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琳賽羅涵30歲生日 與男友甜蜜衝浪

電影「天生一對」美國女星琳賽羅涵今天歡度30歲生日,

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,前一天跟男友、俄羅斯富豪塔拉巴索夫在模里西斯度假時,

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,有說有笑、熱情擁抱並盡情衝浪、玩沙灘。美國娛樂網站「時人」(People)報導,

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,倆人在交往7個月後,

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,琳賽羅涵(Lindsay Lohan)今年3月搬到倫敦和塔拉巴索夫(Egor Tarabasov)同居,

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,不過還未論及婚嫁。雖然還沒有訂婚,

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,羅涵據傳正在倫敦「體驗嶄新的人生」。消息來源告訴「時人」,

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,「她過得很好,她展開新的人生。」「改頭換面」的羅涵30歲生日,可能會較昔日「趴踢女王」要低調的多。消息來源說,「她沒有像過去一樣愛跑趴。」「她過得很好,和女朋友們上上烹飪課…她很開心能避開公眾目光。她喜歡待在家裡、不受外界注目、不再惹麻煩。」羅涵日前跟「浮華世界」(Vanity Fair)敞開心胸談論過去,說她「本身」沒什麼好遺憾的。她說,「我無法回到過去,但如果可以,我會多聽母親的話,早點回到紐約市老家,並更謹慎交友。」(譯者:中央社蔡佳敏)1050703(中央社),

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連日酷熱 北市啟動熱浪預警通報機制

連日酷熱,

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,台北市環保局今天表示,

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,北市府相當重視氣候變遷對市民健康危害,

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,已於今年建立熱浪預警通報機制,

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,相關局處會依此機制,

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,分別啟動高溫熱危害因應措施。中央氣象局預測台北市連續出現攝氏37度高溫,連續2天台北市實際最高溫均達38.5度。環保局表示,北市府已把熱浪危害納入災害防救計畫,且和民間氣象公司合作,預測隔天高溫達38度或未來3日連續高溫37度,會透過消防局簡訊系統,通報相關局處,包含衛生局、社會局、勞動局、教育局、公園處、市場處等單位,各單位接獲熱浪預警通報後,依其權責配合啟動相關因應措施。環保局指出,市府已分別在7月14日和19日,發布連續3日熱浪預警,有關這兩次預警所啟動因應措施,環保局道路高溫灑水累計里程達180公里、公園處加強植栽澆灌面積9萬7202平方公尺。衛生局及市場處,則分別輔導25處食品業者以及赴84處公有市場和攤販集中場宣導,對於戶外工作者,勞動局執行高溫室外作業勞動檢查74處,社會局也關懷獨居長者、獨居身障者、街友7867人次。針對連日38度以上高溫,環保局也已通報各局處持續啟動因應措施,北市府藉由整合各局處的因應措施,降低熱浪帶來的潛在危害。環保局提醒,近期外出務必要做好防曬措施,穿著淺色、透氣排汗、寬鬆衣物,隨時補充水分,飲食儘量以清淡為主,應避免長時間在戶外,即使在室內也應注意通風,避免悶熱造成熱傷害。1050728(中央社),

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滬台合作研討會 聚焦產業轉型

     由上海市政府參事室、旺旺中時媒體集團旺報主辦的「產業升級與滬台合作研討會」昨(29)日在上海登場,

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,這是大陸新一屆政府上任後,

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,滬台兩地最大規模、規格最高的交流盛會,

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,兩岸近300位嘉賓齊聚一堂,

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,共同探討兩地產業之間應如何進行對接合作,

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,以及轉型升級提升競爭力。
     上海市副市長趙雯在開幕致詞時表示,

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,近年來滬台經貿發展水平不斷提升,

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,2012年上海口岸對台灣進口總值達306億美元;累計台資在上海投資逾9,000個項目,累積合同金額達280多億美元。同時台灣也已在上海設立經貿辦事處。
     趙雯指出,放眼未來滬台兩地合作,上海將著眼創新趨動轉型發展大局,構建以現代服務業與戰略新興產業為主的產業結構,滬台兩地彼此共同分享滬台轉型升級的智慧與經驗,具更廣闊發展合作空間。
     上海市政協原副主席、上海市參事室主任王新奎在研討會上指出,在全球世界經濟環境重構與變化的宏觀脈絡下,滬台兩地確實存在經濟互補的優勢。
     他在專題演講時點出,滬台兩地產業擁有3大合作方向:「製造智能化的合作」、「貿易服務化的合作」與「城市國際化的合作」,兩地若共同攜手,得以在全球產業重構中創造美好契機。
     本屆滬台研討會是2011年以來的第3屆研討會,出席本屆研討會的台灣重量級企業家計有旺旺集團總裁蔡衍明、台達電董事長鄭崇華、聯電榮譽副董事長宣明智、中信金控副董事長薛香川、國票金控董事長魏啟林、天成醫療集團董事長張育美、信義房屋董事長周俊吉、台酒董事李允傑等人均參與盛會。,

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綠委批裁外館落漆 李大維:順應朝野

針對外館裁撤計畫,

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,民主進步黨立委邱志偉今天說,

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,外館以「洪荒之力」設立,

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,卻要用「吹灰之力」裁掉,

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,批評外交部「落漆」;外交部長李大維說,

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,一向謹慎小心,

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,只是順應朝野。媒體報導,

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,外交部第一階段裁撤外館計畫,將關閉德國漢堡、北歐挪威、沙烏地阿拉伯吉達與關島外館。邱志偉下午在立法院施政總質詢時表示,裁撤外館是何等重要大事,除非是因為斷交或是戰爭,否則非常少見;而且台灣外交處境困難,需要多方衡量評估,經過行政程序、讓行政院長林全了解,甚至知會總統府後,再對外說明。他說,行政院都還沒核定,外交部就不該對外公布,用台語來形容就是「落漆」,否則不只影響到與他國關係,甚至也會影響僑民感受及外交部的士氣;他也批,裁撤的理由「太天真無邪」。邱志偉舉例,其中挪威設立外館已35年,不只有1萬僑民,也是國民重要旅遊地;但外交部以沒有辦法見到司長、挪威在台沒設辦事處等理由要裁撤。他認為李大維應該要求館長在2年之內達標,否則就換掉;他也批李大維「有外交休兵遺毒」,犯了不該犯的錯。林全答詢時表示,李大維有向他提到檢討部分,但他還沒看到報告;李大維則說,外館裁撤是上會期朝野立委在外交及國防委員會所討論的,而自己是非常謹慎小心的人,這個案子是順應朝野。邱志偉則說,他沒辦法體會,並要李大維先反省自己。1050920(中央社),

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科思創開始出貨 二氧化碳作為原材料 產品首次問世

塑膠市場的創新產品- 使用二氧化碳做為基礎原料製成的新型產品:材料製造商科思創開始交貨。首輛油罐車於上週二駛出德國科隆附近的多馬根工廠。今年夏天,

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,科思創在多馬根舉行了二氧化碳多元醇工廠的開工典禮,

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,如今工廠已正式開始生產。該工廠使用溫室氣體二氧化碳作為原料,

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,生產出泡棉塑料的一種核心成分,

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,可應用於床墊和軟墊傢俱。二氧化碳在這裡被當作一種取代部分石油的新型原材料,

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,並用來生產塑料。該技術不但可促進永續發展,

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,更是科學上的突破性成就,現在已經開始工業化生產。專案經理Karsten Malsch表示:「工廠運作順利,基於二氧化碳的第一批新型聚氨酯軟泡組份已經開始向客戶交貨。從幾年前我們首次進行研究開始,我們一直在朝著這個夢想不斷努力。科思創正努力將更多的二氧化碳整合到其產品中。多馬根工廠生產的前體是一種「多元醇」,其中的二氧化碳含量約為20%。實驗室其它研究專案的二氧化碳含量已經能達到40%以上。除了軟質泡棉以外,科思創還致力於使用二氧化碳來生產其它產品。已經經過實驗的潛在產品包括製造硬質泡棉和彈性體前體。科思創也願意提供授權,讓整個產業中有限的石油資源能夠得以保護,同時減少能源密集型和排放密集型的精煉技術。(工商),

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是否杯葛林全報告 國民黨團:還未定案

是否杯葛行政院長林全施政報告,

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,中國國民黨立法院黨團副書記長李彥秀今天表示,

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,還未定案,

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,還在蒐集意見,

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,一切等12日黨團會議決定,

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,但國民黨不是無理取鬧的政黨。立法院第9屆第2會期13日開議,

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,當天立法院安排邀林全率各部會首長列席,

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,林全將施政報告並備質詢。上會期林全在立法院要首次報告施政方針時,遭國民黨團以要求對瘦肉精美豬、日本核災地區食品進口及沖之鳥議題,簽署承諾書為由,占領主席台杯葛議事,讓林全無法上台報告。據了解,目前國民黨團內對是否要杯葛意見不一。李彥秀表示,目前還沒定案,還有不同變化,像12日遊行,黨團成員意見還未整合。她說,面對不同階段,黨團應要有不同做法,國民黨不是無理取鬧的政黨,每次都玩一樣的劇本也不是好事。如果議題有強大民意支持,當然該怎麼做,會有不同劇本,「國民黨要有36套劇本」。1050910(中央社),

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仔仔自嘲變鹹豬手

 周渝民(仔仔)拍攝壹電視《回家》時吃盡苦頭,

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,劇中他為閻娜下廚做台灣滷肉飯,

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,翻炒時意外被高溫油花濺傷手臂,

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,因現場沒有燙傷藥膏,

超渡法會

,大陸工作人員竟以「古法」治療,

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,拿起醬油就往他手臂淋,連紗布都浸泡醬油後再拿來包紮,他看著「醬油手」自嘲:「我成為名副其實的鹹豬手嘍!」
 仔仔事後表示,剛被濺到時覺得很燙,有被嚇到,但過了幾秒又感覺「天氣好冷!好像也沒那麼痛了」。不過當他看到劇組用醬油浸泡紗布來包紮,還是疑惑此方法有無功效,沒想到大家卻異口同聲表示「沒問題」,還說這樣才不會起水泡和留疤,事後還真沒起水泡。
 不過皮膚科醫師趙昭明提醒,這是錯誤的方法,燙傷時一定要馬上冰敷或冷敷,隨即找醫生判斷是幾度灼傷,接著依灼傷嚴重度給予不同的治療。坊間流傳用「醬油」或「牙膏」治燙傷都是錯誤的,尤其用醬油更容易造成傷口發炎或色素沉澱。,

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李開復:怎樣投資AI才會賺錢?

蘋果、英特爾等科技大廠,

高級進口水

,紛紛透過併購加速強化AI技術。(美聯社)

【人工智能是中國很大的機會】分享我在格隆匯的演講:1)如何投資AI;2)什麼領域適合AI;3)AI應用如何克服挑戰,

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,打造競爭壁壘;4)AI如何迅速商業化;5)中國獨特的AI機會;6)創新工場在AI的佈局。——————————————————————————以下為演講全文:很高興有這個機會來格隆匯和大家交流,

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,我知道大家今天想聽的不是技術,

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,是怎麼賺錢,

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,所以在我的演講過程當中,

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,至少會講到有三個如何賺錢的機會,所以大家要仔細聽。如果你們在2008年,2009年創新工場成立的時候,我們當時就告訴全世界移動互聯的時代將來臨,安卓將是最重要的手機操作系統。那時候,大多數人,不相信我們,也不聽我們,但是少數投資我們的,比如說在座的徐小平先生,就看到移動互聯的爆發成長,然後在最早期我們的投資也獲得非常好的回報。如果再有一次移動互聯網時代,我們應該怎麼做投資?我覺得有幾個建議。第一個建議,如果能夠找到真的特別靠譜的互聯網公司,直接投資他。因爲當風口來的時候,頂尖的公司可能可以賺1000倍,普通的公司也可以賺幾十倍,我們投資的過程真的是這樣。第二個建議是找一個好的基金。這個基金很懂這個領域,比如說今天要投創新工場,投真格基金都是很好的選擇。第三個方式,你可以想想,如果移動互聯網時代起來了,哪一支股票會漲得最多?這是非常簡單的問題。我們回到2009年,哪一支股票,無論移動互聯網公司誰會贏,最後這個公司都會大漲,這是哪一支股票?有人說谷歌,不對,谷歌起來必須是安卓贏纔對,不過你投資谷歌也不錯,但是谷歌大概只漲了三四倍吧,有一個公司比它更厲害,漲了二十倍。它就是ARM。無論你是哪一個移動互聯網操作系統或者應用軟件,這個公司的底層必須一定是包含芯片的,這個芯片無論是高通的還是聯發科的,它一定是有ARM的重要技術來做這個芯片,所以買ARM是絕對正確的。講完了移動互聯網時代,當然今天這些投資機會也都不在了,ARM也已經被別人買走了。但是對於人工智能時代,這將是一個比移動互聯的這個時代大十倍的市場。所以我們今天要用剛纔的三個方法來思考:在人工智能時代來的時候,如何去找最好的創業者?如何去找最好的基金?如何去找二級市場的這個股票?至於,第三個答案我最後會公佈給你。下面容我介紹一下人工智能爲什麼這麼偉大。大家聽到人工智能這個詞大概是在今年年初,AlphaGO 戰勝李世石的時候。當時在討論人工智能是在模仿人腦,超越人腦,奇點是否來臨?我們是否會被機器統治?實際上這些都是很玄很遠而且也不太靠譜的說法。所以我建議大家也不要再看任何討論剛纔幾個問題的文章了。其實,人工智能跟人腦的關係也不大,也沒有什麼超越人腦的可能。人工智能全部都是我們完全控制的奴隸,我們讓他們做什麼,就做什麼。有沒有一天它們會比我們聰明,告訴我們做什麼,這個我不知道。但是對於我們來說,至少還有20年,這20年我們應該專注怎麼用好人工智能,給人類創造價值,幫我們賺錢。還有就是怎麼去投資人工智能,以及擔心人工智能會取代哪些工作。至於其他的問題就不用考慮了。人工智能這個事情,其實絕對不僅僅是取代人腦,它會比人腦厲害很多。但是這不是說它是在所有領域,它一定是在幾個前提條件下,而且一定是在某一個狹窄的領域。比如說圍棋,比如說傳一篇文章,比如說量化交易,這些領域裏面,它可以非常的厲害。因爲它用巨大的數據,來做一些分類,預測或者對未來的推測。比如說,演示文稿上的這10個工作, 10年以後90%幹這些行業的人就都失業了。當然,剩下來的則是頂尖的,對於記者他可以寫很深度的文章,而頂尖的翻譯他可以爲元首做實時的翻譯,或者是翻譯詩詞、詩歌。這些人工智能做不到,但是普通的翻譯、記者、助理等等都不需要。普通的保安也不需要了。有沒有一個作爲人的保安可以記住20萬犯罪者的照片,不可能的,但是機器可以。所以在這些領域裏面,人根本沒有任何的機會,這不是說什麼機器會不會比人能幹,在這些領域裏面,確實,人就是沒有希望。比如說司機,無人駕駛10年左右就會來臨。無人駕駛來的時候,世界上做司機工作的9%的人類他們都要換工作,所以在這個領域,就是如此被巨大的顛覆了。人工智能也就是這樣幾個事情,感知、決策、反饋。前兩件已經做的很好了,後一件還需要時間。我們在這幾個領域可以看到,過去二三十年有很多重要的里程碑,尤其是在最近的5年,我們發現人工智能能用了。當然如果你像我這麼不幸在30年前就做人工智能,我們就沒有生逢其時,也沒有找到這個風口。我們就只能寫寫論文,然後再換份工作。但是30年之後,我們非常清晰的看到這個領域成熟了。爲什麼說這五年成熟了呢?30年前做的太早呢,爲什麼三十年前成爲先烈,現在成了偉大的創業者呢?就是因爲一個特別重要的技術,叫做深度學習。深度學習是什麼?你丟一大堆數據給它,然後問它,我應該買什麼股票?這個人的保險該付多少錢?這個想貸款的該不該貸?這個信用卡的交易是否有欺詐的嫌疑?你還可以問他,這麼多的男人你應該找哪一個爲對象?你也可以問他,今天晚上這麼多好吃的,我應該吃哪些?它都會告訴你一個答案。但是非常重要的是它來做這麼個決策只會在一個狹窄的領域,而不是任何的領域。深度學習其實只是一個技術,以後還有很多其他的技術,這裏就不說了,但是絕對不是人工智能就能取代人腦。人腦的情感、自我認知是機器完全沒有的,還有我們人可以跨領域思考,比如說我現在跳出來說我中午不要吃漢堡,你們每個人都可以懂,但是機器不能懂,機器一次只能懂某一個領域。所以說人工智能的五個條件很簡單。海量的數據,清晰領域界限,頂尖的AI科學家,還有自動標註數據,以及超大的計算量。原來所說的,7年前聽到我所說的移動互聯網的時代來到了,任何三個小朋友都可以創業。在人工智能的時代,這個完全被顛覆了。三個小朋友你不要想創業了,因爲你沒有巨大的機器,沒有頂尖的科學家,你也沒有特別大的計算量。所以這個是科學家的創業時代來臨了,而不是三個小朋友的創業時代。深度學習到底有多了不起?大家看左邊這張圖,你可以看到在5年之內,左上角代表的是在圖像識別領域機器超越人類,左下角是語音識別領域機器的錯誤率低於人類。一個往上,一個往下,都是代表超越人類的表現。當人臉識別超越了人類,我們還需要保安嗎?當語音識別超越了人類,我們還需要客服嗎?還需要打電話推銷嗎?當自動駕駛超越人類,我們還需要司機嗎?當傳內容,寫新聞,金融稿件的能力超越了人類我們還需要金融界記者嗎?這些都不需要。90%的金融領域的報道都是傳出來的,這些報道以後絕對不是人寫的,人寫是會犯錯的,機器不會犯錯,只有深度的報道才需要人寫。所以,這就是超越人類的一些領域。那到底哪些領域可以做人工智能,可以掙錢呢?實在太多了,我在這裏隨便列了三十多個領域,在任何一個領域就是一個商業計劃書,如果你能找到一個該領域的超級的商業專家,銷售專家,再搭配一個人工智能的科學家,那就是一個黃金創業團隊。這些細節這裏就不多講了。簡單來說,誰能做人工智能的創業,第一種,誰手中擁有互聯網數據的這個是最了不起的,也就是BAT、滴滴、美圖等等,他們手中有數據,而且已經標註,只要有科學家就可以產生價值。第二種是傳統企業,比如說股票的數據,比如說保險業、銀行業,各種金融的。我覺得數據非常的豐富,而且是非常的狹窄領域,不用跨領域的理解,而且可以快速產生商業價值。再往下醫學,如何看片子,看MRI,看CT,看各種人的健康記錄一定是超過醫生的,現在至少有3種重要的病症人工智能已經超越了醫生的平均水平,而且你像這個是要花多少臨牀的時間,現在三種可能再過5年就是300種,再過10年可能就是3000種。然後90%的醫生就都不需要了,至少被機器取代。那這些醫生就要做更高等的工作,更深入的工作,去發掘新的醫藥的工作,或者是做更心理醫療的工作。面對病人,機器還是冷冰冰的,可能還需要一個人臉對着病人,但是90%的醫生,在10年以後應該都打不過我們機器的診斷能力了。這對人類是有很大意義的,教育的數據也是很多的,就不多細講。最右邊是無人駕駛。這是我們特別看好的領域,它是最大顛覆量的,以後都不需要人開車了。再加上電動車和共享經濟,以後我們出門的時候,一輛坐一人的車就會出現在我們面前,它帶我們去要去的地方,節能低碳,減少霧霾,而且這還會影響整個經濟。如果大家誰有投資停車場的,十年以後就沒有停車場了。所以,這些都有巨大的顛覆性。如果你們覺得聽起來像是天方夜譚,像是科幻小說,那麼你們也可以想一想,2009年當我告訴所有人移動互聯網時代來臨的時候,大部分人也是這樣想的。甚至當時的BAT聽了移動互聯網的預測之後,他們總是認爲沒有PC大,沒有PC賺錢,成長的會很慢。但現在你看他們一個個也都追上來了。所以人工智能是一個特別巨大的領域和機會。那麼我們到底該和誰學人工智能呢?世界上最懂人工智能的絕對是谷歌這個公司了。在一年前他就宣佈了要做Alphabet這個母公司。什麼是Alphabet呢?其實它就是把谷歌裏面做搜索提煉出來的人工智能做成谷歌大腦,然後把它用到各種領域。用在圍棋就成了AlphaGo,我們已經看到它的威力有多大了,用在汽車就是Google car,用在健康就是Google house用在基因檢測就是Google genetics,所以在Alphabet上面,谷歌的野心就是要把一個谷歌的成功變成26個,這是一個特別有野心的人工智能的公司。而這個公司內部也是在用剛纔所說的深度學習。這個圖是來自谷歌的一個科學家,他對外演講用的我們可以看到也是在這4年,他們才領悟了人工智能的價值和谷歌大腦的價值,收購了Deep Mind這樣的公司。所以很明確的就是,谷歌的Alphabet這樣的一個動作,絕對是它看到了機器學習可以進入各種領域的機會,這也是它所進行的一個很有野心的探索。到底人工智能如何克服挑戰產生競爭壁壘呢?簡單的來說。第一,就是要尋找行業裏面有特別大的大數據,然後是壟斷性和閉環的。第二,是買很多機器,尤其是CPU+GPU。第三,是有很厲害的深度學習的科學家。左邊兩個,谷歌基本是爲了買這兩個人,花出1億到4億美金,右邊的是我們投資的Face++公司聘了的,剛纔看到的2015年超越人臉識別,超越世界圖像識別人類能力的那位科學家孫劍,他是我們Face++挖過來的,這邊就不放金錢了。因爲我們投的公司不好意思去說我們花了多少錢僱了這樣一個人,但是至少可以說明一點的是,這樣的大腦是有特別巨大的價值的。第四,雖然這些頂尖科學家很有價值,同樣的小朋友也有價值。不過小朋友還不能創業,需要培訓。只要我們找到前10名的高校畢業的頂尖畢業生,這些畢業生必須是學下面幾個領域,計算機、統計、數學、應用數學,電子系,還有自動化系。在這6個科系裏面的頂尖學生,前10學校的前10到50名的學生我們全部招進創新工場我們來培訓他,成爲人工智能科學家。只要給我們6個月的時間,然後有左邊的這些高手來帶他們一下。人工智能很大的一個特色是速成,他不像是你去找一個化學科學家,或者說生物科技或者甚至是計算機領域的這個Networking 、Database之類的,非常難學。人工智能不一樣,它很好學,前提是你一定要是一個數學天才。所以我們就設立這樣一個計劃,這是人工智能很大的一個特點,是可以速成快速創造價值的。這個可能主要是對產品的探討,這裏就不多說了。接下來說下怎麼樣讓人工智能快速商業化,雖然它的技術還不夠好。有四個理由:第一是做助手,而非取代人;第二是界面要用好,給很多結果,而不只是一個結果;第三草船借箭,要用戶提供數據,如果你的數據不夠;第四侷限你的領域,不要做一個特別偉大的超級的技術。下面我要講的是中國的一些特別的機會。中國在人工智能領域比移動互聯網領域還適合創造世界頂尖的公司。第一個理由就是,中國人很適合做人工智能。我們知道美國的很多中學的學生,加減乘除都做不好,我們中國雖然教育有很多的挑戰和問題,但是理工科的學生平均水平特別強,人數又特別多,所以今天在世界上做人工智能的科學家有43%是中國人,所以我們可以知道,當然很多是在海外讀書,現在要把他們拉回來,所以這是一個特別大的機會。第二,訓練小朋友非常快速,這剛纔已經講過了。第三,傳統企業的人工智能技術非常的弱。就是他們現在的這個產品,是沒有用人工智能,相對來說是很弱。比如說我們現在做一個Credit Card Fraud Protection。就是去識別信用卡被盜卡的這樣一個現象,比如說我突然在這個阿布達比刷了2萬塊錢銀行就會警覺了,實際上很多偷信用卡的人,比這個聰明,他不會去刷2萬塊錢,他會刷100塊,200塊,他還會到各種城市去刷,也許就是請朋友吃頓飯之類的。我最近的信用卡就是這樣被盜的。這個如何抓呢,美國的銀行做信用卡已經做了40年,他們靠非人工智能的技術,就是一條一條的規則寫進去,然後把用戶做各種的規則,比如這個人收入是怎麼樣的。然後如果他突然飛到幾千裏之外,用的金額是什麼,如果有三次什麼之類的。這樣一大套,如果是這個就怎麼樣,如果不是這個就怎麼樣,套這個來做這個信用卡的盜卡的識別。那這些銀行沒有人工智能,但是這些技術在美國做的很好。所以要在美國做人工智能的公司,去賣這樣一個Credit Card Fraud Protection技術給銀行是不靠譜的也是不可能的。除非你是有拿了大數據來做,不過那得有多難。但是在中國幾個小朋友隨便寫一個簡單的機器學習算法,深度學習都不用,拿到中國的任何銀行馬上就能產生價值。所以呢,過去這些銀在國內不太開放,技術也比較落後,不太願意別的技術進來,還是要感謝AlphaGo 自從它打敗圍棋世界冠軍以後,中國的銀行開始相對開放了。我們投的一些公司,比如說第四範式就已經進入了十五家銀行,產生了特別大的價值。銀行曾經不是經常打電話給我們說,要不要買什麼產品,過去它的這個轉化率非常低,但是經過我們人工智能一條就增加了65%。所以以後銀行打的垃圾電話,經過創新工場投資的這個第四範式,精準度會比較高。過去1000個電話買1個,現在接600個電話就會買一個。這個對於你來說,都是讓人煩擾的電話,但是對銀行來說,產生了多大的價值,它如果一年靠這個電話賣20億的產品,現在就賣33億了,因爲有了之前說的那65%的成長。所以這一類的人工智能在國內因爲它的算法競爭對手太弱,在銀行保險、券商等等的機會特別大。在座可能有些看過量化交易的,但是你們看的量化交易都是沒有智能的,都是拼速度的。但是加上智能就不得了。我讀博士的時候就是做人工智能,我的一個同學跟我學一樣語音識別,但是他比我聰明,我畢業之後去蘋果了,他去了文藝復興科技公司(Renaissance Technologies)。它是美國做量化交易第一的公司,他在那邊做了30年,然後我們在Wikipedia可以看到他的這個身價大概是我的幾十倍。當然我說的不是這個,更重要的是說他把機器算法很早就做到了二級股票市場交易中去了。他們內部基金每一年的年化收益,20年,71.8%。這就是人工智能的力量。當然這個基金做不大,一做大這個收益就會下來,但是至少也還是幾十億的規模。所以你可以看到,這些機會,是非常非常的大。當然30年前美國的股票交易也很落後,量化一進去,就把大家都擊潰了。他今年是Renaissance的CEO,你可以看到在這種算法裏,科學家的力量是多大。整個Renaissance的公司至少在創立的時候,都是不懂股票的,一大堆算法進來,交易大師就打不過他們了。那麼在中國,這個景象正在發生。我們看到的人工智能的項目裏,三個就有一個是做股票交易的。在過去兩年裏面,我除了個人買了一支股票之外,其他的錢都是交給這些小朋友打理,他們在國際國內港股A股的這些市場,加上做這些AI的對衝,每一天大部分交易就是T或者T+1,然後就結算,基本沒有什麼風險,收益率也沒有一個月是負的,每一年的回報雖然不到71.8%,但是也是很高的。所以這是一個特別大的機會,在國內量化AI的環境還不成熟的時候,如何找到這些機會,可能獲得的是比VC的基金或者PE的基金回報都還要高。第四個理由,因爲中國市場大,互聯網公司多,很多非AI的公司到了一定的規模,就開始需要AI。比如我們投資的美圖,知乎,VIP KID。我們也恭喜美圖準備在香港上市,我們是美圖最早的投資人,也非常看好,我們會繼續的持有,非常看好他。美圖的這個公司呢,你可能覺得就是幫助女孩子變漂亮一點,但是變漂亮的過程中你要知道大家都喜歡哪樣的漂亮,得到用戶回饋,加入AI算法這個是非常重要的。從這裏我們可以學到,中國的女孩子喜歡非常的白,但是印度的女孩子白一點就好,非洲的女孩子也希望白一點。中國的女孩子希望眼睛越大越大,但是美國的稍微加一點點眼影就可以了。修改以後就看用戶是否喜歡不喜歡,這個可以做人工智能的回饋,甚至人工智能還可以生成,可以幫助來推測,你會喜歡什麼樣的照片,或者甚至把你變成卡通畫,或者是一張很美的像畫出來的畫一樣。這是第四點。第五點,美國人工智能現在是絕對領先中國的,但是他們進不了中國,中國上面有各種理由。因爲美國公司進不來,給我們3年時間就不輸於美國公司了。人工智能的這個技術都是美國和加拿大做出來的,他們是非常樂於公開的,每次寫完了就放到網上,放到網上大家就學去了,中國和美國的公司一起學,所以這也沒有太大的門檻。中國的公司只要給我們3年的時間,給我們更多的機會,我們一定會產生和美國一樣的價值。最後一點是中國對人工智能各方面的約束較少。比如說Trump上臺以後,假如我們兩年以後發現Uber的Otto,這個Otto它是取代卡車司機的,假如它做的非常好,兩年以後會取代這個人類的話,會不爲有這個卡車的工會冒出來一起抗議。美國有150萬的卡車司機,他們也是投了Trump票的,我們也很清楚低收入的美國中年男人尤其是白人投了這個票,這些人要是抗議,會不會有可能通過一個法律使得卡車無人駕駛先暫緩推出,或者先要證明自己不傷人之類的。就這樣,很簡單的一個規矩就把這個技術給放緩了。所以我覺得中國在這方面就會有更大的機會。還有無人駕駛最大的敵人是什麼?第一是法律,第二是人。我們人是最差勁的司機了,容易犯困,要睡覺,還喝酒,然後犯錯,而且不可預測等等。機器則是非常冷靜的,但是它面對這些不冷靜的人也會很頭疼。如果某一天這個城市裏都是無人駕駛的車,不允許人開車了,這一天就是技術飛騰的時候了。那麼哪個國家會有可能做這樣一個小城市?肯定不是美國,但有可能是中國。你可以想象,如果路上都沒有人了,車子也都安全了。比如說一輛車可以告訴後面的車,我爆胎了,你小心一點。甚至你可以想象這樣的一個環境,車子會說我的主人急着上班,請你讓我一下,我給你2毛錢,這些情況都可以發生,前提是人要被趕出去,所以我非常急迫希望人類不要開車。創新工場對人工智能有一個很完整的投資藍圖,在這裏我想就不適合講太多的細節了。講幾個重點。第一個重點是大數據的機會,這是現在面臨的,也是即將到來的一個巨大的機會。第二個是語言方面,聽到的語言不代表聽懂的語言,所以人類的語言,對自然語言的理解還是一個很大的問題,所以要推到接近10年以後。第三,是傳感器的降價非常的重要。現在它太貴了,但是我們非常有信心在無人駕駛和機器人的推廣下,量產它就會降價,所以這可能需要3年的時間。機器人,我們都認爲,家庭機器人基本不靠譜。因爲我們科幻片看太多了,尤其是機器人有眼睛、耳朵、手腳,所以把我們的期望值就變得太高了。我們更看好的是家裏的家電,比如說Amazon Echo,是個音響,但是它也慢慢的變聰明瞭,放的是周杰倫它能知道,放的是古典音樂它也都知道,過幾天你說,家裏沒有牙膏了,它還能馬上跳出來說京東立刻幫你寄到家裏。這些功能在美國已經實現了,京東當然也做了類似的這樣的技術,這些我覺得還是比較靠譜的。還有我們投資的小魚在家,這些產生陪伴這類功能的是可以的,但是前提是家庭機器人一定不可以有眼睛、耳朵、手和腳,聽到這樣的項目你趕快跑。最後是自動駕駛,它需要時間,就像剛纔所說的。那麼創新工場在人工智能領域在做什麼呢?右邊我們在做VC,我們投了很多國內的公司,包括剛纔講的美圖、Face++,第四範式、地平線機器人等等公司,也投了一批美國的公司。還有馭勢科技,是國內領先的無人駕駛公司。當然這是VC的投資,如果說有好的創業者拿了項目來,我們可以像其他的VC一樣可以投資他。左邊做的是一個人工智能的孵化,我們做了一個工程院,在直接的招頂尖的人工智能專家,還有一批剛畢業的學生,我們會出主意給他,買數據給他,拿機器給他,讓他在這些方面,能夠快速的探索,創造價值,然後出來創業,創業的時候我們的基金也可以投他。這個佈局很像我們在移動互聯網時代的佈局。當我們有一些這個領域的優勢的時候,我們認爲這個是一個可行的方法。VC投資就不多說了,我們一共管理大概12億美金的基金,這是我們些投資的公司,這裏剛纔講的差不多了。再提一個美國的項目,中間下面是Wonder Workshop,它是一個人工智能的玩具。它可以跟着小朋友,就像現在的這個大疆新的機型,可以讓它跟着你一樣。甚至兩個機器可以在一塊玩等等,很有趣的。它是一個沒有眼睛、耳朵、手與腳只是幾個小輪子做的這樣的一個機器人,我們認爲這個領域也像Echo音響一樣是有機會的。那麼講到創新工場人工智能工程院,剛纔我們也說過了,我們會找一批專家帶一批學生,買大量的數據,數據也包括了金融交易的數據。其實現在美國有很有意思的公司,我覺得國內也有一些類似的公司,就是把這個量化交易做成一種競賽,把這些數據全部弄好了,然後這些小朋友上去比算法,然後Backtesting,看看過去3年,5年,10年可以賺多少錢.誰做的更好,我們基金就跟他分紅,當然,這裏說的不是我們創新工場的基金,它指的是一個特殊的量化基金,這是一種比賽。然後還有無人駕駛和一些識別之類的也是一些領域。我們認爲在AI科學家,AI時代的創業呢,都是科學家。科學家呢,不知道怎麼買數據,沒有錢買機器,不懂商業,我們可以在這些方面補足,所以這是一個很特殊的新的做法。那我們在這方面的佈局也得到不少國內外的認可,在紐約時報、華爾街日報、Forbes等也都有報道我們的投資和我們投資的一些公司。最後我答應告訴大家三個祕密,如何去做早期公司的投資。第一個怎麼投資公司。剛纔我已經說過了,要衡量它有沒有大數據,然後有沒有獨特的大數據,不是買來的大數據,有沒有科學家,有沒有閉環,有沒有很多機器。然後他做的這個領域,是不是可以產生商業價值的領域,還是一批科學家在瞎搞。這是第一個。看這些項目要小心,還有看機器人的項目,有眼睛耳朵手與腳的就千萬不要再聽了,雖然聽起來很酷。無人駕駛可以去想想怎麼去參與。這是投公司的,投基金呢?投創新工場和真格基金就可以了。至於買股票呢?我是美圖的董事,可能下面不適合說,但是你應該知道我要說什麼,我們看好美圖,認可美圖。剛纔也分享了,量化AI在國內的投資應該機會特別大,這不是一個人工智能投資,這是一個真的二級市場的投資,當然要避免一些法律所不允許的事情,但是機會還是很多。那麼我們現在也在專門看這個量化AI投資,對於這些呢,如果有興趣的我們也可以一起以後在別的機會一起探索。我也給大家說了,過去兩年,我所有的資產基本都是在創新工場裏,除了一棟房子,創新工場,我所有的資產基本上都是交給機器人管理,都是用AI量化來管理。這個也就是告訴你我對這個領域是多麼看好和認可。當然三年後這個領域可能就是紅海了,只是說現在的機會是非常好的。當然我還有一支股票是例外的,是我孩子決定要投資的。就像如果說在移動互聯網時代,二級市場最好的投資標的是ARM,人工智能的時代是什麼?大家確實可以看一看NVIDIA。(中時電子報)

文章來源:李開復臉書,

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