緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇人工智能的商業模式范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

篇（1）

但就在此刻，巨頭們不落窠臼，他們似乎正在拋棄互聯網：2015年和2016年，整個Google都在推動一件事——改名Alphabet，希望徹底脫掉互聯網公司的標簽，在原來的搜索引擎、YouTube和Android之外，將Calico(生命工程相關)、GoogleVentures(創新投資部門)、GoogleX(研發自動駕駛汽車、智能隱形眼鏡和提供互聯網服務的熱氣球等)都歸到Alphabet旗下。Google似乎已經意識到“互聯網”時代正在終結。

本文，將和大家一起探討即將跨越互聯網的偉大時代以及超越互聯網的技術革命，筆者命名這個偉大的時代為“時代”?！叭藱C智能”是對應“互聯網”的全新技術趨勢，不僅包括“人工智能”，也包括對人類本身智能提升和超越的技術，人和人工智能是這個時代的兩個平行主體。

在“人機智能時代”的核心技術呈現，我們命名為“WAR”(筆者譯為“戰國技術”)，WAR將作為這個時代的核心技術引領這次變革。具體來說，W是Vehicle(交通工具，即、無人機、無人駕駛等)和虛擬現實兩個單詞首字母組合，A是AI人工智能，R是Robot機器人。這四個核心技術是這個時代的主要技術基礎和靈魂式的產業方向。

那么，“人機智能時代”為何在此刻出現？

一、文明的進化邏輯

“人機智能時代”的出現聽起來確實很突兀。為了解釋清楚這里面的過度邏輯，我們從移動互聯網時代最經典的商業模式Uber式呼叫模式說起。

Uber，2015年在中國業務虧損10億美金。它的競爭對手滴滴快的，2015年凈虧損100億人民幣。前者是美國商業歷史上成長最快的獨角獸公司，過去7年時間里全球攻破400座城市，2015年完成交易額108億美元，累計完成60億美元，市值高達625億美元。后者是中國商業歷史的巔峰奇跡，1年時間內凈虧損100億人民幣，估值卻達200億美金(相當于一年創造12個100億市值的板公司)。

Uber中國的大股東是百度，滴滴快的背后是騰訊和阿里，應該說這場戰爭是中國商業歷史上從來沒有發生過的巔峰對決。那么這個巔峰對決和“人機智能時代”的出現有什么關系？

回答這個問題之前，先了解一下筆者對技術文明進化的研究。從下圖我們可以看到：農業文明時期，人類是以發明工具來提高生產效率；工業文明時期，人類科技的主要變革是利用化石能源推動蒸汽機；互聯網時期，人類通過知識進步提高了萬物的連接和使用效率。那么到了人類文明的下一個階段，“智能文明”注定是通過提高個體價值和創造全新個體來從更高的維度提高社會生產力。人機智能——就是人類科技文明的一個終極歸宿。

實際上，從互聯網向“人機智能”的跨越不是一夜之間發生的，我們現在再回到世紀巔峰對決的Uber和滴滴快的。Uber這類軟件是通過人和機器對話的方式，以人為核心發起需求，由機器進行響應的全新模式。這種模式也是人類和人工智能的第一次深刻握手，在這個信息交互過程中，人類和人工智能之間將開啟一個全新的連接時代，其開創性可類比為機器與人之間的深度連接和對話：凡呼求即得到，凡尋找即尋見。Ubers開啟的正是這種能夠滿足人類自我中心的人機對話和需求呼叫的商業模式。Uber的商業模式已經是人類商業歷史發展過程中最頂端的商業模式，這種模式超越大數據和可穿戴設備，如下圖。

實際上，Ubers(Uber和滴滴快的等呼叫商業模式總稱的公司)就是在“人機智能時代”到來之前，通過互聯網的方式進行的數據積累，Ubers已經是一個基于手機的人工智能和“小機器人”，只是它沒有人的形狀被我們忽略而已，仔細想起來，他是否已經很智能了呢？

從Ubers的戰略性推動，我們已經可以感受到人類和人工智能的距離正在被拉近，這種基礎的信息交換已經開始，機器正在以前所未有的速度理解人類的生活，而Ubers兇悍的商業競爭手段背后是在掠奪下一個時代的原住民，這個價值不是互聯網的用戶思維可以比擬的。

二、巨頭們的諾曼底

如果上面的討論顯得過于學術的化，我們再來感知一下巨頭們沖鋒的號角和戰斗的炮火現在如何。多角度看幾個片段：

片段一：交通工具。應該說在WAR時代到來之前，最早成熟的商業化來自于Vehicle的創新應用，即Uber、無人機、無人駕駛等。這三項是交通工具變革中最具代表性的三種形態，其中Uber更多是從智能交通的角度切入，無人機和無人駕駛則是一種結合人工智能的創新。和以往每次革命中提高動力系統不同，這次的技術革命是從人類能力增強的角度出發的。交通工具的變革，是對人能力的延伸，在“人機智能時代”具備先導作用。交通工具的變革應該在“無人駕駛汽車”或“無人駕駛飛機”的發展走向頂峰。從某種程度上，智能交通更能體現人機融合的深刻變革。

片段二：VR正在爆發。2016年1月14日，徹頭徹尾的現實主義者高盛發表了一份長達58頁的報告，詳細謳歌了虛擬現實(VR)和增強現實(AR)的未來機遇。高盛認為，這將是下一個大型計算平臺，會像電腦出現一樣影響深遠。并且預言2015年VR和AR的硬件軟件營收將達到800億美元，如果迅速跳出小眾走向大眾可以達到1820億美元。更是大膽預測VR和AR在2025年的收入將超過電視機。在枯燥乏味、金錢至上的高盛分析師的眼里，頭盔式顯示屏將會是另一種計算形勢，它不同于PC和手機，這類設備大多由頭部和手部動作控制。高盛更是充滿想象力的預言了VR可能在九大領域的蓬勃發展，從視頻游戲到零售，從醫療到房地產各行業都會受到沖擊。看來，新技術讓舊貴族擁有了想象的翅膀。

片段三：2015年是有史以來人工智能技術發展最快的一年，DeepMind人工智能接近破解圍棋，可能會繼“蒙地卡羅樹狀搜索”(Facebook研發的人工智能算法)后為人工智能突破圍棋帶來曙光，這個帶有歷史性標志性的技術進展背后，人工智能回復郵件、人工智能聊天、人工智能主持人等一系列人工智能的研究進入應用時代。商業上最有代表性的事件是國際創新巨頭IBM將進行有史以來最大規模的重組，并且提出“認知時代”的全新戰略，聚焦業務于云計算和人工智能，也就是說，IBM是徹底為WAR時代改變商業模式的第一個國際巨頭。回首IBM在近代100年的多次涅槃重生，從這個側面我們也可以感知到新時代的腳步。

片段四：機器人研究吸引最頂級人才。AndyRubin(安迪·魯賓)，前Google工程副總裁，Android開發的領頭人。依然從Google離職并創立了一個叫PlaygroundGlobal的公司，公司的使命是做一個機器人版的安卓平臺，把機器人的能力模塊化，大大降低成本。這個平臺將是“人機智能時代”重要的基礎設施。從這個維度看，這已經完全不是互聯網維度的創新，這多少讓本文開頭那些絞盡腦汁的互聯網精英大跌眼鏡；

片段五：機器人和人工智能列入美國總統報告。2016年2月份奧巴馬總統提交給國會一份435頁沉甸甸的報告，這份報告來自于經濟顧問委員會頂級智慧的聯合呈現。這份報告有一個重要的章節介紹機器人，提到“盡管機器人帶來的實業風險和焦慮情緒無法免除，但是機器人能顯著提升生產力和勞動力增長，占到10%的GDP增長和16%的勞動生產力增長。

報告有一段文字意味深長：“說美國經濟在走下坡路，或者說我們還沒有做出成效，都不是真實情況，真實情況是——以及眾多美國人感到焦慮的原因——是經濟正在以深遠的方式變革，這種變革在大衰退(2007年金融危機)之前很久就開始。今天，科技不只是在取代組裝流水線上的工作，而是在影響任何可以被自動化的工作。”

這是一段表面平靜，背后波瀾壯闊的描述，實際上，美國政府和經濟經營已經開始在“人機智能時代”發力，并且大膽的憧憬“美國制造業憑借機器人得以復興，而機器人技術也開始向服務業和商業轉移，以此解決農業和人口老齡化等方面的問題，支持美國社會發展”，從美國政府的報告中，我們已經看到了機器人在“人機智能時代”的核心價值?；氐街袊澜绻S是否會離開機器人的發展而存在？世界工廠，是否可能被機器人工廠取代？這是一個真問題。

以上五個片段的速攬，或許已經給我們呈現出一個新時代的影子，這個時代的智能已經超越了人和機器，融合了人類和造物主的共同創造，或許這正是“人機智能時代”的神性之所在。

篇（2）

十年后，在全球市值最高的公司榜單上，蘋果、谷歌母公司Alphabet、微軟、Facebook、亞馬遜、伯克希爾·哈撒韋(Berkshire Hathaway)、阿里巴巴、騰訊排名第一到第八，美國強生(Johnson&Johnson)、埃克森美孚(Exxon Mobil)排名第九、第十。

對比起來，現在的十大公司中，有谷歌、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴和騰訊五家互聯網公司，而且市值都超過了3000億美元，這就是互聯網的力量。

很多人都在問，誰能成為這五家之外的佼佼者，下一個千億美金級的互聯網公司是誰？

最近聽阿里巴巴參謀長曾敏的《智能商業二十講》，他提供了一種思考方式。曾鳴認為，谷歌、Facebook、亞馬遜、阿里巴巴和騰訊之所以能夠成為千億美金級的公司，是因為他們的商業模式是“智能商業雙螺旋”。

所謂“智能商業雙螺旋”，是指的互聯網公司的模式可以統統歸為網絡協同或者數據智能，如果占其一，就可以實現單輪突破，如果兩個都占據，將能實現雙輪突破，形成智能商業雙螺旋的爆破態勢。

網絡協同可以認為是“互聯網”，關鍵詞是連接，當你連接的供需方越多，網絡協同的規模越大；數據智能可以認為是“人工智能”，關鍵詞是精準，當使用大數據、人工智能等技術時，供需雙方可以快速、精準匹配。

單輪突破的公司，市值可以達到百億美金級左右；雙輪突破，則可以讓公司達到千億美金級的規模。

谷歌，將海量的中小廣告主與海量的小網站連接起來，而且通過人工智能精準匹配，讓廣告價格可以實時在線。所以，谷歌是網絡協同和數據智能雙輪驅動的公司，市值現在高達6500億美金。

阿里巴巴旗下的淘寶是單輪驅動到雙輪驅動的典型，2003年到2008年，淘寶將海量的賣家和海量的買家進行連接，隨后又有無數的類目、無數的服務商加入，是網絡協同的不斷擴張；2008年到現在，淘寶從類目到搜索，引入數據智能，實行效果營銷競價排名的廣告模式，從而在數據智能上進行突破，最終憑借智能商業雙螺旋實行引爆。

沿著這個邏輯，不妨我們分析一下未來最有可能成為千億美金級的互聯網公司是誰？

美團點評是最有潛力成為千億美金級的互聯網公司，這是因為美團點評干了一個史無前例的事情，就是將無數線下服務的商家搬到了互聯網上。這個動作叫做網絡協同，最早美團點評是將餐飲的商家互聯網化，但如果美團點評止步于此，美團點評的網絡協同規模還太小，最多只能成為一個幾十億美金的公司。

但是，美團點評在餐飲行業互聯網化的基礎上，將總結出的通用能力，快速復制到其他行業中。于是，你能看到的表象是，美團點評在不斷擴張自己的邊界，從餐飲擴張到了電影票、酒旅、KTV、麗人、母嬰、保潔、打車、線下實體店……實際上，美團點評是在擴大自己的網絡協同規模，在美團點評構建的這張網上，所連接的商家和用戶數量也在指數級的擴張，目前美團點評覆蓋200個電商服務和產品類別，以及約2800萬POI和301萬活躍商家，在中國2800個城市提供服務。

如果美團點評止步于此，可以成為一家百億美金級的公司，但是美團點評在網絡協同的過程中，并不是簡單地將線下商家互聯網化，而是引入了數據智能，換句話說，是用大數據和人工智能去精準匹配各種需要連接的需求。

最近高盛了一份中國人工智能的報告，名為《China’s Rise in Artificial Intelligence》，其中提到：美團點評每日產生1.5PB的數據，公司存儲了200PB的數據。大數據是美團點評的關鍵，其業務模式需要為O2O和全渠道零售線上和線下數據的整合。數據采集、分析和應用能力，一起決定著美團點評平臺的客戶體驗。

美團點評的實時物流配送人工智能調度系統，就是數據智能的典型。不同于傳統電商配送，外賣配送具有下單集中、配送時短、因素復雜等多個難點。外賣的一個訂單生命周期一般在1小時內。這就要求，配送系統調度一批訂單的時間要在5秒鐘以內，外賣訂單并發度高，要找出最好的調度方案，就需要從規模相當大的搜索空間找到足夠好的解。從數學建模的角度看，這是一個超大規模離散組合優化問題。以一個配送區域為例，200個配送員50個新訂單，每個騎手有5個已有訂單，其單次優化調度的解空間可達20050*10!的規模！

美團點評研發出了人工智能調度系統，成為騎手的“超級大腦”，該調度系統基于大數據分析，包括數百萬歷史訂單、數十億快遞線路、數千萬不同的客戶和商家等數據，綜合考慮訂單結構、騎手習慣、區域路況、天氣、交通工具、取餐難度、出餐時間、交付難度、配送范圍等多類復雜因素，在50毫秒內生成最有效的快遞路線規劃。美團點評每次派單背后都需要上億次的計算來優化路線，這套系統在配送員人均日單量提升前提下，能夠讓單均配送時長有效得到降低，騎手單均行駛距離從2260米降低至1980米。

曾鳴認為，美團點評在網絡協同和數據智能上都取得了比較大的突破，美團點評的商業模式就是將本地生活服務業實現在線化和數據化。

淘寶是將中國的線下實物商業搬到了網上，然后又實現了數據化，達到了千億美金級別；服務業的商家規模和市場規模比起實物來更加龐大，如果美團點評在網絡協同化和數據智能化的智能商業雙螺旋中執行得力，很容易成為一家千億美金級的互聯網巨頭。

再來看看滴滴。滴滴和Uber的模式比較類似，他們的本質是數據智能，是通過大數據和人工智能將乘客和司機快速匹配在一起。Uber曾經做過一個測試，任何人叫車后的等待時間只要超過4分鐘，乘客就不滿意。其實，不用測試，我們每個人的叫車經歷都證明了這一點，就是說如果不能快速精準匹配，滴滴、Uber們都沒辦法生存。

但是，滴滴連接的供需雙方還是局限在乘客和司機的連接上，數據智能上實現了單輪突破，但是卻無法擴大網絡協同。沒有網絡效應，光有規模效應是不夠的，規模經濟的壁壘不深，很容易被海量的資本攻破，雖然滴滴在網約車領域一家獨大，但可復制性其實比較強。這一切都決定了滴滴很難成為千億美金級的公司。

今日頭條現在風頭正勁，它的商業模式也是數據智能。正是借助強大的智能算法，今日頭條將無數內容提供商和用戶連接在一起。如果沒有數據智能，今日頭條根本不可能打敗已經非常成熟的門戶和新聞客戶端。

篇（3）

這是尤瓦爾.赫拉利在其新作《未來簡史》中所描繪的未來。

“隨著大數據的不斷積累以及計算能力的快速發展，未來人類可能會越來越多地將自身的決策權讓位給無意識的算法，讓算法替自己決定該買什么東西，應該接受什么治療以及應該和誰結婚?！庇韧郀?赫拉利在中信出版集團和百分點集團聯合舉辦的首屆關于大數據+人工智能的“XWorld大會”上這樣表示。

當然，他的觀點并不是每個人都贊同。

微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文就認為人工智能并不是萬能的，人工智能更類似于軟件測試中的黑盒測試，只需得出結論，不深究內部邏輯結構和因果關系，而人類更擅長的是符合邏輯結構和因果關系的白盒認知。此外，人工智能沒有創造力，計算機也不會發明新的算法，洪小文認為未來屬于人機協同的AI+HI時代。

如果說未來人類進化的方向離我們還很遙遠，在新技術的沖擊下，未來商業形態的變化卻會很快來臨。

數據寡頭降低作惡成本

不久前發生的順豐與菜鳥之爭引起了人們對數據權的重視，過去寡頭們壟斷的是生產資料和生產工具，而現在互聯網成就的數據經濟下，數據壟斷造成了新的寡頭。這些數據寡頭的形成不僅會造成數據壟斷和商業模式壟斷，高度中心化的商業體系還將大大降低整個商業系統的容錯和糾錯能力。

這確實值得我們警醒。2017年6月谷歌因為在搜索結果中偏向自家比價購物服務，涉嫌不正當競爭，被歐盟反壟斷機構處以24.2億歐元的天價罰款。而據路透社報道，歐盟反壟斷機構最近欲就Android移動操作系統排擠競爭對手再次征求專家組意見，并考慮再次向谷歌開出天價罰單。

商業進化是否也跟人類進化相似，99%的商業組織都會成為附庸或者無用？如果未來進化到中心化商業形態，由此引發的基于數據、技術和商業模式的壟斷會比過去按照行業和地域劃分的壟斷對商業社會帶來更大的影響。

百分點集團董事長兼CEO蘇萌也在會上提出了泛中心化的未來商業，是一個多中心且中心動態均衡化的商業形態，并指出未來商業組織的三點生存之道，即三I理論：獨立（Independence），獨立代表著企業的數據主導權、以及在充分競爭市場環境中的長尾創新；融合（Integration），指的是生產要素的連接、生產方式的協作、以及業務邊界的淡化；智能（Intelligence），數據思維在引爆智能革命，未來的商業都在朝智能化方向在進化，主要體現在決策智能和運營智能上。

他認為未來的社會，數據等于生產資料；人工智能+大數據等于生產工具；獨立場景創新等于商業模式。

向行業場景創新進化

場景化一直是被很多企業強調的創新重點，蘇萌對行業應用場景、數據、算法的排序體現了他對大數據和人工智能未來進化方向的預期。

“大數據和人工智能真正發揮價值一定要結合到具體的每個行業和領域，雖然互聯網巨頭們在營銷領域取得的成效已經非常顯著。但數據科學家們用行業級的產品、工具、解決方案為行業用戶提供的復合價值遠超過營銷層面。我們主要關注的是大數據底層平臺和行業級場景應用。在應用方面要找到真正有價值的場景，數據流、應用系統和底層平臺的構建都是為了解決場景問題，再將場景和行業緊密結合?！碧K萌說。

百分點公司已經連續四年創造了300%的業務增長，其目前的主打行業是制造、金融、傳媒、公共事務四個行業。制造業已經逐步從前端營銷角度開始向后端供應鏈管理延伸；金融行業主要幫助客戶解決風險控制和精準營銷問題；傳媒行業幫助傳統媒體向數字化進行轉型，比如為新華社提供的智能采編系統，將文章利用知識圖譜連接起來，實現自動編發，并進行個性化的信息流推送等；在公共事務和公共安全方面，百分點為國家質檢總局缺陷管理中心研發了一套系統，用人工智能和大數據建立的模型幫助專家進行輔助決策。

篇（4）

五角大樓的CALO項目是史上最大的人工智能項目，它為Siri的誕生奠定了基礎；IBM超級計算機沃森（Watson）無需進行人工編程，它的每一次體驗都能讓自己更快速一些……隨著人工智能與大數據、物聯網、生物技術、虛擬現實等新興產業結合，它對其他產業乃至社會經濟的滲透速度都將越來越快。

當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，生物技術、新材料技術、新能源技術廣泛滲透，帶動幾乎所有領域發生了以綠色、智能、泛在為特征的群體性技術革命，大數據、云計算、移動互聯網等新一代信息技術同機器人技術相互融合步伐還在不斷加快。毋庸置疑的是，未來人工智能技術的發展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。人工智能與虛擬現實、物聯網等技術的融合，也將對未來社會的生產方式革命、產業結構調整、商業模式革新等產生巨大而深遠的影響。在第三屆世界互聯網大會期間的《烏鎮指數：全球人工智能發展報告2016》指出，2015年全球新增人工智能企業達到了806家，平均每10.9個小時就有一家人工智能企業誕生。

篇（5）

顛覆性的變革已經到來

“人工智能已經有60年的歷史，但最近10年有了突破，包括算法的改進，對人腦的更好的理解，但更大的突破是越來越多的數據和計算能力指數的上升。這四個因素加在一塊，使得人工智能變成了可用的技術，沒有那么神秘?！睆垇喦谡f。

“一個顛覆性的技術變革時代已經到來。”張亞勤認為，前三次工業革命的技術基石分別是蒸汽機、電和信息技術，而第四次工業革命的技術基石將是人工智能，大數據、物聯網、互聯網醫療、互聯網金融、智能汽車，它們的底層都是人工智能技術。

在張亞勤看來，人工智能會成為未來一切事物的必需品，而更為重要的是人工智能發展速度要比人們想象得更快。比如在今年年初，AlphaGo戰勝了李世石，對于人工智能行業而言，這是一個里程碑事件;而對于大眾來說，也為人工智能技術進行了一次非常好的科普。

但是，擔憂也隨之而來。人工智能時代已經快速襲來，但是人們似乎還沒有準備好。實際上，制造業、零售業、運輸業等已經開始大量地使用機器人，翻譯、速記、設計師、廚師、司機、記者和作曲家……也都已經有了人工智能“同行”，這讓很多人擔心，“機器人替代人做各種各樣的工作，我會失業嗎？”更為可怕的是，人工智能會不會超越人類，甚至毀滅人類？張亞勤認為，人工智能短期內會使得一些舊的行業和工作消失，很多重復性的、簡單腦力勞動會被替代，但是長期來講，它還是會創造新的就業。

“人工智能并不可怕，它并不是要打敗人類或者超過人類智慧，它和人之間并不是競爭關系，而是一種補充和支持。在未來的20、30年內，人工智能將有進一步發展，但不會打敗人類的大腦或智慧，人類被機器奴役的情況在未來很長一段時間內都不會出現。”張亞勤說。

從“互聯網+”到“智能+”

其實，目前在我們的生活中人工智能的應用場景已經非常多了，比如你使用iPhone的Siri（語音助手），停車場的車牌識別，用語音操控家里的電視……這些其實都是人工智能技術的具體應用。

張亞勤預測，人工智能技術很快就會更加廣泛和深入地滲透到各行各業中，“互聯網+”會升級到“智能+”。所謂“智能+”與“互聯網+”概念類似，就是人工智能技術與各行各業融合，幫助各行各業進一步變革升級，提升效率、創造新價值，讓產品、服務變得更加“聰明”。“‘智能+’將會再度重構所有行業的商業模式與競爭法則?！彼f。

張亞勤表示，未來5到10年將會是人工智能發展的黃金時期，這也意味著非常多的機會?！霸谶@一次工業革命中，一些新的行業和新的企業會出現，這將會創造更多不同的、更有價值的、更公平的機會，就像前三次革命也創造了大量的新機會一樣?！彼f。

“過去我們對產業的改變只是優化一些細節，但現在要面對的則是一個大的顛覆性的改變，特別是80后、90后的年輕人，真的面臨非常多的選擇，現在確實是一個‘大眾創業、萬眾創新’的最佳時空點。但我一直在講，創業要以創新作為根本，沒有創新的創業是不可持續的，為創業而去創業，這個失敗率會很高，也會造成資源的浪費?！睆垇喦谡f。

但是，隨著更廣泛的應用，人工智能技術能否實現安全、可靠、可控出現不少的擔憂，張亞勤認為，這并不是一個簡單的是與否的問題，這是一個需要全世界共同思考解決的問題。

“如果只有我們自己做，就太寂寞了”

現在，世界上引領人工智能（AI，Artificial Intelligence））創新研究的已經不僅是大學和研究所，各大互聯網公司，Google、Facebook、IBM、微軟……也包括中國的百度等，都在重金挖掘人工智能這座“未來金礦”，希望能夠在新時代到來之時，形成自己的“護城河”。

張亞勤是一位科學家出身的總裁，一個典型的技術信仰者，這一點與百度公司創始人李彥宏一樣。2014年，時任微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席的張亞勤離職加盟百度出任總裁，引起了巨大的震動。與沉醉于產品創新和商業模式創新的企業家們不同，李彥宏和張亞勤都篤信：只有技術創新才真正擁有改變世界的力量，而百度也一直都是一家以“硬技術”創新驅動的公司。

篇（6）

人工智能是我國科技實現彎道超車的難得機遇。目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后。近年中國科技界開始向人工智能—世界科技之巔發起沖擊，如百度引進全世界人工智能泰斗級人物、前“谷歌大腦之父”吳恩達全面負責“百度大腦”計劃；科大訊飛啟動“訊飛超腦計劃”；復旦大學聯合十幾所高校院所，成立“腦科學協同創新中心”。

業內人士認為如果我國在國家層面加快推進人工智能發展，完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，實現人工智能技術“彎道超車”，搶占人工智能產業制高點。

當今三個有代表性的“人工大腦”：1、“谷歌大腦”：谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程，谷歌的人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，能自主學會識別哪些是關于貓的內容；2、IBM人腦模擬芯片，該芯片能夠模仿人腦的運作模式，擅長進行模式識別，在認知計算方面遠遠超過傳統計算架構；3、“百度大腦”，利用計算機技術模擬人腦，已經可以做到2-3歲孩子的智力水平。

當今人工智能研究熱與三大技術突破直接相關。人工智能研究是企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等等?？偟膩碚f，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。當今人工智能研究熱與三大技術的重大突破直接相關：1、深度學習—核心算法的突破；2、神經元芯片—計算能力的突破；3、大數據—龐大的計算資源。

人工智能將引發產業結構的深刻變革，人工智能可以在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域得到廣泛應用，催生新的業態和商業模式；人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車等新興產業的飛躍式發展，成為新一輪工業革命的推動器。目前倍受追捧的工業4.0、智能家居、無人駕駛、智能安防、智能醫療等發展方向，所代表的無一不是“人工智能+應用場景”發展的最終形態。

投資建議：我們從認知智能、感知智能和智能化場景改造三個維度尋找受益標的：

1、能夠有實力進軍認知智能領域的公司在全球范圍內都寥寥無幾，這一領域具有極深護城河和最廣闊的應用前景，科大訊飛是A股絕對的龍頭；

2、感知智能領域的人臉識別應用有望成為互聯網金融的基礎設施，我們首推在這一領域已經有深遠布局的佳都科技、漢王科技；

篇（7）

AlphaGo勝在大數據與深度學習的技術優勢：沒有人性的弱點

關于李世石為什么會輸，業界存在諸多看法。其中一種看法是認為人類相對于機器，更容易受到情緒的干擾而導致犯錯，而機器卻沒有情緒波動。然而，事實上，AlphaGo勝出源于做到了“知己知彼”，谷歌利用大數據與深度學習的技術優勢為AlphaGo構建了一套策略網絡，機器通過深度學習能力，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學習策略，形成一套落子決策判斷與數據解讀的能力體系，讓其在沖殺狀態下懂得一套試探與引導的能力，最終成功擊敗人類棋手李世石。

巨頭正在試圖通過人工智能攻克最后一座堡壘：理解人類和語言

從AlphaGo連贏人類九段棋手李世石中，我們可以看到，人工智能神經網絡的前景在于它在不斷縮小機器和人類之間的差距，而且隨著技術開發者的跟進，人工智能將會對理解人類語言，揣摩人類情感。比如我們看到的，扎克伯格曾定下2016年的個人目標，即創建一個類似《鋼鐵俠》中的人工智能助手?！拔议_始準備了解現有的技術，并將教會人工智能助手理解我的語音，讓它學會控制家中的一切，比如音樂、燈光、溫度等。我還計劃教會助手識別朋友們的面孔，當朋友們按門鈴時，它會讓他們進入?！痹瞬裨谄銯acebook個人主頁中寫道。

理解人類，這對于巨頭們的想象空間在于，基于用戶需求的商業決策會因此更加精準。人機對戰讓我們看到，推理、判斷、分析問題等功能處理之外，識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發展的高地。圍棋大戰，只能體現出，在封閉規則的計算領域，機器比人類聰明得多，因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠；但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到，機器沒有情緒，只有它懂得了人類的語言，逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒，才意味著人工智能達到了更高的領地。

而語音搜索，則是打開人工智能進階大門的鑰匙。百度的語音搜索，就是多種人工智能技術整合起來的典型應用，包括語音識別、自然語言處理，因為它比下圍棋這種單一任務、封閉規則的任務要復雜得多。語音搜索借助核心的自然語言處理技術(NLP)，通過典型的多輪對話交互模式，逐步理解人類語言和意圖，并提供需要的信息。

語音搜索的結果不僅能提供聚合的數據，還會通過語音播報，將用戶從輸入文字的桎梏中解放出來，為中老年用戶提供方便。從上面的例子看出，搜索引擎能夠通過多輪對話的方式，聯系用戶的上下文，準確地通過用戶的語言，理解真實的搜索需求，一步步給出相應的反饋。除此以外，搜索結果是基于對數據的挖掘和聚合呈現，通過數據為用戶決策提供依據。說白了，就是機器將可以通過語音“理解”人類的真實意圖，在大數據基礎上提供智能的交付，滿足需求。而且，通過背后的機器學習技術搜索引擎還具備像人類神經網絡一樣的深度神經網絡，吸取人類語料數據，就是具有學習進化的能力。

談到語音技術，除了谷歌在該技術上地不斷優化，使用上下文、物理定位及其他方式對談話者的真正含義進行預測之外，百度度秘則更是基于二者技術的人工智能產物，并寄托了連接人與服務的生態構想。度秘可以在廣泛索引真實世界的服務和信息的基礎上，依托搜索及智能交互技術，不斷學習和替代人的行為，為用戶提供多樣化服務。例如：可以實現“幫我訂一張適合小孩看的電影票”、“餐廳附近有沒有寵物美容店”等一系列的多輪對話、預定等任務。百度此前認為，與同為支持語音、文字交互的微軟小冰、蘋果Siri相比，度秘有著更為突出的特性，包括語音識別技術與更為核心的自然語言處理技術(NLP)，當機器獲得人說的話之后就需要進行理解，而自然語言處理(NLP)技術是不斷去分析用戶搜索意圖，通過反復學習與大數據分析，更為高效地幫助用戶做出決策。

BAT人工智能的“軍備競賽”:百度技術帝國初具模型

在全世界范圍內人工智能的“軍備競賽”對抗中，在國內，以BAT為代表的互聯網巨頭已在人工智能領域不斷的嘗試，而在BAT三家中，探索人工智能發展方面，百度更為積極，這與其主營的搜索業務與技術基因相關。移動搜索時代，百度更需要大規模機器學習和深度學習為基礎的人工智能在搜索引擎中的應用，優化搜索業務來推動各項業務的協同發展。

所以，百度也一直在政策層面推進人工智能技術。梳理最近幾年的兩會提案就會發現，李彥宏在去年的兩會中提出的“中國大腦”以及今年提到的為無人車立法提案。百度積極推動無人車政策落地，也基于通過無人駕駛項目推動自身搜索業務有更多想象空間，資料顯示，百度無人駕駛車項目于2013年起步，由百度研究院主導研發，其技術核心是“百度汽車大腦”，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

之所以國內唯有百度在無人車領域展開了布局，緣于其支撐圖像識別技術與語音等技術的融合推進，百度研發出了基于多層單向LSTM(長短時記憶模型)的漢語聲韻母整體建模技術，該技術能夠使機器的語音識別相對錯誤率降低15%，普通話語音識別的準確率接近97%。圖像技術的積累可以輔助無人車更為精細的判斷交通路況，利用無人車這個入口，在萬物物聯與共享經濟之外，關鍵在于解放了人的雙手，進一步可以實現諸如語音搜索音樂、閱讀、視頻，以及O2O的訂位、餐館預訂等功能?？梢钥闯觯俣雀幼⒅貙⒓夹g融于產品中，快速實現商業化。

這里看出，百度與谷歌的探索不同，谷歌的探索帶動研發成本無止境的提升，但許多黑科技項目卻又看不到盈利來源，比如Google去年在研發方面的投入更飆升了38%，遠超過了谷歌19%的收入增長率。同時隨著Google Glass等項目的受挫，Google的投資者開始要求更快的投資回報率，谷歌的廣告營收壓力增長。相對于谷歌的探索，國內以百度為首的人工智能的布局與探索則聚焦于連接人與服務的戰略方向，或更具備商業化落地的示范效應。比如說，人工智能早已成為百度未來營收增長頗有想象空間的一部分。

人工智能的背后是規?；挠布危簞摌I者慎入巨頭需加碼

盡管人工智能是未來互聯網的發展方向，但人工智能的推動背后是一套人工智能算法，需要規模化的云計算中心、IDC、等硬件支持。這很顯然并不是創業者短時間能力所能及的事，以百度目前正在推進一個名為“百度大腦”的項目為例，這是一個利用計算機深度學習模擬人腦的項目，但在這背后，需要十幾座云計算中心、規?；疉RM服務器、并行GPU等支持生成、配合針對不同應用和場景的網絡結構，從而為人工智能提供有力的硬件支持。有業界人士指出：”依賴于云端大規模計算資源的人工智能算法限制著人工智能在消費者場景的應用“因此，人工智能在國內推進與發展的重任很顯然還是落在BAT等互聯網巨頭身上。

在目前國內巨頭投資布局圖譜中，我們看到除百度之外，更多巨頭的布局僅在于針對競爭對手進行卡位與產業鏈布防，合眾連橫擴張版圖爭奪現有市場，巨頭們也是時候開始轉變下主力布局方向，重度思考人工智能未來的發展了。

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智能駕駛與電動車有著天然的關聯性，兩者存在互相促進、互相支持的關系。電動車采用電動控制，電動車的根本在電池和電池控制，電控也是算法驅動的行業，這是電動車區別于傳統汽車的一個特點，車內電信號可以直接被系統收集。其次，采用電動力，而非傳統的物理傳動，使得內的電信號可以直接被系統收集。智能駕駛能夠幫助解決電動車的充電、節能等核心問題，電動車智能交互系統的背后是將車身機械語言和車聯網電子信息語言統一起來，所有信息可以上傳下達，實現車與人、車與云的互聯。

這樣一來，汽車行業就由原來以內燃為主的一條技術演進發展路線，演化成為一條以內燃機為主，一條以電池、電機為主的發展路線，從而使汽車發展的演進路徑正在從一條變成兩條。另外，后一條的發展空間和邊際收益明確要快于傳統的路線。未來，汽車的核心配置將不再是多少排量，而是用千瓦、G 赫茲、GB，以及連接人車路的程度來衡量。未來汽車的核心價值將被計算能力、人工智能、智能駕駛、云及電動力來重構。這其中的商業機會不言自明。

從交通方面看，智能駕駛將大大提升生產效率和交通效率，并有可能成為人工智能首先突破的領域

智能駕駛將是未來解決交通擁堵的重要技術，能大大提升生產效率和交通效率。一方面，隨著智能駕駛的普及，交通擁堵不再是問題，人們可以接受更長的通勤距離，汽車可以是家和辦公室的自然延伸，更有利于新型的城鎮化建設。另一方面，智能駕駛汽車的運行需要配套的交通基礎設施，由于智能駕駛靠傳感器感知路面障礙，或者通過 4G/DSRC 與道路設施通信，因此需要在交叉路口、路側、彎道等布置引導電纜、磁氣標志列、雷達反射性標識、傳感器、通信設施等。當前的基礎設施，包括超寬車道、護欄、停車標志、振動帶等現有設置的交通道路將不再適用。

更重要的是，智能駕駛可以為構建智能交通系統提供支撐。智能交通系統是將先進的信息技術、數據通訊技術以及計算機技術等有效地綜合運用于整個交通管理體系和車輛而建立起來的一種大范圍、全方位發揮作用的、實時、準確、高效、先進的運輸系統。更具體來說，高精度全球定位、高速無線通信、云計算、云控制的智能交通系統的構建是基于配備高精度北斗定位系統和高速無線通訊系統的智能駕駛汽車、配備有超級計算機的控制中心、移動終端以及相應的配套基礎設施。車輛通過通訊系統將高精度的自身經緯度、高度、目的地等相關數據發送至控制中心?？刂浦行耐ㄟ^處理全部車輛狀態信息、目的地信息等，為全體車輛規劃最優路線，并將車輛的控制信息實時傳達至全體車輛，從而實現全系統內的智能駕駛。通過完全封閉的雙層道路設計，可以取消全部紅綠燈，并通過在轉彎處設置具有一定斜度的路面，保證車輛在整個系統中可以保持高速行駛。在配套的智能停車系統、智能充電系統、智能檢修系統等輔助系統的支持下，實現車輛使用全過程以及全生命周期的智能化，從而可能成為人工智能首先突破的領域。

從產業發展看，智能駕駛將引領汽車產業商業模式創新，并重塑產業生態

首先，作為“智能制造”和“互聯網+”時代的產物，智能駕駛將引領汽車產業生態及商業模式的全面升級與重塑。自汽車取代馬匹以來，智能駕駛汽車堪稱交通運輸領域最具顛覆性的設計。未來的汽車將從“配備電子的機械產品”向“配備機械的電子產品”轉變，成為可以安全、舒適、便捷移動的智能互聯終端，即實現車輛的全面智能化、信息化。同時，汽車產業龐大的用戶群體、多種多樣的使用環境，也將衍生出具有重要商業價值的大數據，從而影響產業鏈條的重組、價值實現方式的轉變和商業模式的創新。由此，整個汽車產業將發生空前深度和廣度的變化：傳統的汽車使用、設計、制造、銷售、售后及管理模式極有可能被徹底顛覆；新模式下的新商機將有無窮多種可能，包括管理、維護、性能檢測、服務、備件、回收與再利用、金融、信用等。在這一巨變過程中，智能駕駛無疑將處于中間樞紐和核心環節的地位。

以交通工具共享為例，智能網聯可以為交通工具共享的普及提供支撐，而只有具備智能駕駛能力的智能交通工具，才能徹底“解放人”，從而使全天候的交通工具共享真正成為可能，實現交通工具使用的“理想主義”：即無需擁有、按需使用、隨用隨叫、隨用隨還。這種“輕擁有、重使用”的新型文化將顯著提高交通工具的利用率，使得兼顧百姓用車需求和節約型汽車社會成為可能。因此，智能駕駛將引領汽車產業生態及商業模式的全面升級與重塑。

其次，智能駕駛促進信息通信、互聯網等產業與汽車產業深度融合，從而推動未來產業形態和商業模式發生巨變。智能駕駛促進了汽車與信息通信、互聯網、電子等產業的深度融合，汽車產業的邊界擴展巨大，產業鏈不斷延伸。從上游的元器件、芯片、傳感器、車載操作系統等，到中游的通信設備、交通基礎設施、智能車載設備等，再到下游的通信服務、平臺運營、內容提供等，智能駕駛的產業鏈不斷延伸，麥肯錫預估其在 2025 年的潛在經濟影響將高達 2000 億～1.9 萬億美元。以信息通信產業為例，智能駕駛推動汽車產業與信息技術深度融合，從而將推動未來汽車產業形態和商業模式發生巨大變化。運用車聯網技術與大數據分析，可以不斷優化產品全生命周期的設計標準規范，形成消費者需求驅動的研發模式，促進大規模定制化生產；可以建立汽車供應鏈協同商務平臺，縮短從訂單到交付的周期，提高智能制造效率，降低運營成本；可以推動汽車電子供應鏈的平臺化和網絡化，實現汽車電子固件和軟件的遠程管理、更新和適配；還可以通過發展面向行業的大數據信息服務和應用開發，在汽車維修及保養、汽車保險、二手車交易、汽車共享等方面不斷創新商業模式。

從經濟方面看，智能駕駛是信息化與工業化融合的典型代表，并有可能引發第四次工業革命

傳統的交通工具，比如汽車是工業文明的代表產品，而人工智能是信息化社會的代表產品，兩者的結合就是智能駕駛，是兩化融合的重要代表。因此，智能駕駛不僅僅是新一代的交通工具，也是個性化需求和數據的收集終端和交互平臺，更是全新的智能制造體系及產業價值鏈的核心環節。智能駕駛廣闊的商業化前景受到了資本市場的廣泛關注，投資機構、互聯網巨頭等紛紛與車企、科研機構、創業企業等合作進軍該市場。智能駕駛不僅能使交通工具產品本身的價值呈現幾何級數增長，還能為相關領域提供全新的解決方案，與新能源汽車、機械、交通、電子、信息、互聯網、通訊、能源、環保、城市建設等眾多領域進行深入合作，實現協同創新、融合發展。智能駕駛作為引領未來交通產業技術發展方向的戰略制高點，將有可能引發第四次工業革命。

從社會方面看，智能駕駛將緩解勞動力短缺的矛盾

世界經濟發展正面臨著勞動力紅利的缺失、老齡化社會的挑戰。智能駕駛能夠實現“機器換人”和產業轉型升級，“智能+X”將成為萬眾創新的新時尚和新潮流。不能說發展智能駕駛能夠解決所有的經濟問題和社會問題，但是可以說智能駕駛能夠為解決勞動力短缺引的經濟問題和社會問題創造良機。比如，智能駕駛將推動汽車所有權形式和使用方式的改變，既能夠有效降低汽車出行成本，也能夠緩解勞動力短缺。摩根士丹利分析師凱蒂?休伯蒂（Katy Huberty）認為，到 2030 年，智能駕駛將開創一個規?？蛇_ 2.6 萬億美元的共享機動車市場，并大大降低出行成本。

從環境方面看，智能駕駛能夠改善汽車對城市環境的污染

盡管汽車產業對環境污染（如霧霾）的具體影響程度尚存爭議，但汽車無疑是主要污染源之一，尤其是城市環境的主要污染源。首先，智能駕駛系統能夠有效減少污染物排放。德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員研究了二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、揮發性有機化合物、溫室氣體和細小顆粒物。結果發現，“使用智能駕駛車共享系統不僅節省能源，還能減少各種污染物的排放。”其次，智能駕駛能夠通過提高車輛利用率減輕污染。汽車可以按照時間順序依次供需要的人使用，因此可以更好地統籌安排車輛使用，解放司機，提高車輛的使用效率，減少車輛消費總量，有效減少碳排放。此外，智能駕駛通過緩解交通擁堵降低污染物排放。一項 2016 年的研究估計，“等紅燈或交通擁堵時汽車造成的污染比車輛行駛時高 40%?！倍悄荞{駛通過基于實時路況安排路線、規范化行駛、編隊勻速行駛等能夠有效緩解交通擁堵，從而使得廢氣的排放大大減少。最后，智能駕駛和新能源汽車產業存在相互促進的關系，智能駕駛在未來可大大提高新能源汽車的使用率，而新能源汽車代替傳統汽車則可以有效降低噪聲污染。

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而為何回國創業，則與李志飛的工作經歷有關。“早在2000年之前，我已經開始從事移動互聯網相關工作”，這段工作經歷讓李志飛親歷了公司從幾十人到幾百人慢慢地壯大發展的過程，“我覺得這種從無到有的創業過程非常有意思。”從那以后，他便一直想在移動互聯網領域成就一番作為。而在谷歌的工作經歷，則幫他敲定了創業方向。

“在谷歌這樣的大公司，有意思的地方是可以跟最牛的人一起工作、能接觸更好的資源?！辈贿^，同很多單純沉迷于技術研究的谷歌同事不同，李志飛對技術的應用和落地更加感興趣?！拔蚁胱鲆豢畎严冗M的人工智能技術落地的產品，而且我本身有比較多的關于語音交互的技術和人脈積累，所以我回國創建了出門問問?！?/p>

用語音交互改造智能手表

出門問問的首款產品，是基于微信平臺開發的中文智能語音搜索應用，這款產品曾被微信官方評選為十大公眾賬號之一。此外，李志飛的團隊還成功打造了全球首款針對Android Wear和Google Glass的智能語音操控應用。這些將技術落地的產品問世，為出門問問在圈內贏得了不少名氣。

在前兩款產品的小試身手之后，2014 年12月，出門問問了智能手表ROM―Ticwear。由于一些眾所周知的原因，Android Wear在國內的體驗并不好。李志飛認為，需要有一款本地化的手表ROM服務國內用戶。在可穿戴設備領域方興未艾的年代，Ticwear成為了市面上為數不多的智能手表操作系統之一。這款擁有自己獨特UI設計和開發者平臺的智能手表ROM，在后不到10個月的時間里，便獲得了超過4萬粉絲。

“語音交互方式，非常適合智能手表這種形態的產品?！绷牡絋icwear李志飛的自信溢于言表，“最重要的是，我們有能力開發首個可以理解自然語言的中文系統―這種高難度的事情只有谷歌和蘋果等科技巨擘型公司曾經做過?！睋嘎?，目前Ticwear已經進行了幾十次快速迭代，系統成熟穩定。他指出，一些廠商的智能手表ROM，現在還只存在于概念當中。

和其他很多喜歡強調idea的創業團隊不同，李志飛更愿意聊公司的技術實力?！拔覀兊募夹g水平在國內肯定頂尖，拿到國際上應該也是一流水準。”在他心中，技術實力正是Ticwear在面對騰訊等競爭對手時，自己的核心競爭力。他強調，“出門問問是目前市場上唯一一個擁有自主的語音識別、語義分析和應用搜索技術的公司?！?/p>

有技術含量，也要有商業模式

不僅僅是打造智能手表ROM，著手建立自己的生態圈，2015年6月18日，出門問問旗下的首款智能手表Ticwatch也正式在京東開放眾籌。最終，Ticwatch以800多萬元人民幣的成績收官，這也是京東可穿戴智能設備有史以來最好的銷售成績。

“我一直的理想就是要做一個面向消費者、有技術含量、有自己的商業模式的一個產品。”李志飛如此總結自己做智能手表的初衷。“移動互聯網的趨勢，是由移動計算設備轉向更小型的智能可穿戴設備進化的?！彼J為，相比手環產品智能手表才是未來真正的趨勢，“智能手表擁有平臺級的大腦，可以搭建生態系統，將成為未來智能設備的中心和人工智能落地的最重要載體。”

而在李志飛眼中，Ticwatch正是一款讓人工智能技術真正落地的創新產品?！八紫仁且粋€靠譜的手表，好玩好用。此外，它可以連接智能家居，未來還能連接智能汽車。”讓喜歡科技的潮人“時間有序，生活有趣”，是他對于這款產品的定位。

“Apple Watch目前主要的問題是其整個系統還不夠開放有趣，而且產品售價較貴?！睂τ谥悄苁直?，李志飛有著自己的理解?！癟icwatch的功能和智能語音交互方式，讓這塊手表在很多方面都比Apple Watch要好玩有趣?！倍趦r格方面，Ticwatch并沒有設置較高門檻選擇了親民路線，其皮帶版999元人民幣的售價甚至低于成本。

一聊到Ticwatch的產品細節，李志飛開始滔滔不絕。他透露，Ticwatch的工業設計是由出門問問與跨國設計咨詢公司frog聯合打造。采用圓形屏幕的它，外觀簡潔時尚，內部卻集成了400多個量身定制的元器件。而在軟件方面，Ticwatch擁有獨特的智能語音交互方式，主打關于衣食住行的生活垂直類問題的搜索功能―這也被認為是Ticwatch的核心商業模式。

聊完產品本身，李志飛也表示，這款產品的背后其實有一個強大的團隊支撐。“我們的初創團隊有來自谷歌、IBM的前科學家和人工智能專家，還有經驗豐富的頂尖工程師，很多成員來自斯坦福、劍橋和清華等名校?！倍鴵覀兯?，硬件團隊則由諾基亞十幾年經驗的工程師組成。

風口已至，智能手表將成中控平臺

從微信公眾號服務，到Android Wear、Google Glass、再到Ticwear智能手表系統，直至如今的Ticwatch。不難看出，出門問問的發展路徑其實和目前風頭正盛的小米有些類似。他們都是從優化軟件上的體驗做起，然后借助硬件來體現軟件優勢，最終打造體驗完美的軟硬結合產品。

在李志飛看來，出門問問選擇的發展路徑，其實是比較明智的硬件創業公司都會走的道路―通過率先軟件，來積累種子用戶和完成快速迭代。他笑稱：“我們和小米是‘英雄所見略同’。”他堅信，這也是一種最合理的方式。“在硬件之后，用戶們已經對這個品牌有所認知和體驗，產品也更加成熟，這對產品和市場來說，都將是一件好事情?！?/p>

目前，可穿戴設備領域投石問路者多，但走出風采者少。很多覺得這是因為時機還不成熟，不過李志飛卻堅信風口已經到來?！叭藗兺吖兰夹g短期的影響，而忽略其長期的意義”，在他看來，“其實技術奇點的到來和商業的成功會比人們想象的要快得多。”

李志飛研究發現，目前PC時代的搜索方式已經不再符合移動端使用場景，而以語音為主的智能搜索將更能滿足用戶需求。他確信只要朝移動搜索這個目標將規模做大，未來一定會實現爆炸式的增長，而他選擇的則是智能手表。

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據了解，無論是百度的無人車，還是搜狗的語音識別和實時翻譯技術都備受關注。百度和諾基亞兩家公司的無人車已經在該延伸段進行測試。百度無人車在第三屆互聯網大會期間亮相。據介紹，無人車有望實現三年后小規模商用，五年后大規模量產。大會期間，百度無人車邀請了市民在路面上進行實地體驗。

百度無人車此次在烏鎮的動態運營，一定程度上推進了無人駕駛從封閉研發測試環境走向公開運營環境的進程。諾基亞也已完成基站建設，基于移動通信網的5G車聯網解決方案CAR-2-X可讓車輛與車輛以及周邊基礎設施連接，進行危險預警，協作式自適應巡航等功能。

此外，海康威視也展示了智能泊車機器人實現2分鐘停車。泊車機器人的概念首先由迪拜提出，在德國得以發展，但最終全球首個落地實施的項目是正在烏鎮試運行的海康威視智能泊車機器人，該項新品也在此次互聯網大會亮相。

智能泊車機器人采用海康機器人成熟的視覺和慣性雙導航技術實現自主定位，定位精度誤差小于5mm，可完成2000kg汽車的升舉、搬運、旋轉、下放，2分鐘幫你穩穩地停好車。

車主無需進入停車庫，只需下車步行至車庫口點擊取碼/APP停車，智能停車系統自動提醒車主確認已熄火、手剎到位、車內無人后，系統啟動，生成取車碼。

智能停車系統為泊車機器人規劃泊車位置并規劃最優路徑，調度泊車機器人由交互區駛出進行車輛停泊。智能泊車機器人的場地建設其成本比機械車庫稍微高一點，但其優勢在于智能泊車機器人系統可同時調度500輛汽車，同等面積停車場停車位數量增加40%，因而其收益會更高。

在中國，移動互聯網浪潮在2011年前后興起，互聯網開始從PC互聯網向移動互聯網過渡，由智能手機等智能終端帶來的創新，在塑造用戶新的上網習慣的同時，也孕育了大批創業機會，美團點評、滴滴等隨著移動互聯網的發展已經成為行業獨角F。微信通過開放平臺、微信支付等創新構建的生態，使中國社交產品的模式產生了足以影響硅谷的力量。

如今，五年時間過去了，移動互聯網漸漸走過爆發期，下半場的概念陸續被互聯網精英們提及。

在下半場的競爭中，人工智能成為業界共同的選擇之一，人工智能技術的影響之廣，可能已經超出很多人的預料之外。

餓了么創始人張旭豪表示，人工智能可以幫助餓了么更高效地為送餐員分配訂單；珍愛網創始人李松則表示，人工智能在相親戀愛領域，也能發揮它的作用。

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從“小背簍”到“大數據”

2016年，百貨零售市場“閉店潮”洶涌。中國社會科學院財經戰略研究院、社會科學文獻出版社等的《流通藍皮書：中國商業發展報告（2016―2017）》指出，未來5年內，中國的商品交易市場有1/3將被淘汰，另1/3將轉型為批零兼有的體驗式購物中心，還有1/3將成功實現線上與線下的對接。

北京市供銷合作總社在這個變革的時代將如何實現轉型升級呢？2015年12月18日，北京市供銷合作總社宣布正式成立北京供銷大數據集團。這是北京市供銷合作總社一次重大的轉型之舉，完成了從“小背簍”到大數據的歷史性跨越。時隔整整一年，北京供銷大數據集團繼續深化在大數據領域的布局，響應“建設全國一體化的國家大數據中心”的國家戰略，作為中國大數據產業“國家隊”的一員，努力推動國家大數據戰略落地。

“我們打造的國際化大數據平臺，將成為國家大數據中心的重要組成部分?！北本┦泄╀N合作總社副主任、北京供銷大數據集團董事長姚從琪解釋說，“北京市供銷社一直以來保持誠實、守信的優良傳統，可以保障平臺的中立性；憑借跨區域、全球化的布局，可以保障平_的安全性；平臺自身具有互聯互通、運行高效和價格低廉的特征，可以保障平臺的優越性?！蔽磥?，北京供銷大數據集團還將基于供銷大數據平臺，發展包括“九金十盾”在內的政務云、涵蓋各行各業的企業云、以“供銷e家”為基礎的商務云，以及科、教、文、衛、健康云。

以前，在云計算、大數據領域，無論是產品、技術，還是數據中心的建設和運維，國外廠商都占據領先地位。不論是出于安全可控的考慮，還是為了降低成本，在云計算和大數據領域都呼喚“國家隊”能夠“身先士卒”，通過自主創新，在云計算和大數據應用落地的過程中發揮積極而重要的作用。

北京供銷大數據集團作為中國大數據產業“國家隊”的一員挺身而出，在2016年圍繞“3+10+X”的發展戰略積極投入，在全球范圍內打造擁有自主知識產權的分布式、全互聯的數據中心集群網絡，并憑借全球一體化的產業布局、創新的商業模式和跨全產業鏈的數據存儲、分發、技術運維能力，成長為建設一體化國家大數據中心的主力軍。

全國供銷合作總社正在加快打造農村電商的專業性平臺和地方性平臺，同時加快打造全國供銷電子商務“一張網”和農村電商“國家隊”。在這一背景下，北京市供銷合作總社敏銳地抓住了大數據時代的機遇，創建北京供銷大數據集團，為發展大數據產業提供創新的企業平臺，目前已與全國總社“供銷e家”達成戰略合作，將在電子商務、云計算、技術服務領域展開全面合作。從傳統的零售領域跨界到大數據，現在又積極投身于國家一體化大數據中心建設的洪流之中，北京市供銷合作總社的華麗轉身值得點贊。

北京供銷大數據集團未來將立足全國大數據產業園區布局與大數據平臺資源的建設，同時借助合作伙伴在教育網絡、科研創新、數據運營與分析、移動App資源等方面的支持，共建自主可控的大數據中心生態圈，通過不斷完善供銷云、企業云和金融云等一體化解決方案，為企業的數字化轉型提供服務。

大數據落地的“道”與“術”

戰略為“道”，產品為“術”，北京供銷大數據集團CTO王帥宇在會上深度闡釋了北京供銷大數據集團踐行大數據中心一體化國策的“道”與“術”。

“建設全國一體化的國家大數據中心”戰略的提出，首次將數據中心建設提升到國家戰略層面。王帥宇表示，北京供銷大數據集團是為建設一體化的大數據中心而生，將肩負起捍衛國家數據的重任。

北京供銷大數據集團致力于打造國內最大規模的第三方公立大數據中心集群。目前，集團位于承德、貴陽的數據中心已初具規模。未來，集團將按照既定的“3+10+X”戰略，在更多地域布局和建設數據中心。2016年5月，集團正式成立美國子公司，成為數據中心全球一體化布局的橋頭堡。

北京供銷大數據集團認定，IDC/DC、CDN和云計算的一體化才是生存之道?！胺弦惑w化者生，不然就會被淘汰?！蓖鯉浻钆e例說，“由于我們三者都做，未來甚至可以將CDN免費，這對只擁有CDN業務的廠商來說是巨大的沖擊。一體化將在未來5年內重塑整個行業?！?/p>

接下來，北京供銷大數據集團將以創新的思路，采用前沿的技術、產品和流程打造數據中心，占領行業制高點。舉例來說，在CDN方面，北京供銷大數據集團將把產品做到極致。目前，集團已在全球范圍內布局500個以上CDN節點，憑借專業的服務實現了網絡和業務質量的可視化，并提供基于多級策略的智能調度響應功能。在云計算方面，集團將主攻“行業云”藍海市場；同時打造“供銷云”，為全國供銷系統的農業電商平臺提供支撐；集團還將深耕“企業云”，打破信息孤島，讓數據產生倍增效應。

“我們致力于將自身打造成一個一體化的大數據服務商?！北本┕╀N大數據集團CDN事業部總經理曹杰表示，“我們的優勢在于數據的存儲、分發、處理和分析。通過落地‘3+10+X’的戰略布局，我們將建設覆蓋全國的數據中心集群，為數據存儲提供安全、高效、互聯的網絡結構，部署覆蓋全球的CDN網絡，解決大數據的快速分發問題，為金融、保險、政務、農業、電商等垂直行業的用戶提供數據處理和分析服務。從大數據基礎設施到數據的存儲、分發、處理和分析，我們的解決方案和服務是一體化的，這些優勢是其他公司所不具備的?！?/p>

北京供銷大數據集團愿做數據開放、數據流動的橋梁，從技術平臺的搭建到價值的實現，完成大數據的融合。北京供銷大數據集團已經在大數據基礎設施、相關技術，以及商業模式創新方面做好了準備。

“供”生“供”贏

本次峰會的另一場重頭戲是創新工場與北京供銷大數據集團人工智能及大數據技術平臺合作的啟動儀式。創新工場創始人兼首席執行官李開復親自參加儀式，并發表了演講。

從2016年3月谷歌AlphaGo完勝著名棋手李世石開始，人工智能在2016年持續火了一年。語音識別、人臉識別等30年前人工智能的先鋒們已經開始鉆研的技術，如今終于從實驗室走進了人們的生活和工作中。以前，因為計算設備的性能瓶頸、算法的限制，以及沒有今天這樣海量的數據和大數據中心的支持，人工智能的發展舉步維艱。

人工智能技術的廣泛應用為什么更需要一體化大數據中心的支持？“人工智能結合了多元化的信息?！崩铋_復解釋說，“人工智能需要整合大量的信息流，如果每個公司都將數據存在自己的服務器上，然后再逐一匯聚起來，顯然不太現實，數據應該存在云上。美國許多先進的人工智能技術都是基于大數據中心和云平臺推出的，比如亞馬遜最近推出了人工智能服務，微軟Azure上也有20種不同的人工智能服務。人工智能需要特別大的數據量，而且多元化的數據處理也特別適合在一個統一的數據中心環境中進行。”

深入了解了人工智能與大數據的關系，你也可以更真切地體會到，創新工場與北京供銷大數據集團的合作是水到渠成。李開復表示：“人工智能企業需要的數據量十分龐大，包括人們出行、消費、征信等方面的信息。如此龐大的數據量不是一個公司能夠收集和處理的，實現數據中心的一體化也就順理成章了。此外，像人工智能人才的培養、相關計算資源的使用都需要一體化大數據中心的支持。這也是創新工場與北京供銷大數據集團展開全方位戰略合作的基礎?！?/p>