为主体进行深度合作，未来想把它打造成&协会&性质的团队，会纳入更多的公司进来。为什么成立联盟？而成立联盟的原因不难理解：首先，中国经济整体下行，巨头们纷纷合并，而成立联盟是最简单直接的办法。具体到宠物行业，和西方不同，中国宠物家庭的社交化程度不够，用户教育程度不足，因此用户增长较慢，而宠物平台同质化竞争又相对严重，通过&抱团&可以增加自身竞争力，互相引流，增加客户来源。第二，垂直领域的发展思路已从&平台&过度到&生态&。但想要凭借一己之力打造生态并不容易，加之目前各个宠物平台所占份额都相对较小，于是&抱团&成为最好的方式。而此次联盟选择了五家差异化的公司也许正是出于这样的考虑。 小佩宠物CEO郭维学说，联盟是希望打通宠物服务的各个环节，让每个环节更加精细化，而不是所有服务都由一家公司来做，这样核心业务抓不住，拓展的品类也难做到专业化，上不去。第三，除了本身业务的合作之外，通过联盟可以形成竞争合力促进业务进步，推动行业发展。如联盟计划中的公益活动等。
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华为也搞个~~~~~~~~~~~~手机正在人们的生活中扮演越来越重要的角色，而手机被盗已经成为了很多人的心病。特别是现在移动互联网金融正在蓬勃发展，如何保证自己的信息与财产安全已经成为了一个越来越受到关注的问题。昨天，移动行业的多家巨头宣布成立了一个自愿加入的“反盗联盟”组织，并承诺从明年开始其生产的产品会全部加入全新的反盗技术。我们的手机经常遭到小偷的光顾“反盗联盟”的成员　　尽管这个组织昨天才成立，但是已经得到了美国最大的五家移动运营商的支持，并且还有多家硬件厂商与操作系统领域的行业巨头宣布加入，例如苹果、谷歌、HTC、华为、摩托罗拉、微软、诺基亚和三星等等。运营商与制造商都携起手来“反盗”如何“反盗”　　这些公司承诺，从2015年7月开始出售的设备将全部具有远程清除数据与停止使用的功能（使变砖），以防止设备在未得到主人允许的情况下重新使用。并且在设备找回的时候，还能够重新恢复使用。而运营商则表示，他们将推动这项业务的实施。iPhone被锁机之后的界面更进一步的“反盗”是“自毁”？　　虽然美国多个州以及地方立法机关都对这一承诺表示赞许，但是有些人觉得仍然不够。加州参议员马克·列诺（Mark Leno）提出：“移动行业今天采取了渐进，但不足够的措施来解决智能手机被盗的顽疾。”列诺在一份声明中表示，“就在几周前，他们还声称当前的措施不可行并具有反作用。我对他们如此迅速地改变这一立场感到鼓舞，但但如果最终目的是打击针对智能手机和平板电脑的街头犯罪和暴力抢盗的话，今天的选择性措施还远远不够。”　　列诺指出，要想对抢盗行为产生震慑作用，大多数用户必须打开“毁灭开关”，否则这种犯罪行为将继续猖獗。“尽管我对当前的激进式措施感到鼓舞，但移动行业必须致力于全面的解决方案，而不仅仅是一项措施，用来保护用户，确保街头安全。”列诺表示。自毁开关　　而美国无线通信和互联网协会（CTIA）主席史蒂夫·拉根特（Steve Largent）则认为此举措是全行业以及监管机构与全体消费者团体合作的典范。“我们赞赏这些公司在面对智能手机被盗或被抢的情况下为保护移动用户做出的承诺，”拉根特在声明中表示，“这种灵活性可以使用户既能使用符合自己独特需求的最好功能和应用，又能保护他们的智能手机和有价值信息。与此同时，应当开发出多种不同的技术，这样黑客和犯罪分子才不会打开‘后门’继续利用。”
可是你有没有想过 道高一尺魔高一丈？
他除了新技术搞不好小偷技术也改革了
插　　　李白，李太白，李太太白，李太太太白。　　　你黑，你雀黑，你雀雀黑，你雀雀雀黑！
就像开锁公司一样，再高科技的防盗锁他们都能开，小偷能开锁也能对解决这手机防盗的问题呀。。　　　一只小羊，两只小羊，三只小羊，四只小羊……一百只小羊，一百零一只小羊……吖，太多小羊了，数不清了！！　　泥煤的，你大爷的，你全家的，我明明是草泥马好吧！
最强的盾和最强的矛
前排围观—— 【我是霸唱，嗯？唱唱也是你能叫的吗！ 】
最强反盗是自爆　　　----小燕子 穿花衣 年年春天来这里 我问燕子你为啥来 燕子说 这里的山路十八弯 这里的水路九连环
前　　　　　　　　　　　这只是个神奇的小尾巴　　　请不要试图去研究我是怎么发出　　　　　ฏ๎๎๎๎๎๎๎๎๎ฏ呼๎ฏด้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้็็็้็็็ฏ๎็็็็　็็oด้้้้้็็็็็้้้้้็็　 ็็็้้้้้้้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้　้้็็็็็้้้้้็็็็็้้้้้้้้็็　　　
应该自毁CPU和主板看你还偷反正丢了没奢望找回来
登录百度帐号推荐应用潘云鹤：AI2.0时代的五个布局方向
原作者: 翟继茹|来自:
摘要: 中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合的增强智能和自主智能系统五方面进行。
9日，在全球人工智能高峰论坛上，中国工程院院士、中国工程院原常务副院长认为在人工智能正在走向2.0时代，这也是人工智能发展的重要转折关头。潘云鹤讲到，此前人工智能发展进行的是1.0技术，此后30年时间中不仅是技术需要再次升级，是否有量的应用，也同样重要。潘云鹤指出，中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合的增强智能和自主智能系统五方面进行。在数据智能方面，AlphaGo让大家看到了大数据应用最好的便是深度学习。但是深度学习还有是否可解释，是否能够更加通用的问题。“如果把深度学习和人工智能其它技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。”潘云鹤认为。在五项重点发展方向中跨媒体智能发展能带来更大的想象空间。跨媒体智能将研究跨媒体，跨传感器间的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样研究者就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力。（完）以下为演讲实录:我今天讲的题目是中国新一代人工智能，三个部分的内容。现在先讲问题的提出，大家知道近年来人工智能在国内外迅速升温。这一次升温和前几次的升温不一样，它不是学术界发生的，它是产业界发动的。聊天机器人小冰已经慢慢的成熟，意味着Windows界面今后将转向自然语言的界面，交互起来更加容易。大家知道社交网站不但可以走出一大批用户，而且我可以从中获得专业的知识和数据。用4亿英镑成功收购了DeepMind，DeepMind的AlphaGo战胜了人类的围棋，而且他们公司的发展战略将从移动优先转化为人工智能优先。 & &去年美国五大科技巨头宣布成立一个人工智能联盟，这一步实际上做得非常好，中国现在也在筹备，志在进行人工智能技术的研究推广。中国的公司也不甘落后，据我看一马领先的是，百度在去年入选了MIT的科技评论，成为全球50家最聪明的公司之第二。而且它在语音搜索、无人车、无人驾驶、自动翻译，以及人工智能在商业各种服务中正在积极布局，而且取得了良好的效果。在广告的自动设计上实现了人工智能，在刷脸支付上实现了人工智能，当然还有其它新的成果，等一会王坚博士还会进行介绍。我们非常高兴的看到杭州另外一家公司，海康威视。它已经把深度学习的芯片装进了摄象头，因此摄象头传出来的信息不仅有medio，还可以传出技术的大小、颜色、厂家、人的面孔。也成立了诺亚方舟人工智能实验室，我在大前天访问了中兴，中兴的人工智能布局也很好，它在云端、管线端、终端，三个方面进行布局人工智能全面的研究。与此同时，中国政府也开始聚焦人工智能。我们在今年很多领导的讲话，总书记的讲话和总理的政府工作报告中，都看到了人工智能的出现。其实从去年开始，很多内部报告中，总书记和总理就已经集中提到了人工智能。国务院还出台了互联网+人工智能的专门文件，其实在西方发达国家也几乎同时进行了这方面的布局。去年5月份，美国白宫发表文章，准备迎接人工智能的未来。它使在美国的国家科技委中要设立人工智能和机器学习专门委员会，用来协调和指导全美的行动。到了10月份，过了五个月，美国联邦政府又出了一个专门的报道，《国家人工智能研究发展战略》。在这个报告中指出，人工智能正处于可能出现的第三次浪潮。英国在去年年底发布了报告，人工智能未来的机遇和决策影响，提出英国应该更快在人工智能上发展。法国在今年4月份制定了人工智能战略，德国在今年5月份颁布了全球第一个自动驾驶的法律，准备迎接无人驾驶汽车的上路。日本的总务省、文科省、经产省建立了三省联动机制，认为人工智能将会迎来产业大发展。他们在未来几年准备瞄准生产力的问题，健康医疗和护理的问题，交通物流的问题，跨领域安全的问题，四个领域进行人工智能的研究。同时，民间热度也在升温。民间温度升温最快的时期就是AlphaGo战胜李世石的时期，今年AlphaGo又战胜了中国的围棋冠军柯洁。而且是专家，对人工智能有所了解的人，对这次比赛感到十分震撼的是，AlphaGo不但使用了大数据、使用了深度学习。大数据和深度学习已经在近几年中用得很普及了，但它使用了另外一种新的方法，自我博弈。它在和人下棋之余，自己和自己在不断的下棋。而且下得很快，因此它有几十万只盘，或者几十万个优秀的棋局，是人从来没有看到的。人只能看到古人遗传下来的优秀棋谱，它还有很多自己和自己下的经验存在里面。因此从这个角度来讲，在下围棋领域中，人已经很难和计算机相比。媒体表现出了更大的信心，媒体对人工智能的发展热情很高。他们经常提的问题是机器什么时候取代人类。这种兴趣，我想很多时候来自于很多科学家的表达。比如英国著名物理学家霍金，他就曾经表达过人工智能的完全开发可能导致人类的灭绝。从现在起一百年内，计算机将比人类更加聪明。当然还有一些其他科学家也讲过类似的话，而且报刊还发表了非常令人震撼的文章，比如去年3月9号英国《金融时报》发表了一篇文章。现在在美国斯坦福等4所名校的人工智能博士起薪已经达到200-300万美元，相比之下互联网精英人才的起薪是20万美元左右。这个可能不是普遍情况，可能是一个个案，听到之后就发表了。但指出了一个问题，人工智能人才将有大量的需求。刚才袁省长讲到浙江省准备在人工智能人才上有新的政策，我认为十分及时和重要。而且有关院校要加强培养人工智能方面的研究生、硕士生和博士生。中国工程院比较早的关注到了人工智能，因为最近十年以来中国工程院一直在研究智能城市、大数据、智能制造、创新设计，以及知识中心。所有这些项目研究的过程中，我们感到这些项目要做好，最后它的技术核心都指向人工智能。开始进行做的时候都是数据处理、数据中心、云计算之类的问题，做到后来它的核心没有人工智能做不到高水平上面去。而且现在全国进行智慧城市建设的已经有400个城市，中国在搜索引擎、图像识别、语音交互、工业机器人方面，每年有一个快速的增长。中国工程院成立了国际工程科技知识中心，最后运行下来受到全世界的欢迎，尤其是第三世界，非常迫切希望把工程科技技术用知识的形式拿来进行全球共享，这个对大家的发展都有很大的好处。而所有这一些，它的技术指向了人工智能。因此，2015年中国工程院就设立了一个重大的咨询项目，就是“中国人工智能2.0发展战略研究”。为什么说人工智能2.0呢，因为中国工程院的专家认为，现在十分重要的是人工智能不太会有量的大发展，企业的行动已经证明了人工智能是会有一个量的大发展。而且我们还应该看到人工智能是在一个转折关头。这个转折关头是说人工智能将有一次质的大飞跃，将从1.0走向2.0。前面60年人工智能进行的是1.0的技术，后面的60年，或者后面的30年，将进行一种升级的技术，这就叫2.0。中国要进行前瞻性研究，并且尽快布局及第二部分，人工智能走向2.0大家知道人工智能是1956年在美国，当时斯坦福大学的J.McCartthy教授等学者提出了人工智能的概念。这个概念的本意是讲，要让机器像人那样的认知、思考和学习。换句话说就是用计算机来模拟人的智能，这就是人工智能。人工智能随后发展出了七个典型的学科，机器定理证明，主要用计算机模拟人的逻辑能力和思维推理能力；第二是机器翻译，用计算机模拟人的自然语言，理解人类；第三，专家系统，主要用计算机来解决问题和表达知识；第四是博弈，最初的技术是树搜索；第五是模式识别，包括声音识别、图像识别、文字识别，这些都用了多媒体的认知；第六是学习，神经网络学习；第七是机器人，我们可以看到这七个典型的领域基本模拟七种不同的专业人士。有的模拟医生，有的模拟翻译的人，有的模拟下棋的人，有的模拟人或者生物的各种动作，等等。现在人工智能大量取得成功的应用，实际上都是这七个领域中60年研究的结果。60年研究，采用了新技术，现在开始投入使用了。在这个研究过程中，出现了符号学派、研究学派、行动学派。但是现在不一样了，我们来看一看现在人工智能所面临的环境已经发生了一些巨变。首先一个巨变是信息环境大变了。我们现在处于什么样的信息环境呢，回想起二三十年以前，那时候的典型情况是若干个人围着一个计算机专。后来计算机多了，每个人有一台计算机，现在一个人已经有多台计算机。包里放一个笔记本电脑，口袋里放一个移动电话，现在的手机实际上是一个移动计算。有首先手上还戴一个智能手表，智能手表里也是电脑。而且我们身边有大量的互联网，有移动计算、超级计算、穿戴设备、互联网、云计算、网上社区、万维网、搜索引擎，等等。这些信息在人工智能的前面一代没有碰到，人工智能前面一代孜孜以求的是用一台计算机，或者一台大计算机去模拟人的智能。而且我们的信息环境变了，我们将不是用一台计算机模拟人的智能，而是用新的环境建立新的智能。第二，社会需求变了。人工智能是模拟人的智能，而现在出现大量新的需求。智能城市、智能医疗、智能交通、智能游戏、无人驾驶、智能制造，这些新的大量需求，还可以列出很多，比如智能农业。这些需求中都不是一个人的行为，是一个系统的行为。如何由人工智能模拟一个系统的智慧，这将提出很多新的命题。第三，人工智能的基础变了，它的目标也变了。人工智能的基础都是数据驱动的，它的出台就是数据驱动。最早时人工智能的程序就是数据驱动的，但是现在数据变了。现在不但出现了大数据，还出现了多媒体数据，这是60年以前没有的。现在虽然有多媒体数据，但只能单一媒体进行工作。我们还面临着大量传感器数据，各种各样新传感器的出现。比如说卫星就是用传感器传输了大量的信息下来，这些信息人类到目前为止只能处理其中的一小部分。我们还将使用大量的增强现实和虚拟现实，AR/VR。所有这些说明了人工智能的基础出现了大量的变化，我们再用原有人工智能处理技术来处理这样的数据，显然已经力不从心。而且人工智能目标在一部分专家中已经发生了很大的变化，过去我们想用计算机去模拟人的智能。但我们也看到了，计算机的智能是机器的智能，人的智能是一种计算的智能。我们可以模拟神经网络的结构，但人在思考问题时神经究竟怎么活动的，我们对此了解认识还不足。因此很多专家认为，机器的智能和人的智能有重合可模拟的地方，还有大量不可模拟的地方。他们将各有特点，各有短处和长处。就像汽车轮子和人的腿还是不一样的，汽车可以在高速公路上面跑得比人更快，但它永远不可能取代腿，像人的腿那样灵活。技术发明了，人的腿依旧十分重要。因此，我们应该去追求，把计算机和人结合起来的混合智能。而这种混合要追究它增强了的智能，把两个智能系统结合起来，形成一个更加精彩的智能系统，形成人工智能新的思路。进而，我们用互联网把很多计算机和很多人组织在一起，很多传感器组织在一起，形成一种群体智能。我们看到很多变化都在最近若干年中出现了，这些变化将不可更改的推动着人工智能走向新的一代。现在这种变化已经开始出现了一些萌芽，我们可以看到其中第一个端倪就是大数据上面出现的智能。大数据现在应用最好的是深度学习，从AlphaGo中已经看出来了，深度学习如果加上其它的技术。比如自我博弈的技术，可以产生出很精彩的效果。而且现在深度学习还有很多问题，比如说是否可解释，是否更加通用，等等。如果把这些深度学习的技术和人工智能其它可能的技术，和今后发展的技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。前面讲到DeepMind已经战胜了李世石，发明AlphaGo的DeepMind公司用类似的算法已经在谷歌技能方面做出了重要贡献，它控制了谷歌数据中心的智能系统，制冷系统和窗户等120个变量，使谷歌的用电效率提升了15%。这15%是很大的数字，几年内节约用电费用几亿美元。他们算下来，谷歌买DeepMind公司的4亿英镑，现在已经从节电中全部收回了。中国的数据中心耗电量也很大，据统计2015年全国数据中心耗电1千亿度，如果能节约15%，那也是非常大的天文数字。 &端倪二，基于网络的群体智能已经开始萌芽。在2016年首期《Science》杂志上发表了“群智之力量”，把群智分成了三种，一种是众包的模式；第二是工作流程模式；第三是协同求解问题。它认为这三种模型发展好了，我们可以用网络组织非常大的能力去解决以前不可能解决的问题。实际上已经有很多单位用这样的方法取得了成功，比如说普林斯顿大学，他们在显微镜上获得的从视网膜到大脑之间的神经分布情况。他们获得了神经的结构之后，没有办法知道这个神经各自有什么功能。因此他们就号召全世界眼科和眼神经的专家，一起对这些视网膜神经进行分类。最后全世界有145个国家，16万名科学家参与了这个分类，在人类历史上首先把视网膜的神经搞得更加清楚了。涂上不同的颜色，这个颜色就代表它的功能。由此可以看到，真正要搞清楚脑大学的机理还有大量的工作要做。当然也有成功的例子，苹果的App store，维基百科。端倪三，人机一体化技术导向混合智能。我们有各种人机协同进行手术的达芬奇机器人，实际上是人和机器联合行动的外科手术刀。还有各种各样的穿戴式设备，所有这些人机一体化的混合智能，将使得人工智能向一个新的方向很好的进行发展。端倪四，跨媒体推理已经兴起。我们知道计算机的性能处理语言信息，处理视觉信息，处理图形信息，处理听觉信息，但是计算机很难把若干种媒体打通使用。人是不一样的，人在考虑一个问题是各种媒体通和使用的。比如我们看一本书，读到一个人在吃苹果。我们脑海里就可以看到这段文字，调动出苹果的形状，咬苹果的声音，吃苹果的味道，苹果的香味，都会在大脑记忆中活跃起来。我们的很多创新性思维实际上就由此而产生，很多解决问题的方法就靠这种类比的方式而进行解决问题。计算机在这些领域中间都没有成功，其原因就在于此。因此在新一代人工智能中，我们将研究跨媒体的智能，将各种现有的媒体，包括各种传感器打通进行使用。端倪五，无人系统迅猛发展。人工智能发展的第一阶段，人工智能的注意力放在机器人上，放在类人的机器人上，下了很大的工夫。但是出乎我们意料，类人系统不如无人系统发展的更快。无人系统并不是去模拟人，而是在原有机器上加上智能的行为，下面我用两个视频给各位看一下。这就是波士顿动力公司开发的，现在应该是水平最高的双腿机器人之一，这是海康威视工作的机器人，我们可以看到这两种机器人都很精彩，第一种机器人应该继续研究下去，离实用的价值还比较远，但有很大的科学研究价值。第二种机器人有很强的实用价值，第二种与其叫机器人，不如叫智能自主系统更好。我们的无人飞机并不是模拟鸟的翅膀，而是在原来飞机上加上智能自主系统，就形成了无人机。我们的很多机械都可以用一个智能化、自主化的方法，形成更加精彩的工作方式和工作效率。中国新一代人工智能的建议研究方向中国工程院建议中国人工智能应该朝着这些方向研究。它的基础研究、技术研究、软件研究，应该重点瞄准大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能，五个方向前进。应用中国现在迫切需要的一些方面，譬如说用于城市的发展和优化，这就是智能城市应有之意。智能城市并不是像现在有些城市搞的那样，只是搞一些智能化的系统。它将用于医疗的智慧发展方向，将用于制造的智能化发展方向，包括农业，包括其它的。在大数据智能方向，它着重要解决从数据到知识，到智能中间可解释性的问题，可通用性的问题。为此，它要很好的解决CPH三元空间中知识表达的新体系和新方法。CPH就是信息空间、物理空间和人类社会空间，这三元空间之间会形成很多新的信息交互方式。因此需要把数据驱动的方式和知识引导的方式结合起来，形成人工智能新的更加有效的技术。从而在智能医疗、智能经济和社会治理方面有更大的应用。第二个方向，群体智能。它将研究在互联网中，群体智能是怎么进行组织的，是怎么进行接力的，用什么方法鼓励大家一起来参与的。在参与过程中，彼此之间怎么进行协同，整个群体怎么演化为更加正确的方向和更加正确的行为。在这个过程中，群体中每一个个体之间怎么能互相学习，互相感知，这些都需要建立新的理论和新的技术。一旦建立了，将在科研、经济、商业和其它领域中有非常大的实用前途。它可以用于众创科研、分享交通、智慧医疗。第三个方向，跨媒体智能。它将研究跨媒体，跨传感器的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样我们就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力，希望在人工智能2.0阶段解决计算机的创新能力。第四个方向，人机混合增强智能。之所以希望人机混合形成强大的交互系统，形成增强智能。研究脑机协同的环境，它的交互方式，它的学习方式，动作控制方式，从而在脑控机器人和很多自主智能体之间协同。第五个方向，自主智能系统。研究环境的感知，自身的感知，不同个体之间的协同，行为的规划，行为的决策和各种各样行为执行的理论模型和方法，用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂。不但要模拟人，而且要模拟整个系统如何进行运行。 &&新一代人工智能将会有一个广阔的应用，它将在电子商务、智能城市、智能交通、智能医疗、智能物流、智能制造、智能电网、智能社区、智能经济、智能图书馆，这些系统运行智能化方面产生巨大的作用。（图示）大家可以看到这些都是人工智能1.0所没有的任务和工作领域。同时，它还将产生很多新的产品，包括无人飞机、无人车、机器人、智能手机，真正用人工智能的手机。智能游戏、穿戴式设备，各种AR/VR的装备。所以它将产生很多新的产品，新的产业，这是其中一个部分。总而言之，人工智能的发展将和中国的信息化方向密切结合起来。很多信息化的专家都认为，信息化的第一阶段是数字化；第二阶段是网络化；第三阶段是智能化。中国现在正处于网络化阶段，所以国务院提出要互联网+。但从网络化一定会转向智能化，人工智能在这样一个重要的时刻，将和它结合在一起，在中国形成一个巨大的应用。（见习编辑：管佳宇）
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