很多人在问，猎豹一个做工具 App的，为什么要人工智能？今天的核心不是我是否具备这个技能，而是我是否理解它，具不具备这个认知。

　　我认为，深度学习是算法革命，本质上降低了技术壁垒。我刚才在下面也讨论了一下，未来会往哪些方面发展？以前做视觉的，做语音，做自动驾驶的，做各种应用的，做 DNA 的，每个行业的专家是完全不同的。今天深度学习出现以后，发现他们的底层都是深度学习，无非是学习 DNA 的数据、学习人脸的数据、学习驾驶的数据，j2直播，还是学习语音的数据。之前大部分的积累都叫做辛辛苦苦30年，一夜回到解放前。

　　数据也是非常关键的一个因素，大规模标注数据成为核心竞争力。今天的互联网公司，或者是在座的诸位，可能都会有一些不同的数据，怎么把它用好，这反而是摆在我们面前的问题。

　　这次去硅谷我看到美国很多团队都在仔细想如何把数据形成一个大的集合，甚至自己可以产生数据，这是一个非常重要的话题。中国有一些优势，就是可以调集大规模的人力，有大规模的人口、大规模的用户，所以很有可能会产生比现在美国公司更大的数据规模。

　　猎豹去年收购了一家法国公司 News Republic，我们全面改造了它的新闻推荐系统，用户数有了很大提升。我们的直播中也有上百万张比较标准的人脸数据。我们是一个几人的小组，提交了 LFW 的人脸测试，取得了国际上公认的还不错的成绩，排到了全球前三名。

　　猎豹目前在全球有 6 亿的月度活跃用户，产生了大量的数据，但是如何标注它们才是核心竞争力。我举个例子，猎豹有一款免费电话软件 WhatsCall。以前是要收费的，后来我们同样免费了，要么你看广告，要么帮我们去评审一篇文章。这篇文章的内容 5 个人中有 4 个人是一致的，就说明你评审的比较好，然后就可以兑换积分打电话。这其实就是标注数据的过程，我们发现这比雇佣人力去做文章标注要便宜 80% 到 90%。

　　猎豹也提出了自己新的愿景：Make the World Smarter，这是能够把我们这么多产品串起来的核心，让这个世界变得更聪明一些。我们以前最擅长的是做App，今天我们要做的认知升级是要把所有这些用户和 App 变成我们整个人工智能数据的集合，对 AI 整个体系的完善。

　　当然，不止如此。我觉得如果从更大的维度来看，移动互联网只解决了我们在信息传递上一部分的工作。未来 10 到 20 年一定是人机互动的时代。如果在移动互联网再选一个领域，我认为是机器人。

　　这个产业是一个特别激动人心的产业。未来一定是重复性的劳动会不断替代，最早替代的是高密集度、高重复性的，未来一定会替换掉低密度、低重复性的工作。

　　技术展现的曙光来自于 AI。在这之前，我认为所谓的“机器人”本质是一个自动化的机械，根本不能称之为机器人。我们看着它的手弄来弄去，实际上都是在一个固定程序完成的工业自动化。但是今天的机器已经像人一样可以感知外部环境了，AI 是可以让摄像头识别人脸，让汽车自动驾驶的，和你发生自然交互，帮你完成一些劳动。

　　未来，人类如果想生活的更好，一定是与在 AI 基础上用机器自动化的，能够和你发生交流，帮你完成体力劳动和脑力劳动的机器人共存的，这才是我们未来的样子，谢谢大家！