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人工智能進入十年黃金窗口期

　　微軟、騰訊、阿里巴巴等科技巨頭都紛紛進軍了人工智能領域，但充分激發(fā)商業(yè)價值的場景并不多，市場格局仍在形成過程中?；谛畔祿诱沟娜斯ぶ悄?，將可以利用永續(xù)再生的信息資源，提升信息化和服務能力，這一點，在5G商用和物聯(lián)網開始建設后會更加明顯。屆時萬物都將擁有一個數字身份，人工智能的數據源將會迎來一次爆炸式的井噴。　　人工智能未來的發(fā)展和應用，不僅會推動某一類產品、一個行業(yè)或領域發(fā)生變化，而且會使各行各業(yè)的生產和服務方式、人們的生活和工作方式發(fā)生顛覆性的變化。未來十年，人工智能將進入黃金窗口期。　　以時代視角透視人工智能的前景　　據2017年普華永道會計師事務所報告，至2030年，人工智能將為世界經濟貢獻15.7萬億美元，這個數字超過中國與印度這兩國目前的經濟總量之和。　　很多人對于人工智能前景的判斷是機器代人，通過新技術讓機器模擬人類來處理各種任務。在這個層面，人工智能與工業(yè)革命中蒸汽機的影響似乎頗為相似，通過使用機器提升工業(yè)的生產效率，但如果站在一個高度互聯(lián)和信息化的時代背景下，人工智能的意義和影響則更為深遠。　　機器是基于機械物理運動，而人工智能更多的是基于信息化?；ヂ?lián)網的發(fā)明和商用讓大眾從信息的單向消費者，轉為既是消費者也是數據的生產者，信息的來源和數據量出現了指數級的增長?；跀祿娜斯ぶ悄芷溆绊懖粌H是機器代人，更重要的是通過對于信息數據的成立，實現機器人化，讓機器與人能夠高度融合和深入協(xié)作。尤其是移動互聯(lián)網的普及，信息數據本身具有了更為明顯的人類行為特征，打開了人工智能的發(fā)展縱深，讓機器人化成為可能。　　有人說喬布斯重新定義了手機，實際上喬布斯的貢獻遠遠大于一個通信產品，是智能手機重新定義了信息數據的邊界，使得傳統(tǒng)固定的場景被高度動態(tài)化、人格化，使得數據中所蘊含的信息與人的生活習慣、思維方式等越來越貼合。　　基于信息數據延展的人工智能，其創(chuàng)造價值不再受到土地、鋼鐵、煤炭等自然資源的存量限制，更多的用人類創(chuàng)造性的思維，利用可以永續(xù)再生的信息資源，更多的是滿足人們永無止境的精神需求，其應用的領域也自然超越了簡單的機器化和效率的提升，更多的是信息化和服務能力的提升。這一點，在5G商用和物聯(lián)網開始建設后會更加明顯。屆時所有的工業(yè)品都逐漸變?yōu)殡娮庸I(yè)品，萬物都將擁有一個數字身份，人工智能的數據源將會迎來一次爆炸式的井噴，人類對于世界的認識可能會與機器算法的認識開始逐漸趨同，并且相互影響，人工智能的黃金時代將會隨之開啟，普華永道報告中的十年之后預測可能會成為現實。　　人工智能的滲透路徑取決于產業(yè)的數據化程度　　人工智能具有很強的正外部性，體現在與其他產業(yè)的滲透、延伸和賦能。比如人工智能與醫(yī)療領域的結合，進行智能輔助診療，結合患者的健康信息，減少誤診率；人工智能與安防領域的結合，通過視頻采集和大數據分析，提升監(jiān)控效率；與知識產業(yè)的融合，發(fā)展在線教育、知識付費等產業(yè)等等。除了效率的提升，人工智能+還體現在虛擬與現實結合的場景應用，以及催生出來的新產品形態(tài)和新服務模式。　　在沒有外界政策干預的情況下，人工智能的滲透路徑主要取決于產業(yè)的數據化程度，即一個產業(yè)的數據化程度越高，其與人工智能融合的節(jié)奏越快，滲透度越高。假設金融的數據處理業(yè)務占80%，知識產業(yè)的數據處理業(yè)務占40%，制造業(yè)的數據處理業(yè)務占30%，這就意味著人工智能更可能的滲透路徑則是，從金融行業(yè)，延伸到知識產業(yè)、再到制造業(yè)，而且在同一時期內，數據化程度更高的金融行業(yè)，其人工智能的滲透度會高于數據化程度相對較低的知識產業(yè)和制造業(yè)。　　從實踐來看，證券行業(yè)有大量的可量化數據，人工智能幾乎滲透到了證券行業(yè)的各個領域，從基于財報數據、行業(yè)研究、輿情分析的智能投研，到基于宏觀數據、行業(yè)數據、企業(yè)數據以及各種算法的智能投顧、再到智能風控、智能交易等等。再比如教育行業(yè)，未來隨著教育理念的提升，對于人工智能+教育的接受度也會逐步提升，但從滲透路徑來看，并非教育的各個環(huán)節(jié)齊頭并進，數據程度較高的教育環(huán)節(jié)往往會優(yōu)先導入人工智能。比如在教師教案的撰寫、課后作業(yè)的領取和提交等教學的輔助支持領域。而課上教學，更多的需要老師與學生的互動，主觀成分更大，人工智能的導入期也會更長。　　人工智能領域的數據價值是動態(tài)的　　農業(yè)生產需要把握農時，工業(yè)生產需要掌握資源，在信息社會，以數據和算法為重要驅動力的人工智能產業(yè)也有應當遵循的規(guī)律。人工智能有兩個關鍵要素：數據和技術。數據是人工智能的重要原料，技術是對于數據的加工能力。數據產生具有隨機性，其數據的價值則受到技術加工能力和應用場景的影響，是動態(tài)的、相對性的。　　農民春天播種，秋天就有收獲，工人在生產線的一頭放進去原料，就能在另一頭源源不斷地生產出產品，但當數據與人緊密融合之后，我們無法拿這樣的確定性來要求數據的產生。就如同我們無法規(guī)定一個投資者第二天是買股票還是賣股票，也無法預測一個人什么時候會去醫(yī)院做診療，不可能像生產汽車、電腦和房屋那樣，讓每一個人都處于規(guī)劃和計劃之下。數據的生產不是線性的，但大量的數據卻能呈現出來一定的統(tǒng)計規(guī)律，往往有章可循。這也是為什么人工智能先從高度量化的領域，或者一般性、通用性較高的環(huán)節(jié)開始的重要原因之一。　　實際上，那些看似平穩(wěn)、有序，源源不斷產生的大數據，經過分析之后，是否能夠得出有用的結果，也具有一定的隨機性。報紙的編輯記者都有這樣的經驗，盡管每天要完成的版面是固定的，但爆炸性新聞不是每天都有，很多時候只能用一些比較平淡的消息來填充版面，并且盡量從中挖掘可吸引眼球的內容來做成標題，好讓今天的報紙看起來不那么乏味。人工智能的數據處理也是如此，即使是通過人工智能技術分析那些無窮無盡的信息，也并不能保證有價值的結果會按時按點地涌現出來，還取決于信息接收者本身的價值判斷，以及是否有了適合的、具有商業(yè)價值的應用場景。　　人工智能的四大投資視角　　研究偏向于未來的前景，投資則應更注重落地的節(jié)奏。未來人工智能可能會帶來機器與人的深度融合，甚至互相影響，但進行投資決策卻需要更關注可實現的商用價值。　　首先，關注賽道選擇。從長期來看，人工智能會滲透到各個行業(yè)、各個領域，但現在還遠遠沒有到雨露均沾的程度，誰能選好賽道，占據咽喉之地，誰就具有了先發(fā)有優(yōu)勢。如同處于唐宋絲綢之路上的城市，從京杭運河上的杭州、南京，到連接絲綢之路的北京，都因為占據主要商路的通道而獲得了比其他城市更多的發(fā)展機會。人工智能的賽道，比如搭建生態(tài)系統(tǒng)或開發(fā)平臺的騰訊和阿里巴巴、語音識別的科大訊飛、安防設備的?？低暤?，都在各自賽道上占據具有了一定的先發(fā)優(yōu)勢。而在知識產業(yè)、文化娛樂產業(yè)、高端服務業(yè)以及傳統(tǒng)制造業(yè)中還有很多細分的藍海領域，正在等待布局。　　其次，關注落地節(jié)奏。人工智能不僅自身具有快速迭代的特點，還將會加快被融合產業(yè)的發(fā)展速度。摩爾定律預測了信息產業(yè)的性能提升的速度，大概是兩年翻一倍。這樣的迭代速度，不僅是針對硬件，軟件也隨著硬件發(fā)展速度的提升而不斷改進，在功能性、服務體驗、場景開發(fā)等各個方面都會同步更新，對應著產品的更新速度也將加快。人工智能的前景不限于機器和效率的提升，但人工智能落地的節(jié)奏卻往往會受到效率提升的影響。如果能夠在某一個特定場景、特定功能下能夠基本達到人的水平，比如語音識別、安防監(jiān)控等，或者減少人類犯錯誤的概率，比如智能記賬和收銀系統(tǒng)等，與產業(yè)的融合難度會更小，落地的節(jié)奏會更快，企業(yè)的利潤會更快實現，其短期基本面的價值也會更高。　　第三，關注政策變化。人工智能是重要的新經濟領域，正處于產業(yè)政策的紅利期。政府對人工智能及相關產業(yè)的資金和政策扶持，會加速企業(yè)的發(fā)展，故政策的變化也是投資人工智能的重要考量因素。比如2017年醫(yī)療行業(yè)的關于互聯(lián)網診療的管理辦法，把互聯(lián)網診療活動限定于醫(yī)療機構間的遠程醫(yī)療服務和基層醫(yī)療機構提供的慢性病簽約服務，這在一定程度上縮小了服務方位，降低了互聯(lián)網診療的競爭度，可能會減緩人工智能的應用進度。反之，2018年12月，工信部發(fā)布了《關于加快推進虛擬現實產業(yè)發(fā)展的指導意見》，明確虛擬現實產業(yè)2020年、2025年的發(fā)展目標，加大了關鍵核心技術、重點行業(yè)應用等方面的政策扶持力度，對于人工智能在虛擬現實產業(yè)的應用進度則會起到積極地推動作用。　　最后，關注預期差的變化。人工智能目前還處于產業(yè)的導入階段，還沒有進入利潤集中釋放的時期，基本面沒有證偽能力的情況下，股價更多會受到投資者預期變化的影響，關于預期差也是人工智能投資的重要方面。

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