【AI峰会】极客帮创投蒋涛：算法红利期，2%的人工智能赢家分布在哪些领域？

【猎云网（微信：ilieyun）北京】4月13日报道（文/王亚楠）

今天，猎云网2017人工智能产业创业创新峰会在北京四季酒店隆重召开。此次峰会的主题为“精·识·致·用”，分别诠释为精准大数据，智能识别，产业结合，生活应用。上百位人工智能领域著名学者、顶级专家和知名投资人参与，共同探讨当今AI的发展创新与变革，将产业与人们的实际应用相结合，为人工智能的普及奠定可行性的基础。

极客帮创投创始合伙人蒋涛发表了题为“寻找 2% 的人工智能赢家”的主题演讲，他提到，人工智能趋势越来越明显，每个行业都面临无人化的趋势，包括我们背后的生活，大部分被机器和算法所驱动。

面对人工智能大趋势，蒋涛表示，人工智能目前处于算法的红利期，我们现在不应该担心AI是否会引起失业，而该优先考虑人工智能人才战的问题。

创业公司的人才结构大部分是机器学习的博士、数据的科学家等。在人才结构的优势下，人工智能创业具备很大的优势。但目前AI每一块的技术都还在一个发展的成熟期，蒋涛认为，人工智能更理想的发展过程应该是随着工程和技术的成熟，它逐渐需要更多工程化的能力。因此，把产业发展起来的人才结构应该是把该科学家、产品经理、工程师结合起来。

另外，蒋涛用企业智能化的成熟度模型和数据智能化成熟度模型来说明企业的AI化会经历不同阶段，现在这个阶段第一需要的是人才，第二是人才和企业之间的桥梁。

以下是蒋涛的演讲实录，猎云网（微信：ilieyun）整理删改：

现在人工智能是最热的话题。我是CSDN的创始人，三年前又创立了极客帮基金，到目前投了90多家，大部分都是技术创业的公司。现在这么火的话题，我们很多名人发表了各种意见，这是开复老师说的。五年前英国的报纸也发表过这样的预测，从现在来看这个趋势越来越明显。不是说金融机构华尔街的分析员，现在要被机器量化交易所取代，然后做金融分析，原来很多分析现在用算法分析。其实美国军方，现在朝鲜战争说航空母舰过去了，我们国家说要把朝鲜拿下来，还不会发生战争。因为得派一百万的地面部队才能解决这个问题，但是其实他们不知道美国大概十年前就制订了一个军事战略计划，2015年如果是作战的话，地面战争要求无人驾驶的车辆至少占三分之一。这是2005年他们做的规划，这个目标早就实现了。所以军队已经无人化了，所以我想每个行业都会面临这样的挑战。

《未来简史》是畅销书，说新的世纪人工智能到来的时候我们分三种人，大部分人是被机器和算法所驱动，而且其实还有很多人是不需要干活的。一部分的人充当机器和算法的手和脚，真正做算法控制的人他们是神人，讲的耸人听闻。但是事实上这个过程正在发生，我们每天的过程现在背后都是人工智能的算法去驱动，你选择一个路线或者餐厅，看起来是你做选择，但是是机器帮助你做决策，再到后来智能化的安排都是被算法决定。

这样算下来假设2%能够穿过人工智能时代，但是人也很多，中国15亿人有三千万张船票。我们统计了一下这个领域掌握这个能力的，甚至有关注这个的人，虽然我们今天会场很火爆，但是事实上人数还是很少，但是也还是快速的增长过程中。有一本书《机器学习》卖了七万册，有这个能力做机器学习和人工智能技术的，我们认为就是15万左右。现在最大的人才不够，怎么进入人工智能？假设有2%的人和企业能够进去，那也是非常庞大的数字。那么AI，我们当心他们抢去工作之前，我们现在担心AI行业很缺人。现在无论是国内或者国外，无论是名校，现在都是被各大公司所疯抢。我们整个行业的AI热是阿法狗导致的，但是实际上Hinton教授他打比赛超出业绩的成绩，证明了深度学习的威力，所以很快被谷歌收购，接着价格猛涨，那个时候收购很便宜五百万美元，结果过了不到一年，是谷歌花6.5亿美元收购。到去年愈演愈烈，基本上在各大写的顶尖教授都被公司抢光了，美国抢的非常凶。

中国也开始了，中国人才集中两条线，一条线是微软研究院出来的，另外一个就是百度，百度投了很多，现在百度的人被挖出来，微软的人也是纷纷出来创业。现在顶尖人才特别是学院人才被拉出来创业，形成什么结构？创业公司大部分是机器学习的博士、数据的科学家，这是创业公司的人才结构。这个结构，就是kaggle被谷歌收购的，他们有一个杯赛，这里有20个团队，排最前面的20个团队，我们统计了一下大概80%是博士和数据科学家出身；只有两个团队是程序员出身。所以博士和数据科学家，在这样一个大的时代还是有很大的优势。这也是我们的基本判断，现在2017年显然进入了人工智能的大时代，这个时代可能是十年或者二十年的周期。那么我们目前处于算法的红利期，技术、论文还不断的快速演进，每年在顶尖学术会议上发表的论文，有一千篇左右，每天论文都迭代和解决新的技术问题。这个技术问题也应用市场上，这个时候谁掌握最先进的技术，谁就占据了相对的领导地位，就像那些数据公司一样，所以这是一个发展的过程。

这个技术进入平稳发展期的时候，就进入一个工程期，因为怎么让AI技术应用更多领域，每个行业每个应用都AI化，我怎么用？现在就是平台谁拥有最多的数据，谁拥有最大的资源，谁能够最强大。但是现在还是创业和投资的一个很好的时代。技术现在有很多，这是AI主要的工具相关的，每一块的技术都还在一个发展的成熟期，所以导致工程师，那些博士科学家做工作的话还有很多手工做的事情。那么非AI工程师想掌握这些AI技术，也有一定的门槛。

所以一个更理想的结构或者一个发展的过程，现在因为技术的要求门槛比较高，所以公司里面大部分需要AI的科学家，但是随着工程和技术的成熟，它逐渐需要更多工程化的能力，以及行业领域的这些专家结合一起，还有产品经理。我问过一个很大的一家，做的很成功的AI公司。我说你们现在的需求是什么？因为他们自身是科学家出身，他们需要真正能够懂AI，不是懂AI技术的深度，而是懂AI这些基本的概念、应用的产品经理，第二个是能动手的工程师，这是现在目前最缺的。从产出上来看，结合行业和产品经理，会创造一个更大的成果。所以一个更良性的结构，会是说顶尖的是数据科学家和这些博士，中间层是产品经理，AI这些工程师。再下面是行业这些分析师，这是一个知道把这个产业发展起来的时候，它的人才结构。

现在从顶部来讲这样的人才不少，但是也很稀缺，因为培养这样的人才需要花四五年甚至更长的时间。但是下面我们有一个大量的工程师和行业里面有大量的数据分析师，他们的产品经理他们能够在AI时代跨过，获得这个门票，成为2%的人工智能的赢家。这是我们看到的，企业的创业越来越热，这是更早的统计数据，现在这个统计已经到将近两千家，全球的AI创业公司。

另外一个图，这是AI在各个行业应用。怎样能够体现出来？我们可以看到，现在有很多叫口嗨人工智能，他是不是用到人工智能？看他在这个上面是不是投入？中国第一批买到英伟达机器的是海康卫视，所以他们是真正做人工智能做安防，他们需要用新的技术我们看这个可以看到他们的发展趋势。

每一个企业都要AI化，它会经历什么样的阶段？我们做了一个智能化的成熟度模型，这是一个发展过程。大部分的企业可能到了第一个阶段，你的业务可能不是数字化的，那么第一个是非数字化到数字化，这是一个过程。就像餐厅原来老板自己开店没有记录，现在记录下来。现在第二阶段，光有记录不是记账的功能，而做分析功能。我今天来的客人数据是什么情况？销售是什么情况？哪个东西卖的最好？下一步企业能不能进入智能化，第三个阶段有没有预测功能？有了数据能不能做数据的决策和分析。再到后面整个公司的运营是通过AI来进行的，现在BAT公司已经进入第三第四个阶段。很多互联网的门户公司可能在第二阶段或者第三阶段，更多传统阶段是在第一或者第二个阶段。

每个阶段的效应不一样，这个阶段用大刀长枪，一和二就是手枪，三和四就是步枪。我们看更早的移动互联网大家叫嚣3G时代来临，和我们现在智能时代来临一样。你现在不能想象最大的互联网公司是什么样的形态？其实十年前你很难预测一个打车公司，成为一个最强大的移动互联网公司。还有天天做新闻报道，手机上聚合的今日头条变成一百亿美金。所以我们不能想象，以AI完全为驱动的企业是什么形态？可能公司组织形态跟现在不一样，业务跟现在不一样，但是我们可以预期一定会产生这样的企业。

AI对应的是数据，数据也有一个模型。胶片时代没有数字化，到了数字化的时代变成数码相机，相片被数字化，可以存电脑上。手机这个时代，数据可能有更多标签，我可以记录在什么地方把它拍下来，我有GPS的信息。第三个阶段这个数据是什么？你拍了一个照片，这是我们现在可以解决的，图像识别技术有飞速发展，可以识别一个照片。原来这个照片是用人描述，现在机器可以描述出来。所以这是数据的第三阶段。数据描述出来里面有什么物体？但是这个物体它的特性是什么？是一个巍峨的高山还是一个平静的海面，这个时候又有描述。现在的AI技术往前发展，所以对数据进行瞄准。再下面就是对自然语言的理解到更高级的数据，我能够理解一张照片背后带来的这些含义，比如这张照片每个人看到的，不仅看到几个人在那些，你知道这个人像是谁，知道发生什么故事。

所以每一个所在的企业，看一下自己处于什么阶段？这个阶段需要第一是人才，第二是人才和企业之间的桥梁，我们极客帮联合CSDN还有创新工厂我们发起一个AI一百的社区，一边是技术社区一边是产业联盟，我们希望构建技术和产业连接的平台，希望各位可以做全方位的合作，谢谢大家！