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启迪之星(盘锦)|大咖谈丨张昊:人工智能“道阻且长,行则将至”

发布时间: 2018-11-05 阅读:128

      10月22日,“智汇盘锦,引领未来”智能机械加速营在盘锦瑞诗酒店火热开营。星瀚资本董事总经理张昊先生就人工智能发展趋势及应用发表演讲。

 

 

       张昊,2015年加入星瀚资本,负责星瀚资本产业升级、科技等领域的项目投资,以及内部运营相关工作。加入星瀚资本之前,张昊先生曾先后就职于中国工商银行数据中心、中国工商银行总行信息科技部,拥有超过10年的国际型金融机构的工作及管理经验,对于项目管理、企业管理体系、制度流程建设和管理具有一定心得。曾获得人民银行科技创新奖。中国青年创业就业基金会中国青年创业导师、安快创业谷创业导师、精一天使公社投资导师。张昊先生拥有北京航空航天大学计算机工程硕士学位。

 

        以下文字整理自张昊先生演讲内容。   

 

 

“互联网三段论”

 

      我们把互联网发展分为三个阶段,第一个阶段主要是信息的沟通和交流,打破了时间和空间限制;第二个阶段叫做互联网+,分成两个部分,一个叫做互联网轻+,就是把原有一些在线下提供的服务或体验放到线上,从线下走到线上,我们称之为产业升级,这是效率提升、成本下降的发展过程。另一个叫互联网重+,也就是O2O,这是一个脱虚向实的过程,意味着互联网开始跟线下实体结合;第三个阶段叫智能化,AlphaGo所带来的深度学习,人工智能开始新一波的大范围的崛起,还有从去年到今年炒的火热的区块链以及像人工智能这些技术都标志着智能化发展历程,我们觉得它也是一个必然发展的历程。

 

 “金字塔结构的人工智能行业”

 

       金字塔结构的最底层是科技应用;再往上一层是硬件或硬件设备,比如芯片技术;再往上一层是软硬结合,是软件和硬件相衔接的接口技术;再往上是操作系统和功能软件;顶层是商业模式。从整个体系架构来说的话,目前为止从操作系统以下,中国和美国还有明显的差距。

 

“互联网推动市场进程”

 

       互联网最早以信息工具的形式出现,之后开始向管理工具转型,紧接着促进我们整个的互联网媒体化转型,逐渐地引发消费模式的升级,直到形成一个独立的商业模式,最终形成系统工具。这一过程形成大量的数据积累,引导整个行业的升级;互联网的智能化带动整个科技应用的发展。《未来简史》中提到:信息化是进化的主要驱动力,数据化是信息化的进一步延展。

 

       在这个互联网的发展过程当中,目前我们整个通讯标准已经非常规范,而且整个的交互的效率也非常高。通过商业模式的不断演变,已经积累了大量的信息和数据,海量的数据也在不断的产生新的价值,但我们目前可能还无法做到充分开发数据价值,它主要体现在几个方面内容:信息合约的规范;各类智能化算法;降低计算能耗;改进计算单元;进化硬件载体;联合智能模块;数据产生价值。

 

“智能三阶段”

 

       这三个阶段分别是互联网基础、大数据的积累、算法及应用。我们现在所应用的包括CNN、RNN、卷积神经网络等算法在30多年前就已经出现,随着互联网基础相对比较成熟,不断的商业应用拓展,产生了大量的数据积累,但大数据演变为结构化和标准化的成熟数据还需要一个行业不断的发展迭代的过程;对于算法和应用,一直以来饱受数据积累和计算能力的制约,但随着未来两个制约因素可能进一步的被打破,这些算法也将不断体现他们的价值。 

 

 

       我们未来需要集中突破的是从风险控制和接口数据化这方面的基础,然后再到数据的积累,最后到模型化的这么一个循序渐进的过程,这是一个追求数据结构化、规范化和标准化的过程。

 

“大数据是进入人工智能的门票”

 

       摩根斯坦利的一篇报告中将数据的来源分为个人产生数据、交易数据和各种各样类型的传感器产生的数据。无论是哪种方式来源的数据,获取以后我们都要对它进行定义,通过不断挖掘抽象迭代和分析,然后形成结构化和数字化的信息,最终使之引导商业化运作。

 

       基于大数据入口、算法和出口三大模块,不难发现我们日常生活已经摆脱不掉大数据的“控制”,从商业化角度而言,由于数据之间的关联性,通过相关性分析之后,引导我们整个商业行为的方向,然后促进我们整个商业化落地应用,促进营收;这从数据角度来说,我们要提升这些数据源的有效性,进行定性和定量分析,指导我们商业运作,目前大数据这个行业可能还存在一些问题,需要不断迭代更新然后做出改变。

 

“大数据现存问题”

 

       其一就是数据收集的竞争非常激烈,因为目前数据已经成为了新时代的商业金矿,每个人都希望能够在其中挖掘属于自己的价值;其二是数据噪声,庞大的数据的信息量传递过程伴随着大量噪声,这个跟整个社会发展以及人们日常的一些行为习惯都有关系,这些无效数据的过滤是一大难题;其三就是数据密集但孤立分布,无法产生一些有效的数据交叉,降低了数据有效性;其四是我们总尝试解决复杂问题,在整个人工智能或者大数据的应用上面,都倾向于解决一些复杂的问题,但是在当前阶段复杂问题并不是凭借目前这种技术条件就能够解决的。

 

“未来发展进程如何解决问题”

 

       那么在接下来的发展进程当中我们需要逐一去解决这些问题:首先是数据的开采和收集,要找到更多的有效性的数据来源,打破数据和数据之间的一个孤岛效应;另外的话就是不断的进行数据的清洗和标签化,然后形成标准化结构化的数据类型;还有另外一方面就是非同源的数据的交汇融合,我们要把这个矩阵进行正交化,然后不断把一些领域的同源的冗余数据信息剔除掉,真正留下的是这种非同源的数据;最后一方面就是结构化的精炼数据集。

 

“人工智能的模型化过程”

 

       我们把这个人工智能的算法应用分成了三种类型:赋予智能、学习智能和残差信息,也就是我们通常所说的弱人工智能、强人工智能和超智能。

 

 

       三者之间差异明显:弱人工智能它是有明确的物理意义,具备线性低阶特征,通常通过人工推理演绎出来,同时它的算法方式也相对比较简单,借助大量的经验积累,就可以得到精确计算结果;强人工智能具备更加不确定的物理意义,具备高阶复杂特征,要依靠大量数据的积累通过机器学习方法进行训练,最后得到相对近似的结果;超智能是无限随机的高阶的小量,它是一个非常综合模糊的一种认识,可能根本没法用一个解析式去表达,它的自适应性和离散性是非常非常强,需要相当强大的计算能力,它最终结果所体现出来的更多的是随机性和感性。那么这个就是未来可能我们希望人工智能真正能够达到的一个效果,它也能够完全去模拟人的一些随机和感性的反应。

 

       目前,我们已经完成了第一个阶段的进展,第二个阶段,我们已经不断的进步到一个比较高的层次,至于第三个阶段的超智能,我们还需要一个漫长的发展跋涉过程。

 

“当前行业的普遍理解”

 

       当前行业的普遍理解主要是要解决表面直观的复杂社会或生活场景,其对应底层标准的抽象数据结构化体系。说到这个行业的深度以及当前应用,对于大众而言,最终希望体现在有效解决生活当中具体的一些问题,无论是智能机器人,还是智能驾驶或者无人驾驶,还是智能家居等都没有真正实现有效落地,一些切实的解决方案尚未形成。超智能超出了目前这种计算机认知的能力,真正复杂化的这些场景应用到我们日常生活中时,超智能与我们距离还非常远,我觉得其实已经超出了一个简单的技术问题,那可能是一个更为复杂的社会化问题,还需要一个漫长的社会进展,才能最终去实现和解决。

 

“技术与产业”

 

       我们把技术与产业结合理论总结为技术产业周期理论,当技术从萌芽期过渡到摸索成长期,这个阶段意味着我们要大胆去尝试,我们要去获取用户,这个过程中需要跨越早期用户到早期大众用户的鸿沟。从用户角度来说,对于你早期的很多饥渴的用户,他能够接受你的这种创新性的一些应用,但是这些用户并不能支撑你的一个商业模式的成立,你只有把他们转化成早期的那种大众用户,找到大众能够接受的点,才能够说明你的商业模式真正成立。

 

       当真正度过这个摸索成长期进入上升红利期时,就意味着进入了一个价值爆发的阶段,这个阶段作为投资人是最适合投资的阶段。这个阶段整个行业得到一个高速的成长和发展,这个阶段获得较高的收益可能性比较大,然后这个阶段随着技术成熟度和商业模式的不断发展迭代愈发趋于成熟后,真正到达产业爆发期。随着行业走向成熟季,整个行业会朝着增长泡沫的阶段去发展。最后可能整个行业发展到一定的阶段以后,它就形成了像水和电或者说像现在的互联网一样的一些成熟的基础设施。   

“存量市场竞争,增量市场拓展”

 

       就理论探索期而言,政策的导向和扶持影响整个行业的发展。真正到技术萌芽期阶段的时候,合适的技术发挥作用,你的技术领先性将帮助你从竞争中突围而出,成为能够形成行业领先优势的一个非常重要的手段。到摸索成长期的时候是产品为王,良好的产品设计和体验将成为领先的基础。

 

 

       到了上升红利期的时候,大家的模式产品基本趋同,产品的体验也没有再太大区别的情况之下,可能就是我们构建的商业模式发力的时候了,我如何通过一种模式去获得海量客户,然后形成与这个客户的联系显得尤为关键。到了产业发展或者推广周期的时候,大家比拼的就是运营能力,如何能够将管理效率和运营效率做得更高,然后降低成本才是关键。

 

       最后到增长泡沫期的时候,将体现资本的重要性了,这个时候行业内的尾部已经基本出局了,只剩下有限的头部企业存活下来,谁能获取资本的能力更强,谁就能够后续存活下来。等到投资募集期,其实就又是一个新的周期的开始,在这个时候可能引发新一轮的技术发展。

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