【導(dǎo)讀】物聯(lián)網(wǎng)還有哪些創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)，又將催生哪些商業(yè)模式？聽(tīng)聽(tīng)以下四位大咖怎么看。

　　物聯(lián)網(wǎng)將催生哪些商業(yè)模式？

　　如果每個(gè)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)都有實(shí)體的話(huà)，我們眼前的世界一定會(huì)越來(lái)越擁擠。

　　二十年前，互聯(lián)網(wǎng)改變了我們獲取信息和相互交流的方式?，F(xiàn)在，這一運(yùn)動(dòng)正在以相同的方式改變我們與周遭物理世界的聯(lián)系。據(jù)市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) IDC 預(yù)測(cè)，到 2020 年時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安裝量將達(dá)到 281 億臺(tái)。

　　「物體」不再了無(wú)生氣，而是與我們的生活交互關(guān)聯(lián)。

陳孝良
　　聲智科技 CEO，中科院聲學(xué)研究所副研究員。聲智科技從事語(yǔ)音交互芯片、模組和設(shè)備研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造，并提供整體聲學(xué)技術(shù)和語(yǔ)音識(shí)別解決方案。
　　1.聲、光、電融合傳感將會(huì)創(chuàng)造出更多新數(shù)據(jù)，進(jìn)而推動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新。
　　2.讓機(jī)器適應(yīng)人類(lèi)，是人工智能得以實(shí)現(xiàn)的核心要素。

聲、光、電、熱、力、磁，這幾種傳感是人類(lèi)獲取信息的重要手段，也是數(shù)字世界感知物理世界的主要途徑。其中，聲學(xué)（麥克風(fēng)）、光學(xué)（攝像頭、激光雷達(dá)）和電學(xué)（GPS、電子雷達(dá)）更是核心要素。

　　從投資角度看，當(dāng)前著名的人工智能企業(yè)基本可以按這三個(gè)傳感方式來(lái)劃分。

　　這里有個(gè)問(wèn)題值得琢磨：聲、光、電傳感技術(shù)早于計(jì)算機(jī)而出現(xiàn)，比如留聲機(jī)、照相機(jī)和雷達(dá)。為什么直到現(xiàn)在，它們才開(kāi)始引起產(chǎn)業(yè)界的重視？

　　縱觀技術(shù)歷史，總是聲學(xué)先行，光學(xué)和電學(xué)次之。所以，我們不妨以聲學(xué)領(lǐng)域的麥克風(fēng)技術(shù)為例展開(kāi)探討。

　　計(jì)算機(jī)和手機(jī)很早就配置了麥克風(fēng)，但直到 Amazon 推出一款麥克風(fēng)陣列的 Echo，產(chǎn)業(yè)界對(duì)這類(lèi)產(chǎn)品忽然變得極度關(guān)注并爭(zhēng)相模仿。究其原因，除了這款產(chǎn)品在計(jì)算和通信方面的能力有所提高，更主要的原因是場(chǎng)景發(fā)生了變化。

　　在 Echo 出現(xiàn)之前，麥克風(fēng)解決的一直都是近場(chǎng)問(wèn)題。近場(chǎng)語(yǔ)音交互要求人類(lèi)適應(yīng)機(jī)器，一定程度上掩蓋了技術(shù)的不足，是典型的由于技術(shù)限制而刻意回避場(chǎng)景的案例。但實(shí)際上，人類(lèi)之間的語(yǔ)音交互都會(huì)拉開(kāi)一定距離。所以，現(xiàn)在我們開(kāi)始需要機(jī)器適應(yīng)人類(lèi)的遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互。

　　機(jī)器適應(yīng)人類(lèi)，這可以說(shuō)是計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)巨大進(jìn)步，也是人工智能得以實(shí)現(xiàn)的核心要素之一。

　　這并非聲學(xué)領(lǐng)域特有的問(wèn)題，當(dāng)汽車(chē)安裝攝像頭和雷達(dá)，以及自行車(chē)安裝 GPS 時(shí)，場(chǎng)景變化帶來(lái)的技術(shù)挑戰(zhàn)才會(huì)凸顯出來(lái)，因?yàn)檎鎸?shí)場(chǎng)景所需要的技術(shù)并非是簡(jiǎn)單升級(jí)而是顛覆性創(chuàng)新。這也是當(dāng)前技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司被青睞的主要原因。

▲ 人工智能必須融合多種傳感方式

　　然而，單一傳感方式所帶來(lái)的影響總是有限，不足以推動(dòng)整個(gè)技術(shù)和社會(huì)的變革。例如，麥克風(fēng)陣列可以采集人類(lèi)自然對(duì)話(huà)的語(yǔ)音信息，從而逐漸演化、理解人類(lèi)語(yǔ)言。這意味著將來(lái)機(jī)器可以讀懂我們的思想，十分可怕。但這種理解其實(shí)還比較片面，缺乏圖像、位置等其他傳感信息的支持。

　　從這個(gè)層面來(lái)說(shuō)，人工智能必須融合多種傳感方式，而非局限于聲、光、電、熱、力、磁，再加上強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，才能在某些領(lǐng)域超越人類(lèi)，從而看懂世界，推動(dòng)更多新商業(yè)模式的誕生。

　　當(dāng)機(jī)器獲取的融合數(shù)據(jù)足以覆蓋人類(lèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的十分之一時(shí)，大多時(shí)候，人類(lèi)只需要說(shuō)一說(shuō)、看一看或者想一想，機(jī)器就能捕捉到背后的思想。

　　未來(lái)到底會(huì)產(chǎn)生哪些新的商業(yè)模式，我們尚不可知。但有一點(diǎn)可以肯定，廣告模式肯定不是人工智能時(shí)代的最佳商業(yè)模式。

趙曉光
　　天風(fēng)證券研究所所長(zhǎng)。2010-2016 年連續(xù) 7 年獲得《新財(cái)富》電子行業(yè)分析師第一名。
　　1.新的數(shù)據(jù)流必須依靠硬件創(chuàng)新來(lái)產(chǎn)生。
　　2.機(jī)會(huì)存在于制造業(yè)，如材料、設(shè)備、芯片、汽車(chē)、軍民融合領(lǐng)域等。

　　目前，全球科技行業(yè)都面臨著困局。如果把企業(yè)發(fā)展分為生產(chǎn)力創(chuàng)新和生產(chǎn)關(guān)系創(chuàng)新 2 個(gè)環(huán)節(jié)，那么很多企業(yè)都被關(guān)系創(chuàng)新沖昏了頭腦，認(rèn)為加一點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)模式、加一點(diǎn)生態(tài)概念就是萬(wàn)能的，反而在生產(chǎn)力創(chuàng)新上比較乏力。

　　分析生產(chǎn)力創(chuàng)新瓶頸的核心方法是看數(shù)據(jù)流。搞清楚數(shù)據(jù)從哪里來(lái)，如何處理，到哪里去。大多數(shù)企業(yè)只要解決其中一個(gè)環(huán)節(jié)就可以成功，三個(gè)環(huán)節(jié)都解決了就有機(jī)會(huì)成為巨頭。

　　新的數(shù)據(jù)流必須依靠硬件創(chuàng)新來(lái)產(chǎn)生。所以，我認(rèn)為科技行業(yè)的下一個(gè)突破點(diǎn)在硬件創(chuàng)新上。

　　過(guò)去的產(chǎn)業(yè)發(fā)展是軟、硬件創(chuàng)新交替帶動(dòng)的。2010 年到 2013 年智能手機(jī)迅速發(fā)展，2013 年 5 月開(kāi)始，社交、游戲軟件火爆起來(lái)，直到 2015 年開(kāi)始全面下跌。按照規(guī)律，硬件也會(huì)進(jìn)入一輪集中發(fā)展周期。現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛在布局，包括VR、智能汽車(chē)、可穿戴設(shè)備等等，這些其實(shí)都不僅僅是產(chǎn)品，更是獲取數(shù)據(jù)的硬件。

　　以智能手機(jī)為例，它產(chǎn)生的數(shù)據(jù)基于 3 個(gè)方面：使用人數(shù)，從 10% 發(fā)展到 80%；使用時(shí)長(zhǎng)，從每天 2 小時(shí)發(fā)展到超過(guò) 10 小時(shí)；智能手機(jī)本身可以產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

　　前兩點(diǎn)的紅利已經(jīng)快被消耗完了。但第三點(diǎn)，比如攝像頭拍照、錄視頻的數(shù)據(jù)，此前由于無(wú)法結(jié)構(gòu)化，而沒(méi)有被商業(yè)化。但人工智能可以實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。從 iOS 8 開(kāi)始，手機(jī)可以自動(dòng)識(shí)別圖片并進(jìn)行歸類(lèi)。這只是第一步。接下來(lái)的視頻數(shù)據(jù)分析，會(huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)，甚至改變傳媒行業(yè)、廣告行業(yè)。

　　另一個(gè)角度看，科技巨頭在做哪件事情，基本上這件事情就越有未來(lái)?，F(xiàn)在巨頭都在做人工智能，它的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)的難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)。技術(shù)本身是可以通過(guò)學(xué)習(xí)而進(jìn)步的，但是數(shù)據(jù)具有稀缺性，不是誰(shuí)都可以拿到。所以，數(shù)據(jù)是解答一切問(wèn)題的密碼。

　　人工智能這個(gè)行業(yè)，最后很可能是贏家通吃的。幾家科技巨頭分割不同市場(chǎng)。蘋(píng)果有消費(fèi)端數(shù)據(jù)，亞馬遜有商店數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook 有社交數(shù)據(jù)，谷歌有搜索數(shù)據(jù)，微軟有辦公數(shù)據(jù)，他們是行業(yè)龍頭，其他人看起來(lái)很難進(jìn)場(chǎng)。

　　你可能會(huì)問(wèn)那么這個(gè)行業(yè)還有機(jī)會(huì)嗎？我的答案是有。機(jī)會(huì)存在于廣闊的傳統(tǒng)行業(yè)里。

▲ 制造業(yè)如何結(jié)合大數(shù)據(jù)成為新一輪競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)

　　以制造業(yè)為例，誰(shuí)能提高產(chǎn)品良率，誰(shuí)就是贏家。以前這個(gè)過(guò)程是靠工程師不斷調(diào)試，現(xiàn)在機(jī)器有自我學(xué)習(xí)能力了，就可以自己在試錯(cuò)中不斷走出最優(yōu)路徑。一個(gè)制造企業(yè)，如果和谷歌、英偉達(dá)這樣的公司合作，一定會(huì)有未來(lái)。人工智能在這里是一個(gè)工具性產(chǎn)品。

　　觀察過(guò)去 5-10 年，可以看到蘋(píng)果在中國(guó)培養(yǎng)了一批市值在 300-500 億的優(yōu)秀的模組企業(yè)。產(chǎn)業(yè)是有遞推效應(yīng)的，這一批企業(yè)誕生后，在制造業(yè)里會(huì)催生 3 個(gè)新的投資方向：

　　第一，上游的材料、設(shè)備、芯片。材料和設(shè)備正好符合「中國(guó)智造」，而半導(dǎo)體企業(yè)的地位也在發(fā)生變化，在過(guò)去分工專(zhuān)業(yè)化的基礎(chǔ)上，變成了一個(gè)能夠提供全新解決方案的公司。

　　第二，往汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?，F(xiàn)在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的采購(gòu)格局和十年前的手機(jī)行業(yè)一樣。但現(xiàn)在手機(jī)行業(yè)把采購(gòu)權(quán)釋法昂出來(lái)給到上游企業(yè)，代工廠的利潤(rùn)率下降，產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)會(huì)從中游轉(zhuǎn)移到上游，汽車(chē)也會(huì)經(jīng)歷同樣的過(guò)程。下一步在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的材料、設(shè)備、芯片行業(yè)會(huì)出一批市值 500 億以上的巨頭。

　　第三，往軍民融合方向發(fā)展。民營(yíng)企業(yè)更多地參與到軍品研制競(jìng)爭(zhēng)里來(lái)，民參軍企業(yè)有望從低附加值芯片、分立器件等向系統(tǒng)級(jí)的產(chǎn)品和技術(shù)國(guó)度。市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)的軍品產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)接平臺(tái)也會(huì)開(kāi)始應(yīng)用。

　　此外，我還比較看好聲學(xué)、投影技術(shù)方面的機(jī)會(huì)。這 2 個(gè)領(lǐng)域都存在生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系越來(lái)越不匹配的問(wèn)題，谷歌、亞馬遜也都在進(jìn)場(chǎng)。