AI爱好者
大家对经常谈的人工智能有不同的理解，一般人工智能分为弱人工智能和强人工智能，强人工智能像人一样进行所谓的跨领域学习以及会进行一种创新。我们专注做的像AlphaGo这样的系统本质上还是属于弱人工智能，它是由技术解决垂直领域的问题。
从今天来看未来的10~20年是弱人工智能高速发展的时代，而强人工智能会以科研为主。弱人工智能在未来的十年里将逐步够解决很多狭窄领域中的问题，如下棋，无人驾驶，金融领域中的个人信用评估等等，他会在某个专业领域里越做越好。在对未来10年的发展预测前，我们回顾一下互联网的发展，在互联网前10年，基本上可以看到未来互联网的蓝图，很多伟大的企业都在互联网前10年逐渐的孕育逐渐的发展起来，成为未来伟大的企业。
在人工智能领域我认为在未来的十年里将会产生2~3家，在全球，在市值，在影响力上排前5名的企业，未来在人工智能领域机会非常大，如果我们考虑：人工智能发展路径上未来10年会有哪些机会呢？他会以怎么样的路径去引进？
在这里我讲到三个规则提供大家参考：
第一个规则：低技能向高能技能逐步发展
低级技能和高级能背后对应的是问题的复杂度，举个例子扫地。这个技能属于低技能，一般家里面五六岁小孩都可以做的不错。我们看到扫地机器人是当前全球销量最大的机器人，2016年-2019三年间全球扫地机器人销售总量将达到3,000万台。但是高技能，如医疗律师等，它要经过一个人长期的积累，包括学习包括经验积累才可以做得比较好的，这一类的工作的话，机器要花很长时间才不断提升才能逐步达到人类的水平，所以这叫低技能到高技能。
第二个规则：高数据向低数据逐渐演进
机器和人不一样，人是一个广谱的学习工具，它通过视觉听觉学习，可以学很多东西，但机器只能接受数字化的数据，如果没有数据，机器将无从学起，所以今天在互联网领域里面的一些事情机器已经做得非常好，比如说推荐，去阿里巴巴京东买东西，你看到的页面都是个性化的，他的推荐很多时候比专家推荐的好，因为海量的数据可以用来分析。
因此在互联网积累数据多的领域将会比较早的实现智能化，这里包括金融行业，金融是相对复杂的，但是它是基于数据的，它的数字化非常好，所以它会引进比较快。但是农业就会稍微慢一点，因为农业在过去的数字化速度并不快，包括制造业。要想发展的快就需要积累大量的数据。这里提一下自动驾驶，在过去很长时间里面，自动驾驶通过大量的路测在积累海量的数据，没有这些数据的支撑，机器不能制造各种异常场景，他就不能学到各种场景下的处理方法。
第三个规则：高商业价值向低商业价值不断的演进。
这里面我们又要讲所谓自动驾驶，自动驾驶的投入是很大的，他缺乏数据而且它的复杂度相对也比较高，为什么无人驾驶这么火？很多创业公司都在做，而且非常的大量的资本投入到无人驾驶领域。这是因为自动驾驶它会撬动交通运输物流三大产业，这三大产业占GDP比重非常大，在中国接近20%的GDP，在美国应该也在10%左右，一项技术可以对三大产业造成根本性影响，因此单项技术的商业价值极大，所以大家投入很多的资金人力物力去做。，因为无人驾驶一旦成功，背后将孕育一个可能在市值上到5000到1万亿美金规模的企业。这是巨大的机会。
我们再退回到工业上一些自动化的生产线，包括农业上一些所谓采摘机器人，现在的演进就会稍微慢一点，因为单项技术对应的产值稍微小一点，比如挖花生机器人他可能只能挖花生，他用到别的地方的应用空间价值小一点。
基于价值考虑在最开始人工智能人才极度稀缺，资本稀缺的情况下，大家就会先做一些高价值的产业，随着人工智能的发展，然后再逐步向低价值的领域扩展。这是一个商业化的路径。
回顾一下过去的几年，我们可以看到人工智能在很多领域的应用取得了巨大的成功。推荐系统是一个很好的例子，它利用大数据和机器学习算法，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户的购物体验和销售额。金融行业也广泛应用了人工智能技术，包括风险评估、反欺诈、智能客服等方面，提高了业务效率和用户满意度。
在自动驾驶领域，虽然还面临一些技术和法律的挑战，但无人驾驶汽车的发展势头不可忽视。无人驾驶技术有望在未来几年内实现商业化，并对交通运输和物流产业产生深远影响。同时，随着技术的成熟和法规的逐步完善，无人驾驶汽车有望成为未来的主流交通方式。
除了以上提到的领域，人工智能还有许多其他应用的机会。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生诊断、药物研发和个性化治疗等方面。在教育领域，人工智能可以提供个性化的学习内容和智能辅导，提高学生的学习效果。在制造业中，人工智能可以帮助优化生产流程和质量控制，提高生产效率和产品质量。
总的来说，人工智能领域充满了机会和潜力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在各个领域发挥越来越重要的作用。无论是作为企业还是个人，了解和把握人工智能的发展趋势，积极探索和应用相关技术，都将有助于在这个快速变化的时代中保持竞争优势。
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