講的部分感覺收穫不是很大，知道了小公尺在人工智慧這塊做的一些事情吧，不過問答環節收穫非常多，看來以後問答環節也要多聽一聽了黃江吉上來表示，希望從產品和如何落地的角度講人工智慧如果在硬體裡應用的。
人工智慧三大前提：產品+大資料+機器學習
先有產品，才會有資料，有了資料才能用學習演算法去學習
小公尺手機，用了六年時間積累了2億的日活躍使用者
在小公尺手機之後，又做了各種智慧型硬體，同時投資了不少生態鏈
淨化器，攝像頭等等都是生態鏈做的
物聯網（簡稱為iot）
每天各種小公尺的硬體匯入小公尺雲的資料量為300tb【確實很多。。。】，每天儲存成本很高。
之前大家都覺得大資料很有價值，但是只限於資料分析/統計，用一些人可以理解的策略。但是這兩年開始用各種機器學習演算法，大資料能夠帶來的價值比幾百個資料分析師還要高。
資料採集
資料清洗
資料探勘
資料智慧型
比如用資料做使用者畫像，用資料深度理解自己使用者
比如使用者性別生成，小公尺**的正確率為89%，覆蓋率90%
小公尺用幾千個維度來判別黃牛，準確率98%以上
最後黃牛20%降到了10%
用演算法來判斷，跑步，走路，跳繩，爬山。讓足夠多的使用者，帶著手環去學習【我自己用過的，知道小公尺手環有個實驗室功能】
現在這波深度學習，應該是堪比於工業革命的大變革
小公尺在視覺方面做的非常多，性別判斷，小孩的年齡判斷，在相簿裡進行分類
兩三年前很多人都在做智慧型硬體，但是大部分人都失敗了，失敗的原因三點吧：
1. 當時人的需求不是那麼的旺盛，當時人的使用者習慣還沒有養成
2. 產品做的不夠好用，不方便，乙個智慧型硬體如果做的不夠好用，比非智慧型硬體還難用
3. **貴
小公尺的解決方案：
1. 對智慧型需求沒有辦法解決，所以先要把核心功能做好，即不考慮其智慧型的功能，其也要比傳統的東西要。
2. 簡化智慧型端的操作，降低使用者學習難度。一點點加點功能。就像智慧型手機，一開始只是**功能加點功能
3. 在小公尺進入這個領域之前，各種模組太貴，比如之前乙個wifi模組就60塊錢，後來小公尺認真研究wifi模組，砍掉了很多功能，只保留核心的wifi功能，另外量也起來了之後，wifi模組就降到了10塊錢以內。
所以這些智慧型硬體的春天才到來了
智慧型聊天在垂直領域，可以做的不錯，比如安排鬧鐘，自動下單等等。
使用者的本質需要的不是乙個機器和他對話，使用者本質上追求的是乙個效率，幫使用者節約很多的時間。所以衡量對話好壞不是連續對話多少輪，而是能夠更精準的一句話抓住使用者的需求
目前智慧型家電是乙個高度競爭化的環境，將來會有一兩個平台或者硬體脫穎而出。不過他們也會相容別的。不會有一家全部通吃。最後大家都會互聯互通。【我感覺這個問題，他答的不是很對題意】
傳統行業肯定會進入到智慧型領域，肯定有些公司會想著自己去做，但是傳統廠商會低估這個難度，不過每個公司都會最大化自己的利益，肯定會有各種博弈，很有可能會接入現有智慧型家電平台。
從兩個角度來說：
1. 行業投資人角度來看行業發展，這個就先不說了。
2. 越多這樣的公司做，小公尺也是越開心。不一定是自己內部團隊做的就一定要用，因為它不一定是最優的。他只是眾多選擇中的乙個。過去很多大公司犯得病就是：他自己做了，他就被他自己做的東西綁架了。這樣就是缺乏市場競爭，反而做的不好。 小公尺肯定會自己做這些核心的技術，但是如果做的比第三方差的話，還是會用第三方的技術。這樣才能保持內部競爭力。
因為人工智慧肯定和海量的大資料繫結的。未來肯定是需要雲端。以及不斷更新雲端的演算法。ai的家肯定是在雲端。但是會有一些trade-off，也會做一些本地優化，而且這個空間巨大。前段時間小公尺剛發布了晶元，所以cpu裡面跑深度學習肯定是會發生的。對時間敏感度高的會在端上，比如自動駕駛。也可以在雲端訓模型，本地端跑模型。
只有機器會看得到這些資料，所以如果把安全問題作為主要考慮的話，人工智慧肯定會比以往做的更好。肯定不會犯一些低階錯誤。
注意區分資料的隱私級別，哪些能用，哪些需要授權，哪些根本不能碰。
看了《共享經濟》那本書，看了airbnb和uber創業的故事之後，再也不敢隨便斷言哪個商業模式是否有未來了，如果再uber之前，告訴你，可以隨便打車，還不考慮所在城市的現有規則，這是不可以想象的。uber最開始就是創始人解決在san jose的打車難問題，airbnb也是一開始解決乙個會議的住宿問題。一開始他們也沒考慮到將來能做到這麼大的品牌。所以說創業，可以從乙個小角度去看，這個痛點值不值得去解決，如果能夠解決，能夠給社會帶來正面效應，至於他能做多大並不是太重要的東西。
所以找到痛點，解決痛點，一步一走就好。
我覺得都不會取代，vr不會取代tv和電影，就像電視並沒有去取代電影，電視劇集也不會取代**。它們的體驗是不一樣的，所以vr也和他們體驗是不一樣的。vr給人的體驗是：給人以體驗高質量事件的機會，置身其中的參加一些活動，這是跟電視和電影完全不一眼的體驗。我是非常堅信vr的潛力的，但是它不會取代電影電視。
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