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機器人
人工智能：比房地產更富饒的次時代金礦
（最近輿論被管的緊，筆者在選題及用筆方麵可能不如以前那樣刺激，望各位見諒。由於今年特殊事件將至，國慶前筆者可能就會封筆，等大會結束後重新開始撰寫，請大家理解。如今全網絡已經處於高壓環境下，奉勸各位說話謹慎。）
隨著人工智能逐漸開始取代底層崗位的工作，許多人開始對人工智能抱有敵意。京東劉強東宣布以後將用機器人送快遞。部分銀行櫃台窗口已經出現機器人服務……當世界冠軍柯潔0:3被阿爾法狗完虐後，馬雲第一時間發聲稱，“So TM What?”
然而，嘴上罵得痛快，可身體還是誠實的。馬雲一邊說自己不喜歡人工智能，一邊卻在背後偷偷的布局人工智能產業。2016年，阿裏巴巴成立人工智能實驗室。2017年7月，該實驗室首次亮相，主要負責消費級AI產品研發，例如智能音箱“天貓精靈X1”， 智能語音助手和開發者平台AliGenie，開放核心技術包括深度學習、自然語言處理、搜索、推薦算法、知識表示以及推理問答係統。
8月27日，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》中指出，人工智能是國際競爭焦點，應逐步開展全民智能教育。文件要求中小學設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智能學科，培養複合型人才，形成我國人工智能高地。
最近，有報道稱，俄羅斯在敘利亞正式投入機器人部隊。以人工智能為核心的次時代軍備競爭愈演愈烈。美國方麵雖然對外保密，但其軍事裝備中也早就配備了機器人武器。有句話說的沒錯，“落後就要挨打”。無論人們喜歡不喜歡，接受不接受，人工智能時代離我們越來越近。
本世紀初，中國經濟被房地產支配，但房地產的好日子已經走到頭了。從去年國慶以來的房地產調控中可以看出，政府是真下了決心要打壓房地產投機炒作。無論是國內經濟結構轉型，還是外部競爭壓力倒逼，人工智能都將成為下一個時代的主角。同樣，未來相當長時間內，人工智能也會成為價值投資熱點。
新時代新機遇
如果說對於人工智能的未來沒有概念的話，可以看一個過去的實際案例。上世界末的計算機時代相信所有白領都不陌生。微軟與蘋果經過一番廝殺後最終脫穎而出成為一代天驕。
1980年，比爾蓋茨花了5萬美元從西雅圖一間民間作坊手中買到了DOS係統的所有權。經過比爾蓋茨的改良後，該係統在市場上占有一席之地，並成為微軟霸圖的奠基。
當時，計算機這樣東西對於所有人來說都很陌生。交易所依舊靠手填報價單交易；日常辦公文件都靠打字機、新聞媒體還停留在紙媒時代。那個年代，幾乎很少有人看好計算機。但是，在之後的時間內，事實證明大眾都錯了。計算機成為了全球經濟爆發式增長的推力。
如今，隨著係統的更新升級，計算機已經成為日常辦公必不可少的硬件。現在根本不存在沒有計算機辦公的企業了。
此後，互聯網的出現使得計算機迎來第二次高潮。同時，也掀起了新的經濟上升浪潮。美國本世紀初的經濟騰飛依靠的是互聯網紅利（雖然美國互聯網泡沫破滅後使所有人認識到高估了互聯網作用，但互聯網對於經濟的推動功不可沒）。近兩年在國內風生水起的“互聯網+”是我國的互聯網紅利期。
然而，在計算機和互聯網的價值真正被發現前，有多少人把這些黃金窪地當回事的？如果有人對微軟不了解的話可以回顧一下阿裏巴巴的發展史。馬雲當初白手起家時吃了無數閉門羹，要不是碰上孫正義也就不會有現在的馬雲。而中國也不會誕生一家能夠讓亞馬遜（亞馬遜創始人貝佐斯今年問鼎全球首富寶座）忌憚的企業。
所以，想要挖掘寶藏需要高瞻遠矚的眼光，等到所有人都看清的時候，恐怕連骨頭都分不到。
人工智能毫無疑問將成為下一個時代的經濟發展主動力。下一個“微軟”是誰還不知道，但它肯定會出現。
對此，全球資本早就在人工智能領域發力。從2015年起，全球資本對於人工智能的投資就不斷加碼。在國內，醫療、零售和金融等行業成為人工智能的諾曼底。
醫療方麵，2015年阿裏雲已經開始在醫療領域布局，包括與Intel、華大基因共建精準醫療開放 雲平台、為華山醫院特效藥研發提供計算支持等。2016年10月11日，百度推出人百度醫療大腦，正式將人工智能技術應用到醫療健康 行業。2017年2月，百度將醫療業務的重點布局集中到人工智能領域。
零售方麵，今年6月，阿裏智慧門店項目——ONMINE零食館在杭州銀泰商城落地。該門店主打休閑，僅有三分之一的空間陳列零食。ONMINE借助阿裏大數據來分析顧客的消費習慣及購物偏好等屬性，及時對門店商品進行調整，提升顧客購物滿意度。同時，通過電子標簽，ONMINE實現線上線下同款同時同價。2014年，京東與騰訊簽署戰略合作協議。2017年，京東與百度達成全麵戰略合作，推出“京度計劃”。
根據數據統計，截止2017年第一季度，從人工智能投資的交易飽和度看（上圖），金融領域的人工智能投資已經接近飽和。實際上，這方麵中國已經落後國際水平了。華爾街早在兩年前就投入大量資源研發金融行業的人工智能。巴克萊、瑞銀、美銀美林等著名投行紛紛爆出大規模裁員的信息。瑞銀的交易大廳更是從以前的人氣鼎沸至如今的門可羅雀。
換而言之，作為產業製高點的金融領域已經成為競爭慘烈的戰場。醫療、貿易、零售等領域也爭搶的十分激烈。從數據中可以看出，資本對於人工智能最看好的領域是金融，最不看好的是IT和雲服務。其中有一定的道理，人工智能無論多麼智能都隻能完成1至2，2至10或無窮大的順勢進化，而對於從0至1的創造過程是無能為力的。所以，類似IT這種對於創造要求極高的領域本身就不具備發展人工智能的空間。試想一下，如果有一天機器人能夠自己編程創造下一代那該是多可怕的事。這就意味著機器人有了他們種族的進化繁衍能力。一旦機器人掌握了這種能力，人類的後果是什麼？自我繁衍能力是人工智能發展的紅線，人類不可能讓人工智能越過這條底線。
人工智能時代的到來已經近在眼前，尤其是各國爭相競逐這個次時代戰略寶地的情況下，人工智能的發展隻會加速不會減速。道理很簡單，你不發展別人會發展；你要停下來，別人不會陪你；你要落後，別人就會把你淘汰……
窺視人工智能窪地
人工智能產業鏈主要分三大部分：基礎層、技術層、應用層。
基礎層提供數據統計能力支撐。其中包括，芯片、算法、數據、傳感器四大部分。
芯片包括GPU（圖形處理器）和FPGA（現場可編程門陣列）等神經網絡硬件。
算法是人工智能深度學習能力，這一點阿爾法狗已經向全人類完美展示了這種能力。
數據來源於各種渠道的信息，最終匯集成大數據庫，為人工智能思考提供依據。
傳感器主要對周圍環境進行感知，探知實際情況。
技術層是進行關鍵技術的研究和相關應用，是類似人類無感的人工智能感官。包括視覺、生硬、溫度等測量功能和辨析功能。
人工智能感官根據不同用途設計而定，比如醫療方麵就需要高精度功能，而零售等領域就不需要那麼精密的探測，反而模煳型的功能較為實用（誰都不希望因為自己鏡頭模煳就導致掃碼付款失敗吧）。
語言識別功能是實現人機互動的基礎。這也是人工智能最終能為人類所用的基礎。
應用層是根據用途不同進行定製（現在還沒有萬能人工智能）。工業機器人、服務機器人、智能醫療、智能金融、個人助手、智能安防等等。可以說，隨著技術的發展，以後基本上體力活都將被機器人所替代。
從現今全球資本的投資傾向來看，機器人自我學習領域成為了兵家必爭之地。今年以來，已經累計超過250家研發機器人自我學習技術企業獲得風投。機器人自我學習能力是人工智能的核心領域。人工智能的優勢在於速度、效率、質量……在1至2、2至10、甚至是之後的無窮大發展進步。僅靠人為的輸入程序、改進是低效的操作方法。隻有依靠機器人自己不斷的學習，才能提高效率。
所以，即使有人搶先於他人設計出某個領域的人工智能。也許在第一時間，他能夠搶占市場。但是，不同於現在的是，如果人工智能沒有自我學習能力，之後他人在此基礎上開發出的自我學習人工智能性能終究會超越原始人工智能。這就好比起點超前速度慢的人，在長跑競爭中肯定不如速度快的人。在人工智能的競賽中，起點是否超前已經不那麼重要，重要的是人工智能本身自我進化能力有多強。
如果對比中美人工智能競爭的資源投入就會發現，我國在核心領域的投入完全不及美國。
根據數據顯示，雖然在自我學習領域中，我國的資源投入在國內各領域中也是位居榜首。但相比美國幾乎差了一半。而在硬件核心領域芯片及技術層主要的人機對話領域，我國的投入根本無法和美國相提並論。從現今的情況看，我國發展人工智能的思維依舊停留在產品生產這種舊模式中。所以才出現了智能機器人生產一軍突起的現象。
以現在這種趨勢發展的話，未來也許我國人工智能產品數量能夠成為全球第一，但這些機器人大多屬於“弱智”機器人，在質量上將落後於全球水平。
這恐怕也是為何國務院把人工智能的教學任務放入中小學教材的主要原因。人工智能的競爭中，人才儲備才是重點。這也對我國的教育質量提出了新的要求。
因此，根據以上論述，筆者整理了一套關於人工智能產業的投資價值窪地供大家參考：（筆者根據時間排序）
第一、教育培訓領域。在政策扶持的背景下，人工智能產業本身具有政策紅利。羊群效應現象必然會隨著新的市場風口出現。10年前IT業興起的時候，因為薪資水平明顯高於其他行業從而吸引了不少年輕人投奔該行業。雖然，之後不少IT從業者因為人才供給過剩而被迫轉行，但第一批入行的人都賺的盆滿缽滿。所以，這種規律必然在人工智能行業重現，想要去挖黃金的人多了，最賺錢的肯定是賣鏟子的人。不過，教育培訓投資本身屬於短期投資，在大興人工智能教育培訓後，市場人才空缺在短時間內就能得到填補，故投資周期不會太長。
第二、網絡神經硬件。說實話，比技術我國可能比不上國外先進國家。但如果比造東西，中國認第二恐怕還沒人敢認第一。以芯片核心的一係列網絡神經硬件領域也是價值窪地。正如前文所述，人工智能的核心在於自我學習能力。可這屬於軟件部分，如果沒有硬件的支持，軟件再好也發揮不出功效。搶占硬件生產的市場也能分到人工智能時代的一塊蛋糕。
第三、新材料。人工智能作為新時代的代表，許多地方還處於未知領域。尤其是其最終展現形態肯定千奇百怪。為了承接新時代的接力棒，人工智能自然也不可能依靠現在的原材料。某些新材料可能就會成為某個行業人工智能生產的必備素材。掌握此類新材料資源等同於掌握了該行業產業鏈的上遊，而擁有上遊控製權的人就能夠製定行業規則。
第四、軍備武器。這一領域是筆者個人不太喜歡的領域。但是，要站在客觀的立場分析評論就不能夾雜個人感情。人類曆史發展至今所流傳下來的一個教訓是，任何先進科技都必然會為軍事所用。可能世界和平組織、企業家或科學家會不停唿籲不要發展軍備人工智能。但實際情況中，這是不可能的。人工智能武器百分百會誕生，而且會觸發新的全球軍備競爭。
第五、網絡安全。人工智能從某種程度上而言也是“互聯網+”的產物。未來，至少在企業內部的所有人工智能都將實現互聯網共通，分享數據、經驗及自我學習成果。所以，網絡安全工程是人工智能時代所有使用者的課題。這部分成本花的很冤，但人性使然，這筆錢根本省不掉。畢竟，現在就有一批人整天黑別人，別人付錢後再打著網絡安全的名義幫別人修補漏洞。
以上五點均是筆者個人觀點，僅供參考。筆者之所以不推薦人工智能自我學習之類的軟件投資領域，最根本的原因還是在於中國人才供給斷層。美國、日本、德國這些發達國家通過長期積累，人才供給充分，而我國在這方麵已經出現了明顯的人才不足現象。所以，至少在10年內，我國在軟件技術開發領域不可能與國外先進水平相提並論。
當然，筆者能力有限，也許有些價值窪地被遺漏了。再次聲明，以上建議僅供參考。
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最後更新：2017-10-08 03:33:42