人工智能领域，出了错的数据更有价值

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如何才能更好地解决人工智能问题？坦白讲，基本上现在还不太能解决，但是有几条路在逼近。

硬件的继续加强是其中一个。加强能力是希望能在本地解决这个问题，现在的问题是人工智能的计算过于复杂，本地处理不了，就靠云端解决，其实现在GPU用量最大的是用在建设云计算的平台上，建在数据中心上，因为各大公司都在下大力气建设数据中心，所以他们是花大价钱买GPU的需求方。

我们现在的自动驾驶是一个典型的两难处境，本地处理计算能力不够，云端处理响应速度也不够，等处理完了车已经开过去撞上了。

也有第三条路，但是突破比较缓慢，就是不断训练人工智能，使它的系统更加清晰，使训练后的结构固化到你的计算能力里加速。

这里面比较典型的是大疆，是值得推崇的公司，有点集成化为衣钵的意思。很多牛的不得了的公司连产品都没有，而大疆至少产品好，而且大疆在人工智能领域下大工夫。

现在的计算就变成了一个大量依赖 GPU 的计算，和以前所谓的线性方式不一样，大量并行的东西，并行的东西一定离不开 NVDIA，去年我们就推荐过。

现在有几个潮流，我们讲过人工智能创业的机会基本没了，但是应用发展的机会还没有来。

前两天有人解读 NVDIA 的财报，说它不值那么多钱，因为它卖 GPU 主要支持人工智能，现在人工智能里面两个大领域，其中一个领域是计算平台，NVDIA 去年卖给数据中心云计算的 GPU 涨了150% 多，但是他认为还没有达到预期。

还有人说没有涨起来的是车用的，因为 NVDIA 一直在力推自动驾驶，有一整套的解决方案，所以这样讲一个没有达到预期，另一个没有涨起来，是不是确实是它不值这个钱？

我认为未来到底有没有更大的市场，车没有卖出去，只有两种可能性。一种是没有市场，一种可能性市场还没有来。

这里肯定是市场还没有来，因为自动驾驶要大量安装是明后年的事，那时车里不含自动驾驶部分的就比较少见了，至少停车入位和低速驾驶的时候能让你松开方向盘。

明年基本20万以上的新车都会有这个配置，这意味着都要有相应 GPU 跑不了，摄象头做处理是最起码的东西，激光雷达能不能上不好说，因为现在还有很多问题，生产的厂家过少，整个的产量也不足，但是用简单的超声解决方案，用毫米波雷达加上视频是没有问题的，至少在慢速上可以保证的。

但是不管前面怎么处理，后面的运算还要靠GPU。一个，车的市场不是没有，而是还没有爆发，爆发起来将是一个巨量的增长。

从这一点来说，NVDIA 占优势，因为 NVDIA 的GPU 主要供应的厂商是特斯拉，意味着 NVDIA 的自动驾驶方案是最成熟的。

因为特斯拉的实践最多，所以当大家都要上成熟方案的时候它就有优势，因为它是最有用户的。百度提供方案最大的困难在于它不能上市，因为它要先积累数据，没有足够多的时间在路上跑，没有数据，没有人敢用你的产品。

当然有人说特斯拉撞过人，但是，出了错的数据更有价值。因为问题能看出来，如果跑了十万公里一点事儿都没有出过，也不见得是好事。因为偶然能让你出事的情况可能你还没有遇到，而人工智能最怕的就是偶然。

因为现在大量的样本训练是人工智能的核心，你最好提前碰到过以前不知道怎么处理的事情。所以目前看来，至少NVDIA支持自动驾驶方案是最有发言权的。

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