李彥巨集憑什麼說網際網路思維過時了
“2045年,當計算機智慧超越人類”，這是2005年暢銷書《奇點臨近》封面上的一句話，作者雷·庫茲韋爾 (Ray Kurzweil) 是著名的發明家、預言學家。2006年，科學家Hinton發表《一種深度置信網路的快速學習演算法》論文，為當前人工智慧的深度學習時代提供了加速器，現如今，人工智慧 （AI） 已經無處不在。
科學的偉大之處就是把幻想變成未來的現實，中國人對於科技的感知來源於網際網路對於生活的變革，《數字化生存》作者尼葛洛龐帝曾經形容網際網路的本質是：“你不能控制他，但他很奏效”，而人工智慧時代又與過去進行了切割。
11月1日，2018百度世界大會上，百度創始人李彥巨集發表了自己的觀點： 網際網路的思維是一個過時的思維，我們的思維方式是AI思維。 他以人工智慧思維的交通資料調整為例，過去的網際網路思維呈現的資料是基於抽樣的思維，反映的是部分使用APP的人，而人工智慧AI思維體現的是全部資料化，利用人工智慧方法實時調整的方式。
2014年，國內曾經有過一次什麼是網際網路思維的大討論，彼時，網際網路已經進入中國二十多年。4年過後，AI思維的理論又再次衝擊國人的大腦。網際網路思維更像是一套標準，中國人對於網際網路思維的熱衷，在於如何利用線上技術對於線下的變化和影響，尤其是基於行業的變革。但時至今日，成功的行業變革者並不多，很多曾經喊顛覆的專案已經摺戟，所以面對李彥巨集所宣稱的“網際網路思維過時”論，應該值得行業思考。
時代會記住真正推動技術的人，正如你可能不知道1705年英國煤礦發明的“鈕可門蒸汽機”，但瓦特通過一系列重大改進改造了它，開闢了人類利用能源新時代，使人類進入“蒸汽時代”，人們記住了瓦特。人工智慧理論的誕生時間為1956年，至今也有60多年的歷史。在這次百度世界大會上，提出“網際網路思維過時”論的是李彥巨集，而他將如何利用人工智慧思維將百度從“All in AI”的戰略轉到“AI落地”，且這對於百度又意味著什麼？
憑什麼是人工智慧思維
與網際網路技術佈局一樣，人工智慧從技術開發到實際應用，技術上定義一般分為： 基礎層、感知層、認知層、生態層、應用層，想要實施困難極大。 通俗來說，就是要通過人工智慧，把人類理解的語言方式讓機器能夠學會理解，並且轉化成人類所能理解識別的內容。要通過機器還是先自然語言處理、理解和最終形成應用，從人工智慧的發展規律來看，可以分為三部分：演算法與大資料、晶片、應用，也就是在此基礎上，百度誕生了智慧語音DuerOS作業系統和Appolo自動駕駛系統兩大AI開放生態平臺。
通過演算法、大資料和資料計算，深度學習才能更多的感知和理解。過去讓AI識別一張圖片很難，通過大資料計算之後，現在AI可以識別出各種物體。其實常環境的複雜程度對於AI而言，都是非常困難的事情，比如百度在人臉識別的應用，不僅僅是靜態的圖片，而是基於動態的分析，這都是基於深度學習的結果。
今年7月，百度釋出了“崑崙”晶片，“崑崙”是百度自主研發的中國第一款雲端全功能AI晶片，是目前為止業內設計算力最高的AI晶片，但功耗僅有100+瓦特。不用依賴進口，國內的開發者也可以用上更高算力的人工智慧晶片。通用性和適配性決定未來市場份額，這好比蘋果IOS和安卓的市場比喻，也就是說百度定義了標準。
人工智慧AI時代，很重要的特點就是軟硬結合。通過演算法和大資料、晶片和應用落地，必然的形成硬體，比如智慧音箱、掃地機器人、無人車等，這與網際網路時代靠軟體解決問題不一樣，而演算法和資料是推動人工智慧進步的基礎，移動網際網路和手機或許存在，但意義已經不再相同。人工智慧思維更像是降維打擊相對於傳統思維，比如千人千面、語音搜尋，這對於網際網路思維更加先進和可靠。
應用場景驗證李彥巨集人工智慧思維論
應用是所有人工智慧概念最後的落地環節，其實這是最難的步驟，更多的人工智慧“技術突破”是體現在論文。從論文到技術實現，需要很長的週期，但很多理論類似“哥赫巴德猜想”一樣，幾乎很難實現或者被顛覆。
在這次百度世界大會上，百度釋出了AI在製造、醫療、交通國民經濟三大基礎產業落地上的成績單。比如百度農業遙感智慧監測系統將農藥使用量降低50%、百度無人自主挖掘機實現工程收益提升50%、百度AI眼底篩查一體機應用在500個貧困縣的醫療點等。交通方面百度公佈了“ACE王牌計劃” (Autonomous Driving、Connected Road、Efficient City) 。該計劃將以自動駕駛、車路協同、智慧城市為發展脈絡，堅守智慧化、自動化，連線啟用，通俗點講，利用人工智慧思維形成一個實時資料演算法的城市智慧大腦，解決超大城市智慧化管理難題，且先會在北京和上海落地。
百度對於人工智慧的應用，正在逐步從TO B的產業方向應用，逐步發展成TO C級應用，也就是經常被提到通用型人工智慧應用。
以自動駕駛為例，基於人工智慧的自動駕駛需要讓汽車具有包括規劃、推理、記憶和識別，這樣整合的能力才能實現對障礙物和道路標誌做出回饋反映。以人工智慧思維形成車路協同，已經可以實現上述應用。根據計劃2019年，百度與一汽集團聯合生產的L4級別自動駕駛乘用車將小規模量產，在2020年將大規模投放市場。而截至2018年10月，搭載百度DuerOS的啟用裝置量已超過1.5億，月活躍裝置量超過3500萬，合作伙伴超過300家，搭載DuerOS的落地主控裝置達到160多款，DuerOS平臺技能開發者數量超過2.4萬。
回到科技發展本身和“AI思維”論，回顧人類的科技發展史，有時候是跳躍式的。從蒸汽機帶來的工業革命引發點也就是瓦特的發明，而人工智慧似乎也在遵循著這樣的發展規律。從百度的人工智慧佈局來看，百度的人工智慧事業已經從智慧語音互動系統、影象識別、AI醫療，延伸至無人駕駛、AI城市等等各個方面，成為國內為數不多具備完整人工智慧生態的企業之一，且從使用者基數來看，其人工智慧使用者數已經成為國內第一。
可以說從技術和市場佈局上，百度已經回到了最好的勢頭，也佔據了有利的地位，總結下來便是百度遵循了AI產業發展的客觀規律。在BAT當中，百度是技術基因濃厚的代表；在應用方面，百度將製造、醫療、交通國民經濟三大基礎產業與民用結合，實現了戰略的實際落地，而這些都是基於技術從基礎底層到應用的逐步閉環構建，並非一蹴而就。
當下，新技術尤其人工智慧不斷促進社會各行各業的升級和演變，人工智慧的全面落地證明百度戰略的遠見和自身內部組織架構的成功演進，這很重要，因為BAT級別的網際網路公司也比將進行猶如當年IBM“大象轉身”的挑戰，很顯然百度已經完成了這個過程，並且發揮著作用。人工智慧時代，原有的網際網路市場下的市場格局已然發生變化，重新洗牌將會是大概率事件，所以這是一個波瀾壯闊的人工智慧市場，水大魚大，臨淵羨魚同樣危機四伏，於是百度乾脆直接造了一艘大船……
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