IT领袖峰会王维嘉：溢价收购是人工智能泡沫元凶

（原标题：IT领袖峰会王维嘉：溢价收购是人工智能泡沫元凶）

文 | 四月

4月1日至2日，为期两天的2017中国（深圳）IT领袖峰会在深圳市五洲宾馆举行。在今年的峰会现场，BAT三巨头——马云、李彦宏、马化腾将再度聚首，共话智能新时代，深度揭示行业未来发展趋势。

中国（深圳）IT领袖峰会由深圳市人民政府和数字中国联合会联合主办，从2009年首届开始，目前已成功举办八届，对中国IT产业发展起到了积极推进作用。今年峰会主题为“迈进智能新时代”。

4月1日下午深圳消息，数字中国联合会常务理事、信中利美国创投创始合伙人王维嘉博士发表了名为《AI飓风—人工智能对经济社会的颠覆性影响》的报告，从科研人员的角度回顾了人工智能技术的变迁特点和规律，中美IT产业环境的差异；以及从投资人的角色解构了AI产业生态结构、潜力行业的机会特点。

王维嘉博士毕业于美国斯坦福大学电子系、工程系，是信中利美国创投公司创始合伙人，数字中国联合会常务理事，欧美同学会2005委员会创始人之一和第三届理事长，亚布力论坛创始终身理事，中国企业研究所创始人和理事长。王维嘉博士和他所创立的美通公司在全球率先提出无线互联产业，作为中国移动互联网最早的倡导者和实践者，为移动互联网产业作出了积极贡献。以下为演讲干货整理。

关于技术浪潮周期：十年一个单位

回顾近百年的技术发展路径，王维嘉博士认为每一次大的创新浪潮基本上是10年一个周期，其中一个显著特点是，在产业刚刚启动的时候，中国与其存在巨大差距。每十年一次创新浪潮，然后中国用十年追上来，这个行业上也达到了成熟周期。

今天的移动互联网就是处在基本到一个平台期，已经成熟了。但每当前面一个浪潮成熟的时候，后面一个浪潮开始启动。从去年开始硅谷一次新的浪潮就是人工智能。

关于AI产业生态构架：中国优势在于应用层

作为投资者的角色，可能除了关心它的算法，更在于它的产业形态，这是一个金字塔式架构。

1）金字塔最低端就是算法，没有算法的突破一切免谈，相当于发动机最新的设计。但是算法今天主要在大学里做，工业界做的很少。很多人问我说中国和美国的差距是什么？我觉得第一差距就是算法。美国和加拿大过去60年这个研究没有中断过，像我的导师这样的人做了很多年的冷板凳。他有时候连资助的资金都拿不到，因为大家觉得没有商业前途。这些人一直坐冷板凳坐了60年终于做出来了。中国这方面就比较弱一些。这是第一个差别。

2）芯片层。做芯片主要问题是投资非常大，如果投资一家芯片公司，没有几亿美金肯定做不出来，而且做出来还不一定工作，所以风险非常大。

3）计算的软硬平台，有点象操作系统，主要也是被美国大公司垄断，谷歌、Facebook、亚马逊、微软，这四家公司。当然百度也出了一个新的平台。

4）最下面一层，中国公司做的非常好，就是应用层面。应用层面中国和美国差别不是很大，有些方面有一点差别。应用层面最主要最大的一块是自动驾驶。

关于自动驾驶：和传统产业密不可分

与互联网对于实体产业的慢节奏不同，人工智能对于实体产业的影响和冲击在一开始就存在。自动驾驶技术从第一天起就和传车厂密不可分，因为它要优化你，它会使用到大量数据，它会改造这个产业。所以传统车厂都不敢懈怠。

在感知、判断、控制三个层面中。感知需要依靠雷达完成，但雷达的发展受制过高的成本。判断通过算法解决，也是现在机会最大的环节。控制是最容易的，控制速度、控制方向，这两个控制都很简单。一旦把周围的情况看清楚了，然后你的判断做准确了，剩下的事儿很简单了。

关于AI产业泡沫：来自溢价收购案

人工智能技术的兴起带来了一些局部泡沫，比如自动驾驶，这些自动驾驶做解决方案的公司，一出街就是几亿美金的估值。所有错误的收购都是由一些溢价案引起的。

通用汽车去年收购了一家做自动驾驶的公司，这个公司做了一个简单的演示就卖出了10亿美金。前两年VR非常热，Facebook花了22亿美金买了一家眼镜公司。今年VR又凉下去了。每次溢价收购、不合理收购就会产生很多泡沫。后面公司说他10亿美金，你也给我5亿美金。比如说机器人领域，很多功能就是想象出来的场景应用。

关于商业机会：数据密集+钱多

机器这么无所不能，和我有什么关系？什么时候人工智能会冲击到我的行业。答案很简单，这是我给的两个判断标准。第一，数据密集，假如这个行业有大量数据，机器就容易学。第二，钱多。如果钱少，没有任何一家公司愿意取代你这个行业，一定有商业利益。

1）金融我想是第一个行业，金融行业无论是证券、保险、投资理财都是大量的数据，也是钱多的地方。所以今天受冲击也是非常大的。高盛前不久裁了700个交易员，今后华尔街交易都是机器交易，因为人交易也是看数据、分析K线，机器比你灵光多了。现在甚至出现了专门的机器对冲基金，这个对冲基金所有决定都由机器来做，而且好几台机器用不同模型，最后大家表决，人完全不干扰。所以说金融行业未来一定是受冲击很大的。

2）医疗保健也是有数据比较密集的。制造业、农业。今天可以说，应该说我还想不到哪个行业不会被人工智能受到冲击。这就是前面说的，互联网刚刚出来的时候和实体没有什么关系，就像自动驾驶，第一天起就要颠覆你汽车行业，第一天起就和实体行业紧紧纠葛在一起，他要用你的数据、他要优化你。银行的贷款员、律师，像摩根大通也好，高盛也好，分析员，比如现在很多财经的新闻其实已经是机器在写。一些很简单的分析报告，盘数据，都是机器在写。这些行业都很快会被取代掉。银行的信贷、风险控制等等都是。

3）有人说那风险投资什么时候被机器取代？我们首先看我们，风险投资数据比较多的地方就是尽职调查这块，要看他的法律、财务，只要有数据的地方，机器都可以做。没有数据的地方，比如看人，这个创业团队靠不靠谱，现在没有数据，没有数据我们还可以苟延残喘一段时间。

4）保险业，特斯拉前一阵宣布他要做汽车保险。为什么特斯拉想做汽车保险呢？今天的汽车保险是什么？很简单，就是根据你的年龄和性别，比如一个20岁的未婚男性，他的保费一定最高，因为他开车是最激进的。一个40岁有两个孩子的女性母亲保费最低，开车最稳当。但是今天特斯拉，你只要开他的车，你每一秒钟的驾驶数据都在他手上，他比你自己还了解你开车到底是什么性格，用他的数据算出来的一定比任何一个精算师都要准确100倍，所以他可以提供到个人，每个人都是一个不同的保险产品。

只要有这个数据，他就能够直接冲击汽车保险公司。今天还有一个fitbit，有可能他们将来提供健康保险。现在美国的车险每年1200多亿，未来可能下降到500亿，因为如果车都变成自动驾驶，今天车出事故90%都是因为人的原因，机器不会累、不会困，也不会偷着看手机，事故率会大大降低。当然这会提供一系列问题？比如保谁，比如我买一辆自动驾驶的车，我怪谁呢？肯定怪车厂，车厂说我买谁谁谁的软件，这都是今天很多的问题。