转型做内容的猎豹为何如此看重人工智能氧化镁

转型做内容的猎豹 为何如此看重人工智能？

北京时间11月21日，猎豹移动公布了截至2016年9月30日的第三季度财报。财报显示，第三季度总收入为11.283亿元，同比增长9.7%，环比增长7.8%，高于市场预期，公司季度收入重新回到环比增长轨道。

拆解来看，工具产品的优异表现，为这份财报的靓丽助力良多，但在战略层面，相比工具产品矩阵的“存量优势”，转型中的猎豹对内容产品的深化布局或许是一个更值一提，且面向增量的故事——很大程度上，前者收入的稳增为猎豹带来巨大的财务和经营杠杆，支撑这家公司将更多精力切换到内容领域。

不难发现，本季度，猎豹旗下新闻产品NewsRepublic和直播产品Live.me取得长足进步，尤其在美国市场。

而值得注意的是：在猎豹内容战略转型的跑道上，受益于全球超过6亿的活跃用户数据，人工智能，或者具体点说——深度学习，看起来就像他们的助跑器。这很容易令人想到AI专家吴恩达著名的“太空飞船理论”：从事人工智能研究就像是造太空飞船，数据是最重要的燃料。

不久之前，这家公司刚刚度过了6岁生日，倘若过去6年猎豹的相对顺遂要拜工具产品所赐，那么对人工智能——这一人类社会未来最重要的底层技术的仰仗，看起来极有可能是猎豹下一个“胜负手”。

深度学习的机遇

大概一周前，去参加微软一个活动，李开复对于人工智能的一番戏谑令我印象颇深，他说，过去三十年，人工智能行业最明显的差别是：曾几何时，科学家与企业家都怯于承认自己在做人工智能，如今则恰恰相反。其背后意涵是：至少在过去数十年，当科技学术界勾勒未来的时候，对于所谓“确定的趋势”达成共识的次数其实并不多——且远未达到今天学界对深度学习这条技术脉络高度认可的坚定态度。

如你所知，上世纪60年代和80年代分别出现过一次人工智能热潮——寒冬也相继而来，不过就像计算机视觉专家山世光说的那样：“前两次人工智能出现热潮的时候，一个源起是因为一些著名的人工智能科学家给出了一些预测和承诺，但这些预测和承诺没有达到，所以进入寒冬。而这一次跟过去是不同的，这次热潮不是基于承诺，而是基于进步。”

嗯，作为一次算法革命，深度学习以一种简练的网络模型解决了过往印象中极为复杂的思维体系。听过一个讨巧的比喻，这就好比一个和面机，你把很多“面料”放进去，它就出来一盆很好吃的东西。这味重要的“面料”就是数据——要知道，许多深度学习基本模型在上世纪八九十年代就已出现，但数据的稀缺令这种伟大的基础框架偃旗息鼓。

其实不难发现，尽管对不少人来说，“人工智能”是个令人眩晕甚至恐惧的概念，但倘若究其本质，近些年来一切人工智能领域的进步，几乎都可归为相似的框架：即“输入数据，生成回应”，用猎豹CEO傅盛的话说，计算机用对数据的广度，解决了人类认知的深度。

而毫无疑问，当智慧需要海量数据的“饲养”，在人工智能的主战场，数据本身即是最坚实的护城河——这亦是猎豹这种坐拥超过6亿活跃用户公司的最大机遇，以及通过数据勾勒用户内容喜好的原始资本。

人工智能公司

时至今日，无需过多谈论工具类产品公司向内容转型的必要性，转型落脚地的选择才是真问题。猎豹现阶段的首选是：新闻与直播，前者更像某种“永恒的需求”，后者则是已被证明可以攫取注意力的后起之秀。

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