干货分享 | 2016年人工智能产业发展趋势及融资
2016年9月6日，由上海大数据联盟、数据猿和上海BOT大数据应用大赛联合举办的“人工智能发展趋势论坛”在上海超算中心顺利举办。本次活动是2016上海BOT大数据应用大赛举办的一系列论坛之一，后续我们会在全国为大家奉上更多精彩的线下活动。论坛聚焦人工智能未来发展风口，力邀思必驰、蓝驰创投、亮风台、爱因互动等行业内知名企业以及投资人，共同探讨前沿科技最新进展以及人工智能领域的最新发展趋势。
五位嘉宾的主题演讲干货将分几次陆续为大家奉上，敬请期待。今天，小编为大家呈上的是蓝驰创投合伙人&PPTV创始人姚欣的主题演讲“2016年人工智能产业发展趋势及融资”。
姚欣 蓝驰创投合伙人&PPTV创始人
2004年，PPlive的第一个版本在姚欣的宿舍诞生;2005年4月拿到软银的第一笔近200万元的种子投资。随后，公司搬到上海更名为PPTV。2011年软银再次投资2.5亿美元，创下当时视频行业单笔融资规模最高纪录。2013年，苏宁联合弘毅投资4.2亿美元，苏宁占股44%，成为PPTV第一大股东。
以下是嘉宾的演讲实录：
2016年人工智能产业发展趋势及融资我来介绍下我最新的情况，在2014年年底的时候我已经把公司的大部分股权卖给投资者了，2014年上岸了，2015年一年在寻找接下来的新风口。在过去的一年多时间里边我大概有一半时间在硅谷，这次的分享也正好结合在硅谷的观察给大家一些交流和感受。
我就直奔主题，先抛出来我自己这半年的看法，我们现在迎来一个非常好的时期，这个时期就是又一次技术创新的新周期即将打开。大家有机会去硅谷，我推荐大家去“计算机历史博物馆”，你能看到计算机从无到有，诞生、发展、成长的过程。有的时候我们用一个时间的维度重新看一个产业的时候你就会有一些新的体会。
我看完这个产业之后我就发现整个IT产业最核心的能力是来自于三件事情，就是计算、交互、连结。
可以说每一次新时代的到来都是这三个能力质的飞跃所推动带来的新时代。我们举个例子，我们的PC时代，当时在80年代之前我们当年的说法叫“计算机”，80年以后我们开始叫电脑。这虽然是一个翻译词上细微的差别，背后说明了之前从一个计算数学的工具成为一个电子大脑。这其实就是计算机的飞跃。它的飞跃背后是来自于CPU摩尔定律，来自于乔布斯GUI技术，同时也来自于局域网技术。
90年代初又诞生了互联网，互联网之所以能够蓬勃兴起是将计算能力和联网能力进一步提升。这里边很重要的一点就是在于浏览器的诞生，基本上是历史上第一家互联网上市公司。当时做的最大的变化让以前的上网都是基于文字的或者基于命令的，90年代初大家上网要用IOC，用指令式的方式进行交互。浏览器诞生真正的进入到了万维网，可以更加丰富图文的、声音的、图象的形式来去访问数据的世界。
又过了差不多十几年时间，我们又走到了整个移动互联网时代，同样的是因为计算、交互和连接三个能力的提升。今天大家耳熟能详的云计算也是伴随着移动互联网的提升带来的。虽然今天的手机设备更加小巧了，更加简单了，但是用云端的能力来弥补终端的不足，才能让我们今天小小的手机，其实可连接、可处理、可消费的信息依然达到非常高的量级。同样也是让我们触控的方式进行交互。
移动互联网成为新的篇章，它跟互联网最大的区别是来自于实时的互联或者全时的在线。咱们大家都使用过很多软件，最开始在用当年的QQ的时候大家都知道有一个功能叫做在线或者离线，你自己上线之后可以选择隐身。但是今天的微信是没有这个功能的，因为默认你只要有手机，你都随时在线，即使没电了都说不好意思没电了。从移动互联网时代开始把人联网走向了极致，每个人已经牢牢的24小时不变的情况下被网络全部的连接，实时在线。
正是因为你能够全时的在线，7X24小时的在线才会有很多商业模式的诞生，比如说滴滴打车。当年在PC互联网时代这个事不可能做的，你也不可能随时路边的时候搬出一台电脑下单。这个都是今天移动互联网或者背后的连接能力带来的。
同样的我们也能看到正在现在所处的2016年又是一个若干年过去了，我们正处在新的技术创新前沿阶段，可能会迎来一次新的技术创新的突破。同样的这个突破也来自于这三个领域。
第一个是人工智能在最近这几年时间里边得到了极其迅猛的发展
第一个也是今年最热的话题，包括今天整个大会的主题，我想特别强调的是人工智能在最近这几年时间里边得到了极其迅猛的发展。为什么有这样的发展？这幅图大家应该还有印象，这个是1997年当时IBM在跟国际象棋的选手下棋，第一次下棋深蓝失败了，两年一次又进行比赛，最终3：2险胜人类。
当时IBM在战胜卡斯托罗夫的时候，它是专门为了深度搜索出来开发了一套芯片和计算机能力。让当时的深蓝具备超过大多数计算机几百倍和几千倍的能力，用高计算破解掉了当时的算法，或者说超过了人类最强的计算能力。因为我们知道国际象棋64个棋盘点，它还是有机会涵概所有的可能性。
这是《奇点临近》的一本书，2005年的时候IBM并没有停止深蓝的开发，在6年之内，一个像深弗里茨的程序将拥有深蓝的能力，每秒分析2亿个棋盘位置。今天围棋的下赢跟国际象棋的下赢不可同日而语，围棋有310个点，国际象棋64个点，今天开发一款超级计算器，计算中心能不能解决这个问题？答案几乎不可能的。但是除了计算能力之外也有算法的提升，才会有今天的阿尔法狗。
十年前开始推出研究新的人工智能的算法，这里边关注到了整个神经网络的算法。这个算法跟传统的算法并不太一样，传统的算法需要魔术识别，最多成功率做到70%，原因在于我们当年还是要程序员和科学家提炼大量的模式，大量的特征值，由这些特征值筛选。今天来讲这种识别已经非常高了，完全可以超过人的肉眼。最重要的来自于深度学习，简单的讲其实是一种计算机的学习方式。
这个图也是这样说明的点，今天是通过多层的网络，通过正向、反向和数据的推及，最后将大量有标签的数据输入进去之后，最后不是由人提炼出来每一层数据的特征值，最后由这些大量的数据级反推之每一层应该得到的数据常量，由于我们得到模型的训练。
深度学习也是在过去几年时间得到突飞猛进的发展。我们可以看到这种计算能力在过去的三四年时间就有一个近五十倍的成长，比如说大家可以看到同样都是2015年，半年时间芯片不变，因为算法的提升，CODN从三代到四代。
更重要的变化是来自于计算能力进入到突飞猛进的变化，今天我们开始大量的使用大规模的计算，由此带来了整个计算能力迅速的提升。因为今天CPU是一种串型的计算，上千台电脑可以进入快速的计算，特斯达新的计算平台已经开始推出小型、可便携的计算中心。
今天能够有深度学习的突破，或者今天大部分的深度学习还是基于有监督式的学习。有监督式的学习还需要有大量监督的数据样本。来自于数据样本或者很多训练样本的标准化和提升，而且是海量的扩增由此才带来今天学习能力的提升。
包括现在阿尔法狗（音）首先能够达到六段的水平第一步也是基于深度学习，因为有两千万人类下棋的棋盘和棋局网络，通过深度学习测算出大致的策略模型。简单的说增强学习的方式进一步提升棋力，最终超越了人类当今最顶尖的高手，机器的学习方式带来了全新的数据测算。
我们看到在视觉领域，有一个很重要的挑战赛，也是华人教授开拓的比赛，提供了上千万张已经标注过的数据级，你如何训练让机器辨识出来的每个物体，这些照片全都不是说标准的照片，可能从不同的角度，不同的特点。物体里边有各种各样的，有桌子、板凳、动物和人，这个是学习的方法或者分类模式。
因为挑战财的错误率在过去几年时间里边快速下降。特别是在2015年的时候微软推出了最新152层深度学习的方案其实已经超越了人类的辨识度。在特定的项目里头计算机视觉已经超过了感知能力。我们看Gartner2018年很多工作是由机器替代。听起来似乎很神秘、很远，但是现在的生活在逐渐的发现，比如说无人驾驶，今天有速记，科大讯飞可以有98%的识别率，阿里云打败了人类速记亚军。很多重复型的，大量数据推算经验型的工作里边计算机在逐渐替代人的能力。
刚才讲到了第一个计算，这是我们正处在即将崛起和吹起来的大的风口上。
第二个是交互，趋势是让交互更加贴近人本身的交互
我们可以看看最早的时候我们用的是大卡，后来开使用键盘，再后来有了鼠标。进入到了移动互联网，我们开使用触摸屏，四五年前我看过一段视频，就在讲一个ipad，小猫在玩pad。现在最新的交互方式走到了语音。
交互为什么得到这一点？也来自于人工智能深度学习，大量标识数据的提升。谷歌云的识别率，从2010年大概只有70%，到2016年已经超过90%左右的准确率。今天大家有机会可以随便下一个搜狗输入法或者讯飞输入法，成功率比一年前有质的飞跃。语音识别也是引入了新的模型，包括深度学习模型的引入带来了质的飞跃。
当技术开始逐渐临近于临界点的时候也进入到了产业化。过去几年北美最受欢迎的一款人工智能的玩具，其实是一个wifi的音箱，内置了多块麦克风，你在房间里边任何一个角落立刻就能反应起来，在整个房间里边可以随时语音唤醒助手。你可以告诉他帮我调整灯光，帮你把电视打开。这样的一种虚拟语音助手其实已经开始在使用了。
而且我们看最新的数据，亚马逊在去年上市，亚马逊目前使用渗透率占到5%左右。亚马逊最高渗透率，付费用户51%，阅读器大概34%。Amazon音箱销量在迅速的成长，虽然比起手机来讲还非常小，但是增长的趋势让我们看到下一个像手机一样的平台和时代即将到来。你可以通过它控制家里的设备控制你的车。
我去年专门体验了国内各方面的VR，因为我们做视频，我们也对VR非常的关注。我们看到VR也是在最近一两年时间进入到了产业的崛起期，已经经过了充分的技术成熟和泡沫的破灭，现在已经开始逐渐进入到实用度的过程。这里边很核心重要的因素是在于刷新率已经逐渐达到了人可以接受的程度。
当人类有动作，到画面可以传输到你的眼前，全部显示在你的屏幕上，目前这个时延必须控制在20毫秒以内。如果现在结合LED，几乎可以把时延控制在18毫秒左右，基本上能避免人眩晕的问题。
我们能看到今年年初三星的VR发布会上，所有的来宾每人带着一台VR开发部会，虚拟的场景中间扎克伯格走出来，把虚拟场景和现实场景融合。未来很多的娱乐活动和交互式的方式都由此改变。你在哪里不重要，更重要的是能不能用这样的交互方式身临其境的感受和体验。
今天我们是一个投资者居多的研讨会，站在整个VR产业的角度来看我也引用一些高盛的报告。整个产业的规模预计在800亿美金左右，其中一半是硬件，另外一半是软件。软件领域的发展第一波肯定是游戏，因为新的技术往往交互体验是由游戏崛起。现在目前主要的厂商都是奔着游戏，包括交互式的视频方式。VR不仅仅限于娱乐领域，VR在房地产、零售、教育很多领域也开始迅速的崛起。
这跟我们大多数的看法不一样，以前无论从PC，到手机甚至电视机，无论是手机还是电视机主要的内容还是娱乐内容为主。但是到了VR不仅仅娱乐内容会用这种方式获得很大的提升，很多其他原有的产业也会获得这种提升和助力。
关于硬件部分来讲也是高盛做的预测，预计2025年整个硬件市场如果做平稳的估测，大概是450亿美金的市场规模。相当于今天整个PC市场之和。最低的预测至少是今年的游戏机的市场之和，如果是乐观预测的话可能会超过今天所有的终端，包括PC终端、电视终端，能超越今天的电视产业更庞大的产业来看整个硬件的发展和软件的趋势。
虽然VR已经逐渐成熟中，我们不得不讲VR还处在全面发展过程中。如果大家体验过，现在的VR根本并不是真正意义上的，更多在视觉上面满足用户的沉静感，但是在其他方面，在声音方面，在体感操控方面还是远远不足的。我之前看过一段视频，是过山车的视频，我坐在椅子上面看过山车视频不会有太大的沉浸感。现在商场里边有大型的体感游戏机，你再看过山车的视频这个感觉好很多。
今天的VR仅仅只是一个开始，距离真正的VR，沉浸式的VR还是有一段较长的距离，可以给我们很多产业的空间和创新的趋势。今天VR仅仅只是一个功能级时代，最早智能手机的第一代，而未来增强的现实或者混合的现实才是最终看到的，是交互以人为本发展的趋势。
今天我们已经走到了4G的时代，5G连接什么？人的连接能力移动互联网时代已经连接到了极致，剩下只剩更快，更快的网速，把未联网的连接到网络上去。这只是一个做加法的过程，同一时间我们还是有一次巨大的飞跃，就是万物互联。
其实连接的主题是在不同连接对象的情况下连接的需求是不一样的。我们人的连接需要的是速度够快，因为人对于信息的获取是无止境的需求，今天看惯了文字想看图片嫌网速慢。有的人说4G到5G我们想看VR的视频，这是一部分，这还并不是全部。
另外，对于物体来讲，连接的联网能力并不一定需要最好的带宽，需要的是连接更加可靠和稳定性，绝对不能有盲区，不能说因为你家的电表放到一个角落去没信息电表就抄不到数值了。同时安全和保密性又更高。今天走到物联网时代，连接很多技术指标跟过去整个互联网的技术指标也截然不同。这种截然不同会给我们带来很多的机遇和机会。
连接的数量在海量扩增，全球的人口是互联网的上线，我们只需要解决76亿人联网的问题。但是如果要把目前现在世界上能看到的，未来三年之内需要联网的设备已经有将近500亿多了。500亿多的设备希望连接到网上去，网络的带宽或者网络的连接能力平均12—18个月翻一倍。但是我们能看到需求远远超过网络摩尔定律，巨大的鸿沟也会产生新的创新和新的连接模式。
这种连接模式是什么？我们也不防看一看，这也是去年2015年推出的一套新的概念或者新的想法。我觉得这个概念还蛮有趣的，从PC互联网，当年用的是服务器，或者集群服务器，这个连接的数量是几十台、几百台、几千台，到了移动互联网我们需要有云计算，是几十万台、几百万台，每一年谷歌新增服务器数量是百万台以上。近千万的设备连接起来形成庞大的云才能服务好移动互联网。
未来到了物联网时代连接的设备更加细小，服务器的数量更加海量，可能是上亿台甚至上十亿台。今天能不能造出上十亿台服务器，几乎不可能。其实是要把我们连接的能力或者服务器端的服务能力从计算超计算的中心，到后来普通的PC服务器，再降低今天也许每一块智能手表，每一个智能电视机都是在身边的一台智能服务器。
这一块计算模型的运转方向称之为物计算，比物更加稀薄的计算模型，但是数量远远超过今天云的数量，像空气一样的似乎无处不在。计算和连接更加的边缘化，更加的稀薄化，但是数量更加海量或者宇宙量级的发展。
另外一方面我觉得物联网更加的改变不仅仅只是连接能力的改变，每一次连接的提升，移动互联网带来把人24小时在线，由此催生了今天O2O的商业模式。我相信未来物联网全面的普及也会催生全新的商业模式。大家可以想像如果今天我们不需要司机了，路上所有跑的车全是由自动驾驶完成的，今天本质上其实已经是智能的调度系统，这里边每辆车每天早上要出去接单，要给自己加油或者充电，如果路上扎了钉子要学会给自己维修。这些停车场和4S店都是为人提供的服务模型，不是为机器。
可能会催生和改变着今天很多的产业，很多产业的核心都是人，互联网最大的公司干的都是跟人相关的事，比如说FaceBook和QQ干的就是人与人的连接。有一天人从商业模式的中心被取代掉了，直接物与物之间形成一张自动化的网络，人只要成为使用者就可以了。这是未来商业模式再次的颠复和创新。
今天的创新在哪里我不知道，但是已经看到了曙光了。如果关注区块链的同学看一看，可能会带来全新的商业模型和商业模式。我们机器人上网看的不是广告，从区块链的帐户里边提炼的支付费用。所有连接的本质上最后都变成一个个交易。这是未来的趋势。
今天计算、交互、连接正处在诞生、转折或者迅速质的飞跃的阶段。现在可能还没有到来，现在我相信未来有一天这三个技术都达到一定的成熟度之后可能会对我们整个产业进行一次全新的重构。这次的重构会迎来我们第四个时代就是AI的时代。AI的能力会改变很多传统行业的做法。如果说这种做法仅仅只是技术上的改变，或者未来AI时代里边商业模式的改变在哪里？最后最核心的改变来自于数据。
其实我们再看看连接、计算、交互的本质是什么，本质就是进行数据的收集能力，因为每次的连接就是为了远端获取数据，到彼端。我们所有的计算要数据进行处理，最后我们的交互就是将最后运算出去的结果反馈出去。
最后本质来讲一切商业机会的核心能力不再是流量，不再是眼球，不再是用户数的多寡，而在于数据能力的收集、处理和反馈能力。这就构成未来新的商业模式的新的中心跟发展的全新的商业形态。
讲到了我们的未来和趋势，至于时间多少，什么时候到来我不知道，一会儿有论坛，可以探讨这个问题。
我讲讲我对于整个投资的看法，这是未来，我们还要落地看一看我们今天到哪里，处在什么样的阶段。人工智能分为三个层面能力的提升，最底层是我们的运算，今天大多数做的很多识别、数据处理都是运算技能，是成熟度比较高的，现在已经进入到商业的方方面面了。
随着今天深度学习，随着这样一种方式的诞生，让我们在感知智能方面有了突破。但是我要提醒大家的是感知智能只在有限的几个方面目前取得了明显的突破，一个是计算机视觉，另外一个方面是语音识别领域。这两个领域里边实现了一定的突破，可以在部分特定场合下面取代传统重复性的工作。
但是我不得不讲认知技能这一块离的距离还非常遥远，你让机器人读一篇文章，把这篇文章的中心思想总结出来，今天对计算机来讲是非常难的事情，认知的能力和理解的能力现在还没有到，还需要不断提升，不断挑战的地方。所以我们的投资也要看哪个阶段的技术跟什么阶段的产业进行结合。
你能看到这些领域基本上也是集中在运算智能，包括在一些感知智能，比如说视觉应用、语言处理、语音翻译等等。在这些领域来讲目前用的比较多。但是在进一步理解的、感知、认知的，能跟人自如的交流还是很大的挑战，也希望能激发大家来做一些新的方向的挑战和趋势。
我们应该如何实现我们的技术创新跟商业创新之路
最后一点我们能看到技术既然如此，正处在即将成熟但未成熟，我们看到一点曙光的情况下，我们应该如何实现我们的技术创新跟商业创新之路。技术的成熟往往比喻成一条S型的曲线，人对客观事物的理解往往是直线。
往往用五年前的时候房价多少钱，五年前房价是现在的1/3，五年后就是今天房价的三倍。这个认知新式世界是合理的，但是技术领域有可能不一样，我们能看到往往人的认知对技术短期内过热，长期会过于悲观。如何跨过这样一条鸿沟，如何真正迈向成功？当时我做视频的时候是2004年，2004年中国连宽带还没有，2004年视频这个行业还没有。
这十年的创业经历里边我也总结了一下，我们需要走过一条商业模型的成熟曲线。要求对于你要有多次商业重构的能力，我们当时帮助电视台搭网络电视的直播平台。这个时候的目的很简单就是先活现在，今天市场过于浮躁的情况下，大家先别谈理想和愿景，先活下来，能挣到钱是第一位。
接着我们开始有能力逐渐通过合作伙伴向消费者提供服务，这个时刻最重要的能力是要提升，你需要关注的是数据收集的能力。怎么样去传数据？这是进一步需要挑战的地方。当这些完成之后才能够随着技术进一步的成熟，成本进一步的下降才能走到2C的阶段。这个时刻你可能要做的又是另外一个能力的提升，如何建立领先的用户体因和用户口碑。一家公司要想从很早期的切入，最终还还过来，必须同时具备三种能力才能笑到最后。
我觉得值得所有中国创业者学习的地方是对于市场的理解，我们在中国凡是谈我们做市场，基本覆盖的范围都指的是中国，最多到大中华地区，讲话语的人。我在美国最大的感受，我发现他们讲市场是全球市场。我在硅谷看NBA的比赛，最后的总冠军上面印的是世界冠军。这跟美国人的心态有关系。今天科技无边界，科技创新无国界，今天中国科技创新者既有全球化的优势，同时也要想今天的竞争对手绝对不仅仅只是坐在你身边的竞争对手，是跟全球科技创新者进行全面的竞争。
所以我在想今天这一代AI+时代下的创业者我们要打造的是全球化的创业公司，这家公司可能具有很多其他海外构思不具有的能力。你要依托于中国成长的市场机会，在中国我们有完整的制造生产的产业链，不管什么样的性能，什么样的产品或者设备最终的制造生产还得回到中国。
我们可以把我们的资本红利、数据红利、模式红利利用起来。最后我们再扩张，这就像三十年前的索尼，二十年前的三星一样，中国的品牌也需要走出去，来打造全球化的品牌。这可能也是我们中国创业者面临的重大机遇，当然也是我们每个人面临的重大挑战。谢谢大家！
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来源：数据猿