1997年5月，IBM的超級計算機“深藍”（Deep Blue）擊敗了國際象棋大師卡斯特洛夫，一舉成為全球的焦點，人工智能也因此成為一個家喻戶曉的詞匯。

20年后的2017年5月，升級版AlphaGO在與當今人類排名第一的圍棋手柯潔的三番棋大戰(zhàn)中，連下三城，毫無懸念地贏下比賽。在這場“法拉利汽車與奧運冠軍博爾特”式的較量中，AlphaGO有如上帝之手一般，讓人類無法挽回地落敗。人工智能已經(jīng)在參與改寫人類的歷史。

“AlphaGO之父”、Deep Mind創(chuàng)始人哈薩比斯(Demis Hassabis)在早先接受英國《金融時報》專訪時就表示：“人類大腦的運行都是可以計算機化的。換而言之，人的大腦就是一臺計算機，完全可以被再創(chuàng)造出來”。

以“破解人類智慧之謎”為己任的哈薩比斯和他創(chuàng)辦的Deep Mind毫無爭議地成為全世界最炙手可熱的人工智能代表者、獨角獸，包括硅谷著名投資人彼得·蒂爾、亞洲首富李嘉誠都是他的初期投資人，谷歌更是在Deep Mind尚未推出任何產(chǎn)品之際就砸重金將其收入麾下。

在人人都談論人工智能的時代，我們應該如何正確地理解人工智能這樣一種深入滲透到我們生活的前沿科技？AlphaGO賴以生存的深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術究竟會對整個人類社會帶來哪些影響和變化？資本和投資人對于人工智能領域有哪些作用？中國版的Deep Mind和人工智能獨角獸在哪里？消費升級會是人工智能的下一個機會嗎？帶著這些問題，記者專訪了瀾亭資本創(chuàng)始人劉炯。

2015年，劉炯成立專注于人工智能、消費升級和文化娛樂領域的投資基金——瀾亭資本。他在金融服務和股權投資領域擁有十余年的專業(yè)經(jīng)驗，從2016年開始，瀾亭資本先后投資于Emotech, 云跡科技、水巖科技和馭勢科技等數(shù)家人工智能領域的明星企業(yè)。劉炯在人工智能投資領域擁有豐富的投資案例和洞察實踐。

記者：您是從什么時候開始關注人工智能的？為何關注？

劉炯：2013年由Spike Jonze編劇并執(zhí)導的科幻愛情片《Her》中對于引發(fā)了我對未來人機交互方式的各種遐想，從那之后，我開始關注AI領域。后來《Ex Machina》的上映以及AlphaGo人機大戰(zhàn)等一系列行業(yè)事件，讓人工智能得到了全社會前所未有的關注，也讓我越來越確信人工智能時代的未來就在眼前。

記者：您所理解的人工智能與今天市場上流行的“人工智能”概念一樣嗎？如果不同，主要表現(xiàn)在哪些方面？

劉炯：我對人工智能的理解應該是：由人類創(chuàng)造出來的一種擁有學習能力的技術，這種技術可以應用在各個領域，并幫助人類提高生產(chǎn)效率、改善生活水平等方面。

人工智能在不久的將來應該是讓人類創(chuàng)造出的機器工具懂得自我學習，現(xiàn)在比較主流的技術路徑是讓機器認知不同的場景模塊，將已開發(fā)的模塊套在新出現(xiàn)的場景中，通過應用調試再開發(fā)出新的適應模塊。這就是最近市場上比較熱門的話題“機器學習”。在這一過程中，機器也學會使用類似人類的思維方式，優(yōu)先篩選一些適應模塊，提高學習效率。

人工智能應該是一個很廣泛的領域，很難用單一概念定義。目前流行的語音識別、圖像識別等都是人工智能技術的一類。近年，市場出現(xiàn)很多“人工智能”創(chuàng)業(yè)公司，雖然都與人工智能領域的某些技術有些聯(lián)系，但真正能做到“機器學習”這一能力的公司在中國并不多。這一能力實現(xiàn)的前提，需要大量的硬件投入，同時軟件和算法的優(yōu)化也需要強大的研發(fā)能力和資金投入。承擔高額的研發(fā)投入，對于很多國內創(chuàng)業(yè)企業(yè)來說還是有一定困難的。

記者：深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的突破和應用使人工智能領域在2017年變得格外熱鬧，您覺得這些技術會首先在哪些領域給我們帶來驚喜的變革？

劉炯：李世石和AlphaGo的“人機大戰(zhàn)”讓大眾第一次看到到人工智能的發(fā)對人類日常生活的挑戰(zhàn)和變革。谷歌最近公布的”mobile first to AI first”戰(zhàn)略再次展示了其未來重點關注人工智能領域的決心。一些基礎的人工智能技術已經(jīng)在我們生活中得到了應用，比如語音識別、人臉圖像識別、自動駕駛等等。未來，AI技術應該是硬件與軟件的同步發(fā)展。硬件領域會出現(xiàn)更強大的TPU取代傳統(tǒng)的GPU和CPU，通過云計算服務，將TPU的強大性能經(jīng)由網(wǎng)絡為終端產(chǎn)品服務。在軟件領域，F(xiàn)acebook和Google已經(jīng)提供了強大的開發(fā)平臺給世界各地的開發(fā)人員。

我們觀察，在未來幾年中，應用層面大規(guī)模變革的起點是機器學習（machine learning）的普及化，這是所有機器借助人為設定模型不斷自主學習的第一步，也是未來所有軟硬件結合產(chǎn)品的第一步。我相信，未來圍繞機器學習衍生出來的產(chǎn)業(yè)機遇會有很多，而全新的機遇往往伴隨著對傳統(tǒng)的革新，一些消費級的人工智能機器人設備首先會出現(xiàn)在大眾市場。通過機器學習，它們很可能會一定程度上改變人們的生活習慣。

記者：虛擬現(xiàn)實(VR/AR)的發(fā)展能為人工智能帶來什么突破？

劉炯：如果同時提到人工智能技術和VR技術，必須要談到谷歌的Daydream平臺。最近的google I/O大會上，谷歌聯(lián)合HTC、聯(lián)想和高通發(fā)布了最新的頭戴式設備Daydream VR, 并提出了一套生產(chǎn)標準。

可惜，目前我們并沒有在谷歌大會上看到一款有效結合VR和人工智能的產(chǎn)品發(fā)布。我想其中主要的原因是VR技術的普及極大地依賴于硬件設備的發(fā)展，但是硬件技術尚有些難題難以被突破，高質量的VR技術短期內無法面向大眾消費者，同時軟件的開發(fā)也受到硬件產(chǎn)品普及的限制。相對于VR技術，我認為AR技術在面向大眾消費者領域發(fā)展速度更快，入門級的AR技術只需要一臺智能手機就能實現(xiàn)，硬件不再成為阻礙。

我相信隨著VR硬件的普及，人工智能技術一定會借助VR技術在內容展示、體驗效果等方面得到突破。

記者：您覺得目前人工智能最大的機會在哪里？

劉炯：人工智能的發(fā)展不應該僅限于消費市場，在工業(yè)領域也應該得到應用。從我們平時會用到的手機智能助手，到整車廠發(fā)布的2020年實現(xiàn)智能駕駛計劃，再到未來具有機器學習功能的生產(chǎn)設備全面替代人工。人工智能技術可以說在不同階段，不同領域，不同應用場景中都會給市場提供機會。個人認為，隨著人工智能技術的全面應用，每一個我們能預見到的機遇給人類生活習慣帶來的改變都是相等的。理論上，并不存在一個機會比另一個機會更需要把握的說法，只是哪個機遇更先到來的順序問題。。比如先從簡單的語音識別，到人臉和表情識別，到機器代替人類完成一部分工作，最后發(fā)展到機器代替大部分人工。整個過程需要科學家、大企業(yè)、創(chuàng)業(yè)者們不斷付出努力，每一步都必須腳踏實地，才能真正意義上讓人工智能技術惠及全人類。

現(xiàn)階段比較熱門的是能夠廣泛應用的機器學習，汽車領域的智能駕駛，消費級智能終端設備等。我認為，每一個能夠幫助人們提高生活和工作效率，改善生活習慣，提高生活質量的AI技術都值得去關注。

記者：在人工智能迎來大爆發(fā)之前，創(chuàng)業(yè)者和行業(yè)內人士應該做好哪些準備？

劉炯：我覺得在這個創(chuàng)新的大時代中，創(chuàng)業(yè)者應該堅持追求精益，技術、追求產(chǎn)品細節(jié)，有一種相對完美主義者的態(tài)度。雖然現(xiàn)在投資熱度很高，市場上“錢”多，但是如果沒有認真做事的平常心，沒有嚴謹高效管理的團隊，即使是目前有熱度，最后往往也會“曇花一現(xiàn)”。

當人工智能領域的發(fā)展回歸到價值投資的本質后，只有那些真材實料的公司才能脫穎而出,成為行業(yè)獨角獸。

在人工智能領域，和西方國家相比，中國是這個行業(yè)的后來者，整體技術水平上與美國、英國等國家還有差距。雖然從研發(fā)能力，相關的企業(yè)數(shù)量，和專利申請數(shù)量等這些客觀因素的角度來看，西方國家相比中國還有較強優(yōu)勢，但中國近幾年在人工智能領域的投資力度和發(fā)展速度非?？欤@些因素已經(jīng)讓中國躋身第一梯隊。

希望中國的創(chuàng)業(yè)者們能夠做好足夠的技術儲備，在未來的發(fā)展道路能夠上去影響世界，始終保持第一梯隊位置，努力在部分領域的應用層面去引領世界。

記者：有人說人工智能的主戰(zhàn)場不在互聯(lián)網(wǎng)，而是能夠讓這個行業(yè)實現(xiàn)從0到100增長，或者實現(xiàn)脫胎換骨轉變的領域？您怎么看？汽車算其中之一嗎？

劉炯：人工智能技術的應用不僅在互聯(lián)網(wǎng)，但這項技術的實現(xiàn)一定是需要通過互聯(lián)網(wǎng)作為載體去實現(xiàn)的。當下，芯片的性能受制于生產(chǎn)工藝，高端芯片的制造成本無法有效降低，使得TPU這一為了人工智能技術而設計出的芯片類型大多只能借助互聯(lián)網(wǎng)為通道，為更多有需求的設備和軟件提供運算能力。我個人認為，人工智能技術被大規(guī)模應用于那些通過這項技術大幅度提高生產(chǎn)效率，降低成本，或是改善人們工作與生活習慣的行業(yè)，這個范圍是非常廣泛的。

汽車和人工智能技術的結合是近年熱門話題。ADAS與自動智能駕駛又是關注焦點。品牌整車紛紛公布2020年推出L4級別的自動駕駛汽車，但是我們也看到各品牌車廠都不公開其技術方案，這為市場增加了懸念同時也提升了關注熱度。如果把L4級別自動駕駛看成一個系統(tǒng)工程，最終決定系統(tǒng)成功的一定是人工智能技術的學習能力。只有在不斷的路試中收集大量數(shù)據(jù)，讓整個系統(tǒng)自主學習不同路況，并提升系統(tǒng)應對能力是人工智能技術在汽車領域發(fā)揮的最大功能。