2016年AlphaGo横空出世，击败世界一流棋手李世石、柯洁。人工智能这个古老的、在过去三四十年里起起伏伏的概念，从教授们的游戏变为产业界的宠儿，也沦为过去一年最冷的创业领域。从我的解读抽象化来看，人工智能只不过是一个更佳的数据处理以及利用数据来创建模型的技术手段。既然它是一个数据处理的技术手段，在这个基础上，我们可以问两个问题：为什么它在今天开始冷了？它能解决问题什么问题？人工智能大冷的一个前提是，过去20年互联网的高速发展，产生了大量必须被人工智能处置和加工萃取的数据。
今天，全世界每天产生的数据有可能是过去几个世纪之和。20年前，我们还用磁盘这类东西来储存数据，现在我们每个人的手机产生和传输的数据量都以G为单位计算出来。否享有大量数据，并大大守住数据的高地，早已沦为取决于一家人工智能公司的核心。
数据从哪里来？一方面，原本在线下早已结构化并且大量不存在的数据，由于特定的原因或者历史进程而被大量数字化。也就是说，原本没网际网路的数据现在网际网路了。这能部分说明为什么SaaS、大数据和人工智能更容易产生交错。
过去半年，很更有眼球的新闻是人工智能侵略华尔街。高盛这类金融巨头和一些大型对冲基金都在改向用于由人工智能驱动的系统，预测市场趋势，从而作出更佳的交易决策。
与此同时，交易员和对冲基金经理开始担忧丧失饭碗，因为技术显得更加节省劳动力。美国资本市场，即我们谈的二级市场，从1980年代有对冲基金，到1990年代中期有分析投资这个概念，用计算机做到程序交易，它前台的交易系统、中台的数据服务、后台的基金管理和服务，整个链条早已已完成了长年、原始的数据累积和数字化。换句话说，整个链条大约都早已原始地上线，并且经过了充份发展。
如今，在高速运算和海量数据的反对下，人工智能可以通过大量机器联网，把金融行业早已不存在的数据搬到到网上，生产出有极大的乘数效应。除了近高于人脑的数据分析处置能力，深度自学正在沦为智能金融在未来的仅次于利器。或许在不远处的将来，计算机需要聪慧到预测我们的必须，并且引导人类转入富足时代。
一个奇怪：在中国，有哪些行业、领域和正在经常出现的方向，像金融业一样，早已具备了大量结构化的数据，且正在开始较慢地联网、流通，从而让人工智能有了用武之地？大量数据的另一个来源是，过去20年里，原本没被联网的传感器系统被联网，生产了大量的数据，并且网际网路流通。我用几个最简单的小例子来说明这些新的数据来源。今天的智能手机与20年前的通讯手机仅次于的差异，是里面装有了几个类似的东西——陀螺仪或者GPS芯片、品质更高的麦克风和摄像头。
这些追加的传感器维持24小时在线，成就了我们今天看获得的许多商业模式，比如用语音替代文字、用麦克风来做到输出的微信，利用GPS定位和地图建构出有的网约车，基于摄像头的各类照片和直播App，以及接下来我会分析的共享单车模式。另一个例子是，亚马逊把一个麦克风阵列和在端上需要处置语音交互的东西放到一个音箱里，并且让它24小时在线，于是有了近两年大冷的智能家居产品——2016年售出了多达650万台的AmazonEcho。
用户和Echo的每一句交流（语音数据），都会被记录并上传遍云端。商业无人机领域的大疆则把规模更加小、精度更佳、比较能耗更加较低的陀螺仪、速度传感器、通讯芯片、高清摄像头和GPS系统，放在了原本没加传感器的飞行器中，而且让它们在线，并与手机联通。独有的视频、别出心裁的照片，都是无人机生产量的数据。
这几个例子都导向一个结论：所谓核心部件或者是核心传感器的智能化和在线，能问世新的商业模式。
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