《浪潮之巔》吳軍：關於新技術的商業化，東西更便宜最重要

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新技術帶來的商業巨變之下，什麼是應把握的不變？

文 | 孫然

過去一年，中國互聯網創投圈瞬息萬變，從共享單車、共享充電寶、無人零售、人工智慧到區塊鏈，新風口幾乎以三個月為周期湧現。人工智慧改變了各行各業的生產方式，共享經濟和區塊鏈重塑了商業社會的生產關係。變化牽引著焦慮感，人們談論中年危機，機器取代人類……

《浪潮之巔》的作者吳軍博士，2002年加入Google，是Google中日韓文搜索演算法的主要設計者。2010年加入騰訊任搜索業務副總裁，負責國家項目「新一代搜索引擎和瀏覽器」。曾先後出版《智能時代》、《數學之美》、《浪潮之巔》、《見識》等7本著作，如今在矽谷做前沿技術領域的早期投資，長期觀察智能化引起的商業變革。

就像2015年互聯網＋給引發的線下物理世界線上化一樣，AI將給底層基礎設施引發的變革同樣把商業運轉的規則引向了拐點。

「（各行各業的）變化可能兩三年內發生，但很多時候沒輪到發生在自己身上，人們就不注意，一下到了自己身上，就覺得很迅猛，但是幾年前可能就有徵兆了。」90年代出現過一批下崗潮，當時吳軍遇到過一位從糧食局轉業開出租的司機，他驚訝對方為什麼放棄了「鐵飯碗」。對方說，「糧面（店）都沒了，糧食局幹什麼，整個部門都沒了就下崗了」。

「其實當糧店一家一家減少的時候，就已經有了徵兆，並不是一夜之間的。」吳軍告訴36氪。

36氪跟吳軍聊了聊新技術在智能時代的商業化，以下為核心內容，經36氪編輯略有刪節：

36氪：從共享單車、共享充電寶、人工智慧、IoT（物聯網）、無人貨架到區塊鏈，去年幾乎是三個月一個創投風口，相對於幾年前速度明顯加快了，你這怎麼看這種現象？

吳軍：我倒是覺得有一個老太太說的特別好，就是不管商場有人沒人，你告訴我東西是不是比以前便宜，這個最重要。別弄一個商場，東西比以前還貴了，就沒意思了。

IoT與人工智慧的關係是人工智慧是大腦，IoT是人的感官。無人貨架，有些時候是炒作。在美國有一些超市實際上是沒有售貨員的，用戶拿著商品自己掃，這也不是不得了的技術。

區塊鏈是一種生產力和生產關係的改進，它讓生產效率提高了。如何理解區塊鏈呢，比如企業和個人之間的關係，以前是僱傭關係，後來公司說，我分給你股票如何？公司估值漲了還可以賣，以後不給你發現金了。生產關係變了，你就從一個被僱傭者變成了主人。

36氪：如何用商業的本質判斷真偽風口？

吳軍：一個很關鍵的標準是，一項技術的發明真的讓市場變大了。舉個例子，蘋果早期的時候做出來一個操作系統，賣得比較貴，而微軟Windows，放PC機是比較便宜的，基本上便宜一半，老百姓就可以用了。以前使用計算機都是命令行的，大多數人無法記住那麼多命令，計算機就沒法進入千家萬戶。有了Windows系統以後，計算機成了一種操作很簡單的工具，所以才能把市場做大。

36氪：最近半年，哪項技術的商業化落地讓你感到很興奮？

吳軍：人臉識別技術很不錯，它解決了城市安全的問題，帶來了不少便利。像這種技術，確實是提升了效率。人臉識別技術在中國會是幾千億的市場。再往前看，幾年前共享單車改變了城市，但另外一些技術顯然沒起來，比如VR和AR，現在依舊不成熟。接下來值得關注的是5G能不能把整個IoT帶起來，這將是很大的市場。另外用IT技術幫助醫療，現在慢慢的已經嘗到了一些甜頭，醫療是一個特大的市場，美國醫療佔到的GDP 20%。

36氪：Face ID其實給AI to C領域的商業化開了個頭，如果以後用戶的個人信息賬戶建立起來了，你覺得掌握數據和話語權的，會是產業鏈中的硬體製造商，還是軟體系統平台商？

吳軍：總體來講是掌握數據的，這沒得說。但是現在大家在思考一個問題，明明我的數據是我的，存在你們這了你們就掙了錢，我就沒有掙到錢。這個生產關係好像有點不太對。所以能不能通過區塊鏈來做，比如你可以驗證我的數據，使用我的數據，但是你看不了我全部的數據，這個數據還歸我，類似於共享數據變現的樣子。

大家對於個人數據隱私越來越看重，但使用數據其實有它的好處。比如滴滴在濟南做了個實驗，它用所有用戶的數據來規劃做城市智能交通，能節約30%的出行時間。這些數據拿來干正事是有很大的社會意義的。

36氪：中國的幾家巨頭科技公司，跟矽谷五大巨頭相比，在AI技術商業化的路徑上有哪些異同？

吳軍：美國的幾家公司路線也不同。單純就AI技術來講，其實Google大概比另外幾家高不少。亞馬遜這幾年趕超的不錯，微軟過去是最領先的，但是我認為微軟現任CEO更像一個職業經理人和「看門人」，而不是一個領袖，微軟還是靠現有的產品在掙錢。Facebook是一家偏產品型的公司，跟騰訊很像，基本上能對標。

中國的BAT里，百度是做人工智慧最早的，但是現在的策略還不清晰，無人駕駛汽車跟特斯拉的差距還很遠。阿里巴巴的風格是商業驅動，比較務實，把大數據、智能技術和雲計算等業務結合的比較好，接下來把這些東西忘金融上用，就可以看到成果。騰訊是一家產品驅動的公司，它控制了用戶的社交、通信和娛樂，在掌控一般人生活上極有影響力。三家公司各有側重。像科大訊飛這類技術型公司，技術做得很好，只是現在影響力還沒到那一步。

36氪：去年開始國內的互聯網公司有一個趨勢，即便主營業務不是技術驅動的公司，也開始強調自己是技術公司，或者在進行AI化轉型，這一批轉型跟幾年前的互聯網化轉型有可比性嗎？

吳軍：這一類事情會輪迴發生，就像六十年代所有公司都稱自己是電子公司，二三十年代所有公司都說自己是汽車公司一樣的道理。不過做AI，其實並不一定要真正開發最底層的AI技術，不一定什麼事都要從最底層做起，有些時候你是需要跟別人合作。比如百度的語音識別也做得不錯，但是花了很多精力，它也可以用科大訊飛的技術，或者參股，百度的關鍵是一定要把技術的場景運用好。而這點就是阿里和騰訊聰明的地方，很多技術不是自己的，但是用的很好。

36氪：你在美國觀察到的情況，哪些行業最先出現機器替代人工的徵兆？

吳軍：根據美國的數據，首當其衝是製造業，大約40%至60%多的比例（被替代）。隨著自動化設備的發展，有些製造業的細分行業在不到十年間就被機器替代了一半人力。

舉幾個行業的例子：比如複印機這類辦公設備，紙、筆都在電子化，被計算機取代。媒體，被所謂的新媒體取代，但新媒體又消化不了那麼多就業人數，所以有一半人又被機器取代。被替代最嚴重的是租賃行業，原先有實體的租賃店，現在很多都是在網上進行，比如影像租賃基本被100％的替代了。股票交易員被機器取代掉大概一半，在過去這是「金飯碗」。律師行業，低端的律師是要被取代的。

不過，醫療並不像大家想像的那樣，雖說人工智慧開始看片子看病，但醫生依舊是緊缺資源，現在只是利用人工智慧軟體讓每個醫生提高效率，而不是被取代。特別是護士，供不應求，是人力最緊缺的行業，畢竟沒有人喜歡讓機器人服侍。

很有意思，也有對人工需求增長的行業，比如軟體工程師、數據分析師，體形的訓練師，私人教練。人在有了時間和金錢後，會投入更多精力去訓練。

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