极视角联合创始人罗韵：移动互联网促进AI再跳跃，技术红利始终存在

4月17日，以“进击•融合”为主题的《猎云网&AI星球2018年度人工智能产业峰会》，在深圳大中华希尔顿酒店隆重召开。此次峰会由猎云网&AI星球主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、创头条、蜂巢协办。上百位人工智能行业顶级专家、知名投资人和精英创业者到场，与会共同交流现今国内人工智能行业发展的创新变革与机遇，旨在促进行业整体向前发展。峰会现场干货满满，座无虚席。

现场，由松禾资本合伙人汪洋主持，爱啃萝卜机器人CEO佘元博、极视角联合创始人罗韵、SpeakIn势必可赢科技COO易鹏宇、驭势科技首席生态官邱巍，以及慧拓智能机器有限公司CEO曹东璞就“融合裂变，预见AI技术创新下一幕”展开圆桌讨论。

罗韵表示，人工智能这个领域，移动互联网是很好的趋势。它让人能够慢慢去把科技平民化，同设备交互变得更加简单。而且，通过移动互联网的作用，我们积累了大量的数据。这样，我们就能进一步地思考，怎么样把数据加以利用起来，进而服务到更多的人群。

过往的移动互联网或者O2O，可能更聚焦的是线上的场景。但是，AI是很好的从线上转线下或者让线下赋能的手段。

此外，主持人还问道：关于入局者过多，现在是否仍存有技术红利。关于这一点，罗韵回答道，技术红利依然存在。如果技术红利是有周期性的，它帮我们很好地解决一个问题。当红利退去的时候，我们更重要的考虑是，这个产品，我们本质上要用它来解决的是什么问题？技术本身有红利，但是，技术层面接触不到的，是我们了解到的行业里面具体的需求，或者是每个行业里面的具体场景怎么样与AI结合，去实现产业的升级。

此外，她还提到，我们对AI是持有刚需的，但是，当下是无法判断这个需求是否真实存在。因此，我们可以从以下两点找到突破口：是否有数据基础，技术本身能否很好地解决问题。

以下为演讲实录，猎云网整理删改：

汪洋：大家好！今天非常高兴参加猎云网在深圳举行的活动，我是松禾资本的汪洋。论坛的第一个环节，我想请台上的嘉宾各自介绍一下自己的公司和情况。

罗韵：大家好，我是深圳极视角联合创始人罗韵，同时也是技术合伙人。我们公司在2015年落地深圳，目前主要的研发方向是人工智能领域的计算机视觉。我们搭建了一个基于AI的人工智能平台，平台上下载了接近200种人工智能的算法，大家也可以理解为，我们公司做的是人工智能领域的APP Store，我们提供的人工智能解决方案有近百种。也可以理解为，我们公司做的是横向领域，在给每个传统领域，甚至落地行业去做技术服务，去实现AI真正的赋能。

汪洋： 大家都知道人工智能这两年特别火，人工智能不是新鲜的东西。人工智能的研究大概有60多年历史，从最早的文本研究到上世纪90年代，大家都知道当时IBM深蓝机器人击败国际象棋大师。上世纪90年代之后到最近的2015年，这20多年的时间里面，人工智能并不是很活跃。也就是在2015年之后才真的掀起了一波热潮，所以我想问一下，人工智能为什么最近几年一下子变得活跃起来，变成风口上的猪？

罗韵：我觉得人工智能这个领域，移动互联网是很好的趋势，它让人慢慢知道可以用科技的手段去完成生活化的事情，并且通过移动互联网让人们去习惯生活和智能设备之间如此亲近。移动互联网前期的作用，使得我们有了大量的数据，有了数据之后便产生了对数据的思考：怎么样利用起来，进而服务到更多的人。

移动互联网其实是对AI起到了很好的前期市场教育作用。从技术层面上来看，以前的服务器、设备等基础设施没有如今这么完善。发展到近两年，云服务使得整个基础设施变得完善。第三方面，我觉得是在于，从创业者的角度来看，可能过往的移动互联网或者O2O，可能更聚焦于线上的场景，在线的场景。有了在线场景，大家就会慢慢地思考线下的场景怎么办，AI也是很好的从线上转线下或者让线下赋能的手段，正好是这三方面都起到了很好的推进作用，才使得这两年的AI技术突然火爆起来。

汪洋：现在， 很多人工智能项目还是有红利的，包括做项目投资都非常关心技术的情况。你们怎么看待技术红利在人工智能创业领域的优势，这个优势能够持续多久？后面人工智能的门槛变得越来越高，那人工智能创业对于创业者的核心竞争力是什么？

罗韵：我是承认的，肯定是有技术红利的。我觉得很正常，在当下发展阶段里面产生的好技术，我们利用技术很好地去完成一件事情。如果技术红利是有周期性的，它帮我们很好地解决一个问题。当红利退去的时候，我们更重要的考虑是，这个产品，我们本质上要用它来解决的是什么问题？可能这样的回归才能保持人工智能下的竞争力。这也是我们目前做的一些解决方案。技术本身有红利，但是技术层面接触不到的是，我们了解到的行业里面具体的需求，或者是每个行业里面的具体场景怎么样与AI结合，去实现产业的升级。真正可以把红利利用起来的是，一定要把技术怎样利用以及解决什么问题给思考好。

另一方面，我们都离不开AI，刚才也一直有提到，我们会判断有些需求是不是伪需求，当下确定不了。但是有两个点是很好的判断，需要他们有一定的数据基础，如果本身的数据基础不是那么充足，那这个技术的落地就存在很大的困难。另一方面，技术本身有没有定义好它能解决的问题，我们思考的是怎么样去解决这个问题，有多少可以用AI解决。

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