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以下，講者陸奇將帶領(lǐng)創(chuàng)業(yè)者站在歷史的高度重新認(rèn)識(shí)AI，并給出AI時(shí)代個(gè)人發(fā)展的方向性建議。在他看來，世界變化的核心驅(qū)動(dòng)是知識(shí)，人類歷史的進(jìn)展都源于知識(shí)層次的提高，AI等機(jī)器系統(tǒng)幫助人類提升了獲得知識(shí)的效率，并用知識(shí)改造重建任何一個(gè)行業(yè)，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)創(chuàng)新。

今天分享的主題是“人工智能時(shí)代，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)浪潮”。

人工智能，毫無疑問，它對(duì)社會(huì)影響的深度和廣度將是空前的。那么，在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)上，我們?cè)撊绾胃玫刈プ∪斯ぶ悄苓@樣一個(gè)歷史性浪潮的機(jī)會(huì)？

今天，我想和大家分享的是我個(gè)人在過去幾十年里，做技術(shù)、做產(chǎn)品所總結(jié)的一些心得。

如何把控人工智能時(shí)代的機(jī)會(huì)？整體思路有兩點(diǎn)，第一：站得更高，第二：站得更遠(yuǎn)。

如何站得更高、更遠(yuǎn)？一種方法把人工智能技術(shù)的核心本質(zhì)理解得更深，尤其是結(jié)構(gòu)化的本質(zhì)，用它來推理將來創(chuàng)新的機(jī)會(huì)。

我們回顧過去60多年來的數(shù)字化工業(yè)歷史，看到它的結(jié)構(gòu)化因素，用這個(gè)方式來預(yù)測人工智能時(shí)代有什么樣的創(chuàng)新機(jī)會(huì)的結(jié)構(gòu)。

所以，首先我想把人工智能技術(shù)的核心結(jié)構(gòu)和趨向和你分享一下，然后以此為基礎(chǔ)來推演AI時(shí)代的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

同時(shí)，再分享一下我的心得，告訴你如何準(zhǔn)備、探索和參與，來抓住這樣一個(gè)機(jī)會(huì)。

一、AI 的本質(zhì)：生產(chǎn)和運(yùn)用知識(shí)完成任務(wù)的通用能力

1. AI技術(shù)的真正內(nèi)核是什么？

今天基于深度學(xué)習(xí)為主的人工智能技術(shù)，把外表展示形式剝離掉看它的內(nèi)核，本質(zhì)是一種新的計(jì)算形式，它的底層 substrate （基質(zhì)）是以分布式的重疊向量為基礎(chǔ)，以這樣的向量空間作為任何一個(gè)模型的特征表達(dá)空間。

傳統(tǒng)意義上的機(jī)器學(xué)習(xí)使用的所有特征工程，如果一旦映射到這樣一個(gè)重疊向量的空間當(dāng)中，很快可以通過可微分函數(shù)的表達(dá)形式來快速地學(xué)習(xí)自動(dòng)表達(dá)的特征表達(dá)。這一點(diǎn)對(duì)學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)的、有技術(shù)背景的同學(xué)來講，我要稍微強(qiáng)調(diào)一下，也是我個(gè)人過去多年，做技術(shù)做產(chǎn)品一個(gè)重要的心得。

也就是說，如果我們可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征表達(dá)，而且這些特征表達(dá)可以用來解決不同的任務(wù)，它本身就是知識(shí)。

我們?nèi)丝赡馨阎R(shí)看得過分人化了，一定要用自然語言，一定要用圖譜才能表達(dá)知識(shí)嗎？重疊的向量如果可以非常有效地解決多種任務(wù)，它本身就是知識(shí)。

這是重要的一點(diǎn)。沒有技術(shù)背景也沒關(guān)系，你要 take away ，你一定要獲取的最大的重點(diǎn)就是，我們現(xiàn)在找到了一種新的計(jì)算方式，它有不同的底層，不同的 substrate，它的核心是可以從大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中快速地獲取知識(shí)。

有了這一點(diǎn)，接下來我們就有一個(gè)以前沒有的機(jī)會(huì)。

我們可以通過今天可用的工程化的方式，用電子技術(shù)、電氣技術(shù)和機(jī)械技術(shù)來打造新一代的智能系統(tǒng)。

但是在進(jìn)一步展開巨大的前景之前，我們有必要結(jié)構(gòu)化的講一下智能系統(tǒng)它的核心特征是什么，什么樣的系統(tǒng)是典型的智能系統(tǒng)，理解這點(diǎn)有助于預(yù)測它的未來和它會(huì)帶來的改變。

2. 智能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

最好的智能系統(tǒng)是一個(gè)生物系統(tǒng)——人，任何系統(tǒng)，生物系統(tǒng)也好，機(jī)械系統(tǒng)也好，如果是智能的話，它一定在結(jié)構(gòu)上有這三個(gè)組成部分，intrinsic architectural trinity （三位一體）：

① 感知系統(tǒng)

它有一個(gè)感知系統(tǒng)，它必須對(duì)環(huán)境有感知的能力，通過觀察，我們把它叫作觀察系統(tǒng)。通過對(duì)環(huán)境的觀察，用數(shù)據(jù)來表達(dá)出來——數(shù)據(jù)代表了一種數(shù)字化的媒體，來記載對(duì)環(huán)境的感知。它本身是一種知識(shí)的載體。

② 智力系統(tǒng)

上圖（圖）中間的是智力體系，思考體系。它通過記憶和歸納，獲取知識(shí)只有這兩種行為，Memorization& Generalization there is nothing else. 記憶和歸納，通過這兩者我們可以獲取任何知識(shí)。

③ 活動(dòng)系統(tǒng)

我們通過第二個(gè)系統(tǒng)智力系統(tǒng)，對(duì)于目標(biāo)可以進(jìn)行規(guī)劃，最后用第三個(gè)系統(tǒng)：活動(dòng)系統(tǒng)，來進(jìn)行控制，對(duì)我們的環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

任何一個(gè)有智能能力的系統(tǒng)，生物的也好，機(jī)械的也好，一定會(huì)有這樣一個(gè)結(jié)構(gòu)，重要的是由于有了第一個(gè)新的計(jì)算方式，我們可以用今天能夠用到的，工程技術(shù)來制造，人為地制造這樣的智能系統(tǒng)。這就是所謂今天的 AI 系統(tǒng)。

這是非常重要的一點(diǎn)，有了這兩者定義之后，很自然地我們可以把 AI的本質(zhì)定義成為是一種獲取知識(shí)，運(yùn)用知識(shí)達(dá)到目標(biāo)的通用能力。

我總結(jié)一下，前面講了兩點(diǎn)：

第一，人工智能技術(shù)的核心

第二，縱觀歷史，結(jié)構(gòu)化的因素可以讓我們預(yù)測，在人工智能時(shí)代大致有什么樣的一個(gè)范圍，會(huì)被數(shù)字化。

在有了上述基礎(chǔ)理解之后，陸博士提煉出 AI 作為通用能力的技術(shù)發(fā)展史規(guī)律。

二、AI 技術(shù)帶來的改變

改變一：從 長頸鹿 到 會(huì)學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)

需要強(qiáng)調(diào)的是，這是我們?nèi)祟悮v史上第一次真正有能力來建立非生物的智能體系。

過去 60 多年我們所謂的信息工業(yè)，所建立的所有軟件工業(yè)體系，如果用一個(gè)自然生物界來作比喻的話，基本上都是長頸鹿這樣的動(dòng)物。

為什么是長頸鹿？長頸鹿生下來兩個(gè)小時(shí)之內(nèi)，基本上它生存所需的所有技能都有了，能跑，能吃樹葉，但是它一輩子什么都學(xué)不會(huì)，它沒有學(xué)習(xí)的能力。

我們今天所有的軟件系統(tǒng)，大部分都是人造的長頸鹿，沒有學(xué)習(xí)能力，它所有的能力都是天生給它的，就是人給它的知識(shí)，我們都寫在了軟件代碼里面了。

我們今天起步開始造像人一樣的系統(tǒng)，當(dāng)然離人的能力還很遠(yuǎn)，但是我們已經(jīng)起步了。

人真是很不一樣，人從生下來到 10 歲，可能幾乎沒什么用，但是它是一個(gè)能力強(qiáng)大的學(xué)習(xí)機(jī)器，Amazinglearning machine. 我們?nèi)耸窃趺磳W(xué)習(xí)的？

通過觀察，通過思考，通過與環(huán)境互動(dòng)。我們長大不是因?yàn)槲覀兏改福膊皇巧系墼诮o我們大腦里面寫代碼。

我們之所以變得聰明，是因?yàn)橛^察、思考和與環(huán)境互動(dòng)中學(xué)習(xí)，所以人工智能具備了這種自主學(xué)習(xí)能力，這對(duì)人類的意義是非常非常重要的。

這是我們歷史上第一次有能力，建立這樣一個(gè)體系，一旦我們?cè)诮酉聛?年10年保持算力算法的能力提升，我們能打造的智能體系，知識(shí)的累積會(huì)越來越強(qiáng)。

所以，第一，人工智能技術(shù)對(duì)人類的意義非常重要，這是人類歷史上第一次有能力建這樣一個(gè)體系。一旦隨著接下來五年十年的算法能力的提升，我們能打造的智能體系，知識(shí)的累積會(huì)越來越強(qiáng)。

第二，人工智能在歷史上也非常重要。目前為止，人類歷史的進(jìn)展都是人的知識(shí)在提高，人有了新的能力，發(fā)明了新的方法，進(jìn)而促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步。

從現(xiàn)在開始，人和人建立的機(jī)器系統(tǒng)，共同發(fā)明知識(shí)。將來這些系統(tǒng)它獲得知識(shí)的能力會(huì)遠(yuǎn)超人類，所以，在歷史上也是一個(gè)非常重要的時(shí)間點(diǎn)。

這就是人工智能技術(shù)所帶來的核心結(jié)構(gòu)上的不同。

改變二：從人創(chuàng)造知識(shí)到人與AI共同創(chuàng)造知識(shí)

知識(shí)的創(chuàng)造和使用，在歷史上也是非常非常重要的。到目前為止人類歷史的進(jìn)展都是人的知識(shí)的提高，人發(fā)明的新的能力，發(fā)明的新的方法推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。

從現(xiàn)在開始，人和人建立的機(jī)器系統(tǒng)共同發(fā)明知識(shí)，將來這些系統(tǒng)獲得的知識(shí)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人能獲取的知識(shí)，這在歷史上是一個(gè)非常非常重要的時(shí)間點(diǎn)。

如果說改變一是，人工智能技術(shù)所帶來的智能體系核心結(jié)構(gòu)的改變，那么改變二是，從技術(shù)發(fā)展史的時(shí)間維度來看的改變。

從歷史角度來看，人工智能技術(shù)是人類數(shù)字化技術(shù)的長河當(dāng)中的重要一步，同時(shí)也是必然的一步。

過去 60 多年的信息技術(shù)的歷史是人類數(shù)字化一切的歷史，而且數(shù)字化的規(guī)模和范圍越來越大，數(shù)字化進(jìn)程的速度越來越快。

為什么數(shù)字化帶來如此大變化？因?yàn)橐坏?shù)字化了之后，我們抽取信息，獲得知識(shí)的能力極大地提高，而且任何一個(gè)被數(shù)字化的領(lǐng)域，創(chuàng)新的速度會(huì)不斷地增加。

因?yàn)檎麄€(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)，越來越是知識(shí)驅(qū)動(dòng)，數(shù)字化讓我們獲得知識(shí)的速度，創(chuàng)新的能力極大地提高。

整個(gè) IT 工業(yè)的歷史都是數(shù)字化進(jìn)程的加速，基本上每隔 12 年左右都有新一代的技術(shù)，會(huì)出現(xiàn)比如定義性體驗(yàn)等因素，它們驅(qū)動(dòng)數(shù)字化速度加速和范圍拓寬。總之，基本上有些結(jié)構(gòu)化的規(guī)則，有規(guī)律可循。

人工智能帶來的改變當(dāng)然不止于這兩點(diǎn)，這兩點(diǎn)是讓非專業(yè)，非技術(shù)背景的同學(xué)理解這種改變的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一個(gè)是智能體系的核心結(jié)構(gòu)發(fā)生了根本改變，機(jī)器可以像人一樣自主學(xué)習(xí)，自主發(fā)明知識(shí)；

一個(gè)是機(jī)器一旦能大規(guī)模發(fā)明知識(shí)，所有科技的、社會(huì)的和經(jīng)濟(jì)的領(lǐng)域都會(huì)重寫一遍，Redefine everything 。

三、AI會(huì)有哪些重要發(fā)展方向

從歷史總結(jié)，再展望，人工智能時(shí)代，會(huì)有哪些重要發(fā)展方向？

第一，數(shù)字化技術(shù)的平臺(tái)。

第一驅(qū)動(dòng)因素是前端和后端，前端主要是人機(jī)交互的覆蓋率和交互的效益。

早期都是鼠標(biāo)鍵盤加上圖像顯示器。蘋果在這方面就邁出了一大步：手指(觸控）。

一旦有了手指（觸控），可以讓這樣的交互觸達(dá)到更多人群，因?yàn)槭髽?biāo)鍵盤加顯示器讓你基本只能坐在辦公室，但一旦有了手指后，可以伴隨著每個(gè)人將來的交互形式更廣泛，自然交互，不用學(xué)，每個(gè)人都可以用。

所以，交互永遠(yuǎn)是一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素。

后端是計(jì)算資源的規(guī)模存儲(chǔ)計(jì)算帶寬，有多少信息可以處理，有多少知識(shí)可以承載，包括空間的覆蓋率。

比如，分布式數(shù)據(jù)庫可以覆蓋一個(gè)企業(yè)，全球的互聯(lián)網(wǎng)覆蓋整個(gè)世界。

正是因?yàn)橛辛巳蚧ヂ?lián)網(wǎng)，世界才變得平了，整個(gè)世界的產(chǎn)業(yè)鏈在過去20多年的重大改革，正是因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)的覆蓋，數(shù)字化的進(jìn)程必須有商業(yè)化的生態(tài)來持續(xù)推動(dòng)。

第二，定義性的體驗(yàn)。

每一個(gè)數(shù)字化平臺(tái)商業(yè)生態(tài)它都有這樣一些特征，首先，它有定義性的體驗(yàn)。

iPhone：

第一個(gè)iPhone拿到你手里時(shí)，你就知道新的時(shí)代來了，因?yàn)樗鼛Ыo你的體驗(yàn)是完全不一樣的。

windows 95：

當(dāng)你第一次拿到windows 95（歷史上第一個(gè)真正好的PC），你也能感受到一個(gè)新的時(shí)代。

第一次看瀏覽器，你就知道將來完全是鏈接在一起的，知道數(shù)字化的社會(huì)長什么樣。

所以，定義性的體驗(yàn)非常重要。

同時(shí)，要有寬泛的場景，窄的場景不夠用，辦公足夠?qū)?。搜索、電商、社交，你必須要有寬場景，同時(shí)，要有有效的商業(yè)模式，只要這些要素到位，這個(gè)平臺(tái)才可以撐起來。

第三，數(shù)字化進(jìn)展可以被延續(xù)加速。

我們總結(jié)一下過去歷史上，數(shù)字化一開始就是IBM把桌面數(shù)字化了，再就是微軟，它把整個(gè)企業(yè)的信息管理數(shù)字化了，全球已經(jīng)是幾萬億的工業(yè)。

接下來就是蘋果，蘋果把人的社交行為、電商等數(shù)字化了。

在人工智能時(shí)代，數(shù)字化的本質(zhì)開始變化，范圍可以擴(kuò)充到幾乎物理世界上的所有地方，為什么？因?yàn)樵谌斯ぶ悄軙r(shí)代通過傳感器，通過感知體系、思考體系和活動(dòng)體系，物理世界和數(shù)字化的世界徹底融合在一起了。

由于這樣的技術(shù)，每一個(gè)物理實(shí)體都將是一個(gè)前端，我們可以做交互。數(shù)字化的進(jìn)程大概有這幾類我們能預(yù)測的第一智能物件：

① 通過對(duì)話型的助手，每個(gè)物件都可以做交互，都是前端，

② 自主體系。能夠自動(dòng)駕駛車輛、機(jī)器人。

③ 智能場所。像亞馬遜購物這樣的新零售，將會(huì)越來越多的帶來智能的空間和時(shí)間。

同時(shí)，后端將是智能云，包括大規(guī)模的數(shù)據(jù)和知識(shí)，像人的大腦一樣。

所以，通過歷史我們基本可以預(yù)測到人工智能時(shí)代它的前端至少有這些內(nèi)容，它的后端以知識(shí)為主。

有了這一基礎(chǔ)后，我們?cè)倏丛贏I時(shí)代它能帶來什么樣的創(chuàng)新機(jī)會(huì)？

四、AI時(shí)代能帶來什么樣的創(chuàng)新機(jī)會(huì)

在回答這個(gè)問題前，我們先回看一下歷史。人類的歷史上，我們的經(jīng)濟(jì)行為、生活水平，在過去一萬多年當(dāng)中幾乎沒怎么變，大概到三百多年前才開始變。

仔細(xì)看一下，為什么會(huì)造成人類社會(huì)活動(dòng)、生活水平加速提高的核心原因，是通用能力的發(fā)明。

在歷史上，我們很早就發(fā)明了一些通用的能力，比方說把植物和動(dòng)物家有化了、馴化了，發(fā)明文字等，但是只有到三百多年之前，我們開始發(fā)明了越來越能量強(qiáng)的通用能力，包括蒸汽機(jī)、火車、計(jì)算機(jī)、飛機(jī)等。

但是人工智能，它是這些發(fā)明中最通用的，因?yàn)橹R(shí)可以用在任何一個(gè)應(yīng)用里，知識(shí)是最最通用的，同時(shí)知識(shí)的能量又是最大的。培根曾經(jīng)說過，知識(shí)就是力量。

知識(shí)從本質(zhì)上來看就是潛在的能量。有了知識(shí)可以做自動(dòng)化，有了知識(shí)可以做預(yù)測，有了知識(shí)可以產(chǎn)生新的體驗(yàn)。

所以人工智能給我們帶來的，是前所未有的一個(gè)通用的能力。按照這個(gè)歷史縱觀，接下來要發(fā)生的將是巨大的變化，這個(gè)變化核心驅(qū)動(dòng)是知識(shí)。

如果用人工智能來驅(qū)動(dòng)商業(yè)上的創(chuàng)新，它一定會(huì)遵守這樣一個(gè)規(guī)則：

首先人工智能要?jiǎng)?chuàng)造價(jià)值，必須要有應(yīng)用場景，有了這個(gè)場景之后我們可以找任何一個(gè)場景，最好是端到端的一個(gè)寬的場景，這樣的話人工智能提升效率會(huì)程度會(huì)更大一點(diǎn)。

首先第一要問的，“我們要什么樣的知識(shí)，我們希望知道什么”，來把這個(gè)場景的價(jià)值給它提高。

一旦從這個(gè)起點(diǎn)之后，你馬上要回答的問題就是，“我們有什么樣的數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)都不是無中生有的，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)產(chǎn)生于對(duì)環(huán)境的觀察，需要數(shù)據(jù)的話，你必須要有傳感器。

人類歷史上也是這樣來獲得知識(shí)的，如果人類歷史上沒有望遠(yuǎn)鏡，沒有顯微鏡，我們就根本對(duì)物理世界沒法了解。

所以今天人工智能創(chuàng)新，你可以看到，創(chuàng)業(yè)公司做傳感器的特別多，核心原因是你必須始于這里。

要有知識(shí)的話，你必須要觀察，你必須要有數(shù)據(jù)，有了數(shù)據(jù)之后，我們可以從當(dāng)中抽取知識(shí)，抽取知識(shí)的方式。

要軟件 + 硬件 + 算法，有了這些知識(shí)之后，我們可以決定，如果我們知道這些，我們想解決這個(gè)問題，提高這個(gè)價(jià)值。

我們應(yīng)用這些知識(shí)來達(dá)到我們的目的，達(dá)到目的之后，我就創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，到時(shí)候會(huì)有更多的數(shù)據(jù)，造成這樣一個(gè)閉環(huán)。

這里我強(qiáng)調(diào)一下，數(shù)據(jù)一定要是活的數(shù)據(jù)才有價(jià)值，一次性的數(shù)據(jù)一點(diǎn)用都沒有。

所以一定要有商業(yè)生態(tài)，數(shù)據(jù)才會(huì)真正有價(jià)值，因?yàn)閼?yīng)用不斷在變，技術(shù)不斷在變。

Application drift and platform drift ，數(shù)據(jù)一定要是活的，做過多年產(chǎn)品你就知道了。所以一定要有這樣的閉環(huán)，這個(gè)模式是任何人工智能創(chuàng)造價(jià)值必須遵守的。

有了這樣一些結(jié)構(gòu)化的思路之后，我們?cè)倏v觀全局，對(duì)人工智能時(shí)代帶來的改變和創(chuàng)新機(jī)會(huì)進(jìn)行兩點(diǎn)梳理：

第一，我們會(huì)有全新的信息工業(yè)。

首先，如前面所說，將來的計(jì)算主要的要領(lǐng)先，要靠前的是觀察體系，要有很多新的傳感器，特別是光學(xué)傳感器，不光是傳感器。

在傳感器上必須帶有計(jì)算的能力，所謂叫 on-sensor silicon software models，這我認(rèn)為是目前的創(chuàng)新前沿之一。

同時(shí)整個(gè)芯片的從底到上必須重建一次，今天的 X86 ARM 的系統(tǒng)架構(gòu)根本不 work，它是假定 Von Neumann，假定是你的數(shù)據(jù)的維度是比較低的，你的 ControlForce 可以預(yù)測的，你的 Cache Hit Ratio 一定要足夠高。

人工智能時(shí)代，實(shí)際上根本沒有這些特征，都是高維度的數(shù)據(jù)，必須是大規(guī)模的平行處理。

所以整個(gè)硅晶片的工業(yè)一定會(huì)被重寫，指令集可以起一點(diǎn)作用，但是主要的硅晶片都是在ASIC ( application specific integrated circuit ) 或者FPGA 這一隊(duì)。因?yàn)榇笠?guī)模的訓(xùn)練和推理是主要產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的硅晶片的應(yīng)用 。所以整個(gè)芯片工業(yè)這一隊(duì)會(huì)被重寫。

同時(shí)軟件一樣，從底層的 fabric 到中間的 middleware， 到操作系統(tǒng)，到應(yīng)用開發(fā)，到工具都會(huì)要重新建立，所以如果你是在IT 工業(yè)的話，創(chuàng)新的機(jī)會(huì)特別多，大的企業(yè)都面臨挑戰(zhàn)。

第二，將會(huì)誕生一系列的新的支柱型的新產(chǎn)業(yè)，以前沒有過的產(chǎn)業(yè)。至少會(huì)包括：

① 對(duì)話式的以個(gè)人助手為基礎(chǔ)的智能物件，將來是一個(gè)可以喚醒萬物的世界；

② 自主體系，自動(dòng)駕駛、機(jī)器人，新的移動(dòng)，這是真正物理世界的移動(dòng)；

③ 智能場所，任何一個(gè)物理空間，起源于零售，因?yàn)樗鼉r(jià)值很高，但是游戲規(guī)則會(huì)是一樣，一旦智能化之后，可以大規(guī)模地提高商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值，所以這一些都是將來新的支柱型的產(chǎn)業(yè)。

同時(shí)，任何一個(gè)現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)，娛樂業(yè)也好，制造業(yè)也好，金融、醫(yī)療、教育、零售，所有的行業(yè)，都可以用人工智能技術(shù)，來提升和轉(zhuǎn)型。

因?yàn)樗鼛淼氖侵R(shí)，你用知識(shí)可以改造，可以重建，可以提升。

任何一個(gè)人類的行業(yè)，律師、醫(yī)生、教師、分析師，你的工作方式都會(huì)不一樣。重復(fù)性的工作，機(jī)械化的工作都會(huì)逐步逐步被取代。

我們?nèi)丝梢曰ǜ嗟臅r(shí)間。做我們更擅長的創(chuàng)造性的發(fā)揮性的想象性的（工作）。

一切都會(huì)被改變，這是一個(gè)完整的、覆蓋一切的變化，這并不夸張，因?yàn)槭侨斯ぶ悄芗夹g(shù)核心所帶來的機(jī)會(huì)。

五、如何加速推進(jìn)整個(gè)創(chuàng)新進(jìn)程？

在這樣一個(gè)大的背景下，我們?nèi)绾蝸斫Y(jié)構(gòu)化的開發(fā)，進(jìn)而加速推進(jìn)整個(gè)創(chuàng)新的進(jìn)程？

這里有幾個(gè)結(jié)構(gòu)化的因素給你分享一下：

1. 資本。

① 金融資本。

任何一個(gè)時(shí)代有大規(guī)模的商業(yè)價(jià)值，要產(chǎn)生時(shí)都有金融資本和其他生產(chǎn)資本，所謂叫functional separation，他會(huì)走的更靠前。

某種意義上市場的貪婪會(huì)走得很快，所以我們將會(huì)看到更大規(guī)模的資本投入。因?yàn)樵诮酉聛?0年40年50年里它的機(jī)會(huì)太多了，一定會(huì)有大規(guī)模的資本投入這個(gè)行業(yè)。

② 人才資本。

在大規(guī)模的工業(yè)化時(shí)代誕生了大學(xué)。專業(yè)培訓(xùn)，就因?yàn)楣I(yè)時(shí)代需要技能，要裁縫、設(shè)計(jì)師、廚師，大規(guī)模的培養(yǎng)各種技能。

但在人工智能時(shí)代，人的技能適合時(shí)代要求的是創(chuàng)新、發(fā)明新的方法。因?yàn)闄C(jī)械化重復(fù)性的動(dòng)作都會(huì)被逐步取代。但是人才資本也會(huì)有新的往前推進(jìn)的一個(gè)機(jī)會(huì)。

③ 數(shù)據(jù)資本。

它最為重要，也更為特殊。因?yàn)閿?shù)據(jù)是在人工智能時(shí)代的一個(gè)主要生產(chǎn)資本，所謂叫 Primary Means of Production。

舉個(gè)例子：

a.農(nóng)業(yè)時(shí)代的核心生產(chǎn)資本是什么？土地。

因?yàn)檗r(nóng)業(yè)本質(zhì)是光合作用，只有在足夠的土地有足夠好的溫度，有足夠的陽光覆蓋的情況下，才可以種植農(nóng)作物。

人類再聰明，人再多，也沒有用，給你世界上幾千萬人最聰明的人，但你土地只有這么多，你就只能生產(chǎn)這么多。

在人工智能時(shí)代數(shù)據(jù)也起到類似的作用。

b.有些同學(xué)可能開發(fā)技術(shù)，你要做一個(gè)跟自然語言有關(guān)的，用語音做對(duì)話的。

如果你沒有起步的2萬小時(shí)的標(biāo)注數(shù)據(jù)，給你世界上所有的工程師，也一點(diǎn)用都沒有，你做不出來。

這不是一個(gè)人的資本問題。因?yàn)閿?shù)據(jù)是知識(shí)的載體，沒有這樣的知識(shí)，就沒法做對(duì)話，所以數(shù)據(jù)會(huì)成為一個(gè)主要的生產(chǎn)資本。

如果我們要推進(jìn)人工智能時(shí)代創(chuàng)新的話，一定要關(guān)注這三個(gè)資本，金融資本、人才資本和數(shù)據(jù)資本。

2. 環(huán)境。

特別是政府的政策環(huán)境。對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私的保護(hù)，是從數(shù)據(jù)中獲取資本價(jià)值的核心關(guān)鍵。

同時(shí)基礎(chǔ)建設(shè)，比如我前面講的，無人駕駛這樣一個(gè)新的支柱性產(chǎn)業(yè)，必須要重新構(gòu)建所有路網(wǎng)，道路的基礎(chǔ)建設(shè)，而且有了無人駕駛后，城市的半徑會(huì)增加，這是歷史的一個(gè)規(guī)則。

交通越發(fā)達(dá)，城市越大，將來的都市規(guī)模會(huì)越來越大，需要新的基礎(chǔ)建設(shè)。

3. 以市場導(dǎo)向?yàn)楹诵牡穆窂健?/strong>