原书作者：周鸿祎

一、人工智能，智能硬件

对人工智能三个观点：

1、人工智能有泡沫

深度学习、人工智能，在美国会成为下一个产业的泡沫

2、单纯人工智能没有商业模式

人工智能要与领域或产业结合。

AlphaGo——围棋，基金管理等。

3、人工智能还不足威胁人类

至少需要5-10年发展

人工智能的两个分支：

一个是无规则，计算机读取大量数据依靠统计、概率分析等方法进行处理实现人工智能

二是基于神经网络的深度学习，是人工智能的能力不断提高。

真正的智能硬件是跟人工智能的大数据的人工大脑连在一起的，使得这些计算能力比较弱的智能硬件能够以一种更友好的方式跟我们交互。

人工智能+大数据，开启新一轮发展高潮

大数据的核心是企业技术：数据收集、存储、分析等，是在后端发生的，只有技术人员可以看见。

大数据的成功不是有实现技术的某一方面而实现，他需要把技术、人和流程糅合到一起，收集数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据和对数据进行可视化等工作时候分工的。有的是机器来完成，有的需要人来做，但是整体需要无缝集成起来，也就是说，以数据为中心，公司整体以数据驱动。

大数据发展的5个阶段：

1、部署阶段

Hadoop（开发和处理大规模数据的软件平台）试点

2、生态体系正在成熟

大数据创业持续进行，公司数量与日俱增。大数据中心从基础设施（开发者和工程师）转移到数据分析（数据科学家和分析师），甚至在应用方面已经初见端倪。

3、大数据基础设施持续创新

数据库领域内出现了很多玩法，图形数据库成型、专门数据库出现，数据仓库也在不断演变。

4、大数据与人工智能结合

很大一部分人工智能在某种程度上来说是大数据的产物，深度学习概念10年前提出，但真正发挥作用还是在应用到大数据之后。人工智能与大数据关系紧密，一堆天生拍档。

5、大数据应用的加速发展

国内互联网公司交流，提出“用户信息安全三原则”

1、数据是用户的资产，只不过用户把他托管在互联网公司的服务器上

2、用户有知情权和选择权，企业要使用，需要拿到授权

3、互联网公司有义务维护用户的数据安全

人工智能发展，是持久战

未来10年，人工智能的主要发展，依然局限于专用领域内的定向智能化，只有人脑芯片的硬件架构取得新进展、运算呢你极大提高，专用智能才有可能进化为通用智能。

通用人工智能生态格局：

1、人脑芯片

2014年IBM TrueNorth的大脑原型芯片，用于计算机专业学习领域。

TrueNorth芯片集成100万个神经元和2.56亿个突触，相当于1只蜜蜂的大脑，

而正常人的大脑包含1000亿个神经元和无法统计数数量的突触。

虽然和人脑差距巨大，但可以用人脑的思维模式去探测和识别，比如探测出字母，识别单词和语句。

2、量子计算

现在计算机存储数据的方法是根据晶体管电路的状态，而量子计算则根据粒子的量子状态，使用量子算法来进行数据操作，可以大幅提升并行计算速度。

谷歌曾在2014年开始量子级计算机处理器，提供人脑思考的大脑。

遗憾的是，业界近期还有出现研究成果。

3、仿生计算机

仿生计算机解决构建大规模人工智能网络的问题。普通CPU、GPU处理神经网络的效率极低，并且占地、散热、功耗等方面都存在问题。

专门的神经网络处理器可以解决此问题。

国内团队，已经研发出，相当于主流GPU，21倍性能和300倍性能功耗比提升。

真正的人工智能，想真的具备人脑思维，除了智商，还要有情商。

北京诞生的“公子小白”是这样一个机器人，

它拥有情感表达系统，可识别人类的表情，并传递自己的情绪。

图像、声音、面部识别，系统变得越来越精准，机器人能否拥有像一个正常人那样独立思考的能力？

周和kk有过一次交谈。在他的思想里，未来人工智能会产生自己的意识，这会为我们掌握它带来一定困难，但不会形成毁灭人类的威胁，绝大多数人工智能只会是工业人工智能服务型电器。

但人工智能会取代人类的工作，莱斯大学计算机工程教授摩西.瓦迪认为，30年后，计算机可从事人类的所有工作，造成超过50%的失业率。

周认为，强大的人工智能代替人类工作是好事，超过人类工作的商业价值，从而养活所有人。他担心，人类如何保持学习心态，而不是丧失斗志，无所事事。

眼下谷歌、微软、苹果和脸书，在加大研发，国内有讯飞、百度等几家，落后并不多，某些方面还引领世界。

二、360方向和目标

360是一家科技公司，未来主要业务也是围绕科技展开

要抓住人工智能这波浪潮，并为之肝脑涂地。

360的战略规划，全线硬件产品想人工智能看齐，从图像识别和大数据两个方向深度拓展。

芯片、算法、智能硬件及自主学习能力方面落地

四个层次具体如下：

1、最基本的硬件层面，云、端上，进行深度学习的专用芯片；

2、面向大规模深度学习、训练的多机多卡软硬件平台，以及基于深度学习的各种人工智能的前沿算法；

3、基于人工智能的智能硬件产品；

4、在人工智能或深度学习的技术上，是智能硬件具备自主学习能力。

360智能硬件：

儿童手表

儿童机器人

行车记录仪

花椒人脸识别打分

和北京电视台合作，投资新媒体集团

智能摄像机（家庭监控）

三、手机行业复盘

为什么做手机？

1、手机是真正刚需：

满足刚需、痛点、高频3原则，连接一切

2、未来任何智能设备，都可以定位为“手机”

传感器+芯片+操作系统+网络连接，仅是外观不同

硬件vs软件，难点在哪里

1、小步快跑快速迭代，在硬件领域并不适用

用户购买和使用成本高，粗糙不美观用户不买单；

到达用户手中，难做修改；

新设计修改到出厂可能至少六个月。

2、开发难度大很多

智能硬件产品=工业设计+元器件选择+质量控制+供应链+软件+...

3、更需平衡和取舍

4、产品原型到量产面临挑战

实验室环境——代工厂

自有工程师——代工工人

5、供应链可能成为致命弱点

软件100-1000万，服务器和流量

硬件10万-100万产量，是质的大飞跃，并不容易

元器件备货

生产商为提高自己毛利，量产降低元器件质量，影响良品率，软件可以用补丁修复，硬件更换元器件，比软件复杂的多。

6、犯的错误：产品因为太多细节失去了焦点，让很多用户无法发现突出点。口号“岂止安全”并不满意

7、手机真正的创新很难

8、转念：硬件免费不对劲

成本和风险（库存、时间：开模至少3个月）

链条长：物流、仓储、供应链

靠硬件挣钱，物流仓储等都是成本。

看好智能硬件：

1、提供优质服务

2、消费升级

3、产功能细分

创业&公司管理和产品观，两个主题，也很精彩，欢迎阅读原书

对周鸿祎的技术范留下新印象，

善学习，拼搏心态，没变，感觉他的脾气貌似好一点了。

原书阅读时间5小时10分，

笔记梳理4小时29分。

20161127