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我们金融业的高速的智能化的发展，它发展的速度，它用一个指数型的成长的速度，它所创造的新的生产力、野蛮的生长，到了我们的很多监管空白区和道德空白区。在这些空白区里面，它野蛮生长必然会导致很多的金融乱象的产生。

目前中国的整个人工智能的发展，其实我们更多是在应用领域的大规模的推广，但是在整个人工智能的底层技术，我刚才说的三个东西，算力、算法和数据上，我们几乎只有数据上的优势。

因为中国确实有一个巨大的消费者市场，我们有大量的数据，不管是我们的基因数据，我们的金融数据，我们的消费数据，非常的丰富、完备，这是我们中国做人工智能的一个优势。

但是实际上，在底层的算力和算法上，我认为中国是没有太多的优势，尤其在最基础的理论研究上，我们基本上都是把架构搭建在西方的这一整套的算法和算力之上的。我们在芯片上，在程序上，在算法上，没有什么太大的优势可言。

当然我们也可以看到，大部分人工智能的大规模的先进应用，其实是在中国率先出现的。所以我觉得这个也未必是一件坏事。尤其现在又一个很新的运算流派出来以后，叫生物的进化算法，这个是非常先进的一个东西，但是也相对比较前沿。我觉得其实在这个领域里面，如果中国的创业机构或者说人工智能机构能够取得先机的话，我们还是有弯道超车的可能的。

【新闻背景】

根据德勤在2018年11月发布的《中国人工智能产业白皮书2018》，2018年，中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。

据市场研究报告《从技术和垂直行业看人工智能市场——全球机会分析和行业预测》称，2018年至2025年，全球人工智能市场规模预计将从2016年的40.65亿美元增长至1694.11亿美元，复合年增长率达到55.6%。

机器学习已被成功应用到多个领域，如亚马逊智能助手Alexa的语音识别，Facebook自动标记照片功能的人脸识别，无人驾驶汽车中的行人检测，以及医疗和金融等领域的人工智能算法。

有专家推算，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%。到2030年，人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。

大部分今天在国内上市场上飘来飘去，所谓的人工智能的项目，其实都是假项目。

生产力和生产关系是我们看人工智能项目的核心，而不是简单地去看一个项目的投入产出。

我认为所有的传统的定义的指标，其实面对一个人工智能项目，它基本上会失效。

我们也看到，过去几年很多独角兽类这种项目，其实它早期的财务预测我们把它翻出来，从今天来看其实没有什么太大的意义，就错的离谱。所以这个领域的投资是非常非常专业的一个领域，就是说绝对不是说一个小散或者说一个业余的投资者应该去参与或者追逐的一个领域。

最后其实人工智能这个领域，我觉得最难解决的一个问题就是估值的问题，就是这个项目到底怎么去估值？老实来讲，就是在你能够承受的范围之内，你觉得心理上可以接受，你只能靠你的商业常识以及技术常识，还有你的资本常识，你综合做一个判断就可以了。

最后它就是一个非常高风险，就是说你要做这方面投资，你一定要非常的分散，千万不要说我手里有个几千万，然后我砸到一个人工智能项目，除非这个项目是你自己的创业项目，你可能要孤注一掷全部投进去。

作为一个专业投资人的话，我认为你最起码应该在同样的领域里面，或者说产业链不同的角度上，你要做一定的分散布局，你才有可能大获成功。

首先，我会比较看好图像处理相关的人工智能的集群化高速的发展。

主要有几个原因：

一个就是算力和算法变得越来越便宜。你光看车库的识别这么简单的一个应用，无非要辨认一下真假，然后把这些数字认出来，这是非常简单的应用，它现在已经开始大规模的推广。

未来我觉得很复杂的这些应用，跟图像识别相关的，会在2019年有一个爆发式的发展。

我能够想象的就是安全领域，这可能是最大的一个蓝海市场。掌握这个数据或者掌握算法的机构可能会产生一个爆炸性的投资机会。

为什么这么说？我举个例子，比方说你到这个机场里边，现在你看有安检，包括有各种控制，其实都是为了一个安全的问题。其实人在这个过程当中的全面的介入是非常的重要的。

我们可以去想象：如果这些摄像头本身都具有了识别和智能的话，我们可以想象，其实我们一下子就会把整个机场的安全的环境完全提升不止一个量级，而且它会非常的稳定，它不会像人，人会疲劳，人有的时候会走神，人有时候会判断失误，他会犯各种错误，但是计算机不会犯这些错误。

万物互联的可能是下一步。但是2019年，我觉得万物监控可能是2019年的一个关键词。