摘要

人工智能是整个发展的必然趋势，我们把人工智能也分成了三个阶段，第一个阶段叫做互联网基础，第二个阶段叫做大数据积累，第三个叫算法应用。在技术研发期的时候是技术为王，在摸索成长期的时候是产品为王，在上升红利期的时候是商业模式为王，在产业升级期的时候是运用和管理为王。

星瀚资本创始合伙人 杨歌

口述：杨歌

杨歌，星瀚资本创始合伙人。专注领域： 深科技、产业升级，投资案例有言几又、心上、甲加由、铅笔道、V.Fine Music、户外星球、德师傅、Propel(X)、皮皮鲁、易酒批、旷盛动漫、丸初、仔皇煲、云菜园等数十家优秀企业。

2017年12月16日，星瀚资本创始合伙人杨歌先生应邀出席了“金丰元投资&火橙资本2017年度投融资峰会”，并分享了题为《2018市场行业方向启示》的演讲。

以下为详细演讲内容（经金丰元投资编辑整理，有删减）

在2015年我们最重要的是什么？是使用互联网所做的产业升级，出现了很多的O2O产业是如日中天的这么一个过程，在那个阶段里其实有很多的互联网行业，传统产业会升级化这么一个过程，很多的数据在线上进行积累，很多的电子商务平台都积累了大量的结构化的数据。而2017年这个竞争已经进入到了最终的结尾，我们知道“饿了么”把“百度外卖”并购，标志着衣食住行四大方向所有的O2O行业形成了最终的格局，所以说

人工智能是整个发展的必然趋势，我们把人工智能也分成了三个阶段，第一个阶段叫做互联网基础，第二个阶段叫做大数据积累，第三个叫算法应用。对于互联网基础来讲，可以说是发展的比较成熟了，大数据积累还在发展过程中，最后一个阶段就是算法的应用。大数据积累到今天为止，我们拥有了很多的数据，但是噪音非常大，很多的数据没有直接可以用的方法，还需要大量的标签化和结构化，这就是非结构化的数据结构化的过程，所以这两年很多的数据公司都在做非常苦和累的具体的活儿，就是把这些东西做成结构化的数据。

第三步算法的应用，其实算法已经是比较成熟了，在很多科研、技术工作、工程方面都已经用了很多算法，只是这些算法没有在商业环境里、社会环境里去做应用，所以说算法的应用这个是非常重要的，这两年

大数据是整个人工智能的一个很重要的入口。大数据其实很简单，分为入口模块、数据模块和出口模块三个模块部分。对于数据模块，2017年6月份，出了一份关于大数据的研究报告写得非常清晰，把我们现在周围的数据分为三个类型，第一种类型叫individual data，由个人在网上所留存的各种各样的图文影像数据，第二种数据叫transaction data，即交易类型数据。为什么人工智能在这两年大爆发，主要是因为产业升级，O2O发展之后到今天在网上留存了大量的交易类型的数据，这些数据是一个非常明确的结构化数据，反映了每一个消费者真正想去购买某一些商品的真实心理，这个数据和individual data是完全不一样的，它是一个比较标准的结构化数据。也就是说当滴滴、摩拜、美团、饿了么等这些公司具有我们大量的衣食住行的数据之后，可以清晰的分析人物画像，然后把这些画像用之于人物的分析，并且付诸于行动，制造出商业的一个模型出来，这就是关于大数据的一个使用方法。

任何一个平台我们都要数据化过程，从什么地方拿数据，数据化过程有入口端，可以通过一个平台可以获得数据，通过手环、手表、手机，sensitive data也是一种数据，各种类型的数据收集上来之后，进行整理、挖掘并且最终抽象成一种数据模型。给大家推荐一本书《大数据时代》，这里面讲的非常多的相关性的应用可以在商业领域去应用的方法，把它变成用户画像，指导商业模型，最后形成一个商业的形态。因为整个过程就是大数据的一个应用过程，大数据只是一个人工智能入口的一个过程，比它更加重要的是如何把这些数据进行处理一个模型化的过程，所以人工智能很重要的一点就是模型化的过程。

我把人工智能分成三个阶段，分别是赋予的智能，学习的智能和最后的残差信息。我们经常说人工智能有三个阶段弱智能、强智能和超智能，这三个智能是完全不一样的。从晶体管计算机出现到今天为止已经将近70年的时间，这些时间里面我们研究的都是弱智能，都是赋予的智能。我们雇工程师，告诉他要做什么东西，让他们写出代码，把这些代码用自己的逻辑语言写下来之后，让他们去付诸行动，计算机一运转然后就开始跑，实际上计算机并没有做一些思考的过程，而是直接执行人的一些经验想法，所有这些商业场景都是非常简单的，有明确的物理意义的，不需要大量的数据，直接由人可以去操作，这叫做赋予的智能。例如过去我们告诉一个机器人过去把瓶盖拧开，然后走掉，这是一个非常简单的程序。

这两年人工智能大爆发，进入第二个阶段，即学习的智能。这两年人工智能大爆发首先是由神经网络引起的，因为神经网络这种方法跟其他的算法不一样，需要大量的数据。这两年爆发最快的两个方向，一个是图象识别，另一个是语音识别，因为我们每一天都在产生各种各样的网络图像和网络语音，所以有无数个数据可以进行确认，供给神经网络可以迅速的把这些东西训练出来。

目前，“讯飞听见”翻译的准确率已经超过了95%，原因是这两年训练的速度、训练的素材越来越多，速度越来越快，所以整个层面实际上都是在做什学习的智能。学习智能跟赋予智能有典型的区别，人已经不能清楚的告诉计算机应该怎么做，而是告诉它去做什么，我现在可以给这么多的数据，你自己去学，学习的路径你自己去定，我只是把大量的方法告诉你，把学习对象、学习的目标、学习素材告诉你，然后就开始做自主的学习，整个过程至于它怎么学的我们并不关注，而是学出来这一结果非常重要。这件事可以应用在图象识别上，可以应用在很多的商业场景。对于第三段残差信息，算不过来的东西我们可以把它忽略掉，这个在高等数学里叫高阶小量，所以这三部分实际上就是我们常说的弱智能、强智能和超智能。我们现在最重要的就是把一些比较重要的事情但是人又解释不出来的事情用计算机学习出来，这个就是模型化的过程。

对于AI有很多应用的场景，在医疗上、在基因识别上、在运用机能上、在各种各样的方法其实都可以应用。推荐给大家一本书叫做《终极算法》，它非常详细的讲述了所有的算法如何在各种社会化、物理自然界，还有包括商业化领域的应用方法。

我们把所有的技术、人工智能的使用分成三个阶段，叫做基础层、技术层和应用层。基础指的是基础数学物理层，这里面有非常多的比如说像芯片、算法、量子计算，这都是改变计算的计算效率，这一层这两年有非常大的发展。我们投的昆仑科技等等这些公司都在方面有非常大的发展。第二层面叫技术模块层，也是中国这两年非常重要的一个方向，技术模块层里面大家都知道FACE++、科大讯飞和CBN等，这些所有的都是在这个行业里面在技术模块层有非常大发展的一个方向。模块层非常重要，它是连接基础层和应用层之间的一个重要的衔接点，我们错误的认为应用层会在这两年迅速的爆发，其实还差一点，因为对于机器人来讲，很多模块如果没有完全模块化的话，其实它还是差一点。对于语义模块这两年其实在飞速的发展，但是它还没有足够到可以商业应用的程度，什么时候到，什么时候机器人、还有个人助理，包括很多的一些智能家居，智能环境才能到真正的模块，所以说应用层还有一点距离，这两年我们最关注的就是技术模块层和技术物理层。

除此之外，很多2B的方向的应用值得大家关注，2B方向量化金融、量化仓储物流和企业资源优化管理，这些实际上都是非常适合人工智能这两年的发展方向，这个就是关于人工智能的一个当下。我们以为人工智能是加载这些行业，其实这些都是科研研发的方向，其实人工智能更多的是应用在金融、物流、仓储、农业、工业、消费，还有医疗。只要你有结构化的数据你就可以去做人工智能的发展。

技术和产业的相关性，我们认为任何技术在发展的时候都有一个过程，从最开始的技术研发期到摸索成长期，然后是上升红利。对于互联网行业特别典型，2005到2010年之间是特别典型的上升红利期，我们所熟悉的滴滴、快的、美团点评、携程、去哪儿、58赶集这些公司其实都是2005年到2010年期间发展起来的。那个时候商业模式得到了非常大的发展，技术已经成熟了。走过上升红利期之后就到了产业升级期，升级期典型的互联网是在2010年2015年之间，我们把所有可以互联网化的东西都尝试了一遍，出现了各种各样的互联网泡沫，于是泡沫又在退去，因为在这个阶段传统产业升级非常重要，所有的传统行业都学会了用OA和saas系统去管理公司，都知道用互联网媒体去管理自己的宣传。产生之后就是增长泡沫期，也就是2015年到2017年我们所历经的，所有的行业都去共享，包括篮球、雨伞、充电宝全都去共享，这个是不切全实际的，最后就进入到重复的封闭期。对于任何一个企业，任何一个行业来讲，其实都经历这个发展过程，PC和手机早早完成了这个过程，之后是互联网，下一个我们相信就是AI和基因技术，这些领域里正在处于上升红利期。

整个过程中每一个阶段所包括的东西都不一样，在技术研发期的时候是技术为王，在摸索成长期的时候是产品为王，在上升红利期的时候是商业模式为王，在产业升级期的时候是运用和管理为王，现在这个阶段也就是泡沫增长期，小蓝单车倒闭，终于有人说了一句实话，“单车行业唯一的竞争壁垒是资本，因为现在是资本为王。”大家经常问这个单车模型好不好，根本不用问，因为这个行业唯一竞争壁垒就是资本运作。走过这个行业之后，再往下就是政策，整个过程是一个循环，到了下一个循环进入到AI的时候，他同样会走出一个过程，所以说我们需要的是放眼于未来，而不是逗留于当前的这种泡沫形式。

我们整个的市场环境其实是在一个个技术推动下往前成长，我们需要的是找到下一个更加智能和更加高效化的这些行业，比如说像人工智能，生物医药。

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