每一篇论文对整个行业还是有推进作用，但由于基本算法模型的固定化，算法的驱动力，已大大降低。当然，我们也希望有一个算法神人，再发一篇论文，又把某个领域往前推进几十年。

　　但从整个动向来看，比如斯坦福大学教授李飞飞加入 Google，都表明这场人工智能的革命，是以工业化和数据驱动为主的。数据量大了之后，产生的巨大推进量，可能远远胜于一篇论文。而大量的数据，同时也需要进行标注。

　　所以，大规模标注数据，成为核心竞争力。

　　这个概念有一点误导。

　　比如你说话的声音，就像我现在说话，被上传到网上，它并不是人工智能可用的数据。你必须找人把声音数据里面的关键点标注出来，才是人工智能可用的有效数据。有一句话叫——人工智能今天还是，要多少智能，就需要多少人工。

　　第三，深度学习的机会在于和应用的结合，而不是技术输出

　　深度学习的核心是数据驱动。虽然你有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参，很快拉平优势。未来深度学习会变成基础的技术运用，很多公司都会具备深度学习的研发能力。

　　举几个例子。

　　我们收购了一家公司叫 News Republic。两个季度内，我们用深度学习做出了个性化推荐系统，能把用户的点击行为，变成数据标注的一部分。

　　我们还做了一个直播平台 Live.me，现在是美国最大的第三方直播平台。每天有几十万的美国用户开播，会产生上千万张标准人脸。这个数据，使得我们能够精准地鉴别涉黄视频、小孩直播及无直播内容或不露脸的直播。

　　猎豹会全力出击，用 AI 助力内容。我们新的使命是 Make The World Smarter，成为一家有伟大技术理想的人工智能公司。

　　这一次，中国在科技浪潮上是赶在美国前面的。深度学习有 40% 的论文都是华人发表的。我们跟这些专家沟通起来，已经没有语言障碍。

　　今天中国的 GPU 运算能力和编程能力，也有了足够的积累。

　　我相信，后手机时代一定会来临。

　　手机使用时长，不会有爆发性增长了。越来越多的智能设备像 Amazon echo ，和我们梦想中的机器人，一定会走进我们的生活。中国最大的机会就来自于人和机器人共存的时代。

　　来源：盛盛go

　　图片来自：雪球

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