人工智慧在當今越來越熱門，已成為幾乎所有網際網路技術公司都必須具備的基因。甚至許多生產型企業公司也不得不談論人工智慧，人類一夜之間進入人工智慧時代。但是人工智慧會帶來什麼樣的變化？人工智慧又是如何發展的？未來有哪些基於人工智慧的機遇？很多人都非常感興趣。
在 2020 年 12 月 26 日 TGO 鯤鵬會年度家宴（北京）上，酷我音樂創始人雷鳴為大家帶來了《人工智慧新機遇》的主題分享。他從工業革命的變革入手，結合網際網路對產業的改寫，分析了人工智慧的發展路徑，闡述了人工智慧對產業格局的影響以及可能的發展機遇。本文為其演講分享整理，Enjoy。
嘉賓介紹：雷鳴，智慧基石資本創始合夥人、百度七劍客之一、酷我音樂創始人、北京大學人工智慧創新中心主任。2000 年任百度首席架構師，2005 年創立了酷我音樂，擔任 CEO 兼董事長，領導酷我音樂成為中國領先的網際網路音樂平臺。現在致力於人工智慧和產業結合相關研究、教育和投資。
“以史為鑑，感知未來。”我們看看過去 3000 年的全球人均收入情況，然後再來談人工智慧的發展。
1800 年工業革命之前，全球勞動生產率（人均收入和勞動生產率是可等價的概念）幾乎是原地踏步，進展極其緩慢，但 1800 年之後僅僅不到 200 年時間，勞動生產率提升了 10 倍以上。這個圖可以反映出技術對社會的影響程度，工業革命把我們人類的發展提高到一個嶄新的階段。
談過工業革命之後，一起來看人工智慧。這是一位業界知名教授吳恩達的分享圖，這位教授曾在谷歌大腦、百度研究院指導 AI 的落地工作。以前計算機科學是紅線軌跡線，隨著資料的增長，表現是有上限的，但是深度學習則不同，每提高一個數量級的資料，整體的效果會繼續提高。
最近人工智慧在不斷突破，諸如 OpenAI 的 GPT-3，在自然語言處理方面實現了新的突破；AlphaFold 2 徹底解決了蛋白質摺疊問題，這是人類科研的重大突破。深度演算法的這種持續性突破，不斷地超越著我們想象。
智慧——再次顛覆社會的力量
在工業革命時代，能源 + 機械的方式替代了體力勞動，農業社會單純依靠體力勞動，而工業社會出現了大量的機械，諸如汽車，農業收割機器等。
我曾做過一次精確的收割機割麥子的資料調研，調研結果顯示：每個人每天能收割一畝地左右的麥子，而每臺收割機每天可以收割一百畝。換句話說，僅僅一臺機械就釋放出 99 個人的勞動力。在工業社會期間，機械釋放出了大量的勞動力，這些勞動力都轉向了技能型的勞動，資料顯示超過 90% 的人，都在透過技能勞動為社會貢獻著價值。
工業革命之後，大學、研究機構、企業的擴張以及企業創新部門的興起等，使得創新成為一個系統性的勞動。在智慧社會，AI 會替代技能勞動，大部分的人將會透過創新勞動來驅動社會前行。自動駕駛替代司機，自動收費員替代收費員，人工智慧客服替代客服等等，這一切都在進行中。未來 50% 的人會失業，薪資收入會出現較大的問題，這是科技進步帶來的一點小問題。但是這對人類的長期發展是有利的，因為這種窘境會倒逼更多的人從事創造力的活動，從而促進社會的長期進步。
產業格局的改變
產業格局會隨著革命的到來發生巨大的變化。資料顯示：農業時代 90% 是農業，後工業時代工業和服務業佔總產值 90% 以上，目前中國農業佔比現在不到 10%，在美國基本上農業佔比只佔 1% 左右，而全球範圍內農業佔 GDP 總比重僅僅是 2.81% 了，隨著社會發展，農業將會被急劇壓縮。這就是社會變革所帶來的。
那麼 AI 變革也是同樣的道理。這種新生的力量有著巨大的生命力，一定會產生巨大的機會。在智慧時代，創造性行業將會是最主要的行業，這些行業的最大特點是不斷輸出新東西。諸如谷歌、facebook、BAT 等一定程度上屬於創造性行業。
網際網路對產業的改寫
剛才講了人工智慧對產業的影響，接下來談談 AI 對社會的改變。我非常喜歡透過觀察過去發生的事情，來判斷未來的趨勢，我們先來了解網際網路對社會是如何產生的？在過去 25 年，網際網路為社會帶來了天翻地覆的變化，那麼網際網路到底解決了什麼問題？
這個問題需要從經濟學中尋找答案。經濟學中有最基本的一個模型——生產者與消費者模型。生產者把有價值的東西生產出來，消費者向生產者支付一定費用以後，將之消費掉。例如，當我們去看病的時候，醫生為我們服務，我們支付錢給醫生，醫院提供場所，我們把費用給醫院，醫藥廠生產藥品，把費用給醫藥廠。
網際網路還帶來一些新型的商業機會，例如，大規模的服務商。首先是社交，網際網路時代之前，大家的交際圈僅僅限於身邊的朋友，想要透過婚姻介紹所介紹男女朋友，可能需要奔赴千里，成本非常高昂，但是網際網路到來之後，我們可以在網上結交全世界的朋友，這大幅度拓展了我們社交邊界。這也就形成了一個新的產業——社交。
其次是搜尋，以前的搜尋工作在圖書館完成，我們去圖書館查一次非常累，時間成本高，非常痛苦。現在有了搜尋之後，隨時隨地可以搜尋，這也是一個新的產業。
另外，O2O 也是這樣的新生產業，以前當我們想要享受周邊的美食，都得透過別人介紹，現在在網上就可以看到這些資訊。
網際網路的本質是連線，不過一個產業的根本問題不是連線，從這個思路來講，網際網路的作用較為有限。但是網際網路 + 電商、+ 影片、+ 新聞、+ 社交、+ 資訊，這都成功了，為什麼？因為在這些產業中，連線極其重要。
但仍然有一些產業，諸如網際網路醫療，網際網路金融效果，並不是特別好。網際網路教育則因為疫情的原因正在快速發展，但是疫情之後能否保持健康的持續增長，這還有待去驗證。
AI 對產業的改寫
談完網際網路對產業的改變之外，我們看看 AI 到底在改變什麼？第一，AI 可以去改變連線，第二，AI 可以改變生產者。
在生產者中，AI 可以替代許多的人力成本，進而使生產的服務或者產品成本大幅度降低，因此它比網際網路的影響更大。 AI 的具體影響有以下三方面：
第一，提升中介的質量。
第二，AI 替代生產者。
自動駕駛汽車方面，就在三個月前的美國鳳凰城內，谷歌已經有 5% 的車輛沒有配備安全員了，真正地實現了無人駕駛。無人駕駛發展比預想的要快一點，據我瞭解，像百度等自動駕駛企業都在考慮推出無需安全員的無人自動駕駛車。
另外智慧醫生，這方面是非常有爭議，很多人說 AI 不能做診斷，但是現在看來可不是這樣。在五年前，我帶著 8 個清華北大中醫院的博士進行了一個嘗試—— AI 能不能用於癌症診斷 。我們選擇的診斷方向是肺癌，與幾家醫院合作耗費兩年時間的訓練之後，我們做出一個診療系統。這個系統可以在病人罹患肺結節的時候可以檢查出來，檢測效果大體上相當於腫瘤醫院十年臨床經驗放射科醫生的水平。
五年以後的今天，關於 AI 醫學影像這塊有非常多突破進展，中國有很多突破進入到了臨床試驗。智慧醫生能不能實現還不得而知，不過未來 5 到 10 年，隨著高質量病例和自然語言進展，實現的可能性大大增加，尤其是代替一般全科醫生的智慧醫生。那個時候的智慧 AI 醫生，可能幫助你解決日常的治療、診斷。
另外重症方面，我曾投資一家名叫“長木骨”的企業，他們使用 AI 來進行骨科的診斷以及治療。首先是 AI 視覺去觀察，諸如股骨頭壞死，骨折嚴重程度等，其次，使用 AI 來規劃手術方案，例如從什麼部位割除，用什麼形狀的假骨替代等等。
第三，新型生產者。例如智慧助理，我們人人都需要助理解決一些繁瑣的事情，例如，打車、訂餐、購物等，這樣會節省很多時間。現在的智慧音箱，小愛同學，小度，天貓精靈等等，將來會變成一個新型的生產力提高工具，會大幅度提高生活質量和效率。
AI 的發展路徑
談過 AI 的對產業的改寫之後，我們一起看看 AI 的發展路徑，大概有以下幾方面：
第一，從低技能行業到高技能行業，事情越事情複雜 AI 需要的資料就越多，實現難度就越大。比如，掃地這事兒，家裡 4 歲小孩都可以搞得定，但做飯這事兒就算是 10 歲小孩都很難，所以掃地機器人實現起來要比烹飪機器人容易太多。
第二，從高資料到低資料，金融以及智慧推薦方向，其實也很困難，但是為什麼落地不錯，因為這些領域的資料多，這些領域有海量資料，包括現在醫療行業的醫學影像也是同理。資料足夠的情況下，只要算力夠，就可以多學習，學習到最後可能達到或者超過人類的水平。
第三，經濟效益高和低，解決一個問題產生多大經濟效益直接關乎其發展的速度。為什麼自動駕駛發展得稍微快一點？
因為自動駕駛的成功實踐，對交通運輸出行影響非常大，中國每年的 GDP 的 20% 都是與交通運輸相關聯的。我們都瞭解只要一個行業在 GDP 中佔比個位數以上都是巨大的產業，那交通運輸業佔據 20% ，這裡的機會實在太大。自動駕駛一旦做成功，將會是整個領域的王者，因此會出現自動駕駛領域融資額常常超過千萬美金以上的案例。因為這塊的經濟效益很好，有大量錢和人才湧入。
第四，AI 實用價值，隨著時間的推移 AI 的質量越來越高，當超過專家水平之時，AI 將會發揮著巨大的價值。
第五，AI 的大規模推廣，我和工業界的朋友常常會談到 AI 推廣的事情，人工智慧系統尤其與硬體有關的自動駕駛汽車，真的很昂貴。很多人認為這麼貴，沒有價值，實際情況不是這樣的。摩爾定律中曾談到：“18 到 24 個月單位成本的算力翻一番”，當成本固定之後，意味著相同算力的成本降為原來的二分之一，所以 AI 成本會越來越低。人工智慧的系統成本是下降的，而所有人工成本是上升的，所以總有交叉點，一旦過了交叉點，人工智慧將會大範圍被應用。
AI 機遇
這張圖是美國的網際網路巨頭，不同顏色是不同型別的公司。
這是中國的網際網路公司，中美有高度一致性。回顧整個網際網路程序，我們可以看到每相隔 5 年就是一個里程碑。到現在為止，網際網路的發展可以分成五段時間。1990 - 1995 年期間，Netflix 釋出上市，開始了網際網路時代，這個時候網路頻寬很窄，表現力較差，可以傳輸文字以及傳送郵件，但是傳送圖片基本“要命”了。那時候大家還不清楚網際網路可以解決什麼問題，網站以門戶為主，涉及郵件溝通，簡單遊戲以及新聞等，範圍較廣。
網際網路巨大的機會出現是在 2000 年，大家將 2000 年稱為網際網路真正商業機會元年。這時候是窄帶時代，可以傳比較高畫質的圖片，可以傳達足夠資訊來解決問題。這時候成立的企業很“專一”，都在做垂直化行業服務，亞馬遜、谷歌、阿里巴巴等等都是前後四五年成立的企業。
2005 年左右，寬頻網際網路的崛起給了流媒體建立的機會，我們可以看到中國的酷我酷狗、QQ 音樂、優酷還有 PBS、PGV 以及美國的 Youtub 都是那個時候成立的。
綜上所述，按照時間軸來看，這些巨頭企業的建立與擴大，都是抓住了“網路頻寬的變化”和“是否可移動”這兩點。
如果考慮人工智慧，最重要的是考慮——我們在人工智慧業務對應的特點。
2015 年左右 AI 四小龍（商湯、曠視、雲從、依圖）現在主要透過人臉識別做安防，2B，2C，前後 5 年是垂直化解決方案的黃金時期，這段時間裡面，AI 醫療、AI 教育、金融、工業、農業，做深做透的將來成為巨大的企業，或者成為 BAT，TMD 或者類似於這種企業。
五年以後的事情，現在推斷是比較困難的，但現在可以簡單地看到一些苗頭，我認為移動網際網路方面， 5G 之後可能機會不多了，因為固網頻寬到超寬頻，沒有新事物的出現。2025 年左右 AI 是自然語言的大突破，自然語言的突破會給人類帶來一個顛覆性的變化，希望到時候，有一些巨大的機會和公司出現。
對於 5G 來說， 5G 時代的核心創新機會是低延時、低功耗、低成本三方面。
低延時可以保證手機實時地做出一些東西，例如端到端的雲遊戲；低功耗以及低成本方面，例如萬物互聯，萬物互聯是否可以做到低成本與低功耗，這至關重要，如果這個問題解決了，萬物智慧有了雛形。
對於 AI 來講， Verical 解決方案主要說各個產業算力時代，算力高，模型強，最重要是聚焦產業痛點，解決實際問題。
最後談一點，中國將成為 AI 時代的重要力量，在政府強有力的支援下，目前湧現了大量優秀 AI 人才，如果能夠抓住這個機會，一定可以做出世界性的大型企業。我今天的分享就到這裡。