在大多數(shù)當今青年的眼中，從去年開始的人工智能熱,，似乎是人生中經(jīng)歷的第一次人工智能浪潮,。

但從技術(shù)的角度講，這樣的說法并不準確,。如果以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史來看,，從 2012 年開始 Google 等互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學習領(lǐng)域的突破已經(jīng)是第三次人工智能浪潮。

但前兩次技術(shù)領(lǐng)域的人工智能浪潮,，其實并沒有轉(zhuǎn)化成太多的應(yīng)用,，也沒有為社會的生產(chǎn)力帶來更多的變革。

在李開復看來,，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的浪潮在時間軸上是交錯的,，并非一波接著一波。始于 1998 年的 Google 和誕生于 2012 年的今日頭條同屬于第一波人工智能應(yīng)用,，而這一波人工智能應(yīng)用稱之為「互聯(lián)網(wǎng)智能化」,。

「互聯(lián)網(wǎng)智能化」更像是 AI 應(yīng)用的原始積累，所有的網(wǎng)站,、應(yīng)用,、產(chǎn)品以數(shù)據(jù)作為能源和燃料,，數(shù)據(jù)越多，發(fā)展越快,。過去的 20 年里,，許多互聯(lián)網(wǎng)公司有幸積累了大量的數(shù)據(jù)，因此在人工智能技術(shù)算法上有所突破之后,，就會快速的將原本就都是在互聯(lián)網(wǎng)層面開展的業(yè)務(wù)快速的人工智能化。

對于第一波浪潮來說,，無論是投資人還是創(chuàng)業(yè)者,，在未來都很難說是一個好賽道。盡管今日頭條的崛起算是互聯(lián)網(wǎng)格局已定情況下的一次變數(shù),，但與其同時生長起來的滴滴,、美團點評更加固化了互聯(lián)網(wǎng)這一大賽道。

想要通過人工智能單點突破這樣的局面,，有些困難,。

第二波人工智能應(yīng)用浪潮，是適于 2004 年的「商業(yè)智能化」,。

「商業(yè)智能化」的前提有兩點,，一點是非互聯(lián)網(wǎng)公司在使用互聯(lián)網(wǎng)和計算機辦公之后，沉淀了大量的數(shù)據(jù),。第二點是,，這些公司有意的將這些數(shù)據(jù)格式化并加以利用。

在這個領(lǐng)域,，發(fā)展的最快,，也是最天然的例子就是金融。因為金融本身就是由格式化數(shù)據(jù)構(gòu)成的行業(yè)——「計算機在這個領(lǐng)域天生就比人類做的更好,?！?/span>

另一個李開復認為很有價值的領(lǐng)域是醫(yī)療，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展可能會幫助人類攻克很多疾病,。但由于病人的隱私等問題,，目前醫(yī)療數(shù)據(jù)在各國的格式化和流通度都不高。目前,，先進的計算機視覺在相對比較開放的影像醫(yī)學領(lǐng)域的嘗試已經(jīng)得到了一些成功,。「但因為數(shù)據(jù)局限性,，推進速度還比較慢,。」

第二波的投資與創(chuàng)業(yè)機會在不同的領(lǐng)域,，完全不同,。比如金融領(lǐng)域的人工智能雖然發(fā)展成熟,，但機會也相對較少。而醫(yī)療就還是尚未開墾的巨大市場,。

進入到了 2011 年才開始的第三波人工智能應(yīng)用浪潮,，就是大多數(shù)我們驚呼「科幻」的領(lǐng)域了，也是商業(yè)巨頭們最喜歡在宣傳中展示的那些,。因為在這一階段,，人工智能終于擺脫了虛擬世界，正式「入侵」我們,。

第三波應(yīng)用叫「實體世界智能化」,，實現(xiàn)的前提是越來越多的數(shù)據(jù)采集和傳感器——桔子本身沒有數(shù)據(jù)，貼上 NFC 標簽就有了,；路面本身沒有數(shù)據(jù),，裝上攝像頭就有了；人本身不是數(shù)據(jù),，但通過人臉識別了身份就是了,。

我們很早就習慣了一登錄淘寶，淘寶就認識我是誰,，然后給我推薦個性化的商品,。

但是現(xiàn)在，在現(xiàn)實世界中也可以這樣了,。你進入一家超市,，超市就識別到你是不是 VIP 客戶，給你特別的優(yōu)惠,，服務(wù)員可能也會和你打招呼,。

這引領(lǐng)了中國零售的全新模式，創(chuàng)新工廠將其總結(jié)為 OMO 模式,，即 Online-Merge-Offline——線上與線下的全面融合,。

第三波「實體世界智能化」發(fā)展正當時，創(chuàng)新工場也在過去幾年在這一領(lǐng)域做了許多投資,，無論是技術(shù)領(lǐng)域的 Face++,、教育機器人領(lǐng)域的小魚在家以及無人零售領(lǐng)域的 F5未來商店，目前都處于蓬勃增長的時期,。

第四波人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用,，被稱之為「全自動智能化」。

與 AI 軟件方面這兩年發(fā)展較快相對的是,，與 AI 配套的硬件發(fā)展這些年的突破其實并不多,。所謂硬件的突破，就是指像科幻電影里那樣的機器人——為具備 AI 特性的軟件打造的機器軀體,。

人（的身體）是非常靈活,，非常不可思議的,。但大部分機器做不到這一點，有的機器人好不容易兩只腳走路了,，但一配合手上開門的動作就摔倒了,。我們?nèi)四靡粯訓|西的時候，知道不會擋住眼睛,。但機械臂在運動的時候,，可能就會不自覺的擋住攝像頭。

我們出去郊游,，看到果園里的草莓很好吃,，一伸手就能摘下來。機器呢,？不是把草莓捏爛,，就是拽不下,。

雖然距離尚遠,，但可以確定的是，「全自動智能化」這一波應(yīng)用也必然成為現(xiàn)實,。

相比在技術(shù)上的難度,，李開復甚至認為無人駕駛最大的障礙是法律、人倫等問題,。

在這一領(lǐng)域,，創(chuàng)新工場已經(jīng)投資了一些機器人公司、一些技術(shù)公司和一些完全不同方向的自動駕駛公司,。

那么,，在接下來的幾年里，李開復博士究竟覺得在 AI 領(lǐng)域有什么值得投資的呢,？他直接給出了這樣的答案：

當然,，具體情況也要具體分析。比如以芯片為例,，創(chuàng)新工場認為現(xiàn)在就應(yīng)當投資 GPU,，但現(xiàn)實的情況是國內(nèi)的多家人工智能芯片公司都是以 SoC/CPU 領(lǐng)域去切入的。

但 GPU 領(lǐng)域,，英偉達一家獨大,。而從產(chǎn)業(yè)的成熟度來說，卻是 GPU 創(chuàng)業(yè)公司更接近流片,。創(chuàng)新工場投資的比特大陸,，在過去制作比特幣礦機的過程中，已經(jīng)生產(chǎn)出十分類似于 GPU 的產(chǎn)品,。

同樣的邏輯適用于自動駕駛領(lǐng)域,，大多數(shù)的無人駕駛技術(shù)公司認為 L4 自動駕駛有可能在 3 年內(nèi)實現(xiàn),。但考慮到法律等因素，L4 自動駕駛真正成為一門「生意」可能還需要等 5~10 年的時間,。

當然,，如果你不是投資而是打算創(chuàng)業(yè)，甚至是打算學習人工智能之后投身相關(guān)產(chǎn)業(yè),，也可以參考這張圖做出決策,。

?來源：瑞克教練