2015百度聯(lián)盟峰會(huì)今日召開(kāi),李彥宏在會(huì)上分析了中國(guó)經(jīng)濟(jì)未來(lái)的兩種結(jié)局。“某種意義上中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展代表了中國(guó)的發(fā)展,中國(guó)要向哪里去?中國(guó)的結(jié)局是什么?我認(rèn)為最終的結(jié)局有兩種可能性。
以下是他演講的部分實(shí)錄:
我對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)處在什么發(fā)展階段需要再次做一個(gè)判斷,大幕拉開(kāi),第一幕已經(jīng)結(jié)束。也就是pc互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束。
第二幕是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),現(xiàn)在正是令人興奮,很多高潮也有很多不確定性的階段。這一幕還會(huì)持續(xù)多久?我不知道。但已經(jīng)有人問(wèn)我,下一幕是什么?我們明年峰會(huì)再講。
今天我想講的,最終的結(jié)局會(huì)是什么?這對(duì)我們每一個(gè)人更加重要。我覺(jué)得有兩種可能性。先講第一種:傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)依靠互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)獲得生意獲得利潤(rùn)。
十年前,我們討論互聯(lián)網(wǎng),就覺(jué)得中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)懂產(chǎn)品的人很少,所以我們通常姚參考的是美國(guó)或者韓國(guó)有些什么東西。那時(shí)候整個(gè)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者就幾十萬(wàn)人,很多優(yōu)秀的人沒(méi)有進(jìn)入到這個(gè)領(lǐng)域。
而今天可能是幾千萬(wàn)人的規(guī)模上相互競(jìng)爭(zhēng)。今天面臨的產(chǎn)業(yè)格局是非常不一樣的。今天我們隨便跟那個(gè)行業(yè)的人聊天,都想問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)+怎么樣?今天的互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)完全不同規(guī)模的東西。
今天7億多網(wǎng)民的概念其實(shí)是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)滲透率超過(guò)50%。某種意義上中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展代表了中國(guó)的發(fā)展。中國(guó)要向哪里去?中國(guó)的結(jié)局是什么?
2011年聯(lián)盟峰會(huì)的時(shí)候,我講了兩個(gè)機(jī)會(huì),一個(gè)是讀圖時(shí)代,一個(gè)是中間應(yīng)用。后者就是各行各業(yè)垂直平臺(tái),本質(zhì)是某一個(gè)垂直行業(yè)打造一個(gè)平臺(tái),這個(gè)趨勢(shì)現(xiàn)在越來(lái)越明顯。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生,本質(zhì)都是通過(guò)自己平臺(tái)把線下某一個(gè)行業(yè)的主要商家吸引到這個(gè)平臺(tái)上。只有做某個(gè)行業(yè)的平臺(tái),才能拿到投資,培養(yǎng)用戶習(xí)慣。每一個(gè)行業(yè)通常是多個(gè)這樣的平臺(tái)在占領(lǐng)這個(gè)行業(yè)。
而整合趨勢(shì)會(huì)使這些平臺(tái)更加強(qiáng)大,問(wèn)一個(gè)問(wèn)題,若干年后,每一個(gè)行業(yè)都產(chǎn)生強(qiáng)大垂直平臺(tái)時(shí),會(huì)不會(huì)使得傳統(tǒng)公司都給這些平臺(tái)打工?所以最終中國(guó)經(jīng)濟(jì)會(huì)不會(huì)是幾個(gè)通用平臺(tái),剩下的都是垂直平臺(tái),傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)都在這些平臺(tái)上活動(dòng),依靠他們獲得生意獲得利潤(rùn)。是不是有這種可能性?如果這種情況出現(xiàn),對(duì)中國(guó)整體是好還是不好?這是我們需要花精力去思考的。
最主流的產(chǎn)業(yè)其實(shí)是教育、醫(yī)療、金融、汽車喝房產(chǎn),他們代表中國(guó)經(jīng)濟(jì)支柱,他們現(xiàn)在都在擁抱互聯(lián)網(wǎng),并且處在迷茫,他們?nèi)绻€不知道怎么參與?那么將來(lái)其前景堪憂。
而未來(lái)第二種結(jié)局,可能真的是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)找到提升自己的正確方式。以上兩種哪一個(gè)是主流?我們拭目以待。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問(wèn)題。通過(guò)創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開(kāi)源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過(guò)層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過(guò)多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來(lái)革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過(guò)游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問(wèn)題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來(lái)AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過(guò)模擬人類學(xué)習(xí)過(guò)程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。