既然大势这么重要，那目前我们社会的大势或红利是什么呢？
是移动互联网么？肯定不是。对于纯App，我们投资人基本很少去看，因为移动互联网的流量红利期已经结束了，手机市场连续几年都不涨了。做个纯App，面临的首要问题就是如何获客，其次就是如果大公司抄袭该怎么办？
那么应该是和传统行业结合，应该是互联网+吧？我认为也不是。互联网解决的主要问题是信息和连接，这对于供需关系比较平衡的行业有很大价值，如电商。但国内很多行业的供需关系是不平衡的，只连接也没用。比如在餐饮行业，互联网只能用于订座位、打折，这对餐饮行业都是比较边缘的需求，其核心竞争力还是大厨，但好的大厨只有这么多，能不能用机器人替代大厨？
有人说互联网还能送外卖，注意：不是互联网送外卖，是人送。未来有没有办法让机器人送？说到这里大家就明白了，真正能够提高生产力、解决供需关系的，就是人工智能。
很多人第一次听说人工智能是因为Google的AlphaGo，比赛之前，我认识的人里面没人预测AlphaGo会赢（除了王小川），但结果让人们大吃一惊，AlphaGo以4∶1战胜韩国棋手李世石，之后又以全胜战绩打败了中国的柯洁。说到这，想起一件有意思的事：当年李世石输给AlphaGo的时候，媒体都在说李世石惨败给AlphaGo，两年之后，媒体的口径改了——李世石是唯一战胜过AlphaGo的人。
人工智能是不是只能下围棋？当然不是。广义的人工智能其实早已进入我们生活的方方面面。
例如搜索引擎，百度有一套复杂的排序算法，能根据用户对搜索结果的点击行为自动学习。比如用户搜索迅雷，出现10条结果，迅雷的官方网站出现在第5条，用户点击第5条之后，实际是告诉百度第5条结果才是用户真正想要的结果，那么百度就会根据用户的这一输入去反向调整它的算法，这就是机器学习。
所以，搜索引擎有明显的“数据网络效应”，也就是搜的人越多，搜的结果越准。搜一个流行的词汇，所有搜索引擎的结果都一样好；搜一个冷僻词，搜索结果就大相径庭，热门搜索引擎的结果通常要好一些。
地图也是。车载地图现在基本没人用了。因为它更新极慢，也不提供交通信息。手机地图就方便多了，不仅可以实时更新，还能向用户学习。比如地图告诉用户上班要从A到B，但实际上每个人都是从A到C再到B，于是聪明的地图就会思考是不是A到B之间在修路或者A到B之间交通堵塞等。
还有电商的推荐引擎，用户买了ABCDE五种商品，它会根据自己的一套算法，推荐用户要不要买F或者G。今日头条也是，根据用户的点击行为，来学习用户的兴趣爱好，从而做到智能化的信息推荐。
再有就是输入法。搜狗输入法为什么能自动纠错？比如用户把“A”打成“S”（这两个键是挨在一起的）。因为很多人都经常输错，大家把“S”改成“A”的这一行为，是在告诉搜狗我正在纠正刚才的错误。用的人多了，搜狗自然就学习了。智能纠错对于手机输入法来讲太重要了，因为手机键盘比电脑键盘更容易输错。
还包括我们迅雷播放器上字幕匹配的推荐算法。如果同时有五个在线字幕，迅雷怎么知道哪个字幕与片子最匹配呢？要知道看片子时哪怕字幕只有0.5秒的延迟，用户通常也无法忍受。
同样是通过对用户行为的学习去解决这个问题：一开始会随机推荐字幕，同时还会分析用户的观看行为，比如某个字幕，用户看了不到一分钟就切换了，那么这个字幕大概率是不匹配的。
如果很多用户都看了一小时以上，那么这个字幕应该问题就不大。当然这只是其中的一个算法，真实的算法要复杂得多。
再比如汽车领域的高级辅助驾驶（ADAS），自动车道保持（LKA）、车道偏离警告（LDW）、自动跟随等功能对于30万元以上的车基本上是标配了。
还有一个特别常见的人工智能的应用，就是停车场。现在在北京、深圳的很多小区或者购物中心，已经用机器视觉自动识别车牌了，再加上中国独步全球的移动支付，中国停车场的体验真的是在全球领先。
人工智能离我们很近，已经进入我们生活的方方面面，并将深刻改造我们的生活。同时，人工智能还是一条长期赛道，还处于早期。因此远望资本成立初始就专注于这个领域，相信我们未来一定能投出BAT级别的公司。
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