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周鸿祎:听完董小姐的演讲,我恨不得掏出手机摔在地上

周鸿祎表示,在未来五年有一个巨大的机会,实际上就是IOT,或者我们国内叫物联网。这也是互联网的下半场,制造业跟互联网结合的机会出口。物联网的未来是整个工业互联网,或者产业互联网可能是另外一个真正巨大的蓝海的市场。
2016-12-10 12:16 · 投资界

  12月10日,在《中国企业家》杂志社主办的第十五届中国企业家领袖年会上,360公司创始人、董事长周鸿祎在开幕式上做了主题演讲,他说,现在很多人对互联网很迷茫,觉得互联网都是大忽悠。他认为,事实上,就像盲人摸象一样,大家预测互联网方向的时候都看到自己擅长的一方面。但是他认为这里面有一个逻辑,尽管人工智能很热,但是今天人工智能其实根本的算法上并没有根本的突破,它所谓的突破实际上是有了大数据。

  对很多传统制造业来说,在未来五年有一个巨大的机会,实际上就是IOT,或者我们国内叫物联网。这也是互联网的下半场,制造业跟互联网结合的机会出口。物联网的未来是整个工业互联网,或者产业互联网可能是另外一个真正巨大的蓝海的市场。

周鸿祎:听完董小姐的演讲,我恨不得掏出手机摔在地上

以下为现场演讲实录:

  被放在最后一个压力挺大,因为前面演讲的不是我的投资人,就是我的榜样,要么就是我的偶像。听完董小姐慷慨激昂的演讲,我恨不得掏出手机摔在地上。感谢大会的邀请,他们给了我一个命题:虽然你不是伟大革命级领袖,和伟大企业家相比,我在行业被划成我二逼企业家,在行业里喜欢不断的探索一些模式,希望你们给我们很多传统的企业和制造业打打气。

  所以我想分享一个观点,就是互联网在中国已经改变了整个中国的社会和我们每个人的生活,未来五年互联网的风口和趋势到底在哪里?同时当很多互联网都在谈风口和趋势的时候,这个风口和趋势跟我们传统实业和制造业到底有什么关系?

  前一段有几个传统企业家问我一个问题,他说我们现在感觉很迷惑,感觉你们互联网都是大忽悠。因为有的人说,现在从IT时代进到DT时代,什么叫DT?就是大数据,说互联网就是大数据了。前一段时间乌镇的会上又有企业家说移动互联网已经结束了,现在进入人工智能。所以一夜之间人工智能又成了现在的风口,基本上每一个猪身上都打人工智能的标记。所以他们很迷惑,然后说,周鸿祎你天天鼓吹万物互联,IOT,鼓吹物联网,到底你们谁说的对?

  其实我想解释一下,应该说大家说得都对,都不够全面,就像盲人摸象一样,大家预测互联网方向的时候都看到自己擅长的一方面。但是我认为这里面有一个逻辑,就是人工智能尽管很热,但是大家想一想,今天人工智能其实根本的算法上并没有根本的突破,它所谓的突破实际上是有了大数据。换句话说,每个企业在想我怎么利用人工智能的技术帮助我转型,帮助我提升我的客户服务水平和能力的时候,我就问一个问题:没有大数据,你的人工智能就是空中楼阁,今天并不能像科幻电影一样,变形金刚或者终结者都无所不能,或者媒体讨论机器会不会产生意识、主宰议论,现在就是讨论火星上是不是人口过剩的问题有点早,所以人工智能的基础是大数据。

  谈到大数据,问题又来了,我们很多企业被O2O、大数据、云计算等等这些热词忽悠得很激动,大家纷纷冲进了互联网,大家转型变成了转行,很多传统企业试图学习马云腾讯马化腾,他们都想做互联网,最后发现基因不对。当这些互联网的领袖们告诉你大数据很重要的时候,你要想一个问题,你的大数据从何而来?今天你不可能做一个淘宝、不可能做一个支付宝,很多传统实业的企业家根本没有这个基因和机缘造一个微信,实际上腾讯和阿里之所以今天能够很有底气谈论他们的大数据,是因为他们在互联网时代无论是通过微信来连接用户还是通过电商连接用户,他们为亿万用户提供互联网基础服务,他们拿到了数据,这是大数据的基础。

  今天很多人谈论大数据概念的时候,我的观点是从大数据再往前迈进一步,你想想你如何获得你这个行业或者产业的大数据,有了获得大数据的能力才拥有大数据,拥有了大数据,今天人工智能的很多算法都是公开的,而且是开源的,你才有可能基于这些大数据通过深度学习,通过机器学习才可能把人工智能技术这个风口跟自己所在的产业连接一起。

  我的观点就是说,对很多传统制造业来说,如何获得大数据,我觉得在未来五年有一个巨大的机会,实际上就是IOT,或者我们国内叫物联网。

  我在很多场合讲过,互联网之所以比较牛,本质上不是因为这些人有多牛,而是因为互联网的本质是连接。一个网络把五亿台电脑连接起来,改变了我们工作和获得信息的方式。当一个网络把中国15亿部手机连在一起,这个网络的效益和它的结点的数目不是呈线性关系正比,而是呈指数型关系,网络越大,网络的结点越多,这个网络就越可能将这个世界连接。

  今天我们很多人感慨,互联网的人口红利已经消失,互联网已经被一些巨头瓜分得差不多的时候,到底互联网的下半场,我们这些制造业跟互联网结合的机会在哪里?我个人认为的答案就是物联网。过去谈“互联网+”的时候也许谈“物联网+”可能是更为实现的小目标。

  因为未来的5-10年里,不仅仅是互联网把我们每个人、每台电脑、每部手机连一起,而是把我们想到的物理设施、想象到的设备都连在一起。这个连接的结点数目不是15亿,将会是300亿、将会是500亿。很多设备都会通过传感器把很多的信息采集到云端,这才是真正的大数据时代,这个数据的规模会远远超过现在互联网公司掌握数据的规模。

  这个问题又来了,我们怎么实现这一点?所以过去我们谈到IOT,谈到物联网,我们往往被引向个人消费领域,比如我们谈到更多的是智能手表、是智能手环,但经过这两年我们的不断探索,我们发现物联网真正最大的机会是很多制造业,很多工业企业可以把自己这种生产制造的产品,包括自己生产制造的设备,通过传感器和互联网连在一起。

  我举两个例子,光是抽象的讲这个概念,一个例子就是GE,原来提供航空发动机卖给很多航空公司,GE已经开始在探索,在发动机上实现物联网的网络。通过智能的传感器把发动机很多实时的数据通过卫星传回给GE的云端中心。当世界上有几百台、几千台甚至更多的航空发动机同时运作的时候就得到了他所在行业的一个最巨大的数据,利用这些数据之间的比对,利用这些数据的深度挖掘,GE可以对很多发动机的运营状况给出提前的预警,甚至提前的维修。

  原来我老以为这仅仅是一个美国先进企业的例子,最近我清华五道口念书的时候,我们班上有两个同学,他们是做非常传统的对工厂里传送机构进行检修的公司。我不太了解工业,但是我相信刚才宋总的水泥厂里,很多传统机构非常重要,这些传统机构是由齿轮箱、齿轮组在最传统不过的设备组成。但是一旦传动机构出现问题,整个工厂可能面临着停产、停工,面临着严重的损失。

  过去大家的做法就是请一些老师傅按照自己的经验去推断、检修。他们就用我讲的这种物联网的思路,他们做了一个智能的传感器,把很多工厂的传送带机构全部装上传感器,实时可以把它的压力、温度、噪音,包括一些其它的参数、转速全部传到云端,把很多工厂真正的连上了网络。

  而且他们拿到这个产业里最大的数据,因为他知道,每一台传送带,每一个传送机构现在的工作状态。在这个大数据的基础之上,他们利用人工智能的算法来对这些数据做比对,因为不正常工作的传送带一定会有跟正常数据噪音不一样的模式,所以他们就可以提前给很多工厂提出预警,并且提供远程的检测的服务。如果工厂有这个需求,他们可以再进一步派人到现场进行鼓掌的排除。所以整个把非常非常传统的行业利用这个很简单的智能传感器和云端大数据的技术,我觉得一下子让它脱胎换骨。

  所以我想太大的概念、供给侧改革、新常态的词我讲不了,我就讲这样一个小目标,通过这个例子我就感觉到很多传统制造业也许不一定需要一夜之间都鸟枪换炮,学德国的工业4.0,把自己的生产线变成机器人,包括3D打印现在也并没有真正说实现大家梦想的柔性制造,个性化定制生产。实际上我觉得对很多企业来说非常现实的就是如何你利用IOT,利用物联网的技术先试一试,看看能不能把整个的生产线,把生产出来的物件通过物联网技术连到云端。如果做到这一点,你不需要做一个支付宝,也不需要做微信,你一样能够积攒你所在这个行业和产业的大数据。所以有了这个物联网的技术,有大数据人工智能的才成为第三部。

  我们很多互联网的高人在不断谈论这些热门的概念的时候,可能对我们很多传统做实业的人听概念都觉得特别有道理,但是就是不知道自己从哪儿切入手。所以我跟大家分享这个观点,下一个风口,我觉得物联网的未来是整个工业互联网,或者产业互联网可能是另外一个真正巨大的蓝海的市场。可能会跟我们今天个人消费的互联网会是完全不一样的市场。这也是我们很多实业,特别是中国制造业一个巨大转型的升级的机会。

  最后讲一点,做个广告。物联网固然是一个未来的风口,但是物联网给我们带来便利的同时,也带来了挑战:

  当你用物联网采集到各种各样大数据时,大数据的安全、大数据的保护就会变得非常重要。因为大数据被入侵和泄露可能会来难以估量的损失,而更大的挑战在于物联网最牛的就是把虚拟的网络世界和真实的现实世界联在了一起。所有的网络供给会通过传统网络空间的供给通过物联网从虚拟世界进入到物理世界。有了物联网的技术,大家考虑的问题不仅仅是保护网络基础设施,而是要开始保护整个国家和社会的基础设施,包括能源,电力、交通等基础设施。未来物联网进一步改变我们的世界,改变社会时,对物联网的安全会特别重要,这是传统制造业当把你的工厂、生产线连到互联网时,360可以帮你做的保驾护航的事情,我们从美国退市回来很重要的原因就是解决身份问题,从国外的公司变成内资的公司,我们可以给政府、给军队等提供从网络安全到物联网安全的保护方案。

本文来源投资界,原文:https://news.pedaily.cn/201612/20161210406538.shtml

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