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傅盛:後手機時代將至,中國最大的機會來了

傅盛:後手機時代將至,中國最大的機會來了

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文 | 傅盛

編輯 | 周小龍 美編 | 李秋傑

導讀:眾說周知,互聯網給我們這一代人的生活帶來了巨大的變化,而近幾年被炒得熱火朝天的人工智慧,則讓全世界再一次看到一個全新的智能化時代即將來臨。我們應該怎樣去認識這個時代?移動互聯網本質的核心競爭已經結束,我們下一波的機會又在哪?獵豹CEO傅盛的這篇文章也許會帶給您啟發。

3月25日,我受邀參加2017雪球中概股高峰論壇,跟雪球社區各位支持獵豹的朋友們分享我對深度學習的一些新思考,以下為部分演講原文,分享給你們:

最近,最火的兩個話題:一個是人工智慧,一個就是北京房價。北京房價起起伏伏,牽動了我們的心。

回想,我來北京不久,被我的房東趕來趕去,實在沒地方住了,咬牙在通州買了房子。我記得,那時房子均價3000多塊,當時身上只有幾萬塊。交房時,我坐在一樓小陽台,心想——一個月供三千塊,還不起怎麼辦?後來,橫下心,大不了把房子賣了,回老家。

一晃幾年,通州也不是當年的通州了,房價也漲成這樣,四處都是哀嚎一片。

那個時候,我作為北漂一族,也是一點點靠自己的努力,奮鬥著。從未想到,有一天,獵豹能登陸紐交所上市。2014年5月8日,我站在敲鐘台,看著台下忙忙碌碌的紐交所員工,按響了敲市鍾。當時的我,感慨萬分。

我在想,我為什麼能從一個月供3000塊而惶惶不可終日的北漂,成長為一個有機會做成一家美國上市公司的人呢?

這麼多年,我一直在不斷思考。

我認為並不是因為我多麼出色。有一天,有那麼一個機會,我進入了互聯網,進入了一個當時被絕大部分人都不看好的行業。

這個行業,在傳統行業的公司看來,無非就是一個Web Page;在技術人眼裡,它就是一個TCPIP(又名網路通訊協議);在傳統硬體廠商那裡,它就是一個簡單的門戶。總之,它沒什麼新奇特別的。

然而,卻有一幫無所畏懼、不知天高地厚的年輕人,在這個行業里不斷打拚,孕育了一批又一批互聯網的創業者。這些創業者,要說起點,我並不認為有多高。但在這個行業,他們獲得了其他行業所不能獲得的認知。他們對整個互聯網的理解,對用戶的理解,對信息傳遞的理解,遠遠超越了工業時代那一代又一代人的整個積累。

正因為這樣一個單點的突破,使得像我這樣一批創業者有幸崛起。

認知是人類前進的唯一武器

我讀過一本書叫《人類簡史》,當時特別激動,於是飛到以色列,拜見了這位作者,請他到北京做過一次交流。為此,我寫過一篇文章《認知是人類前進的唯一武器》,包括智人的崛起,就在於認知。不是因為智人腦容量比別的動物大,核心是他們能讓很多人相信一個虛擬的事情或概念。

人類從相信過去的先賢,相信孔子,相信穆罕默德,相信釋迦牟尼,變成了相信科技。相信科技改變生活。尤其,過去20年,堅信了互聯網。

互聯網是全人類的頭腦風暴。它就像珊瑚一樣,珊瑚很弱小,但一個腔體能把所有珊瑚連接在一起,長成巨大堅硬的珊瑚礁。互聯網,可想像成一個網路。它將以前散落在全世界的、聰明的腦袋連接在一起,使得所有人快速作思維的碰撞。

正因為這樣,人類知識的傳播時間,極大被縮短。過去,一個概念的傳播,至少需要100年,或是幾百年。像牛頓的幾大定律,如果要傳到,最終變成的生產力,經歷了從鴉片戰爭到洋務運動,再到最後的新,我們才真正接受了這樣的現代科學知識。

到今天,一個AlphaGO出現,世界各地都在研究它的論文。這個傳播速度已在極快地縮短,這背後孕育著巨大的生產力。

人和人之間最大的差別就在於認知

我再把這個概念與人結合起來。我們不妨思考一下:一個人怎麼才能從一群人中脫穎而出?一個人如何才能變得與眾不同?

我記得,第一次見雷總時,內心激動萬分。那時,他剛離開金山,朋友引薦我們認識。見他前,我還在幻想,他的腦袋後面是否會有一個光環?第一次見馬化騰時,我也在幻想,這個人是不是三頭六臂?

後來,跟他們交流久了,也經常去討教,發現其實他們都是非常勤奮的一幫人。雷總每次跟我聊天,到半夜還非常亢奮。騰訊也有很勤奮的一群高官。某次大戰,我跟騰訊有過親密接觸。有一次我約Pony和Martin,他們說你晚上12點有沒有時間。

你看,都是一幫很勤奮的人。

但,勤奮的人也有很多啊,到底是什麼造成了他們現在都還像神一樣地存在呢?我們有沒有機會接近他們?

我在最近的一篇文章《所謂成長就是認知升級》專門總結一句話叫:技能的差別是可量化的,而認知的差別不可量化,是本質的。也就是說,你對一件事的觀念和看法,決定著你對一件事情堅信的堅決度,以及能不能快速掌握信息並做出正確決定。這可能是人和人之間最大的差別。

認知是唯一的壁壘和成長的核心。獵豹抓住的上一個認知是互聯網的國際化,那麼,下一個機會是什麼?

獵豹關於深度學習的三個機會

我看到的一個機會是深度學習。很多人會說,深度學習就是一個概念,你為什麼要做深度學習?AI+時代,你有什麼機會做出深度學習?

我想,從三個點來講,為什麼獵豹會有機會?當然,這三點的前提是——移動互聯網本質的核心競爭已經結束。

第一,深度學習是演算法革命。它把分散在各個領域的演算法集中起來了。以前做語音的、做圖像的、做無人駕駛的,做SLAM空間定位的,每一項都是一個專業,專業之間的演算法差別也非常巨大。

但有一天,突然有一個東西出現了——叫深度學習,既可解決語音和圖像問題,又可解決無人駕駛問題,可解決股票交易問題,還可解決下圍棋的問題。人類歷史上從未出現這麼有魅力的東西。

隨之而來的晶元革命也已經開始。去年年初,NVIDIA股價從20多億美金,漲到年底100多億美金。有一個NVIDIA工程師告訴我,2014年他們的CEO上台,在內部會議上說放棄Mobile CPU,全力以赴做GPU,整個公司都快炸鍋了。但事實證明,他們在這裡的深遠布局,做得非常對。

為了解自動駕駛技術,我專門拜訪過以色列的Mobile eye,前不久剛被英特爾收購。拜訪完了之後,我認為,Mobile eye很快就會被NVIDIA顛覆掉了。因為Mobile eye所有的演算法都是基於傳統的CV演算法。

包括谷歌的無人車也一樣。我跟他們的創始員工聊了兩個晚上。聊完以後,我買了兩輛特斯拉。我的P90D跑在北京的五環上,已可放開雙手,自由直播。而谷歌的無人車,還在那裡,進行工程化演算。

你會發現,其實真正恐慌的應該是大公司。

因為他們積累了很多的技術,不管語音,還是視覺,在深度學習的衝擊下,很多演算法都被顛覆掉了。前不久,我見了一個國內某知名大公司實驗室的負責人。他說他做了7年翻譯,后看到谷歌一篇論文,突然發現,他原來做的翻譯技術,全白積累了。

深度學習本質在降低技術壁壘。如果以前獵豹要出一個語音產品,我都不敢想象;或者獵豹自己的人臉識別,能做到全球排前幾名,我也不敢想像。但近期,我會披露一些我們取得的一些成果。

我認為,越是大公司喊他們想做的,其實越是他們恐慌的。

第二,演算法驅動變成數據驅動。每一篇論文對整個行業還是有推進作用,但由於基本演算法模型的固定化,演算法的驅動力,已大大降低。當然,我們也希望有一個演算法神人,再發一篇論文,又把某個領域往前推進幾十年。

但從整個動向來看,比如斯坦福大學教授李飛飛加入Google,都表明這場人工智慧的革命,是以工業化和數據驅動為主的。數據量大了之後,產生的巨大推進量,可能遠遠勝於一篇論文。而大量的數據,同時也需要進行標註。

所以,大規模標註數據,成為核心競爭力。

這個概念有一點誤導。比如你說話的聲音,就像我現在說話,被上傳到網上,它並不是人工智慧可用的數據。你必須找人把聲音數據裡面的關鍵點標註出來,才是人工智慧可用的有效數據。有一句話叫——人工智慧今天還是,要多少智能,就需要多少人工。

第三,深度學習的機會在於和應用的結合,而不是技術輸出。深度學習的核心是數據驅動。雖然你有模型調參,有自己的優勢,但別人有更多的數據調參,很快拉平優勢。未來深度學習會變成基礎的技術運用,很多公司都會具備深度學習的研發能力。

舉幾個例子。我們收購了一家公司叫News Republic。兩個季度內,我們用深度學習做出了個性化推薦系統,能把用戶的點擊行為,變成數據標註的一部分。

我們還做了一個直播平台Live.me,現在是美國最大的第三方直播平台。每天有幾十萬的美國用戶開播,會產生上千萬張標準人臉。這個數據,使得我們能夠精準地鑒別涉黃視頻、小孩直播及無直播內容或不露臉的直播。

獵豹會全力出擊,用AI助力內容。我們新的使命是Make The World Smarter,成為一家有偉大技術理想的人工智慧公司。

這一次,在科技浪潮上是趕在美國前面的。深度學習有40%的論文都是華人發表的。我們跟這些專家溝通起來,已經沒有語言障礙。今天的GPU運算能力和編程能力,也有了足夠的積累。

我相信,後手機時代一定會來臨。手機使用時長,不會有爆發性增長了。越來越多的智能設備像Amazon echo ,和我們夢想中的機器人,一定會走進我們的生活。最大的機會就來自於人和機器人共存的時代。

(全文完。與管理智慧總編交朋友,分享你的管理心得,glzh-zhangxw

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