一、向基础设施进发的人工智能

　　时至今日，人工智智能作为科技发展最重要的趋势本身已无争议。但要实现人们想要的结果，比如安全的无人驾驶、人工智能理财、人工智能生活助手、沉浸感强的VR、逼真的AR等，还有很长的一段路要走。

　　但不管如何，人工智能的大幕已经拉开。产业的号角已经吹响。对于投资人和创业者来说，目前的智能手机为代表的移动互联网已经达到高峰，人口流量红利消失，要想获得更高的收益，只能向其他领域发展，而人工智能作为能够给人的生活、工作、娱乐等各个方面都带来颠覆性想象的领域。它是目前投资人和创业者重兵囤积的战略要地。

　　人工智能核心有两个方面：

　　一是数据，要有足够优质和足够多的数据；

　　二是训练数据的手段和方法，包括了计算能力和算法。

　　但对于普通用户来说，这些都是底层的技术，不可感知，也不需要感知，也不关心它内部的逻辑和系统。从满足需求的角度，用户确实无需知道，它最终一定会发展成为基础设施，像水、电、空气一样无处不在，不可或缺。但是，要成为渗透到人们生活中基础设施，需要有足够的应用场景去催化，光有土壤，没有阳光和雨露，树木不会茁长成长。人工智能要从从小树苗变成大森林，最需要什么来推动？

　　二、场景创新是人工智能发展的催化剂

　　随着人工智能、大数据、云计算、区块链等不断地发展，技术越来越高深，发展越来越快，但我们经常看到一种场景，就是一开始大家期望很高，资本疯狂涌入，媒体拼命造势，创业者激情无限，但过了一段时间，寒冬骤然到来，热情消退。比如我们看到了VR、AR，看到很多智能硬件等，人们从一开始充满期待，过段时间却是一地鸡毛。

　　但这没有问题，历史上曾经很多次出现过类似的事情，比如2000的网络泡沫，著名的webvan电商公司倒闭，但并不能得出结论，整个互联网电商是不可行的，到2005年之后，亚马逊、淘宝逐步起来，到今天电商非常成熟。

　　AR、VR、智能硬件、人工智能也面临同样的问题，行业发展的快慢，取决于很多因素，不仅仅有技术的问题，成本的问题，还有很重要的是场景创新。能不能有效地把技术与应用场景有效结合起来，也是行业能不能快速发展的重要因素。

　　当场景成熟了，产业的发展就进入了快车道。比如互联网金融的网贷平台，它首先要服务于银行无法照顾到的用户，他们没有征信，这就为科技企业提供了一个切入金融入口。科技企业从其他方面获得数据，比如网络上的交易数据，如电商平台，j2直播，利用了信用卡的账单数据等。一开始的风控模型可能很简单，无法高效识别真正的优质客户，但随着各种数据不断涌入来，风控模型不断完善，它能够在最短时间内获得比传统金融公司更强的的客户识别能力。风控的能力强，也意味着放贷成本大幅下降，同时，本来科技公司在获客成本上就有优势，最终必将在金融产业格局上形成颠覆性影响。

　　在这里人工智能、机器学习在风控模式的升级迭代上有不可比拟的优势。但这个优势来源于场景扩张。拉面馆的服务员小张这个月有两个老乡要结婚，孩子刚刚出生，要买奶粉，老板十天后才发工资，有小几千的资金周转需求很正常，但向亲戚朋友借也不好意思开口。如有小贷平台，能够快速到账，这就是刚需。诸如此类的金融场景有很多，所以，这个让人工智能在这种非结构性数据领域有大展宏图的机会，场景驱动了人功能智能的发展。

　　人工智能能否快速发展除了算力和算法的发展之外，更依赖于前端用户场景的创新和想象力。为什么无人驾驶目前发展最快，是因为它本身应用场景已经非常成熟。而更多人工智能要走向前台，要服务用户，更依赖于场景的创新推动。

　　比如人脸识别作为人工智能发展的一个重要部分。人工智能可以用人脸是被来支付，比如马云曾在汉诺威消费电子、信息及通信博览会（CeBIT）上通过人脸识别技术购买了一件商品。这就创造了一个应用场景。这仅仅是开始，还有更多的人脸识别技术应用到现实中，包括我们熟知的安防和安检中。而人脸识别跟医美场景巧妙结合的方式，让人看到了人工智能应用的更多创造性应用。有一个应用叫Facewin,它把人脸识别的技术应用了医美场景，用户在整形前，可以通过人脸识别技术挑选自己希望的形象。也就是说，用户术前就看到术后的样子，这样来确定自己的方案。就像发型应用一样，让用户预知自己想要的模样，但这个比美发更加重要，医美的反复修整难度更大。不然手术后再看到自己的形象，如果很不满意，这个体验非常糟糕，毕竟脸部形态不是随随便便可以更换的。

(换鼻子)