落后最怕的是思維方式的落后。

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過去獵豹在安全和工具層面，抓住了上一個時代的大風(fēng)口。如今這條賽道不再像以前那樣野蠻生長。

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入下半場，廣度紅利時代結(jié)束。原先粗放式的流量經(jīng)營模式遭遇瓶頸，用戶增長受限，且再難出現(xiàn)爆發(fā)性機(jī)會。下一個機(jī)會點在哪?

我講過，人工智能會是下一個風(fēng)口。

但，首先我們必須認(rèn)識到——人工智能一定不是簡單的一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也不是用一個新的函數(shù)替代一個舊的函數(shù)。人工智能是對整個產(chǎn)業(yè)的重構(gòu)，是對我們整個思維方法的重新塑造。

它將現(xiàn)實所有物理事件產(chǎn)生的東西歸結(jié)于一個點——數(shù)據(jù)。然后，再把這個數(shù)據(jù)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式去認(rèn)知和理解，達(dá)到過去所有算法無法企及的高度。

而深度學(xué)習(xí)，無疑成為當(dāng)今人工智能大爆炸的核心驅(qū)動。它不只是一種算法的升級，而是一種全新的思維模式。

今天，我們完全可以利用深度學(xué)習(xí)，利用海量數(shù)據(jù)的快速運算，消除信息的不確定性，幫助我們認(rèn)知世界。

這種認(rèn)知的可能性，最廣為人知的就是AlphaGo打敗李世石。我說過，現(xiàn)象即規(guī)律。這個現(xiàn)象給我***的啟示就是——把過去圍棋的定式算法問題，轉(zhuǎn)換成了黑白點的數(shù)據(jù)問題。它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力，去理解人類記錄過的圍棋數(shù)據(jù)，以及自己左右互搏產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，在人類也不明白的情況下，一舉碾壓了人族。

它帶來的顛覆性在于：將人類過去癡迷的算法問題，變成了數(shù)據(jù)和計算問題。

我認(rèn)為，這是重構(gòu)技術(shù)模式，產(chǎn)品形態(tài)，用戶理解的新方式。深度學(xué)習(xí)的突飛猛進(jìn)，也將使得獵豹這樣的工具廠商，有機(jī)會與社交產(chǎn)品站在同一維度同臺競爭。

唯一需要思考的是：如何讓用戶成為一種生產(chǎn)力?

比如，你覺得特斯拉是汽車生產(chǎn)商嗎?如果你重新?lián)Q個角度，會發(fā)現(xiàn)特斯拉本質(zhì)是一個數(shù)據(jù)采集器。它利用汽車載體實現(xiàn)了對人類駕駛行為的觸達(dá)。

我***買的特斯拉P90D，已經(jīng)可以自主學(xué)習(xí)變道。它會多次來回試探，學(xué)習(xí)你開車的動作。你每一次開車，都是在給它貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)。它跟谷歌的無人駕駛有很大不同。

他們走了完全不一樣的路線，思維角度也不一樣。

谷歌是傳統(tǒng)的軟件工程思維。用高精尖地圖，把一段路的地圖精確到厘米級，以便車子開的過程中就知道路況，通過激光來避開路面障礙。但問題在于，這套方案，只有知道地圖和路況不發(fā)生改變時才能運行。

但特斯拉用的是NVIDIA+Mobileye的方案，跟人開車的狀態(tài)一樣。它認(rèn)為，輔助駕駛到了一定程度就是實現(xiàn)無人駕駛。只要收集大量的駕駛數(shù)據(jù)做處理。不用管地圖，用產(chǎn)品就能實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集。實際上，就是把所有路況信息和人的操作動作數(shù)據(jù)化。

我認(rèn)為，未來的公司本質(zhì)都是數(shù)據(jù)公司。市場的競爭，一定會從技術(shù)競爭演變成數(shù)據(jù)競爭。

各公司的商業(yè)策略和產(chǎn)品策略，都會圍繞著獲取數(shù)據(jù)開展。后進(jìn)的公司要想不坐以待斃，唯一的辦法就是快速獲得數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)絕不只是一場技術(shù)革命，或一種算法的改良。本質(zhì)上，它是一種全新的理解用戶和商業(yè)模式的思維方式。