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《浪潮之巅》吴军:关于新技术的商业化,东西更便宜最重要|36氪专访

2018-03-30 孙然 36氪

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新技术带来的商业巨变之下,什么是应把握的不变?




文 |  孙然

    


过去一年,中国互联网创投圈瞬息万变,从共享单车、共享充电宝、无人零售、人工智能到区块链,新风口几乎以三个月为周期涌现。人工智能改变了各行各业的生产方式,共享经济和区块链重塑了商业社会的生产关系。变化牵引着焦虑感,人们谈论中年危机,机器取代人类……

《浪潮之巅》的作者吴军博士,2002年加入Google,是Google中日韩文搜索算法的主要设计者。2010年加入腾讯任搜索业务副总裁,负责国家项目“新一代搜索引擎和浏览器”。曾先后出版《智能时代》、《数学之美》、《浪潮之巅》、《见识》等7本著作,如今在硅谷做前沿技术领域的早期投资,长期观察智能化引起的商业变革。

就像2015年互联网+给引发的线下物理世界线上化一样,AI将给底层基础设施引发的变革同样把商业运转的规则引向了拐点。

“(各行各业的)变化可能两三年内发生,但很多时候没轮到发生在自己身上,人们就不注意,一下到了自己身上,就觉得很迅猛,但是几年前可能就有征兆了。”90年代出现过一批下岗潮,当时吴军遇到过一位从粮食局转业开出租的司机,他惊讶对方为什么放弃了“铁饭碗”。对方说,“粮面(店)都没了,粮食局干什么,整个部门都没了就下岗了”。

“其实当粮店一家一家减少的时候,就已经有了征兆,并不是一夜之间的。”吴军告诉36氪。

36氪跟吴军聊了聊新技术在智能时代的商业化,以下为核心内容,经36氪编辑略有删节:

36氪:从共享单车、共享充电宝、人工智能、IoT(物联网)、无人货架到区块链,去年几乎是三个月一个创投风口,相对于几年前速度明显加快了,你这怎么看这种现象?

吴军:我倒是觉得有一个老太太说的特别好,就是不管商场有人没人,你告诉我东西是不是比以前便宜,这个最重要。别弄一个商场,东西比以前还贵了,就没意思了。

IoT与人工智能的关系是人工智能是大脑,IoT是人的感官。无人货架,有些时候是炒作。在美国有一些超市实际上是没有售货员的,用户拿着商品自己扫,这也不是不得了的技术。

区块链是一种生产力和生产关系的改进,它让生产效率提高了。如何理解区块链呢,比如企业和个人之间的关系,以前是雇佣关系,后来公司说,我分给你股票如何?公司估值涨了还可以卖,以后不给你发现金了。生产关系变了,你就从一个被雇佣者变成了主人。

36氪:如何用商业的本质判断真伪风口?

吴军:一个很关键的标准是,一项技术的发明真的让市场变大了。举个例子,苹果早期的时候做出来一个操作系统,卖得比较贵,而微软Windows,放PC机是比较便宜的,基本上便宜一半,老百姓就可以用了。以前使用计算机都是命令行的,大多数人无法记住那么多命令,计算机就没法进入千家万户。有了Windows系统以后,计算机成了一种操作很简单的工具,所以才能把市场做大。

36氪:最近半年,哪项技术的商业化落地让你感到很兴奋?

吴军:人脸识别技术很不错,它解决了城市安全的问题,带来了不少便利。像这种技术,确实是提升了效率。人脸识别技术在中国会是几千亿的市场。再往前看,几年前共享单车改变了城市,但另外一些技术显然没起来,比如VR和AR,现在依旧不成熟。接下来值得关注的是5G能不能把整个IoT带起来,这将是很大的市场。另外用IT技术帮助医疗,现在慢慢的已经尝到了一些甜头,医疗是一个特大的市场,美国医疗占到的GDP 20%。

36氪:Face ID其实给AI to C领域的商业化开了个头,如果以后用户的个人信息账户建立起来了,你觉得掌握数据和话语权的,会是产业链中的硬件制造商,还是软件系统平台商?

吴军:总体来讲是掌握数据的,这没得说。但是现在大家在思考一个问题,明明我的数据是我的,存在你们这了你们就挣了钱,我就没有挣到钱。这个生产关系好像有点不太对。所以能不能通过区块链来做,比如你可以验证我的数据,使用我的数据,但是你看不了我全部的数据,这个数据还归我,类似于共享数据变现的样子。

大家对于个人数据隐私越来越看重,但使用数据其实有它的好处。比如滴滴在济南做了个实验,它用所有用户的数据来规划做城市智能交通,能节约30%的出行时间。这些数据拿来干正事是有很大的社会意义的。

36氪:中国的几家巨头科技公司,跟硅谷五大巨头相比,在AI技术商业化的路径上有哪些异同?

吴军:美国的几家公司路线也不同。单纯就AI技术来讲,其实Google大概比另外几家高不少。亚马逊这几年赶超的不错,微软过去是最领先的,但是我认为微软现任CEO更像一个职业经理人和“看门人”,而不是一个领袖,微软还是靠现有的产品在挣钱。Facebook是一家偏产品型的公司,跟腾讯很像,基本上能对标。

中国的BAT里,百度是做人工智能最早的,但是现在的策略还不清晰,无人驾驶汽车跟特斯拉的差距还很远。阿里巴巴的风格是商业驱动,比较务实,把大数据、智能技术和云计算等业务结合的比较好,接下来把这些东西忘金融上用,就可以看到成果。腾讯是一家产品驱动的公司,它控制了用户的社交、通信和娱乐,在掌控一般人生活上极有影响力。三家公司各有侧重。像科大讯飞这类技术型公司,技术做得很好,只是现在影响力还没到那一步。 

36氪:去年开始国内的互联网公司有一个趋势,即便主营业务不是技术驱动的公司,也开始强调自己是技术公司,或者在进行AI化转型,这一批转型跟几年前的互联网化转型有可比性吗?

吴军:这一类事情会轮回发生,就像六十年代所有公司都称自己是电子公司,二三十年代所有公司都说自己是汽车公司一样的道理。不过做AI,其实并不一定要真正开发最底层的AI技术,不一定什么事都要从最底层做起,有些时候你是需要跟别人合作。比如百度的语音识别也做得不错,但是花了很多精力,它也可以用科大讯飞的技术,或者参股,百度的关键是一定要把技术的场景运用好。而这点就是阿里和腾讯聪明的地方,很多技术不是自己的,但是用的很好。

36氪:你在美国观察到的情况,哪些行业最先出现机器替代人工的征兆?

吴军:根据美国的数据,首当其冲是制造业,大约40%至60%多的比例(被替代)。随着自动化设备的发展,有些制造业的细分行业在不到十年间就被机器替代了一半人力。

举几个行业的例子:比如复印机这类办公设备,纸、笔都在电子化,被计算机取代。媒体,被所谓的新媒体取代,但新媒体又消化不了那么多就业人数,所以有一半人又被机器取代。被替代最严重的是租赁行业,原先有实体的租赁店,现在很多都是在网上进行,比如影像租赁基本被100%的替代了。股票交易员被机器取代掉大概一半,在过去这是“金饭碗”。律师行业,低端的律师是要被取代的。

不过,医疗并不像大家想象的那样,虽说人工智能开始看片子看病,但医生依旧是紧缺资源,现在只是利用人工智能软 54 31938 54 17278 0 0 1702 0 0:00:18 0:00:10 0:00:08 3494让每个医生提高效率,而不是被取代。特别是护士,供不应求,是人力最紧缺的行业,毕竟没有人喜欢让机器人服侍。

很有意思,也有对人工需求增长的行业,比如软件工程师、数据分析师,体形的训练师,私人教练。人在有了时间和金钱后,会投入更多精力去训练。


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