傅盛：深度学习降低技术壁垒，恐慌的应该是大公司

本文作者 傅盛，猎豹移动联合创始人兼CEO，内容源自雪球中概高峰论坛的演讲实录；36氪经授权发布。

最近中国最火的两个话题，一个是人工智能，一个是房价。

北京房价起起伏伏牵动了我们的心，我就想起来北漂时第一次被房东赶出来，实在没有地方住了，就下定决心在通州买了一套房子。当时的均价是3000多，我记得收房的时候坐在一楼的小阳台上，想的是月供两三千块钱还不起怎么办？我还跟我的中介说，通州的房子有可能超过5千吗？他沉吟半晌说，这得看通州发展成什么样。

一晃过去十几年，房价已经涨成这样了。

我也从北漂一族一点点靠自己的努力，让猎豹移动在2014年登陆了纽约证交所。站在纽交所的阳台上，看着底下忙忙碌碌的纽交所员工，我按响了敲市钟，感慨万分。我为什么有机会从月供三千都很惶恐的北漂一族，变成有机会做成一个美国上市公司的人呢？我自己不断地反省，发现其实并不是因为我多么地出色，而是因为有一天有那么一个机会，我进入了互联网。我进入了一个当时被绝大部分人都不看好的行业，一帮既是无所畏惧也是不知道天有多高、地有多厚的年轻人在这个行业里不断地打拼，孕育了一批互联网的创业者。这些创业者的起点我并不认为有多高，但是在这个行业他们获得了其他行业所不能获得的认知：对整个互联网的理解，对用户的理解，对信息传递的理解，远远超越了工业时代一代人的认知。

我前段时间读过一本书《人类简史》，也写过《认知是人类前进的唯一武器》。智人并不因为脑容量比其他生物大，也不是因为他的力量比别人强，才能称霸这个世界的。人类的几次大的进步，15世纪的时候是人类从相信过去的先贤，相信孔子、相信穆罕默德、相信释迦牟尼变成了相信科技，相信科学能够改变人们的生活。而在过去的20年，尤其是中国坚信了互联网，有这样的认知才使人类一次又一次地进步。互联网可以想像是一个网络，把以前散播在全世界各地聪明的脑袋连接在一起，使得所有人都快速地做思维的碰撞。正是因为这样，使得以前我们在工业化时代，一个概念的传播至少需要一百年，或者是几百年。到今天AlphaGo刚刚出现，全世界各地都在写论文，这个传播速度已经在快速地成长，所以我认为这会产生巨大的生产力。

我最近还写了《成长就是认知升级》，欢迎大家订阅我的公众号“盛盛GO”。我把这个概念再和人结合起来，一个人能崛起变得与众不同，就来自认知升级。我第一次要见雷军的时候激动万分，我总幻想他的脑袋后面有一个光环的；第一次见马化腾觉得他是三头六臂。他们都是非常勤奋的人。

我也发现了身边很多勤奋的人，那到底是什么造成了他们现在还像神一样地存在？而我们有没有机会走近他们？所以我认为，技能的差别是很量化的，但认知的差别是不可量化甚至是质变的。也就是说你对一件事情的观念和看法，对一件事情的坚决度，能不能快速地掌握信息做出决定，这可能是人和人之间最大的差别，所以我说叫认知。

再举一个例子，当整个巨人大厦都已经亏掉身无分文的时候，史玉柱依然能东山再起，重新创造脑白金和征途的奇迹。我认为他在那个时代对行业营销、对消费者和用户心理的认知是超越那个时代几乎所有人的，所以当他身无分文负债累累的时候，依然可以崛起。

猎豹也是一样，能不能捕猎成功，不在于它有多少资源，而是在于它对行业有多少认知，这个认知能重聚资源，在别人没有注意过的点上发起猛攻。

回顾一下我们的历史，猎豹刚刚成立的时候，遭遇到或者是荣幸地遭遇到我们强大竞争对手的猛烈的关注。我们每出一个产品，每一个功能都会在一个礼拜之内被我们的对手迅速地赶上、超越，后来我突然发现，他掌握着比我更好的资源、更大的用户量，即便那个产品是我从零做起来的，我也没有办法在原来的赛道上超越。所以猎豹慢慢地找到了国际化这条路。大概在5年前我认知到，中国的APP已经领先全球，中国的APP可以走向全世界，移动互联网使中国这样公司的国际化变得比以前更容易。猎豹全力以赴地做了国际化，我们在3年的时间里积累了超过6亿的活跃用户，总下载量超过30亿次，每个月有超过6亿台手机跑猎豹移动的APP，这其中81%的用户来自于海外，20%-25%来自于欧美发达国家。去年我们遇到了一些问题，但是我们的增长率依然有25%左右，过去的5年都是100%增长。

总的来说，认知是唯一的壁垒和成长的核心。

猎豹抓住的上一个机会是中国互联网的国际化，下一个机会是什么？对我来说下一个认知是深度学习。很多人说深度学习是一个概念，你为什么要做深度学习？AI+时代，猎豹作为一家工具类APP起家的公司，为什么有机会做成人工智能和机器人。

我想从三个点来讲为什么猎豹会有机会。这三个点的前提是，大概在前年我就觉得移动互联网的竞争越来越激烈，越来越难以往前走，所以我在想可能移动互联网本质的核心竞争已经结束了。

第一点，我认为深度学习是算法革命，把以前很多分散在各个领域的算法集中起来。

以前做语音、做图像、做无人驾驶，做空间定位的，每个都是一个专业。专业之间的算法差别是非常巨大的，我通过不断地面试人看公司就发现了这样的问题。但有一天深度学习出现了，既可以解决语音问题，又可以解决图像问题，还可以解决无人驾驶问题，还可以解决股票交易问题，人类历史上从来没有出现过这么有魅力的东西。所以一旦是一个这样的归一式的算法，所有人类最聪明的脑力都集中过去了。深度学习下，恐慌的应该是大公司，因为他们积累了很多的技术，不管是语音还是技术，在深度学习的冲击下都被颠覆掉了。前不久我见了一个国内某知名大公司实验室的负责人，他说他做了7年的翻译，后来看到谷歌的一篇论文，突然发现他原来的技术都白积累了。我认为深度学习本质在降低技术壁垒，如果说以前猎豹要出一个语音产品，人脸识别做到世界前列，我都不敢想象，我说得从哪个年头开始搞？但近期我们也会披露一些取得的成果。

第二，算法驱动变成数据驱动。

虽然说，每一篇论文对整个行业还是有推进作用，但由于基本算法模型的固定化，算法的驱动力已经大大地降低了。当然我们也希望有一个算法神人再发一个论文又把某个领域往前推进几十年，但从今天的动向来看，就是这场人工智能的革命是以数据驱动的，一篇论文能推动的有效长进非常有限，但数据量大了以后产生的巨大推进量可能是远远胜于一篇论文的。但是，你需要大量的数据去进行尝试、标注、计算，大规模标注数据成为核心竞争力。数据的标注才刚刚开始，有些公司看起来很大，可是他们的标注数据量非常少，今天有大量的数据在互联网上，供人自由地使用。关键路径是想出来怎么去标注这些数据的办法，想出来怎样去快速生成自己数据集的办法。人类历史上的棋谱是不够AlphaGo学习的，最新的AlphaGo已经要去掉人类的棋谱了，因为它觉得人类下得不好。我见过谷歌做翻译的产品经理，他说用谷歌做的这版新的翻译之所以大幅度地提升，是从网上抓了大量的数据进行了二次标注，但网上很多的数据是以前的谷歌翻译出来的，他们慢慢得把差的数据剔除出来。

从人工智能角度来看，数据刚刚开始，还有大量的数据没有真的被数据化，拿图像来说，人脸是数据的，但人的身体没有数据，行为模式没有数据。

第三，深度学习的机会在于和应用的结合而不是技术输出。

深度学习的核心是数据驱动，虽然有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参很快拉平优势，我很难真的想像一家公司通过提供技术输出就能成功。我甚至认为未来深度学习是基础的技术运用，很多公司都具备深度学习的研发能力。

我们收购法国一家新闻产品News Republic，把用户的点击行为变成数据的标注部分，神经网络会找到自动的相关新闻进行推送。猎豹还做了直播类应用Live.me，现在是美国最大的第三方直播平台，每天有几十万的美国用户开播，产生几百万、上千万张标准人脸，这个数据使得我们能够找到精准的数据。猎豹研发的人脸识别技术，在色情和儿童识别上有大量应用。这个成绩也是排在世界前几的。

猎豹会全力出击，让AI助力猎豹内容战略升级，猎豹新的使命是成为一家有伟大技术理想的人工智能公司。猎豹在全球有6.23亿月度活跃用户，既具备获取大数据的能力，又具备标注数据的能力。

中国在这次科技浪潮上是赶在前面的，深度学习有40%的论文是华人发表的，这次我们和专家沟通起来没有语言障碍，也没有时差障碍。而且今天中国GPU的运算能力编程能力经过了多年的积累。我相信后手机时代一定会来临，大家在手机上的使用时长应该不会有爆发性增长了，但越来越多的智能设备像Amazon的echo和我们梦想中的机器人一定会走进我们的生活。我们有很好的数据、巨大的样本群，有很好的工程师队伍，又有全球一流的制造能力。中国最大的机会来自于机器人，人和机器人共存的时代一定会到来。

谢谢大家！

参考阅读：

《傅盛认知三部曲之一：所谓成长就是认知升级》

『本文封面图片来自：Yestone 邑石网正版图库』