新冠疫情之下，我們被快速推入一個高度線上化的時代。
不只是生活和工作方式的改變帶來更多職業思考，還有新一代信息技術作為產業發展動力帶來的變遷。
在近日舉行的全球移動互聯網大會GMIC期間，豐元創投創始合夥人吳軍向21世紀經濟報道記者分析道，從縱向座標軸來看，此次疫情過後，會更看好新的產業和技術的發展速度，而相對看衰個別實體如影院等大型線下場景。
另一個大改變可能會在產業整合層面。“在工業時代的製造業，產業分工很精細，但現在基於整體安全性考慮，可能會出現類似反收購的現象。”吳軍指出，比如大型企業會把下游部分關鍵生產零部件的企業收購回來，形成自己的完整供應鏈和體系。
“即使是硅谷，大部分人之前會覺得（在殺手級應用出現前）5G似乎沒有那麼必須，但現在會希望5G能夠馬上成熟並應用。”吳軍向記者表示，疫情凸顯了對帶寬這類基礎設施和新技術架構的應用訴求，由此則影響到整個半導體和軟件產業及技術的發展進程。
1、疫情下的三大產業趨勢
新冠疫情期間，一系列專注於線上的應用因客觀場景等原因迎來了一輪爆發，尤其表現在原本聚焦企業級市場的應用開始滲透到家庭中。
吳軍向記者表示，由此帶來的產業改變主要來自三個方面。其一是對教育模式和能力的洗牌。由於孩子們可以轉道線上接受知識，這可能導致教學能力強的老師會吸引上百萬名學生來聽課，但講課能力一般的老師則可能面臨著失業亦或轉崗助教的尷尬境地。
反過來的機會則是，正因為通過線上渠道，可以用相對低成本的方式捕捉到具體效果，類似通過AI大數據技術來追蹤每一名在線聽課學生的表現，就或許有了更大市場和可能性。
其二則是線上業務的猛增。疫情影響下，原本計劃在近期復工的全國各大影院一直沒有得到官方對於再開的允許，但娛樂需求仍然存在。“所以就看到奈非過去幾個月用戶蹭蹭地漲，這帶來的結果是，新一代家庭影院或互聯網相關產業會興起。邏輯類似於電商渠道對實體門店帶來的衝擊。”他進一步說道。
按照吳軍的觀點，不少專家認為疫情可能會跟我們的生活長期共存，那麼只要疫情還存在，人們就會盡量減少外出時間，一些行業因此會不被看好，比如石油、汽車等。但反過來說，對於互聯網相關的訴求爆發，則凸顯出當前全球網絡基礎架構鋪設速度還遠遠不夠匹配現實需求。“需要重新架設光纖，鋪設基礎架構等，這意味著信息體系架構會受益，邏輯類似於電商模式興起後，物流產業發展加速。”他指出。
ICT行業也有類似的分析，一名產業人士就估算認為，疫情可能影響整體國內ICT市場第一季度需求下降10%，“這也是過去這麼多年首次單季度下降這麼大比例，當然總體影響還是正面的。”他表示，這尤其體現在對AI和5G的長期明確的正面影響。
“從產業發展來說，過去30-40年裡，計算機的發展和通信產業發展是不斷融合的，但也是劃分清晰的通信網和物聯網兩張網。”吳軍總結道，不過5G可能有機會把兩個產業合二為一。
“我們看到電信產業都是千億規模，互聯網幾十年來發展仍然是百分之幾十的增長速度，兩者在5G時代融合之後，會形成持續較好的增速態勢，這是大家比較期待的。”吳軍如此表示。
其三則是前面提到的，產業分工後的部分整合。這帶來的另一重機會則是，當產業鏈（主要指元器件等精細分工階段）分散在企業之外，數字化程度和安全性其實不太可控，但收購之後由於企業數字化管理的整體可控，這對於企業級互聯網或軟件、雲服務等的訴求則會進一步擴大。
2、AI發展的現狀與未來
在對5G+AI的訴求之下，未來社會可能將是一個高速運轉的智能體。AI類似於智能體中的核心——大腦，5G網絡和傳感器則相當於神經系統，5G連帶著的IoT設備則類似神經元。“這形成了高智能的盛會。”吳軍總結道。
提到高智能的未來方向，就不得不提及關於腦科學的研究。這兩年來，硅谷鋼鐵俠馬斯克除了遠眺向外星球，也在向內“透視”大腦，這也是諸多硅谷企業都在探索的前沿技術的一種。
“腦科學的發展，大家基本看到兩個方向。第一是腦機接口，人類能夠把腦電波發射的信號讀取出來，理解並引導到現實生活中，這能做到即使不說話也能傳遞信息，腦機之間可以直接溝通，比如用於輔助殘疾人生活。這幾年的研究成績還是不錯的。”吳軍評價道，AI技術正深入到腦機接口的研究和實踐中，第二則是通過對大腦銜接方式的研究，推動機器學習的深入發展。“比如早年間行業論文會提到，通過找出人類海馬體對方向的識別過程中是如何運作，基本可以瞭解大腦在某種情況下的學習方式，這種方法論則可以啟發機器學習的能力深化。”
不過具體到目前不同國家和企業文化之下，產業發展其實走出了不同的道路。我們好像常常是從海外的巨頭企業Google、Boston Dynamics的演示中，看到更前沿和突破性的進展，國內的場景則通常發生在如清華等大學。
吳軍向記者分析道，這的確是不同體制下帶來的分工差異。“在美國會看到，大學主要提供重要論文及思想方法，但國內可以看到大學不少都在參加實際的大項目。”
他解釋認為，在美國，企業如果發現是一個技術或者工程問題，需要幾年科研實踐自己能夠完成，就會企業自己參與解決。但是需要長期瞭解和儲備的技術，就會投資給大學來做。“美國的科研如果能夠盈利，大學就基本不會做了，官方也不會提供經費來實踐。企業與大學分工很清晰。”他指出，但在國內，囿於商業環境等因素，依然缺乏願意長期持續投入做科研的企業團隊。
長期來看，如雨後春筍般湧現的AI公司會經歷大浪淘沙的過程，吳軍向21世紀經濟報道記者表示，“對於有實力的初創型公司，評判標準很簡單。未來會走向成功的AI初創型公司都是在做具體的、甚至別人不願意做的事，然後落地到場景中慢慢讓技術進一步成熟起來，成為產業的核心發展方向。在這方面他們相比大型AI公司甚至會更具優勢，大型公司之間合作可能會需要避諱隱性存在的業務衝突。此外，這類初創團隊還需要具備AI相關研究的技術和團隊積累。”
正如通訊產業、汽車產業在此前經歷的淘汰和迭代一樣。未來AI初創類企業也會面臨這樣的泡沫破裂過程，最終留下那0.01%的成功者，逐漸成長為巨頭。
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