創投分享會注：12月(yue)6日下午，創投分(fen)(fen)享會(hui)第8期(qi)聽書(shu)會(hui)在世(shi)貿天階騰訊匯舉行，本期(qi)來與大家分(fen)(fen)享的(de)是(shi)《浪潮(chao)之(zhi)巔(dian)》《數學(xue)之(zhi)美(mei)》《文明之(zhi)光(guang)》的(de)作者吳軍博士。聽書(shu)會(hui)的(de)互動嘉賓是(shi)英特爾中(zhong)國研究(jiu)院院長吳甘沙。這次的(de)話(hua)題(ti)是(shi)機器智能大數據和硅谷的(de)投資新趨(qu)勢，兩(liang)位的(de)分(fen)(fen)享都(dou)是(shi)干貨滿滿，本文匯總了他們現場分享內容，創投分享會進行了編輯，有刪節。
硅(gui)谷創投新趨勢
（圖片來自于吳軍博士現場分享的PPT：硅谷 2.0 VC的變化）
這些年美國風險投資的(de)(de)金額，每年(nian)(nian)穩定在一(yi)年(nian)(nian)300億美(mei)元，峰(feng)(feng)值的(de)(de)時候(hou)是在2000年(nian)(nian)前后，超過(guo)1000美(mei)元，其中硅谷(gu)占40%。但是從投(tou)入產出比來講(jiang)，過(guo)去兩年(nian)(nian)比2000年(nian)(nian)高(gao)(gao)峰(feng)(feng)的(de)(de)時期(qi)還(huan)要(yao)高(gao)(gao)，它的(de)(de)回報很好。接下來20年(nian)(nian)有這樣三(san)個趨勢：
1.云計(ji)算+移動互聯網+大數據（正在(zai)進行時）；
2.機器智能（現在時(shi)）；
3.IT+生物(wu)醫療（未(wei)來時）。
將來所有的(de)公司都(dou)是(shi)大(da)數據公司
今后20年經濟發展的(de)動力(li)就是大數據。什么是大數據？
1.大數據一定(ding)是數據量大，但也(ye)不僅僅是數據量大。
2.大數據不(bu)是(shi)結構(gou)化和非結構(gou)化的(de)問題，根(gen)本特(te)征一(yi)定(ding)是(shi)多維度的(de)。
3.它強調完備性。
大(da)數據跟機器(qi)智能的關系已經看逐漸清晰了，一旦產生(sheng)的時(shi)候，它會(hui)讓(rang)計算機好像變(bian)得很聰(cong)明(ming)，而為什么這時(shi)候爆(bao)發，有幾個原因：
1.摩爾定律，存儲量跟上來后，數(shu)(shu)據(ju)量就能夠(gou)足(zu)夠(gou)大，這時數(shu)(shu)據(ju)所發揮的作用就能成指數(shu)(shu)倍數(shu)(shu)地增長。
2.移動互(hu)聯(lian)網，移動互(hu)聯(lian)網時代人(ren)(ren)是真正(zheng)(zheng)的上了(le)網，使得把我們人(ren)(ren)的數據(ju)真正(zheng)(zheng)的搜(sou)集起來(lai)了(le)。
3.傳感器技術，幾年前我(wo)們(men)把物聯(lian)網炒(chao)得不行，現在多(duo)少有一點(dian)意思了。
我(wo)們可以想象這樣的(de)場景，以后(hou)我(wo)們在每件商品(pin)上(shang)貼一個傳感器，你(ni)到家樂福買東(dong)西，選好東(dong)西過安檢門時，后(hou)臺就(jiu)(jiu)知(zhi)道(dao)你(ni)是誰，買了什么。再(zai)和你(ni)的(de)支(zhi)付信息匹配(pei)，你(ni)手機(ji)上(shang)就(jiu)(jiu)有(you)賬單了，點(dian)一個確認就(jiu)(jiu)完成購物，省去(qu)了排隊的(de)時間。將來所有(you)的(de)公(gong)司，都(dou)會是大(da)數據公(gong)司。舉幾個例子(zi)：
第(di)一(yi)個是中(zhong)國的(de)(de)(de)風力發電公(gong)司，他們現(xian)在的(de)(de)(de)問題在于：自己的(de)(de)(de)產品裝在哪里？每塊葉(xie)片的(de)(de)(de)工作情況和壽命是什么樣？大數據能幫助解(jie)決其了解(jie)風力發電量，從而準(zhun)確的(de)(de)(de)判(pan)斷市場(chang)。還能了解(jie)每塊葉(xie)片的(de)(de)(de)工作情況，從而準(zhun)確維(wei)護，而不是過去一(yi)刀切五年(nian)一(yi)換。
第二(er)個(ge)是(shi)PRADA，衣(yi)服上(shang)面(mian)有個(ge)防盜扣，它里面(mian)就裝(zhuang)一個(ge)傳(chuan)感器(qi)，有了它就能知道一件衣(yi)服掛在那，被試了多少次(ci)，買了多少次(ci)。通過大(da)數據(ju)的分(fen)析，就能明確知道衣(yi)服銷量是(shi)店內(nei)陳設的位(wei)置不好，還是(shi)衣(yi)服本身的問(wen)題。所以通過傳(chuan)感器(qi)，他們的銷售好了很多。
第(di)三個(ge)例子有(you)點搞(gao)，TARGET曾是美國第(di)二(er)大(da)的(de)零售(shou)，類(lei)似(si)家樂(le)福。他們通過數(shu)(shu)據分析，懷孕的(de)婦女的(de)購買需求是可(ke)(ke)以提前預測的(de)，就(jiu)把(ba)相(xiang)關廣(guang)告發送給顧客。一(yi)次(ci)(ci)，他們接(jie)到一(yi)個(ge)憤怒父親(qin)的(de)電話，說我這個(ge)女兒(er)(er)(er)才15歲，你們給她寄嬰幼兒(er)(er)(er)的(de)廣(guang)告。經理趕(gan)緊道歉(qian)，當時把(ba)他安撫下來了。之(zhi)后客戶回訪時，這個(ge)父親(qin)反而道歉(qian)：“上一(yi)次(ci)(ci)是我錯了，我的(de)女兒(er)(er)(er)真的(de)懷孕了。”在大(da)數(shu)(shu)據時代，數(shu)(shu)據中心可(ke)(ke)能比(bi)你更了解你。
大數據是機器智能的核心(xin)
谷(gu)歌(ge)的(de)智能汽車(che)，駕駛位是(shi)空著的(de)。它(ta)(ta)上(shang)路(lu)跑了(le)17萬(wan)公(gong)里，只出(chu)了(le)一(yi)次事(shi)(shi)故，還是(shi)人(ren)開車(che)撞的(de)它(ta)(ta)。這個(ge)(ge)(ge)項(xiang)目(mu)是(shi)谷(gu)歌(ge)街景項(xiang)目(mu)的(de)延伸，從2010年(nian)到2014年(nian)，今(jin)年(nian)推(tui)出(chu)了(le)真(zhen)正的(de)無人(ren)駕駛汽車(che)。它(ta)(ta)沒有(you)方(fang)向盤，也(ye)沒有(you)剎車(che)和油門，后(hou)來(lai)根據(ju)美國公(gong)路(lu)局的(de)要求加了(le)一(yi)個(ge)(ge)(ge)制動。大(da)數(shu)(shu)據(ju)所做(zuo)的(de)就是(shi)讓它(ta)(ta)更聰明一(yi)些，比如前面有(you)一(yi)個(ge)(ge)(ge)緊急的(de)事(shi)(shi)情可(ke)以停(ting)下來(lai)。智能汽車(che)看(kan)上(shang)去是(shi)一(yi)個(ge)(ge)(ge)機器(qi)人(ren)，是(shi)一(yi)個(ge)(ge)(ge)智能問題(ti)，實際上(shang)變成數(shu)(shu)據(ju)處理(li)的(de)問題(ti)。未(wei)來(lai)的(de)機器(qi)人(ren)，可(ke)能有(you)一(yi)個(ge)(ge)(ge)數(shu)(shu)據(ju)中心，這是(shi)我們人(ren)真(zhen)正害(hai)怕(pa)的(de)東西(xi)。
未來是2%（的）人的世界
這是(shi)我今天(tian)想說的東西，講了半(ban)天(tian)機(ji)器智(zhi)能，未(wei)來的世界到(dao)底(di)是(shi)人的世界，還是(shi)機(ji)器的世界，是(shi)不(bu)是(shi)覺得很可怕？
大(da)家說富士康是血(xue)汗工廠，郭臺(tai)(tai)銘先生(sheng)要引進30萬臺(tai)(tai)機(ji)器人(ren)(ren)，有(you)了機(ji)器人(ren)(ren)你賣(mai)血(xue)汗的機(ji)會(hui)都沒有(you)了。你可(ke)以說我讀的是高(gao)大(da)上(shang)(shang)的職(zhi)業，跟賣(mai)血(xue)汗沒有(you)關系，機(ji)器不會(hui)影響(xiang)我。事實并非如此，年(nian)薪三十萬的放射科醫生(sheng)，美國(guo)醫學院培養近(jin)十年(nian)才能上(shang)(shang)崗，專(zhuan)門辨別癌細胞(bao)。現(xian)在這(zhe)份高(gao)大(da)上(shang)(shang)的工作，有(you)機(ji)器可(ke)以取代，而且比人(ren)(ren)工判斷的準確率更高(gao)。
你要(yao)(yao)(yao)么(me)當2%，要(yao)(yao)(yao)么(me)當98%。未來世(shi)界，我們(men)搞公(gong)平(ping)一點，征(zheng)2%的(de)(de)人的(de)(de)稅，給98%的(de)(de)人一個社會公(gong)平(ping)。但你給他們(men)公(gong)平(ping)沒有(you)用，因為(wei)那(nei)98%的(de)(de)人前景是(shi)灰暗的(de)(de)，只需(xu)要(yao)(yao)(yao)2%就可以了，不(bu)(bu)要(yao)(yao)(yao)98%的(de)(de)人。美(mei)國采(cai)用了轉基因技術后，農作物便宜(yi)得(de)不(bu)(bu)得(de)了，幾十年之(zhi)內人的(de)(de)體重一下子就增加了，別的(de)(de)什么(me)東西也沒得(de)到。所以如(ru)果你現在(zai)不(bu)(bu)成為(wei)2%，就會是(shi)那(nei)98%。
提問：吳軍老師強(qiang)調未來(lai)是(shi)(shi)屬于2%的世界，大家都很有(you)危機感，在文學(xue)藝術(shu)領域，機器人(ren)是(shi)(shi)不是(shi)(shi)也能夠(gou)超越人(ren)類？
吳軍：機器能(neng)(neng)(neng)夠使我們的(de)(de)不(bu)斷(duan)地提升效率，但人有兩點能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)不(bu)會被機器人取代(dai)，第(di)一個(ge)是腦力(li)(li)，第(di)二個(ge)是空想能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)，也可以(yi)說想象力(li)(li)、藝術(shu)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)。而(er)我想強調(diao)的(de)(de)正是創(chuang)造力(li)(li)、原創(chuang)性，這是不(bu)管跟什么競(jing)爭的(de)(de)最根本的(de)(de)一條能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)。
吳甘沙：創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)剛(gang)才吳(wu)博士(shi)用了一(yi)個詞(ci)原創(chuang)(chuang)(chuang)性，這是(shi)一(yi)類(lei)，還有(you)一(yi)類(lei)創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)叫做組合(he)式創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)，基于現有(you)的(de)(de)技術組建再進一(yi)步的(de)(de)創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)。從原創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)角度來(lai)(lai)說，基于大數據(ju)的(de)(de)智(zhi)能應(ying)該說比較(jiao)難，科學(xue)(xue)的(de)(de)發展，也不太可(ke)能靠大數據(ju)。但是(shi)在組合(he)創(chuang)(chuang)(chuang)新(xin)這一(yi)塊，文學(xue)(xue)、音樂(le)的(de)(de)創(chuang)(chuang)(chuang)作都可(ke)以以假亂真(zhen)，機器編曲(qu)能讓專業人士(shi)以為是(shi)巴赫的(de)(de)風(feng)格。從這個層面來(lai)(lai)說，我覺得機器是(shi)能夠勝任的(de)(de)。
提問：大(da)數據的法律邊界(jie)在哪里？
吳甘沙：現在大數據大家都在說，但是真正的玩家可能就那么幾家，因為他們真正是擁有大數據的，未來如果大數據能夠從根本上推動社會的發展，可能還需要數據的流通，就是沒有數據但是有數據思維的這些人，他也能夠接觸到這些數據。數據一流通，就涉及到法律邊界的問題，比如說數據擁有權。我在淘寶上進行了一次交易，這個數據是屬于淘寶的還是我的？如果我跟我的太太共享一個帳號，后來離婚了，這個數據該怎么分割？如果一個人去世了，那數據遺產該怎么處理？我覺得這個擁有權是第一個問題。第二個就是隱私權，我什么數據不能讓別人看。第三個是許可權，就是我什么數據可以給別人看，但是有什么約束，在什么時限、為某種目的你是可以用的，而且這個許可權是可撤消的。第四個是審核權，簽訂了協議后，你是否按照我們的約定使用我的數據了。最后一個，數據本身具有一種外部性，所謂外部性就是我采集的時候是因為這種目的而采集的，但是未來它可能會用于另外一種目的，我們強調的克強指數，克強指數的三個數據都不是直接關系到經濟，但它能反映我們經濟的運行情況。這是數據與傳統資源不同，例如石油，它的價值在燃燒的一瞬間就完了，而數據是能夠反復產生價值的。所以，如果谷歌，FB擁有我大量的數據，它在反復產生價值的過程中，我是不是可以要求有分紅權，我覺得(de)這些都(dou)是在探討當中，變(bian)率的(de)邊界現在還不是特別清楚(chu)，但是我覺得(de)未來如果數(shu)據(ju)充分的(de)流通的(de)話，一定要解決這些問(wen)題。
吳軍：一方(fang)面(mian)，谷歌的(de)數(shu)(shu)據(ju)是(shi)不(bu)介意共享的(de)。另一方(fang)面(mian)，醫療數(shu)(shu)據(ju)是(shi)不(bu)太愿意共享，像美國(guo)的(de)全國(guo)連(lian)鎖(suo)醫院，會搭(da)建自己的(de)私有云做這件事。而(er)數(shu)(shu)據(ju)的(de)所(suo)有權，中國(guo)現很少討論(lun)，美國(guo)規定得比(bi)較清楚，但(dan)各地保存(cun)期又(you)不(bu)一樣(yang)，歐洲最嚴格。比(bi)如，在美國(guo)到(dao)了36個月，郵件是(shi)要刪除的(de)。這還是(shi)在數(shu)(shu)據(ju)沒有流通以前，流通后問題更(geng)大。第(di)三個方(fang)面(mian)，雖然現在很多大公司(si)擁有數(shu)(shu)據(ju)，小公司(si)不(bu)擁有，但(dan)是(shi)在做大數(shu)(shu)據(ju)分析和工具的(de)小公司(si)并不(bu)少，有的(de)還很成功。在創(chuang)業(ye)上，像這樣(yang)服務企(qi)業(ye)數(shu)(shu)據(ju)、團隊協(xie)同(tong)的(de)的(de)大數(shu)(shu)據(ju)的(de)公司(si)也是(shi)不(bu)錯的(de)。
提問：BAT在(zai)大(da)數據(ju)人工智能運用(yong)方面，這三家的(de)(de)實力和(he)未(wei)來(lai)的(de)(de)前景如何？
吳軍：阿里巴巴應該是位置最好，它離商(shang)業最近，最容易用(yong)大數據(ju)(ju)變現。數據(ju)(ju)量來(lai)講，騰訊是最多，但(dan)數據(ju)(ju)是非結構(gou)化的(de)，數據(ju)(ju)使用(yong)還有法(fa)律問題，而(er)且騰訊自己不(bu)是做商(shang)業的(de)，變現過程會比較(jiao)長。百度(du)通(tong)過點擊的(de)模型提高(gao)搜索質量，已經(jing)用(yong)上了大數據(ju)(ju)，如果說百度(du)有什么缺失，就是在移動互聯(lian)網上的(de)進度(du)比另外兩家慢了一點。
吳甘沙：我(wo)想從(cong)數據量來看，我(wo)了解到百度的(de)數據量也不小(xiao)。從(cong)基礎設(she)施我(wo)感覺(jue)阿(a)里(li)巴巴這塊比較強(qiang)(qiang)(qiang)，尤(you)其是(shi)系統(tong)。再說機器智能、機器學習這些方面，三家(jia)都(dou)在做。但我(wo)的(de)觀察，他(ta)們(men)三家(jia)的(de)領導在外(wai)面講的(de)話，有(you)不同(tong)的(de)側重點：百度的(de)話非常強(qiang)(qiang)(qiang)調技術，阿(a)里(li)強(qiang)(qiang)(qiang)調生態(tai)系統(tong)，而騰訊強(qiang)(qiang)(qiang)調一些鏈接和新的(de)概念。
