创投分享会注：12月6日下午，创投分享会第8期听书会在世贸天阶腾讯汇举行，本期来与大家分享的是《浪潮之巅》《数学之美》《文明之光》的作者吴军博士。听书会的互动嘉宾是英特尔中国研究院院长吴甘沙。这次的话题是机器智能大数据和硅谷的投资新趋势，两位的分享都是干货满满，本文汇总了他们现场分享内容，创投分享会进行了编辑，有删节。

硅谷创投新趋势

                  （图片来自于吴军博士现场分享的PPT：硅谷 2.0 VC的变化）

这些年美国 风险投资的金额，每年稳定在一年300亿美元，峰值的时候是在2000年前后，超过1000美元，其中硅谷占40%。但是从投入产出比来讲，过去两年比2000年高峰的时期还要高，它的回报很好。接下来20年有这样三个趋势：

1.云计算+移动互联网+大数据（正在进行时）；

2.机器智能（现在时）；

3.IT+生物医疗（未来时）。

将来所有的公司都是大数据公司

今后20年经济发展的动力就是大数据。什么是大数据？

1.大数据一定是数据量大，但也不仅仅是数据量大。

2.大数据不是结构化和非结构化的问题，根本特征一定是多维度的。

3.它强调完备性。

大数据跟机器智能的关系已经看逐渐清晰了，一旦产生的时候，它会让计算机好像变得很聪明，而为什么这时候爆发，有几个原因：

1.摩尔定律，存储量跟上来后，数据量就能够足够大，这时数据所发挥的作用就能成指数倍数地增长。

2.移动互联网，移动互联网时代人是真正的上了网，使得把我们人的数据真正的搜集起来了。

3.传感器技术，几年前我们把物联网炒得不行，现在多少有一点意思了。

我们可以想象这样的场景，以后我们在每件商品上贴一个传感器，你到家乐福买东西，选好东西过安检门时，后台就知道你是谁，买了什么。再和你的支付信息匹配，你手机上就有账单了，点一个确认就完成购物，省去了排队的时间。将来所有的公司，都会是大数据公司。举几个例子：

第一个是中国的风力发电公司，他们现在的问题在于：自己的产品装在哪里？每块叶片的工作情况和寿命是什么样？大数据能帮助解决其了解风力发电量，从而准确的判断市场。还能了解每块叶片的工作情况，从而准确维护，而不是过去一刀切五年一换。

第二个是PRADA，衣服上面有个防盗扣，它里面就装一个传感器，有了它就能知道一件衣服挂在那，被试了多少次，买了多少次。通过大数据的分析，就能明确知道衣服销量是店内陈设的位置不好，还是衣服本身的问题。所以通过传感器，他们的销售好了很多。

第三个例子有点搞，TARGET曾是美国第二大的零售，类似家乐福。他们通过数据分析，怀孕的妇女的购买需求是可以提前预测的，就把相关广告发送给顾客。一次，他们接到一个愤怒父亲的电话，说我这个女儿才15岁，你们给她寄婴幼儿的广告。经理赶紧道歉，当时把他安抚下来了。之后客户回访时，这个父亲反而道歉：“上一次是我错了，我的女儿真的怀孕了。”在大数据时代，数据中心可能比你更了解你。

大数据是机器智能的核心

谷歌的智能汽车，驾驶位是空着的。它上路跑了17万公里，只出了一次事故，还是人开车撞的它。这个项目是谷歌街景项目的延伸，从2010年到2014年，今年推出了真正的无人驾驶汽车。它没有方向盘，也没有刹车和油门，后来根据美国公路局的要求加了一个制动。大数据所做的就是让它更聪明一些，比如前面有一个紧急的事情可以停下来。智能汽车看上去是一个机器人，是一个智能问题，实际上变成数据处理的问题。未来的机器人，可能有一个数据中心，这是我们人真正害怕的东西。

未来是2%（的）人的世界

这是我今天想说的东西，讲了半天机器智能，未来的世界到底是人的世界，还是机器的世界，是不是觉得很可怕？

大家说富士康是血汗工厂，郭台铭先生要引进30万台机器人，有了机器人你卖血汗的机会都没有了。你可以说我读的是高大上的职业，跟卖血汗没有关系，机器不会影响我。事实并非如此，年薪三十万的放射科医生，美国医学院培养近十年才能上岗，专门辨别癌细胞。现在这份高大上的工作，有机器可以取代，而且比人工判断的准确率更高。

你要么当2%，要么当98%。未来世界，我们搞公平一点，征2%的人的税，给98%的人一个社会公平。但你给他们公平没有用，因为那98%的人前景是灰暗的，只需要2%就可以了，不要98%的人。美国采用了转基因技术后，农作物便宜得不得了，几十年之内人的体重一下子就增加了，别的什么东西也没得到。所以如果你现在不成为2%，就会是那98%。

提问：吴军老师强调未来是属于2%的世界，大家都很有危机感，在文学艺术领域，机器人是不是也能够超越人类？

吴军：机器能够使我们的不断地提升效率，但人有两点能力不会被机器人取代，第一个是脑力，第二个是空想能力，也可以说想象力、艺术能力。而我想强调的正是创造力、原创性，这是不管跟什么竞争的最根本的一条能力。

吴甘沙：创新刚才吴博士用了一个词原创性，这是一类，还有一类创新叫做组合式创新，基于现有的技术组建再进一步的创新。从原创新角度来说，基于大数据的智能应该说比较难，科学的发展，也不太可能靠大数据。但是在组合创新这一块，文学、音乐的创作都可以以假乱真，机器编曲能让专业人士以为是巴赫的风格。从这个层面来说，我觉得机器是能够胜任的。

提问：大数据的法律边界在哪里？

吴甘沙：现在大数据大家都在说，但是真正的玩家可能就那么几家，因为他们真正是拥有大数据的，未来如果大数据能够从根本上推动社会的发展，可能还需要数据的流通，就是没有数据但是有数据思维的这些人，他也能够接触到这些数据。数据一流通，就涉及到法律边界的问题，比如说数据拥有权。我在淘宝上进行了一次交易，这个数据是属于淘宝的还是我的？如果我跟我的太太共享一个帐号，后来离婚了，这个数据该怎么分割？如果一个人去世了，那数据遗产该怎么处理？我觉得这个拥有权是第一个问题。第二个就是隐私权，我什么数据不能让别人看。第三个是许可权，就是我什么数据可以给别人看，但是有什么约束，在什么时限、为某种目的你是可以用的，而且这个许可权是可撤消的。第四个是审核权，签订了协议后，你是否按照我们的约定使用我的数据了。最后一个，数据本身具有一种外部性，所谓外部性就是我采集的时候是因为这种目的而采集的，但是未来它可能会用于另外一种目的，我们强调的克强指数，克强指数的三个数据都不是直接关系到经济，但它能反映我们经济的运行情况。这是数据与传统资源不同，例如石油，它的价值在燃烧的一瞬间就完了，而数据是能够反复产生价值的。所以，如果谷歌，FB拥有我大量的数据，它在反复产生价值的过程中，我是不是可以要求有分红权，我觉得这些都是在探讨当中，变率的边界现在还不是特别清楚，但是我觉得未来如果数据充分的流通的话，一定要解决这些问题。

吴军：一方面，谷歌的数据是不介意共享的。另一方面，医疗数据是不太愿意共享，像美国的全国连锁医院，会搭建自己的私有云做这件事。而数据的所有权，中国现很少讨论，美国规定得比较清楚，但各地保存期又不一样，欧洲最严格。比如，在美国到了36个月，邮件是要删除的。这还是在数据没有流通以前，流通后问题更大。第三个方面，虽然现在很多大公司拥有数据，小公司不拥有，但是在做大数据分析和工具的小公司并不少，有的还很成功。在创业上，像这样服务企业数据、团队协同的的大数据的公司也是不错的。

提问：BAT在大数据人工智能运用方面，这三家的实力和未来的前景如何？

吴军：阿里巴巴应该是位置最好，它离商业最近，最容易用大数据变现。数据量来讲，腾讯是最多，但数据是非结构化的，数据使用还有法律问题，而且腾讯自己不是做商业的，变现过程会比较长。百度通过点击的模型提高搜索质量，已经用上了大数据，如果说百度有什么缺失，就是在移动互联网上的进度比另外两家慢了一点。

吴甘沙：我想从数据量来看，我了解到百度的数据量也不小。从基础设施我感觉阿里巴巴这块比较强，尤其是系统。再说机器智能、机器学习这些方面，三家都在做。但我的观察，他们三家的领导在外面讲的话，有不同的侧重点：百度的话非常强调技术，阿里强调生态系统，而腾讯强调一些链接和新的概念。