人工智能的创业“风口”

人工智能的创业“风口”

大家好，我是姚欣，今天很高兴能够做这次跨群的直播，这也是我在网上做上千人的这样一个分享，虽然看不见大家，但还是有点小紧张。今天我的分享也是从过去半年时间，我在硅谷居住游学的一些心得和体会，我先简单介绍下自己，我是pptv网络电视的创始人，2004年在华中科技大学休学，然后创办公司，14年后，我离开公司。过去的一年时间，很多时间都在看新的方向，那今天的分享实际上也是我在硅谷游学的一些心得和体会。

在过去十多年的创业过程中，我很大的一个感受，创业者其实非常的难，因为一方面创业者需要有从0到1，他的这种产品加直觉。但其实创业者更重要的一点，还需要跟你喜欢的事业结合起来。当我在结束pptv的创业之后，实际上过去一年多的时间，我一直在思考，下一次新的机会和机遇在哪里，或者下一波，巨大的风口在哪里？实际上也是带着这个问题，我在硅谷停留了半年多的时间，然后看了很多相关领域，但在这么多领域里面，可能我觉得最为感受强烈的是技术创新的氛围。

我先把我的观点抛出来，我觉得从硅谷的经验来看，接下来整个创新周期会进行一次更迭，实际上我们知道过去的十多年，特别是98、99年互联网开始起来，这十几年的起起伏伏里，互联网的商业模式或者模式创新是整个互联网的核心，因为他的技术创新早就已经突破了，包括pptv这个业务，商业模式本身，其实我们都是将很多传统行业搬到网络上来，但我同时有能感觉到，新的一轮创新周期，可能它的核心题材会以技术为主，为什么这样？我在硅谷，也看了许多硅谷的历史，给大家做一个小小的分享。

如果大家有机会去硅谷的话，我非常推荐一定要去那个Mountain View山景城，距离谷歌总部不远的计算机历史博物馆，在博物馆详细介绍了整个硅谷是怎么诞生的，包括整个计算机产业怎么从无到有发展起来的。在看整个博物馆的时候，能感觉到，在每一个不同的时代，最核心的主题或者每一次时代的变迁，其背后的科技力量实际上是由这三种能力构成的，分别是计算、交互和连接。

这三种能力每一次出现质的飞跃，都会推动一次产业的大革新，比如pc时代，主要是因为CPU摩尔定律，然后得到了一种指数级的计算能力不断的叠加，就是平均18~24个月左右，计算能力提升一倍，但成本下降很快。所以今天我们的计算机其实在当年来讲的话，已经算是超级计算机了。另外一个很重要的事情，就是发生在PC时代，大家都读过《乔布斯传》，大家可能注意其中，提到了乔布斯从施乐公司的研究中心偷学到了GUI图形界面，其实开发这种图形界面以及操作方式，也包括开始大量使用鼠标这种新的交互手段。其实在这里有一个很有趣的一点，大家发现没有。

就是PC，我们在80年代以前统一叫做计算机，但是在80年代以后，大家开始称之为电脑，实际上从计算机到电脑这个翻译的变迁，你也能感觉到在PC诞生之前，其实那个时候的电脑更多的是一个专有的计算工具，但在这之后缺成了一个电子辅助大脑，那这一点也是拜整个GUA图形界面的诞生，很多专业的操作不再由专业用户才能使用，而是普通的消费者。普通的办公白领都可以方便的操作电脑，而不是只有程序员才能操作电脑，那这个其实也是Ω对PC时代普及很大的推进。

那第三块来讲的话是局域网技术，我还记得当年最开始在80年代末90年代初，当时使用的电脑还叫微机，用那个时候的话来讲的话，实际上就开始有小范围的和区域性的联网，主要是因为单机的计算能力太薄弱了，或者存储空间太有限了。这个时候的话，就把一个房间里面的多台电脑连接起来，承担不同的角色，这就是那个时候的局域网，但局域网这个名字也决定了，它只是在一个小小的固定区域范围内，但它给未来的互联网打下了很好的一个基础。

实际上到了1995年互联网时代普及。普及的几个典型特征就是：在计算方面，客户服务机器开始发展起来了，就是因为虽然有CPU摩尔定律，这样不断的每1~2年性能翻倍提升，但还是太慢了。那这个时候大家想说，能不能让我们的每个人使用的电脑连到一台非常强劲的电脑上面去，那我们就可以调用这台强劲电脑的服务器端的计算存储能力，那这个就是客服机服务器的发起的缘由。也开始由访问本机资源到访问对方服务器资源的时代，但这种访问最先开始也是基于命令行、基于指令的，也只有专业人士才能操作。我记得最早在互联网上，上网都是需要敲指令的。

所以针对这种不方便，在94、95年的时候，又有一家著名的公司诞生了。这家公司叫Net网景，诞生之初，连续在华尔街涨停，其实这家公司最重要的一件事情是发明了浏览器，而且是图形界面的浏览器，实际上再次将整个上网的门槛大幅降低，不在是针对专业人士才可以使用，而普通消费者，我只要会使用鼠标键盘，我也可以去上网。所以才有了后来互联网时代的到来，但我们也要知道，在互联网时代，我们早先上网的方式主要是我们的PC机，然后连接一个modem，拨号上网。我记得当年在国内互联网94、95年的时候，网费非常的贵，每小时都是几十块钱，那个时候都是需要的时候练上去去，不需要的时候就断开，按照使用时间来计费。

而随着技术的不断进步，在十多年以后，就是到了2010年前后，特别是iPhone3GS的发明发布为标志，我们迎来了全新的移动互联网时代，移动互联网时代同样的也是三种能力的一个质的飞跃。一个就是云计算，实际上就比服务器计算，我们可以更进一步去强化服务器端的资源与计算能力，不仅仅是把一个区的服务器连接起来，甚至把全球的服务器连接起来。比如说谷歌，据说现在服务器数量已经是近千万台，它在全球可能有数千个这种计算节点，然后把这些能力连接起来，形成一个庞大的围绕全球的这样的一个云计算网络，那这个就是云计算能力的提升。另外一个来讲，手机也成为一个非常重要的交互终端。

手机跟键盘最大的差别是，触控的发明。所以说当年还在用键盘的，比如黑莓、诺基亚那种，还不是真正的移动互联网时代。这里还的再次感谢乔布斯的发明，让我们用这种触摸的方式去操控。举个例子，比如我的父母，在PC互联网时代只能上网，没法聊天，因为他们打字不会用拼音，但现在他们用微信可以很方便的输入，很方便的交流。同时的话，手机还集成了各种位置传感器、摄像头等设备，其实可以更方面的让我们去感知这个世界，所以手机也不断成为我们新的移动互联网时代的交互中心，触控也成为我们主要的操作手段。

当然在移动互联网时代，最大的差别还不仅仅是前两项，它的连接方式发生，发生了一个质的飞跃，就是从最开始的有线拨号上网到后来的3G普及，大家开始无线上网，4G之后速度更快。实际上一方面，我们可以看到上网更方便啦，更快了，不需要网线了。但其实无线比有线更重要的一个区别是什么？无线的情况下，你可以全天候24小时都在线，PC机时代你必须停留在PC机前面，PC机连上网的时候才是上网。举个例子，大家都知道早些年我们使用QQ的时候，有个隐身的功能，但是现在你用微信不会让你隐身，因为默认就是你都已经连在网上了，随时随地都可以访问和连接互联网。

我特别想指出，这种方式不仅仅只是一种技术的提升。其实在它的背后还隐藏着商业模式的变迁。举个例子，就想我们看到的新的商业模式，比如嘀嘀打车、uber，那你能看到，如果在当年还是有线拨号上网的情况下，这种服务是不可能诞生的。司机不可能在PC机前面接这个单，然后再去接客。而今天司机随时在车里就可以接单，我们也可以方便在车里进行支付，这个时候是全在线的。可以说，真正的相当于把所有的人通过智能手机连接到一张网里面去。所以说，我想移动互联网时代，也是我称人联网时代的终极。

当然，这是我们的过去所经历的三个重要的时代。在短的30年间发生的变化，那我今天能看到的是，这种变化并没有停止反而越来越快，而且越来越具有想象力。计算交互连接也在进入，在未来3到5年会出现新的一次质的飞跃。那第一个我们先来看计算，这是一张大家可能很熟悉的照片，是1997年应该讲当时的是IBM的深蓝电脑超级计算机，在跟卡斯帕罗夫国际象棋棋王在下棋，第一次95年是输了，然后97年的话最后3:，2，艰难战胜了这个卡斯帕罗夫，实际上这个是我们大家知道的，第一次用这种计算机下赢了人类的冠军。

当然，我想说的是，其实这个事情还没有完。是IBM在深蓝获胜之后，这个项目在继续往前研发。我这里摘取了一段2005年的一本著名的畅销书，《奇点临近》的其中的一段，实际上他讲到了就是在05年的时候，IBM就推出了一个新的一套程序叫申·弗里茨再次下赢了人类冠军。但是，这个申·弗里茨很重要的一点，跟深蓝的不同是，它的计算能力是使用的普通的服务器来搭建的，但是知道深蓝当年能下赢卡斯帕罗夫，主要在于IBM为深蓝重新定制了一套精简指令集，就是专门为下棋做了一台电脑，那最后其实是靠它的计算能力，庞大的计算量下赢了这个人类冠军。

这个新的算法我们就称之为叫深度学习。实际上深度学习可能最近大家听了很多，其实这是人工智能最近能取得质的飞跃，非常重要的一环上。为了方便大家理解，其实深度学习最常用的我们采用是某种深度神经网络。我给这里大家贴了一个截图，右下角有它的网址，大家感兴趣的话都可以去访问。这个是谷歌的一个开源项目tensorflow，就是它的一个深度学习框架，采用一种非常图形化的方式，让大家来感受。实际上我们看到，中间的部分其实就是一个深度学习的网络，这个图里面我们大概摆了6个隐层，就6个中间层，然后最左边的话是输入的数据，最右边图形的话是输出的结果，这个问题是做一个分类，就是让计算机自动的学习。

视频Tensorflow

让计算机自动的能够将左边的这个图形里面不同颜色的点能够通过画一条曲线，然后把它隔离出来，或者分类出来，然后的话形成右边这样一个分类函数。然后我们可以看到最后的一个结果，右上角的话，大家能看到图的这边有一个曲线，这个曲线的话实际上是一个，就是收敛函数，或者说就是它实际上是通过大量的自动学习，最后的把这个函数倒推出来的。其实如果说让我们简单的讲什么叫深度学习的话，其实就是，在一组给定的输入输出的数据中，去传出一个最优解，就像我们解方程等式的两边都已经知道了。然后，我们现在需要确定的是xyz等于多少，那这个如果只有一个方程式的话不好解，但如果方程是数量很多的话，就有机会了。

其实alpha go之所以能获得这么大的进步，实际上来自于3个方面。第一个来讲的话就深度神经网络这一套算法在过去的这六七年时间得到了一个质的飞跃；但另外一方面，也是来自于计算能力的一个大规模的提升，特别是我们以前的计算都用的是CPU资源，就是我们的服务器。而这次在人工智能的深度学习计算来讲，大量的在使用GPU就是我们的显卡进行并行的计算，因为大家可能不知道，我们一个显卡里面，可能他有上百上千个微核就等于是几百个核的一个卡，那我们一般CPU的话，可能只有4个和8个核。但是一个GPU目前新的这种商用版本有1000，多个核在一个卡里面，那将很多个显卡并联的话，就能有几千几万个微型的计算机，让我们来进行快速计算。

那另外一方面来讲的话就是数据，刚才其实我在用一个所谓的解读方程式的这样一个方式来给大家做一个粗略的描述，不精准的描述。其实，当我们的已知的数据越来越多，我们的这种，方程是越来越多，那这样的话，其实我们是有机会去猜出来，xyz分别等于多少？实际上，深度学习有一个训练的过程，就是将大量的已经有标签的数据输入进去，让计算机不断的去缩小猜测的这个范围。最后逐渐，你合成了一个图，一个函数，你合的一个最优解。实际上就是当右上角曲线开始。这个接近于零的时候就证明计算机已经推你出来了一条可能的解法的方程，那这个方程就是训练出来的一个模型，实际上，今天这幅图你能看到，在过去3年时间获得了50倍以上的提升。

对，这是一个来自于NVIDIA就是显卡公司的一个报告，上能看到在3年多时间，我们的这个人工智能的计算能力，大概提升了50倍。那这50倍的提升，一方面来自于它的芯片的提升，比如大家能看到从CPU到2013年在使用k40，就特斯拉k40的芯片，到2015年使用m40的芯片，这是一个质的飞跃，但另外一方面也是算法。从这个QDN的一代到三代到四代也实现了不断的飞跃。由此的话，这几种能力的结合就是计算和算法能力同时的提升，最终带来了指数级的进步。

甚至我们能看到在很多领域计算级的这种在某个垂直领域的这种感知能力，在不断的快速提升，甚至在超越人。上面这幅照片的话上，来自于一个计算机图形识别的一个挑战赛，就叫image recognize。实际上他就是让计算机去在几千万幅照片里面来去分辨，还去认出各个物品，我们都知道人也是可以去在图片里面来去认，但是人的这个认识是有一定的正确率的，可以看到最右边黄色Human，人在这种大量数据和照片看的时候，也会有脸盲的情况，大概有5%的出错概率，那计算机以前的出错率很高，在2010年的时候达到27%，但这几年因为引入了深度学习的算法在迅速下降。在2015年的时候，微软的模型的话已经超越了人的辨识能力。

这里我截取了一幅图上也讲到了，就是人工智能目前在多个领域都在发生着这种作用。但这里我想特别想强调一点，就是人工智能并不是真正的万能的。我们知道人工智能上有两个分类，一个就是我们叫做强人工智能，或者叫通用的人工智能，就大家今天在电影里面所看到的似乎无所不能，像钢铁侠的助手一样的，但这件事情强人工智能目前哪怕在学术角度还几乎没有突破。我们今天所能看到的人工智能都是在人工智能的另外一个领域，称之为叫弱人工智能，实际上这个弱人工智能什么？他第一步首先是让计算机去感知这个世界，那目前比较成熟的两个领域一个，就是用计算机去识别图形图像，就叫计算机视觉；另外一个领域，让计算机去理解人的，说话就是语音识别和自然语言理解。

所以说，因为这两个方面比较成熟了，技术上得到了一个质的飞跃，已经甚至说已经达到了人类的这种识别能力当然也是只在特定领域的，所以说的话也由此诞生了很多的创业项目。大家可以看到这幅图片里面其实大多数都跟这两种认知能力是相关的，所以说现在还是一个计算机人工智能远远没有达到跟人能相匹配的程度，即使alpha go战胜了人，其实人工智能还有更高的挑战。就最基础层面是计算机的某种认知能力，在往上来讲话，开始到了计算机的某种理解能力。然后最往上来讲的话，是计算机的某种推理和预测的能力，这个才真正达到像人的这种计算能力，目前我们能看到的都是在，在最基本的感知认知这个层面，而在理解这个层面上还没有得到一个飞跃，更不要提推理预测了。

我们能看到这个又是一个非常著名的曲线，也是刚才我提到的刚才的报告，实际上是今年刚刚发表的2016年，新兴科技的成熟度报告。实际上大家可以看到，在第三个第四个曲线的时候，这个分别是这个科技逐渐的成熟，甚至说它经过了炒作破灭，然后的话开始逐渐对接，需求慢慢开始崛起，让我们能看到在稳步爬升的光明期，很重要的技术的突破是来自于虚拟现实。而在泡沫化的低谷，就是说即将结束它的泡沫化进入到现实应用。那另外一个，是这个增强现实，这两个其实都是指的我们交互技术的发展和提升。

不过纵然如此，计算机逐渐的在一些垂直细分的领域，特别是一些知识框架已经也已经确定的这样一些领域里面会发展起来成为了现实。实际上，我们能看到这是美国技术成熟的一个调研公司，它的2015年的一个报告，实际上报告显示就是在2018年的时候，全球其实有三百多万的这个工作者，其实他都是要有一个机器人来给他下发指令。实际上这种情况我觉得已经发生了，比如说我们去看很多的工厂，工厂很多的这种生产，他甚至会让工人去佩戴一些可穿戴的设备，来去检测这个工人，它的每一道工序的这个时间频次移动的空间来提升效率，那最后这些所有的监测数据都是有一个人工智能或者某一个计算机来处理。

那我们看完了，计算能力的这种提升，我们再来看看，另外一个领域就是交互。其实交互我们稍微回顾一下，从80年代早期，大家甚至用打孔用键盘，后来有鼠标，图形界面，再有后来的浏览器，大家开始使用图像声音，多媒体，甚至看视频来交互。那交互的一个趋势上能看到就越来越与人为本。交互以前是以计算机方面的方式为主，但现在越来越引人的最熟悉的交互方式为主，那我们知道人最熟悉的交互方式是什么？那一个就是我们的五感，我们的触觉，我们的视觉，我们的听觉，甚至我们的味觉，我们的空间感觉等等。所以今天，整个交互的技术发展的趋势，都是在向以人为本。

当然也插一句了，这张图里面还展示了其他技术的这种展现。大家可以看到左边我用红线的标出来两个技术，他们都还非常早期，可能还要超过至少10年20年以上，才有可能去逐步的成熟。但这两个领域也非常的激动人心，一个是什么？最上面叫Brain Computer Interface，这个就是说是叫脑机接口。实际上，简单的理解就是如何用你的脑电波来去控制电脑，控制计算机。大家可以想到这个X战警里面的很多场景，甚至想到黑客帝国里面很多的场景，那这个其实也在逐渐的发布。我在这个美国当时也买了一个小设备、小东西。就是通过在你脑袋上有一个简单的去检测你的脑电波，去表现你的情绪，有一个兔子耳朵、猫耳朵可以立起来。

那另外一点来讲的话，就说大家也看到，真正的通用的机器智能就是第二个红色的划线，实际上还远远没有到来。所以这里大家大可不必对今天的人工智能威胁论过于担心。相反的话，我们到其实要去乐观的去看如何去把今天的科技更好的用起来服务我们的生活，服务我们的世界的变革。

这里提到了VR，实际上在去年去硅谷之前，我就已经在国内体验了不少设备。实际上去年的话VR的投资在国内蛮火的，也带了很多这个头盔那个眼镜。我一开始我认为VR只是一个屏幕的延伸，或者新一代的屏幕。像以前我在PPTV，我们做过PC屏，到手机屏到电视屏，所以我觉得VR可能是一个头戴的屏幕，但是我发现今天大多数人对真正的VR还没有体验过。我这次也是在硅谷专门到奥克斯的实验室，因为是体验了他全新一代的不一样。我才发现VR最核心的不是我们的那个头盔能显示。而更重要的什么？是一种沉浸感的代入，沉浸感才是VR真正的未来。

然后整个这个设备来讲的话，它可以模拟起伏，盘旋上升冲刺下降。所以说，当你在这个设备上躺着，然后再去看这个视频的时候你发现，那种沉浸感截然不同了。你就感觉起来你真的像是一个遨游在这个城市上方的一个小鸟，那我想讲的才是真正的。不是除以IT虚拟现实，而不是我们今天所谓的视觉上的Virtual Reality，或者只是用我们的想象来做的这种现实，所以说虚拟现实虽然已经进入到了一个产业起光明期，但是前一张图也显示了虚拟现实还需要可能至少5年以上的成熟期，还需要不断的这种技术的进步。但毫无疑问，这个可能是我们的未来。

我可以描述一下，因为这里没有视频给大家放，就我当时在看一个种空中俯拍一个城市的画面，它在整个城市上方盘旋，像从这个直升机或者从一个这种飞行器上去俯拍的。实际上，你当你带上VR头盔，然后坐在板凳上，你去看这个视频的时候，虽然视觉很震撼，但是你的空间感觉，包括你的身体，其实告诉你你正坐在地面，所以说的话，这种沉浸感是远远不够的。但是我在他们的实验室里面有一个设备，就是一个像十字架一样的然后中间那个部位就头部位，还有一个像我们的按摩床一样的一个坑，你带好眼镜然后躺到里面，投身到坑里面，就是脸朝下躺着双手展开，这时候就想象自己像一个鸟一样的。

所以说我们讲今天的交互技术的话，可能也处在一个产业的萌芽阶段，非常的早期。就像我们可能在03、04年的时候，我们就开始使用所谓的智能手机就是诺基亚的塞班，那这是我们今天的虚拟现实。而我们的未来，真正的趋势其实是这种增强现实，也就是将虚拟的物体跟我们的现实物体叠加起来，混合起来实际上。微软在推的Holohens，包括Magic Leap等等（阿里巴巴买来的那个），都是在往这个方向来走。那我们再看到最近大火的一个网络游戏，Pokemon Go，实际上其实也是一种基于这种混合现实的一种方式来呈现，所以这种娱乐方式势必可以极大的去拓散和改变我们的诸多的商业模式。

即使如此，在技术还没有完全的产业化，其实我们都开始在做一些预测了，实际上能看到虚拟现实的特别是沉浸式的虚拟现实，3到5年后会逐渐成熟，5到10年后会全面的进入很多个行业和领域。这里我截取了高盛的一个关于虚拟现实的报告，实际上大家可以看到虚拟现实阮硬件，就是一个450亿的市场，软件350亿，一个游戏可能就是100多亿，而且这都美金。而且他会在很多个领域，包括房地产、零售、教育、医疗、甚至军队，甚至很多方面来发展。所以它不仅仅只是我们今天大家在热炒的，虚拟现实游戏，虚拟电视影视剧，其实这种交互手段完完全全可以进入到我们很多的需要这种现场感的这种行业里面去，所以说这个事我能看到虚拟现实的一个未来，现在远远没开始。

物联网跟我们今天所理解的互联网，我认为有非常大的不同。一方面可能它的技术指标是截然不同的，比如说人需要的是：快，更便宜，更快的宽带，更好的这种体验。但机器所关注的，比如说更低的能耗，更低的成本，更小的体积，更多的安全等等。所以说这种理念的不同或者说指标的不同，我认为可能对未来的整个网络的基础架构，或者底层都要进行一次巨大的革新，从互联网到移动，互联网只是我们的技术指标在不断提升，但底层并没有发生大的改变，包括我们今天的整个ip网络没有发生改变，但是到了物联网时代，可能这个改变也会要从底层上来发展。

那第三点我谈到连接。其实大家都在回忆一下，从最早的局域网到后来有线拨号的互联网，再到后来我们无线上网的3G，4G，全是在线。其实整个联网的发展也在不断的变化。上面能看到，在2000年是联网时代的时候，那时候的联网，更多的是把我们的这种各个不同的设备来连接起来。但是到了移动互联网，我刚才提到了像这种新的商业模式，像Uber、滴滴。其实它不仅是连接设备，不是连接你的手机的问题，而更重要是把你和另外一个你，不同的人连接在一起，那这个其实是之前我们的联网时代，或者我说的人联网时代，而接下来我们能看到新一轮的趋势，是物联网是将物连接起来。

这种冲击一定是自底层向上的，实际上我们能看到我们的连接，以及包括连接的这种计算能力的模型上在不断的革新。就像刚才我前面谈到早先我们是这种客户机服务器的模式，后来随着我们服务器要连接的数量越来越多，诞生了“云”，然后有了今天的云计算。但云计算的底层其实有很多，比如说这种虚拟化，比如说今天这种SAAS的模式都是由云计算整个推动起来的。那同样的在面对下一步的这种计算，到了物联网时代要连接500亿设备的时候，我们的底层的连接的模型可能都要进行一个全新的重构，所以说在2015年的时候，思科提出了一个新的概念，称之为叫物计算，所以我叫“腾云驾雾”。

那另外一个方面就是互联网可能很重要的来讲话连接的数目。实际上在我们都知道全球的人口也就这么多了，是吧50亿人口吧。现在来讲的话有这种，几十又十几亿的这种上网人口，然后现在的话逐渐在翻身，但你即使全球连在一起把所有人都上网了，你顶到前就是全球人口总量就是70多亿的这种规模。当我们能看到，现在全球需要联网的设备数量或者物体的数量已经达到了250亿之多，而且在三四年之后2020年会达到500亿之多。那就是物联网的设备，已经是超过了将近6到7倍今天我们人的这种联网需求，那这种连接数量的剧增，也会对整个网络的基础架构以及其上的商业模式进行冲击。

其实我们想象一下什么是物计算。大家能想象语音是还能看得到的，这也是水汽的一个结合体，但实物其实同样是由水和气构成的，但它稀薄的多，而且他所分布的密林要广泛得多。所以说思科也是用这样一个概念，让大家来理解什么是物计算。其实未来要把500亿的设备，甚至未来千亿级的设备要连接起来，那这个来讲的话，你的网络模型都要改变。比如说一点，你的网络不可能再用这种*化的，像今天我们上网第一件事我要登录是吧？我要账号，登录连接未来来，如果全球500亿的设备同时去登陆的话，那这是网络再强大都扛不住。所以，未来的网络又会从中心化的网络像这种分布式化的网络来去发起来，去转换。包括我当年所研究的这个分布式计算p2p，其实也会成为未来新的一套计算模型。

我也多说一句，其实这个领域里面还有很多的创业机会。比如说物联网的安全，这么多的设备连接上去之后怎么去识别它？人，你还可以让他去输入一个证件号是吧？还可以通过各种各样的照片来去识别物体。怎么说这个物体是他，而不是一个伪造的，那这里的安全一定会有巨大的需求和挑战。同样的话，如何让更多的联网的设备之间进行这种交易进行连接，甚至这种商业模式可能也会进入到新的一个改变。

所以我们能看到接下来随着我们的连接的数量，从连接人到连接人和物，到未来连接物为主，我们的连接主体发生改变，那我们的商业模式也有可能改变。实际上大家可以看看今天主流的互联网商业模式都是人与什么的连接，比如说像腾讯像facebook，就是人与人的连接，比如说像百度，谷歌就人与信息的连接，Ebay（淘宝），是人与商品的连接，但我能看到的是未来我们下一代的10年以后，可能的商业模式的话，人不在是商业模式的一个必须的中心，很有可能会从它的中心地位也被边缘化也被去中心化而无一物的连接，形成了物联网来讲的话，他可能已经能自我形成一套商业模式。

这里也举个例子，我在硅谷的时候也访问了Uber，然后Uber一直在积极在推动自动驾驶。为什么？他认为自己最终Uber不是仅仅只是一个共享经济的公司，Uber最终是要做的事，你可以认为是一家未来的物流公司，所有跟位置相关的服务，把位置移动的幅度，他们要做的事或者说就形成一个巨大的一个交通物流网络。那其实Uber也计划在2020年全球选择一个城市开始推进这种无人驾驶的车，然后2024年在北美会全面的实现。这种在一个城市会全面的实现，不用雇佣司机全面自动驾驶。

那我们能想象当一个城市，我们所有的交通全部都是无人驾驶的之后，那这个时候城市其实很多设备不需要了，比如说交通灯，比如说像停车场可能都不需要了，4s店可能都不需要了。我在湖北也看到一段概念，视频在讲这个车，他每天早上也像我们人一样起来，它的能量只要100个，然后他要在能量用完之前要去接一单。然后的话，这个当他接了一单运送了一个物体，或运送了一个人之后，他的账户，比如说用比特币的方式能被充值，然后他的账户又开始有钱了，那他有了钱之后就可以拿这些钱去这个去充电，或者去加油完了之后的话，可能在路上，万一碰着一个钉子了，车胎炸了这个车，自己要把自己这个开到维修点，然后维修之后的话又要去减少它的整个这个生命值，能量值，那所以能看到未来，我们的这种交易对象已经是机器了。

因此我想今天分享的一个主题我想给大家讲的是，我们现在可能正在正站在下一个时代的入口，或者下一个时代刚刚开始兴起的一个边缘。那这个也是因为今天的这种计算交互连接诸多能力的一个质的飞跃，3到5年后逐渐的成熟，可能会给我们带来一个全新的一个AI+的时代。就我们能用这种人工智能的方式来去连接来去感知，然后来去创造新的这种产业。所以说能看到我们这一代人所处的这个时代，这是一个最好的时代，是一个最坏的时代，我们不断看到很多的创新，但其实我没有看到我们不断要快速的迭代升级，否则我们就可能会被时代抛在后面。

当然，这里我特别想指出的一点，就像过去在互联网时代，如果一切商业的一个基础和核心是用户或者流量的话，其实在未来的AI+时代，我们能看到我们所有的基础不在以人为中心，不在于用户或流量为中心了。而未来我们所有的商业的基础可能都是以数据为中心，所以说数据能力会成为一切商业的核心。因此的话，我想提醒各位，你的生意跟今天的数据的收集或数据的处理和数据的反馈有多少的关联度，你对于数据的掌握能力有多强？你对数据的处理能力有多强？这可能是未来我们的商业模式或商业竞争的核心竞争力，这个可能也是带来了我们要对商业模式的一次全新的一个思考。

好的，今天这里给大家简单分享一下，可能过去半年时间，我在硅谷所看到的，新一轮的这种技术创新的这种趋势，实际上技术创新会逐渐的到来，我就在这里上想想描述的一件事情，技术的成长往往是一条s形的曲线，刚才大家看到了，但我们人的认知，往往是一条直线，我们觉得5年前是今天的三分之一，五年后今天的3倍，但是你当你这条认知的直线，跟技术的曲线结合起来就会发展起来。我们今天对于技术的创新往往过于乐观，但是对他的未来却不够乐观，或者过于保守。所以我想告诉今天，所有跟这种创新领域的朋友们想分享的地方，是你如何去有效率看待今天的技术创新，技术创新还需要经过漫长的成熟期，这种产业期。

所以说也很高兴，有这样一个机会来跟大家来分享我的一些感受。实际上，从pptv出来之后的话，我也希望能够去结交更多的朋友，实际上也希望能进行这样类似于这种场合的分享和交流，也希望能够共同来寻找新的，可以去改变生活的力量。好，今天我的分享就先到这里，谢谢大家。

那非常感谢姚欣同学的分享，我是A轮学堂的班长钱学锋，现在有请A轮学堂的联合创始人，Rain曹雨来提问，谢谢！

姚欣同学，非常感谢。我是钱学锋，我想问你一个问题，就是你作为一个过去将近十年的创业PPTV的创始人，到现在改变跑道，从事这个VC创业投资。所以从创业的一段现在跑到创业投资的另一端，当然还是跟这个创业之间相关的，你觉得这个角色的转换，对于，这个您个人来讲，您觉得对于创业者尤其是A轮学堂初创企业的这些，想进行A轮融资的创业者，你有什么建议和看法，尤其现在今年下半年这个资本寒冬的到来情况下，谢谢！

对，我先分享一下，我觉得其实，创业者跟投资者某些方面是有共同的，比如说在特别在从0到1这个阶段。实际上，创业者其实也是在用这种精益创业的方式在不断去寻找市场。跟这种产品的切合点，其实同样的话，投资者也需要有这样足够灵敏的判断度，它一方面既要看到我们所处的这种大的趋势，同时的话又能找到真正的痛点的切入点，所以说我选择这个做早期投资，其实还是在保持对创业的这种敏感。但另外一方面，我们也很清楚就创业和投资还是有不同，比如说一点，投资者一件好的事情是你可以分散风险，你可以把10个鸡蛋放在10个篮子里面，但是创业者来讲的话，其实你要做的事情是0，All in全力以赴，你是要把你的所有的时间你所有的精力投入到里面去。

那另外一个，刚才钱总也提到了于现在创业者的一些建议，我觉得实际上还有一点想分享的是从整个周期包括经济周期来讲的话，实际上从2015年无论是美国的股市还是中国的股市达到顶峰，现在已经是明显在转折和下滑了。从去年下半年，我就在喊这个冬天即将到来，实际上我们要进入到一个过冬的状态，而这个冬天，现在可能还不是最冷的时候，所以说我想建议这个时刻的创业者，其实你更多的要去从你的价值创造这个方面来去看，而不要一味的去追赶你追逐，包括我在讲到人工智能的投资，现在不是一个真正到消费领域的阶段，现在可能还是在做的，是人工智能跟这种企业服务，B2B领域的对行业的这种应用。

包括我自己，当年这个04年在创办pplive的时候，其实我们也是技术的创新，我们使用了新的这种p2p流媒体的技术来做网络视频。但在那时市场远远没有成熟，大家知道这个youtube都是比我们晚了一年时间才诞生的，所以年头的话，我们第一阶段能做的事情就是提供技术，给一些产业，比如说后来我们给电视台来提供直播技术，前3年时间都用这种方式，我们活下来了。那3年后，我们逐渐的开始，这个通过电视台来to c，我们今天称之为叫bB2Bto c，我们搭建了一个平台，聚合电视台的这种体育赛事综艺节目，然后面对消费者来提供服务，那一直到了2010年，我们才是真正的重新转型定位叫pptv，作为一个媒体网络电视平台，做这种b to c的服务。

因此我想提醒今天的创业者，现在是一个过冬的，这个时刻一方面要苦练内功，开源节流，另外一方面来讲的话，你需要除了解决好的是这种用户价值的创造，你还要去想一想，你在商业价值的创造方面，你做了哪些努力？要将你的商业模式在这个冬天尽快的锻炼成熟，那这样才可能你能得到投资者的青睐。

关于智能硬件这个问题，实际上能看到过去两年时间，智能硬件有一波，但为什么没有持续？其实很重要，是跟智能硬件本身其实并没有找到很好的应用场景有关系。我有时候就在戏称智能硬件也是IOT，是IP of Things，就是给我们今天的诸多设备，加上一个ip地址而已，那他并不是一个net，不是一个网络，就像灯泡是吧，今天只上灯泡连上网，但并不是让灯泡形成也许一个灯的一个联网。所以说我能看到过去两年时间的，这个智能硬件的话，更像是这种所谓的新瓶装旧酒。他的技术虽然有一些提升和改进，但它的商业模式本身，却很少有突破。

互联网未来的创新机会，可能从两个角度会突破，第一个来讲还是比较平稳的，就是先从B2B这一端进入。所以说今天的话，大家可以多关注一些可能在工业在产业里面来使用，比如说我也看到很多，工厂的这种监测，发电站的这种监测，甚至在医疗场景的一些监测，可能先第一步是建立一个传感器网络，下一步的话才会有一个新的发展。那另外一个趋势的话，我觉得物联网，也许他的创新可能根本不是从今天的主流需求切入，可能从一些边缘的周边需求切入，比如说今天也许像物流像一些，非主流行业里面，他们也需要用到这种联网能力，但它的联网可能要要求更低端，或者更加的低功耗，这有可能但诞生起来。

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