“4008云顶集团官网”大疆无人机投资人：下一个人工智能投资机会是什么？

作为曾多次顺利投资过大疆无人机的投资人，中欧校友苏仁宏说道，在人工智能领域打造出中国品牌是自己的梦想。小欧精编了他在中欧创意传媒班上讲座的内容，协助你识别人工智能的机会在哪里，哪些热点只不过是“深坑”。

机会还是“深坑”？只需看这7点人工智能现在的火热程度和智能硬件2015年的情况一样。那时智能硬件十分火热，人们对它充满著热议，但今天智能硬件市场早已几乎冷静下来了。

人工智能和智能硬件有一定的关联，也某种程度遵循着特定的产业规律。所以，虽然当前的人工智能市场甚嚣尘上，但公众眼中的很多“机会”并不是确实的机会，或者说并不是3－5年就能普及的机会，因为时机还不成熟期，比如自动驾驶。

人工智能并不是一般热点引起的一段时间风口，而是一种新的技术，就像移动互联网技术一样，它对产业和人类有全面、深远影响的影响。由于计算出来平台是人工智能赖以不存在的物理载体，因此利用计算出来平台就可以大体理解人工智能哪里是机会，哪里还是很远的未来。云端计算出来平台不是多数云端人工智能应用于的计算出来瓶颈，因此人工智能的前进进程各不相同那些享有富数据、巨量计算资源、算法人才、行业经验的互联网及产业龙头。

手机芯片的计算能力虽按摩尔定律较慢演变，近年来手机的主要创意都和图像涉及（照片、摄影、图像识别、分类），但是信息大爆炸时代，空间有限的手机符合没法“用户希望”，于是场景化人工智能新物种问世了，比如Amazon的Echo和各类儿童机器人等等。用户端人工智能芯片还在跟上期。因此，如何辨别人工智能时代哪些是确实的机会，哪些是伪机会？哪些新物种能落地？最重要的是充分认识产业发展的7个制约性条件和关键顺利因素。

1、算法。今天人工智能技术（还包括深度自学在内）用于的很多数学模型在10年甚至20年前就早已十分成熟期，但以前的数学模型主要就是指逻辑的角度展开分析，而且算法复杂度比较较低，所以进度缓慢。近几年，人们对以往的算法展开了调整，使用人工神经网络算法，融合了十分浅的网络结构（比如上百层网络）和大量的参数，仿真人脑神经的计算出来方式和对应的复杂度，从而使算法性能获得了相当大的变革。

2、数据。数学模型在奠定之初各项参数并不确认，必须转喂以大量的数据，让电脑根据数据自行对模型的参数展开调整，从而使模型更加能数值实际情况。转喂的数据就越多，参数调整的次数就越多，数学模型也就就越精准。这点特别是在合适深度自学技术。

传统的机器学习算法在数据量超过一定规模之后，性能就基本上发散了，而深度自学由于具备很高的模型复杂度和海量的参数，因此转喂的数据就越多，性能就就越强劲。今天的互联网和传感器产生了大量的文字、图片和声音数据，这让数据模型以求大大优化，更为精准。3、计算出来性能。

计算出来性能这些年提升得尤其慢，以AlphaGo为事例，它今年的计算出来性能比去年提升了10倍左右。计算出来性能的提升加快了对数据的分析和处置，让人工智能以求愈演愈烈。4、软硬件。技术必须通过软件和半导体及传感器等硬件来构建。

从不滑稽地说道，没半导体计算出来芯片的较慢变革，就没AlphaGo的横空出世；没传感器的普及化，智能手机的很多功能如计步、人脸识别等也就无法构建。5、价格。凡是面向消费者的2C末端人工智能产品，如果价格不较低到合理范围，消费者就会买单。

而产品的价格又和软硬件成本如半导体和传感器的成本密切相关。6、功耗。消费者对家用产品的功耗拒绝较低，但对便携产品的功耗拒绝很高。

因为人工智能产品如果功耗过于大，续航就变长，给用户带给不便。7、交互技术。

交互技术要求交互体验。交互体验很差的产品足以感动用户。VR之所以丢弃下风口，和交互体验太差有相当大关系。

人工智能产品要想要顺利，算法、数据、计算出来性能、软硬件、价格、功耗和交互技术等7个要素都必需符合，否则就是“坑”，这是产业规律。当然产品要想要热销，还必须解读用户的心智内容，这样才能感动用户。很多投资者投不靠谱的项目，企业抹黑不靠谱的产品，就是因为对智能产品的产业规律和用户心智缺少明晰的了解。

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