引論：我們?yōu)槟砹?3篇人工智能的投資邏輯范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。
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中國的人工智能時(shí)代，實(shí)際上就是互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)衍生。這是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)前期的高速發(fā)展，從平面互聯(lián)網(wǎng)到一維、二維，再到后面快速智能互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，整個進(jìn)程都是循序漸進(jìn)的。而中國人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)條件，其實(shí)也是逐漸在成熟的。云計(jì)算、智能終端、大數(shù)據(jù)、寬帶、傳感器等產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，也推動著人工智能的快速爆發(fā)。
滴滴出行創(chuàng)始人程維曾在一次演講中表示，互聯(lián)網(wǎng)上半場互連的機(jī)會已經(jīng)過去了，下半場就是人工智能。而分享經(jīng)濟(jì)，是未來20年整個互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最大的發(fā)展趨勢。新美大CEO王興也曾在一次工作會議中提出，未來大的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其實(shí)重點(diǎn)在運(yùn)營。過去是做用戶、做流量，接下來的重點(diǎn)就是做運(yùn)營。把這個點(diǎn)做到極致，真正使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)效率提高、成本降低、用戶體驗(yàn)提升。而這三個部分要做好，其實(shí)跟人工智能有著重大的關(guān)聯(lián)。互聯(lián)網(wǎng)上半場連接人人的風(fēng)口已經(jīng)基本結(jié)束，互聯(lián)網(wǎng)下半場運(yùn)營提升和人機(jī)連接的風(fēng)口正在開始。
中國人工智能應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)發(fā)展也是逐漸在深化，人工智能的類型大致分為3種。第一是數(shù)據(jù)挖掘和優(yōu)化以助于精準(zhǔn)營銷部分的應(yīng)用；第二是軟件、硬件控制，推動工業(yè)4.0發(fā)展；第三是人機(jī)互動，包括智能客服、服務(wù)機(jī)器人等方面的發(fā)展。相對而言，這些是目前正在快速發(fā)展的。而未來更多應(yīng)用的機(jī)會將出現(xiàn)在在線醫(yī)療、在線教育、車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)、工業(yè)4.0等方面。
互聯(lián)網(wǎng)的下半場屬于人工智能，這已經(jīng)是大家的共識。但是，資本對互聯(lián)網(wǎng)下半場的投資邏輯又是怎樣的呢？
以啟賦資本為例。即使目前在機(jī)器人、無人機(jī)方面布局不多，但啟賦資本在在線醫(yī)療、在線教育、互聯(lián)網(wǎng)酒店、酒店智能化應(yīng)用和工業(yè)4.0等方面都有了充分的布局。與此同時(shí)，為了獲取巨大的用戶基礎(chǔ)，啟賦資本還投資了大量的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺型公司。而在人工智能方面，一些能夠早期布局的機(jī)會，也是比較珍貴的。
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2.人工智能的研究歷史
人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的，人工智能的研究經(jīng)歷了以下幾個階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規(guī)律。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家培根，系統(tǒng)地給出了歸納法。“知識就是力量”德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家布萊尼茲。提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進(jìn)行運(yùn) 算和推理。做出了能做四則運(yùn)算的手搖計(jì)算機(jī)英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家布爾實(shí)現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想，提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)——布爾代數(shù)。
第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。
第二階段： 60 年代末到70 年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新DENDRAL 化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN 疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR 探礦系統(tǒng)、Hearsay-II 語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969 年成立了國際人工智能聯(lián)合會議。
第三階段： 80 年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展日本1982 年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即“知識信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)K I P S”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段： 80 年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展1987 年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。 第五階段： 90 年代，人工智能出現(xiàn)新的研究由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗猓捎贖opfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領(lǐng)域。
3. 人工智能的發(fā)展方向
3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長遠(yuǎn)目標(biāo)是要創(chuàng)造人類智能的機(jī)器，用機(jī)器模擬人類的智能。這是一個十分漫長的過程，人工智能研究者將通過多種途徑、從不同的研究課題入手進(jìn)行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動或半自動的知識獲取工具；能實(shí)現(xiàn)海量高速存儲并具有學(xué)習(xí)功能的聯(lián)想知識庫；新型推理機(jī)制和推理機(jī)；分布式人工智能與協(xié)同式專家系統(tǒng)；智能控制與智能管理；智能機(jī)器人；人工智能機(jī)；新一代的電腦模型。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，主要研究領(lǐng)域有專家系統(tǒng)，有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。其發(fā)展可以歸納為：人機(jī)融合、機(jī)器智能、智能機(jī)器。
3.2人機(jī)融合。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動機(jī)（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。
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人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它探究智能的實(shí)質(zhì)，并以制造一種能以人類智能相類似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器為目的。人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展首先是一場思維科學(xué)的革命，它的產(chǎn)生和發(fā)展一定程度上依賴于思維科學(xué)的革命，同時(shí)它也對人類的思維方式和方法產(chǎn)生了深刻的變革。人工智能是與哲學(xué)關(guān)系最為緊密的科學(xué)話題，它集合了來自認(rèn)知心理學(xué)、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)等等學(xué)科的研究成果。過去的半個多世紀(jì)以來人工智能在人類認(rèn)識自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以來，對人工智能研究存在兩種態(tài)度：強(qiáng)人工智能和弱人工智能，前者認(rèn)為AI可以達(dá)到具備思維理解的程度，可以具有真正的智能；后者認(rèn)為研究AI只是通過它來探索人類認(rèn)知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的發(fā)展
對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。
第一個階段是人工智能的興起與冷落，這個時(shí)間是在20世紀(jì)的50年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現(xiàn)出一批科技成果，例如機(jī)器定理證明、跳棋程序、LISP語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發(fā)展一度陷入低谷。同時(shí)在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯的特點(diǎn)：對問題求解的方法過度重視，而忽視了知識重要性。
第二個階段從20世紀(jì)的60年代末到70年代。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)將人工智能的研究再一次推向。其中比較著名的專家系統(tǒng)有DENDAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能已經(jīng)進(jìn)入了實(shí)際運(yùn)用的階段。
第三個階段是20世紀(jì)80年代。這個階段伴隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能的研究也取得了極大的進(jìn)展。日本為了能夠使推理的速度達(dá)到數(shù)值運(yùn)算的速度那么快，于1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”。這個計(jì)劃雖然最終結(jié)果是以失敗結(jié)束，但是它卻帶來了人工智能研究的又一輪熱潮。
第四個階段是20世紀(jì)的80年代末。1987年是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興科學(xué)誕生的年份。1987年，美國召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，并向世人宣告了這一新興科學(xué)的誕生。此后，世界各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的投資也開始逐漸的增加。
第五個階段是20世紀(jì)90年代后。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經(jīng)從曾經(jīng)的單個智能主體研究開始轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。在這個階段人工智能不僅僅對基于同一目標(biāo)的分布式問題求解進(jìn)行研究，同時(shí)還對多個智能主體的多目標(biāo)問題求解進(jìn)行研究，讓人工智能有更多的實(shí)際用途。
3、人工智能可否超過人的智能
那么人工智能可否超過人的智能呢？關(guān)于這個問題可以從下面幾個方面來分析：
首先，從哲學(xué)量變會引起質(zhì)變的角度來說，人工智能的不斷發(fā)展必定會產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。大家都知道，人工智能從最初的簡單模擬功能，到現(xiàn)在能進(jìn)行推理分析 （比如計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍），這本身就是巨大的量變。在一部科幻電影中，父親把兒子生前的記憶輸人芯片，裝在機(jī)器人中，這個機(jī)器人就與他的兒子死去時(shí)具有相同的思維和記憶，雖然他不會長大。從技術(shù)的角度來說，科幻電影中的東西在不久的將來也可以成為現(xiàn)實(shí)。到那個時(shí)候，真的就很難辨別是人還是機(jī)器了。
第二，有的人會說，人工智能不會超過人的智能，因?yàn)槿斯ぶ悄苁侨酥圃斐鰜淼模圆豢赡艹^人的智能。對于這個觀點(diǎn)，我們這樣想一想，起重機(jī)也是人造出來的，它的力量不是超過人類很多嗎？汽車也是人制造出來的，它的速度不也遠(yuǎn)超過人類的速度嗎？從科學(xué)技術(shù)的角度來說，智能和力氣、速度一樣，也是人的某個方面的特性，為什么人工智能就不能超過人類的智能呢？
第三，還有的人認(rèn)為，人工智能是人制造的，必有其致命的弱點(diǎn)，所以人的智能勝于人工智能。我認(rèn)為這一點(diǎn)也不成立，因?yàn)槿伺c機(jī)器人比較，也可以說有致命弱點(diǎn)，比如說人如果沒有空氣的話，就不能生存，就好比是機(jī)器人沒有電一樣。再比如，人體在超過一定的溫度或壓力的環(huán)境下，不能生存，在這一點(diǎn)上，機(jī)器人卻可以遠(yuǎn)勝于人類。因此，在弱點(diǎn)比較方面，我認(rèn)為人工智能的機(jī)器人并不比人差，在某些方面還遠(yuǎn)勝于人類。
第四，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能不單需要邏輯思維與模仿。科學(xué)家對人類大腦和精神系統(tǒng)研究得越多，他們越加肯定情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能不僅在于賦予它情感能力。
4、結(jié)束語
人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
參考文獻(xiàn)：
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在這13個種類中，研究機(jī)器學(xué)習(xí)（應(yīng)用）的人工智能公司數(shù)目最多，達(dá)260家，約占整個行業(yè)的30%。從區(qū)域分布情況來看，歐美等西方國家發(fā)展較為迅猛，其中美國以499家人工智能公司占據(jù)絕對主導(dǎo)地位，且初創(chuàng)公司數(shù)量眾多;而以中國為首的發(fā)展中國家在人工智能領(lǐng)域顯然仍處于起步階段，真正布局該產(chǎn)業(yè)的公司較少，以傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域?yàn)橹鳌?/p>
目前較為成熟的感知智能技術(shù)（如語音、視覺識別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等）的應(yīng)用開發(fā)所形成的新“人工智能+”將引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革，成為推動社會飛躍發(fā)展的新動力。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，人工智能可以在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)教育、金融、交通、醫(yī)療、文體娛樂、公共管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，將不斷引入新的業(yè)態(tài)和商業(yè)模式;在新興產(chǎn)業(yè)，人工智能還可以帶動工業(yè)機(jī)器人、無人駕駛汽車、VR、無人機(jī)等處于產(chǎn)業(yè)生命周期導(dǎo)入期的公司飛躍式發(fā)展。
從具體應(yīng)用方向來看，如今十分火熱的工業(yè)4.0、人臉識別、智能答題機(jī)器人、智能家居、智能安保、智能醫(yī)療、虛擬私人助理等人工智能概念是有望得到快速爆發(fā)的重點(diǎn)領(lǐng)域。目前人工智能在圖像識別、語言識別和自然語言處理，以及人機(jī)交互、機(jī)器視覺、自動駕駛等方面都已經(jīng)成功應(yīng)用。
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，基礎(chǔ)層是構(gòu)建生態(tài)的基礎(chǔ)，價(jià)值最高，需要長期投入進(jìn)行戰(zhàn)略布局;通用技術(shù)層是構(gòu)建技術(shù)護(hù)城河的基礎(chǔ)，需要中長期進(jìn)行布局;解決方案層直戳行業(yè)痛點(diǎn)，變現(xiàn)能力最強(qiáng)。
基礎(chǔ)層公司 多為傳統(tǒng)IT轉(zhuǎn)型
人工智能基礎(chǔ)層就是我們常說的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、CPU等。目前國內(nèi)上市公司中在人工智能基礎(chǔ)層方面相關(guān)的公司包括久其軟件、東方國信、天璣科技、浪潮信息、恒生電子、拓爾思等。
恒生電子（600570.SH）2016年成立了恒生研究院，負(fù)責(zé)人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)的研發(fā)。區(qū)塊鏈課題，恒生電子作為發(fā)起單位加入了金融區(qū)塊鏈合作聯(lián)盟（金聯(lián)盟），并加入了linux基金會hyperledGEr開源項(xiàng)目等。
久其軟件從最初的軟件提供商到移動互聯(lián)和大數(shù)據(jù)運(yùn)營的再次驗(yàn)證，未來定位基于高端客戶資源大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)變現(xiàn)的不斷執(zhí)行公司。公司創(chuàng)立之初以報(bào)表管理軟件切入，為政府提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析和整理，并進(jìn)一步提供完整解決方案，現(xiàn)已發(fā)展成集大數(shù)據(jù)、集團(tuán)管控、電子政務(wù)和移動互聯(lián)領(lǐng)域軟件于一身的大數(shù)據(jù)解決方案提供商，A股稀缺。
拓爾思（300299.SZ）大數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域稀缺純正標(biāo)的。公司脫胎于北京信息科技大學(xué)中文信息處理研究中心，自1985年起便開始研究中文信息檢索，目前公司已擁有大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具有較高的技術(shù)壁壘，從底層技術(shù)、平臺產(chǎn)品到應(yīng)用產(chǎn)品服務(wù)技術(shù)全產(chǎn)業(yè)鏈布局。隨著非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的地位在整個大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的不斷上升，拓爾思有望進(jìn)入高速增長期。
科大訊飛（002230.SZ）是A股人工智能龍頭，公司在以“從能聽會說到能理解會思考”為目標(biāo)的訊飛超腦項(xiàng)目上，持續(xù)加大投入，在感知智能、認(rèn)知智能等領(lǐng)域均取得顯著研究成果。
技術(shù)及應(yīng)用層公司 靠智能制造落地
人工智能技術(shù)層主要涵蓋了框架、算法、通用技術(shù)，目前人工智能算法大體上流行12種，這12種算法包括決策樹、樸素貝葉斯分類器、最小二乘法、邏輯回歸、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)、聚類算法、主成分析法、SVD矩陣分解、獨(dú)立成分分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、其他方法等。
人工智能算法通過AlphaGo與柯潔的人機(jī)大戰(zhàn)，成為當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的一個熱點(diǎn)內(nèi)容。目前通用的框架層：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系統(tǒng)。作為投資者或者普通消費(fèi)者更多的會關(guān)注通用技術(shù)如：語音識別、圖像識別、人臉識別、NLP、SLAM、傳感器融合、路徑規(guī)劃等技術(shù)或中間件，畢竟通用技術(shù)與我們?nèi)粘Ｉ盍?xí)習(xí)相關(guān)，如你們平時(shí)所能看到的智能廣告、智能診斷、自動寫作、身份識別、智能投資顧問、智能助理、無人車、機(jī)器人等場景應(yīng)用。
目前，A股市場有59家公司涉足機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，部分公司通過收購進(jìn)入這個領(lǐng)域。以昆侖萬維為例，公司收購美國的機(jī)器人公司W(wǎng)ooboInc.，致力于開發(fā)人工智能技術(shù)驅(qū)動的交互式機(jī)器人;在東方網(wǎng)力的18.30億元增發(fā)方案中，1.57億元擬投入智能服務(wù)機(jī)器人項(xiàng)目。
人工智能目前最看好生物識別，如遠(yuǎn)方光電和佳都科技。金融科技Fintech圍繞IT與金融創(chuàng)新展開。虛擬的網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)爭已經(jīng)開始，IT安全有更大的彈性。無人駕駛里有四維圖新和中海達(dá)。繞著人工智能產(chǎn)業(yè)鏈有很多投資機(jī)會，大數(shù)據(jù)是產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展起點(diǎn)，作為數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵通道，傳感器至關(guān)重要，如漢王科技;云計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)支撐上，國內(nèi)FPGA（可編程性）稀缺標(biāo)的紫光國芯;人工智能應(yīng)用場景上防領(lǐng)域佳都科技、營銷領(lǐng)域浙江富潤等相關(guān)的上市公司。
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此前，在2月底，因?yàn)閾?dān)憂特斯拉Model 3車型今年生產(chǎn)時(shí)間可能推遲，以及預(yù)計(jì)該公司將出售股權(quán)募集17億美元資金，高盛分析師David Tamberrino將特斯拉股票評級從“中性”下調(diào)至“賣出”。
那么，騰訊為什么會選擇大手筆投資特斯拉呢？
財(cái)務(wù)投資 即使僅僅將其視作財(cái)務(wù)投資行為，騰訊這次買入特斯拉的股票也已經(jīng)賺翻了。以美國證監(jiān)會披露的交易數(shù)據(jù)計(jì)算，騰訊購入特斯拉股票的平均價(jià)格為217.69美元。截至4月3日收盤，特斯拉的股價(jià)漲到了298.52美元，也就是說這筆投資的市值已經(jīng)上漲了37%。此前已有的多個交易案例也表明，騰訊絕對是個精明的投資者。
汽車業(yè)務(wù) 雖然目前僅限于持有被動股權(quán)，但特斯拉顯然與騰訊在新能源汽車上的戰(zhàn)略是一致的。此前騰訊一直積極投入新能源汽車，包括與富士康及和諧汽車共同成立了和諧富騰（2017年2月拆分為兩個項(xiàng)目，豪華電動汽車Future Mobility Corp和新能源汽車企業(yè)愛馳億維），以及以早期投資者的身份入股了蔚來汽車。騰訊擁有互聯(lián)網(wǎng)汽車最重要的兩部分軟資產(chǎn)，地圖和應(yīng)用。對于特斯拉來說，中國市場的拓展也可以借助騰訊的這些相關(guān)資源。
人工智能 人工智能已經(jīng)成了所有大公司難以回避的戰(zhàn)略方向，此前落后于競爭對手的騰訊最近明顯加大了這方面的投入和布局。就在宣布入股特斯拉之前的幾天，騰訊宣布人工智能領(lǐng)域科學(xué)家張潼成為騰訊AI Lab（騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室）主任。自動駕駛可能是人工智能最接近現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用之一，而特斯拉在這方面有著最龐大的用戶群和最深厚的技術(shù)積累。這些都有助于騰訊增強(qiáng)自身在人工智能領(lǐng)域的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
作為國內(nèi)市值最高的互聯(lián)網(wǎng)公司，目前騰訊的市值超過2700億美元。同時(shí)其業(yè)績還在不斷增長，2016年的財(cái)報(bào)顯示，公司全年?duì)I收1519.38億元，同比增L48%，凈利潤414.47億元，同比增長42%。
篇6
0 引 言
智能電網(wǎng)是當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革，也是21世紀(jì)電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢。2003年，美國“未來能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年，美國能源部了“Grid 2030”設(shè)想[1]，將美國的未來電力系統(tǒng)描述為一個完全自動化的電力傳輸網(wǎng)絡(luò)，能夠監(jiān)視和控制每個用戶和電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節(jié)點(diǎn)之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術(shù)論壇（ETP）提出了“Smart Grid”概念[2]，計(jì)劃通過智能電網(wǎng)的建設(shè)，向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟(jì)有效的電能，充分開發(fā)利用大型集中發(fā)電機(jī)和小型分布式電源，提高電網(wǎng)公司運(yùn)營效率，降低電能價(jià)格，加強(qiáng)與客戶的互動，應(yīng)對來自市場、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。
國內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設(shè)。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關(guān)于加快我國智能電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的報(bào)告》中提出了明確的目標(biāo)和任務(wù)。國家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”愿景及建設(shè)路線圖。南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司在2010年7月提出了“建設(shè)一個覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標(biāo)。2011年2月，陜西省地方電力（集團(tuán)）有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司，聯(lián)合清華大學(xué)提出了建設(shè)“多指標(biāo)自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標(biāo)。
智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會、經(jīng)濟(jì)和管理等多個學(xué)科，由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術(shù)的特點(diǎn)，目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散，對智能電網(wǎng)的認(rèn)識多從企業(yè)自身出發(fā)，尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究，影響和干擾了對智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國內(nèi)外智能電網(wǎng)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用，溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能，提出了智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)，建立了智能電網(wǎng)分代模型，探討了智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義。
1 國外智能電網(wǎng)分代研究狀況
分代研究在計(jì)算機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識。計(jì)算機(jī)按照所采用的電子元件，歷經(jīng)了電子管計(jì)算機(jī)、晶體管計(jì)算機(jī)、集成電路計(jì)算機(jī)、大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計(jì)算機(jī)。20世紀(jì)40年代中期，以噴氣式發(fā)動機(jī)為動力的戰(zhàn)斗機(jī)出現(xiàn)后，按時(shí)代和技術(shù)水平，戰(zhàn)斗機(jī)歷經(jīng)三代，目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機(jī)。
由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，與計(jì)算機(jī)、作戰(zhàn)飛機(jī)等其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”，這個特點(diǎn)導(dǎo)致智能電網(wǎng)分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網(wǎng)分代的相關(guān)研究綜述如下。
1.1 智能電網(wǎng)演進(jìn)模型
2010年1月，加拿大學(xué)者Hassan Farhangi從功能和投資回報(bào)率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網(wǎng)的演進(jìn)模型[3]。他認(rèn)為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴(kuò)大發(fā)電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網(wǎng)著手，加強(qiáng)需求側(cè)管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網(wǎng)最初的投資用來滿足計(jì)量設(shè)備由機(jī)電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉(zhuǎn)變，AMR具有節(jié)約人力以及時(shí)間成本的優(yōu)勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級計(jì)量架構(gòu)（AMI）能夠提供雙向的通信系統(tǒng)，旨在為電力公司提供實(shí)時(shí)的能耗數(shù)據(jù)，允許客戶以價(jià)格為基礎(chǔ)，對能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進(jìn)的最終目標(biāo)是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。
1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論
2011年7月，美國GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres Carvallo和能源與IT行業(yè)學(xué)者John Cooper合作出版了“The Advanced Smart Grid — Edge Power Driving Sustainability”一書，提出了智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書中認(rèn)為第一代智能電網(wǎng)（Smart Grid 1.0）實(shí)現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計(jì)量設(shè)備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網(wǎng)是美國科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設(shè)。下一代智能電網(wǎng)（Smart Grid 2.0）將是一個集成的、先進(jìn)的智能電網(wǎng)體系，從戰(zhàn)略上進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，在組織、運(yùn)行、系統(tǒng)集成與建模等多個維度進(jìn)行柔性規(guī)劃，下一代智能電網(wǎng)的一些技術(shù)已經(jīng)在美國奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項(xiàng)目Pecan Street中浮現(xiàn)。書中對第三代智能電網(wǎng)（Smart Grid 3.0）進(jìn)行了展望，并將其定義為一個基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重新設(shè)計(jì)的能源系統(tǒng)。
1.3 智能電網(wǎng)層次理論
IBM高級電力專家Martin Hauske認(rèn)為智能電網(wǎng)的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產(chǎn)與設(shè)備的傳感器；其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系；最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，以優(yōu)化運(yùn)行和管理的能力。與之對應(yīng)，智能電網(wǎng)也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發(fā)電、輸電、配電、供電等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控；然后將獲得的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行收集、整合；最后通過對數(shù)據(jù)的分析、挖掘，達(dá)到對整個電力系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)化管理。因此，智能電網(wǎng)可以被認(rèn)為是通過傳感器把各種設(shè)備、資產(chǎn)連接到一起，形成一個客戶服務(wù)總線，通過對信息進(jìn)行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進(jìn)管理和運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)化。
1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型
智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國生產(chǎn)力和質(zhì)量中心（APQC）及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網(wǎng)的設(shè)想，主要工作是對技術(shù)的試驗(yàn)和評價(jià)，以及建立業(yè)務(wù)模型；第2階段，企業(yè)在至少一個智能電網(wǎng)的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行投資和實(shí)施；第3階段，企業(yè)對智能電網(wǎng)的組成部分進(jìn)行重新配置，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級；第4階段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務(wù)綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經(jīng)濟(jì)或商業(yè)模式；第5階段，企業(yè)有能力在新的業(yè)務(wù)、運(yùn)行、環(huán)境等機(jī)會出現(xiàn)時(shí)，充分利用并發(fā)展壯大。
綜觀國外的相關(guān)研究，智能電網(wǎng)演進(jìn)模型以計(jì)量系統(tǒng)為主線，沒有加入交易環(huán)節(jié)，同時(shí)忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對智能電網(wǎng)分代以及各代相應(yīng)功能的描述，但是缺乏對智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析，特別是對三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎(chǔ)，觸及到智能電網(wǎng)的基本，但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒有體現(xiàn)人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實(shí)質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進(jìn)步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。
2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能
對國外智能電網(wǎng)的研究和實(shí)踐進(jìn)行分析，能夠?yàn)閲鴥?nèi)的相關(guān)研究帶來啟示和借鑒。從人類認(rèn)識事物的基本方法來看，對智能電網(wǎng)進(jìn)行分代研究，必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認(rèn)為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發(fā)，探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。
2.1 人類智能的發(fā)展階段
人類智能經(jīng)歷了從初級到高級、從簡單到復(fù)雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現(xiàn)得尤為突出，正是這一過程決定了每個人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。
1983年，美國學(xué)者Howard Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數(shù)學(xué)邏輯智能、空間智能、身體運(yùn)動智能、音樂智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能等8個方面。瑞士心理學(xué)家Jean Piaget從時(shí)間維度對人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié)，提出了人類智能發(fā)展理論[7]，將個體從出生到青年時(shí)期的智能發(fā)展水平分為感知運(yùn)動階段、前運(yùn)算階段、具體運(yùn)算階段和形式運(yùn)算階段。
雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發(fā)展順序，但是結(jié)合Jean Piaget的認(rèn)知發(fā)展理論，同時(shí)根據(jù)Howard Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發(fā)展為時(shí)序，在多元維度上進(jìn)行歸類。在感知運(yùn)動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點(diǎn)發(fā)展的部分；到了前運(yùn)算階段，語言智能和身體運(yùn)動智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯；數(shù)學(xué)邏輯能力和自我認(rèn)知能力在具體運(yùn)算階段得到了迅速發(fā)展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認(rèn)知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)驗(yàn)的積累而日趨成熟。
2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴(kuò)展
人類智能的演進(jìn)規(guī)律遵循著Jean Piaget的人類智能發(fā)展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關(guān)的學(xué)科，即以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機(jī)器的行為看起來就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變?yōu)樽寵C(jī)器擁有自己的思維。對比人類智能發(fā)展的歷程，人工智能的演進(jìn)呈現(xiàn)出與之相似的路徑。
（1） 人工智能發(fā)展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠(yuǎn)程傳送信號，需要操作者通過計(jì)算機(jī)終端控制機(jī)器執(zhí)行動作，這類似于人類智能的感知運(yùn)動階段，具體的應(yīng)用如排爆機(jī)器人、勘探機(jī)器人等。
（2） 人工智能發(fā)展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的邏輯運(yùn)算和自我認(rèn)知能力，類似于人類智能的前運(yùn)算和具體運(yùn)算階段。智能機(jī)器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態(tài)下執(zhí)行動作。有些智能機(jī)器人還能通過對人類語言的識別和模擬實(shí)現(xiàn)與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機(jī)器人，可以通過“腦—機(jī)”系統(tǒng)達(dá)到人類思維直接控制機(jī)器人的效果。
（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統(tǒng)層面的應(yīng)用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機(jī)器情感等人類特有的能力，通過自我思維產(chǎn)生對外部環(huán)境的認(rèn)識，通過機(jī)器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復(fù)雜的交互，這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴(kuò)展人類智能的突破。
2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用
智能電網(wǎng)建立在電力電子技術(shù)、傳感與測量技術(shù)、控制仿真決策技術(shù)、信息與通信技術(shù)、人工智能技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)之上，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電、儲能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中，人工智能技術(shù)在推動智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。
（1） 人工智能的應(yīng)用能夠推動整個電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術(shù)應(yīng)用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網(wǎng)故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術(shù)的應(yīng)用表明，在期望能取得低代價(jià)的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應(yīng)用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對不確定、高度非線性環(huán)境的適應(yīng)能力。
（2） 人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能，現(xiàn)代人工智能技術(shù)是對人類智能的模擬，因而人工智能的應(yīng)用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說，人工智能技術(shù)是否應(yīng)用是評價(jià)一個電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。
（3） 人工智能技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素，導(dǎo)致人的參與程度較低，傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導(dǎo)的階段，在信息化與工業(yè)化融合時(shí)，遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將使得電網(wǎng)逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。
（4） 未來智能電網(wǎng)的發(fā)展中，人工智能是推動智能電網(wǎng)躍進(jìn)發(fā)展的革命性力量。未來智能電網(wǎng)將是一個具有自預(yù)測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進(jìn)發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力，人的干預(yù)將退居其次。人工智能的應(yīng)用，使得電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)成為可能。在可以預(yù)見的將來，除了人工智能技術(shù)，其他技術(shù)均無法有效增強(qiáng)電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力。
3 智能電網(wǎng)分代原則、標(biāo)準(zhǔn)與模型
以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì)，以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎(chǔ)上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標(biāo)準(zhǔn)以及智能電網(wǎng)分代模型。
3.1 智能電網(wǎng)分代原則
智能電網(wǎng)分代必須遵循以下原則：
（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進(jìn)行劃分。
（2） 革命性原則：下一代智能電網(wǎng)必須在整體，而不是局部取得標(biāo)志性進(jìn)展和突破。
（3） 連續(xù)性原則：下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵要素必須蘊(yùn)含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過程中。
3.2 智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)
智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網(wǎng)分代的標(biāo)準(zhǔn)。
感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個方面中，感知體現(xiàn)語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有語音識別、機(jī)器視覺等。
行為是器官對外界刺激所產(chǎn)生的反應(yīng)。行為體現(xiàn)身體運(yùn)動智能，行為在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有機(jī)器人學(xué)、智能控制等。
思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現(xiàn)數(shù)學(xué)邏輯智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能，思維在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有知識系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等。
3.3 智能電網(wǎng)分代模型
智能電網(wǎng)發(fā)展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。
圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng)：
（1） 第一代智能電網(wǎng)：自感知智能電網(wǎng)（Self-sensing Smart Grid）。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎(chǔ)上具備自主感知能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的初級階段。智能電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備能夠自主感知電屬性（負(fù)荷等）和電相關(guān)屬性（溫度等）的變化，需要人參與進(jìn)行決策并采取行動，第一代智能電網(wǎng)只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網(wǎng)設(shè)備及系統(tǒng)如電子式及光學(xué)式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測系統(tǒng)、智能終端等。
（2） 第二代智能電網(wǎng)：自適應(yīng)智能電網(wǎng)（Adaptive Smart Grid）。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎(chǔ)上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的中級階段，較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨(dú)立的，即只在單一設(shè)備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動單一設(shè)備或系統(tǒng)局部采取行動，以達(dá)到局部最優(yōu)。典型的自適應(yīng)智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。
（3） 第三代智能電網(wǎng)：自趨優(yōu)智能電網(wǎng)（Self-approximate-optimization Smart Grid）。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎(chǔ)上，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的，即在整個系統(tǒng)感知域（或子集）內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動相關(guān)（部分或全部）設(shè)備采取行動，使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前，已經(jīng)提出來的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機(jī)器人（Smart Wide Area Robot，Smart-WAR）[8]。
4 智能電網(wǎng)分代的社會經(jīng)濟(jì)意義
技術(shù)創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進(jìn)程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術(shù)創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術(shù)創(chuàng)新在人的實(shí)踐過程中所具備的強(qiáng)大能動作用。智能電網(wǎng)作為當(dāng)前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新形式，同樣發(fā)揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網(wǎng)運(yùn)行中人的參與程度不斷減弱。
第一代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我感知，不但極大地拓展了認(rèn)知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。
第二代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我行為，將會極大地減輕人的勞動強(qiáng)度，甚至取代了勞動者在電網(wǎng)運(yùn)行過程中僅有的操作、監(jiān)督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。
第三代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網(wǎng)運(yùn)行，機(jī)器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網(wǎng)運(yùn)行中淡出，這將使人的思維勞動強(qiáng)度得以極大的減輕。
以智能電網(wǎng)建設(shè)為標(biāo)志的技術(shù)創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運(yùn)行管理水平，開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)，以及延伸整個產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)手段的革新與經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變，電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴(kuò)展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領(lǐng)和創(chuàng)造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級，產(chǎn)業(yè)整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。
5 結(jié) 語
智能電網(wǎng)分代是一個全新的課題，但是分代研究在計(jì)算機(jī)等其他領(lǐng)域并不鮮見，對這些領(lǐng)域進(jìn)行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預(yù)測和引導(dǎo)智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律，奠定了我們“向前看”的基礎(chǔ)。未來，伴隨智能電網(wǎng)的深入推進(jìn)，實(shí)踐應(yīng)用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗(yàn)，將有助于深化對智能電網(wǎng)本質(zhì)的認(rèn)識，理論的可行性與實(shí)踐的迫切要求，也必將對智能電網(wǎng)分代研究起到促進(jìn)作用。
參 考 文 獻(xiàn)
[1] US Department of Energy. Grid 2030： A national vision for electricity's second 100 years[R].USA： US Department of Energy Initiative， 2003.
[2] European Commission. European technology platform smartgrids： vision and strategy for Europe's electricity networks of the future[EB/OL]. [2012-09-20]. http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.
[3] FARHANGI Hassan. The path of the smart grid [J]. IEEE Power and Energy Magazine， 2010， 8（1）： 18-28.
[4] CARVALLO Andres， COOPER John. The advanced smart grid： edge power driving sustainability [M]. Boston： Artech House Publishers， 2011.
[5] IBM論壇2009. 點(diǎn)亮智慧的地球[EB/OL]. [2012-09-25]. http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.
篇7
對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。第一個階段是人工智能的興起與冷落，這個時(shí)間是在20世紀(jì)的50年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現(xiàn)出一批科技成果，例如機(jī)器定理證明、跳棋程序、LISP表處理語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發(fā)展一度陷入了低谷。同時(shí)在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯的特點(diǎn)：問題求解的方法過度重視，卻忽視知識重要性。第二個階段從20世紀(jì)的60年代末到70年代。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)將人工智能的研究再一次推向。其中比較著名的專家系統(tǒng)有DENDAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能已經(jīng)進(jìn)入了實(shí)際運(yùn)用的階段。同時(shí)國際人工智能聯(lián)合會于1969年成立。第三個階段是20世紀(jì)80年代。這個階段伴隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能的研究也取得了極大的進(jìn)展。日本為了能夠使推理的速度達(dá)到數(shù)值運(yùn)算的速度那么快，于1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”。這個計(jì)劃雖然最終結(jié)果是以失敗結(jié)束，但是它卻帶來了人工智能研究的又一輪熱潮。第四個階段是20世紀(jì)的80年代末。1987年是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興科學(xué)但是的年份。1987年，美國召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，并向世人宣告了這一新興科學(xué)的誕生。此后，世界各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的投資也開始逐漸的增加。第五個階段是20世紀(jì)90年代后。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)于發(fā)展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經(jīng)從曾經(jīng)的單個智能主體研究開始轉(zhuǎn)向到基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。在這個階段人工智能不僅僅只對基于同一目標(biāo)的分布式問題求解進(jìn)行研究，同時(shí)還對多個智能主體的多目標(biāo)問題求解進(jìn)行研究，讓人工智能有更多的實(shí)際用途。
3對人工智能的思考
3.1人工智能與人的智能
從哲學(xué)上的量變引起質(zhì)變的角度來講，人工智能在不斷的發(fā)展過程中一定會產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。在最初，人工智能只具有簡單的模擬功能，但是發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)具備了思考的能力（邏輯推理分析），這已經(jīng)表明人工智能在不斷量變的過程中已經(jīng)發(fā)生了質(zhì)變。有人認(rèn)為有人會說人工智能不會超過人類的智能，理由是人工智能是人類創(chuàng)造出來的。但是現(xiàn)實(shí)中很多人類創(chuàng)造出來的東西已經(jīng)在某一些方面超過了人類本身的能力，例如起重機(jī)的力氣超過人類很多；汽車速度也遠(yuǎn)超過人類的速度。人類之所以會制造出各種各樣的工具，其目的就是希望自身的能力能通過這些工具進(jìn)行延伸和突破。人類研究人工智能就是希望人工智能幫助人類實(shí)現(xiàn)人類某些無法實(shí)現(xiàn)的東西。還有人認(rèn)為人工智能是人類創(chuàng)造出來的，所以它一定存在著致命的弱點(diǎn)，也因此人的智能優(yōu)于人工智能。但是殊不知人類與機(jī)器相比也有著十分明顯的弱點(diǎn)，例如人類所需要的生存條件比機(jī)器更加的嚴(yán)格，人類思維會受到人的情緒所影響，而機(jī)器只是受到程序的影響，它們沒有情緒的起伏。就目前的人工智能而言，它們在某一些領(lǐng)域比人類更強(qiáng)。但是目前我們必須正視人工智能的一些還沒有辦法改變的缺陷，那就是人工智能的學(xué)習(xí)能力與創(chuàng)新能力。人工智能的知識獲取大部門都是人為的進(jìn)行灌輸，而無法像人類自身那樣進(jìn)行主動的學(xué)習(xí)。同時(shí)人工智能只能夠利用已有的知識去解決一些問題，但是卻還不能夠創(chuàng)造性的提出一些新的東西。
3.2對機(jī)器人三大定律的困惑
美國最著名的科普作家艾薩克．阿西莫夫提出過比較著名的機(jī)器人三大定律：第一定律，機(jī)器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為；第二定律，機(jī)器人應(yīng)服從人的一切命令，但命令與第一定律相抵觸時(shí)例外；第三定律，機(jī)器人必須保護(hù)自身的安全，但不得與第一、第二定律相抵觸。雖然這只是科幻作家所提出的一家之言，但是也代表了人類對與人工智能發(fā)展的一種期望與擔(dān)心。人們害怕自己所創(chuàng)造出來的人工智能會傷害人類自己。但是阿西莫夫所提出三大定律都是以人類為中心的，而忽視了人工智能本身。或許這是人類的一種天性，世間所有的事物都應(yīng)該圍繞人類自身來定義、發(fā)展。就好像人類自以為掌控了能夠改變大自然的力量，最終卻被大自然反噬一樣。同時(shí)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)不單單需要邏輯思維與模仿，同時(shí)還應(yīng)該將情感賦予人工智能。因?yàn)殡S著科學(xué)家對人類大腦和精神系統(tǒng)的研究的深入，已經(jīng)愈來愈肯定情感是智能的一部分。如果人工智能具有了情感之后，人類的自我中心又是否會傷害到人類自己創(chuàng)造出來的人工智能。
3.3對人工智能未來的思考
篇8
互聯(lián)網(wǎng)金融經(jīng)歷了過去幾年的高速發(fā)展后，帶給了人們新的感受。隨著2016年4月12日，國務(wù)院印發(fā)《互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)專項(xiàng)整治工作實(shí)施方案》以來，整個行業(yè)正在進(jìn)行一次“價(jià)值回歸”，P2P等平臺類模式正在減少，靠著拼渠道、流量和高收益的紅利時(shí)代已經(jīng)過去，精細(xì)化、差異化、技術(shù)化的運(yùn)營和創(chuàng)新將是互聯(lián)網(wǎng)金融這個階段的主題，人工智能將在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。
一直以來，金融領(lǐng)域個性化的服務(wù)都是依賴于“人”的服務(wù)。但從2016年開始，機(jī)器正在嘗試取代人在財(cái)富管理服務(wù)中的位置，隨之而來的是智能投顧服務(wù)。舉個例子，在美國，券商、資管紛紛開始設(shè)立互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，以互聯(lián)網(wǎng)財(cái)富管理類的服務(wù)為主，目的是捕獲更多中小投資者，在現(xiàn)有的證券業(yè)務(wù)體系之外培育新的增長點(diǎn)。貝萊德收購Future Advisor、Fiidelity與Betterment展開戰(zhàn)略合作、Vanguard推出自己的智能投顧服務(wù)、嘉維證券與宜信合作進(jìn)入中國市場開展智能投顧服務(wù)。這樣的例子還有很多，這背后是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對技術(shù)所能產(chǎn)生的勢能的認(rèn)可。國內(nèi)的智能投顧玩家也很多。其中，宜信和品鈦這樣的在新興市場上已經(jīng)相對成熟的公司已經(jīng)推出了自己的智能投顧服務(wù)。此外，還有大量早期創(chuàng)業(yè)公司直接以此為方向，比如彌財(cái)、錢景財(cái)富、藍(lán)海財(cái)富等。
二、人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況
（一）人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域應(yīng)用的必然性
2016年以來央行、其他部委以及最高法院都了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融的指導(dǎo)意見，分別是《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》、《非銀行支付機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)支付業(yè)務(wù)管理辦法》以及《最高人民法院關(guān)于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規(guī)定》。這些政策性文件的出臺，預(yù)示著這個行業(yè)在政策紅利和邊界較為模糊的情況下實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)的快速發(fā)展模式已經(jīng)走到了盡頭。隨著后期監(jiān)管文件的逐步下發(fā)，門檻的設(shè)立，要求的標(biāo)準(zhǔn)化，很多后來者已經(jīng)喪失了最好的入局機(jī)會，而現(xiàn)有的穩(wěn)健平臺，則迎來了最好的發(fā)展機(jī)遇。對于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)而言，要適應(yīng)政府的監(jiān)管，獲得客戶的支持，要取得自身的發(fā)展，只能依托于人工智能。長時(shí)間以來，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的應(yīng)用及重要性被頻繁提及。近日，《中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告（2016）》新書在京，該《報(bào)告》執(zhí)行主編、中科金財(cái)董事長朱燁東表示，未來互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)發(fā)展將逐漸走向正規(guī)、規(guī)范，移動支付的不可逆轉(zhuǎn)，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在互聯(lián)網(wǎng)金融的核心地位進(jìn)一步加強(qiáng)，金融科技將成為未來互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的主要趨勢。
（二）人工智能極大提高了互聯(lián)網(wǎng)金融的效率
作為百業(yè)之母的金融行業(yè)，與整個社會存在巨大的交織網(wǎng)絡(luò)，沉淀了大量有用或者無用數(shù)據(jù)，包括各類金融交易、客戶信息、市場分析、風(fēng)險(xiǎn)控制、投資顧問等，數(shù)據(jù)級別都是海量單位。同時(shí)大量數(shù)據(jù)又是非結(jié)構(gòu)化的形式存在，如客戶的身份證掃描件信息，既占據(jù)寶貴的儲存資源、存在重復(fù)存儲浪費(fèi)，又無法轉(zhuǎn)成可分析數(shù)據(jù)以供分析。金融大數(shù)據(jù)的處理工作面臨極大挑戰(zhàn)。通過運(yùn)用人工智能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠有足夠多的數(shù)據(jù)供其進(jìn)行學(xué)習(xí)，并不斷完善甚至能夠超過人類的知識回答能力，尤其在風(fēng)險(xiǎn)管理與交易這種對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能的應(yīng)用將大幅降低人力成本并提升金融風(fēng)控及業(yè)務(wù)處理能力。
說到人工智能，不得不提的一定是AlphaGO，但是在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，有一個比AlphaGO更加強(qiáng)勢的公司，這家公司的名字叫Kensho。這是以前高盛出來的分析師團(tuán)隊(duì)，把整個高盛的經(jīng)驗(yàn)?zāi)M，通過機(jī)器取代現(xiàn)在大量的人工，進(jìn)行相應(yīng)的投資、分析、決策。而且在信息，在互聯(lián)網(wǎng)傳播非常快的時(shí)候，他們?nèi)コ袅舜罅康脑肼暎貧w到這個事情的本質(zhì)。很快高盛發(fā)現(xiàn)了這家公司的發(fā)展速度和未來價(jià)值，直接把它私有化，直接變成第一大股東，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)這中間帶來的差別是這個企業(yè)的核心競爭力。
Kensho公司的核心技術(shù)就是能在兩分鐘之內(nèi)做出一份一份簡明的概覽，隨后是13份基于以往類似就業(yè)報(bào)告對投資情況的預(yù)測。而你根本就不需要去檢查這些數(shù)據(jù)分析，因?yàn)檫@些分析是基于來自十個數(shù)據(jù)庫的成千上萬條數(shù)據(jù)。如果沒有這些人工智能，分析師們可能要花上幾天的功夫收集梳理這些數(shù)據(jù)，而等他們分析完成后，市場的行情早瞬息萬變。
可見，人工智能的引入對于互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的效率提高是呈幾何式的，你很難想象也不敢相信這么一個事實(shí)：未來的投資大師們可能是一堆機(jī)器。
（三）人工智能將互聯(lián)網(wǎng)金融帶入智能金融時(shí)代
互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展至今一共經(jīng)歷了兩個階段：第一個階段是網(wǎng)絡(luò)金融，把現(xiàn)有的金融產(chǎn)品搬到互聯(lián)網(wǎng)上，互聯(lián)網(wǎng)上面現(xiàn)在賣基金、賣理財(cái)、賣信托、賣保險(xiǎn)。第二個階段是大數(shù)據(jù)金融階段，通過數(shù)據(jù)重新去定義相應(yīng)的金融產(chǎn)品和相應(yīng)的金融服務(wù)。第三個階段正在萌芽，就是人工智能+互聯(lián)網(wǎng)金融的階段，網(wǎng)絡(luò)上有人稱之為智能金融時(shí)代。
從目前寧波當(dāng)?shù)氐幕ヂ?lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展來看，目前還停留在“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式：在傳統(tǒng)金融服務(wù)上進(jìn)行疊加，將互聯(lián)網(wǎng)式思維、互聯(lián)網(wǎng)式管理、互聯(lián)網(wǎng)式數(shù)據(jù)融合進(jìn)傳統(tǒng)金融服務(wù)，而這正是現(xiàn)在大部分互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)提供商正在做的事情。“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式也正在讓金融進(jìn)入“普惠金融”的階段，通過互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行補(bǔ)充，讓更多的人平等的享受到金融服務(wù)。但是，“互聯(lián)網(wǎng)+金融”的模式下，信息安全、投資風(fēng)控、資產(chǎn)調(diào)節(jié)等方面問題仍然存在，一定程度上說，互聯(lián)網(wǎng)增加了信息風(fēng)險(xiǎn)，也正是如此，摸索期的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)才會出現(xiàn)P2P跑路的現(xiàn)象，僅2015年，寧波當(dāng)?shù)氐腜2P公司跑路就多達(dá)9家之多。
人工智能是大趨勢，從阿爾法狗的表現(xiàn)以及人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的運(yùn)用來看，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的改造下將不再局限于“互聯(lián)網(wǎng)+金融”，而是逐漸向“互聯(lián)網(wǎng)+金融+大數(shù)據(jù)+人工智能”轉(zhuǎn)變。人工智能起到串聯(lián)起互聯(lián)網(wǎng)、金融、大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更加智能的精確計(jì)算的作用，實(shí)現(xiàn)大腦一般的思考，解決“互+金”模式下的諸多痛點(diǎn)。
從理財(cái)顧問、征信助手、智能風(fēng)控系統(tǒng)、防范性金融系統(tǒng)這四個層面來看，整個互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域正在朝著越來越“技術(shù)范兒”的方向上前進(jìn)，金融智能化成為大勢所趨。智能金融的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，讓產(chǎn)品背后的邏輯系統(tǒng)可以快速適應(yīng)場景數(shù)據(jù)，建立合適的評分規(guī)則、決策體系，真正給現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)金融帶來顛覆性的變化。無論是消費(fèi)金融領(lǐng)域還是風(fēng)控層面上，互聯(lián)網(wǎng)金融在人工智能的配合下正在呈現(xiàn)出無與倫比的嶄新打法。這也正是阿爾法狗打敗李世石之后，給金融智能化帶來的全新想象。
（四）人工智能將顛覆互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的風(fēng)控體系
匯總整個互聯(lián)網(wǎng)金融本質(zhì)，其實(shí)存在兩個層次風(fēng)險(xiǎn)，一是道德風(fēng)險(xiǎn)，二是經(jīng)營性風(fēng)險(xiǎn)。面對2016年不斷有“跑路”等負(fù)面消息縈繞的互聯(lián)網(wǎng)金融，去偽存真或成為首要任務(wù)。一些企業(yè)資金并沒有進(jìn)入到實(shí)體業(yè)務(wù)，而是進(jìn)入龐氏騙局，而去年出臺的監(jiān)管意見征求稿，監(jiān)管層管理方向還是較為清晰的，希望通過資金的有效監(jiān)控，將企業(yè)資金與個人用戶之間的資金進(jìn)行分離，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。然而人力畢竟有限，不可能時(shí)刻緊盯住所有互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，這時(shí)引入人工智能監(jiān)管就十分必要。
人工智能已經(jīng)在無人駕駛、圖像處理、語音識別方面取得了突破性的應(yīng)用，那互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域呢？李開復(fù)老師曾談及人工智能應(yīng)用的三個要素：數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力和商業(yè)變現(xiàn)的場景。人工智能解決金融界問題的過程，很好的對應(yīng)了這三個要素。也許，金融領(lǐng)域是人工智能最合適不過的顛覆場景。
在金融業(yè)務(wù)的前端，已經(jīng)有不少傳統(tǒng)銀行將人工智能用于為客戶定制服務(wù)，開發(fā)理財(cái)產(chǎn)品的應(yīng)用。例如巴克萊銀行和花旗銀行等。國內(nèi)銀行中走在科技前列的招商銀行，也開始試用全新的人工智能業(yè)務(wù)模式。未來人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融業(yè)前端會有更多的便捷精準(zhǔn)服務(wù)提供給客戶。
那么金融應(yīng)用領(lǐng)域的后端呢？信息安全、投資風(fēng)控、資產(chǎn)管理等方面的問題成了新問題，對于躲在觸屏手機(jī)背后的客戶，缺失了央行數(shù)據(jù)的客戶，銀行沒有辦法通過一雙雙眼睛去看到用戶是謙謙君子還是騙子流氓。這個時(shí)候，金融后端，傳統(tǒng)金融風(fēng)控手段覆蓋不到和難以觸及的，那么“互聯(lián)網(wǎng)+金融”業(yè)務(wù)就要結(jié)合更廣泛的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和人工智能手段，來處理更廣泛的金融客戶問題。
（五）人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用案例
Google、IBM等國際巨頭公司已經(jīng)將人工智能技術(shù)滲透在各種產(chǎn)品的方方面面，總體上看，國內(nèi)金融行業(yè)也逐步開始應(yīng)用人工智能技術(shù)，隨著國內(nèi)雙創(chuàng)政策的推動和對人工智能產(chǎn)業(yè)的投資拉動，預(yù)計(jì)廣泛應(yīng)用節(jié)點(diǎn)即將到來。
1.阿里巴巴旗下的螞蟻金服下設(shè)一個特殊的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，專門從事機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的前沿研究，并在螞蟻金服的業(yè)務(wù)場景下進(jìn)行一系列的創(chuàng)新和應(yīng)用，包括互聯(lián)網(wǎng)小貸、保險(xiǎn)、征信、智能投顧、客戶服務(wù)等多個領(lǐng)域。根據(jù)螞蟻金服公布數(shù)據(jù)，網(wǎng)商銀行的花唄與微貸業(yè)務(wù)上，使用機(jī)器學(xué)習(xí)把虛假交易率降低了近10倍，為支付寶的證件審核系統(tǒng)開發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的OCR系統(tǒng)，使證件校核時(shí)間從1天縮小到1秒，同時(shí)提升了30%的通過率。以智能客服為例，2016年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠(yuǎn)程客戶服務(wù)已經(jīng)由大數(shù)據(jù)智能機(jī)器人完成，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了100%的自動語音識別。當(dāng)用戶通過支付寶客戶端進(jìn)入“我的客服”后，人工智能開始發(fā)揮作用，“我的客服”會自動“猜”出用戶可能會有疑問的幾個點(diǎn)供選擇，這里一部分是所有用戶常見的問題，更精準(zhǔn)的是基于用戶使用的服務(wù)、時(shí)長、行為等變量抽取出的個性化疑問點(diǎn)；在交流中，則通過深度學(xué)習(xí)和語義分析等方式給出自動回答。問題識別模型的點(diǎn)擊準(zhǔn)確率在過去的時(shí)間里大幅提升，在花唄等業(yè)務(wù)上，機(jī)器人問答準(zhǔn)確率從67%提升到超過80%。
2.2015年，交通銀行推出智能網(wǎng)點(diǎn)機(jī)器人，并引發(fā)了金融銀行界的廣泛關(guān)注。它為實(shí)體機(jī)器人，采用語音識別和人臉識別技術(shù)，可以人機(jī)進(jìn)行語音交流，還可以識別熟悉客戶，在網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行客戶指引、介紹銀行的各類業(yè)務(wù)等。在語言交流過程中，它能回答客戶的各種問題，緩解等待辦理業(yè)務(wù)的銀行客戶潛在情緒，分擔(dān)大堂經(jīng)理的工作，分流客戶，節(jié)省客戶辦理時(shí)間。
3.百度教育信貸實(shí)現(xiàn)“秒批”。“人工智能對于金融也會產(chǎn)生變革性影響，可以真正做到讓征信升級”。6月8日，在2016百度聯(lián)盟峰會上，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏特別提到人工智能正在重構(gòu)包括金融在內(nèi)的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。他特別強(qiáng)調(diào)，“現(xiàn)在百度的教育貸款，基本上是以‘秒’的時(shí)間可以決定是不是給一個人貸款。”李彥宏講到的百度教育信貸的“秒批”，其具體的操作程序非常簡單，用戶想要獲取百度消費(fèi)信貸服務(wù)，只需在百度錢包APP“教育貸款”板塊上傳身份證，系統(tǒng)就能自動比對、確認(rèn)用戶身份信息，并根據(jù)信用記錄判定用戶所需的服務(wù)類型或額度，不僅能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程審批，審批時(shí)間更可縮短至“秒批”級別。秒批依靠的是百度以大數(shù)據(jù)和人工智能為基礎(chǔ)的嚴(yán)謹(jǐn)風(fēng)控體系。借助“大數(shù)據(jù)+人工智能”技術(shù)，百度風(fēng)控部門為有信貸需求的群體繪制用戶畫像，建立信用體系，加上圖像識別等人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，構(gòu)成了秒批的技術(shù)基礎(chǔ)。
篇9
余來文，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后、博士生導(dǎo)師、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、野文投資董事長、文字傳媒董事長，《商業(yè)智慧評論》和《創(chuàng)業(yè)管理評論》出品人，并任江西財(cái)經(jīng)大學(xué)、江西師范大學(xué)、江西理工大學(xué)、香港公開大學(xué)、澳門城市大學(xué)、亞洲城市大學(xué)等外聘MBA課程教授或創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。曾在海王集團(tuán)、遠(yuǎn)望谷股份、飛尚集團(tuán)等公司工作，歷任副總經(jīng)理、總經(jīng)理等職務(wù)，為大潔王集團(tuán)、南華西集團(tuán)、銅川礦務(wù)局、陜西煤業(yè)集團(tuán)等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學(xué)》《北大商業(yè)評論》《銷售與管理》《中國經(jīng)營報(bào)》《CHINA DAILY》以及人大報(bào)刊復(fù)印資料轉(zhuǎn)載等雜志報(bào)紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬物互聯(lián)與數(shù)據(jù)應(yīng)用》《分享經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)紅、社群與共享》《共享經(jīng)濟(jì)：下一個風(fēng)口》《互聯(lián)網(wǎng)：商業(yè)模式顛覆與重塑》《商業(yè)模式創(chuàng)新》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式：互聯(lián)網(wǎng)思維的顛覆與重塑》等30多本圖書。林曉偉，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)管理學(xué)博士，現(xiàn)為閩南師范大學(xué)商學(xué)院副教授，福建省“新世紀(jì)”人才。先后在《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》《經(jīng)濟(jì)管理》《國際貿(mào)易》《當(dāng)代財(cái)經(jīng)》《中國社會科學(xué)報(bào)》《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》《現(xiàn)代管理科學(xué)》等國內(nèi)核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫《智能時(shí)代：人工智能、超級計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)安全》《電子商務(wù)：分享、跨界與電商的融合》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式運(yùn)營與管理》《物流學(xué)》《財(cái)務(wù)管理》和《會計(jì)學(xué)》等圖書。主持福建省級課題4項(xiàng)，先后參與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目等省部級以上課題9項(xiàng)，參與詔安縣農(nóng)業(yè)和扶貧“十三五”規(guī)劃編制工作。主要研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)商業(yè)模式。
目
錄
1 第1章 智能時(shí)代
2 開章案例
6 1.1開啟智能時(shí)代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能時(shí)代之認(rèn)知顛覆
18 1.1.3人工智能——工作“終結(jié)者”
19 1.1.4新產(chǎn)業(yè)的催生——“智”家?guī)偷呐d起
25 1.2迎接嶄新的智能社會
25 1.2.1“數(shù)字化”——智能社會的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社會的“大動脈”
27 1.2.3“網(wǎng)絡(luò)化”——智能社會的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社會的“點(diǎn)金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社會的“新時(shí)代”
32 1.3智能生態(tài)——智能時(shí)代的終極奧義
32 1.3.1傳統(tǒng)工業(yè)邏輯的顛覆式創(chuàng)新
36 1.3.2人人創(chuàng)造，智能時(shí)代新分子
37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創(chuàng)造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未來人工智能生態(tài)圈
42 1.4智能時(shí)代的內(nèi)核
42 1.4.1人工智能之先發(fā)“智”人
45 1.4.2超級計(jì)算之千手“算”音
46 1.4.3云端服務(wù)之無上“云”法
47 1.4.4網(wǎng)絡(luò)安全之“安全”衛(wèi)士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 開章案例
62 2.1人工智能：讓機(jī)器更聰明
62 2.1.1人機(jī)大戰(zhàn)：阿爾法狗與柯潔
64 2.1.2人工智能與智能機(jī)器人
67 2.1.3機(jī)械思維向左，智能思維向右
68 2.1.4人機(jī)融合：超人類智能時(shí)代
72 2.2人工智能新認(rèn)知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是數(shù)據(jù)，而非程序
77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能時(shí)代
82 2.3大數(shù)據(jù)與人工智能
82 2.3.1數(shù)據(jù)驅(qū)動智能革命
85 2.3.2數(shù)據(jù)挖掘：從大數(shù)據(jù)中找規(guī)律
86 2.3.3大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)化
89 2.3.4大數(shù)據(jù)——人工智能的永恒動力
90 2.4人機(jī)融合：連接未來
93 2.4.1人工智能之“星際迷航”
95 2.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
96 2.4.3超越未來：人工智能之深度學(xué)習(xí)
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人機(jī)融合：未來ING
104 章末案例
109 第3章 超級計(jì)算
110 開章案例
114 3.1大話超級計(jì)算機(jī)
114 3.1.1 超級計(jì)算知多少
115 3.1.2 從數(shù)據(jù)到超級計(jì)算的飛躍
117 3.1.3 大千世界，“數(shù)”在掌握
119 3.1.4 數(shù)據(jù)流——“超算流體”
122 3.2時(shí)代新寵——超級計(jì)算機(jī)
123 3.2.1 超級計(jì)算，未來國之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大國超算之超常發(fā)展
132 3.3超級管理
132 3.3.1 數(shù)據(jù)收集——“超管”之“核基礎(chǔ)”
132 3.3.2 數(shù)據(jù)存儲——“超管”之“核聚變”
133 3.3.3 數(shù)據(jù)處理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超級計(jì)算安全
137 3.4表演時(shí)間：超算之應(yīng)用舞臺
137 3.4.1 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用：“互聯(lián)”的二次方
140 3.4.2 電子政務(wù)應(yīng)用：政務(wù)“超算”跨時(shí)代
141 3.4.3 精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用：超算醫(yī)療，快，準(zhǔn)，狠
145 3.4.4 智能交通應(yīng)用：數(shù)據(jù)出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投資應(yīng)用：“超算”致富經(jīng)
149 3.4.6 新零售應(yīng)用：“超”未來，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服務(wù)
160 開章案例
164 4.1云服務(wù)——“云”上境界
164 4.1.1 走進(jìn)“云”化時(shí)代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云計(jì)算推動“團(tuán)隊(duì)”
173 4.2直擊云計(jì)算
174 4.2.1 云計(jì)算為何物
178 4.2.2 云計(jì)算從哪里來
179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能
181 4.2.4 云計(jì)算未來規(guī)模
183 4.3雙重界：云計(jì)算與虛擬網(wǎng)絡(luò)
183 4.3.1 云計(jì)算與虛擬網(wǎng)絡(luò)關(guān)系
184 4.3.2 云服務(wù)之“虛化”技術(shù)
189 4.3.3 虛擬服務(wù)器——“虛化”技術(shù)承載終端
193 4.3.4 多云大融通——云存儲設(shè)備
195 4.3.5 有備無患——云資源備份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必爭之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強(qiáng)音
207 4.5云應(yīng)用——“云端”的機(jī)智強(qiáng)大
207 4.5.1 云應(yīng)用：極致“云”風(fēng)暴
210 4.5.2 云應(yīng)用、云服務(wù)與云計(jì)算
211 4.5.3 AI云運(yùn)用=“云端”最強(qiáng)音
212 章末案例
218 第5章 網(wǎng)絡(luò)安全
219 開章案例
223 5.1直擊網(wǎng)絡(luò)安全
223 5.1.1 計(jì)算機(jī)安全——21世紀(jì)的重點(diǎn)“安全區(qū)”
224 5.1.2 網(wǎng)絡(luò)安全：居安思危，嚴(yán)陣以待
227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的網(wǎng)絡(luò)安全
229 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)安全之認(rèn)知“大充電”
232 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)之危機(jī)四伏
236 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)安全的“威脅危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3網(wǎng)絡(luò)“歪腦筋”：犯罪與黑客
243 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊
247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠
250 5.4無處不在的安全管家——網(wǎng)絡(luò)安全管理
250 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系統(tǒng)：守口如瓶，從一而終
256 5.4.3 智能防火墻——安全防護(hù)之智能乾坤
260 5.4.4 網(wǎng)絡(luò)安全未來式：量子通信
264 章末案例
篇10
那么，到底什么是人工智能？我們又該如何解讀這兩方觀點(diǎn)？為此記者專訪了硅谷著名早期基金TEEC Angel Fund的幾位投資合伙人Jinlin Wang、Wenxiang Ma以及Xuhui Shao。
“超人工智能”引發(fā)最多爭議
在討論未來工程師會不會被機(jī)器取代這一問題之前，首先需要明確的是人工智能的定義以及分類。事實(shí)上，自人工智能誕生以來，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大。TEEC Angel Fund的幾位受訪合伙人向記者介紹，根據(jù)人工智能的實(shí)力不同，目前業(yè)界一般將人工智能技術(shù)分為三大類：
首先，弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI):弱人工智能是擅長于單一方面的人工智能。比如有能戰(zhàn)勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數(shù)據(jù)，它就不知道怎么回答你了。
其次，強(qiáng)人工智能Artificial General Intelligence (AGI):人類級別的人工智能。強(qiáng)人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創(chuàng)造強(qiáng)人工智能比創(chuàng)造弱人工智能難得多，我們現(xiàn)在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進(jìn)行思考、計(jì)劃、解決問題、抽象思維、理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等操作。”強(qiáng)人工智能在進(jìn)行這些操作時(shí)應(yīng)該和人類一樣得心應(yīng)手。
再次，超人工智能Artificial Superintelligence (ASI):牛津哲學(xué)家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強(qiáng)一點(diǎn)，也可以是各方面都比人類強(qiáng)萬億倍。
“事實(shí)上，超人工智能正是為什么‘人工智能’這一話題總能引起業(yè)界熱議的最重要的原因，同樣它也是引發(fā)‘人工智能的未來是工程師的消失的還是人人都是工程師’這一爭論的本質(zhì)源泉。”TEEC Angel Fund投資合伙人Jinlin Wang向記者表示。
正方觀點(diǎn)：工程師將會消失？
對于未來工程師會不會被機(jī)器取代這一問題，Jinlin Wang認(rèn)為，或許存在這樣的可能性。
目前，即使計(jì)算機(jī)軟件不斷發(fā)展，但是對于工程師而言，一個非常出色的工程師和一個一般的工程師之間的差距也是非常巨大的，這正是硅谷各大公司之間人才戰(zhàn)的原因——找到一個好的工程師是很不容易的。但未來，當(dāng)人工智能發(fā)展到一定階段，機(jī)器足夠強(qiáng)大到可以獨(dú)立自發(fā)地完成軟件開發(fā)從架構(gòu)到前后端等的整體過程，那么，或者到那時(shí)人類將不再需要軟件工程師。
“目前，硅谷各大公司都十分關(guān)心未來軟件發(fā)展戰(zhàn)略的問題，未來5至10年，或許人工智能可以發(fā)展到一個階段，目前仍舊依靠人工出產(chǎn)的軟件可以由機(jī)器自動完成，”Jinlin Wang表示，“雖然目前，機(jī)器能不能強(qiáng)大到設(shè)計(jì)出更強(qiáng)大的機(jī)器我們尚未可知，但是一旦在未來做到了這一點(diǎn)，那么工程師或許就將集體消失在歷史舞臺了。”
對此，Jinlin Wang還強(qiáng)調(diào)，機(jī)器自動完成軟件設(shè)計(jì)雖然目前看起來有些不切實(shí)際，但是并不意味著沒有這樣的可能性。“目前，隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力等性能的不斷提升，以往很多看似不可能的事情正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，比如，以往純手動完成的日程安排等工作，在未來有望借助機(jī)器自動完成——硅谷某家做Scheduling Software的創(chuàng)業(yè)公司正在致力于用機(jī)器解決這樣的事情，未來或許借助于人工智能軟件，公司可以自動化地安排和調(diào)整日程計(jì)劃，假設(shè)公司的一個員工突然生病了，兩秒之后軟件可以重新把公司人員日程重新進(jìn)行調(diào)整和安排。”
的確，如果未來，智能機(jī)器自己可以設(shè)計(jì)出更加智能的機(jī)器，那么也許我們將不再需要任何工程師了。對此，連比爾·蓋茨也認(rèn)為如果按照現(xiàn)在人工智能的發(fā)展程度，那么未來可能所有的人類都會集體失業(yè)。
反方觀點(diǎn)：人人都是工程師？
同時(shí)，對于“未來工程師會不會被機(jī)器取代”這一問題，Wenxiang Ma告訴記者，在硅谷，目前有另一派學(xué)者卻認(rèn)為答案是否定的，他們認(rèn)為機(jī)器有其自身局限性，無法完全替代人類，于此同時(shí)，隨著各種軟件架構(gòu)(Framework)以及工具的出現(xiàn)，未來編程門檻將進(jìn)一步降低，屆時(shí)人人都將成為軟件工程師。
“對于機(jī)器取代工程師，反對派們認(rèn)為，現(xiàn)在提及‘文盲’這個詞，大家會理解為這個人沒有讀過書、不識字，但是可能未來的文盲或者就是指這個人不懂編程，”Wenxiang Ma表示，“事實(shí)上，未來不論人工智能怎樣先進(jìn)，都仍要依靠人為來定義軟件的邏輯——短時(shí)間看，機(jī)器無法完全脫離人類的指導(dǎo)而自行完成軟件設(shè)計(jì)和開發(fā)過程。這是因?yàn)椋瑱C(jī)器本身就是人的產(chǎn)物，是人編寫出來的，因此它們自身具有局限性，也必須依靠人來幫助機(jī)器進(jìn)化。”
與此同時(shí)，另一個趨勢是，過去幾年的發(fā)展使得軟件開發(fā)的門檻越來越低，很多公司研發(fā)了很多架構(gòu)(Framework)以及工具，例如Google的AngularJS、Facebook的React等，使得編程變得越來越容易。目前很多公司正在使用這些架構(gòu)，僅需1到3個月就可以完成他們的軟件開發(fā)。“這是以前不可能發(fā)生的事情。事實(shí)上，目前的架構(gòu)仍不足夠先進(jìn)，等到這些架構(gòu)先進(jìn)到一定程度的時(shí)候，編程的門檻將前所未有地降低，屆時(shí)所有人都將變?yōu)楣こ處煟磥碛幸惶欤幊桃矊⒆兊孟裥『⒋罘e木一樣簡單。”
問題關(guān)鍵：機(jī)器是否具備自我學(xué)習(xí)能力
那么，對于上述正反兩方的觀點(diǎn)，問題的關(guān)鍵或者癥結(jié)在哪里呢？對此，TEEC Angel Fund的投資合伙人Xuhui Shao認(rèn)為，轉(zhuǎn)折點(diǎn)或者在于機(jī)器是否在未來的某一天具備自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力。
篇11
2016年3月，DeepMind研制的人工智能圍棋系統(tǒng)AlphaGo以4：1的戰(zhàn)績擊敗了韓國的圍棋高手李世石，把世界對人工智能的關(guān)注推向了前所未有的。各種各樣的議論噴涌而出。悲觀者大呼：“人工智能對于人類的潛在威脅太嚴(yán)重，應(yīng)當(dāng)通過立法限制甚至禁止人工智能的研究”；樂觀者高喊：“人工智能是人類的真正福音，只要把自己的思想意愿轉(zhuǎn)嫁給人工智能機(jī)器，人類就可以通過機(jī)器來實(shí)現(xiàn)長生不老的千年夢想”。在科技界，人們則在激動著、討論著：我們應(yīng)當(dāng)在什么樣的熱點(diǎn)技術(shù)上發(fā)力？是深度學(xué)習(xí)？是認(rèn)知技術(shù)？還是類腦計(jì)算？
回想這些年來，互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、智能制造、智慧城市、人工智能、機(jī)器人一波又一波的高新技術(shù)登臺亮相，中國科技界、教育界和產(chǎn)業(yè)界都在一個個地緊緊追趕。雖然在跟蹤追趕的過程中取得了不菲的進(jìn)展，但是人們不禁都在思考：對于人工智能來說，當(dāng)前社會的需求是什么？什么才是有效的創(chuàng)新戰(zhàn)略？怎樣才可以擺脫跟蹤追趕的被動局面，爭取到引領(lǐng)創(chuàng)新的話語權(quán)？
發(fā)展人工智能不應(yīng)當(dāng)是一種孤立性、局部性的行動，而應(yīng)當(dāng)是能夠帶動和引領(lǐng)整個科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。
1 人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
為了闡明“人工智能是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿”這個論斷，需要逐個澄清相關(guān)的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是當(dāng)代的重要交叉科學(xué)群？以及什么是當(dāng)代重要交叉科學(xué)群的創(chuàng)新前沿？
1.1 什么是人工智能
人工智能是一門“探索人類智能機(jī)理，創(chuàng)制人工智能機(jī)器，增強(qiáng)人類智力能力”的科學(xué)技術(shù)。從這個意義上可以理解，只要人類的智力能力得到了增強(qiáng)和擴(kuò)展，人們從事各種科學(xué)技術(shù)以至各種經(jīng)濟(jì)社會活動的智力能力就會得到有效提升，從而能夠有效促進(jìn)各行各業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。
那么，什么是人類智能？人類智能主要表現(xiàn)在人類主體為了不斷改善生存發(fā)展的水平而發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力。其中，發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力依賴于主體的目的、知識、直覺、理解力、想象力、靈感、頓悟、審美等內(nèi)在能力，因此被稱為“隱性智能”；解決問題的能力則主要依賴于獲得信息，生成知識，創(chuàng)生策略等外顯能力，因此被稱為“顯性智能”。
顯然，隱性智能十分抽象，幾近神秘，不僅研究起來甚為困難，就連理解起來也頗感玄奇，而顯性智能則相對可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原則是：基于人類主體給定的問題、知識、目標(biāo)（這就是人類發(fā)現(xiàn)問題和定義問題的能力）這些前提，研究如何利用信息、生成知識、創(chuàng)生策略來解決問題，達(dá)到目標(biāo)。也就是說，人工智能的研究遵循人類智能與人工智能相結(jié)合的原則：人類智能負(fù)責(zé)發(fā)現(xiàn)和定義問題，人工智能則負(fù)責(zé)在人類所給定的問題框架下解決問題。這樣，人工智能機(jī)器就可以成為人類認(rèn)識世界和改造世界的聰明助手。
由此可見，沒有生命，沒有目的，沒有靈感，也沒有審美能力的人工智能機(jī)器系統(tǒng)，原則上不具有隱性智能的能力，因而不可能獨(dú)立地發(fā)現(xiàn)問題和定義問題，只能在人類所發(fā)現(xiàn)和所定義的問題框架下去解決問題。因此，人工智能超越人類的恐懼缺乏科學(xué)根據(jù)。
1.2 什么是當(dāng)代重要的交叉科學(xué)群
當(dāng)今的時(shí)代是信息時(shí)代，認(rèn)識信息資源和利用信息資源為人類服務(wù)的信息科學(xué)是當(dāng)今時(shí)代的標(biāo)志性科學(xué)。具體來說，信息科學(xué)是“研究信息的性質(zhì)及其運(yùn)動規(guī)律的科學(xué)”，也就是以信息為研究對象，以信息的性質(zhì)及其運(yùn)動規(guī)律為研究內(nèi)容，以信息科學(xué)方法論為研究指南，以增強(qiáng)和擴(kuò)展人類信息功能（全部信息功能的有機(jī)整體就是人類的智力功能）為研究目標(biāo)的科學(xué)。換言之，信息科學(xué)的研究目標(biāo)就是擴(kuò)展人類的智力功能，而研究信息的性質(zhì)及其運(yùn)動規(guī)律和信息科學(xué)方法論都是為了實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展人類智力功能這個目標(biāo)服務(wù)的。
由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目標(biāo)，也是信息時(shí)代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的基本目的；而為了使人工智能系統(tǒng)能夠在人類發(fā)現(xiàn)和定義的問題框架下成功地解決問題，人工智能的研究必須從人類求解問題的能力中得到啟發(fā)。這表明，人工智能的研究需要向認(rèn)知科學(xué)學(xué)習(xí)，因?yàn)檎J(rèn)知科學(xué)就是研究人類自己是如何面對問題解決問題的。另一方面，認(rèn)知科學(xué)所研究的人類解決問題的機(jī)理又建立在腦科學(xué)的基礎(chǔ)之上，因此，人工智能的研究必須理解腦科學(xué)的工作機(jī)理。再者，人類發(fā)現(xiàn)問題、定義問題、解決問題的能力并不是永遠(yuǎn)固定不變的，而是不斷進(jìn)化和發(fā)展的。因此人工智能的研究還必須學(xué)習(xí)信息生物學(xué)，后者深刻地研究和揭示了人類能力不斷進(jìn)化的機(jī)制。可見，腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能是當(dāng)代最具重要意義的交叉科學(xué)群。這個科學(xué)群還包含更多的學(xué)科，恕不一一闡述。
1.3 什么是當(dāng)代重要科學(xué)群的創(chuàng)新前沿
雖然腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)、人工智能各有各的研究內(nèi)容，但是所有這些學(xué)科共同的目標(biāo)都是智能，如人類的智能（腦科學(xué)）、生物的智能（信息生物學(xué)）、人類智能的物質(zhì)基礎(chǔ)（腦科學(xué)）、人類智能和生物智能的工作機(jī)理（認(rèn)知科學(xué)）、人類智能和生物智能的進(jìn)化機(jī)制（認(rèn)知科學(xué)與信息生物學(xué)）、人類智能的信息基礎(chǔ)和研究方法論（信息科學(xué)）、人類智能的機(jī)器模擬和實(shí)現(xiàn)（人工智能）等。
所以，人類智能和人工智能是當(dāng)代這一重要交叉科學(xué)群共同的創(chuàng)新前沿。人們對于腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的理解深化了，就會促進(jìn)人工智能研究的發(fā)展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和創(chuàng)新，也必然能夠帶動腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、信息科學(xué)、信息生物學(xué)的突破與創(chuàng)新。
2 中國人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀：差距與優(yōu)勢
中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，大家平日都親身感受得到，應(yīng)當(dāng)比較熟悉，似乎無需贅言；但是國情是我們思考問題的基礎(chǔ)，因此不可不察。而且，我們對于中國在人工智能發(fā)展方面所存在的差距和優(yōu)勢的認(rèn)識，確實(shí)還有必要進(jìn)一步深化。
2.1 差距：顯差距，隱差距
大家都意識到，中國在人工智能的發(fā)展方面確實(shí)存在不少的差距。普遍J為，由于中國缺失了工業(yè)革命這個歷史階段的洗禮，因此在工業(yè)基礎(chǔ)和工藝水平方面天然存在明顯的不足。特別是中國微電子工業(yè)領(lǐng)域的高性能芯片制造能力有待進(jìn)一步加強(qiáng)，人工智能硬件系統(tǒng)的水平也有待進(jìn)一步提高等，這些都是眾所周知的顯差距。
然而，更值得深思的問題是：在人工智能的科學(xué)研究方面，長期以來，中國同行普遍習(xí)慣于跟蹤學(xué)習(xí)，缺乏突破創(chuàng)新的民族自信心，更缺乏引領(lǐng)國際的強(qiáng)烈意識。無論是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、語義網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)這些大概念，還是深度學(xué)習(xí)、無人駕駛、類腦計(jì)算這些技術(shù)思想，都是外國學(xué)者率先提出，然后才是中國學(xué)者蜂擁而上。加上這些年滋長蔓延起來的急功近利和學(xué)術(shù)誠信缺失，往往在蜂擁而上之后的一夜之間就會冒出許多“新成果”！這是中國人工智能發(fā)展存在的隱差距。
需要指出的是，顯差距正因?yàn)椤帮@”，已經(jīng)得到各有關(guān)方的高度重視，并且正在不斷地被縮小；但是，隱差距則因?yàn)椤半[”，不容易被察覺，至今還沒有引起各方面必要的重視，因此仍然是實(shí)現(xiàn)突破創(chuàng)新和引領(lǐng)戰(zhàn)略的隱患。
2.2 優(yōu)勢：現(xiàn)優(yōu)勢，潛優(yōu)勢
那么中國在人工智能研究中是否也存在什么優(yōu)勢呢？表面看來，似乎中國在人工智能研究領(lǐng)域一直處于跟蹤學(xué)習(xí)狀態(tài)，談不上存在什么優(yōu)勢；但是仔細(xì)考察發(fā)現(xiàn)其實(shí)不然，中國在人工智能研究中的確存在不可忽視的優(yōu)勢。
中國目前雖然在整體上還處于相對落后狀態(tài)，但在某些技術(shù)研究上卻處于國際領(lǐng)先地位。例如：語音識別技術(shù)，中國已經(jīng)在近期多次國際評測大賽中奪得世界冠軍；在汽車自動駕駛方面，中國的研發(fā)水平也與國際上旗鼓相當(dāng)；特別是在理論研究方面，中國在人工智能通用理論研究方面的機(jī)制主義人工智能理論、人工智能邏輯理論研究方面的泛邏輯學(xué)、人工智能數(shù)學(xué)方面的因素空間理論都是國際領(lǐng)先的成果。這些都是已經(jīng)涌現(xiàn)出來的現(xiàn)優(yōu)勢。
更加重要的是，像人工智能這樣既十分復(fù)雜又極其深刻的科學(xué)研究，勢必自覺或不自覺地受到科學(xué)方法論的影響。幾十年來，國際人工智能的研究形成三大學(xué)派，就是受了以分而治之為特征的機(jī)械還原方法論的影響，把復(fù)雜的人工智能研究分為結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派、功能模擬的物理符號系統(tǒng)學(xué)派、行為模擬的感知動作系統(tǒng)學(xué)派，而且長久以來互不認(rèn)可，不能形成人工智能研究的合力。科學(xué)論證充分表明，適于人工智能研究的科學(xué)方法論不是“機(jī)械還原論”的方法論，而應(yīng)當(dāng)是“信息生態(tài)論”的方法論。后者與中國歷來的“整體論”和“辨證論”思維傳統(tǒng)息息相通。因此，在人工智能的研究領(lǐng)域，中國握有方法論的潛在優(yōu)勢（潛優(yōu)勢），只要自覺地加以運(yùn)用，這種潛在優(yōu)勢完全可以轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的現(xiàn)實(shí)優(yōu)勢（現(xiàn)優(yōu)勢）。
3 人工智能的社會需求和發(fā)展中國人工智能的戰(zhàn)略建議
3.1 人工智能的社會需求
中國的信息化建設(shè)全面啟動于20世紀(jì)90年代，得益于現(xiàn)代信息技術(shù)的支持，取得了舉世矚目的輝煌成就，進(jìn)入了迎接復(fù)雜問題的新時(shí)期，面臨著巨大挑戰(zhàn)。從整個經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和全面改革的大局判斷，在多次講話中也明確指出，中國的改革開放進(jìn)入了攻堅(jiān)克難的深水區(qū)。眾所周知，人工智能技術(shù)是信息技術(shù)的高端前沿；因此，為了迎接復(fù)雜問題的挑戰(zhàn)，為了成功走出深水區(qū)到達(dá)勝利的彼岸，中國亟需人工智能科學(xué)技術(shù)的全面支持。
另一方面，縱觀當(dāng)今的國際環(huán)境不難發(fā)現(xiàn)，一些發(fā)達(dá)國家在中國黃海、臺海、東海、南海不斷制造緊張局勢，企圖以武力遏制中國的和平崛起。他們聲稱要長期投資人工智能，要用人工智能武器戰(zhàn)勝中國，對此不能不高度警惕，并采取果斷措施。
3.2 加快發(fā)展中國人工智能的建議
為加快發(fā)展中國人工智能，從戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、可操作的角度出發(fā)提出5項(xiàng)建議。
（1）頂層規(guī)劃。
火車跑得快，全靠車頭帶。建議設(shè)立國家級智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃與協(xié)調(diào)專家委員會，負(fù)責(zé)研究和提出中國智能科學(xué)技術(shù)發(fā)展的中長期規(guī)劃，制訂智能科學(xué)技術(shù)產(chǎn)學(xué)研發(fā)展的實(shí)施政策，協(xié)調(diào)和促進(jìn)中國智能科學(xué)技術(shù)的快速有序健康發(fā)展。
（2）人才培養(yǎng)。
萬事都緊要，人才是根本。建議國務(wù)院學(xué)位委員會把中國現(xiàn)有的“智能科學(xué)與技術(shù)”二級學(xué)科提升為一級學(xué)科，以形成系統(tǒng)完整的智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)體系；同時(shí)建議教育部在中小學(xué)開設(shè)智能科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)知識課程，開展課外興趣培育活動。
（3）創(chuàng)新研究。
跟蹤不可廢，創(chuàng)新更關(guān)鍵。在國家自然科學(xué)基金設(shè)置“智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論”專門領(lǐng)域，大力推進(jìn)智能科學(xué)基礎(chǔ)理論的突破創(chuàng)新；同時(shí)在國家“十三五”規(guī)劃設(shè)立智能制造、智能農(nóng)業(yè)、智能服務(wù)業(yè)、智能交通、智能網(wǎng)絡(luò)空間安全、智能教育等應(yīng)用專項(xiàng)。
（4）產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
創(chuàng)新是尖兵，產(chǎn)業(yè)是后盾。大力促進(jìn)中國智能化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在國家標(biāo)準(zhǔn)委員會建立智能產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)工作委員會，鼓勵有條件的單位和學(xué)術(shù)團(tuán)體開展各類智能技術(shù)產(chǎn)品的測試、評價(jià)和檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的研究，引導(dǎo)智能化產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品市場有序健康發(fā)展。
篇12
談創(chuàng)業(yè)：選擇的是一種生命狀態(tài)
在烏鎮(zhèn)，張泉靈的身邊多了一群“創(chuàng)客”，這個詞語亦成為本屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會的關(guān)鍵詞之一。創(chuàng)客（Mak-er）本指勇于創(chuàng)新，努力將自己的創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的人。在國內(nèi)，“創(chuàng)客”與“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”聯(lián)系在了一起，特指具有創(chuàng)新理念、自主創(chuàng)業(yè)的人。
談到創(chuàng)業(yè)，張泉靈感同身受。因?yàn)檗D(zhuǎn)行之后的她也是從一張白紙開始，對她而言，何嘗不是以創(chuàng)業(yè)者的姿態(tài)去做新的開拓？“創(chuàng)業(yè)選擇的不僅僅是一份工作，更是一種生命狀態(tài)。一旦開始創(chuàng)業(yè)，就相當(dāng)于把一個人永遠(yuǎn)放在了懸崖邊上。”
張泉靈表示，創(chuàng)業(yè)維艱這四個字真的不是簡單的詞語，創(chuàng)業(yè)有太多的未知性，需要承受異于常人的壓力。“有大量的情況，你努力了，好像一切都對了，但就是沒有成功，而且這個幾率非常高。所有的創(chuàng)業(yè)者都有一個共性，那就是心態(tài)上特別像神經(jīng)病，今天早上醒來感覺天都要塌了，堅(jiān)持不下去了，這一切一定會失敗，第二天早上醒來又覺得陽光明媚，未來前途無量。其實(shí)，本質(zhì)上今天和明天并沒有哪里不一樣，利或不利一直就在那里，只是某個細(xì)節(jié)因素會在你內(nèi)心被無限放大。”
互聯(lián)網(wǎng)下半場的競爭讓張泉靈意識到，太多認(rèn)知上的空白需要大量“充電”。而談及自己的變化，她又馬上調(diào)皮地笑了，“一句話形容，我經(jīng)常覺得自己上個禮拜有個特好的想法。我可不能保證我現(xiàn)在跟你說的都是對的，因?yàn)橄轮芪乙苍S又會覺得自己上一周特傻。”
談投資：切入生活才能獲得青睞
上次參加世界互聯(lián)網(wǎng)大會，張泉靈還是以央視主持人的身份來探討網(wǎng)絡(luò)大V的社會責(zé)任；時(shí)隔兩年再到烏鎮(zhèn)，轉(zhuǎn)型為投資人的她已經(jīng)開始關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)與人的生活之間的關(guān)聯(lián)。
人工智能，是當(dāng)下投資人相當(dāng)看好的領(lǐng)域。據(jù)了解，紫牛基金人工智能方向的項(xiàng)目2015年秋天才成立，迄今為止，他們只投了7個和人工智能相關(guān)的項(xiàng)目。現(xiàn)在的張泉靈依然保持著記者慣有的好奇心，在互聯(lián)網(wǎng)的下半場，人工智能到底能多快地改變?nèi)藗兊纳睿吭鯓拥娜斯ぶ悄苤档们嗖A？她給出的答案是，人工智能的賽場剛剛開始，想要受到投資人的追捧就要從本質(zhì)上切入生活。
在張泉靈看來，如果說移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是讓大量的人在信息面前變得平等，那么進(jìn)入人工智能時(shí)代，則是讓更多人享受到互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的便利。“比如我們不能指望全國最好的大夫幫助幾千公里之外的鄉(xiāng)村大夫做醫(yī)學(xué)判斷，卻可以讓人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而讓機(jī)器人大夫超過人類最好的大夫，然后進(jìn)行低成本復(fù)制讓全世界實(shí)現(xiàn)醫(yī)療上的進(jìn)步。”
目前紫牛基金已經(jīng)投了25個項(xiàng)目，對于這些項(xiàng)目，張泉靈拒絕進(jìn)行偏好排序，“這是投資人對他們最基本的尊重。其實(shí)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)已經(jīng)做出排序了，但投資人很少將他們并列在一起選出最佳來，因?yàn)槲覀兞私饷總€項(xiàng)目背后的努力。既然我們選擇了他們，就要相信他們正走在一個對的賽道上。有快有慢，不能期待每一顆種子種下去都能同時(shí)開花結(jié)果。”
張泉靈表示，接下來紫牛的投資規(guī)劃將幫助創(chuàng)業(yè)者更好地前行，在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域去做更深入的布局；而在內(nèi)容領(lǐng)域，紫牛也會有更大的擴(kuò)展。
談烏鎮(zhèn)：峰會本身就是一個好的IP
不管是小時(shí)候外婆的祖屋，還是做央視主播時(shí)參加烏鎮(zhèn)戲劇節(jié)，抑或是如今以投資人的身份參加世界互聯(lián)網(wǎng)大會，烏鎮(zhèn)，似乎與張泉靈有著化不開的緣分，她對烏鎮(zhèn)也有著道不明的情感。
在本屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，對烏鎮(zhèn)熟門熟路的張泉靈甚至主動給其他嘉賓當(dāng)起了“導(dǎo)游”。她笑言，“這是因?yàn)槲覂?nèi)心有非常強(qiáng)烈的想給烏鎮(zhèn)代言的主人翁精神。”
幾年前還是江南的烏鎮(zhèn)，很難想象今天會成為世界的烏鎮(zhèn)。談到烏鎮(zhèn)的變化，張泉靈也習(xí)慣于從投資人的角度來審視。“今天當(dāng)我們走在烏鎮(zhèn)的街道上可能感覺沒什么大的變化，還是我們印象中的古鎮(zhèn)。但真的沒有變化嗎？當(dāng)然有巨大的變化。每家小店、光纜、無線網(wǎng)絡(luò)，外面的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，今天的世界互聯(lián)網(wǎng)大會，一個月前的烏鎮(zhèn)戲劇節(jié)……烏鎮(zhèn)已經(jīng)成為全國最盈利的景區(qū)，年收入甚至超過了黃山。這是核心的變化。”
篇13
后來的故事我們都知道了，從2014年到現(xiàn)在，我們沒有看到任何一個產(chǎn)品因?yàn)楸娀I而獲得了普世意義上的成功。即便是第一個激活眾籌市場的Pebble，在2015年獲得超過2000萬美金融資(與此同時(shí)他們把第三代產(chǎn)品放在Kickstarter上“銷售”了2000多萬美金)，在2016年3月份卻宣布因資金緊張而裁員25%。
兩年過去了，當(dāng)回過頭觀察眾籌這個行業(yè)的時(shí)候。我發(fā)現(xiàn)自己的判斷太片面了——并不僅僅是眾籌已死，有可能是整個智能硬件行業(yè)集體踏空，而眾籌已死只是其中一個支線情節(jié)而已。
智能硬件產(chǎn)業(yè)傷痕累累
智能硬件的時(shí)代結(jié)束了：一個行業(yè)集體踏空的教訓(xùn)
這張圖片出自今天上午百度在大理的百度聯(lián)盟峰會，李彥宏的《下一幕·人工智能》主題演講。李彥宏的發(fā)言把移動互聯(lián)網(wǎng)說得“傷痕累累”，然后互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展分為三幕：PC互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能互聯(lián)網(wǎng)。
其實(shí)這種表達(dá)我從2014年開始在很多場合的演講中都提到過。區(qū)別在于，我曾經(jīng)說互聯(lián)網(wǎng)從PC時(shí)代到移動時(shí)代，下一個時(shí)代是智能硬件與物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代。
其實(shí)這個表達(dá)我想并不是完全不對。但實(shí)際情況是我所說的“智能硬件”和最終全行業(yè)踏空的“智能硬件”，并不是同一種東西。
正如上面這張圖所示，移動互聯(lián)網(wǎng)在這兩年遇到了一些問題。事實(shí)上智能硬件行業(yè)遇到的問題更大：
1、生產(chǎn)成本在有限幾個環(huán)節(jié)下降幅度明顯，但原因并不是技術(shù)的提升或者市場的擴(kuò)大，而主要原因是競爭激烈削減利潤。
2、銷售成本居高不下。感謝小米和樂視讓大家知道了BOM定價(jià)這個概念，但實(shí)際情況是必須留出BOM價(jià)三到五倍的利潤空間給渠道。當(dāng)然大家都在努力學(xué)習(xí)小米和樂視那種渠道自己造血反過來補(bǔ)貼生產(chǎn)的模式——這對技術(shù)團(tuán)隊(duì)來說比開發(fā)產(chǎn)品難度更高。
3、核心技術(shù)組件的采購和生產(chǎn)成本走高。華為消費(fèi)者BG近兩年的成功，不少人認(rèn)為重要因素在于大華為自有核心技術(shù)組件，不僅不受市場變化的影響，而且還從中獲利。而部分智能硬件產(chǎn)品，處于技術(shù)拼接的初級水平，也不受這一變化的影響，但深陷上述第二點(diǎn)的泥潭。
4、市場資源走向集中。這也是“眾籌已死”的核心邏輯，當(dāng)眾籌走向集中資源而不是分散資源的模式時(shí)，眾籌本身的意義已經(jīng)失去了。所有智能硬件產(chǎn)品都在爭奪被集中在大平臺的市場資源時(shí)，智能硬件的市場競爭就變成大平臺的競爭。而在大平臺競爭中，智能硬件不是關(guān)鍵變量。衣食住行才是。社會化媒體的發(fā)展給了智能硬件一個美麗的錯覺，可以找個應(yīng)屆生運(yùn)營微博微信就獲得足夠的市場資源——顯然事實(shí)證明并不是如此。
這些問題相信每個投身智能硬件行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們都感同身受。而大家的問題——也是我過去半年一直在思考的問題是：怎么解決呢？
我想現(xiàn)在我已經(jīng)想清楚了：無解。我們在兩年前說的創(chuàng)客與智能硬件，可能真的是踏空了。
為什么智能硬件是一場美麗的誤會？
智能硬件時(shí)代結(jié)束的邏輯，其實(shí)和上一節(jié)描述的市場問題是一樣的。
基于拼接已有技術(shù)組織新產(chǎn)品的智能硬件，是一個充分競爭甚至是過度競爭的市場。所以到最后拼殺的并不是產(chǎn)品水平，而是大家的商業(yè)資源能力。誰的資源多，誰的資源便宜誰勝出。
但對于本身就著眼于資源的團(tuán)隊(duì)來說，同樣的資源放在其他消費(fèi)品上獲得的利潤更高，智能硬件行業(yè)整體在這方面并沒有競爭力。
所以，如果是一個產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，智能硬件創(chuàng)業(yè)窗口已經(jīng)結(jié)束了：如果是一個資源團(tuán)隊(duì)，在我發(fā)這篇文章之前肯定已經(jīng)調(diào)整方向操辦其他行業(yè)了；如果是一個上游供應(yīng)商，是時(shí)候放棄成為獨(dú)立平臺和獨(dú)立品牌，退守大客戶訂單了。
而大客戶們，有誰在這三年的創(chuàng)客與智能硬件潮流中全身而退了呢？小米、樂視、京東。
還有當(dāng)年就審時(shí)度勢退而結(jié)網(wǎng)的阿里與騰訊。以及押注更遙遠(yuǎn)未來的百度。
科技公司中市場資源最多的BAT，壓根沒有參戰(zhàn)。所以連“資源戰(zhàn)”、“兩敗俱傷”之類的說法都提不上。只能說是“集體踏空”。
為什么這么多聰明的創(chuàng)業(yè)者和投資人會集體踏空？
而最有意思的問題在于，這樣一次“集體踏空”為什么會發(fā)生。畢竟國家在提出“雙創(chuàng)”之前，所有人，包括我自己，都毫不懷疑新的硬件和終端將改變一切。
這里有很多微妙的巧合。梳理線索需要太多篇幅，我直接說結(jié)論：
風(fēng)暴眼是小米。
2014年移動互聯(lián)網(wǎng)的玩法基本清晰，App和手機(jī)設(shè)備本身已經(jīng)沒有產(chǎn)生資本黑馬的窗口，早在2013年站穩(wěn)百億美金的小米仍在估值狂飆。
彼時(shí)華為消費(fèi)者BG的翻身之作mate7剛剛，離市場發(fā)酵還有半年。而離樂視提出“生態(tài)化反”還有一年。
而小米呢？小米手機(jī)仍在勢能高位，而小米耳機(jī)和小米手環(huán)在2013年和2014年刷新了整個消費(fèi)電子業(yè)的認(rèn)知。“小米生態(tài)鏈”幾乎是整個科技圈的年度話題。
對于剛從阿里上市套現(xiàn)出來的大筆熱錢來說，2014年沒有比小米或者小米的跟隨者更好的投資標(biāo)的了——即便現(xiàn)在回看，也是如此。
于是羊群效應(yīng)出現(xiàn)了。投資人心態(tài)是：能投小米最好，投不了小米就投小米生態(tài)鏈，投不了小米生態(tài)鏈就投可能并入生態(tài)鏈的智能硬件公司，再不濟(jì)也要投個跟隨小米模式的創(chuàng)業(yè)公司。
這些投資標(biāo)的公司并不是現(xiàn)成的。在沒有公司生造公司也要上的資本預(yù)期下，2013年剛剛小成氣候的“創(chuàng)客群體”被推到了創(chuàng)業(yè)的風(fēng)口浪尖。用不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼f法來總結(jié)，2014年資本的預(yù)期是這些創(chuàng)客們說不定就能干出下一個小米來。
而到此時(shí)此刻，2016年的夏天，當(dāng)小米遇到全行業(yè)性的增長減速，再加上美金加息、GP和LP一起退守。
當(dāng)作為頭羊的小米慢下來時(shí)，跟在后面的羊群里有些抬頭發(fā)現(xiàn)盲從跟隨到了一個并不適合自己的地方；而有些還在低頭趕路覓食，不管前面是不是懸崖。
“智能硬件”的時(shí)代結(jié)束了，智能的時(shí)代才剛剛開始
綜上所述，這次“集體踏空”是許許多多微妙的巧合一同發(fā)生而產(chǎn)生的特有的現(xiàn)象。不僅僅發(fā)生在中國，也發(fā)生在大洋彼岸的美國。畢竟，雙方同時(shí)擁有了一批規(guī)模可觀的“創(chuàng)客”，雙方擁有的是同一筆金額巨大的游蕩熱錢，而且雙方都在移動互聯(lián)網(wǎng)的的沖擊下尋找下一個世界級的黑馬創(chuàng)業(yè)者——哦，他們現(xiàn)在的流行詞是“獨(dú)角獸”。
但事實(shí)是，到2016年，全球商業(yè)創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的領(lǐng)導(dǎo)者，還是那一批在十年前就找對了方向的大公司。
這意味著什么呢？意味著雖然過去兩年的“智能硬件”并不是什么“巨大的顛覆”，但這個顛覆一定會來。
而走向智能這件事，現(xiàn)在全行業(yè)已經(jīng)比過去兩年靠譜多了。最起碼，我們在關(guān)注過AlphaGo之后，不會以為給小電器加個App就是智能了。
2016年我們看到的是：
技術(shù)拼接開發(fā)新產(chǎn)品的浪潮已經(jīng)偃旗息鼓，大家也回歸到了“智能”的正途上，關(guān)注底層的感知、識別、算法等等核心技術(shù)；
而這些核心技術(shù)研發(fā)也不再是幾個互聯(lián)網(wǎng)公司的業(yè)務(wù)前端能搞定的，越來越多的科研機(jī)構(gòu)、高校實(shí)驗(yàn)室等開始在智能領(lǐng)域嶄露頭角；
在這些專業(yè)的學(xué)者指導(dǎo)下，電子世界的人工智能與原子世界的自動化技術(shù)走向了一個非常好的結(jié)合趨勢。
于是，智能硬件一波浪潮結(jié)束了，創(chuàng)業(yè)窗口也關(guān)閉了。而緊接的是，人工智能與機(jī)器人的新浪潮。
上一波浪潮的結(jié)果，是全行業(yè)“集體踏空”，那么人工智能與機(jī)器人，會不會是又一次被高估的玄幻故事呢？
為什么人工智能與機(jī)器人是“智能”的正道？
與上一波“智能硬件”不一樣，人工智能與機(jī)器人的門檻很高。當(dāng)然，也不排除和智能硬件玩法一樣的創(chuàng)業(yè)公司早就盯上了“機(jī)器人”，把一些外觀特別的平板電腦稱之為機(jī)器人。
但正如前述智能硬件不會成功的原因一樣，這些類平板電腦的機(jī)器人，最終會陷入市場資源競爭的泥潭中一蹶不振。
而真正的機(jī)器人公司不會受到市場資源波動的影響。因?yàn)榭陀^的技術(shù)門檻與人才門檻，會使得這些公司始終處于定價(jià)權(quán)的尖端。而為了維護(hù)這種定價(jià)權(quán)，有價(jià)值的人工智能與機(jī)器人公司都不難找到自己的初期客戶，只要愿意，這些公司可以輕松維持舒服的利潤規(guī)模。
技術(shù)門檻與人才門檻難以企及，使得富集資源的平臺必須與這些公司形成共生的生態(tài)。而不是智能硬件時(shí)代的“食物鏈模式”。至少在客觀狀態(tài)上，這樣的產(chǎn)業(yè)模式指向的是數(shù)個資深玩家的各具特色，而不是某個產(chǎn)業(yè)派系一家獨(dú)大。
引用上文的羊群比喻，在人工智能與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)啟蒙的2016年，并沒有“頭羊”的出現(xiàn)，而是若干有潛力的地塊分布著不同種類的羊，吃著不同的草。
更重要的是，這不是一個熱錢想投就投得進(jìn)的領(lǐng)域。因?yàn)榧夹g(shù)成本和人才成本太高，要投機(jī)地把股份商品化，或者技術(shù)產(chǎn)品金融化，都是得不償失的。何況現(xiàn)在對資本機(jī)構(gòu)來說是個頗不舒服的下行波段。
種種跡象表明，人工智能與機(jī)器人將是一個相對健康的長期浪潮。在智能硬件的先烈面前，技術(shù)突破的發(fā)展勢頭并沒有減緩，而商業(yè)運(yùn)營和流量運(yùn)營因?yàn)闊徨X的退縮而相對平穩(wěn)。這個領(lǐng)域可能很難在一兩年殺出一統(tǒng)天下的黑馬公司，但智能化的未來，我所說的“第三代網(wǎng)絡(luò)”，李彥宏今天所說的“互聯(lián)網(wǎng)第三幕”，終于看到有可能黎明的希望了。
回想二十年前，中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)能夠發(fā)展起來，并不是靠idea和小聰明，是權(quán)貴、商人(資本)、科學(xué)家和(改革開放后)第一代海歸共同推動而成功的。而且中間還經(jīng)歷了兩次大規(guī)模的質(zhì)疑和泡沫破滅。這是一個大時(shí)代的大運(yùn)動。
所以，一個靠idea推起來的“智能硬件”時(shí)代，最終落得一個“集體踏空”的評價(jià)，也不奇怪。
已經(jīng)站穩(wěn)的“智能硬件”們會繼續(xù)下去，但不會有超出常識的增長，也不會有新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會了。我相信小米手環(huán)銷量一定會繼續(xù)增長，也相信京東的叮咚音箱會持續(xù)熱銷……
但如果有個創(chuàng)業(yè)者跳出來說，要做一個手環(huán)干掉華米，或者說做個音箱一統(tǒng)智能家居，大家也不會相信的。
可喜的是，人工智能與機(jī)器人，開始有了一點(diǎn)點(diǎn)“大時(shí)代的大運(yùn)動”的感覺。勞動密集產(chǎn)業(yè)、資本密集產(chǎn)業(yè)、知識密集產(chǎn)業(yè)在同時(shí)向人工智能與機(jī)器人的未知領(lǐng)域前進(jìn)。
