AI互联网：想象不用工作的日子(2)
显然只有及时充分感知到环境的变化智能助理才能变的真的智能。也只有真的感知环境才能有真的自动化。假设我们对智能助理说：请帮我放首歌吧。这个时候如果什么数据都没有，那智能助理唯一能做的事情是随机选一首，最终结果就是你可能喜欢刘德华但出来的是鹿晗。这不是智能不智能的问题，你让一个陌生人在打电话的时候给你推荐首歌一样是这结果。这时候为了让智能助理真的智能，那需要让它有眼睛、耳朵和记忆。假设说它有了记忆，那从你的历史数据中就会发现你是个中年大叔，听歌也比较怀旧，那就不会推鹿晗给你了，但如果没有眼睛和耳朵那它还是可能在你想放浪漫一点的歌时候来首哀伤的破坏气氛，为了解决这问题就需要感知环境利用到眼睛（比如摄像头）和耳朵（比如麦克风阵列）的能力，通过他们智能助理就可以识别出你是一个人躺在床上还是在和女朋友一起，是在咖啡厅还是一个人在大街上。
传感器这个技术点上正向信号是传感器的精度和种类确实在增加（参见下图），尺寸也确实在缩小，但问题是前端计算能力不足，电池的发展一般给力，同时数据是割裂的，一个人的不同维度的数据是在不同的公司手中。
AI互联网的第二个基石是带宽和延时。
在所有变量里这点反倒是最确定的，不管是5G还是WiGig都在稳定推进，人们对5G的预期是延时降到5倍，带宽提升10倍到100倍。但5G的落地牵涉运营商，所以落地会相对较慢，现在预测2019年才会有第一个5G网络出现。作为短距离无线的WiGig则走在了前面，率先公布了802.11ad标准，这会把WIFI的传输速率提升到1GB。高速率低延时的网络为VR/AR等的展开铺平了道路。
带宽和延时上信号基本是正向的唯一的障碍就是时间，指望5G在3年内摊开显然是不现实的。
AI互联网的第三个基石是深度学习、数据和计算能力。其中计算能力的增长借助GPU增速最为迅猛，也最为确定，3年间训练速度增加60倍，Inference速度增加约16倍。数据的获取则会受制于传感器的部署，但算法的进一步突破则具有高度的不确定性，科学家们很可能在十年间也搞不定NLU和无监督学习，这是让AI互联网迟到的最大风险。
商业信号则从另一个侧面佐证了很多大公司也作出了同样的判断。
最近与此相关的三场收购是高通收购NXP，三星收购哈曼，ADI收购固态激光波束转向技术Vescent Photonics。如果这些公司如果不是对未来的做出了某种预判这些收购就不会发生。
其中高通的收购最具代表性，下图是对这次收购的核心概括（应该是WSJ的，找不熬出处了...）：
看了你就会发现对这次历史上最大半导体收购的唯一合理解释就是AI互联网会来，并且这种变革首先从车开始。而其它的两次并购在这逻辑下也同样成立。
深刻理解这种技术要素上的发展程度再深刻理解一般人对商业成绩的线性期待就能够比较好的理解上面陈孝良博士对未来趋势的判断。
谁是AI互联网时代的主导者
谁主导AI互联网谁就是下一个BAT。(责任编辑：方向)
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