2016年被稱之為“VR元年”，硬件、內(nèi)容、資本等全面開花，而AlphaGo和李世石的圍棋之戰(zhàn)，也讓AI走出象牙塔行進(jìn)在商業(yè)化的路上。

在第一臺計算機誕生70年后，人類在科技領(lǐng)域正在迎來又一個高潮。很多幾經(jīng)沉浮的技術(shù)找到了在商業(yè)上落地的可能性，政策、資本、市場等也對這些新技術(shù)給予了從未有過的包容性。在風(fēng)口不斷的互聯(lián)網(wǎng)時代，類如VR、AI這類前沿的科技概念正在制造新的創(chuàng)業(yè)風(fēng)口。

從AI和VR，看科技領(lǐng)域爆發(fā)的時間點

無論是VR還是AI，似乎在突然之間就成了引爆點，卻又非新出爐的概念，至少在此之前就經(jīng)歷了長達(dá)幾十年的討論與探索。湊巧的是，雷·庫茲韋爾早在上世紀(jì)90年代就在《機器之心》一書中預(yù)測了諸多科技爆發(fā)的時間，且基本接近于今天VR和AI的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

艾倫·圖靈在1950年出版的《計算機與智能》中創(chuàng)造性的提出了圖靈測試，即如果一臺機器能夠與人類展開對話而不能被辨別出機器身份，那么稱這臺機器具有智能。有了這個“燈塔”，人工智能在上世紀(jì)50年代便迎來了第一個黃金時代，計算機被用來解決代數(shù)應(yīng)用題、證明幾何定理、學(xué)習(xí)和使用英語，但到了70年代，人工智能卻被視為“騙子”，當(dāng)初設(shè)定的很多目標(biāo)并未如約實現(xiàn)。

人工智能的第二次大發(fā)展出現(xiàn)在80年代，并確定了“知識庫+推理機”的方法論，隨后又跌入低谷。如今的人工智能風(fēng)潮起始于1993年左右，機器戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍，AlphaGo 又在與李世石的圍棋大戰(zhàn)占盡風(fēng)頭。與之同時，各大互聯(lián)網(wǎng)公司也紛紛探索人工智能的商業(yè)化，創(chuàng)業(yè)者也開始延伸人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。從目前來看，人工智能已經(jīng)在符號計算、模式識別、機器翻譯、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了卓有成效的成就。

但人工智能的曲折發(fā)展史卻是在今天能夠初步實現(xiàn)商業(yè)化的關(guān)鍵，一方面人工智能的每一次高潮都有算法上的迭代和重新思考，就比如說在這次高潮中深度學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用。當(dāng)然，云計算的誕生以及大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，對人工智能的商業(yè)化有著不可或缺的作用，任何科技的爆發(fā)都不是單維的。

同樣的還有VR。自上世紀(jì)初開始，虛擬現(xiàn)實和平行世界的概念便出現(xiàn)在大量的科幻小說里，60年代的第一次高潮產(chǎn)生了VR設(shè)備的雛形，80年代的第二輪VR熱使得VR產(chǎn)品從實驗室走向大眾市場?；蛟S是這樣或那樣的原因?qū)е耉R在上兩次爆發(fā)中草草收場，但捕捉、重現(xiàn)、反饋、合成、感知等VR核心技術(shù)的積累恰恰為現(xiàn)狀的第三次高潮奠定了基礎(chǔ)。此外，光學(xué)元件的日漸精密，處理技術(shù)、顯示技術(shù)、傳感技術(shù)以及材料的發(fā)展，都是VR在2016年重新被譽之為“元年”的時代因素。

不難發(fā)現(xiàn)，第三次工業(yè)革命帶來的不只是計算機，還有人們對諸多前沿科學(xué)的認(rèn)知與思索，而VR和AI也絕非是漫長科技之路的獨行者。

未來還有哪些領(lǐng)域?qū)⒊蔀閯?chuàng)業(yè)的風(fēng)口？

這個時代從不缺少先知，除了前文提到的雷·庫茲韋爾所提出的奇點理論，摩爾定律、吉爾德定律、貝爾定律、麥特卡爾夫定律、庫伯定律等偉大的思考或猜想在一定程度上為我們畫出了一條科技發(fā)展的坐標(biāo)系，而在VR和AI之后，在不遠(yuǎn)的未來又有哪些領(lǐng)域?qū)⒊蔀樾碌膭?chuàng)業(yè)風(fēng)口？

1、生物科技。20世紀(jì)和計算機技術(shù)同樣令人興奮而恐懼的還有生物科技，既有跨世紀(jì)的人類基因組計劃，也有遭致非議的克隆技術(shù)，同時圍繞生物科技的商業(yè)行為也在暗流涌動。

在2003年的時候，個人基因測試盒的成本在30億美元左右，而到了2009年，基因組測序服務(wù)的收費已經(jīng)不到5000美元，人類在生物科技方面的成就似乎并不亞于計算機科學(xué)。目前，硅谷已經(jīng)出現(xiàn)了23 and Me、Illumina等數(shù)千家從事基因或生物醫(yī)藥的公司，國內(nèi)也出現(xiàn)了華大基因、貝瑞和康等生物科技相關(guān)的企業(yè)。樂觀來看，生物科技或?qū)⒊蔀橄乱粋€創(chuàng)業(yè)風(fēng)口。

2、綠色技術(shù)。特斯拉成功掀起了汽車領(lǐng)域的電動車之風(fēng)，尤其是各國政府的明確態(tài)度，新能源背后的綠色技術(shù)或?qū)⒂瓉碚嬲谋l(fā)點。

不過，回顧綠色技術(shù)的歷史來看，和VR、AI的沉浮有一定的相似之處。在2008年前后，圍繞太陽能技術(shù)、生物燃料的創(chuàng)業(yè)蔚然成風(fēng)，僅美國的風(fēng)險資本在2008年就有40億美元流向“綠色科技”的初創(chuàng)公司。但Solynard在2009年獲得8.2億風(fēng)投后并未能在太陽能領(lǐng)域一路凱歌，反而是在2011年宣告破產(chǎn)，同樣命運的還有國內(nèi)前首富施正榮和他的尚德。

幸運的是，當(dāng)全世界都在爆發(fā)大規(guī)模的污染事件，氣候變暖困擾了人類幾十年的情況下，綠色技術(shù)重新受到商業(yè)的青睞還會遠(yuǎn)嗎？

3、冷聚變。顧名思義，冷聚變是指在常溫環(huán)境下發(fā)生核聚變。

早在1989年，猶他大學(xué)的化學(xué)家斯坦利·龐斯和英國化學(xué)家馬丁·弗萊施曼就聲稱“在試管中”觀察到了冷核聚變。然而在此之后的20余年，冷聚變被主流科學(xué)壓制的鴉雀無聲，但美國、日本和德國的科學(xué)家在2009年美國化學(xué)學(xué)會年度會議上宣布，他們已經(jīng)在實驗室證實了冷聚變。

事實上，不管是《鋼鐵俠》中的方舟式反應(yīng)堆，還是直接命名為《冷聚變》的電影，人類對這一技術(shù)的期待從未停止。原因很簡單，一旦冷聚變技術(shù)能夠走出實驗室，便能一勞永逸的解決全球所面臨的能源問題?；蛟S和AI的發(fā)展過程一樣，五六十年后我們將真正看到冷聚變在商業(yè)領(lǐng)域的火爆。

4、神經(jīng)科技。對于神經(jīng)科技的認(rèn)識一直有兩種聲音，一種稱之為與人工智能并行的科學(xué)，也有人視之為人工智能的一個分支。

前者給出的理由是，人類的大腦是上億年進(jìn)化的結(jié)果，而神經(jīng)科技其實腦科學(xué)的重要一部分；后者則認(rèn)為人工智能的最終目的是模擬人的大腦并超越人類，神經(jīng)科技是實現(xiàn)這一目標(biāo)的橋梁。

不管怎樣，創(chuàng)業(yè)者在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域可謂碩果累累，既有低成本的可編程機器人Baxter、被蘋果收購的siri，也有來自以色列并最終被扎克伯格收購的Face.com。在一定程度上來講，神經(jīng)科學(xué)或許是當(dāng)下顛覆性創(chuàng)新最多的領(lǐng)域之一。

總的來說，國內(nèi)的很多創(chuàng)業(yè)者仍處于偏模式輕技術(shù)的狀態(tài)，大量廉價的VR眼鏡涌入市場就是一個活生生的例子。在此勸告創(chuàng)業(yè)者切莫一味的為了順從風(fēng)口而創(chuàng)業(yè)，商業(yè)模式的創(chuàng)新難以構(gòu)建起不可逾越的門檻。當(dāng)我們驚嘆于硅谷的一場場神話時，更應(yīng)該看到那里的創(chuàng)業(yè)者對技術(shù)的癡迷，這值得國內(nèi)的投資者和創(chuàng)業(yè)扶持機構(gòu)深思。