機器人成為人類的幫手不是空穴來風。現(xiàn)在機器人在很多領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛運用，隨著智能技術(shù)，信息技術(shù)，控制技術(shù)的發(fā)展，機器人也會像今天我們使用的手機一樣，不斷實現(xiàn)功能的完善與升級。我們的手機在二十幾年前模擬機時代，僅有通話功能，后來又發(fā)展到數(shù)字化時代，逐步實現(xiàn)了短信功能，語音功能，攝像功能，影像功能 ，上網(wǎng)功能等等，到今天手機已進入全網(wǎng)智能時代，真是一機在手，無所不能。當然了，手機的發(fā)展還在進步，手機已經(jīng)并繼續(xù)改變著我們思維模式和我們的生活模式。

機器人的未來，其功能升級將會在幾個方面得到體現(xiàn)。一是語言功能方面表現(xiàn)的與人類的交流辯才無礙。能夠設(shè)置多國語言，能夠?qū)θ祟惖闹噶钸M行分析應(yīng)答，與常人一樣和人類從容對話。二是肢體動作將會更靈巧更協(xié)調(diào)，能夠擔負起比較精細化高難度的工作，甚至人類做不到做不好的事情，高智能機器人也能夠勝任。第三他的大腦儲存能力和邏輯分析能力也將會變得更加強大。他的大腦可以對人類的所有知識，經(jīng)驗，語言，專業(yè)技術(shù)等等進行大容量儲備，并對擁有的資源進行分析和輸出，也同時對外界的指令進行邏輯分析，未來的機器人也會像人類一樣“思考”，也可能會有喜怒哀樂的情感，找個美麗機器人女友也不是不可能。

機器人會做你的貼心小伙伴，比如秘書、廚師、司機、護士、保潔員等等，工廠里的所有產(chǎn)品機器人都可以做，田間農(nóng)活，比如耕種、打藥、除草、澆灌、收獲、儲藏等等樣樣在行。機器人還可以當士兵為我們保家衛(wèi)國，當警察為我們維持社會秩序，當醫(yī)生保護我們的身體健康。人類未來的體力勞動將會由機器人取代，機器人的時代將會是物質(zhì)極大豐富的時代，機器人也將從根本上改變?nèi)祟惖纳?，人類可以專注的學習各種文化與科技知識，可以專心做自己喜歡的事，比如健身，爬山，野游，參加音樂會等等，人類的文化素質(zhì)將會得到最大限度的提高，人類的精神文明和公共道德將會發(fā)生翻天覆地的巨大成就。

未來，機器人幫您買菜、賺錢都不是事兒。

日本其實已經(jīng)有類似的產(chǎn)品。到菜場買菜其實和送快遞的無人車功能是一樣的，很快就可以實現(xiàn)。當然，機器人掙錢，比如機器人代替保安，店員等。機器人也是可以創(chuàng)造價值的，比如機器人給人按摩，機器人替人搬磚，機器人上網(wǎng)處理事。機器人的范疇本來就很大。自動售貨機，ATM機，自動售票機，生產(chǎn)車間的AGV小車，自動駕駛機動車，無人超市，自動按摩椅，無人機航拍等，都可以認為是機器人掙錢養(yǎng)家的例子。。。未來機器人的功能將越來越強大，深入到方方面面。比如你買個焊接機器人，他就可以接焊接的活了。

投資20萬，如何在人工智能+物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)賺錢？

謝謝邀請。

投資一個行業(yè)，要么做產(chǎn)品，要么搞運營做市場。但前提是，你得弄明白了你想做的是什么？

首先你得理解，物聯(lián)網(wǎng)是個非常大的概念，它幾乎涉及到生活的方方面面。所有物與物之間數(shù)據(jù)的傳送與接收都構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的一部分，就好像你家里的手機，電腦，數(shù)字電視通過機頂盒與路由器就構(gòu)成了一個微型網(wǎng)絡(luò)一樣。

而人工智能，目前還處于初始階段。我們最早的時候編程寫軟件，機器根據(jù)指令來完成任務(wù)，現(xiàn)在要求程序具有自我學習的能力，能根據(jù)不同的場景來對任務(wù)進行調(diào)整。這個繼續(xù)發(fā)展下去，其實是很有爭議的。

具體到一個可行的項目，你先得找到你熟悉的領(lǐng)域，然后再從這個領(lǐng)域發(fā)散下思維，加上人工智能+物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

舉個例子，你很熟悉雨傘這個行業(yè)，完全可以推出一款新產(chǎn)品，雨傘與手機聯(lián)網(wǎng)，根據(jù)天氣變換雨傘表面的花紋形狀。

其次，不懂技術(shù)，不懂產(chǎn)品，這個沒關(guān)系，完全可以請懂行的人來做。但關(guān)鍵是，你得要弄明白自己要向哪個行業(yè)發(fā)展，要做哪類型的產(chǎn)品，提供哪種服務(wù)？這種產(chǎn)品或服務(wù)目標市場在哪里？目標客戶有哪些？營銷方式是線上還是線下？出口還是內(nèi)銷？不把這些吃透了，很難請到適合的人的。

最后：這是個燒錢的行業(yè)，投入大，見效慢，20萬元的投資嚴重不足。這些年流行的互聯(lián)網(wǎng)+，做微商的也算，所以沒有任何資本積累的都可以進，但這個行業(yè)真不是，它是有資金門檻的。

請仔細考慮，慎重進入。

人工智能投資邏輯

2B是最先落地的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是其基礎(chǔ)，產(chǎn)品和服務(wù)要么能夠私有化數(shù)據(jù)，要么通過其他方式先沉淀數(shù)據(jù)，最先在互聯(lián)網(wǎng)程度高的領(lǐng)域落地，最先對提高效率，降低成本的領(lǐng)域落地。

主題二 AI技術(shù)節(jié)奏到產(chǎn)業(yè)路徑（劉高暢）

1970s-1980s人工智能經(jīng)歷了第一次寒冬，1990s-2000s人工智能經(jīng)歷第二次寒冬，2006年，人工智能則迎來第三次春天。AI部分技術(shù)過了期望膨脹期，可開始落地。

人工智能行業(yè)的應(yīng)用中，一線行業(yè)包括：工業(yè)、安防等，人工智能在這些行業(yè)技術(shù)成熟，數(shù)據(jù)容易獲得，應(yīng)用已初步驗證；二線行業(yè)包括：教育、醫(yī)療等。這些行業(yè)技術(shù)相對成熟，數(shù)據(jù)獲取有渠道壁壘。三線行業(yè)包括：金融、無人駕駛等。這些行業(yè)應(yīng)用需長期測試。

未來，AI在金融行業(yè)的落地主要是智能投顧、征信風控、金融引擎搜索，身份驗證和智能客服等。在教育方面的應(yīng)用，存在技術(shù)和數(shù)據(jù)的壁壘，技術(shù)壁壘是需要綜合語音識別、知識圖譜，需要適應(yīng)大量樣本的算法，數(shù)據(jù)壁壘則是巨頭公司掌握更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)范圍受限。AI技術(shù)在教育效率優(yōu)化的過程中一旦突破用戶使用閾值，可實現(xiàn)近乎零邊際成本的大規(guī)模出貨。

投資建議：適合產(chǎn)業(yè)價值投資技術(shù)：機器視覺，自然語言處理；適合產(chǎn)業(yè)趨勢投資技術(shù)：認知專家顧問、虛擬個人助理等，適合主題投資方向：自動駕駛汽車等。

Q&A

1、 我是人工智能方面的小白，有沒有一些方法能夠盡快對這個領(lǐng)域有一定深度的了解？

答：技術(shù)入門：《統(tǒng)計學習方法》、《machine learning and pattrrn recognition》還有Andrew NG在斯坦福的公開課。

行業(yè)上，看幾篇報告就好；更多要關(guān)注商業(yè)模式、盈利模式。

2、 對于創(chuàng)業(yè)者而言，現(xiàn)在人工智能創(chuàng)業(yè)最好的方向是什么？業(yè)界最看好的是哪些領(lǐng)域？

答：人工智能對于商業(yè)應(yīng)用來說是技術(shù)實現(xiàn)手段和要素條件，對整個行業(yè)中它的產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)是怎么樣的，對現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系是怎么樣的，智能方式在該行業(yè)會如何被利用，對效率的改變程度如何，是行業(yè)研究者應(yīng)該關(guān)注的問題。

從產(chǎn)業(yè)鏈角度來看，分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。對于基礎(chǔ)層，如果創(chuàng)業(yè)者能快速地設(shè)計出很好的fpj、fi解決方案，能有流片經(jīng)驗的，穩(wěn)定的設(shè)計方案的，需求還是很大的；選用合適的工藝并控制成本，并用低成本解決行業(yè)問題是一個重要的方向；在技術(shù)層上可能機會相對過少。

如果沒有技術(shù)基礎(chǔ)和積累，未來隨著行業(yè)的應(yīng)用和成熟，芯片、嵌入式模塊、技術(shù)的api，條件成熟的情況下可以當作模塊，組建到行業(yè)中來，這時候我們偏重于行業(yè)，用智能的技術(shù)改變行業(yè)，做供應(yīng)鏈的整合，對于B端渠道的把握和對于C端的產(chǎn)品的設(shè)計很關(guān)鍵。

3、 目前國內(nèi)在人工智能投資領(lǐng)域做得比較好的風投機構(gòu)有哪些呀？

答：人工智能領(lǐng)域的投資剛剛開始，但是可能巨頭的公司已被投資了，但是當時的投資邏輯并沒有很明確；在該領(lǐng)域，天使投資比較好的是英諾天使，聯(lián)想之星，臻云創(chuàng)投，明勢資本是早期機構(gòu)做的比較好的。在中后期領(lǐng)域IDG、紅杉、經(jīng)緯做的不錯，凱泰資本也有所布局。

4、除了安防，語音識別等目前看的較為清晰的領(lǐng)域，嘉賓認為還有哪些領(lǐng)域是未來可能能更快爆發(fā)的領(lǐng)域？

答：在安防領(lǐng)域留給創(chuàng)業(yè)者的機會比較少，海康、大華這些傳統(tǒng)的設(shè)備廠商、集成商在安防領(lǐng)域前端布局，市場占有率很高，后端解決方案已經(jīng)在全產(chǎn)業(yè)鏈布局，像?？涤凶约旱娜四橆^像識別的技術(shù)部門。未來在智能家居、車載、醫(yī)療方向還是有一些創(chuàng)業(yè)機會的。

5、百度的人工智能水平怎么樣，能靠人工智能翻身嗎？

答：應(yīng)該還是很不錯的，能否翻身很難說，人工智能是百度互聯(lián)網(wǎng)的延伸，是生態(tài)體系和安全壁壘的建設(shè)；未來百度的轉(zhuǎn)型可能比較難，但在信息領(lǐng)域依然是巨頭。

6、目前人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用怎樣？未來三年會有怎樣的發(fā)展？

答：目前人工智能在金融領(lǐng)域中，征信、反欺詐、量化投資已經(jīng)在，高盛可能兩三個交易員已經(jīng)可以完成幾百個人的交易了，在中國這個發(fā)展可能需要過程。平安集團有自己的人工智能研究院，金融體系本身對于數(shù)據(jù)是很封閉的系統(tǒng)，未來我們認為人工智能在金融方向會有很好的應(yīng)用，但是不是創(chuàng)業(yè)者的機會則很難下定論。

7、人工智能做量化分析和交易員對比的優(yōu)劣勢？未來人工智能還能對于FinTech還有什么影響？

答：人工智能作量化分析有很好的基礎(chǔ)，類似于“強化學習”，但是在高頻交易領(lǐng)域中會比較多；若未來可以結(jié)合自然人的理解，將文本信息加入交易中，則人工智能在量化的交易中會被越來越多的應(yīng)用，并會提高機構(gòu)交易的重要性。因為本身二級市場的交易是博弈易，若未來有很多交易方進行量化交易，則市場會越來越復雜，散戶的機會變少。

8、目前智能駕駛、無人駕駛的技術(shù)到達什么程度了？還有哪些技術(shù)難點難以突破？在醫(yī)療領(lǐng)域的運用呢？

答：我們把無人駕駛行業(yè)歸屬為人工智能+汽車產(chǎn)業(yè)中的一個環(huán)節(jié)。

分析此行業(yè)我們首先需要判斷這個行業(yè)的發(fā)展趨勢，美國國家公路安全管理局將自動駕駛分為五個等級：0級為無自動化，1級為駕駛支援（在特殊情況下自動緊急制動），2級為部分自動化（實現(xiàn)數(shù)種自動控制，例如自動巡航，車距控制等功能），3級為有條件自動化（在大多數(shù)場景下可實現(xiàn)自動駕駛，遇到緊急情況仍需人工參與），4級是無人駕駛，此目標為行業(yè)的終極目標。

就目前行業(yè)的發(fā)展來看，此行業(yè)發(fā)展到2級至3級之間，目前來看達到4級無人駕駛至少還需要五年以上。也就是說目前對于民用車無人駕駛產(chǎn)品并不成熟，這種不成熟體現(xiàn)在1）環(huán)境過于復雜，目前人工智能技術(shù)無法仿照人的思維進行駕駛操作2）如果把汽車作為未來物聯(lián)網(wǎng)的一個端，此端的信息化尚未完善（包括汽車控制數(shù)據(jù)的信息化以及汽車通信標準的建立）。因此如果以無人民用車作為產(chǎn)品，對于我們風險投資機構(gòu)來說風險太大。

但是以此終極目標為想象，產(chǎn)業(yè)的投資是激進的，產(chǎn)業(yè)可以分為幾類：

1）互聯(lián)網(wǎng)公司巨頭，例如谷歌，百度希望以人工智能為切入點圍繞汽車場景建立數(shù)據(jù)入口，阿里希望通過建立互聯(lián)網(wǎng)觸及不到的汽車場景建立新的商業(yè)場景；

2）Intel，英偉達希望把汽車作為新的計算端，打造芯片新的應(yīng)用陣地；

3）傳統(tǒng)車廠，希望升級自身產(chǎn)品，鞏固自身汽車競爭地位；

4）滴滴，Uber希望未來所有的汽車都成為共享的自動汽車；5）以特斯拉為代表的新車廠希望通過產(chǎn)業(yè)升級進行彎道超車進入此領(lǐng)域。

對于產(chǎn)業(yè)來說，他們可以不計周期的投資此行業(yè)，因為他們可以付出時間和金錢成本但是不能忍受被淘汰的風險。

但是無人駕駛終究是一個循序漸進的過程，這個過程中一定也有我們創(chuàng)新投資短周期的機會，我們縱觀技術(shù)的發(fā)展歷史，我們發(fā)現(xiàn)技術(shù)首先都會在工業(yè)端獲得普及，因為1）對于工業(yè)端來說，生產(chǎn)效率的提升帶來的效益可以彌補投產(chǎn)成本，他們往往對價格不敏感2）工業(yè)端需求往往沒有消費端那么復雜，針對簡單需求，產(chǎn)品相對容易實現(xiàn)。因此我們認為，在工業(yè)端以及一些特殊場景下的商業(yè)端，無人駕駛是存在機會的，比如無人收割機（農(nóng)業(yè)），無人礦車，無人港口運輸車，無人倉儲車等。在這些場景下，環(huán)境相對簡單，人的參與較少，是存在產(chǎn)業(yè)升級的機會的。

另外，從廣義上來說，無人巡檢機器人，某些特殊服務(wù)機器人也可以屬于無人駕駛的范疇。例如IDG投資的YOGO酒店機器人，可代替服務(wù)員，自主為酒店客人提供客房食物，日用品傳遞服務(wù)就可以看成圍繞室內(nèi)定位，無人駕駛，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)打造的特殊功能機器人（雖然功能簡單，但是滿足了B端節(jié)約人力成本需求，同時不影響C端接收客房服務(wù)需求）。

9、Ai領(lǐng)域現(xiàn)在技術(shù)最成熟的是不是人臉識別？人臉識別在安全領(lǐng)域，教育和通信領(lǐng)域的應(yīng)用前景如何？

答：現(xiàn)在最成熟的領(lǐng)域應(yīng)該是語音識別。人臉識別相對完善，但是在安全領(lǐng)域的應(yīng)用還要結(jié)合攝像頭，?？怠⒋笕A在這個領(lǐng)域占壟斷地位。在教育方面，人臉識別是一個應(yīng)用點，但是教育方面對知識庫的建立、知識圖譜的建立、用戶的行為分析等有一整套系統(tǒng)，人臉識別只是起到部分作用。在通信領(lǐng)域，信息驗證等方面也會用到人臉識別技術(shù)，但是仍然在生物特征識別上存在一些問題。在不同的領(lǐng)域需要提供不同的方案，具體不是一套技術(shù)可以解決的，而是要結(jié)合應(yīng)用的場景解決問題。