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人工智能时代拐点来临:“精”和“准”成为主旋律 卫旺博士
来源:  作者:  时间:2018-04-24 08:55:34


海尔的张瑞敏先生理解的创业是“从悬崖上跳下来,在落地之前,组装好一架飞机”。我从这句话里读懂的是“精”和“准”,在跳下悬崖的危机时刻,如果我们事先不知道如何组装飞机,也不能够非常高效的组装出来,那么我们就一定被摔死,所以我想以这句话作为开篇,和大家分享的是创业时代拐点来临:“精”和“准”成为主旋律

任何创业都要符合“取势、明道、优术”的策略。在大势面前,有三种形式:被大势裹挟、顺应大势、被大势的浪潮淹没。所以,我们每个人都要知道什么是大势,才能够主动的顺应大势。产业的大势已经发生了改变,只是还没有根本性的转变,所以导致一些企业家,后知后觉。很多的企业家也想转型升级,但是不知道如何设计自己的转型和升级,对转型和升级没有“精”和“准”的顶层设计,也就导致后续的执行落地路径变得错综复杂。

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我们的先人说:“知止而后有定,定而后能静,静而后能安,安而后能虑,虑而后能得”。有人焦虑或者思考的还是自己的竞争对手,其实我们竞争对手是这个快速变化的时代,产业变化的速度在加快。今天其实我们不需要模仿行业领先者,我们需要思考的是融合,过去我们经常讲行业的边界这一概念,其实在今天这个时代行业边界几乎没有特别清晰的界定。尤其随着互联网的深入,大数据的应用,在数据层面,一切“异质数据”都应该进行关联,才会更加有生命力

所以我们说拐点来临,这是一个新的时代,人工智能时代产业的模式在变,

产业结构上逐步从制造业为主向服务业为主转变,有些企业家会说,我大概也知道这些,但是不能够深刻的感同身受。但是,如果我们从明星公司的迭代,从产业结构的变化,我们就能够嗅到未来已来的感觉。我们在90年代,牛气哄哄的公司是GE、皇家壳牌,都与资源有关,20年的发展,你发现全球最有价值的公司清一色跟互联网相关,在互联网产业里,明星公司也在发生变化,一开始的PC时代,明星公司是英特尔,进入移动互联网时代后,英特尔的股票表现就不如ARM,现在NVIDIA做人工智能芯片的,公司的股价远远超过了英特尔和ARM

我们从明星公司的演变,就能够嗅到产业的模式在变,产业模式的转变导致我们的运营方式也需要发生根本性的变革。为什么NVIDIA这么火,这个公司是做芯片的,芯片的目的其实是为了数据与信息的交互。我们深蓝会为什么会说创业时代拐点来临:“精”和“准”成为主旋律,就是因为以前是卖产品,未来是卖服务,服务的供给方式,就是需要消费端的数据和信息,最终产品本身的使用价值要远远超过交易的价格,这就需要整个产业的价值创造过程要延长,要由前端的销售延展到后端的服务

在这样的一个转变过程中,每个人的信息表达就成为行业争夺的对象,因为我们要的就是市场的“精细度”,细分到每个个人,就是精。同时,我们的服务,还能否“精准”的表达、送达,整个服务过程准确、准时。所以,未来十年的转型之路需要“数据、算力和算法”,这才是我们需要直面的转型升级。

过去我们的企业,生产一个产品找渠道卖给消费者就是王道,但是未来的市场是我们通过数据、算力和算法,与用户一起来共同创造价值,这就需要链接的端口,数据的导入,才能够为后续的价值创造提供“燃料”基础,这里的燃料基础就是数据,我们只有获得了个人的数据合集,我们才能够迎来真正的智能商业时代。产品的整个形态,在此时就变成了产品+数据+内容+服务的综合体,但是我们看到的很多企业,还是在生产和渠道方面大做文章,在数据、内容和服务方面的转型,动不动还是浅尝辄止。

我们以Nest跟冰箱的协同,勾勒出这样的网络协同效应。Nest与冰箱连接起来,冰箱不再是单一的产品,而是成为“产品+数据+内容+服务的综合体”,就是为生活服务的解决方案,整个是“端、网、云”的协同,冰箱端代表了数据搜集的触点,后续对数据进行分析,提供是场景化层面的服务,才是价值。所以未来,任何产业的发展,离不来软技术与硬技术的匹配与协同

这样的一个依靠数据和人工智能的智能社会已经正在向我们走来,个人数据的获得,就是“精”,依靠人工智能进行精准的服务就是“准”,已经成为行业转型的主旋律。现在很多人一谈到人工智能,要么寄予很大希望,要么“不闻不问”,其实都是对人工智能的一种“信息不对称”。人工智能其实没有那么复杂,人工智能一上来就告诉大家,人工智能无所不能,其实人工智能是有他的极限范围的,因为人工智能的关键信息还需要企业家、创新者与科学家的参与,不可能人工智能自己独自就自嗨了,所以对于人工智能的使用需要我们的洞见力

我们的一个基本洞见是人工智能的关键是需要帮助计算机将符号与真实事务影响之间建立联系,即补全每一个符号背后的真实对象,填补计算机文字符号与现实之间的鸿沟。这个鸿沟的弥补或者突破方向是通过建立知识图谱与事物组合图谱,试图将现实世界的与人工智能能否识别的知识结合起来,再结合大数据统计,才能实现人工智能真正的突破。

人工智能的具体应用建立在机器学习系统的基础上,本身机器学习系统就是为了特定任务而训练出来的,这样的能力和知识不是无限扩展延伸的,绝对不是无所不能的。现在把人工智能想象扩展到无边无际,这其实是一个最大的混淆。另外,人工智能的应用,很多仍然是需要编程的,但是很多心照不宣的知识是无法编程的,无法编程就很难把头脑中的知识转化成一种机器能理解和执行的格式。所以,人工智能需要在搭建基于自然语言的庞大数据库基础上,进行场景化的应用,在具体场景应用过程中,需要极高准确率来识别自然语言。在这个过程中,我们要建立:知识单元知识图谱”“事物组合图谱“视觉解析引擎“语境解析引擎语境解析引擎主要是将语言还原成一幅真实的图画,并基于知识图谱事物组合图谱对其进行深度解析的一种技术。知识图谱存在的价值可以说就是在量化世界,让以前模糊的认知变得更加清晰,让整个世界都进入数据化操作的时代。

现在的深度学习与人相比还欠缺很多,我们知道我们人的学习是出色的无监督学习,我们用很少的信息就可以识别出一个物体,但是深度学习需要使用大得多的数据库。现在的深度学习还需要标记一组数据用于监督学习系统的训练,一些非常大的系统是由几千万或更多实例训练出来的。当然,要使用极大的数据库就需要更加强大的处理能力,这就是为什么非常大的系统通常在超级计算机或专用计算机上运行。这给深度学习的应用落地增添了很多的麻烦,所以建立强大的无监督学习系统是人工智能的追求,一旦实现就将开启令人振奋的新的可能性。

深度学习最大的特点是分层级:即在进行事物识别时,由于事物的不同特征的重要性、空间位置、时间顺序等是不同的,需要对事物特征建立层级来深度认知事物,所以深度学习的本质就是通过多层次的学习而得到对于原始数据的不同抽象层度的表示,进而提高分类和预测等任务的准确性。针对某一个事物,对于其图像(或物体、声音、嗅觉、触觉、味觉)进行参量分解与组合,然后通过大量同类事物来重复操作,从而验证每种参量(或参量组合)重要性(或层次性),最终获得一组识别该事物识别数据包的一种机制。所以换句话说深度学习最终得到的是一个针对某一事物的数据识别包,我们就进入了“精”和“准”的时代。

我们知道开源软件是1990年以后对抗IT产业事实垄断而生,Linux是最早也是最成功的开源软件,是基于互联网开发复杂软件“集市模式”的成功典范,也是今日Android的基础,全球至少三分之一的软件市场与开源软件相关。为什么要开源,因为软件只是一个工具,数据的应用才是最终的赢家。所以理查德·斯托曼成为美国自由软件运动的精神领袖,2002年成为美国国家工程院院士,也在麻省理工学院人工智能实验室供职,从这个人的经历可以看出开源和人工智能是有先天血缘关系。

对很多企业来说,好像人工智能很高深,其实对企业来说,人工智能还是很平易近人的,人工智能必要的算法和硬件已经可以被买到或租赁到。我们需要专注的就是建立我们的“数据识别包”,建立了我们的“数据识别包”,我们就可以进入智能化的时代,商业模式也跟着发生变化,我们可以更加智能化的提供个性化订阅服务。一旦,我们达到这样的境界,我们就让软件回归服务业。软件本是第三产业,却被错当成了第二产业,是到了软件回归服务业的时候了,让软件是工具,服务才是目的。

当然人工智能在服务的过程中,目前仍然存在一些问题。人工智能可能先天存在一些偏见,这些偏见不一定来至于设计者的意图,这些偏见可能就是来自于训练它的数据。所以人工智能的得出的解决方案依赖于训练它的基础,没有训练基础改变,得出的方案不一定是最优的。

所以人工智能在产业中的应用,需要专业的“产业知识库”搭建公司,才能够发挥人工智能在产业中的价值。我们深蓝会作为一家科技项目运营公司,为什么关注着产业模式的变化?原因在于,我们只有分析透产业模式的突围方向,我们才能够有针对性的为产业服务。深蓝会就是:(1)在对全球与中国产业趋势、现状分析的基础之上,深入分析各省的产业布局以及产业的上下游;(2)与关键的国企、龙头企业、上市公司形成核心补强式的合作;(3)设计高科技产业化项目的落地路径,建构稳定的合作模式,构建合理的利益分配方式,为双方利益的实现提供智力、资源与资本的保障,最终实现多方的共赢;(4)尤其是基于融合式创新,建立技术的协同,构建人工智能赋能百业的落地机制与模式。

 


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