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放下價格戰,人工智能更值得投入

發布時間:2015-3-23 17:16    發布者:集芯城IC批發網
  如果說2014年要評一個最佳公益獎,我一定會給滴滴快的兩家公司,背靠騰訊和阿里,請全國人民打車無數。但誰都知道,這絕對不會是持久的。

  打車補貼大戰只是當今巨頭競爭的一個縮影。描述BAT三家關系時,往往喜歡用三國的地圖一字擺開,站在通訊、搜索、電商的基礎上,只要對方有什么,自己就得有什么,這種貼身肉搏戰術的極致,便是赤裸裸的拼錢。情理之中,卻并不明智。如同核冷戰時期的核戰爭,殺敵一千,自傷八百。BAT三家市值超4000億美元的規模,拿來打最簡單的價格戰,不合算之處不需多言。

  于是,這樣的勢頭有了變化。物極必反。

  昨天的IT領袖峰會上,馬化騰對BAT之間的關系描述很清晰,“過去會有這種不太健康的短期行為。是因為人機交互,包括移動支付、地圖等等,大家都很擔心失去了先機之后會對自身的生態造成致命的傷害,其實到底有多大的傷害大家都不清楚,就覺得丟了很恐怖。但現在,我們發現很多競爭也沒有用,我打不死你,你也打不死我,最終會達到。

  例如騰訊和阿里都是股東的華誼兄弟,例如快的和滴滴的合并,尤其是后者,巨頭的思路開始了變化,那資源放哪兒去了呢?探索行業的未來,讓互聯網從虛擬世界走到真正的衣食住行,或走到更根源的方向,比如人工智能。

  人工智能已經不算純科學研究了,往往用戶需求和產業協作,或有助于純科學研究的方式,BAT在人工智能上的投入和布局已經開始,雖然相比硅谷還有一些不足,但這次的轉變,或將在下一個技術革命中,讓中國企業占據領跑先機吧。

  這樣想,你就不難解釋,為何IT領袖峰會的最核心論壇(李彥宏、馬化騰、楊元慶的對話)會被安排在兩個做研究的嘉賓后面吧。

  先說說第一個發言的吳恩達,百度首席科學家,前斯坦福大學教授,2010年加入谷歌開發團隊XLab(就是那個開發谷歌眼鏡和無人駕駛的神秘團隊),合作建立全球最大的神經網絡——谷歌大腦,2014年加入百度,和百度大腦項目密切相關。這個“融合深度學習算法、數據建模、大規模GPU并行化平臺等技術”的項目,簡單在說,就是在學習。

  吳恩達用了一個火箭的例子說深度學習的進展。構造一個好的火箭,需要好的發動機和好的燃料。回到深度學習,發動機是算力(GPU、HPC組成的神經元網絡)和算法,而燃料就是海量有效的數據。

  他認為,和硅谷相比,中國必備發動機的優勢,而燃料相對不足。但換句話來說,沒有一個很大的差異,靠持續投入,回報可期。具體到應用上來說,吳恩達認為在三個領域已經開始了重大創新,就是圖像、語音和行為。

  深度學習和大數據是不同的,尤其是圖像、語音的識別,大數據更多的是在對比,更大的數據庫意味著更高的匹配,而深度學習則只要數據在一個量級以后,“大腦”能學會行為方式,并了解語意。這需要更好的接口和更準確的數據。這里,吳恩達拿出了0.3%的人臉識別錯誤率、95%的語音識別準確率。雖然已經很高,但還沒有到徹底顛覆傳播輸入方式的精準度,這些都需要更多的長期投入。

  還有自然語言和行為預測等方面,百度這樣的投資,比投資圈地更有意義,而對搜索的核心商業模式來說也極為重要。相當于看未來十年,而不是一兩年的行為了。

  第二位發言的華大基因總裁王俊就更直接。華大基因在做的,是基因改變生活的服務,通過檢測基因,做生老病死的選擇。基因上的核心技術非我所長,但大數據和強大的算力對基因的分析能力,則落回了IT的技術范疇。

  目前,華大基因稱的國家基因庫,數據量已經超過歐美國家。深圳市市長許勤也表示,希望人工智能和生物科學能夠更好的融合,實現全基因測序、每個基因認定,就將把人類社會推向N.0當中。

  除了上述內容之外,人工智能在微軟小冰、無人駕駛等熱門話題的推動下,已經開始走向主流聲音。做為行業的領導企業,往往占據行業80%的利潤,如蘋果。加上互聯網行業特有的高利潤率,分紅和做投資并不是保持企業長期競爭力的最好方式,還是來做做前沿性的探索吧。(王杰聰)


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