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马云:未来30年不属于互联网时代

2017-04-03 中港股市龙虎榜 中港股市龙虎榜

2017年4月2日,由深圳市人民政府、数字中国联合会主办的“2017中国(深圳)IT领袖峰会”在深圳五洲宾馆举行。

出席此次峰会的企业方嘉宾包括阿里巴巴集团董事局主席马云、百度董事长兼首席执行官李彦宏、腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、微软全球执行副总裁沈向洋、创新工场创始人、董事长李开复、数字中国联合会常务理事田溯宁等。

上午10时,阿里巴巴集团董事局主席马云发表演讲,以下为马云现场主要观点提炼:

1、十多年前我们刚开始做电商的时候,相信我们的人并不多,所有的零售业都在笑我们,认为电子商务不能颠覆传统零售,现在人工智能也是一样,也会发生这样的变化;

2、过去20年是互联网技术的时代;

3、实体经济都在讲互联网的冲击,其实不要看互联网有多大的冲击,而是要想怎样拥抱互联网;

4、零售变为新零售。电子商务在5年内会高速增长,未来10年会怎么样呢?纯电商、纯零售都会很艰难,要整合线上线下。以后的零售要学会服务客户,而不是卖东西,从卖东西走向服务别人;

5、制造业、服务行业,会从规模化、标准化走向个性化、定制化、智慧化;

6、在支付行业,新金融的发展会越来越快;

7、不要弯道超车,而是换道超车;

8、不是互联网抢去了你的就业,而是你对互联网的排斥和不接受让你失业,技术正在重新创造无数的就业机会;

9、很多技术活,比如说数据分析师,10年后会消失,未来的机器会比人更加聪明;

10、如果技术不能让世界更加普惠,让社会经济更加发展,让人们的生活更加快乐,那么技术是没有意义的;

11、没有一个企业可以完全脱离互联网,互联网不再是高科技,而是基础设施;

12、未来30年的世界不属于互联网公司,而是属于用好互联网的公司;

13、技术创新不是一种形态的改变,而是思想的深化。


以下为马云演讲内容整理:

1、互联网不是替罪羊,大家都应该去思考如何利用互联网

过去9年的深圳IT领袖峰会,给了我很多的思考。我从2000年到2005年,可能光在广东就做过200个交流。那时候我讲得最多的是电子商务对制造业、零售业巨大的冲击。但那时候相信我们的人并不多,那也很正常。

我们今天看云计算、大数据、人工智能,技术人员在未来的30年将会成为互联网时代社会的变革力量,各行各业30年的变化会远远超出大家的想象。

现在大家说实体经济不好做,其实从来就没好过,十几年前也不太好做。实体经济都在讲互联网的冲击,其实也只有中国绝大部分的实体经济,或者绝大部分的制造业在骂互联网。在美国、欧洲大家都在找自己的问题,我怎么就没有拥抱互联网?我应该怎么改变自己?这也是我觉得希望大家去思考一下的问题,互联网不是替罪羊,大家都应该去思考如何利用互联网。

2、未来十年以内互联网会加速很多行业的变革

我觉得这十年以内互联网会加速很多行业的变革,但我们要思考40年以后会怎么样。我们创业的时候没有今天所谓的资源积累,也没有考虑对未来的判断,大家看到10年以后会怎么样,谁对未来的判断越准确,然后按这条路走下去,才有可能性。

我们不是要学会怎么去卖东西,而是学会怎么去服务你的客户。其实美国的传统行业做得不错,绝大部分都是学会如何去服务客户,而不是卖东西。

未来的制造行业不再是标准化、规模化,而是定制化的。今天的制造业一定会面临未来的新挑战,也就是当个性化、定制化、智慧化成为未来的时候,原来的标准流水线、集装箱都会受到挑战。

以前手机就是用来打电话的,用了操作系统以后,手机打电话的功能不到20%。假设汽车装了操作系统,汽车的交通功能也不到20%了。另外,我觉得新金融的冲击也会越来越大。在今天的中国,支付宝和微信支付对整个支付行业的冲击是非常巨大的。

3、未来是技术创业时代

再就是新技术,我一直觉得不应该弯道超车,而是换道超车。在大数据、人工智能、云计算、智能芯片这些方面都有机会。人工智能领域,我认为还是有难度的。

再就是新能源。第一次技术革命的能源是煤炭,第二次是石油,第三次技术革命主要的能源是数据,所以社会的变革会越来越大。

不是互联网抢去了你的就业,而是你对互联网的漠视、对新技术的漠视让你失业,当技术进步的时候,它正在创造无数新的就业机会。

实际上,如果我们不能够让这个世界更加普惠、更加聪明,如果你公司的技术不能让整个社会的经济更加持久,如果你的技术不能让人类更快乐、更加健康,我认为这样的技术没多大意义。

以前我们创业是要靠资源,要有钱、有关系,未来创业要看你有没有技术,有没有创新。王健林跟我打过赌,说线上多还是线下多,我觉得这个赌没有意义了,因为未来没有一个企业能够完全脱离互联网。过去我们说互联网是高科技,但是以后互联网不再是高科技,而是所有行业的基础设施,所有的行业必须要用的。

所以与其抱怨互联网的冲击,还不如调转枪口赶紧拥抱,让员工多花点时间学习。所以未来的30年我觉得世界不属于互联网公司,而是属于那些用好互联网的公司。

BAT如果不能把自己的技术、资源、能力、人才普惠化,机会也会越来越少,只有把自己的技术变成一种普惠的技术,才有可能起来。所以我还想未来的30年不是互联网公司的时代,而是以互联网为入口的公司的时代,它不是一种形态的改变,而是一种思想的深化。

4、机器不是取代人,而成为人的合作伙伴

去年的某个会议上我听到有人把阿尔法狗说得天花乱坠,的确在计算上人是完全比不上机器的,但其实围棋本身的快乐就是抓住别人的烂棋,然后去打败他,现在机器出来以后,这个乐趣都没有了。

所以说,阿尔法狗只是在围棋上侮辱了一下人类,而未来机器的作用应该是做人做不到的事情,要具备思考能力。

前不久我听说国外大脑神经专家开始接触人工智能,我觉得有些玄乎,我们人类对大脑认识还不到3%,你让机器去学那3%。

但是,我所说的是一个方向是让机器去做有用的事情而人类有责任和担当让机器成为人的合作伙伴,而不是让机器来取代我们这一代人,这需要我们一起努力。我今天的位置是因为15年前我的努力,才会有今天,但是我们今天的努力可能影响15年、20年以后的我们。

5、未来人的核心能力是服务别人的能力

有人问我为什么不做物流快递,其实物流快递我们有在做,但我们菜鸟现在只有两千人,如果我们要去招聘一两百万快递人员的话,第一,我们公司管理可能下滑。第二,真把别人的饭碗都砸了,你说我们这些人干什么?你觉得管理快递员属于真正独特的技术吗?所以我们在服务其他别人,未来不是力量的竞争,不是知识的竞争,而是体验和技术的竞争。

未来人们的核心能力就是服务别人的能力。IT时代一切以强化自己为主,而DT时代(Data Time)是强化别人,让别人更强。

说到服务于别人,女人有独特的优势。因为男人和女人还是有差别,男人关心自己的地位、权利、生存。而女人要考虑孩子、老公一大堆事情,还得把工作做好,所以女人能体验到别人感受,我认为女人会在未来30年蓬勃起来,其实阿里巴巴在这一点做得比较好,我们阿里巴巴有47%的员工是女性,所以能把体验做得相对好一点。

6、虚拟经济是互联网和实体的结合

虚拟经济,首先说一下什么是实体经济?大家知道现在中国实体经济下行压力大,实体经济有两个重要组成部分,一个生产制造,一个是流通。全世界也只有中国,把互联网经济称之为虚拟经济。大家知道虚拟经济的真正主体是什么吗?是银行,是金融,而不是互联网,只不过大家不去骂银行,因为要贷款。

另外一点,虚拟经济是互联网和实体的结合,实体经济跟虚拟经济本身就不应该是对立的,实体经济的难是全世界都难,因为实体经济中有太多的垃圾企业。

我认为实体经济里面该死的企业就应该死,实体经济这么大,如果在过去的20年、30年没有把握互联网,把握市场变革,那就应该死掉。所以我自己觉得我们不能一方面说要转型升级,一方面又对落后的产业保护,我觉得这是不靠谱。包括互联网经济现在也好不到哪里去,除了BAT之外,哪家企业能说利润很好。而BAT利润好,不仅仅因为它们走得早,不仅因为专注,而是每家企业都有自己的核心竞争力,核心的技术,腾讯的技术、百度的技术、阿里技术技术才是未来真正的红利。

如果没有独特技术,靠规模什么的都会倒下,其实中国实体经济好的也不少,做得好的非常多,做不好的也一大堆。互联网经济也一样,不能怪大局势,只能怪自己,所以说如果企业缺少技术是没有利润的,没有利润就不可能冒险,不冒险是不可能做好未来的战略。

另外制度也需要变,制度是创新的推动力。小型企业的创新在产品,中型企业的创新在技术,大型企业的创新在制度,一个国家的创新必须要靠制度的创新。

7、教育要结合大数据、云计算

最后,未来的教育一定要重新思考。随着人工智能发展起来,未来20年、30年中国的教育体系一定会受到重大的冲击。

未来的社会不是知识的竞争,而是智慧的竞争。我们一定要想明白,让孩子们必须去学习音乐、体育、运动、美术。音乐,是培养他们的智慧。体育运动当中有团队精神,让孩子懂得什么叫合作。我们让孩子学画画,是提高他们的想象力。我们必须让孩子懂得很多在知识以外的事情,教育的重点未来不是知识的传授,教育的重点将是想象力和创造力和团队精神。

我们现在教育的体系训练得是为工业时代服务,不是为信息时代服务。而教和育是两回事,“教”培养的是知识,“育”培养的是文化,我希望大家思考教育如何结合大数据、云计算。因为人算不如天算,天算不如云计算。

最后,我有一个有争议的话题跟大家交流,人有营养不良,其实知识、智慧也会不良,文化体系不良其实是很可怕的。我称这种知识不良的人叫网络病夫,不懂装懂,搞网络暴力。现在我们国家还有很多事情要做,网络暴力已经很严重,我们应该思考要做些什么?这是需要大家一起努力的事情。

马化腾、马云、李彦宏合影

以下是马化腾分享的精彩内容:

1、腾讯在人工智能还是落后不少,相对百度。我们是从去年才开始。

2、腾讯上百亿条信息、包括:社交中近10亿张人脸图片、语音、信息流,因此腾讯发展人工智能有很好的数据基础,除此之外,在广告投放/企业服务方面,人工智能也用上了,只是大家感受不到,因为在后端。腾讯也策划在前端也做一些产品。

3、一年前,AlphaGo通过人机对战的事件让全世界对人工智能的认知达到了一个新的高潮,我们团队也本着一种练兵的心态做了个尝试(绝艺),自谷歌的DEEPMIND团队发表了论文之后,全世界很多用计算机技术练习围棋的团队采用深度学习技术,让原有已经走到瓶颈的围棋研究团队有了新的发展方向。

4、关于人工智能的研究,腾讯有3个团队在做,分到不同的部门,这三个部门都是有机会突破现有的瓶颈;

绝艺的成长是全程得到国家围棋冠军的陪练。一开始研究人员都不知道围棋,绝艺算是我们一个小小的成功,但也不能说这是一个毫无意义的事情,给我们最大的思考是,过去AI是从简单的训练能够改善计算处理的能力,我们发现还有一个更深层的意义在于在计算机的后台能够用云计算/大数据的方式高速的自己学习,所以既AlphaGo出来之后,下一代MASTER经历是数十亿盘的自我对弈,它已经超过人类所有对战的函数,它自己寻找规律,它已经远远超过人类在围棋领域认知的范围。

5、除了围棋以外的,医疗、金融、每个行业,如果需要计算器做后台模拟的,能够让它充分的尝试,就像开车,你不需要教他怎么开车,给他规则,有各种各样的反馈,如果能做出模拟器,定义它的参数,它能够做到的肯定是远超我们想象的。这是我们最大的启发。

 李彦宏:人工智能永远达不到人脑的水平 

百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏参与《人工智能:中国机遇与挑战》的高端对话,以下为李彦宏现场主要观点提炼(有删减):

数字中国联合主席吴鹰:百度在人工智能上布局很早,而且在深度学习上比美国很多大的公司还要领先。

李彦宏就谈谈从百度的角度,看待人工智能的发展

1、从百度的基因来说,搜索的本质就是试图理解人的意图,我们从一开始就在用各种各样的计算机的方法,去试图理解人的意图;

2、深度学习在图像搜索的应用代表一种趋势;

2012年左右,陆奇还在微软,他跟我说深度学习技术发展已经快要进入实用阶段。我回来问公司员工,他们告诉我,深度学习在图像搜索的应用效果不错。我当时就在想,深度学习在图像搜索的应用是一种趋势,还是一种偶然。分析完之后,我发现它代表一种趋势,它不仅对图像搜索有用,而且对计算机科学要解决的问题也非常有用;

3、人工智能由原来的无用论变成有用,是因为市场环境的变化;

随着互联网多年的发展,数据越来越多,越来越丰富,计算资源越来越便宜,越来越强大了,所以人工成本刚才说60年代,同时前50年为什么大家不看好,为什么大家觉得人工成本有用;

我在这个美国读书的时候,我就很喜欢人工智能这门课,但是学完了之后教授告诉我,其实没用,人工智能没有一个真正有商业价值的应用,你将来靠这个找不着工作了。

但是到现在,就是到最近几年,我们觉得说原来认为没用的东西,它变成有用,是因为市场环境变化和条件变化,原来认为不可能的事儿现在变成可能了,所以当时就是分析这样的一些环境,不能够觉得人工智能代表未来的,所以我们在2013年的1月份,对外宣布成立深度学习研究院。这在全球工业界,是第一个用深度学习原理的维持起来的,而且这个也等于说我自己食言了。

4、深度学习,需要在理论和算法上有更长远的布局和突破。

13年以前,我不断跟外界讲一个理念,就是百度是个商业公司,不会延续成立研究院,也不应该去搞纯学术的研究机构。这些机构要想转化成产品进入市场,被市场所认可的话,它应该是跟那些产品部门,跟那些业务部门紧紧地结合在一起,而不是单独成一个研究院。

但是深度学习,这一波起来以后,我觉得是完全不一样的东西,它需要的理论上的算法的很多方面有长远的布局和突破,所以从那个时候开始,我们大规模的投入去吸引人才。这个就是推进算法的中其实不光算的,在刚才就是朱民讲的时候,也讲到就是各种各样的这种芯片CPU等,都要重新去审视,怎么样能够吸引学习需求。

5、互联网,其实现在只是一道开胃菜,真正的主菜是人工智能。

2013年,我们决定进入的时候,这是一个更要大的产业,在未来的一段时间。我对外讲,我说这个互联网,其实现在只是一道开胃菜,真正的主菜人工智能,所以人工智能不是互联网的一部分,不是互联网的。

第三个阶段,人工智能是参与工业革命的一个新的技术部门,明白了排位赛已经这么大了,这个互联网是人工智能的单位,我想媒体可能会引用这个论断跟主菜给我打的这个市场,所有对商业模式的影响的也是非常非常大的。

6、其实,我不太认可,人工智能做的是仿生学,人脑具体怎么工作,我们都不知道,因此怎么去仿呢?我同意,现在的人工智能,深度学习和基础算法还处于学习的阶段

7、我认为,到强人工智能阶段,是不可能的,要让机器达到人脑的水平,是永远不可能。



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