2017年，我們將會看到有越來越多與行業(yè)、產(chǎn)品深度結(jié)合的人工智能應(yīng)用案例出現(xiàn)。與行業(yè)相結(jié)合，與產(chǎn)品相結(jié)合，這才是人工智能踏實的做法。

　　周鴻祎：人工智能將與更多行業(yè)深度融合

　　高速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從今年開始正在進入個拐點，或者說進入了個平臺期。原來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高速發(fā)展是依賴于中的人口紅利，現(xiàn)在人口紅利消失后，對很多互聯(lián)網(wǎng)公司來說，業(yè)務(wù)獲取用戶的成本大概是幾年前的十倍甚至更高。

　　因此，創(chuàng)業(yè)比原來更加艱難，行業(yè)也面臨著個比較冷的環(huán)境。雖然沒有了人口紅利，但在2017年，互聯(lián)網(wǎng)科技公司、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)將享受新的技術(shù)紅利，也就是萬物互聯(lián)、人工智能。

　　2016年由于AlphaGo的出現(xiàn)，人工智能領(lǐng)域迅速變得火熱。2017年，互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的投資布局會更加明顯，也會看到更多新的創(chuàng)業(yè)公司，看到新的投資進入。這些公司、投資在推動人工智能摸著石頭過河、不斷踩坑前進的同時，也會呈現(xiàn)與行業(yè)、產(chǎn)品深度結(jié)合的特點。

　　踩坑前進會表現(xiàn)在某些具體領(lǐng)域，比如現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域內(nèi)做得較好的是視覺識別、語音識別，過去幾年的識別率提升非?？臁５诹硗庑╊I(lǐng)域內(nèi)，如自然語言處理方面，仍然有很長的路，很大的坑需要填。

　　另外，抽象、孤立、概念化的做人工智能是沒有意義的。今天的人工智能，遠未達到美劇《西部世界》里面描寫的那樣能夠像人樣去感知、理解這個社會。當前的人工智能，更多是需要基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)之后，才能幫助人類解決問題，更不要說擁有自己的思維能力了。AlphaGo和近剛剛出現(xiàn)的Master，都是選擇了個領(lǐng)域，在該領(lǐng)域內(nèi)基于海量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)之后才擁有細分領(lǐng)域的能力的。

　　而在2017年，我們將會看到有越來越多與行業(yè)、產(chǎn)品深度結(jié)合的人工智能應(yīng)用案例出現(xiàn)。與行業(yè)相結(jié)合，與產(chǎn)品相結(jié)合，這才是人工智能踏實的做法。

　　前兩年大都在講“互聯(lián)網(wǎng)+”， 大看到O2O、大數(shù)據(jù)、云計算這些熱詞，很激動，大紛紛沖進互聯(lián)網(wǎng)，但后發(fā)現(xiàn)，基因不對。

　　我覺得對于很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)來說，現(xiàn)在有個巨大的機會幫助大利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能進行轉(zhuǎn)型升。

　　內(nèi)已經(jīng)有企業(yè)在這么做，像三重工、徐工集團在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用上也做得比較前衛(wèi)。以徐工集團為例，現(xiàn)在徐工集團的機械設(shè)備中，我們常見的挖掘機、起重機中，都內(nèi)置了傳感器、黑盒子，可以收集各種數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)，徐工集團可以對設(shè)備的故障進行診斷分析，實現(xiàn)遠程升，甚至可以根據(jù)設(shè)備生產(chǎn)作業(yè)的實時數(shù)據(jù)，比如風(fēng)偏、水溫、液壓油位等數(shù)據(jù)進行作業(yè)風(fēng)險預(yù)警。

　　現(xiàn)在人工智能的很多算法都是公開的，而且是開源的，因此傳統(tǒng)產(chǎn)品才有可能基于大數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)、通過機器學(xué)習(xí)把人工智能技術(shù)跟自己所在的產(chǎn)業(yè)連接起。我覺得下個所謂風(fēng)口也好，機遇也好，物聯(lián)網(wǎng)對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，能夠?qū)⒄麄€工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，或者產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)變成另外個真正巨大的藍海市場。跟我們今天消費互聯(lián)網(wǎng)相比，會是完全不樣的市場。

　　然而，人工智能、萬物互聯(lián)帶來技術(shù)紅利的同時，推動了智能硬件、物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，也帶來了網(wǎng)絡(luò)安全方面的挑戰(zhàn)。我們可以看到，2016年里爆發(fā)的些網(wǎng)絡(luò)安全事件，已經(jīng)出現(xiàn)了不同于以往的特點，如10月的美東海岸斷網(wǎng)事件中，黑客是利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進行攻擊；再比如4月的德核電站檢測出惡意程序被迫關(guān)閉，12月烏克蘭電力部門繼2015年遭遇黑客攻擊之后，再次遭遇了次黑客襲擊停電了 30 分鐘，這都顯示出黑客攻擊目標已經(jīng)從網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到物理基礎(chǔ)設(shè)施。

　　物聯(lián)網(wǎng)正在把虛擬的網(wǎng)絡(luò)世界和真實的現(xiàn)實世界連接在起，網(wǎng)絡(luò)世界的安全問題給真實世界造成很大的影響。因此，在2017年，類似的網(wǎng)絡(luò)安全事件不會突然消失，可能越來越多，相關(guān)事件爆發(fā)會越來越頻繁。

　　360公司從美退市回來很重要的原因就是解決身份問題，從外的公司變成內(nèi)資的公司，我們可以給政府、給軍隊，包括也給很多企業(yè)提供從網(wǎng)絡(luò)安全到物聯(lián)網(wǎng)安全的保護方案。