美國矽谷預測10年後的世界！

　　現在因為人工智慧(AI)的發展，配合更高速度的集成電路，科技正在加快其發展速度。據悉，在很短的5-10年後，醫療健保、自駕汽車、教育、服務業都將面臨被淘汰的危機。

　　1. Uber 是一家軟體公司，它沒有擁用汽車，卻能夠讓你「隨叫隨到」有汽車坐，現在，它已是全球最大的Taxi公司了。

　　2. Airbnb 也是一家軟體公司，它沒有擁有任何旅館，但它的軟體讓你能夠住進世界各地願出租的房間，現在，它已是全球最大的旅館業了。

　　3. 今年5月，Google的電腦打敗全球最厲害的南韓圍棋高手，因為它開發出有人工智慧(AI)的電腦，使用能夠「自己學習」的軟體，所以它的AI能夠加速度的進步，達到比專家原先預期的、提前10年的成就。

　　4. 在美國，使用ibm 的Watson電腦軟體，你能夠在幾秒內，就有90%的準確性的法律顧問，比較起只有70%準確性的人為律師，既便捷又便宜。

　　所以，你如果還有家人親友在讀大學的法律系，建議他們停學省錢，因為市場已大幅的縮減了，未來的世界，只需要現在10%的專業律師就夠了。

　　5. Watson 也已經能夠幫病人檢驗癌症，而且比醫生正確4 倍。

　　6. 臉書也有一套AI的軟體可以比人類更準確的鑒察(辨識)人臉，而且無所不在。

　　7. 到了2030年，AI的電腦會比世界上任何的專家學者還要聰明。

　　8. 2017年起，會自動駕駛的汽車就可以在公眾場所使用。約在2020年，整個汽車工業就會遭遇到全面性的改變，你再不需要擁用汽車。你可以用手機叫自動駕駛的車，來帶你到你想去的目的地。

　　9. 未來的世界，你再也不必擁有車，或花時間加油、停車、排隊去考駕照、交保險費，尤其是城市，將會很安靜，走路很安全，因為90%的汽車都不見了，以前的停車場，將會變成公園。

　　10. 現在，平均每10萬公里就有一次車禍，造成每年全球有約120萬人的死亡。

　　以後有AI電腦控制的自動駕駛汽車，平均每1000萬公里才有一次車禍，約減少一百萬人死亡。因為保險費和需要保險的人極少，保險公司會面臨更多的倒閉風潮。

　　11. 大部份的傳統汽車公司會面臨倒閉。 Tesla、 Apple、及Google 的革命性軟體，將會用在每一部汽車上。據悉，Volkswagen和Audi 的工程師非常擔心Tesla革命性的電池和人工智慧軟體技術。

　　12. 房地產公司會遭遇極大的變化。因為你可以在車程中工作，距離將不是選住房屋的主要條件之一。市民會選擇住在較遠、但是較空曠且環境優美的鄉村。

　　13. 電動汽車很安靜，會在2020變成主流。所以城市會很變成安靜，而且空氣乾淨。

　　14. 太陽能在過去30年也有快速的進展。去年，全球太陽能的增產超過石油的增產。

　　預計，到2025年時，太陽能的價格(低廉)會使煤礦業大量的破產。因為電費非常的便宜，凈化水及海水淡化的費用大減，人類將能解決人口增加的需水問題。

　　15. 健保：今年醫療設備商會供應如同「星球大戰」電影中的Tricorder，讓你的手機做眼睛的掃瞄，呼吸氣體及血液的化學檢驗：用54個「生物指標」，就可檢驗出你是否有任何疾病的徵兆。因為費用低，幾年後，全球人類都可以有世界級的疾病預防服務。

　　16. 立體列印(3D printing)：預計10 年內，3D列印設備會由近20000美元減到400美元，而速度增加100倍快。所有的「個人化」設計鞋子，將開始用這種設備生產，其他如大型的機場，其零件也能使用這種設備供應，至於人類太空船，也會使用這種設備。

　　17. 今年底，你的手機就會有3D掃瞄的功能，你可以測量你的腳送去做「個人化」鞋子。據悉，在中國，他們已經用這種設備製造了一棟6層樓辦公室，預計到2027年時， 10% 的產品會用3D的列印設備製造。

　　18. 產業機會：

　　「大數據」這個詞熱了十年，「人工智慧」這個詞熱了也超過了一年。回顧近兩年的發展，我們會發現在很多領域機器其實都超過了人類。這代表什麼樣的商機呢?是人類歷史以來最大的商機。

　　我們已經看到移動互聯網是個巨大的市場，但它連人工智慧的十分之一都沒有。十年後，如果我們回顧人類的發展，會發現沒有任何市場比人工智慧來得更大。

　　我從30年前就開始探索人工智慧，但是沒有天時地利人和——機器不夠快，大數據中心不存在，數據不夠多，演算法不夠先進……30年來，不斷有科學家發明新的技術，雖然人工智慧還有很多局限，沒有情感，一次只能涉足一個領域，不能跨領域思維，但是從最近四五年開始，這些技術在很多狹窄領域裡已經遠遠超過了人類。

　　如何用一個更通俗的方法解釋什麼是人工智慧?想像一台機器是剛出生的小寶寶，人類的小寶寶是用教育、用知識、用書本讓他們慢慢成長，但人工智慧用什麼來幫助他們成長呢?就是大數據。

　　但是機器一次只能專註在某一個領域，在單一領域它可以做得非常好，但是跨領域做不到，所以人類還是有機會的。美國科學家發明的深度學習在中國已經普遍開始使用，就是這個道理。

　　由於我們可以統籌各種知識和經驗，姑且認為人的大腦還是比機器優秀。但是機器有一個特別大的優勢，即「過目不忘」，不僅可以儲存大量數據，而且能夠從數據中學會推理。

　　我們投資的一家做人臉識別的公司，訓練的是50億張人臉，比我們多看了1000倍，我們要用一輩子時間，它可能是只用三天時間就記住了。所以現在保安這一類用人臉來做的工作根本比不上人工智慧。

　　再以無人駕駛為例，一個人，即便一天開100公里，一年365天地開，三五十年累積起來可能也就幾百萬公里的經驗。但是今天特斯拉已經有20億公里數據，比我們多了1000倍，而且演算法還在不斷演進，它已經超過了人類。

　　海量的大數據在很多狹窄的領域遠遠擊敗人類所能夠做的極限，可以說，人類永遠不會有任何機會勝過機器。比如我們讀一本書的速度是很慢的，而IBM人工智慧參加電視比賽的時候，一天就能夠把全部美國國會圖書館的所有藏書讀完。

　　大數據正在各個領域幫助人類創造價值。今天人們都在做大數據的人工智慧，如百度的一條搜索，今日頭條的排序，淘寶推薦的每個產品，滴滴每次對接司機……這背後都是人工智慧。

　　結合大數據的人工智慧，可以廣泛應用於傳統領域，比如銀行、保險、券商、機器人炒股。我個人的投資已經兩年沒有給人，都是機器人幫我理財，但回報一定比人要好，這些領域人類根本不是對手。

　　在醫療、教育等其他傳統領域也存在著大量數據，機器演算法、人工智慧可能幾天之後就能比人做得更好，產生的商業價值是不可想像的，超過互聯網和人類所有的歷史累積。

　　中美兩國人工智慧企業分布對比

　　美國人工智慧企業總數為2905家，全球第一。僅加州的舊金山/灣區、大洛杉磯地區兩地的企業數量即達到1155家，佔全球的19.13%。

　　中國人工智慧企業數量雖不及美國，北上深三城佔全球總數的7.4%，但在東亞地區位列前三，在全球範圍內分列第3、第6、第8位。

　　中美兩國人工智慧投資分布

　　於人工智慧領域，美國與歐洲投資較為密集，數量較多，其次為中國、印度、以色列。美國共獲得3450多筆投資，位列全球第一，英國獲得274筆投資，位列第二，中國則以146筆投資，位列第三。

　　就人工智慧企業融資規模而言，中國位列全球第2名，但前三甲間的規模差距較大。

　　中美人工智慧專利數增長趨勢

　　美國人工智慧專利申請數累積達到26891項，位列全球第一;中國共計15745項，位列第二。但自2012年開始，中國的專利申請數及專利授權數就超越美國。

　　自2001年，中國每年新增人工智慧專利數增幅較大，申請數、授權數增長了40倍左右;美國整體上保持穩定增長趨勢，在2011年開始加速，這與資本開始湧入該領域的節奏相近。

　　解讀

　　從人工智慧企業數量、融資規模、專利申請數三個維度，美國在人工智慧領域的優勢明顯。近年來，中國在上述三項的發展速度上，領先全球，尤其是在新增專利數上開始超越美國。當然，在總體上中美仍有差距。

　　比如，在人工智慧企業數目，融資規模，投資機構數量三項指標上，美國分別約為中國的4倍，7倍和21倍。

　　在人工智相關投資機構排名上，無論是專註度榜單，還是活躍度榜單，美國投資機構佔據了大部分的座次，中國僅有真格基金、維港投資進入專註度榜單。

　　中國省市自治區人工智慧影響力排名

　　全國32個省市區，均進入人工智慧企業數、專利申請數、融資數三項前十排名的，包括北京、廣東、上海、江蘇、浙江。其中，北京、廣東在三項排名中位列前二，地位穩固;而上海、江蘇均進入前五名，名次略有不同;浙江獲得一次前五，兩次前十;四川、重慶各入圍兩個榜單，可謂是人工智慧領域的西部重鎮。

　　中國人工智慧企業數省際分布

　　中國人工智慧企業主要集中於北京、廣東及長三角，佔中國人工智慧企業總數的84.95%。四川省雖然企業數量不及上述三地區，但明顯高於其它省市自治區。在專利、投融資的分布上，大體格局不變。

　　北京在各項榜單均名列第一。深圳穩定在前3名，上海穩定在前5名。

　　整體上，上榜的城市多為東部城市。其中，北京、上海、深圳、廣州、南京、成都均進入三個榜單。杭州兩次位列前五，而蘇州、廈門、武漢各進入其中兩個榜單。

　　解讀

　　從人工智慧企業數量、融資規模、專利申請數三個維度看，中國東部地區的北京、長三角、珠三角是產業的重心;中西部地區則集中於重慶、四川。

　　就城市而言，北上深三城市地位穩固，不僅在中國、東亞地區排名領先，即使在全球範圍內，也名列前茅。

　　值得注意的是，杭州在專利影響力、企業影響力上均領先於廣州。可見杭州在互聯網領域的巨大科技實力。

　　人工智慧細分領域申請專利數量趨勢

　　機器人與計算機視覺專利申請數趨勢高度相似，這與兩者的高度相關性有關。諸如機器人、計算機視覺等應用層專利，增長幅度更快，也更易受外界影響。

　　2011年之後，中國在這些領域有顯著的增長。諸如機器人、計算機視覺等應用層面上的專利，增長幅度更快。相較於全球而言，中國這些細分領域還處於增長期，但略有放緩。

　　人工智慧細分領域與各學科相關性

　　機器學習與各學科的相關性普遍較高，機器人則相反。

　　四類細分領域與計算機科學緊密相關，與生物學的相關性均不高。

　　從歷年相關度的趨勢來看，雖然相關度數值時有起伏，但基本穩定在固定的區間範圍內。

　　四類技術分支全球企業數量的發展趨勢

　　自2009年，基於四類技術的企業數量整體上呈現增長趨勢，其中以機器學習領域的進展最為迅速。

　　自然語言處理與計算機視覺相關領域企業數量，自2013年開始下滑，機器學習與機器人領域回落時間則晚一年，但都早於全球人工智慧整個行業回落的總體趨勢。

　　解讀

　　人工智慧是一門綜合性的學科。它的發展與各學科的發展緊密相關。不同時期不同學科上的理論、技術突破，都能為人工智慧的發展提供動力。

　　從人工智慧與九門學科的相關性來看，計算機科學毫無意外，與之關係最為緊密，生物學關係最低。因此，雖然類腦計算很火，但事實上，生物學與人工智慧的相關性，並沒有想像中那麼高。

　　無論從全球範圍，還是從中國情況來看，專利申請數在諸如機器人、計算機視覺等應用層面上，增速更快，也更易受外界影響。目前，專利申請數增速上，全球範圍內已經進入平穩期，中國這些細分領域仍處在增長期。這與全球、中國每年新增的人工智慧企業數量趨勢相似。 全球每年新增人工智慧企業數在2015年略微下滑，而中國雖然仍保持增長趨勢，但也已經放緩。

　　全球與中國各季度人工智慧投資金額與投資頻次

　　近幾年，人工智慧領域投資呈爆發趨勢。無論是投資金額或投資頻次，都有明顯的增加。和全球同步，中國在人工智慧領域的投資明顯加快，但平均每次的交易額沒有明顯增加。2015年第三、四季度，中國人工智慧領域的投資金額與投資頻次都有明顯的下跌，莫非，這印證了所謂的「寒冬」?

　　全球最活躍的VC、孵化器/加速器

　　人工智慧領域，無論是TOP15最活躍的VC，或最活躍的孵化器、加速器，均以美國企業機構為主。中國在此兩項榜單中暫無企業機構上榜。

　　TOP10全球被收購的人工智慧企業

　　人工智慧領域的併購情況，併購次數較多的企業多為美國企業，包括Google、Apple、Microsoft、Salesforce、Yahoo! 、Intel等 。

　　併購次數，也有大幅度的提升：從2002年的1次，上升到目前的84次。尤其是近兩年，2015年併購的次數同比上漲了56.8%。

　　總體來看，大部分的收購，都是綜合性公司水平併購專註技術型公司，而不是更大的垂直併購。

　　解讀

　　無論是全球範圍內，還是中國國內的情況來看，人工智慧領域的投資金額與頻次，在近幾年都有明顯的增長。雖然2015年下半年有過短暫的下滑趨勢，但整體上仍然表現得較為活躍。

　　與歐美國家投資機構較多、投資頻繁一致，最活躍的VC、專註度較高的投資機構以及較大的併購案例也都集中於歐美。

　　從人工智慧領域的IPO或併購案例看，目前互聯網廣告行業、Fintech是人工智慧應用的重要行業，而健康醫療則被視為人工智慧領域的下個風口。

　　綜合來看，就像互聯網時代有所謂的「互聯網+」和「+互聯網」，人工智慧時代也有「人工智慧+」和「+人工智慧」。前者注重平台科技，後者注重垂直應用。從過去成功的企業和近期看到的機會來看，前者居多，但目前也逐漸出現諸如DeepMind之類的純平台式公司。

　　人工智慧企業數、專利申請數與融資規模時間趨勢上的相關度

　　從時間維度上看，全球人工智慧專利申請數、企業數與融資金額上，都呈現出持續增長的趨勢。

　　人工智慧企業數、專利申請數與融資規模規模分布相關度

　　人工智慧領域，從融資規模、專利申請數到企業數量排名上看，三者之間具有很高的相關性。美國、中國、英國、德國、加拿大等國家均在三個榜單上。

　　解讀

　　從地理分布維度上看，人工智慧領域的企業、投融資與專利上呈現高度相關性，一國的經濟實力明顯相關。在這三個維度上排名前十的國家，以歐美髮達國家及中國為主。

　　從時間維度上看，全球每年新增專利申請數與全球每年新增企業融資金額趨勢變化相當一致。

　　TOP20全球大學排名

　　在人工智慧領域，全球大學前20名，美國共有16所高校入圍，英國也有3所高校上榜。

　　TOP20中國大學排名

　　在人工智慧領域，清華大學位列中國人工智慧大學榜首;而在企業數量、專利申請數上表現不錯的廣東，其高校卻未能進入前10名。中山大學名列第11位，華南理工大學位列第17位。

　　全球企業人工智慧專利影響力排名(2011-2015)

　　微軟、IBM等老牌企業位列前茅並不讓人意外，值得關注的是達芬奇機器人(INTUITIVE SURGICAL)，2000年就通過美國食物藥品管理局(FDA)認證，成為了美國FDA批准的第一個腹腔鏡微創手術的自動控制機械系統。

　　TOP20全球企業人工智慧論文影響力榜單

　　除了互聯網企業對人工智慧比較關注外，近半傳統企業的上榜，意味著它們對這一領域的重視程度不亞於互聯網公司。

　　四細分領域企業排名(一)

　　四細分領域企業排名(二)

　　解讀

　　在上述四個細分領域的企業融資榜單中，機器學習與機器人企業的融資額度較高，比如，機器學習企業的融資額度均超過$50M，超過$100M的有四家企業。相較之下，計算機視覺企業融資額度偏低。

　　從國家方面看，美國企業佔據了絕對優勢。在各個融資榜單中， 除計算機視覺外，至少80%的企業均為美國企業。

　　中國在每個榜單上至少有一家企業上榜。其中，機器學習榜單中的中國企業碳雲智能(iCarbonX)表現矚目，融資額度達到$199.87M。