中國互聯網有哪幾項技術世界領先？
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中國互聯網有哪幾項技術世界領先？
4月，網路上掀起了一股關於「晶元」的討論，引發了國內對於自主技術的思考，不少人還順帶「踩一腳」國內的科技行業發展。但在痛定思痛的同時，我們也必須看到，中國互聯網正在崛起。一大批涉及人工智慧、大數據、雲計算的尖端科技，在全球保持領先的地位。
今天來盤點一下，國內已經達到世界領先水平的6項尖端互聯網科技：
1、翻譯技術
2018年，網易有道推出國內首個AR翻譯解決方案，採用AR技術、OCR技術、YNMT神經網路翻譯等人工智慧技術，帶來沉浸式的AR實景翻譯體驗。突破了以往AR技術應用局限，使其真正地被應用於實用工具領域。支持中英日韓離線翻譯，翻譯質量遠優於國外翻譯軟體。
2、AI醫療技術
騰訊曾發布的一款 AI 醫學影像產品——騰訊覓影，結合廣東、河南的數據與人員經驗，通過AI 技術，使癌症的早期篩查變得更加精準，已經在多家醫院開始臨床預實驗。這也是全球首個應用 AI 醫學影像的食管癌早篩項目的臨床預試驗。同時，阿里健康的AI團隊也在肺結節檢測中取得了成就，打破了國際權威肺結節檢測大賽LUNA16 的世界紀錄。
3、雲技術
中國企業潛心攻關技術，在國外亞馬遜、IBM等巨頭的夾擊下闖出了自己的一片天地。這其中以阿里云為代表，雲服務在國內外都取得了一定的成功。而阿里雲城市大腦交通系統，能智能判斷交通異常、智能監測流量、動態控制交通信號燈，重新定義了交通控制系統，真正實現了城市智能。
4、自動駕駛技術
據麥肯錫報告顯示，中國將成為未來最大的自動駕駛市場，至 2030 年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000 億美元。在此驅動下，國內有大量大型科技企業以及創業公司均投入了自動駕駛的研究中。目前，中國在此領域研究成果已與德國並列全球第二。在我國傳統汽車製造業並無優勢的情況下，我們在自動駕駛領域，看到了「彎道超車」的契機。如百度Apollo與創始團隊脫胎於百度的迅猛發展中的創業公司景馳科技都相繼完成了自己的無人車試驗。
5、民用無人機
大疆作為一家起源於深圳的科技創業公司，依賴於公司出色的感測技術，精準的定位於視覺感知系統。大疆擊敗了美國本土競爭對手，佔據了美國民用無人機70%的市場，在韓國中心區域也開設了自己的旗艦店，成為全球無人機領軍者。
6、語音識別
語音識別是已經滲透至大多數人日常生活中的一項技術。其中，科大訊飛就是這一領域的代表。科大訊飛提供語音雲服務，甚至可以支持多種方言，為企業提供解決方案，國內大部分應用的語音識別功能都應用訊飛的介面。科大訊飛利用自己的語音識別技術，在車聯網、教育、智能家居方面均有重要布局。
騰訊控股三個月市值蒸發6500億 馬化騰閃退華人首富
騰訊控股最近三個月股價處於下跌中。騰訊控股1月29日收於471.60港元，創下上市以來最高收盤價，昨日收盤僅有386.80港元。不到三個月時間，騰訊控股市值蒸發了8058.71億港元。
聯交所權益披露資料顯示，2017年10月10日至13日，騰訊CEO馬化騰連續4日合共減持騰訊600萬股合共套現21億港元,持股比例由8.69%降至8.63%。
按照這一持股比例計算，馬化騰目前持股市值為3172.24億港元，摺合2549.53億元人民幣。
今年3月份，胡潤研究院正式發布了《2018胡潤全球富豪榜》，馬化騰以2950億元身家正式成為全球華人首富，恆大集團董事局主席許家印以2600億元財富緊隨其後。但隨著騰訊控股股價下跌，馬化騰身家已不及許家印，退位華人首富。
今日頭條將投入阿里懷抱？
最近，今日頭條的日子不太好過啊，一方面，其遭遇到了來自騰訊、百度以及微博等等全面的流量封殺，另一方面，今日頭條也遭遇到了監管危機，下架三周並關閉內涵段子。在這樣一個關鍵時刻，今日頭條是否會選擇站隊呢？
有線人小盆友告訴八姐，在今日頭條最近進行新一輪融資中，阿里巴巴將投入數十億美元參與融資，並給出了很高的估值。而有來自阿里內部的聲音稱，除了看重今日頭條的導流價值外，阿里也看重抖音的帶貨能力，比如，近期，淘寶就開了抖音專區，而抖音也可以直接一鍵進入淘寶了。
不過呢，也有多方靠譜的童鞋告訴八姐，阿里的確曾經計劃於近期斥巨資今日頭條，甚至答應了不進入董事會的苛刻條件，但最終投資沒有達成，阿里只是購買了今日頭條約1—2億美元的可轉換債券。而實際上，早在去年，就有聲音稱，騰訊和阿里都曾經買過頭條的可轉換債券，但體量都太小，沒有大意義。
至於阿里最終為何沒有投資今日頭條，有消息人士認為，主要還是因為張一鳴不願意。時至今日,張一鳴的態度依然是不站隊,不抱BAT的大腿，而是堅信自己可以獨立地做大。
當然，目前嚴峻的監管形式是否也影響了阿里的投資呢？現在也不清楚。不過，有聲音稱，因為這個月開始對今日頭條的監管風暴也令部分投資者產生了懷疑。之前，八姐曾聽說，今日頭條對外的融資詢價為400—600億美金。而本月，因為下架及關閉內涵段子，有聲音稱，今日頭條以300億美元的估值進行融資，而融資也尚未完成，可能短期內受到了影響。
接下來就看，今日頭條是否能度過危機，並真的做到不投入BAT懷抱了。(來源：開八)
傳百度總裁陸奇要離職 百度：假消息
4月26日，有消息稱百度總裁陸奇要離職，對此百度方面回應稱，假的。
26日日下午，百度集團總裁兼首席運營官陸奇和比亞迪公司董事局主席王傳福一同出現在北京車展現場並試乘展車。
2017年1月17日,百度宣布任命陸奇為百度集團總裁和首席運營官(COO)，負責產品、技術、銷售、營銷運營。
朱嘯虎：今年至少有幾百億資金會進入小程序
4月26日，金沙江創投董事總經理朱嘯虎表示，去年小程序的創業項目披露的總投資額是7億，今年整個一年，至少有幾百億投資會進入小程序。
朱嘯虎現場十分看好小程序，他認為，小程序會給很多創業者新的顛覆性機會，顛覆以前在PC互聯網和移動互聯網的巨頭。「騰訊的流量一直是溢出的，小程序和流量是分不開的。」
如今獲取一個APP用戶成本非常高，至少幾十塊，但是小程序成本流量紅利非常明顯，朱嘯虎表示，「我們今天見到任何一個創業者，都說先做一個小程序，小程序成功了，再去做APP，小程序不成功，APP基本上可以忽略了。」
朱嘯虎認為，「不變的是人性，所以小程序上可以複製所有的移動互聯網上的機會，可以看移動互聯網上哪些做的比較成功，他們在小程序上有沒有做，怎麼充分利用小程序的優勢，把這些移動互聯網的機會複製到小程序上，這些點我們都有興趣。」
李開復、胡郁、張亞勤對話：中美AI戰略、AI人才培養有何不同
在GMIC2018AI生萬物大會上，創新工場董事長兼CEO李開復、百度總裁張亞勤、科大訊飛創始人胡郁、百度風投/百度資本合伙人蔡薇同台對話，探討AI戰略與人才。
AI人才培養
AI人才並不是在所有時期都這麼吃香，在胡郁看來，對人工智慧人才的需求跟時機結合非常緊密。胡郁在1999年創辦了科大訊飛，他回憶起，當時世界上人工智慧正處於第二次的低潮，學人工智慧的出來都找不到工作，不像現在在矽谷炙手可熱，就算是到美國找教授的話他們也沒錢讓你念博士。
關於AI人才挖掘和培養，胡郁分享了三點。第一點，找到大學裡的人工智慧的人才，然後用合適的激勵的辦法讓他們參與到產業化過程中。
胡郁分享了一個有趣的小故事，以一個問題開始：「你們知道在北京做語音技術最有錢的人是誰？」
這個人，叫孫金城，當年他在中科院聲學所,職稱在研究員以下。當時國家863評測語音合成他是第二名，他當時跟科大訊飛一起成立了聯合實驗室，現在他擁有的訊飛股票值30億。
第二點，需要培養年輕的學生，科大訊飛在合肥培養了一批在人工智慧方面真正懂得如何做研究，如何做有用研究的人。第三點，由於人工智慧是交叉學科，需要從各個方面引進人才。
在胡郁分享完後，李開復自然地接過了話頭。
李開復：「你說北京最有錢做語音識別的人，我算嗎？」
胡郁：「你早就超越這個境界了。」
李開復：「好吧，現在不做語音了。開玩笑的。」
李開復贊同胡郁的想法，首先他認為AI人才金字塔底層的建設很重要，大量的工程師想湧入人工智慧，但是現在高校沒有足夠好的課程和師資，所以培訓教師、做大量數據競賽很有幫助。然後，在頂尖人才方面，也不能只看教授的論文發表在什麼頂級期刊會議，要看怎麼跟工程結合。他認為Google在這方面做得最好，典型例子是吳恩達的團隊，使得工程和科研結合在一起，成為一個可用的系統。
Facebook、Google、亞馬遜都在挖高校的AI教授和研究員，然而中國的狀況是,高校沒有這麼多人才積累,BAT的AI頂尖人才需要從Facebook、Google、亞馬遜這些國外公司挖。李開復認為，中國AI人才以BAT為主,滴滴、京東、頭條、美團這些公司也都會建立AI團隊。因為中國有大量的數據，可以產生價值，這些超級獨角獸們每找一個AI人才就可以大量變現。所以水漲船高，現在AI公司的頂級人才是美國的一倍以上，這是一個很特殊的情況。
AI人才難尋，但你不能提著燈籠只找技術最強的那種人。
李開復從VC創業的角度來談，創業公司需要三種不同AI人才。首先要有科學家，但是看領域，不一定需要頂級的。比如說做無人駕駛的肯定需要特別頂級的，但是如果做金融，也許一個很好的數據科學家就足夠了。第二種，工程能力很強,因為要求做系統和產品。第三，因為AI主要是ToB業務，所以要有能夠銷售、懂商業、能夠打單的人。要做好一個AI公司需要多元化人才搭配。
張亞勤補充道，基本上有三種不同的人才：一種是研發、演算法、做理論，這些人才中國和全世界都很缺乏。第二個，做產品的，包括晶元設計，做各種不同的系統人才。這個也缺，但是這個產業本身會自己培養出來。像李開復講的BAT、TMD、小米、京東、訊飛，已經產生了很多這樣的人才。還有一種是實用人才，現在這個也相當缺。實用人才需要通過在大學、研究生甚至在中學普及AI知識。另外也要靠市場，就是市場有這個需求，三年、五年後這個人才自動的會重心轉移到這裡。整體來說，五年以後中國和美國在應用人才、開發人才，基本上會到一個同樣的水準。然而中國與美國在基礎研究和演算法理論差距會比較大。
中美AI戰略比較
李開復曾說過，人工智慧的燃料就是數據。中國擁有比其他國家更多的數據，在許多技術、商業模式、產品和功能上都已經領先世界，然而世界還沒有關注到這一點。蔡薇提問到，中美兩國人工智慧技術發展、政策環境、投資環境使得中美兩國的AI人才方面有哪些不一樣呢？
李開復將人工智慧的發展分為四波浪潮: 互聯網的AI浪潮、行業數據AI化浪潮、新興語音、視覺數據的AI化浪潮、自主化自動化的AI。他也是從這四波浪潮來對比中美兩國的AI人才發展。他認為，在互聯網AI方面，中美現在應該是平分秋色。但是中國有大量數據優勢、加上移動支付，中國有望在未來五年超越美國。在商業AI方面，因為數據倉庫和各種企業級軟體在美國更為普及，中國的傳統企業數據混亂，中國難以趕超美國，還會遠遠落後。第三波，基於視覺和聽覺的AI，中國的曠視Face++、商湯、科大訊飛的市值和收入超過美國同類公司，所以第三波中國已經領先，而且會更拉開距離。第四，無人駕駛，理論上是美國遙遙領先，然而涉及到不同的政策問題，美國和歐洲的保護主義會對無人駕駛的發展造成限制。
在張亞勤看來，行業發展有五大元素,人才、技術、市場、資金、政策。中美在技術人才方面還有差距，中國在資金和市場有些方面已經領先，此外中國有人口優勢、規模優勢、數據優勢。在政策上有絕對優勢，中國有頂層規劃、人工智慧新一代藍圖、政府基金。由於國家有大的戰略，因此資源、人才、注意力都會向這個方向傾斜，所以效率會高，所以張亞勤稱其為「中國速度」。「中國質量還差一點，但是我想中國速度是全世界認可的。所以AI中美會成為兩個引擎，我不認為中國和美國直接就競爭，兩個都會有，都可以共同發展。」
胡郁分享到，他去年在微博會上講過，如果有了大數據，有了人工智慧，計劃經濟可以做得更好。中國有兩種經濟體系，一種是計劃經濟，國家規劃中國很多行業發展：教育、醫療、政法、安全、智慧城市，包括國家現在設計的四大人工智慧平台，百度和訊飛都在裡面。數據和政策是在一個高度集中統一在上面來進行整體規劃的。從雲計算、大數據到人工智慧，因為中國的統籌規劃，這些新技術能儘快應用，所以中國在很多方面都走在了世界前面。在胡郁看來，「越是有集中化的地方，越是能用統一規劃的地方，在數據這個問題上反而有可能取得它的相對優勢。而且數據的使用又反過來會增強這種中央控制體系的威力和能力，從而形成一種閉環的效果。」
中國還有中國特色社會主義的市場經濟。「我們中國真的有很多方面市場經濟，而且參與市場分工，做的很好。在市場經濟，特別是消費者的，每個個人決定了他的這部分數據,他的使用權。Facebook的「劍橋分析」事情出來後，扎克伯格受到國會質詢，他講到一個點，如果美國政府不在數據規劃和政策上能夠制定一個平衡的策略的話，有可能落後於中國。」
李開復補充道，其實在數據隱私形成方面還有第三個實體，就是歐盟。因為歐盟最近推出的GDPR，是對隱私極端的嚴重的管理。這個隱私管理法案相當極端，也會間接影響美國那些公司，因為它們在歐洲都需要運營。所以這個李開復覺得可能也會是一個變數，給中國更多的機會。
人工智慧生態搭建
張亞勤談到，從PC時代、移動時代到AI時代，每個時代形成之後，生態一開始是高速變化的，然後形成了穩態,就很難再發生改變。進入AI時代會發現，很多應用，用過去的X86可能不太適應，ARM可能也不太適合，需要新的晶元架構。所以很多公司在做AI晶元。所以這個時候會產生新的操作系統，新的晶元和新的生態。
張亞勤十年前有一個比喻，所謂的生態，千億的時候，晶元、操作系統、應用的成本的比值是1比10比100。所以並不是一個晶元就能改變生態，我們現在不僅僅有機會設計新的AI晶元，我們也有機會去打造新的平台和操作系統。百度有AI操作系統、有語音、視頻、自然語言處理、有開發環境也有晶元。晶元一方面是買，一方面是合作，也有自研的晶元。
在李開復看來，過去十年整個大生態系統發生了一個驚天動地的事情,以前整個世界是以矽谷為中心、windows、英特爾代表了一切。因為這些年中國的市場有非常聰明的投資人，投資了一批執行力很強的創業者，創造出來完全與矽谷不同的思考方式、邏輯方式也創造了一個平起平坐的估值的一些公司。比如說矽谷的公司，可能更是理想化的，而中國的公司更是執行層面的；矽谷的公司是技術為主的，中國是應用導向的；矽谷的公司是希望做的更輕，人越少越好，中國希望做的更重，讓人感覺更好。美國是單平台霸佔全世界平台，而現在中國像滴滴等在全世界都做了布局。這個布局像百度的阿波羅支付，騰訊的微信等等，都是在海外希望能夠開始落地，還有滴滴建立了反UBER聯盟。
整個事情告訴我們，過去我們的晶元操作系統和應用的思維是一個全球的框架或者是應該說以矽谷的思想為核心，全球為它的使用者的一個思維方式。但是未來我覺得宇宙應該裂變成為了兩個平行宇宙，一個是以美國為核心，一個是以中國為核心，所以這個意味著每個層面同應用到創業，到投資、操作系統、晶元，都會給中國帶來機會。因為中國的需求，還有它的思維方式，創業方式，還有各種貿易競爭等等的理由，我覺得中國應該以後可以佔領全世界半壁江山的。
在操作系統和晶元領域，李開復認為無人駕駛有可能成為下一個偉大的操作系統。過去可能是Windows，安卓，無人駕駛是需要做一個完全不同的一些事情。它要做成一個能夠有自主性，能夠動、能夠看、能夠聽、能夠行動的操作系統，而且是以實時，多感測器來做機器學習的，這樣一個判斷的系統。
晶元方面，中國也有很大機會，像傳統學習GPU加速，是一種做法，現在有多方面機會，一個是怎麼做到比現在性價比更高的在雲方面的晶元。第二個，怎麼樣把晶元做到終端，做到車，做到手機等等的。第三個，還有很多新的感測器，過去不存在的，未來應該更多的在視覺、聽覺方面，感測器歸大量的增加，而且過去講的很多沒有實現的IOT時代也會來臨。所以對整個晶元，半導體的創業和機會中國是巨大的。創新工場也投了很多家公司，像比特大陸，也是在做晶元方面的機會。所以機會很大。
張亞勤接過話，「我完全同意開復所講的中美是兩個平行宇宙。平行宇宙我認為會成為兩個重力場，但是重力場不是割裂的，不是獨立的。未來全球不管怎麼發展,還是需要這兩個平行宇宙的合作。它的不斷的溝通通訊。如果看一下的話，拿晶元來講，晶元目前比如光客最領先的技術在歐洲芬蘭，founder韓國和中國的台灣。晶元設計可能在中國目前還不錯，追的很快。但是設計的工具在美國。我想未來的話還是會有兩個大的重力場，雙方要合作。
其實我很反對，最近也有一些官員或者投資者問我，說我們能不能以後就把中國變成一個和美國沒關係的，我們不要和美國合作，也不靠它？我認為全球還是需要更多的合資，全球化是大的趨勢，保護主義也好，反全球化都是短視的。」
大公司/創業公司
最後一個問題，蔡薇關注到了人工智慧時代大公司巨頭如何誕生以及創業公司的不同的機遇。
胡郁談到，很多巨頭產生大部分都是原創性的創業，像喬布斯、比爾蓋茨、扎克伯格，他們都是第一次創業就找到了風口。其他人創業成功可能很多時候是被大集團收購。但是那些能夠升級傳統行業的技術，往往是從小的創業公司出來的。所以對創業者的建議是：一開始要懷著成為喬布斯、扎克伯格的夢想，但是要考慮在現實中能達到怎樣的層次。
他提到一件往事：」我那天我跟郭廣昌聊天，我說復星和聯想投資了科大迅飛。郭廣昌馬上糾正說是復星先乾的。當時在湖畔大學，很多人很刁鑽，問他，說復星能不能做出一個微信出來？郭總回答很智慧，說這個要看命。」
在李開復看來，大小公司都有機會，大公司在品牌、用戶、產品上面有滾雪球效應優勢。AI賦能已有數據就能達到競爭者無法達到的程度。但這也會讓大公司有包袱，這就是柯達滅亡的原因。對創業公司的建議是，找到很多巨頭並沒有槓桿的地方，比如今天要做遊戲、社交、電商都有很多困難，但是有時候你是可以找到新的機會的。比如說賣軟體給銀行，或者你要去賣軟體給醫院，或者幫醫院做一套AI的診斷系統，或者要進入無人駕駛做工業機器人，這些BAT就沒有特別大的優。因為AI是顧及所有的領域，並不僅僅是互聯網，所以巨頭能夠槓桿進入的新的領域，不能涵蓋了所有的領域。
預計人工智慧行業總價值今年將猛增70%至1.2萬億美元
據外媒報道，市場研究公司Gartner周三發布最新研究報告稱，人工智慧行業的總價值將在2018年達到1.2萬億美元，比2017年增長70%。其中，創造商業價值最大的領域是客戶體驗解決方案。
該公司還預計，到2022年的時候，人工智慧的商業價值將達到3.9萬億美元。
Gartner研究副總裁約翰-大衛-拉夫洛克稱：「由於計算能力、容量、速度和各種數據的進步以及深度神經網路（DNN）的發展，人工智慧有望成為未來10年最具顛覆性的技術。在2017年至2022年期間，各種組織購買的人工智慧增強產品和服務的最大的總來源之一，將是那些能夠很好地解決某一種需求的利基解決方案。」
這類需求可能包括改善客戶體驗的方法、推動新的收入流增長的方法以及降低服務運營成本和服務現有產品成本的方法。
包括谷歌、蘋果、微軟、IBM和英偉達在內的許多公司都已經參與到人工智慧產品和服務的研發中來。據市場研究公司CBInsights稱，世界各地的初創公司都正專註於人工智慧領域，重點是客戶關係管理、汽車、銷售、營銷和商務等行業。
首先，Gartner認為，客戶體驗領域將出現強勁的增長，企業參與者會嘗試人工智慧和分支技術，比如深度學習、神經網路和機器學習軟體等。
例如，虛擬代理可以接替呼叫中心處理簡單的客戶請求和其他任務，幫助提供客戶服務熱線的企業降低成本。通過接管這些簡單的任務，人們就可以把時間和精力用在解決複雜的問題上面，而解決這些複雜的問題反過來又可以改善客戶服務。
根據該公司的數據顯示，在2018年，基於人工智慧的代理在全球人工智慧驅動的業務價值中所佔比重大約為46%。但是，預計到2022年時，這一比重將下降到26%，因為企業客戶將進一步投資通過人工智慧提供的更複雜的解決方案。
2018年，決策支持和增強人工智慧技術將佔到全球人工智慧市場價值的36%，而到2022年時，人工智慧的這個領域可能會佔到全球人工智慧驅動的業務價值的44%。
拉夫洛克表示：「深度神經網路允許組織在巨大的數據集中進行數據挖掘和模式辨別，而不是簡單地量化或分類，創建工具來給複雜的輸入進行分類，這些輸入隨後會被提供給傳統的編程系統。這種能力對組織有著巨大的影響，可以幫助它們實現決策和交互過程的自動化。」
預計與人工智慧有關的市場增長將一直持續到2021年，一旦市場穩定下來和人工智慧更加成熟，預計這條增長曲線就會在接下來的幾年裡趨於平緩。
利用人工智慧技術來自動執行富數據分類等業務任務的決策自動化系統在2018年只佔全球人工智慧驅動的業務價值的2%。
然而，隨著人工智慧系統發展到足以解決對非結構化數據進行分類的問題的時候，預計這一比例將在2022年上升到15%。
智能產品比如基於人工智慧、連接到雲系統的平台在2018年將佔到全球人工智慧驅動的業務價值的18%，但是預計這一比例將在2022年之前下降到14%，因為其他的更成熟的系統將取而代之。
拉夫洛克說：「在人工智慧的早期階段，客戶體驗是衍生業務價值的主要來源，因為組織認為利用人工智慧技術來提高每一次的客戶互動是有價值的，它們的目標是加快客戶增長速度和提高客戶留存率。然而，在2021年，新收入將成為主要來源，因為企業客戶們會發現，利用人工智慧技術來增加現有產品和服務的銷量，以及發現新產品和服務的商機將發掘出更高的商業價值。因此，從長遠來看，人工智慧的商業價值與發現新收入有很大關係。」
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