陳紀英
獨角獸獵豹的崛起，是分食移動互聯網紅利的結果。最近，傅盛在公開場合說，“移動互聯網的核心競爭可能已經結束了。”
類似的話，李彥宏也說過，“移動互聯網紅利已經結束，不可能再有獨角獸出現。”
更有意思的是，無論是獵豹和百度，都把未來押注在人工智能上。而且，傅盛似乎更堅決，“ALL IN”，就跟當初獵豹在國內干不過360，轉而掉頭海外一樣，同樣的“全力以赴，單點突破”。
傅盛想做的，其實BAT、Facebook、Google、亞馬遜都在做的，巨頭環伺之中，獵豹憑什么能做成？
人工智能，本質是達到質變的高效認知
最近，傅盛發表了認知理論，“認知，幾乎是人和人之間唯一的本質差別。技能的差別是可量化的，技能再多累加，也就是熟練工種。而認知的差別是本質的，是不可量化的。人和人比拼的，是對一件事情的理解和對行業的洞察。執行很重要，但執行本質是為了實踐認知。”
傅盛自己當年對房價的認識，恰是個反例。很多年前，北漂傅盛第一次被房東趕出來，咬牙在通州買了套房子，時價3000，兩三千的月供已經讓他壓力山大。坐在一樓的小陽臺上，他問中介，未來通州房子能到5000嗎？中介猶疑半天，說這得看通州將來發展成啥樣……如果傅盛和那個中介預料到，多年后通州房價上了快十萬，會不會貸款炒棟樓？
今天看到這篇文章，我突然覺得，人工智能，就是指數級提升、高效到質變的認知能力的提升——人工智能的具體應層面，無論是圖像識別、語音識別，其實，都是通過深度學習的能力，建立遠超人類大腦運算速度的認知能力。而且，人類的知行未必合一，但是人工智能和深度學習，認知能力就是執行能力，從認知到決策，簡單粗暴，卻也高效快速。
傅盛認為，人和人的本質區別在于認知能力，那么具有高緯度認知能力的人工智能，自然能完全地顛覆互聯網和移動互聯網。
況且，人類個體的認知能力其實取決于兩方面，自然天賦和社會化的后天努力，缺一不可。但是，天賦這種東西，本質是上帝的隨機分配，愛因斯坦、達芬奇那樣的天才，不過是自然偶爾興起的恩賜，這么多年，也就出現了區區幾個，可遇不可求，可聞不可得。但人工智能的進步，則能普惠地公平地造福整個人類。
從這個維度來理解，傅盛等人對人工智能ALL IN的熱情，也在情理之中了。
傅盛對人工智能的熱情和專注，甚至可能比當年的全球化更為堅持。當初選擇全球化，是在絕望中奪路求生、天涯尋路，多少有點策馬遠去、孤注一擲的悲壯和恐慌，對于前景，傅盛其實是不明朗的。
今天做人工智能，則是傅盛在筑夢。小時的傅盛，狂熱地喜歡上了機器人阿童木，他甚至夢想，人人身邊都能有個阿童木。有了資源人才、資本支撐、技術積累、話語權的傅盛，終于可以把興趣、事業、企業發展同時變現。
人工智能，也是獵豹的星空，自2014年上市后，獵豹已經走過了生存期，接來下是發展期，但漸進式發展，只能崛起一家風行一時的獨角獸，不能塑造一個長遠發展的偉大公司，所以，著眼未來的人工智能，就是獵豹的無垠星空——坐標組的xy軸都在快速延伸，獵豹的發展空間和未來前景也在同步擴張。
獵豹ALL IN ，憑什么？
巨頭環伺之間，體量和營收不是最大的獵豹憑什么能做好？
第一，人工智能和深度學習都是剛起步。
獵豹做搜索，干不過百度；做電商，干不過阿里；做社交，干不過騰訊。人工智能領域，各家有快有慢，但是萬里長征，都是剛起步，一步還是十步、百步，都沒拉開決定性的差距。
第二，人工智能和深度學習顛覆了現有優勢。所以，傅盛說，大公司更應該恐慌。
過去的技術是碎片化的，語音識別、圖像識別等都是人工智能的具體應用，但是，深度學習出現后，成為了可以推動各行各業升級的基礎能力，既可以解決語音問題，又可以解決圖像問題，還可以解決無人駕駛、股票交易問題。如此有前景的領域，會積累人類最聰明的大腦，產生顛覆性的創新。由于顛覆了現有的技術優勢，所以依靠現有技術設立壁壘的大公司更應該惶恐。
傅盛說，他前段見了國內某大公司實驗室的負責人，后者說他做了7年的翻譯，后來看到谷歌的一篇論文，突然發現原來的技術都白積累了。
所以，在這個彎道超車的過程中，傅盛認為獵豹有機會。
第三，深度學習的基礎是海量的數據。
基于人工智能，AlphaGo打敗了全球的人類頂尖圍棋大師。其實，人工智能和深度學習打敗人類，是必然趨勢，偶然的只是什么時候打敗，以及哪家公司打敗，而打敗的時刻就是臨界點。
未來，所有重復勞動，不管是掃地等體力勞動，還是象棋圍棋腦力勞動，只要數據足夠多，都可以被替代。比如，圍棋看似千變萬幻，但是其實也是有限數據量的集合，而千變萬幻的棋局背后，都有可循的規律，人工智能的出現，對所有數據都能進行處理，這就是奇點的到來。當巨大的數據計算量不再是障礙后，人類的頂尖棋手就會被秒殺。
而獵豹，恰恰也是掌握海量數據的公司。獵豹積累了超過6億的閱讀活躍用戶，總下載量超過30億次。當深度學習和人工智能成為人類的普惠技術后，誰掌握的數據量大，誰就握住了風口，而獵豹既具備獲取大數據的能力，又具備標注數據的能力。
第四，獵豹需要人工智能和深度學習。
動力來源于需求和壓力，獵豹需要人工智能。
過去，獵豹依靠全球化的精準卡位，兩三年成為超級獨角獸，過去5年保持了100%的增長，但是，2016年，增速放緩至25%的獵豹，需要一場救贖，而具有顛覆性的人工智能和深度學習，如果結合了獵豹具有龐大用戶量的產品，也許能產生飛躍的質變。
這種化學反應已經初現成效，獵豹曾經收購了法國一家新聞產品News Republic，把用戶的點擊行為變成數據的標注部分，神經網絡會找到自動的相關新聞進行推送，喜歡川普和奧巴馬的用戶，會看到不同的新聞。
獵豹旗下還有直播類應用Live.me，現在是美國最大的第三方直播平臺，每天有幾十萬的美國用戶開播，產生幾百萬、上千萬張標準人臉，如果逐條人工審核，需要不可承受的龐大工作量。有了基于深度學習和人工智能的圖像識別，實現了對色情、對小孩的識別，大幅度降低了審核難度，實現了對內容的自動化分類。
第五，人工智能時代，中國有機會超越。
在pc互聯網時代，中國山寨美國；移動互聯網時代，中國趕超美國；但是在人工智能時代，中國與美國的差距越來越小了，深度學習有40%的論文是華人發表的。
過去數百年，科學技術的每次創新迭代，成為了經濟發展階段轉換的主要推動力，成為了國家實力輪轉的決定力量，在這個過程中，掌握了最精尖技術的國家企業，既是科學技術的主要推動者和供應者，同時也是技術紅利的最大收割者。
蒸汽革命催生的瓦特蒸汽機等，讓英國成為躍居全球頭號強國。電力革命時代的西門子發電機等，讓美德成為世界強國。所以，如果中國在這場技術革命中走在了前列，中國的公司將成為最大的受益者。
回到當初，傅盛小時候最愛的阿童木，有幾大特殊功能，比如會使用超過60種語言，這其實對應的是語音語義識別；能分辨人的善惡，這可以對應互聯網信貸領域，人工智能對借貸人信用的識別；眼睛隨時可以切換到強力探照燈，具有透視能力，這對應的其實是圖像識別。
二三十年前的腦洞大開，在如今也不過是稀松平常的基礎應用，所以，看似夢幻的童話也能成真，而看似無垠的星空也并非遙不可及。
