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蓝驰创投投资合伙人、PPTV创始人姚欣:大数据应用与创业融资

来源:艾瑞网    作者:Maggie      2016/11/23 11:20:52

导语:上半场互联网时代最重要的是流量获取能力,如何低成本、高效率,以最快地速度精准地获取流量。但是可能在下半场我们需要数据的能力。

【艾瑞网 直播】2016年11月23日,第十一届艾瑞上海峰会在上海浦东香格里拉大酒店隆重举办。此次峰会以“让想象发生”为主题,云集了大数据、网络营销、创新科技领域的大咖共话行业发展之道。此外,峰会不仅首度发布了《2016年中国优秀企业级服务商榜单》,还重磅揭晓了2016金瑞营销奖评选结果。 

以下是蓝驰创投投资合伙人、PPTV创始人姚欣发表视频致辞的演讲实录。

姚欣1_副本.jpg(图为蓝驰创投投资合伙人、PPTV创始人姚欣)

姚欣:很高兴再次来到艾瑞,我这次的分享也是结合刚才伟庆提到的上半场和下半场,过去10多年,整个互联网的创新可能更多在于模式的复制和模式的创新,但我觉得我们能看到的今天,我们正处于一个我们投资主题和创业主题正在转变的时间点。刚才各位嘉宾讲了他们的看法和理解,不妨大家回顾一下整个IT产业的历史,如果把IT产业做一个回溯,我们可以看到它经历过典型的三个阶段。从PC诞生到互联网诞生到移动互联网诞生,背后更重要的是计算、交互、连接,这三个领域里面一系列技术创新所叠加产生的最终结果。而这些能力的提升在不断地推动着整个产业升级。创业有的时候需要抓到最好的机遇,我们今天也处于这样一个创新的周期内,就是我们的技术创新可能会是下半场最重要的核心主题。

前面几位嘉宾反复强调的主题是大数据,另外我提另外一个,人工智能,这两个之间似乎是互为伴生的关系。今年人工智能突然热起来了,各种年会都能提到。大家一提到人工智能想到的是今年年初的AlphaGo,如果要谈到人机大战这不是最早的,更早的差不多在19年前,1997年,卡斯帕罗夫和深蓝的对弈,开启了云计算和超级计算的时代。那次IBM的深蓝之所以能够战胜卡斯帕罗夫,背后靠的是工业,摩尔定律。因为当时计算能力在64位国际象棋的棋盘上用粗暴的方式,把所有的结果都可以测算出来,这个时代最终战胜了卡斯帕罗夫。后来我读一本书,原来深蓝在这个项目结束之后并没有真正停止,内部还在继续推进,奇点临近。IBM当时还再继续延伸另外一个项目,深弗里茨,它只有深蓝1.5%的计算能力,但是依然能够下赢人类国际象棋世界冠军,为什么?采用了一个模式识别的优秀算法。今天在开启整个人工智能最重要的变迁谈到的是算法和深度神经网络,我当年读大学时候被反复提及的,今年加了深度两字,完全不一样。这个算法的提出和成熟也是最近几年出来的。这个应用对现在很多技术领域都发生了深刻变化。今天任何一个革命都不是单向技术的突破,这几年时间,在其他领域和其他方向也有一定地苗头。这段视频,是一个很简单的玩弹珠球游戏,不断地找寻到较好的策略。今天学术领域的研究已经更往前一步了,包括AlphaGo的母公司收购算法公司,它想推出的方向,在不利用大数据的情况下依然可以实现人工智能,非渐进式学习,如何用这种方式增强既有的学习。这个游戏并不是我们要给计算机大量信息,而是让计算机产生和模拟。经过了200次模拟,能力稍有提升了,400次以后已经能够实现像人一样非常平稳地接触到每一个球了。600次以后,他发现了窍门,分数大大增加,这个时候它的学习权重迅速提升。之后计算机展现了人类无法展现的技巧和能力了,几乎每一次都可以得到最佳的成绩。今天的深度学习或者精益学习是人工智能的起步,未来增强的方式有可能让计算机大量地超越我们人类所能企及的程度,算法依然有巨大的空间要演进。

另一方面,我们也可以看到计算在巨大地改变,比如我们知道计算需要海量的计算空间,今年DGX发布会上,一台超算中心,相当于256台PC服务器的计算能力。可以让大量数据得到迅速处理,而不仅仅载云端处理。算法的进步可以让过去三四年时间计算能力和人工智能成熟了将近50倍,正是这种能力的提升才带给我们很多的想象力。还有大数据,从人工智能的角度去看大数据,不是一味地要求所谓的海量数据,相反是要求有一定信息纬度的高质量的数据,我们称之为数据的训练集,深度学习算法要求大量的经过分类和整理过的有标签的数据作为训练集,你能不能获得这样的数据以及能不能进行数据的清理和整理,这个更重要。今天不仅仅要获取数据,而要花大量时间清理数据。当你获得一个优质的数据集,你训练出来的模型可能会比别人质量高很多。

人工智能经历几个阶段,最早像AlphaGo、深蓝这样的运算智能,现在人工智能因为深度学习和训练集的出现,也让我们提升到了感知智能,当然离认知智能还有很大的空间,我们也在不断地发展我们的算法、数据进行这样的积累。但是我们也能看到即使如此,我们已经能够在很多领域进行不错的应用了,签到的时候用的是人脸的方式进行签到,视觉系统过去几年时间里得到了质的飞跃,这是一幅图,图像识别挑战赛,柱是识别的错误率,2020年只有70%不到可以成功识别,我们人脸识别能力是最乐观的黄色,可以做到95%识别成功率。因为计算能力的提升,因为算法地不断进步,这样的识别能力迅速提升,2015年已经能做到比人脸更好的识别率,我们今天才能看到一系列计算机视觉的利用。甚至有可能打破很多传统方式的垄断,大家都知道自动驾驶也是计算机视觉方面很重要的应用,谷歌10年前就开始了自动驾驶的储备,包括小车已经在北美跑了号称几百万公里,今天我们如果用全新的方式和手段进行创新,可能会有不同。

前段时间国内安全峰会上来了一个著名黑客,全球第一个把IPhone手机越狱的人,他现在在做什么事呢?挑战特斯拉的自动驾驶,他把自己车做了改造,右侧装了一个计算机,做实时处理,还有摄像头,他对车进行了破解,不用油门操作,而是用一个遥控手柄替代方向盘,用内置的深度神经网络的算法进行大量地视觉识别,而且他居然在车库里倒腾了几个月,直接带着《福布斯》的记者上路了,进行自动驾驶,封闭道路驾驶成绩还是不错的。过去谷歌花了几十名科学家10年时间做的事情,被一个小黑客在一个屋子里3个月时间就实现质的飞跃,这就是我们能看到今天的技术和算法对于我们很多行业很多领域带来一系列的飞跃。另外一个飞跃也是最近的网红事件,科大讯飞的事件。两年前你用讯飞、搜狗的语音识别,但是今天用了完全可以替代很多的收入,包括上周的互联网大会上炫耀了一次,不仅进行了实时语音识别,同时进行了实时机器翻译,把中文翻译成英文。今天的的确确大量数据驱动并且能够进行精确算法工作的,有可能会比新的技术替代。语音识别可以给我们带来一系列飞跃,包括交互手段。今天我们是人人低头看手机的时代,什么时候能够抬头挺胸重回做人,要等待语音识别时代到来,如果用语音控制车辆,更好地交互,这可能是未来发展的方向。而今天我们可以看到硅谷已经这样做了,今天美国最热的智能硬件不是手机,而是亚马逊音响,10多米范围内对你任何一个语音的控制命令以及查询做出实时反应,甚至把这个技术延展到汽车,用语音对车子里面的各种命令进行交互,可以看到我们的交互方式也提前进入了新的飞跃。

我们即将会进入到一个AI+的时代,这也是来自于计算、交互、连接三种能力的提升,这种能力提升的背后还是和数据有关。我们看数据的处理、连接,本质就是数据的收集,交互就是数据最后结果的反馈方式。今天所谓的AI+时代的核心还是回归到数据时代。就像上半场互联网时代最重要的是流量获取能力,如何低成本、高效率,以最快速、精准地获取流量。但是可能在下半场,在这样一个科技创新的时代,我们可能需要数据的能力。但我也需要让大家冷静一下,看似下半场很美好,可以给我们带来一系列的想象空间,但是不得不面对这样一条曲线。技术成熟曲线,今天的技术看起来很美好,但它的成熟是需要时间的,而我们的商业需求和期待值不同,我们一定会在短期内过于乐观,我们希望一步到位。人工智能历史上经历了两次寒冬,这是你对商业的理解和商业创新周期的判断。我自己当年创业的时候也是如此,也是经历了技术成长的过程,我是2004年开始创办PPTV的,当时土豆还没有诞生,我们采用新的方式推动网络视频的发展。那个时候我们很孤独,但我们看到那个时候我们干的主要的事是干嘛呢?做项目外包。我们主要为很多企业包括当时工商银行做全公司3000网点内部企业视频培训,但是逐渐我们开始对我们的技术能力进行积累,开始进入到面向互联网服务、消费者服务,那是我们在为很多的视频网站包括很多的运营商提供技术能力,当这个能力积累到一定程度,才进入B2C阶段。

今天的技术创新,不得不经过这样一个阶段,你可能经过第一个阶段旧瓶新酒,你要采用未来心的技术和新的手段,但是你需要把自己的商业模式包装成今天已有的商业模式,你的目的是要活下来,不要想所有的东西都同步创新。第二,你自身的核心能力的提升。今天有数据不重要,有大数据也不重要,更重要的是能不能有高质量的经过大量整理过的可训练的数据。当你具备了这些数据和对你的能力实现了质的飞跃,不是90%和95%,而是99和99.9%之后,你开始有能力面对消费市场。但是最重要的挑战是你的竞争要素改变了,前两个阶段是技术、商业化能力、市场推广,第三个阶段可能是你的品牌、运作能力,包括你对于整个产业链的影响和控制。我们也可以把我们的技术创新和我们上半场积累的模式创新很好地结合起来,实现新的创新。

这个就是我所看到的上半场到下半场的主题转换,也是希望能够通过这种创新的启发鼓励更多的技术创业者跳到这个行业进行进一步创新。我现在也在和艾瑞合作,我们做了一个“混沌的AI创业年”,我们希望能够吸引很多对于大数据、人工智能和新科技有感悟的创业者加入到里面,我们共同学习和成长。

谢谢大家。

(本文为艾瑞网独家原创稿件 转载请注明出处)
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