人工智慧如何撬動“互聯網下半場”？並非全依仗技術

人工智慧或將成為撬動“互聯網下半場”的機會。 在近日召開的艾瑞集團2017年度高峰會議上， 人工智慧引發了與會者的期待。

獵豹移動CEO傅盛說，

去年的這個時候， 自己已經在思考互聯網的下一個機會了。 思考下一個機會與當時的危機有關。 傅盛說， 獵豹的收入曾經連續4年百分之百地增長， 增速卻在去年跌至20%。

傅盛說， 這是內外兩重原因共同作用的結果。 除了團隊自身認知升級有待提高外， 互聯網紅利結束的大環境讓全球範圍內競爭越來越激烈， 流量被瓜分掉， “互聯網變成一個穩固的基礎性行業”。 他把目前的競爭格局稱為“新常態”。

新常態何解？艾瑞諮詢主管合夥人霍禹， 把人工智慧視為撬動移動互聯網下半場的杠杆。 “企業也好， 個人也好， 在遇到技術變革的時候， 都有選擇的機會。 ”霍禹說， 互聯網的本質是通過技術改變使用者使用媒介的時間分配。

而這種分配選擇到去年上半年已經幾乎停滯了， 移動互聯網大局已定。 “除了掙扎和拼搏， 我們企業等待下一個能夠重新分配用戶時間的機會， 也許AI（人工智慧）就是這種手段”。

人工智慧究竟能給互聯網重新佈局注入怎樣的活力？

人工智慧平臺公司商湯科技CEO徐立說， 人工智慧的核心是演算法能力， 不論是下棋、無人駕駛還是高考， 都是幫助大家打開對未來想像的核心工具。 “人工智慧一夜變火了， 那一夜到底發生了什麼事情？大家公認的事情， 就是人工智慧開始識別物體”。

人工智慧進展到什麼程度了？徐立用3個階段來形容。 簡單來說， 第一階段， 人工智慧要靠人工指導， 人工智慧只是生產力工具， 正如當年的蒸汽機一樣，

沒有超越人， 難以獲得廣泛的行業應用。

而第二階段從2013年、2014年開始， 機器已經在諸多領域超越了人的水準， 領先的是人臉識別技術。 而第二階段向第三階段的跳躍， 依賴於核心演算法的突破以及打通應用場景迴圈等。 他把AlphaGo定義在第三階段的中間。

人工智慧技術應用高度依賴場景打通， 這幾乎是所有與會者的共同觀點。

霍禹說， 儘管AlphaGo等人工智慧讓演算法為人熟知， 但他認為， 演算法只有應用在場景上， 才能爆發出更大的商業價值。 他判斷， 未來一兩年， 在更多行業， 會有更多基於演算法的場景實踐。

霍禹用一個坐標系來預判AI可能落地的場景——AI節省的人類工時乘以單位工作裡人工使用的時間即是預期結餘值。

橫坐標是替代價值， 縱坐標是人的單位時間價值， AI介入比較成熟的市場的潛力， 通過延伸來體現。 交通、金融、醫療、物流倉儲、能源、旅遊等， 都已經成為AI競爭的主戰場。

正因為人工智慧發展不僅依靠技術進步， 這也讓戰局中原本以為分不到蛋糕的人重燃希望。 “得到”App創始人羅振宇， 曾經和許多不熟悉人工智慧領域的企業一樣， 眼睜睜地看著亞馬遜、騰訊、蘋果高速發展。

羅振宇說， 人工智慧領域人才價碼高得可怕， 小企業難以負擔。 眼看著要錯過這班車了。 後來， 他請教了很多人才逐漸放了心。 讓羅振宇放心的原因有兩個：

一是經驗證明， 開發程式門檻越來越低， 人才成本會下降。

更重要的是， 他相信， 人工智慧需要各領域的創業者，

尤其是“一些有奇思妙想的文科生”才能打開這些應用場景。 作為一個文科生創業者， 要追上這次機會， 就要看能不能找到特定產品和服務的精准定位， 借助技術來實現。 人工智慧並不是僅靠技術就能一馬當先。

事實上， 中國的廣闊市場和技術人才儲備， 也成為中國發展人工智慧的優勢。 徐立介紹， 近5年來， 人工智慧搜索的熱度， 中國遠超美國、加拿大和歐洲。 在去年美國白宮發佈的報告中， 中國人工智慧水準已經超越美國。

科大訊飛聯合創始人、高級副總裁江濤表示， 人工智慧的發展比想像得要快， 中國和美國已經走到世界的前列。 儘管江濤指出了人工智慧可能給人類帶來的麻煩——《科學》雜誌2016年的一篇文章中提到， 到了2045年，人工智慧會對全球就業產生重大影響，尤其是對中國、印度等人口大國。

但也有人認為，問題不在人工智慧，而在於許多人不斷重複，不去創新。霍禹說，“未來我們每個人最大的挑戰，將來自我們只會重複自己的工作，或者重複自己擅長的事情，因為這種重複，終有一天AI比你我做得更好。”

到了2045年，人工智慧會對全球就業產生重大影響，尤其是對中國、印度等人口大國。

但也有人認為，問題不在人工智慧，而在於許多人不斷重複，不去創新。霍禹說，“未來我們每個人最大的挑戰，將來自我們只會重複自己的工作，或者重複自己擅長的事情，因為這種重複，終有一天AI比你我做得更好。”