最近，中国最火的两个话题：一个是人工智能，一个就是北京房价。北京房价起起伏伏，牵动了我们的心。
回想，我来北京不久，被我的房东赶来赶去，实在没地方住了，咬牙在通州买了房子。我记得，那时房子均价3000多块，当时身上只有几万块。交房时，我坐在一楼小阳台，心想——一个月供三千块，还不起怎么办？后来，横下心，大不了把房子卖了，回老家。
一晃几年，通州也不是当年的通州了，房价也涨成这样，四处都是哀嚎一片。
那个时候，我作为北漂一族，也是一点点靠自己的努力，奋斗着。从未想到，有一天，猎豹能登陆纽交所上市。2014年5月8日，我站在敲钟台，看着台下忙忙碌碌的纽交所员工，按响了敲市钟。当时的我，感慨万分。
我在想，我为什么能从一个月供3000块而惶惶不可终日的北漂，成长为一个有机会做成一家美国上市公司的人呢？
这么多年，我一直在不断思考。
我认为并不是因为我多么出色。有一天，有那么一个机会，我进入了互联网，进入了一个当时被绝大部分人都不看好的行业。
这个行业，在传统行业的公司看来，无非就是一个WebPage；在技术人眼里，它就是一个TCPIP（又名网络通讯协议）；在传统硬件厂商那里，它就是一个简单的门户。总之，它没什么新奇特别的。
然而，却有一帮无所畏惧、不知天高地厚的年轻人，在这个行业里不断打拼，孕育了一批又一批互联网的创业者。这些创业者，要说起点，我并不认为有多高。但在这个行业，他们获得了其他行业所不能获得的认知。他们对整个互联网的理解，对用户的理解，对信息传递的理解，远远超越了工业时代那一代又一代人的整个积累。
正因为这样一个单点的突破，使得像我这样一批创业者有幸崛起。
认知是人类前进的唯一武器
我读过一本书叫《人类简史》，当时特别激动，于是飞到以色列，拜见了这位作者，请他到北京做过一次交流。为此，我写过一篇文章《认知是人类前进的唯一武器》，包括智人的崛起，就在于认知。不是因为智人脑容量比别的动物大，核心是他们能让很多人相信一个虚拟的事情或概念。
人类从相信过去的先贤，相信孔子，相信穆罕默德，相信释迦牟尼，变成了相信科技。相信科技改变生活。尤其，过去20年，中国坚信了互联网。
互联网是全人类的头脑风暴。它就像珊瑚一样，珊瑚很弱小，但一个腔体能把所有珊瑚连接在一起，长成巨大坚硬的珊瑚礁。互联网，可想像成一个网络。它将以前散落在全世界的、聪明的脑袋连接在一起，使得所有人快速作思维的碰撞。
正因为这样，人类知识的传播时间，极大被缩短。过去，一个概念的传播，至少需要100年，或是几百年。像牛顿的几大定律，如果要传到中国，最终变成中国的生产力，经历了从鸦片战争到洋务运动，再到最后的新中国，我们才真正接受了这样的现代科学知识。
到今天，一个AlphaGO出现，世界各地都在研究它的论文。这个传播速度已在极快地缩短，这背后孕育着巨大的生产力。
人和人之间最大的差别就在于认知
我再把这个概念与人结合起来。我们不妨思考一下：一个人怎么才能从一群人中脱颖而出？一个人如何才能变得与众不同？
我记得，第一次见雷总时，内心激动万分。那时，他刚离开金山，朋友引荐我们认识。见他前，我还在幻想，他的脑袋后面是否会有一个光环？第一次见马化腾时，我也在幻想，这个人是不是三头六臂？
后来，跟他们交流久了，也经常去讨教，发现其实他们都是非常勤奋的一帮人。雷总每次跟我聊天，到半夜还非常亢奋。腾讯也有很勤奋的一群高官。某次大战，我跟腾讯有过亲密接触。有一次我约Pony和Martin，他们说你晚上12点有没有时间。
你看，都是一帮很勤奋的人。
但，勤奋的人也有很多啊，到底是什么造成了他们现在都还像神一样地存在呢？我们有没有机会接近他们？
我在最近的一篇文章《所谓成长就是认知升级》专门总结一句话叫：技能的差别是可量化的，而认知的差别不可量化，是本质的。也就是说，你对一件事的观念和看法，决定着你对一件事情坚信的坚决度，以及能不能快速掌握信息并做出正确决定。这可能是人和人之间最大的差别。
认知是唯一的壁垒和成长的核心。猎豹抓住的上一个认知是中国互联网的国际化，那么，下一个机会是什么？
深度学习的三个机会
我看到的一个机会是深度学习。很多人会说，深度学习就是一个概念，你为什么要做深度学习？AI+时代，你有什么机会做出深度学习？
我想，从三个点来讲，为什么猎豹会有机会？当然，这三点的前提是——移动互联网本质的核心竞争已经结束。
第一，深度学习是算法革命。它把分散在各个领域的算法集中起来了。以前做语音的、做图像的、做无人驾驶的，做SLAM空间定位的，每一项都是一个专业，专业之间的算法差别也非常巨大。
但有一天，突然有一个东西出现了——叫深度学习，既可解决语音和图像问题，又可解决无人驾驶问题，可解决股票交易问题，还可解决下围棋的问题。人类历史上从未出现这么有魅力的东西。
随之而来的芯片革命也已经开始。去年年初，NVIDIA股价从20多亿美金，涨到年底100多亿美金。有一个NVIDIA工程师告诉我，2014年他们的CEO上台，在内部会议上说放弃MobileCPU，全力以赴做GPU，整个公司都快炸锅了。但事实证明，他们在这里的深远布局，做得非常对。
为了解自动驾驶技术，我专门拜访过以色列的Mobileeye，前不久刚被英特尔收购。拜访完了之后，我认为，Mobileeye很快就会被NVIDIA颠覆掉了。因为Mobileeye所有的算法都是基于传统的CV算法。
包括谷歌的无人车也一样。我跟他们的创始员工聊了两个晚上。聊完以后，我买了两辆特斯拉。我的P90D跑在北京的五环上，已可放开双手，自由直播。而谷歌的无人车，还在那里，进行工程化演算。
你会发现，其实真正恐慌的应该是大公司。
因为他们积累了很多的技术，不管语音，还是视觉，在深度学习的冲击下，很多算法都被颠覆掉了。前不久，我见了一个国内某知名大公司实验室的负责人。他说他做了7年翻译，后看到谷歌一篇论文，突然发现，他原来做的翻译技术，全白积累了。
深度学习本质在降低技术壁垒。如果以前猎豹要出一个语音产品，我都不敢想象；或者猎豹自己的人脸识别，能做到全球排前几名，我也不敢想像。但近期，我会披露一些我们取得的一些成果。
我认为，越是大公司喊他们想做的，其实越是他们恐慌的。
第二，算法驱动变成数据驱动。每一篇论文对整个行业还是有推进作用，但由于基本算法模型的固定化，算法的驱动力，已大大降低。当然，我们也希望有一个算法神人，再发一篇论文，又把某个领域往前推进几十年。
但从整个动向来看，比如斯坦福大学教授李飞飞加入Google，都表明这场人工智能的革命，是以工业化和数据驱动为主的。数据量大了之后，产生的巨大推进量，可能远远胜于一篇论文。而大量的数据，同时也需要进行标注。
所以，大规模标注数据，成为核心竞争力。
这个概念有一点误导。比如你说话的声音，就像我现在说话，被上传到网上，它并不是人工智能可用的数据。你必须找人把声音数据里面的关键点标注出来，才是人工智能可用的有效数据。有一句话叫——人工智能今天还是，要多少智能，就需要多少人工。
第三，深度学习的机会在于和应用的结合，而不是技术输出。深度学习的核心是数据驱动。虽然你有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参，很快拉平优势。未来深度学习会变成基础的技术运用，很多公司都会具备深度学习的研发能力。
举几个例子。我们收购了一家公司叫NewsRepublic。两个季度内，我们用深度学习做出了个性化推荐系统，能把用户的点击行为，变成数据标注的一部分。
我们还做了一个直播平台Live.me，现在是美国最大的第三方直播平台。每天有几十万的美国用户开播，会产生上千万张标准人脸。这个数据，使得我们能够精准地鉴别涉黄视频、小孩直播及无直播内容或不露脸的直播。
这一次，中国在科技浪潮上是赶在美国前面的。深度学习有40%的论文都是华人发表的。我们跟这些专家沟通起来，已经没有语言障碍。今天中国的GPU运算能力和编程能力，也有了足够的积累。
我相信，后手机时代一定会来临。手机使用时长，不会有爆发性增长了。越来越多的智能设备像Amazon echo，和我们梦想中的机器人，一定会走进我们的生活。中国最大的机会就来自于人和机器人共存的时代。
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