真正能够提高社会生产力，解决供需关系不平衡的就是人工智能；
人工智能将给社会生产力带来的提高，以及对人类带来的影响将远远超过互联网。
还是拿医疗来说，很多基层医院水平不高，那未来完全可以通过人工智能来辅助医生读 CT、X 光等医疗影像。像今年，IBMWatson 对皮肤黑色素瘤的诊断，准确率已提高至 97%，远远超过了人类专家 75%-84% 的平均水平。
未来，人工智能无论是在无人车、机器人、医疗、金融、教育还是其他领域，都将爆发巨大的社会效益，这点毋庸置疑。我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网 +，而是人工智能 +。我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会。
第二个问题：BAT的巨大优势
人工智能主要分三层。最底层是基础架构（Infrastructure），包括云计算、芯片以及 TensorFlow 这样的框架。在基础层之上是中间层，叫通用技术（EnablingTechnology），例如图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些。
基础层和中间层，是互联网巨头的必争之地。比如芯片领域，Intel、英伟达、高通都投入巨资，竞争极其激烈。同样云计算、框架也是一样，都不是小公司能够涉足的领地。
现在对于中间层的通用技术，BAT 也极其重视。因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮。对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲，要想在大浪中屹立不倒，必须要构建出人工智能的生态系统（Ecosystem）。而核心就是要依靠这些 Enabling Technology 技术。
相比创业公司，BAT 的最大优势是什么呢？第一，不缺数据；第二，为了构建自己的生态系统，未来通用技术一定全部是免费的；第三，虽然通用技术免费，但 BAT 有羊毛出在身上的猪机会。这是典型的互联网打法。
这里的猪是什么？猪就是云计算。例如百度的 ABC 策略，分别代表人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。AI 我可以不赚钱，开放给大家，那么大家想享受我的服务，就来买我的云吧。
而对于创业企业来说，只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术，指望通过 SDK 卖钱，未来路会越来越窄，特别是 BAT 都免费的压力下。
所以从这个角度讲，创业公司做下面两层风险比较大。我认为创业公司的机会在最上层，就是拿着下两层的成果去服务垂直行业，也就是我们所谓的人工智能 +。
第三个问题：海康威视相对BAT的优势在哪里？
深入垂直行业的人工智能 +，又可细分为两类情况：即 “人工智能 + 行业” 和“行业 + 人工智能”，他们间有明显的区别。
“AI + 行业” 简单讲就是在 AI 技术成熟之前，这个行业、产品从未存在过。比如自动驾驶，亚马逊的 Echo 智能音箱、苹果的 Siri 语音助手。在人工智能技术未突破前，不存在这样的产品。因为 AI，创造出了一条全新的产业链。
“行业 + AI” 就是行业本身一直存在，产业链条成熟，只是以前完全靠人工，效率比较低，现在加入 AI 元素后，使得行业效率有了明显提高。比如安防、医疗等领域。
客观讲，这两个类别都有创业机会。但 “AI + 行业”，因为是一条新的产业链，创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上。巨头们坐拥数据优势。所以从这个角度，“行业 + AI” 相对对创业公司更为友好，也更容易构建出壁垒。
我认为，未来行业壁垒才是人工智能创业最大的护城河。因为每个行业都有垂直纵深, 尽管 BAT 技术好一点、并不关键。拿医疗 + AI 举例，什么最重要？大量准确的被医生标注过的数据最重要。没有数据，再天才的科学家也无用武之地。
但在国内，这个医疗数据拿出来非常困难。所以 BAT 做医疗一点优势都没有，因为他们要把这些数据，从各医院、各科室搞出来也很累。相反，如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易。
这要求创始团队的合伙人中，必须有懂行业、有行业资源的人才。这与互联网 + 一样，一旦细分到具体行业，并不是说你百度、腾讯有资金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的还有行业资源和人脉。
之所以跟大家聊这个话题，是因为前一段去百度大学跟大家交流，他们提到百度人工智能在无人车和 DuerOS 的应用。同时又问我，人脸识别在国内安防领域的应用价值非常大。像海康威视有近 3000 亿人民币的市值，每年光净利润就有近百亿。百度在 AI 方面是不是该考虑进军这个领域。我回答说千万别，因为安防是典型的、有巨大壁垒的 “行业 + AI” 领域。
即使百度技术好，在人脸识别率方面比海康威视高一个百分点（实际不一定，海康背后有几百人的 AI 研发团队）。但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是 “非关键性应用”（non-mission-critical），100 个犯人我识别了 95 个，你比我多识别了一个做到了 96 个，其实没那么重要。
而反过来，海康对比百度有什么优势？首先海康是做摄像头的，用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事儿。就像苹果手机，软硬一体体验更好。其次，海康做了这么多年的安防，积累了非常多的数据，人脸的数据、环境的数据…… 在安防领域有数据优势。最后，海康给公安系统做了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等 SaaS 平台的东西，以及警用云系统。我们可以认为公安系统的 IT 化，其中有一部分就是海康威视参与的。
这些东西可能不赚钱，但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的，那前端的东西就只能用我的（我可以有 100 个理由，说竞品与我不兼容）。而且海康做了这么长时间，积累了大量的客户资源，特别是政府公安局的资源，开拓这些资源非常需要时间。
这些就是所谓的行业纵深。所以即使对 BAT 而言，想进入 “行业 + AI” 领域，选择垂直赛道时，同样要非常谨慎。在巨大的行业壁垒面前，真不是说我的算法比你好一些，市场就是我的，只有技术优势仍然差的很远。
回归 “AI + 行业” 和 “行业 + AI”，通常来讲前者的行业纵深会比较浅，而后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河，也是抵挡 BAT 的关键。