吴声：AI将成为和水电力一样的基础设施

网易科技峰会现场专访吴声 （来源：网易科技频道）

网易科技讯 9月22日消息，由网易新闻和网易科技主办的“2018网易未来科技峰会”之“ALL IN时代”昨日在北京举办。场景实验室创始人吴声在接受网易科技的专访时表示，人工智能会越来越成为水电力一样的基础设施，AI的应用场景越来越取决于有无足够数据支撑。在很多领域，AI的用武之地刚刚开始，因此我们要有足够耐心。

对于小程序，吴声表示非常看好，目前市场还没有把小程序作为商业操作系统的能力运用到极致，小程序才刚刚开始。

此外，吴声认为，技术本身带来了可能性，使得个体能被真实记录和重视，个体的需求也被满足，这是非常可喜的现象。农村广阔天地依然大有可为，小镇青年是从移动互联到智能互联的新经济引擎。

以下为对话实录，经网易科技编辑处理

预测本身就是一种总结

网易科技：提到吴声，大家可能就会想到“新物种”，其实对于外界来说场景实验室就是一个很难说清是干什么的新物种，您可以再次为大家解释一下吗？

吴声：外界对于场景实验室一直会有很多理解，但自从这两年我们连续发布原创商业方法后，场景实验室也渐渐被外界所理解，他们终于知道场景实验室是一家研究并且输出新商业方法的机构。

除此之外，场景实验室还有一个很重要的商业类型就是方法赋能。通过赋能，帮助很多企业成长为新物种或者是打造它们的新物种，因此我们获得类似于孵化器和加速器一样的回报。

网易科技：总结历史远比预测未来容易，也更安全，但您每年都会在发布会上对新物种进行预测，为什么会坚持预测未来趋势？

吴声：总结确实比预测容易，因为这是所有人都擅长、习惯或者是愿意做的，但同时它的价值也会因此更加匮乏。

好的预测本身就是一种总结，或者说更好的总结也是一种预测。今天我们并不缺少知识信息，也不缺少对信息的总结，我们缺少的是看待事情的方法和逻辑，以及在逻辑里感悟认知的趋势。然后再通过认知赋能，帮助到更多的创业者少走一些弯路。

AI将成为和水电力一样的基础设施

网易科技：最近几年有关人工智能的话题非常火，您是怎么看待智能这个事的？

吴声：我们觉得AI会越来越成为和水电力一样的基础设施，我们经常说人工智能（Artificial Intelligence)、区块链（Block Chain）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）是底层的时代元素，称为ABCD时代。

如果放在更长的时空角度去理解：第一，AI作为深度学习、场景解决方案，会不会有应用场景，越来越取决于有没有足够数据支撑，而数据支撑越来越取决于算法本身的支撑，所以在很多领域里AI的用武之地才刚刚开始。正因如此，我们对AI要有足够耐心。

另一方面，我个人认为像医疗场景、健康场景等更大的应用场景，其实还处于非常缓慢的寻找场景应用的阶段。与芯片本身的发展相比，可能更大的收割赛道还没有开始。

最后，如果放在人类文明或数字生命走向的角度来讲，AI也会变得越来越寻常。换言之，如果不能解决具体的问题，不能成为一种真实的生活方式和应用，我们大可对AI有一些分门别类的看法。

埃隆·马斯克有一个典型的AI威胁论观点。他所有的思考都是怎样能够摆脱AI威胁，或是成为AI，因此这也是埃隆·马斯克除了把自己的精力用在特斯拉和Space X之外，在脑机结合公司上花费时间非常多的原因。

我们越来越接受这样一个事实，我们正走在成为AI的道路上。

网易科技：AI会越来越普及、越来越融入我们的生活，现在很多企业提出新的概念，比如说华为提出普惠AI的概念，让企业用得好、用得快、用得放心、您怎么看这个话题？

吴声：普惠AI和埃隆·马斯克的OpenAI是有一些类似的，本质上AI作为系统性的部署、标准的配置，它可能需要更加高效，让企业更加容易形成AI能力。我个人感觉不同的企业的使用场景是不一样的。如果华为能够深入地认知、洞察和挖掘企业AI应用场景，能够提供相应的AI服务，这可能是一个非常好的过渡性解决方案。我们要看到大量的场景已经被极度个性化了。智能家居、智能制造等领域的要求和整体解决方案，在AI系统性部署方面还是不太一样的，我们也期待华为这些公司，能够利用中国独特的人口红利和丰富的应用场景，对全人类的AI走向做出较大的贡献。

网易科技：您觉得AI会在哪些生活类场景中有突破？

吴声：我个人比较看好亲子教育、养老、智能陪伴三个领域。因为这些已经成为了这个时代的痛点，不管是为人母还是为人子女都是感同身受。AI一定会在一个最真实、最具体、最独特、最痛的一个地方，因为刚需和高频属性，最快找到应用场景，形成我们称之为“一针捅破天”的应用能力。大量的创业公司已经看到了这个领域的机会：表面看起来它是一个非常小的开口和切入点，实际上是非常有深度、开阔的赛道。

网易科技：您刚才说到这个赛道是非常有机遇的，您觉得这几个赛道上面AI的普及大概会在多长时间到来？

吴声：我以医疗、教育和家庭投资这三个来举例。

我认为医疗是最慢普及的，但会在局部的点有所突破。医疗领域的数据孤岛破壁还处于艰难过程中，没办法特别快地形成数据共享和无摩擦流动。医疗领域不是AI的问题，而是行业的问题。它还处于一个数据破冰阶段，按照“场景大于数据，数据大于算法”的逻辑，数据丰富性形成数据仓库的能力现在非常不乐观。

相反我会觉得亲子教育会比较快一些，像编程、在线英语教学等细分领域，已经有了非常好的甚至是跨越式的发展。

（编辑：财气旺网 - 财气网）

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