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SaveTime、KillTime、BuyTime,人工智能在未来最重要的3个使命丨新浪C+

文章来源:亚博网站有保障的         发布时间:2021-05-11 00:58

本文摘要:编者根据:本文是红杉资本周逵在新浪c的演说国史,实现了不改变本意的编辑。投资者可能看到网络金融,更好的是产业。我认为人工智能只是一个新的话题,许多学者和科学家可能在10年和20年前研究过。 今天,作为普通人,人工智能给我们的生活带来了这样的冲击和惊讶。在过去的10年、20年里,PC转移到我们的生活中,从企业转移到个人。在过去的十年、二十年里,报纸从出版业变成了新浪、搜狐等公司。十年前,电子商务转向了我们的生活。 我们的娱乐时间大多指娱乐和游戏。

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编者根据:本文是红杉资本周逵在新浪c的演说国史,实现了不改变本意的编辑。投资者可能看到网络金融,更好的是产业。我认为人工智能只是一个新的话题,许多学者和科学家可能在10年和20年前研究过。

今天,作为普通人,人工智能给我们的生活带来了这样的冲击和惊讶。在过去的10年、20年里,PC转移到我们的生活中,从企业转移到个人。在过去的十年、二十年里,报纸从出版业变成了新浪、搜狐等公司。十年前,电子商务转向了我们的生活。

我们的娱乐时间大多指娱乐和游戏。直到今天,直播已经发生了根本性的变化。在过去的五六年里,我们在生活中看到CCTV作为代表,引起了许多企业家的战争,如3Q战争和小米手机战争。

我们可以看到近两年有近十家影响我们生活的公司,近十家分拆,在互联网的发展下产业迅速发生变化,企业家的心情也迅速发生变化,企业家正处于逐渐成熟期。今后十年有什么?近两年来,产业中最优秀的公司首先是互联网企业,之后是大数据企业,现在很多公司都是智能企业,相信现在才刚刚开始,企业更加把自己置身于产业时代。从PC互联网到移动互联网,从大数据到人工智能。

我们总理说互联网的时候,现在很多公司都把无线互联网、大数据、AI变成了自己的烙印,希望能看到产业变迁的痕迹。说到人工智能,我们现在感受到了,但实质上还是处于初级阶段。十年、十五年后,我们可能不会真正接近机器。

我们希望机器能为人做更多的事情。未来我们面临的机器是什么格局?我们可能面临的是两个方面的缓慢发展,一个是云,另一个是终端。现在,我们可以看到谷歌大脑、百度大脑等独特的例子。在机器的许多智慧、数据和算法中,许多能力不会积累在云和大脑上。

那么,终端又会发生什么变化呢?实质上,现在每个人都有终端,手机是传感器,还有别的。每天每小时有100万个相似网络的终端设备在减少,这个速度很快,除了人之外,很多设备都在连接,无处不在,你周围的传感器都是流动代码,这是云和终端的发展。末端和云有很多技术在发展,谷歌大脑和百度大脑几乎成为人脑时,找不到什么变化?我希望这里没有新的和新的问题。例如,百度大脑和谷歌大脑可能是相连的,也可能是期望,构成闭环。

如果是人的大脑,能构成闭环吗?构成闭环可能没有更多的事情。控制机器时,机器也能控制吗?虽然没有很多问题,但不太好。当我提到人变成终端时,触觉只是人的五感。与人的五感相比,没有充分传达。

过去,我们通过手指敲击和键盘了解电脑互联网。你仍然有视觉、听力和触觉。比特率最长的是视觉。

因此,现在可以看到,视觉已经成为我们今天看到的企业家和技术发展最活跃的领域。推动这些发展背后的动力是什么?一是市场需求,人大大期待提高效率,节约多快。

另一个是希望自己享受幸福的时间更长,这意味着市场需求的发展。从人工智能阶段来看,现在我们更好的是建立基础设施。刚才所谓的硬件、设备、通通信和算法都是基础设施。我们仔细观察到,现在投资的70%和80%都是基础设施,但更好的投资开始改变人工智能的应用,并与生活和企业的实际问题相结合。

在过去的十年里,我们可能会想象一个设计和编程的主题。未来更好的是感官、自学和新闻。

可以预测,我真的在未来,五年零十年,每个行业中顺利的公司都可能是人工智能公司。不是专家学者,也不是少数IT人员的符号。我们都看完了电影《阿凡达》。

3D打印机数字化你想象的东西后,可以把它的打印机变成现实,打印机可以把你抓住的东西拿出来,打印机变成现实。机器人会影响你想象的东西:动作、表现、虚拟世界的东西在现实中。连接我们现在看到的东西,形成闭环的话,虚拟世界和现实的界限可能会更加模糊。

以上就是想象中,我们就来关注一下我们身边不会再发生什么事情。我把它分成三块,SaveTime,KillTime,BuyTime。SaveTime是我还维持的多快的省份,KillTime是去找时间,Buytime主要是健康,人们希望在这个幸福的世界里呆的时间有点宽,不一定说卖,我们想考虑是否关注自己的健康。从Save和Time来看,我们认为这三个方向会再次发生什么。

例如,人至少有一个筑底。现在很多东西和你交流的时候,这台机器已经完成了。

Amazon这个小扬声器在短时间内买了400万台,也有企业干部的秘书。这个秘书现在不能给你5%或10%的工作,10年后可能给你20%或40%的工作。所以,将来每个人都可能有机器人来上司赚钱。

生活中的另一个购物。在我们所说的Shopping环节中,人工智能已经连接到你身上,实质上你有很多交易,推荐你的兴趣,完成你的订单也许是机器,或者现在大部分都是机器完成的。

在信息服务方面,过去的杂志、报纸还在我们身边,新浪等媒体也是我们提供内容的最重要途径。今天的顶级公司在传统的应用中,突然他的核心发生了一点变化,可以感受到机器为你服务的大规模、个性化服务。这与传统制造业的GIT技术不同,至少从执着标准到执着大规模生产,在服务业,人工智能能能力提高时,不可能构成大规模、个性化的服务。

比如淘宝,去选衣服的时候,以前想过,现在也可以穿衣服,将来也可能会碰到。感受到质量,然后再提出要求。

我认为这是征兆。在交通工作的这个行业,互联网实质上是连接的方式,AR技术不会改变时空的感觉,供求的链接不会发生很大的变化。像DDT这样的公司可以在两年内把我们生活周边的工作变得这么大,我们红杉投资大疆:它夺走了你的眼睛。

我们忘了小时候有动画片。大家把你的眼睛放回空中。例如,他在农业行业,可能会看到这个作物是黄色的,他可能会变胖。如果是绿色的,他可能不施肥,可能会看到不同的作物。

军事应用,更加神秘,这个神秘只是我们已经看到了,已经在我们的生活中再次发生,交通这个行业不会发生很大的变化。在金融业,当我们进行交易时,许多交易已经自动化。

我们的股票交易专家可能比分析机器差。在金融行业,特别是在风险分析和风险识别、欺诈分析和模型创建方面,该机器已经获得了很多人无法想象的正确尺度。在政府公共安全方面,例如议会选举,一台机器可能会告诉谁不会被选中,一台机器现在可以告诉哪个歌手最有可能获得第一名,这很有趣。

教育行业的影响非常大。教育行业现在是大家最关心的问题,但是是效率过低的地方。例如,现在市场价格非常好的公司的主业是一对一,学生需要老师,优秀的老师为他服务。

未来的机器能成为优秀的老师吗?未来的学生不必自学他已经学到的东西吗?机器可以识别学生什么都做不了,他可能做什么,可能做什么,什么组织最有效率。因此,学生可能面临的是机械教师,学生也面临个性化教师,学生方面需要成本的时间,每个学生接管的是个性化的服务。这样的想法,已经逐渐出现了教育的现实。我们投资教育类公司,突然发现这两年,一些公司显着茁壮成长,不仅有流量,还有收益。

例如,无人仓库看到再次发生,传统的过热分析都是基于大安全系数的设计,但现在过热分析已经成为动态跟踪数据的趋势。我说的大部分是我们投资的公司他们在解决问题。

关于BuyTime,健康方面,我们投资的公司,如华大公司,可以慢慢数据化个人信息,在疾病诊断、化疗方面,如果不是我们投资的公司,在世界上很有名,被称为达芬奇机器人,取代了最优秀的科目例如,在其他公司,像个性化的药物一样,每个人的病程不同,所以使用的药物不应该一样。药物的这种发现与药物的关系,在医疗健康方面,AR人工智能的影响非常大,在数据的连接和共享方面是应用于瓶颈。

安全性简化了所有人的信息数据后,例如今天这个会议室只有这扇门,将来的会议室可能到处都是门。例如,如果你开车,或者在飞机上,将来开车可能没有其他人影响你的司机,如果你拿着飞机,你可能不需要登机,所以安全性应该没有很多问题。这么多问题远远超过你的常识,远远超过你的亲眼所见,所以信任问题也不会在一定程度上产生。

例如,有意识问题。这辆无人车撞人时,业主有责任吗?我的分体机器故障时,那个罪是我的罪吗?我认为有很多意识和伦理问题。另外,过时的规则和法律,规则大多是假设的,过去根据现实生活合理推断的假设,我们的人们中经常出现更好的分身,或者经常出现更好的Powerful能力,原来的法律假设合理吗?不合理的时候,只是不会产生新的更好的漏洞。低收入的机器这么强,难道不能取代很多人吗?当然不会取代很多人。

我们现在看到的非常优秀的公司,有些公司只有很少的人,很多公司在社会上没有价值。因为它消耗了最宝贵的财富。因此,在低收入方面,当许多工作被替代时,我可以看到我刚才说的,这个行业可能会非常繁荣,因为时间已经节省,它的繁荣也给了更多的就业机会,所以人们会从一个制造业,比如程序化的东西,效率驱动的东西,不会模糊到创新的东西和服务环节。观念和态度举个例子,网络用大众包的方式,在你的机器几乎没有得分的时候,人们能帮助它吗?人的成本太高,能用大众包吗?因此,我们可以看到在这个趋势创造了一些关键词。

对于企业来说,大型企业重视自己的资产,过去的资产和现在的资产概念发生了变化,包括数据、算法、核心技术人员、智能成为你最重要的能力,而不是过去的房地产、机器。中小企业可能会找到你应用的相似性,你对数据的相似性,你花时间制作这样应用的模型,可能会成为你特别好的资产和机会。对个人来说,我想更对外地开放,自学,学习更慢,冒险,忽视更好的错误。

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