獵雲網註：由新浪科技舉辦的主題為「未來之境」的第二屆新浪C+峰會中，紅杉資本中國基金合伙人周逵發表演講，並表示近幾年在網際網路的推動下，產業發生變化，企業家的心態也在發生變化，企業家在逐漸的成熟，企業越來越把自己置身在一個產業時代當中，這是我們上半場看到的事情。而下半場將會有怎樣的發展趨勢呢？本文轉自新浪科技。
周逵指出，從PC網際網路到移動網際網路，到大數據和人工智慧，現在很多公司開始網際網路+、大數據+、AI+，這是中國產業變遷的一個歷程。
從人工智慧方面來講，周逵認為，很多人已經感受到了人工智慧，但實際上人工智慧的發展還是在一個初級階段，雖然阿爾法狗可以下贏一盤圍棋，但是我們期待機器能夠替人做更多的事情。
「或許10年、15年以後，我們可以感受到更多的人工智慧的發展，可能過25年或者是30年以後，就會發現機器在很多地方比人類更聰明。」
周逵表示，目前雲和端正在快速發展。比如谷歌大腦、百度大腦，就是把機器的智慧、數據和算法積聚在雲。同時，手機就是一個傳感器，使得現在每個人都有端。
促進科技發展的動力是人類對需求的追求，周逵表示，人類希望不斷的提高效率，促使科技發展，當然這其中也存在著很多問題，比如說安全、就業、觀點和態度等。(安妮)
以下是演講全文：
大家上午好！
剛才我跟主辦方溝通的第一個題目就是接觸未來，可能網際網路金融作為一個投資人看來更多的是一個產業。所以我今天準備跟大家交流的是接觸未來，我覺得接是連接，觸是觸及，我想大家探討的東西是未來，但是實際上是我們正在發生的事情，所以我選擇這個作為一個題目。
關於人工智慧
我想人工智慧其實應該不算是一個新的話題，相信很多學者、科學家可能在10年、20年前就已經在研究了。但是今天我們的生活，普通老百姓都感受到人工智慧給我們的生活各個環節帶來的這樣一些衝擊和驚喜，我想這個是我第一個要感謝過去做了那麼多準備，做出那麼多推動進步的人。
我也是一個投資者，我是紅杉資本中國基金合伙人，今天也會說到紅杉資本做的事情。我們來看AR今天給我們的上半場和下半場，我們把時間再拉長，看看生活裡面發生了什麼樣的變化，尤其是視頻技術給我們帶來的影響。在過去的10年、20年PC進入我們的生活，先從企業再到個人。過去的10年、20年，新聞從出版逐漸產生了新浪、搜狐這樣的公司。10年前電商進入了我們的生活，我們的娛樂時間很多是從娛樂、玩遊戲，到今天的直播已經有了重大的變化。
過去五六年在我們的生活中看到CCTV為代表，其實引起了很多企業家的大戰，3Q大戰，還有小米手機的大戰。我們看到最近兩年有近十個影響我們生活的公司，近10個這種合併，可以看到在網際網路的推動下產業在迅速的發生變化，企業家的心態也在迅速發生變化，企業家在逐漸的成熟，可能這是上半場圍繞我們看到的這些事情。
關於未來十年的變化
下半場未來10年會有些什麼東西？或者說今天正在發生的一些什麼樣的變化。在這兩年我們可以關注到，在產業裡面最優秀的一批公司，最早是說我是一個網際網路企業，後來說我是一個大數據企業，現在很多公司說我是一個智能的企業，我相信現在才剛剛開始，企業越來越把自己置身在一個產業時代當中。從PC網際網路到移動網際網路，到大數據，再到人工智慧。當我們的總理說網際網路+的時候，現在很多公司或者說很多產業界，他們把無線網際網路+或者說大數據+，或者說AI+變成自己的一個烙印，我想這是產業變遷的一個痕跡。
其實說人工智慧，我們現在感受到了，但實際上還是在一個初級階段。可能過10年、15年我們會覺得機器逐漸跟人逼近了，雖然阿爾法狗可以下贏一盤圍棋，但是很多情況下，我們期待機器能夠替人做更多的事情，10年、15年以後，可能我們可以感受到更多的機器。可能過25年或者是30年以後，在座的應該都在，我爭取還在。那個時候我們肯定有很多的困惑，或者說更多的驚喜，發現機器在很多地方會比我們更聰明。
未來我們面對的機器是什麼樣的結構呢？可能我們面對的是兩個方面的快速發展，一個是雲，一個是端。現在我們可以看到，在谷歌大腦、百度大腦這樣的一個鮮明的例子，就是在機器的很多智慧、數據和算法，很多的能力會積聚在一個雲端，一個大腦上面。端會發生什麼變化呢？端實際上現在每個人都有端，手機就是一個傳感器，還有別的東西。
每天每小時有接近100萬聯網的端的設備在增加，這個速度很快，除了人在連接，很多設備都在連接，無處不在，你身邊的傳感器都是流碼，我想這是雲和端的發展。當然在端和雲上有很多的技術在發展，當Google大腦和百度大腦在近乎變成了人的大腦的時候，會發現有什麼變化呢？這裡面會帶來很多新的東西和新的問題。比方說百度大腦、Google大腦可能是一種連接，另外也可以是一種回饋，形成一個閉環。但是如果是人的大腦，是不是可以形成閉環？形成閉環可能就會有更多的事情。當你控制機器的時候，是不是機器也能控制你呢？雖然會有很多問題，但是會很精彩。
在端這一塊，當我提到人變成端的時候，人的五官可能會得到更充分的表達。大家看看，其實人的五官遠遠沒有充分的被表達。過去我們跟PC網際網路的接觸東西靠手指敲打鍵盤，你還有視覺，你還有聽覺，你還有味覺、觸覺，其實這些大家都可以期待，很快他在表達的過程中，尤其是帶寬最寬的是視覺。所以現在可以看到，視覺變成了今天我們看到的這種創業者和技術發展最活躍的一個領域。
看看背後的動力，推動這些發展背後的動力是什麼。一個當然是需求，人不斷希望提高效率，多快好省。另外一個就是不斷的希望非常快的，更多的需求是想自己享受快樂的時間更長，這是從需求方面的發展。在技術上發生了什麼變化呢？今天的手機比原來非常大的電腦遠遠更加Powerful。
今天的晶片、GPU，今天的ARM晶片比以前更加的省電，GPU比以前的速度更快。今天的帶寬速度，在五年前都很難想像用手機看直播，是這麼好的體驗。今天的基因技術，可能在這五六年的成本下降了幾千倍到一萬倍，所有這些都把新應用的門檻降低了。這是需求和技術帶給我們的一個變化，當然還有其他的，像算法、深度計算和對於這種精準的描述，對於我們現實生活中精準的描述，帶來的就是更小的錯誤和更可靠的期待，所以很多應用大家會給予一種信任或者是降低錯誤。
關於基礎設施
從人工智慧階段來看，現在我們更多的還是在建立一個基礎設施。剛才所謂的硬體、設備、通訊、算法都是基礎設施，我們從觀察也是，現在投資大量的，百分之七八十都是在基礎設施，但是更多的投資開始轉向人工智慧的應用，跟生活和企業實際的問題相結合。過去的10年可能我們想像是一個Design、Program，設計和編程的主題，未來更多的是感知、學習、Trainning。可以預測一下，我覺得在未來，可能五年十年每一個在產業裡面成功的公司都是一個AI的公司。
而不是一個專家學者，或者說少數IT人員的一個符號。還可以再展望一下AI跟其他的我們現在看到的，我們常談到的這些的關係，AI有了精確描述現實和減少風險的能力。我們現在看到的AR，虛擬實境改變了現實和虛擬的這樣一個時間和空間的體會。如果這兩個結合起來，還是一個非常有意思的事情。
比方說每個人可能都會花幾個小時在微信上，五到六年前就會有這麼一款遊戲，還不是那麼逼真，逐漸可能會更逼真。每個人在上面會有一個替身，會有精彩的故事，會有愛情和戰爭。比如3D列印的技術、機器人的技術，3D列印可以把你想像的東西數位化之後，可以把它列印成現實，可以列印成你摸到的東西，列印成一個實物。機器人可以把你想想的東西可以有動作，可以有反映，可以把虛擬的東西在現實裡面產生影響。如果把我們現在看到的東西連接起來，好像形成了一些閉環，有可能會不會虛擬跟現實的界限越來越模糊了？
Save time、Kill time、Buy time
剛才是一個想像，我們再來關注一下在我們身邊會發生什麼事情。我把它分成三塊，Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是我一直保持的多快好省，Kill Time就是打發時間，Buy Time我主要說的是健康，人希望在這個美好的世界上待的時間長一點，未必說是要買，因為這跟我的職業有關係，我們想看看有沒有人關注自己的健康。
我們看看這三個方向都會發生什麼事情。從Save Time來講，比如說人至少都會有一個築底，就是現在你已經可以感覺到，當很多東西跟你交互的時候這個機器是在完成。Amazon這個小音箱很短的時間賣了400萬臺，還有一些創業者，你的秘書，可能普通人都會有一個自己的秘書，這個秘書現在只能給你幹5%或者是10%的活，但是過10年可能會給你幹20%或者是40%的活，就是每一個人可能都有一個機器人來幫你幹。
在生活中的另外一塊，你在購物，在我們說的Shopping環節，其實人工智慧已經是在連接你了，實際上你很多交易，給你的推薦、揣摩你的興趣，包括完成你的訂單可能都是一臺機器，或者現在大部分都是一臺機器在完成。
在信息服務上面，比方說過去雜誌、報紙還在我們身邊，新浪還是我們獲取內容的重要渠道。今日頭條這家公司在很傳統的應用上面，突然他就是內核有一點點變化，就可以讓你感受到一個機器在服務於你，這叫大規模、個性化服務。這個跟傳統的製造業裡面的GIT技術是不太一樣的，至少從追求標準到追求大規模製造，在服務業裡面，當人工智慧的能力提高的時候，逐漸會形成一個大規模、個性化服務變得可能。
我們看到像淘寶這樣的公司，比如說你去選購衣服的時候，以前是看看，它現在還可以讓你穿一穿，甚至未來有可能讓你摸一下，就是你感受一下它的質地，然後你再做決定，我想這都是一些苗頭。
在交通出行行業，網際網路實際上就是一個連接的方式，AR技術會改變時空的感受，所以在供求的連結上面會產生一個巨大的變化。滴滴這樣的公司在兩年的時間就可以把周邊出行改變這麼大，我們紅杉投資了一家大疆公司，它帶走了你的眼睛，我們記得小時候有一個動畫，大家把你的眼睛帶到了空中。
在農業行業，有可能會看到這個作物如果是黃色的，他有可能會多施一點肥。如果是綠色的，他可能可以少施一點肥，不同的作物看得見。如果在軍事上應用，那就更神奇，這個神奇其實我們已經看到了，已經在我們的生活中發生了，所以在交通這個行業會產生巨大的變化。
在金融行業，比如說我們去做交易的時候，有很多交易已經是自動化在進行了，我們的炒股票高手可能不如一臺量化分析的機器。在金融行業裡面，尤其是在風險分析和風險識別、欺詐分析和模型建立上面，這種機器已經取得了很多人難以想像的精確尺度。
在政府公共安全方面，比如說大選，一臺機器可能可以提前知道誰會當選，一臺機器現在已經可以提前知道哪一個歌手最有可能獲得第一名，這個是很有意思的。因為當未來還沒有發生的時候，有一個人最聰明。我們曾經想想八爪魚預測世界盃誰能夠取勝這是很的神奇事情，但是這個神奇可能會被預測得到。
在教育行業影響非常大，因為教育行業現在是大家最關心的問題，但是又是效率不夠高的一個地方。比如說現在市值做得非常好的有一家公司主業是一對一，就是一個學生要一個老師，一個優秀的老師去服務他。那是不是未來機器可以變成一個優秀的老師呢？
是不是未來學生會不需要學習他已經學會的東西呢？可能機器可以識別學生到底會什麼和不會什麼，他有可能會什麼，有可能不會什麼，怎麼個組織會最有效率。所以學生可能面對的是一個機器老師，學生也可以面對一個個性化的老師，學生這邊需要付出的時間，每個學生接收到的是一個個性化的服務。這樣一個想法，其實目前已經走進了教育的現實。
我們投資了一些教育類的公司，我們突然發現，就在這兩年，有一些公司明顯的成長起來，不光是流量，而且還有收入。比如說無人倉庫，大家都看到正在發生，還有傳統的失效的分析，都是基於一種巨大的安全係數上的設計，但是現在失效分析已經實時的跟蹤數據的趨勢。我說的這些絕大部分都是我們投資的公司他們正在解決的問題。Facebook現在就在做猜你喜歡，它能猜得更準，它的歌曲搜索能更快，甚至可以來寫一首歌，甚至可以做一幅油畫，這個水平都不低，而且你的感受都很好。當然你還可以更快的人肉搜索，找到一個人，這個我們已經感受到了。
對於Buy Time，投資健康這一方面，我們投資的公司，比如華大公司，它可以把個人的信息快速的數據化，在疾病診斷、治療上，比如另外的不是我們投資的，在世界上很出名的，叫達文西機器人，它在替代最優秀的外科大夫做的事情看起來效果非常好。比如說在另外一些公司，像個性化用藥，因為每個人病的程度不一樣，用的藥不應該是一樣的。藥物的這種發現和藥物的關聯，在醫療健康這方面，AR人工智慧影響非常大，在數據的連接和共享上面這還是一個應用的瓶頸。
關於我們面臨的問題
我們面臨著很多問題，安全問題顯然是這樣，因為所有人的信息都數據化了之後，今天我們這個會議室只有這一個門，但是未來的會議室可能到處都是門。今天比如說你開車出去，你在飛機上，可能未來開車可以有另外一個人來影響你的駕駛，所以在安全上應該會有很多的問題。這麼多的問題超出你的常識，超出你的親眼所見，所以信任問題也同樣會產生，當然隱私是另外帶來的一些環節的問題。比如說還有一些意識問題，當這個無人車撞上人，到底車主有責任嗎？
當我的替身機器故障的時候，它犯的罪算是我犯罪嗎？我想有很多意識和倫理方面的問題都會產生。另外就是過時的規則和法律，規則很多都是假設，過去的規則，包括我們投資的公司，我們也接觸到，九幾年的法律在起作用，過去基於現實生活合理推測的這種假設，當我們的人群中出現更多的這種替身，或者出現更多更Powerful的能力的時候，是不是原來法律的假設還合理？當不合理的時候，其實又會產生新的更多的漏洞。
還有一點就是就業，機器這麼強，是不是會替代很多人？當然會替代很多人。我們現在看到的非常優秀的公司，非常讓人矚目的公司，有一些公司是很少的人，甚至很多人數多的公司逐漸的在社會上變得沒有價值，因為它消耗掉了太多最寶貴的財富。所以在就業上面，當很多工作被人替代的時候，可以看到剛才我說的，多快好省，在這個產業可能會變得非常的繁榮，因為時間都被省下來了，它的繁榮也帶來了更多的就業機會，所以人會從一個製造業，比如說程序化的東西，效率驅動的東西會模糊到創意的東西，服務的環節。
另外是觀念和態度，所有的問題可能都是機會。比如舉一個例子，這麼好的東西，但是今天還不可靠，怎麼去完成這個過程呢？網際網路用眾包的方式，就是當你的機器還沒有完全的得滿分的時候，是不是可以人去輔助它？人的成本太高，是不是可以用眾包的方式？
所以可以看到，在這個趨勢上面帶動了一些關鍵詞。對於企業來講，大企業注重自己的資產，過去的資產和現在的資產概念有了一些變化，包括數據、算法、核心的工程師、智能變成了你最重要的能力，而不是過去的這種房產、機器。小企業可能會發現你對應用的接近，你對數據的接近，你花的時間在建立這樣一個應用的模型，可能會變成你特別好的資產和機會。對個人來說，我想更加開放，不斷學習，學得更快，另外冒一點風險，容忍更多的錯誤。
我今天想跟大家分享的就是這些，多謝大家！