猎豹CEO：特斯拉可以超越谷歌成为全球巨头

3月8日，猎豹移动CEO傅盛在“逻辑思维&得到一件小事沟通会”上发表演讲表示，人工智能的出现使得过去的很多技术积累都变得无效了，很多大公司都在讲的人工智能，恰恰是各个公司的一个公平竞争的机会。他认为，人工智能是应用的突破，在终身学习的应用场景下，人工智能非常有可能帮助老师了解到“你想学什么”。以下为傅盛演讲全文：

我大概是去年3月份的时候开始讲了一个，那个时候“人工智能”这个词还不火，我用了一个“机器人”这个词，后来很多人说你一个做工具的怎么做机器人，做垂直（产品）的，类似于做一个工具，怎么可能做一个高大上的技术活？我想说，其实和我们每个人的认知不一样，可能我们今天看到百度最新的战略叫做人工智能，这么大的公司杀进来了。今天马化腾说，腾讯要补上技术这个短板，说人工智能要全力投入，雷军在“两会”上的提案是建议我们国家大力实施人工智能国家战略。（请关注人民创投微信号：renminct）

正是因为如此，应该一般叫做什么？喊什么就缺什么。人工智能正是因为它看上去有很多大公司都在讲，因此恰恰是各个公司一个公平竞争的机会，我总结成三点：

第一，人工智能的出现使得过去的很多技术积累变得无效了。比如说我们最熟知的像AlphaGo，像图片识别。过去可能在这个专业里面积累了一二十年的算法，在一个神经网络面前等于白做了。我们最深的感受就是，包括像百度这样的公司，它以前在很多方面做的一些算法，包括语音的一些算法，在深度学习的模式下直接被淘汰。所以造成了今天所有的技术公司，几乎站在同一起跑线上。人工智能大大简化了对过去计算机的很多算法的依赖，我管这叫做通用的一个神经网络的算法，去取代了过去各种跨行业的算法。这是第一点，就是说过去大公司的技术积累本质上是被颠覆掉了，所以大家今天在一个起跑线上。

第二，人工智能是数据，数据上怎么跟大公司去比拼呢？这一点上其实很多人都有误解，尤其是我的老朋友王小川，他老是说搜狗每天有多少小时的语音数据，所以他的语音转文字就会很好。其实这是一个概念误差，人工智能先要有人工，然后有智能。所有的所谓数据，必须是经过人进行标注的数据。比如说这个图片有没有猫，就是人必须要去标注，人要去教这些计算机。看上去百度、腾讯、谷歌积累了那么多的数据在服务器上，今天计算机不具备这个能力把猫找出来，只能先给它足够的猫然后找出来，是人在教它。

这个过程当中，今天看上去很多大公司的服务器上有数据，但不是能够被人工智能直接使用的数据。所以在数据的获取上，大家又在同一个起跑线上。一个非常简单的例子就是特斯拉和谷歌的无人驾驶，谷歌的无人驾驶虽然很早起步，用很昂贵的元件，但是只有20几台车在加州的路上跑，特斯拉一年卖8万辆，这些数据再拿回来做源数据和标注。所以我个人认为，特斯拉基本上可以超越谷歌，这是一个数据的颠覆。今天不管你号称有多少数据，都要进行大量的人工标注。

第三，人工智能不是一个所谓的技术突破，本质上是应用突破。你的人工智能和哪个应用结合，这才是最关键的，人工智能本质上缩短了技术的门槛。今天我们有一家公司，是我们自己做的机器人公司，现在进去就是人脸刷卡，是两个人做的。以前做人脸得多少计算机图形专家？我们有两个工程师，把我们直播的人脸数据拿进去，现在做的效果已经是国际上比较靠前的水准了。

所以第一波的人工智能创业公司也好，技术公司也好，如果找不到一个（技术的）落地点，这个人工智能没有意义。所以这个时候我管它叫人工智能+，就是它一定和行业结合，这是我认为为什么我们以前做工具的公司，包括我个人有机会去做人工智能。所以其实我去年3月份开始就组团队开始做，估计未来我们会发布一些人工智能产品，我认为是有机会，从技术点上是能够排到全国全行业的领先水平的。但是核心是什么？是怎么去应用。

讲到“得到”这件事情，就是音频内容，我自己有这么几个场景，以前我也像罗胖那么胖，后来我自从开始跑步以后就瘦下来了。瘦下来最讨厌的一件事就是时间特别长，特别无聊，来到“得到”以后，我发现边跑步能边听内容，这是一个很好的场景。所以我现在越跑越长，学的知识越来越多。但是这里面有一个什么问题呢？用音频这件事情其实增加了我们的时间，我发现用了音频学习以后，我比以前的阅读量大了很多。但是当增加了你的时间以后，其实今天对于我来说，得到的大部分内容好像有点不够我听了。就是说我在跑步的时候，我可能不仅想知道某一个经济学原理，我想知道今天最新的新闻，我也想知道可能最热的一个热点的评论，但是这些内容今天如果靠内容制作者去完成，我个人认为它是一个海量内容，是非常难以实现的。所以今天我们有人工智能，本质上可以做到把过去很多文字的内容直接变成音频内容，去实现这个内容的多样化。

第二个问题，就是说当你在家里没有事的时候，发会儿呆的时候，你是在做一个内容核心的找寻，你希望这个人非常懂你，去给你很多内容，去给你需要的内容。还有，即便我订阅了一个专栏，比如说吴伯凡老师的专栏，经常有时候我听一段，就把过去的很多听完了。过一段时间再去的时候有很多条，能不能帮我挑一些我对想听的内容？

所以假设一个场景，我们在非常闲暇的时候躺在那里，你只要说来一点想听的（就能听到）。我是希望它能够更准，而且能够把很多碎片化的学习，我觉得这个时代就是一个碎片化的学习，人工智能反而能够加强碎片化的学习。如果我只有5分钟，我现在订阅了40条内容，我不可能从头开始听，这个时候能不能给我最想听的那5分钟？其实这都是人工智能能够去帮你做到的。所以它能够在非常休闲的时候去给你想听的内容，包括跑步的时候。

还有就是交互模式，刚才讲的本质上叫人工智能的智能推荐，还有就是智能交互。智能交互我最看好的是语音交互。我在跑步的时候掏出手机，顶着寒风再去挑另一条内容，这个其实是很崩溃的，因为我一跑一颠，那个时候非常容易撞到东西或者手机掉出来。其实这个时候完全可以通过语音去交互，说换谁的内容。内容里面，语音是有天然的优势的。大家以前用电视，你去选一个内容用遥控器，但是用语音可以直达，今天语音转文字的识别率，人工智能可以做到比人要好。就是在同样一个环境当中，你说一句话，人没有听清楚这个文字，但是人工智能的识别度比人要好。弱的是语义理解，就是人工智能不理解这句话的意思。

所以在内容这个点上，就是做大量的定制。孩子在学会文字之前，孩子获取知识的渠道是非常有限的。孩子问十万个为什么，这种事情如果只是靠人工去生产，你不可能在后台真的去接一个人去回答，那就要把大量人类已经存在的知识，通过人工智能方式，通过孩子自然的发问方式，把网上的内容直接转给他。

当然最后我觉得人工智能真正应该做到的就是特别理解你，它和你有大量的交互。如果我们真的创造那个场景，每天你都在跟它说话，在座有多少人看过那个片子叫《Her》？非常强烈的推荐。我觉得那就是人类未来生活的一个场景，就是它能够通过跟你不断的交互去理解你。如果有一天我们认为“得到”是一个终身学习的场所，老师知道你想学什么，就非常重要了。在这一点上，我觉得人工职能是非常有机会帮我们做到的。

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