在今天这个越来越开放的氛围，比如各种云、各种独立供应商的出现，以及深度学习本质上它核心的神经网络算法是公开的，所以任何一个人都可以拿过来用，这就是一个思维模式的差异。

我去年去硅谷的时候看到很多硅谷的小团队，就三个人五个人，他们在讨论说怎样给自己的APP加载AI？怎么用AI改善用户的体验？今天我们很多人还会觉得，这是大公司的事情，其实不是的，恐慌的应该是大公司，他们会觉得以前的积累会不会没有用。

越来越多的小公司之所以有机会，核心是本质上一方面底层算法是一致的，第二，虽然算法很关键，但是问题在于能够做到算法突破的idea太少了。算法驱动已经变成数据驱动，大规模标注数据成为核心竞争力，而数据的标注才刚刚开始。

各行各业都有自己独立的数据，你发现深度学习最后是一个数据的思维模式，整个世界也在进入一种，把一个物理世界开始变成数据世界的时代，越来越的东西都是数据，街上的信号灯就是数据。深度学习，我认为就是应该和应用结合，所以每个应用都应该是人工智能，也许认真看一下，就能找到很多机会。而且这个机会一旦找到的话，你就会比同行业在效率上有一个巨大的快速的提升。

为什么我们能做到，因为猎豹自己有数据，有用户，你能把你的用户转换成数据，一个东西喜欢不喜欢，一个用户需要打赏的时候，给他一个任务，就会标注数据。我们一定要清楚，人工智能还不具有把所有数据自动学习的能力，一定是清晰和标注的数据，或者规范的数据，这个数据怎么把它给提炼出来，怎么把它变成真正人工智能可用的有效的数据，其实这是和行业特点相关的。

来源：界面

（编辑：钱馨瑶）

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