近來因?yàn)閯?chuàng)業(yè)同陳孝良博士（聲智科技創(chuàng)始人，聲學(xué)、語音識別專家）對未來進(jìn)行了較多探討，非常認(rèn)同陳博士對未來趨勢的兩個(gè)關(guān)鍵判斷：
1. 移動互聯(lián)網(wǎng)之后 AI （人工智能，英語 Artificial Intelligence）互聯(lián)網(wǎng)正在到來，但這是一個(gè)慢熱的過程。
2. 2~3年內(nèi) AI 領(lǐng)域會出現(xiàn)回調(diào)（類似2000年的互聯(lián)網(wǎng)）。
用常用語來描述那就是前途是光明的，但道路是曲折的。這篇文章主要就想探討下曲折的道路上會有什么，道路的終點(diǎn)又會有什么。
AI互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代
現(xiàn)在我們的生活里處處都是移動互聯(lián)網(wǎng)的痕跡：今日頭條、微博、微信、起點(diǎn)讀書、京東、美團(tuán)外賣、滴滴打車時(shí)刻圍繞在我們周圍。手機(jī)已經(jīng)成為一種外延器官，人們的生活圍繞著手機(jī)展開。
AI 互聯(lián)網(wǎng)則會被進(jìn)一步重構(gòu)每個(gè)人生活的模式，想象一下：
早晨 Echo 這樣的智能助理會把我們從睡夢中叫醒，當(dāng)我們還賴在床上的時(shí)候，它會根據(jù)我們的偏好組合出一組有趣的新聞。起床后，智能助理幫預(yù)定的早餐已經(jīng)送到，又因?yàn)檫@一天是在家辦公，所以可以比較悠閑的吃個(gè)早飯。之后則會帶上一幅 AR 眼鏡開始自己一天的工作，當(dāng)需要和同事溝通時(shí)那個(gè)同事會被迅速投影到自己的身邊，共享相同的視角進(jìn)行問題討論。工作一段時(shí)間后智能助理會提醒你需要進(jìn)行活動，并根據(jù)日常的習(xí)慣推薦了今天的午餐，你從推薦中選了一個(gè)，然后繼續(xù)一天的工作。晚上需要外出時(shí)一輛無人駕駛的車會根據(jù)此前的預(yù)約開到指定地點(diǎn)來接你。晚上回家后，智能助理提示說你關(guān)注的老家的房價(jià)又有變化可以入手了，這時(shí)又需要帶上 AR 眼鏡，身臨其境的感受目標(biāo)房子的狀況。遠(yuǎn)程辦公因?yàn)?span lang="EN-US"> AI 互聯(lián)網(wǎng)而越來越方便，所以你可能會考慮告別高房價(jià)的大都市，回到自己的家鄉(xiāng)了......
AI 互聯(lián)網(wǎng)下智能助理無處不在，自動化無處不在，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)無處不在，這與移動互聯(lián)網(wǎng)不同。
此前人們嘗試用IoT（萬物互聯(lián)）來描述下個(gè)時(shí)代，想象出的圖是下面這樣：
AI 互聯(lián)網(wǎng)就要到來：BAT、微軟、聯(lián)想們危險(xiǎn)了，而你不需要上班了
---By Gartner
但萬物互聯(lián)這表述并沒抓住變化的關(guān)鍵點(diǎn)，同連接、乃至數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式相比，更重要的顯然是數(shù)據(jù)的消費(fèi)方式（場景和人機(jī)交互方式）和處理方式（比如云）。
2016年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)之所以激動人心是因?yàn)閺闹悄苤淼?span lang="EN-US"> AR 眼鏡再到自動駕駛每一點(diǎn)都露出了一點(diǎn)點(diǎn)曙光，所以人們才對 AI 傾注了如此多的熱情，但所謂的泡沫大多時(shí)候根本不來自于事情本身的不合理和沒想象空間，而是來自于尺度上的誤判。要想把握這種尺度，那么要回到新浪潮根本的技術(shù)驅(qū)動力。
AI 互聯(lián)網(wǎng)的核心驅(qū)動力
各方面的技術(shù)進(jìn)展確實(shí)都在暗示我們 AI 互聯(lián)網(wǎng)會來。
AI 互聯(lián)網(wǎng)的核心基石之一是傳感器。
顯然只有及時(shí)充分感知到環(huán)境的變化智能助理才能變得真正智能。也只有真正感知環(huán)境才能有真的自動化。假設(shè)我們對智能助理說：請幫我放首歌吧。這個(gè)時(shí)候如果什么數(shù)據(jù)都沒有，那智能助理唯一能做的事情是隨機(jī)選一首，最終結(jié)果就是你可能喜歡劉德華但出來的是鹿晗。這不是智能不智能的問題，你讓一個(gè)陌生人在打電話的時(shí)候給你推薦首歌一樣是這結(jié)果。
這時(shí)候?yàn)榱俗屩悄苤碚娴闹悄埽切枰屗醒劬、耳朵和記憶。假設(shè)說它有了記憶，那從你的歷史數(shù)據(jù)中就會發(fā)現(xiàn)你是個(gè)中年大叔，聽歌也比較懷舊，那就不會推鹿晗給你了，但如果沒有眼睛和耳朵那它還是可能在你想放浪漫一點(diǎn)的歌時(shí)來首哀傷的破壞氣氛，為了解決這問題就需要利用到眼睛（比如攝像頭）和耳朵（比如麥克風(fēng)陣列）擁有感知環(huán)境的能力，通過它們智能助理就可以識別出你是一個(gè)人躺在床上還是在和女朋友一起，是在咖啡廳還是一個(gè)人在大街上。
傳感器的精度和種類確實(shí)在增加（參見下圖），尺寸也確實(shí)在縮小，電池的發(fā)展一般給力，但問題是前端計(jì)算能力不足，同時(shí)數(shù)據(jù)是割裂的，一個(gè)人的不同維度的數(shù)據(jù)是在不同的公司手中。
AI 互聯(lián)網(wǎng)的第二個(gè)基石是帶寬和延時(shí)。
在帶寬和延時(shí)上唯一的障礙就是時(shí)間，指望 5G 在 3 年內(nèi)攤開顯然是不現(xiàn)實(shí)的。
AI 互聯(lián)網(wǎng)的第三個(gè)基石是深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力。
其中計(jì)算能力的增長借助 GPU （Graphics Processing Unit，圖形處理器）增速最為迅猛，也最為確定，3年間訓(xùn)練速度增加60倍，Inference 速度增加約16倍。數(shù)據(jù)的獲取則會受制于傳感器的部署，但算法的進(jìn)一步突破則具有高度的不確定性，科學(xué)家們很可能在十年間也搞不定 NLU （自然語言理解，Natural Language Understanding）和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這是讓AI互聯(lián)網(wǎng)遲到的最大風(fēng)險(xiǎn)。
商業(yè)信號則從另一個(gè)側(cè)面佐證了很多大公司也作出了同樣的判斷。
最近與此相關(guān)的三場收購是高通收購 NXP，三星收購哈曼，ADI 收購固態(tài)激光波束轉(zhuǎn)向技術(shù) Vescent Photonics。這些公司如果不是對未來的做出了某種預(yù)判這些收購就不會發(fā)生。
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