【转】深度丨吴军：人工智能的3个层级与未来经济的4大特征！

吴军博士简历

吴军 （原腾讯副总裁）

吴军，男，汉族，1967年4月出生，
[1] 博士，毕业于清华大学和约翰霍普金斯大学。
[2] 前Google高级资深研究员。
[3] 原腾讯副总裁。计算机科学家、畅销书作家。
[4] 硅谷风险投资人
[5] 工业和信息化部顾问、约翰·霍普金斯大学工学院董事。
[6] 人工智能、自然语言处理和网络搜索专家。
[7] 上海交通大学客座教授。
[8] Google自动问答系统和许多创新产品的负责人。
[9] 吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。著有《数学之美》 、 《浪潮之巅》 、 《文明之光》 、 《大学之路》、《态度》、《全球科技通史》、《见识》 [10] 《硅谷之谜》 、 《智能时代》 、 《格局》 、 《信息传》

2007年，他开始在谷歌黑板报（博客日志）上连载文章。他分析互联网和通信界各大企业，之后整理成《浪潮之巅》一书，一面世就成畅销书，豆瓣9.1分。 吴军已经出版了10多本书，总销量超过300万套。 吴军一个特点是跨界，如果说之前出版的《浪潮之巅》《数学之美》和理工科还有点关系，那《文明之光》的跨度着实大了点。这本讲述人类文明的书，完全打破了科技与人文的界限。

引言

吴军认为，从60年前到现在，人工智能一直在发展，它可以被分为三层：第一层是弱人工智能，第二层是强人工智能，第三层是超人工智能。

他还表示，在这一发展过程中，人工智能大厦有三个重要支柱，分别是摩尔定律、深度学习和数学模型。而在这三大支柱里面，数据或者说是大数据是最基础的因素。

在吴军看来，人工智能之所以在最近一两年爆发，很大一部分原因是背后有海量的数据支持。

另一方面，这些海量的数据并非凭空而来，这得益于传感器以及IoT设备的数据采集能力。

吴军博士演讲实录

大家上午好，今天大会主题是万物联网，到现在大家谈得比较多的是大数据人工智能。

今年是一个特殊年份，废话不多说了，因为为什么呢？人工智能到今年60岁了。当时达特茅斯提出人工智能这个概念，10位科学家中活得最久的一位马文，他今年1月份也去世了。他的一本书，讲科学和艺术的关系，他是一个非常好的钢琴手，全世界比他弹得好的人，两只手掌一定数得过来，因为他小时候作为一个钢琴天才，不是科技人才去培养的！

你们搞机器智能也好，大数据也好，万物互联也好，也许搞得最好的一个人是懂艺术的一个人。旁边这位是李世石，仅仅过了一个月，马文去世一个月之后，李世石输给了AlphaGo。在比赛之前，除了团队里面的人，我问团队的人，他们说外界的人都不认为他会赢，李世石也不认为自己会输。在Google工作很多年的李开复也认为人能赢，计算机会输，为什么呢？因为觉得围棋这件事太复杂了，有多复杂呢。所有下围棋的可能性，最后组合数算一下，大概是10的160次方。这是一个什么概念？这是什么概念，一个1，后面160个0。如果把宇宙中每一个原子再变成一个宇宙，再把这些原子全部数一下，比这个数要小。

弱人工智能

今天机器智能或者人工智能发展到一个什么水平阶段，我把它分成三层。第一层，弱人工智能，每个人都在用，今天拍个照片，女孩子们美图秀秀修一修，发出去，这是弱人工智能。昨天讲“双十一”又创造了多少营收，其实今天买东西和五年前习惯是不一样的，很多是它推荐给你的，40%营收额是靠推荐来的。这是一种很人工智能的算法，很多人觉得还不够聪明，还放在了弱人工智能方面去。

强人工智能

接下来是有一个强人工智能，有科大讯飞的朋友在这儿。比如计算机能不能理解人类的语言，我刚才特意看了好半天云识别做得怎么样，做得非常好，真是让人感觉非常惊讶的一个进步。这件事，我们在过去觉得特别自豪，这是人能做到的。不仅能够识别，还能翻译。如果愿意把它翻译成英文，我想我们现在不需要同声翻译，直接用计算机翻译过去了，美国人英国人是听得懂的。

它还可以干别的事，比如计算机能回答问题，能写作，在华尔街日报或者是纽约时报，今天大部分和财经类新闻有关的这种报道中，大部分文章是计算机写的，不是人写的。最后一般人复读一下，结论是人下的。下棋就更不用说了，还可以干什么?还可以开车，今天外面有一些电动车，不知道有没有人讲无人驾驶汽车，这在中国也是很热门的事情，可以开车。

在美国Google的无人驾驶汽车，到现在开了将近500万多里，但主动交通事故只出了两起，也就是说它开车的水平要比人其实高很多很多。前两天罗辑思维说开车开不过人，其实不是的，远比人开得好。开飞机就不用说了，还可以看病。机器人看片子会比专家更好，不仅如此，像沃森这样人工智能计算机，你告诉它三件事，描述一下你的病情，比如肚子疼，给它一个化验结果，再给它你过去病例，就这三件事给它。它已经做到美国医生的平均水平，这还是去年的数据，今年又有一个进步。大概两个月前，它发布一个新的消息，说在疑难病诊断中，它已经超过了人类专家。至于为什么是疑难病反而做得好，普通病做不好，这个留给大家自己去思考。

为什么我们突然醒来发现整个世界就是人工智能的世界，这里有几个重要的原因。第一个原因，大概从40年前起，人类找到了一个解决机器智能的方法，然后在几年前，这些方法具备的条件成熟了。这个方法是什么方法呢，就是说机器获得智能一定是和我们人获得智能不一样。要理解这一点，你就想想鸟的飞行方法和飞机飞行方法差别就完了。人类最早模拟鸟飞行的时候，人类想飞行的时候就是模拟鸟，胳膊上装两个翅膀。中国古代有一些记载，西方也有，我看西方记载是把鸡翅膀绑在胳膊上。然后从台上往下跳，当然他们是说从树上一跳，然后就摔死了。

这是人最早的认知，你不要笑，你今天觉得这个事很可笑，当时五六十年代的时候他们去想机器智能怎么做，就是这么想的。今天好多科幻小说家还是这么想的，我们好多业余的，包括一些科技爱好者还是想着一件事，想把翅膀绑在人的胳膊上实现机器智能。

怀特兄弟发明飞机时，我们发现飞机翅膀不会震动。我们今天做机器智能就需要掌握它的空气动力学原理，这个动力学原理是什么呢？基本上人工智能大厦有三个重要支柱：

第一是摩尔定律，每18个月机器智能性能翻一番，这个是很厉害的。

第二是数据，今天我们要讲契合万物联网这件事，靠数据。

有了数据，中间还要有一个桥梁，就是这个数学模型。今天当然数学模型有各种形态，深度学习，工具等等。刚才说了人工智能公司在做什么事，其实就是在做数学模型，当然他们两家是做数据的事，背后也做数据模型，这是我们的空气动力学原理。

40年前人类找到这个方法，为什么最近爆发出来了，因为最近数据爆发了。尤其有了移动互联网之后，数据量是非常大的。以前很多数据，其实没有移动互联网、没有收集上传、没法存储，今天这个都变成了一个可能。在过去三年里，人类收集到的数据总和超过人类历史上六千年，从出现文字到现在六千年就有了数据记载。过去三年里，数据量超过了人类六千年的总和。而且按照这个指数速度往上涨，可以预测估计一年半以后，又要翻一番了，差不多是这样子，这是一个非常快的速度。所以在今天来讲，你干任何一件事都要善用数据。

数据怎么收集来的，这就和IoT有关了，实际上今天收集数据各种各样广义上的传感器，传感器可以是一个摄像头，广义上的传感器。传感器设备也是一种传感器，我们把它叫做智能设备，无所不在，这是第一个。第二个，由于我们有意识去收集它，以前我们不太在意它，今天早上我从酒店开车过来。一路上我们看到一些东西，我们也没太在意，然后主持人提醒我这到了阿里巴巴，我看一眼，这是阿里巴巴。这是人类收集数据过去的习惯，你不太在意。但是旁边有一个无人驾驶汽车，它看到的数据，比如说这个旁边有一个加油站，油价是多少，它就记录了。以后将来这个地区的物价变化，这都是一个根据。往右走，多少天前发生了一件抢劫案，这个地区将来是否安全，数据都统计下来了，这是今天和过去数据的不一样。就是有了这些IoT的终端，才导致了有了很多数据，有了很多数据才导致了机器智能时代的到来。

未来时代是一个很好的时代，也是一个很坏的时代，刚才主持人说2%的人可能会受益，等下再讲为什么。先讲一个很好的时代，是我们有点期望的时代。比如交通这个问题，杭州的交通，我来的时候看上去还很好。我在北京讲座的时候，每次问他们上下班时间是多少，做一个调查。最后调查结果，他们平均上下班花掉两个半小时，这是一个资源很大的浪费，为什么会是这样的结果。因为我们每一个人出行很随机的，就跟做布朗运动似的，在街上来回跑，互相没有一个协调。

未来的城市是怎么样呢，你可以把整个城市想象成一台超级电脑，你的每一个汽车是超级电脑，是一个终端。它有一个统一优化的交通方式，而且你自己出行的时间和你今天工作安排是相关的，不用每天早上都9点钟到办公室。今天会议11点钟开始，10点半去就可以了，你上班就省了一小时。等等吧，做一个全部的优化。在美国他们做过这个事，在三个大城市，当然美国大城市也就相当于中国中小城市，一百万人口算大城市。原来出行时间平均是70分钟，可以降到20分钟。像北京这样的城市两个半小时，你给他省40分钟的话是非常可观的一件事，非常大的资源节省。

再往后可能是无人驾驶汽车，无人驾驶汽车有什么好处，甚至红绿灯都不需要了。我看到外面好多小电动汽车，像那些电动汽车都可以连成一排，就像火车似的在路上开，往某个地方去。中间哪个车要拐弯，从这里分出去往前走，省电省油。不仅交通如此，整个社会会变得非常美好，非常安全。比如说我今年夏天去欧洲的时候，他们就反映那儿不太平，因为他们有很多难民。如果他们想恢复到几年前和平的状态，大概需要3倍的警力，这件事是做不到的。

以后有一个什么办法，可以用无人机巡逻，这些无人机和今天的不一样，它们都很聪明的，摄像头都带着人工智能视觉识别软件，能够识别出每一个可能的坏人。我们现在会议保安不算太严格，我今年夏天在成都参加会议的时候，保安严得不得了，因为他们无法甄别我们每一个人。在未来这个时代，我们每一个人都可以很容易被 甄别出来，社会会变得非常安全，这是好的地方。

所有的行业将来都需要使用数据，都是一个数据的公司。举几个和IT关系比较远的例子，比如说有一件黑的衣服可以加工，意大利的一个服装品牌普拉达，高端的服装公司。我们这儿的人有多少偶尔去一下服装精品店的，你去那儿的时候根本不知道为什么这件衣服放在前面，这件衣服放在旁边，哪件衣服卖得怎么样，反正你这么去就看了。有的时候你觉得摆得不合理，但是谁也不知道摆放的合理方法。摆放对销售很重要，当然服装设计更重要。但以前大家不知道怎么来进行摆放，因为过去很多东西都是单向的。前两天讲到美国大学的一件事，全部的媒体都傻了，为什么呢？因为它发出去一个新闻之后，它根本不知道最后产生了一个什么结果，最后这个结果完全发现不了。

过去做精品时装就是这样的，在北京的时候，我和香奈儿开店的人聊过。我说你这个为什么这么设计，他说你知道吗，为了开这家新的店，1：1的模型做了很多。我说为什么要这么做，他说不知道，巴黎来了一个人说这么一摆比较好，然后有一些市场调查数据。我说最后能不能验证它好，没法验证，这是过去一种商业的形态。后来怎么做的，普拉达怎么做的，它在十几年前琢磨这件事。

举个例子，我们在前面放了几件衣裳，看上去很漂亮。然后就拿着衣服去试，试完了没有去买，你可能知道这里衣裳有一些设计的问题。但也许你放在那儿，她试都不试，也没有买，这两个有什么差别呢。第一个差别，模特穿起来很好看，但是到了东方以后可能不合适。第二个差别，设计本身就有问题，虽然你放在前面但也没有人买，这些问题没有人知道。普拉达把衣裳标签改了，改成IFD，跟踪这件衣裳每次走动和试穿，把试衣间也改了。它知道哪些衣服是大家看了不去试，哪些衣服是大家试了没有买。

前几年它做了一个更新的事，把试衣间也改了，有一些传感器，和IoT有关的。你穿这件衣服，不知道男士有没有陪女士去买过衣服，会有这个问题。一看说这件小了，拿一件大的；这件大了又小了，红的不合适换绿的，这个效率很低的。它在这里能够感知穿上去有点紧，大一号之后在序列屏幕上看看我穿上去是什么样。或者反过来，或者一个颜色，因为方便性，所以你购买意愿就强很多。像这样一个传统企业，我们认为传统企业营业额上涨是很慢的，互联网企业上涨是很快的。在过去十年里，营业额涨了5倍，这是很可观的，普拉达也是高端的品牌。

第二个例子，风力发电。中国风能产能是非常大的，这些发电机卖到世界各地去用怎么样，都不知道。中国有一家风力发动机，占全世界市场份额第二名，就是不挣钱，它也不知道怎么能够改进。过去想象都是改进技术这些东西，后来我就问他，这些专利发电机卖到世界各地去怎么样，谁用，谁用得多，谁用得少；哪些坏了，哪些需要维修，他都不知道。因为这些东西一旦卖到德国去，巴西去，当地工程商就承包过去了，这些数据他都不知道。

他就跟踪这些数据，他就在上面装了传感器，WIFI信号传回来。他装了好多传感器监控叶片的老化程度，看是不是需要换，需不需要维护。过了一段时间他告诉我，全世界的风力，他绘制了一张图。就像刚才两位老师说的把专利的事拿出来，全世界的专利可以画一张关于科技的图。他也一样，他把风力的图就画出来了，因为他把数据收集上来了。以后他就知道巴西卖过去的发动机根本转不了两下子，德国那边的风力强，覆盖率不够，就知道市场怎么做了。

又过了一段时间，他又来找，我后来和他聊了一些商业模式的变化。他说吴总，听了你的话把商业模式也改了，学IBM，现在不生产风力发电机了。中国那么大的产能过剩，就让下面的企业生产，我只做服务。为什么呢？我有了他们全部的数据，只做服务，现在利润率好的不得了。这就是在用大数据的思维方式，机器智能思维方式，要换一个脑筋。我们有时候老在抱怨制造业怎么寻找出路，这就是出路。

将回到万物互联，先要讲第一，互联网。第一大互联网是机器和机器的联网，在那个时代你即使用互联网，你的人也就是在某一段时间通过计算机连到网上，大部分时候你不在互联网上。而且计算机是找IP地址，那是当时的一个特点。每个时代有每一个时代的产业结构和它的生态环境，那是一个什么产业结构呢？每年出货是几亿台，PC机。我忘了是2011年还是2012年，这个到了顶点，PC出不来了，然后就往下滑了。用的处理器是英特尔，然后Windows的操作系统，这是当时的生态环境。

到了第二代互联网，人和人的联网，移动互联网。前一阵马化腾说第一代互联网不算数，第二代才算数，不能这么说。不能说内燃机汽车不是汽车，电动汽车才是汽车，先纠正一下他这个话是错误的。第二代是人和人的联网，我们手机扫一下微信，不是为了说这台手机跟你这台手机联上，这没有半点意义。是说我这个人要和你这个人联上。而且这就带来一个好处，你随时随刻被挂在互联网上。你过去下了班离开计算机，无论是开车还是坐地铁回家都不在互联网上。你有一些应酬也好，回家辅导孩子也好也不在互联网上，晚上10点钟回去之后查邮件，你才在互联网，今天你是随时随地在互联网上，所以这也是数据量为什么这么大的原因。

终端的出货量十几亿台，非常大。但是它有一个新的机会，旧的这批企业从事新的活动，往往不如新的企业来得好。处理器不再是英特尔的，因为英特尔在PC的时候追求速度，在节能方面不行，体积也大。ARM的CPU，不管是苹果也好，高通也好，华为也好，其实都是英国ARM公司设计的。操作系统也换了，主要是谷歌和安卓，还有苹果，PC时代也有苹果，苹果永远是一个高端窄带的市场。就像我说的，假设把一个生态环境变成一条鱼，一般人是横着吃，苹果是竖着吃，但是一条带鱼就整吞了。

第三代互联网，万物互联网。它的机会在哪里，前一阵深圳有朋友跟我说，深圳将来是有机会的，我说为什么呢？他说有很多生产IoT设备的公司，我说那没用，都是给人打工的。你可以想象第一代互联网时谁真正赚便宜，苹果和英特尔，剩下都是打酱油。第二代是ARM，或者是高通那几家公司，然后是Google。第三代，先说出货量，市场大得不得了，乐观的估计万亿，已经不是涨了10倍的，最保守估计涨了50倍。认为涨50倍到上千倍，是这样一个量级。因为它的设备很小，像风力发电机上每一个叶片上几个传感器，这也是一个设备。

前一阵子华为在英国买了一家公司，连处理器带解决方案一套，也很便宜。硅谷公司相比中国的公司真是很便宜，3千万英镑，整个一套全买下来了。比如做智能水表，这个处理器就可以做到说十年换一次电池，水表基本上完蛋了，就扔了，这是将来的一个解决方案。你的可穿戴设备通过你的手机在联，即使你的手表今天都互相不能联，必须要通过手机。这个情况将来肯定不会是这样，不可能今天用手机似的要通过PC机或者WIFI去联，这是不可能的事。

在这个情况下操作系统是谁，或者说将来这个平台是一个标准，它应该是什么。再未来，如果说下一个微软，下一个Google是谁，我跟你讲，谁要是把操作系统问题解决了，谁就是下一个Google和微软。谁要是把处理器问题解决好了，你就是下一个英特尔和高通，这是我们讲未来万物联网一个大格局，大前景。

未来这个时代是一个什么时代，我讲四点。未来经济的特点，分享、跟踪、合作、众筹。

分享经济

第一，分享经济，大家已经享受到了，比较容易。比如说滴滴打车也好，Airbnb也好，美国的Uber也好，等等都是一个分享。分享最重要的核心是什么，在现在这样一个时代，连接比拥有更重要，大家记住这个。什么意思？滴滴不拥有一辆汽车，但是它的规模比任何一家出租车公司都要大很多。可以看出我们有两种新一代经营出租车办法，一个是神州租车，它依然是一个拥有的概念。一个是滴滴，滴滴是连接的概念。哪个做得好，大家可以自己看，我觉得滴滴模式是成功的，连接比拥有更重要。

Airbnb也是，它不拥有一间酒店，但是它比任何一个酒店集团做得都要大，为什么？它拥有连接。你再想得仔细一点，昨天说阿里巴巴多么的疯狂，阿里巴巴不拥有一件商品，它拥有的是什么？人的连接。Google、facebook不拥有内容，拥有的是连接，这是分享经济的本质。当然新的经济总有泡沫的，没有关系，泡沫死掉了，好的公司就出来了。

跟踪

第二是跟踪，在万物联网这个时代，当然还有大数据、人工智能做后台支撑，就有可能跟踪到经济，细到说每一笔交易，每一个人，每一个很细节的地方。这是一家美国的公司，它找我融资，跟我讲了一个项目。他发现什么现象呢，他经过一年多的调研发现一个现象。就是美国的酒吧差不多有1/4的酒是被偷喝掉的，比如说涂总是我的朋友，今天老板进了一瓶路易十三，涂总没有看见就倒了一杯喝掉。或者涂总是老板，刚进了青岛啤酒，他回家接孩子去了，就被偷喝掉1/4的酒。现在他把酒架改掉了，每个酒瓶上有传感器，酒架可以称重。谁在几点几分倒了酒，精细到每一笔交易。涂总开会或者接孩子去了，在平板电脑上一看，今天所有的酒店经营一目了然，回头一对账就知道了我们两个偷喝酒了。这是一个简单的例子，说明什么？跟踪经济是未来的一个重要性。

合作经济

第三，合作经济。去年万物互联，我们搞了一个“双创”，哪个是大众，哪个是万众，我也搞不清楚。双创，失败了一大堆，为什么失败了，因为他总想着颠覆这件事，世界上大部分时候是合作不是颠覆。用我的话说，任何一次技术革命的模式都是原有产业加上新技术，等于新产业。你不要告诉我说有个新技术，颠覆原有产业，你是做不到这一点的。

举个最简单例子，第一次工业革命的时候，第一批受益的人是谁呢，发明蒸汽机的瓦特受益了。还有一个受益的人，他的朋友维奇伍格，英国一个瓷器大王。他是全世界第一个把蒸汽机用到某一个产业上的，就是用到瓷器制造业。做的还是同样东西，还是瓷器，但是他采用了一个新技术。他不是说从此不用瓷器了，去用金属的碗、盘子，不是这样的。但是一旦他用了新技术以后，出现这么一个情况，全世界生产了近千年的供不应求的瓷器，一下变成供大于求，因为他采用了新技术。所以维奇伍格这个人就成为了第一次工业革命的受益者，这是一个很好的创业模式。这个人还同时是达尔文的亲外公，同时也是达尔文老婆的亲爷爷，自己回家算这个关系去!

第二次工业革命的时候，在那个时代，今天百分之九十几的产业在电出现之前都有了。我们的农业，很多冶金，包括运输，这些东西都有了。但是电的使用改变了一切，一个旧的产业一下子以新的形式出现了，这个产业不变，这个产业还是有的。发电的公司只有两家，不需要每个人都去做发电，但是你用了电，坚持说我用了电，就获得一次提升，这是最关键的。不是说我有了电，再去想一个原来没有的事情，不是这样的。

摩尔定律在第三次信息革命时也是这样的，其实我们大部分是用这个摩尔定律。未来是什么形态，我们说智能时代，你一定记住是原有产业加上机器智能，你就成为新产业。不要说我知道机器智能，自己想出一个什么事情，中国的优势比美国的优势，最大优势是在产业上。恰恰就是有一大堆的这种比较落后的原有产业，美国这些产业叫做“遗产式的产业”已经没有了，中国有。每一个产业，你只要加上智能技术，升一次级，你就得到一个新产业，就是一次机会。

我们发现好多创业成功的人，他是原来传统的企业家二次创业，他的成功率很高。我们大学生脑子里有一些新技术、新想法，对原有的产业不了解，这个东西失败率就非常高。为什么说一开始受益的人就只有2%，是因为说很多人思维方式来不及转变，2%的人不是一个绝对数量，而是针对有些人是自称98%的人。那98%的人，就是他抱着一个旧有的思维方式，不愿意接受新的技术。比如说你是一个秘书，我们在计算机时代，你给领导写稿子要打印了。你说我的书法好，我一定要手写一个稿子给领导看，马上就被淘汰了，这就是2%和98%的人思维方式差异，在未来智能时代也是这样。

众筹经济

最后一个，众筹经济。众筹经济，其实它并不是说要写一本书，或者说涂总要写一本书。每个人能不能给我50块钱，完了之后每个人给一本。不是这样的，它是把整个社会生产制造环节全部改变了。过去企业是怎么生产制造销售的，以前是找钱，设计一个产品，当然我讲的比较简化。生产完了之后去销售，销售之后零售批发，你再收回成本，这是一个很长很长的过程。

未来是什么，最好的例子就是特斯拉，我不知道大家有多少人在这儿订了特斯拉3系的汽车。它怎么做的，先众筹，它第一天就订出10万辆，第一星期订出20万辆，先众筹。众筹完了，这个车什么样子，你还不知道。过一段时间，告诉你过来设计汽车，你就参与设计。设计完了制作出来直接给你了，中间的经销商，各种各样环节全省了。这是效率大幅度提高，利润大幅度提高。为什么能做到这件事，为什么过去做不到这件事。因为过去要做这件事成本太高，你每个人都去要一个定制的东西，成本太高。今天因为机器智能的水平达到这个水平，不是人在那儿给你一个个处理每个人特定的产品，而是机器来做这个。

当然这些事将来和万物互联息息相关的，如果没有这些数据的采集，没有它们之间相互处理，这件事是做不到的。

总结

好了，就给大家讲到这儿。总结一下，未来我们说的万物互联网，或者智能时代，经济的几个特点，一个是连接比拥有更重要，然后是合作的经济，分享的经济，合作的经济，用一个众筹的平台。关键的是思维方式的转变，谢谢大家。

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