今年1月， 傅盛讀完《人類簡史》， 寫了篇朋友圈爆款《認知是人類前進的唯一武器》。
傅盛說， 人類簡史就是一部人類認知的演化史。 無論是最早的八卦能力， 開啟第一波認知革命， 再到農業革命以後， 進一步產生了金錢、帝國、宗教的能力， 再到科學革命， 本質都是一種認知。
雪球上週末主辦了中概高峰論壇， 傅盛沒談股價， 說了更值得投資的兩件事：認知升級和人工智慧。
回想自己從通州買房、月供三千、誠惶誠恐的北漂生涯， 到創辦獵豹移動、紐交所敲鐘、進軍海外市場。 傅盛最深刻的感恩， 是互聯網給予創業者遠遠超過工業時代一代人的認知。
“在過去的20年， 尤其是中國堅信了互聯網， 有這樣的認知才使人類一次又一次地進步。 在工業化時代， 一個概念的傳播至少需要一百年， 或者是幾百年。 到今天AlphaGo剛剛出現， 全世界各地都在寫論文， 這個傳播速度已經在快速地成長”。
認知升級， 能夠讓一個人成為偶像。
傅盛第一次要見雷軍的時候激動萬分， 總幻想他的腦袋後面有一個光環的；第一次見馬化騰也覺得他是三頭六臂。
他們都是非常勤奮的人， 技能可以量化， 認知的差異卻不可量化甚至是質變的：對一件事情的觀念和看法， 對一件事情的堅決度， 能不能快速地掌握資訊做出決定， 可能是人和人之間最大的差別。
這就是認知的差別。
1997年， 巨人大廈“倒掉”， 2007年巨人網路掛牌紐交所， 史玉柱完成東山再起。 傅盛認為， 關於腦白金或者征途遊戲， 史玉柱對行銷、對消費者和用戶心理的認知是超越那個時代幾乎所有人的， 這是種力量。
人如此， 企業也如是。
傅盛說， 認知升級， 會產生巨大的生產力。
獵豹能不能捕獵成功， 不在於它有多少資源， 而是在於它對行業有多少認知， 這個認知能重聚資源， 在別人沒有注意過的點上發起猛攻。
回憶這段實力， 傅盛說， 獵豹以工具軟體起家， 剛剛成立的時候， 遭遇到強大競爭對手“猛烈的關注”， 每出一個產品， 每一個功能都會在一個禮拜之內被對手迅速地趕上、超越。
“後來我突然明白， 對手掌握著比我更好的資源、更大的使用者量，
突破認知， 需要換條賽道， 在出海的兩年前， 傅盛就覺得， 中國的APP已經領先全球， 移動互聯網使中國這樣公司的國際化變得比以前更容易。
哪有有什麼偶然， 偶然都是必然， 現象即規律， 所有的單點事件都是大趨勢下的必然。
有雜誌文章2013年用“屌絲CEO的三次逆襲”來評價傅盛重塑金山網路， 作者肯定沒想到， 第四次逆襲是走向海外……更可能想不到， 獵豹移動又開始了新的嘗試。
傅盛說， 獵豹移動抓住的上一個機會是中國互聯網的國際化， 下一個機會是深度學習、是人工智慧。
人工智慧為什麼重要， 《連線》雜誌主編、《失控》作者凱文凱利KK在2010年出版的《技術想要什麼》中甚至用社會學給出解釋：“技術是一種生命體”。
KK說：“我認為， 技術是生命體的第七種存在。 人類目前已定義的生命形態包括植物、動物、原生生物、真菌、原細菌、真細菌， 而技術應是之後的新一種生命形態。 "
KK最近更新了他對未來的看法， 其中一個趨勢是“知化”：在全世界最聰明的， 不管是哪個領域， 實際上它都是最聰明的人加上機器。 與人工智慧的合作表現決定了你的薪酬， 你必須要和機器進行合作， 而不是和他們對抗。
從零開始的創業者， 在阿爾法狗的激勵下邁出這一步並太難。 張泉靈一年投了26個項目， 一直感慨， 阿爾法狗擊敗李世石後， 人工智慧創業就像開了速成班。
獵豹移動有點不同， 關於人工智慧“二次創業”，
傅盛“上半場”的榮光集中在 2014 年 5 月上市到 2015 年第三季度同比增長 891.6% 的海外收入， “最成功的中國互聯網國際化”成為標籤， 歡聚時代CEO李學淩跟傅盛說：所有出海的公司都應該掛上你的頭像。
用傅盛自己的話說， 「整個獵豹都處於一種過分自信的狀態中」。
進入 2016 年， Facebook 廣告系統調整演算法， 作為最為重要的廣告合作夥伴之一， 獵豹移動產品使用者的平均獲客成本開始增加， 隨之而來的是利潤空間的變窄和全球用戶增速的放緩， 財報一度不太好看。
工具產品的成長天花板、移動廣告變現的協力廠商掣肘、海外市場縱深佈局的困難， 開始擺到傅盛面前。
2015年， 張泉靈從央視出來， 傅盛就告訴她：互聯網下半場了， 不要簡單投個app，看看這個創業項目到底提供什麼價值，它有沒有把一件事情的效率提高了。
找論據證明自己，輪到自己上場，傅盛是投資人，更是操盤手。2017年初的獵豹移動年會上，他定了一個小目標，“AI產品趕超BAT，代表中國走向世界”。
互聯網+到AI+，是確定無疑的技術趨勢，願景不假，但作為一家工具類APP起家的公司，能有多少機會做成人工智慧和機器人？
從一種成功走向另一種成功，支撐傅盛的是認知升級。
前文說到，傅盛認為雷軍、馬化騰的成功，與普通人的差別就是認知的差別：對一件事情的觀念和看法，對一件事情的堅決度，能不能快速地掌握資訊做出決定。
作為企業掌舵人，傅盛的決斷力和執行力至關重要，這對轉型方向的認知。對於人工智慧，需要獵豹移動“認知附體”。
首先，轉型人工智慧的決斷力源于傅盛對“深度學習縮小了大公司小公司技術鴻溝”的認知。
他給出三點原因：
第一、深度學習是演算法革命，降低了技術壁壘。
以前做語音、做圖像、做無人駕駛，做空間定位的，每一個專業之間的演算法差別是非常巨大。
但有一天深度學習出現了，這樣的歸一式的演算法，恐慌的應該是大公司，因為他們積累了很多的技術，不管是語音還是圖像，在深度學習的衝擊下都被顛覆掉了。
一個國內某知名大公司實驗室的負責人說，做了7年的翻譯，後來看到穀歌的一篇論文，突然發現他原來的技術都白積累了。
第二，演算法驅動變成資料驅動。
由於基本演算法模型的固定化，演算法的驅動力已經大大地降低了，從今天的動向來看，這場人工智慧的革命是以資料驅動的，一篇演算法論文能推動的有效期非常有限，資料量大了以後產生的巨大推進量遠遠勝於演算法本身。
這些大量的資料需要進行交互、標注、計算，大規模標注資料成為核心競爭力。資料的標注才剛剛開始，有些公司資料量看起來很大，可是他們的標注資料量非常少。今天有大量的資料在互聯網上，供人自由地使用。
第三，深度學習的機會在於和應用的結合而不是技術輸出。
深度學習的核心是資料驅動，雖然有模型調參，有自己的優勢，但別人有更多的資料調參能很快拉平優勢，我很難真的想像一家公司通過提供技術輸出就能成功。我甚至認為未來深度學習是基礎的技術運用，很多公司都具備深度學習的研發能力。
而深度學習用在圖像識別，還是語音搜索，又或者是無人駕駛，大家都在同一起跑線上，都沒有拿出現象級的應用產品，在使用者認知層面是平等的。
其次，轉型人工智慧的執行力源自傅盛對獵豹移動固有業務的體系化升級。
轉型不是睡覺吃飯，要有壯士斷腕的魄力，更需要四兩撥千斤的智慧。
人工智慧被當做獵豹轉型的精神內核，已經嵌入到所有業務中，並為業績回暖做了效率優化。
2016年2月，獵豹移動聘請前VMware前高級副總裁范承工加盟擔任CTO，常駐矽谷辦公室，全面負責獵豹移動全球研發業務，其中一項重要指標就是提升移動廣告平臺的大資料變現能力。
尤其是在Facebook調整演算法後，獵豹將重心轉自自家廣告平臺優化層面，實現精准廣告和精准行銷。
而在佈局重點內容戰略層面，獵豹動作迅速，其海外運營的三大內容產品：影像處理APP Photo grid、資訊軟體News republic以及直播平臺Live.me，人工智慧都作為基礎工具。
獵豹移動收購News republic後對美國版“今日頭條”進行了改版，利用深度學習，替代了News republic原有的專家模型，提高使用者的轉換率。
直播在國內火的一塌糊塗，但涉及低俗甚至色情擦邊球，需要大量的人工審核專員，成本極高，而且出錯率很大。而Live.me通過AI，可以通過後臺的技術檢測進行情色資訊的識別，也能夠識別一些logo，進行廣告檢測。這些做法不但能夠降低人工審核的成本和出錯率，而且能夠保證Live.me的打賞等互聯網增值服務的收入。
而Photo Grid，借助獵豹的AI演算法，就可以將使用者上傳的圖片自動識別，按照食物、風景、人像等分類，再根據使用者屬性，興趣識別，對其做匹配內容的推薦，同時，增加效果，將傳統照片變成使用者喜歡的動態濾鏡、油畫等。
得益於人工智慧基礎骨架的植入，獵豹在內容戰略上順風順水，去年四季度，互聯網增值服務收入已經攀升至2.087億元，同比增長133.6%，環比增長88.9%，在獵豹整體收入的占比突破16%，而在去年一季度，內容業務比重只有9%。
傅盛說，獵豹移動的App有6.23億月度活躍用戶，既具備獲取大資料的能力，又具備標注資料的能力。
不要簡單投個app，看看這個創業項目到底提供什麼價值，它有沒有把一件事情的效率提高了。找論據證明自己，輪到自己上場，傅盛是投資人，更是操盤手。2017年初的獵豹移動年會上，他定了一個小目標，“AI產品趕超BAT，代表中國走向世界”。
互聯網+到AI+，是確定無疑的技術趨勢，願景不假，但作為一家工具類APP起家的公司，能有多少機會做成人工智慧和機器人？
從一種成功走向另一種成功，支撐傅盛的是認知升級。
前文說到，傅盛認為雷軍、馬化騰的成功，與普通人的差別就是認知的差別：對一件事情的觀念和看法，對一件事情的堅決度，能不能快速地掌握資訊做出決定。
作為企業掌舵人，傅盛的決斷力和執行力至關重要，這對轉型方向的認知。對於人工智慧，需要獵豹移動“認知附體”。
首先，轉型人工智慧的決斷力源于傅盛對“深度學習縮小了大公司小公司技術鴻溝”的認知。
他給出三點原因：
第一、深度學習是演算法革命，降低了技術壁壘。
以前做語音、做圖像、做無人駕駛，做空間定位的，每一個專業之間的演算法差別是非常巨大。
但有一天深度學習出現了，這樣的歸一式的演算法，恐慌的應該是大公司，因為他們積累了很多的技術，不管是語音還是圖像，在深度學習的衝擊下都被顛覆掉了。
一個國內某知名大公司實驗室的負責人說，做了7年的翻譯，後來看到穀歌的一篇論文，突然發現他原來的技術都白積累了。
第二，演算法驅動變成資料驅動。
由於基本演算法模型的固定化，演算法的驅動力已經大大地降低了，從今天的動向來看，這場人工智慧的革命是以資料驅動的，一篇演算法論文能推動的有效期非常有限，資料量大了以後產生的巨大推進量遠遠勝於演算法本身。
這些大量的資料需要進行交互、標注、計算，大規模標注資料成為核心競爭力。資料的標注才剛剛開始，有些公司資料量看起來很大，可是他們的標注資料量非常少。今天有大量的資料在互聯網上，供人自由地使用。
第三，深度學習的機會在於和應用的結合而不是技術輸出。
深度學習的核心是資料驅動，雖然有模型調參，有自己的優勢，但別人有更多的資料調參能很快拉平優勢，我很難真的想像一家公司通過提供技術輸出就能成功。我甚至認為未來深度學習是基礎的技術運用，很多公司都具備深度學習的研發能力。
而深度學習用在圖像識別，還是語音搜索，又或者是無人駕駛，大家都在同一起跑線上，都沒有拿出現象級的應用產品，在使用者認知層面是平等的。
其次，轉型人工智慧的執行力源自傅盛對獵豹移動固有業務的體系化升級。
轉型不是睡覺吃飯，要有壯士斷腕的魄力，更需要四兩撥千斤的智慧。
人工智慧被當做獵豹轉型的精神內核，已經嵌入到所有業務中，並為業績回暖做了效率優化。
2016年2月，獵豹移動聘請前VMware前高級副總裁范承工加盟擔任CTO，常駐矽谷辦公室，全面負責獵豹移動全球研發業務，其中一項重要指標就是提升移動廣告平臺的大資料變現能力。
尤其是在Facebook調整演算法後，獵豹將重心轉自自家廣告平臺優化層面，實現精准廣告和精准行銷。
而在佈局重點內容戰略層面，獵豹動作迅速，其海外運營的三大內容產品：影像處理APP Photo grid、資訊軟體News republic以及直播平臺Live.me，人工智慧都作為基礎工具。
獵豹移動收購News republic後對美國版“今日頭條”進行了改版，利用深度學習，替代了News republic原有的專家模型，提高使用者的轉換率。
直播在國內火的一塌糊塗，但涉及低俗甚至色情擦邊球，需要大量的人工審核專員，成本極高，而且出錯率很大。而Live.me通過AI，可以通過後臺的技術檢測進行情色資訊的識別，也能夠識別一些logo，進行廣告檢測。這些做法不但能夠降低人工審核的成本和出錯率，而且能夠保證Live.me的打賞等互聯網增值服務的收入。
而Photo Grid，借助獵豹的AI演算法，就可以將使用者上傳的圖片自動識別，按照食物、風景、人像等分類，再根據使用者屬性，興趣識別，對其做匹配內容的推薦，同時，增加效果，將傳統照片變成使用者喜歡的動態濾鏡、油畫等。
得益於人工智慧基礎骨架的植入，獵豹在內容戰略上順風順水，去年四季度，互聯網增值服務收入已經攀升至2.087億元，同比增長133.6%，環比增長88.9%，在獵豹整體收入的占比突破16%，而在去年一季度，內容業務比重只有9%。
傅盛說，獵豹移動的App有6.23億月度活躍用戶，既具備獲取大資料的能力，又具備標注資料的能力。