Save Time、Kill Time、Buy Time，人工智能在未来最重要的3个使命丨新浪C+

编者按：本文是红杉资本周逵在新浪C+的演讲实录，雷锋网做了不改变原意的编辑。

可能一个投资人看互联网金融，更多的是一个产业。

我想人工智能其实应该不算是一个新的话题，很多学者、科学家可能在10年、20年前就已经在研究了。今天作为普通老百姓也感受到了人工智能给我们的生活带来的这样一些冲击和惊喜。

在过去的10年、20年PC进入我们的生活，先从企业再到个人。过去的10年、20年，报纸从出版业变成了新浪、搜狐这样的公司。10年前电商进入了我们的生活，我们的娱乐时间很多是从娱乐、玩游戏，到今天的直播已经有了重大的变化。过去五六年在我们的生活中看到CCTV为代表，引起了很多企业家的大战，例如3Q大战，还有小米手机大战。我们看到最近两年有近十个影响我们生活的公司，近10个这种合并，可以看到在互联网的推动下产业在迅速的发生变化，企业家的心态也在迅速发生变化，企业家在逐渐的成熟。

未来10年会有些什么东西？在这两年我们可以关注到，在产业里面最优秀的一批公司：最早是互联网企业，后来是大数据企业，现在很多公司是一个智能的企业，我相信现在才刚刚开始，就是企业越来越把自己置身在一个产业时代当中。从PC互联网到移动互联网，到大数据，再到人工智能。当我们的总理说互联网+的时候，现在很多公司把无线互联网+、大数据+，或者说AI+变成自己的一个烙印，我想这是可以看到产业变迁的一个痕迹。

说道人工智能，我们现在感受到了，但实际上还是在一个初级阶段。可能过10年、15年我们会觉得机器将一点点逐渐跟人逼近了。我们期待机器能够替人做更多的事情。

未来我们面对的机器是什么样的结构呢？

可能我们面对的是两个方面的快速发展，一个是云，一个是端。现在我们可以看到，谷歌大脑、百度大脑这样鲜明的例子：在机器的很多智慧、数据和算法，很多的能力会积聚在一个云端，一个大脑上面。那么端会发生什么变化呢？

实际上现在每个人都有端，手机就是一个传感器，还有别的东西。每天每小时有接近100万联网的端的设备在增加，这个速度很快，除了人在连接，很多设备都在连接，无处不在，你身边的传感器都是流码，我想这是云和端的发展。在端和云上有很多的技术在发展，当Google大脑和百度大脑近乎变成人的大脑的时候，会发现有什么变化呢？我想这里面会带来很多新的东西和新的问题。比方说百度大脑、Google大脑可能是一种连接，另外也可以是一种回馈，形成一个闭环。如果是人的大脑，是不是可以形成闭环？形成闭环可能就会有更多的事情。当你控制机器的时候，是不是机器也能控制呢？虽然会有很多问题，但是会很精彩。

当我提到人变成端的时候，其实触觉，就是人的五官。人的五官远远没有充分的被表达。过去我们跟PC互联网的接触东西靠手指敲打和键盘，你还有视觉，你还有听觉，你还有味觉、触觉，带宽最宽的是视觉。所以现在可以看到，视觉变成了今天我们看到的这种创业者和技术发展最活跃的一个领域。

推动这些发展背后的动力是什么？

一个是需求，人是不断的希望提高效率，多快好省。另外一个就是想自己享受快乐的时间更长，这是从需求方面的发展。

从人工智能阶段来看，现在我们更多的还是在建立一个基础设施。刚才所谓的硬件、设备、通讯、算法都是基础设施，我们观察到，现在投资的百分之七八十都是在基础设施，但是更多的投资开始转向人工智能的应用，跟生活和企业实际的问题相结合。过去的10年可能我们想像是一个Design、Program，设计和编程的主题，未来更多的是感知、学习、Training。可以预测一下，我觉得在未来，可能五年十年每一个在产业里面成功的公司都是一个AI的公司。而不是一个专家学者，或者说少数IT人员的一个符号。

我们都看过一个电影《阿凡达》。3D打印可以把你想像的东西数字化之后，可以把它打印成现实，可以打印成你摸到的东西，打印成一个实物。机器人把你想象的东西：动作，反映，虚拟的东西在现实里面产生出了影响。如果把我们现在看到的东西连接起来，好像形成了一些闭环，有可能虚拟跟现实的界限将越来越模糊了。

以上是一种想像，我们来关注一下在我们身边会发生什么事情。我把它分成三块，Save Time、Kill Time、Buy Time。Save Time就是我一直保持的多快好省，Kill Time就是打发时间，Buy Time我主要说的是健康，人希望在这个美好的世界上待的时间长一点，未必说是要“买”，我们想看看有没有人关注自己的健康。

我们看看这三个方向都会发生什么事情

从Save Time来讲，比如说人至少都会有一个筑底，就是现在你已经可以感觉到，当很多东西跟你交互的时候这个机器是在完成。Amazon这个小音箱很短的时间卖了400万台，还有一些企业高管的秘书，这个秘书现在只能给你干5%或者是10%的活，但是过10年可能会给你干20%或者是40%的活。所以未来可能每一个人都有一个机器人来帮你干活。

在生活中的另外一块——购物。在我们说的Shopping环节，其实人工智能已经是在连接你了，实际上你很多交易，给你的推荐、揣摩你的兴趣，包括完成你的订单可能都是一台机器，或者现在大部分都是一台机器在完成。在信息服务上面，过去杂志、报纸还在我们身边，新浪等媒体也是我们获取内容的重要渠道。今日头条这家公司在很传统的应用上面，突然他就是内核有一点点变化，就可以让你感受到一个机器在服务于你，这叫大规模、个性化服务。这个跟传统的制造业里面的GIT技术是不太一样的，至少从追求标准到追求大规模制造，在服务业里面，当人工智能的能力提高的时候，逐渐会形成一个大规模、个性化服务变得可能。

例如淘宝，当你去选购衣服的时候，以前是看看，现在它还可以让你穿一穿，甚至未来有可能让你摸一下，就是你感受一下它的质地，然后你再做决定，我想这都是一些苗头。在交通出行的这个行业，互联网实际上就是一个连接的方式，AR技术会改变时空的感受，所以在供求的链接上面会产生一个巨大的变化。滴滴这样的公司在两年的时间就可以把我们的生活周边出行改变这么大，我们红杉投资了大疆：它带走了你的眼睛。我们记得小时候有一个动画，大家把你的眼睛带到了空中，比如说他在农业行业，有可能会看到这个作物如果是黄色的，他有可能会多施一点肥。如果是绿色的，他可能可以少施一点肥，不同的作物看得见。如果在军事上应用，那就更神奇，这个神奇其实我们已经看到了，已经在我们的生活中发生了，所以在交通这个行业会产生巨大的变化。

在金融行业，我们去做交易的时候，有很多交易已经是自动化在进行了，我们的炒股票高手可能不如一台量化分析的机器。在金融行业里面，尤其是在风险分析和风险识别、欺诈分析和模型建立上面，这种机器已经取得了很多人难以想像的精确尺度。在政府公共安全方面，比如说大选，一台机器可能可以提前知道谁会当选，一台机器现在已经可以提前知道哪一个歌手最有可能获得第一名，这个是很有意思的。

在教育行业影响非常大，因为教育行业现在是大家最关心的问题，但是又是效率不够高的一个地方。比如说现在市值做得非常好的有一家公司主业是一对一，就是一个学生要一个老师，一个优秀的老师去服务他。那是不是未来机器可以变成一个优秀的老师呢？是不是未来学生会不需要学习他已经学会的东西呢？机器可以识别学生到底会什么和不会什么，他有可能会什么，有可能不会什么，怎么组织会最有效率。所以学生可能面对的是一个机器老师，学生也可以面对一个个性化的老师，学生这边需要付出的时间，每个学生接收到的是一个个性化的服务。这样的想法，其实已经渐渐走进了教育的现实。

我们投资了一些教育类的公司，突然发现在这两年，有一些公司明显的成长起来，不光是流量，而且还有收入。比如说无人仓库，大家都看到正在发生，还有传统的失效的分析，都是基于一种巨大的安全系数上的设计，但是现在失效分析已经实时的跟踪数据的趋势。我说的这些绝大部分都是我们投资的公司他们正在解决的问题。

对于Buy Time，投资健康这一方面，我们投资的公司，比如华大公司，它可以把个人的信息快速的数据化，在疾病诊断、治疗上，比如另外的不是我们投资的，在世界上很出名的，叫达芬奇机器人，它在替代最优秀的外科大夫做的事情，看起来效果非常好。比如说在另外一些公司，像个性化用药，因为每个人病的程度不一样，用的药不应该是一样的。药物的这种发现和药物的关联，在医疗健康这方面，AR人工智能影响非常大，在数据的连接和共享上面还是一个应用的瓶颈。

安全

当所有人的信息都数据化了之后，例如今天这个会议室只有这一个门，但是未来的会议室可能到处都是门。比如你开车出去，或在飞机上，可能未来开车会有其他人来影响你的驾驶，劫持飞机或许也不用登机就可以，所以在安全上应该会有很多的问题。这么多的问题超出你的常识，超出你的亲眼所见，所以信任问题也同样会产生。比如说还有一些意识问题，当这个无人车撞上人，到底车主有责任吗？当我的替身机器故障的时候，它犯的罪算是我犯罪吗？我想有很多意识和伦理方面的问题都会产生。另外就是过时的规则和法律，规则很多都是假设，过去基于现实生活合理推测的这种假设，当我们的人群中出现更多的这种替身，或者出现更多更Powerful的能力的时候，是不是原来法律的假设还合理？当不合理的时候，其实又会产生新的更多的漏洞。

就业

机器这么强，是不是会替代很多人？当然会替代很多人。我们现在看到的非常优秀的公司，有些公司只有很少的人，甚至很多人多的公司逐渐的在社会上变得没有价值，因为它消耗掉了太多最宝贵的财富。所以在就业上面，当很多工作被替代的时候，可以看到刚才我说的，多快好省，这个产业可能会变得非常的繁荣，因为时间都被省下来了，它的繁荣也带来了更多的就业机会，所以人会从一个制造业，比如说程序化的东西，效率驱动的东西会模糊到创意的东西，服务的环节。

观念和态度

举一个例子，互联网用众包的方式，就是当你的机器还没有完全的得满分的时候，是不是可以人去辅助它？人的成本太高，是不是可以用众包的方式？所以可以看到，在这个趋势上面带动了一些关键词。对于企业来讲，大企业注重自己的资产，过去的资产和现在的资产概念有了一些变化，包括数据、算法、核心的工程师、智能变成了你最重要的能力，而不是过去的这种房产、机器。小企业可能会发现你对应用的接近，你对数据的接近，你花的时间在建立这样一个应用的模型，可能会变成你特别好的资产和机会。对个人来说，我想更加开放，不断学习，学得更快，另外冒一点风险，容忍更多的错误。

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