2017年，我們將會看到有越來越多與行業、產品深度結合的人工智能應用案例出現。與行業相結合，與產品相結合，這才是人工智能最踏實的做法。

 

　　周鴻祎：人工智能將與更多行業深度融合

 

　　高速發展的互聯網行業從今年開始正在進入一個拐點，或者說進入了一個平臺期。原來互聯網行業的高速發展是依賴于中國的人口紅利，現在人口紅利消失后，對很多互聯網公司來說，業務獲取用戶的成本大概是幾年前的十倍甚至更高。

 

　　因此，創業比原來更加艱難，行業也面臨著一個比較冷的環境。雖然沒有了人口紅利，但在2017年，互聯網科技公司、傳統產業將享受新的技術紅利，也就是萬物互聯、人工智能。

 

 

　　2016年由于AlphaGo的出現，人工智能領域迅速變得火熱。2017年，互聯網科技巨頭在人工智能領域的投資布局會更加明顯，也會看到更多新的創業公司，看到新的投資進入。這些公司、投資在推動人工智能摸著石頭過河、不斷踩坑前進的同時，也會呈現與行業、產品深度結合的特點。

 

　　踩坑前進會表現在某些具體領域，比如現在人工智能領域內做得較好的是視覺識別、語音識別，過去幾年的識別率提升非常快。但在另外一些領域內，如自然語言處理方面，仍然有很長的路，很大的坑需要填。

 

　　另外，抽象、孤立、概念化的做人工智能是沒有意義的。今天的人工智能，遠未達到美劇《西部世界》里面描寫的那樣能夠像人一樣去感知、理解這個社會。當前的人工智能，更多是需要基于大數據的深度學習之后，才能幫助人類解決問題，更不要說擁有自己的思維能力了。AlphaGo和最近剛剛出現的Master，都是選擇了一個領域，在該領域內基于海量數據進行學習之后才擁有細分領域的能力的。

 

　　而在2017年，我們將會看到有越來越多與行業、產品深度結合的人工智能應用案例出現。與行業相結合，與產品相結合，這才是人工智能最踏實的做法。

 

　　前兩年大家都在講“互聯網+”， 大家看到O2O、大數據、云計算這些熱詞，很激動，大家紛紛沖進互聯網，但最后發現，基因不對。

 

　　我覺得對于很多傳統產業來說，現在有一個巨大的機會幫助大家利用物聯網、大數據和人工智能進行轉型升級。

 

　　國內已經有企業在這么做，像三一重工、徐工集團在物聯網應用上也做得比較先進。以徐工集團為例，現在徐工集團的機械設備中，我們常見的挖掘機、起重機中，都內置了傳感器、黑盒子，可以收集各種數據，利用這些數據，徐工集團可以對設備的故障進行診斷分析，實現遠程升級，甚至可以根據設備生產作業的實時數據，比如風偏、水溫、液壓油位等數據進行作業風險預警。

 

　　現在人工智能的很多算法都是公開的，而且是開源的，因此傳統產品才有可能基于大數據，通過深度學習、通過機器學習把人工智能技術跟自己所在的產業連接一起。我覺得下一個所謂風口也好，機遇也好，物聯網對于傳統產業，能夠將整個工業互聯網，或者產業互聯網變成另外一個真正巨大的藍海市場。跟我們今天消費互聯網相比，會是完全不一樣的市場。

 

　　然而，人工智能、萬物互聯帶來技術紅利的同時，推動了智能硬件、物聯網的不斷發展，也帶來了網絡安全方面的挑戰。我們可以看到，2016年里爆發的一些網絡安全事件，已經出現了不同于以往的特點，如10月的美國東海岸斷網事件中，黑客是利用物聯網設備進行攻擊；再比如4月的德國核電站檢測出惡意程序被迫關閉，12月烏克蘭國家電力部門繼2015年遭遇黑客攻擊之后，再次遭遇了一次黑客襲擊停電了 30 分鐘，這都顯示出黑客攻擊目標已經從網絡轉移到國家物理基礎設施。

 

　　物聯網正在把虛擬的網絡世界和真實的現實世界連接在一起，網絡世界的安全問題給真實世界造成很大的影響。因此，在2017年，類似的網絡安全事件不會突然消失，可能越來越多，相關事件爆發會越來越頻繁。

 

　　360公司從美國退市回來很重要的原因就是解決身份問題，從國外的公司變成內資的公司，我們可以給政府、給軍隊，包括也給很多企業提供從網絡安全到物聯網安全的保護方案。