腾讯225页创新报告:马化腾7个关键词点透一切

腾讯从小马哥的年度关键词出发,解读AI技术社会三要素以及风口现状。

互联网科技经历了PC时代和移动时代,现在正迈向一个新的台阶。随着全面数字化、云计算、大数据科技、5G通信技术、物联网、人工智能技术等基础的一步步夯实,各个地区的各个产业迎来新一波增长动力。

本期的智能内参,我们推荐腾讯今年全球合作伙伴大会上发布的《2017互联网科技创新白皮书》,围绕着人工智能阐述“数字生态共同体”中的技术生态三要素、产业突破口、政经环境及人才市场等。如果想收藏本文的报告全文,可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复关键词“nc202”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

马化腾的年度七个关键词

以下选自马化腾给合作伙伴的一封信,用七个关键词描述了最近一年来针对创新机会与发展空间的观察与思考。

1、深度融合

即以互联网为代表的数字信息技术,开始由表及里地融入各行各业的全流程,线上线下开始打通成为一体。

北京大学周其仁教授认为,中国创新在“上下行”两条路上求索。我(马化腾)粗浅地理解为,一条是技术寻求产品落地,另一条是应用需求找技术支持。

目前互联网与各行各业的纵深融合,正是在“上下行”两条路上发力:一条是从线上往线下做,这是多数互联网公司目前倾力而为的方向;另一条是线下大量的传统企业“反攻”线上,无论是商业零售,还是物流交通,甚至是制造业、农业等传统行业,都希望借助数字化实现产业迭代。

打通线上线下的数字化创新,如今全世界都没有现成的地图,更不会是一路坦途。把“上下行”两条路结合起来,让互联网企业与各行各业结伴而行,才是我们穿越路途中那些险峻峡谷的最优选择。

2、云化分享

云在数字时代的重要性,不亚于电在工业时代。作为重要的数字创新模式,“云化”程度体现着互联网与各行业的融合深度。

数字时代与电气时代匹敌的发明是什么?我觉得,也许是未来的强人工智能。云、大数据与人工智能三者不离彼此。“云化”是数字时代的一种重要创新模式。数据和算力在“边缘”分布还是在“云端”集中,并不互斥,而是相辅相成。

去年我提过,分享经济就是生产力的云化。换句话说,各种资源和能力只有实现“云化”,才能从“冰块”变成“活水”流动起来,才能真正纳入数字化管理,实现大范围匹配后的精准分配或科学分工。通过“云化”创新,数字时代将能够更好地实现“人尽其才,物尽其用”。

3、智慧连接

连接,是所有智慧解决方案的基础。在不同的场景中,连接匹配着不同的智慧解决方案,它依赖生态合作才能实现。

连接是深度融合和云化分享的基础,随着整个实体经济社会的全面数字化,我们不但要通过更多的连接减少“信息孤岛”,更需要通过更好的连接来实现沟通协作的持续优化。

如果未来所有云与端都具有人工智能,那么连接将意味着“心”与“芯”之间的沟通。在数字时代,只有匹配相应智慧解决方案的连接,才能更好地优化“智慧体”之间的沟通协作。在不同的场景中,连接匹配着不同的智慧解决方案,例如智慧交通、智慧医疗、智慧城市、智慧零售等等。

4、全用户

以互联网为基础的数字平台,正在从“多用户”平台,变成“全用户”平台,它像水电设施一样,成为今天人类社会所有个人和组织的基本需求。

随着实体经济与社会的全面数字化升级,数目庞大的企业和机构用户正不断 Log in 进来,成为数字平台的使用者。数字平台的用户光谱,正在从 C 端个人用户迅速拉长到 B 端几乎所有商业企业用户、甚至 G 端的公共服务机构用户等。由于传统企业、机构等在数字化转型过程中,没有多少可参考的经验。身处数字化前沿的互联网企业,自然成为了第一个可供参照的数字化样本。

过去,“全用户”平台仅仅局限于像水、电与交通网络这样的基础设施平台。今天,以互联网为基础的数字平台,正越来越凸显出基础设施的特性。随着用户迅速扩容,这对互联网公司的业务模式、组织形态和企业责任等都将提出新的要求。

作为“全用户”平台,互联网通过解决不同类型用户之间的信息不对称问题,将会有助于C端、B 端和 G 端等平台用户之间形成更好的信任与合作关系。这有极其重要的经济与社会意义,也是未来各种创新的基础。

5、大内容

无论是消息、短视频等数字资讯产品,还是网络文学、动漫、影视、游戏和音乐等数字文化产品,海量数字内容的生成与分发正在促成“大内容”战略。

只有内容足够“大”,才能匹配“全用户”需求。当然“大”并不仅仅指规模数量和品种类型多,更包括内容生成土壤的肥沃、不同内容间交融创新的活跃、内容分发渠道的丰富等。随着各行各业的数字化转型,数字内容将获得更多的生成土壤、交融机会和传播媒介,变得更“大”。

6、新科技

无论是互联网企业还是传统企业,今天都在强调自己的科技属性。这不仅仅是口号,因为颠覆性技术的出现将可能改变现有的行业格局。

今天,软件、硬件和服务三者正在变得越来越紧密,甚至在融为一体。未来“科技企业”的称谓不再是 TMT 公司专享。各行各业的传统企业都需要借助数字化升级成为科技企业,每一家企业都希望掌握新技术这个战略制高点,因为其科技属性的强弱,决定着未来竞争力的大小。未来新技术的变革,一定会带来很多重新洗牌的机会。

过去,中国企业主要扮演技术跟随者与借鉴者,但今天我们在全球范围内已经没有多少可供借鉴和参考的经验,我们需要逐渐成为技术的驱动者和贡献者,通过持续创新来开辟前路。我们需要更重视基础和前沿科学的研究,更需要发展创新产学研体系。

7、宽平台

如果说“窄平台”遵从零和博弈,那么“宽平台”会坚持共生共赢。在“数字生态共同体”中,大家的命运越来越紧密地交织在一起,倡导共生共赢才能可持续发展。

随着以互联网为基础的数字平台的发展,每一个人、每一家企业或组织都通过数字技术紧密地联系在一起,大家生活、生产以及各种生命活动都交织在一起。我想,在这个“共同体”中,竞争的目标并不是要你死我活,而是更好地激发创新来解决用户痛点,让整个生态更有可持续性。

AI:社会发展新引擎

▲技术社会演进形态

从经济社会跨入技术社会,这是摆在我们当前的一个重要历史机遇。随着供给侧改革的推进,以信息技术为主导的双创经济在国民经济中占据愈发重要的地位。经济社会的发展重心,正逐步转移至以信息科技创新为主导。

技术社会发展的引擎正由互联网逐步转换为 AI。

在中国,AI的背后是三重强大动力:来源于国家战略积极推动、来源于资本市场积极参与和来自于积极的技术创新。在《新一代人工智能发展规划的通知》中,中国确立了人工智能“三步走”目标,政府从国家层面对人工智能进行系统布局和重点任务。

AI 技术社会三要素

技术的创新可以促进经济增长,提升社会治理水平;反过来,高水平的社会治理,也会促进技术创新的活跃,推动经济增长。因而,无论是研究经济还是社会发展,我们都必须关注技术本身,关注技术发展的社会机制,关注技术的社会功能。

腾讯指出,技术社会的三要素主要包括技术创新、技术文化和技术商业。

1、技术创新

▲美国大型科技公司热衷投资具备核心技术的初创型人工智能企业

科学研发是技术之源,技术创新是产业之源,技术创新建立在科学原理的研究发现基础之上,而产业创新主要建立在技术创新基础之上。AI 时代的技术创新,主要是 AI 技术,包括产业自身的创新和产业应用创新。

在可预见的未来的智能 IOT 时代,所有的智能终端都将植入智能芯片,未来的不再有云计算一统天下,而智能计算、认知计算、网络计算、边缘计算将大行其道。这一切有赖于进一步加强技术创新,方能到达可预见的技术社会的未来。

从产业创新来看,借助算法、芯片和数据能够实现人工智能自我的不断超越,不管是巨头还是创企都需要掌握核心技术;从产业应用创新来看,在这一轮的人工智能技术的应用中,自动驾驶、智能医疗、智能安防、服务型机器人、智能交通、智能制造、智能娱乐等应用成为了全球人工智能市场的热点。

目前,中国有 600 多家创新企业正致力于 AI 技术层和应用层的研发,在语音识别、自然语言处理、图像识别及人脸识别等领域取得显著进步,围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新创业大量涌现,人工智能迅速进入发展热潮。相关技术开始从实验室走向应用市场,特别是在交通、医疗、工业、农业、金融、商业等领域应用加快,带动了一批新技术、新业态、新模式和新产品的突破式发展,给传统行业带来深刻的产业变革,进而有望重塑全球产业格局。

2、技术文化

▲中国网民规模和互联网普及率

技术文化源于技术创新,AI技术文化首先关注的是以技术和技术交往为中心的交往实践共同体。

腾讯指出,在 AI 时代,技术文化实践共同体的构成,可分为三个组成部分:首先是创业共同体,包括创业家、技术创新者和发明家;其次是产业共同体,包括商业生态和产业森林;最后是技术的使用和消费意义上的消费共同体,主要由平台或社区构成。

人工智能与文化产业的融合,集中体现在软件 /平台、视觉识别系统、可穿戴设备、游戏操控平台、虚拟现实、精准营销、电商零售、影视、创作 / 翻译等等行业。科技在文化领域的介入呈现出更加开放、去中心化、大规模定制化、多元和个性化并行的技术文化趋势。

3、技术商业

▲全国创新指数(GLL)中国近年排名

技术商业是指通过鼓励技术交易和技术授权等方式而产生的创新扩散活动,是促进技术和经济发展的重要动力。

技术社会的商业行为在内容产业上的表现形式多是无形产品的交易,其核心是版权(IP)交易。提供全面而完善的知识产权保护,才能赋予技术创新不断发展的动力,促进国民经济增长。如何利用资本市场等要素的力量,培养我们商业运作乃至产业化落地的意识对于技术商业化至关重要。中国正在进入技术商业化的加速推进时代,一个完整的技术商业化过程将成为科技创新的重要根基。

AI风口和内容突破口

▲AI成为全球风投追逐的目标

2008 年以后,中国人工智能企业进入快速增长阶段,涨幅最高超过 100%,并在 2015 年达到最高峰值。现在,国内正处于 AI 产业发展高位区。

首先,从融资上来分析,企业融资从 2013 年开始激增,截止至 2017 上半年,中国累积融资超过 600 亿元,2016 非但不显颓势,反而更加强劲。企业获投率达到惊人的69.13%,远超互联网行业。

其次,BAT 等科技巨头纷纷为AI 产业布局,争先发布开源平台助力企业发展。BAT 试图通过开源来构建 AI 生态和护城河,完善 AI 产业生态。

最后,国务院近期刊发了《新一代人工智能发展规划》,提出了 2030 年发展目标,人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。这一来自于政府的强大动力,将会逐一得到落实和规划,成为 AI 产业发展的支柱。

据 BBC 预测,全球人工智能市场在 2020 年将达到 183 亿美元,约 1190 亿元人民币。人工智能拥有令人难以置信的力量,可以全面提升一个国家的实力。因此,各国政府正在不遗余力推进人工智能技术发展,掏出大笔真金白银资助基础性的科研工作。

▲中美人工智能初创企业总量全球化(截止到2017年6月)

▲中美人工智能产业累计融资额对比(单位:人民币)

目前,国内人工智能企业有以百度、 阿里巴巴和腾讯为代表的互联网巨头,也有如科大讯飞这样的人工智能技术领域龙头,这些企业作为国内人工智能的核心力量与关键势力,构成了国内人工智能的第一梯队。

此外,近几年来也涌现出了中科寒武纪、格灵深瞳、依图、智齿客服、深鉴科技、碳云智能、出门问问、商汤科技、达闼科技、地平线等一大批初创型人工智能企业,在智能芯片、计算机视觉、语音识别、智能生活解决方案和医疗基因等领域形成差异化的竞争态势,并在各自领域内的技术领先度或市场占有率上领先。

▲全球专业从事人工智能的初创企业分布

AI 创业浪潮下,创业创新环境将不断助力人工智能技术的发展。据统计,在中国人工智能创业公司中排名前三的领域为:计算机视觉与图像,有 146家公司;智能机器人,有 125 家公司;自然语言处理,有 92 家公司。

虽然,中国AI作为后来者在基础层比西方要薄弱些,人才也比较欠缺,但技术层和应用层领域的发展态势良好,正在努力缩小差距,这期间的泡沫现象并不应阻止我们长远的眼光。

▲传统媒体分发渠道受科技影响,但好的内容依旧稀缺

腾讯额外指出,目前,在内容变现上,AI 技术有助于冲破内容产业变现困境,贯穿内容生产(IGC,人机协作)、内容分发(C2M,单用户沟通)和变现各个环节。即便在内容生产和分发上 AI 技术仍需完善,但是人工智能的介入未来一定是高质量的生产过程和精准化的推荐结果,这将为用户的服务体验带来革命性提升。

中国AI的人才之忧

当前,人工智能领域的竞争,主要体现为人才之争,除人才以外还有知识储备竞争。

据统计,中国近 600 家人工智能初创公司中约有近 4 万名员工。中国人工智能产业的主要从业人员集中在应用层,而美国主要集中在基础层和技术层。中国的基础层人才太薄弱。只有投入更多的科研人员,不断加强基础研究,才会获得更多的智能技术。

中国企业的人工智能转型,不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入,还应该加大基础学科的人才培养(中国的很多高校在很长时间内并没有人工智能专业,而美国,基本上大的院校都有人工智能专业和研究方向),尤其是算法和算力领域。

▲2014年以来中国的深度学习和人工智能论文开始领先国际

可喜的是,目前,国内BAT正在围绕核心业务加速AI人才布局;从论文发表数量来看,中国人工智能研究发展很快,华人作者的领先优势也越来越明显,进入第一梯队;政府的“千人计划”、“新一代人工智能发展规划”吸引优秀研究者回国,并吸引来自世界各地的研究者。

智东西认为,人工智能可以说是继移动互联之后的新引擎,尤其是面对目前各方面产业格局趋于稳定,消费市场缺乏增长动力的情况,AI带来的产业和消费市场颠覆可以创造大量新的双创机遇和社会经济增长点。因此,这一阶段,没资本做平台的大多数从业者,不仅需要有着面向全链路、全用户和大内容市场的,更全局、更精准的观察力,还要与更前沿、更深刻的技术理念(云、大数据、IOT、AI等)结合,从而在未来的数字生态中找准定位扎准根。

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