第三波应用叫「实体世界智能化」，实现的前提是越来越多的数据采集和传感器——桔子本身没有数据，贴上 NFC 标签就有了;路面本身没有数据，装上摄像头就有了;人本身不是数据，但通过人脸识别了身份就是了。

我们很早就习惯了一登录淘宝，淘宝就认识我是谁，然后给我推荐个性化的商品。

但是现在，在现实世界中也可以这样了。你进入一家超市，超市就识别到你是不是 VIP 客户，给你特别的优惠，服务员可能也会和你打招呼。

这引领了中国零售的全新模式，创新工厂将其总结为 OMO 模式，即 Online-Merge-Offline——线上与线下的全面融合。

这种模式下，不再只是线下购物用移动支付结个账，或者线上买优惠券去线下消费。而是无论用户在线上线下购物，都有几乎完全相同的购物体验，包括身份会员体系、个性化推荐、货源追溯和商品评价等。

第三波「实体世界智能化」发展正当时，创新工场也在过去几年在这一领域做了许多投资，无论是技术领域的 Face++、教育机器人领域的小鱼在家以及无人零售领域的 F5未来商店，目前都处于蓬勃增长的时期。

第四波人工智能领域的应用，被称之为「全自动智能化」。

与 AI 软件方面这两年发展较快相对的是，与 AI 配套的硬件发展这些年的突破其实并不多。所谓硬件的突破，就是指像科幻电影里那样的机器人——为具备 AI 特性的软件打造的机器躯体。

人(的身体)是非常灵活，非常不可思议的。但大部分机器做不到这一点，有的机器人好不容易两只脚走路了，但一配合手上开门的动作就摔倒了。我们人拿一样东西的时候，知道不会挡住眼睛。但机械臂在运动的时候，可能就会不自觉的挡住摄像头。

我们出去郊游，看到果园里的草莓很好吃，一伸手就能摘下来。机器呢?不是把草莓捏烂，就是拽不下。

虽然距离尚远，但可以确定的是，「全自动智能化」这一波应用也必然成为现实。

自动驾驶就是一个比较好的开始，「现在全世界都相信自动驾驶能够实现，你去问一个车厂、一个工程师、一个投资公司，都会和你说这是最酷的事情。当全世界的技术、工业界和资本都相信并且把大量的精力投入进去的时候，你会发现这个事情变成现实是必然的。」

相比在技术上的难度，李开复甚至认为无人驾驶最大的障碍是法律、人伦等问题。

在这一领域，创新工场已经投资了一些机器人公司、一些技术公司和一些完全不同方向的自动驾驶公司。

那么，在接下来的几年里，李开复博士究竟觉得在 AI 领域有什么值得投资的呢?他直接给出了这样的答案：

当然，具体情况也要具体分析。比如以芯片为例，创新工场认为现在就应当投资 GPU，但现实的情况是国内的多家人工智能芯片公司都是以 SoC/CPU 领域去切入的。

这背后的逻辑除了技术难度本身之外，还要考虑市场的饥渴度和当前行业的成熟程度。仍以芯片市场为例，目前在做人工智能芯片的 CPU 厂商有很多，老牌的 Intel 和 AMD，在移动领域入场的华为，直接面向无人驾驶的地平线等等。

但 GPU 领域，英伟达一家独大。而从产业的成熟度来说，却是 GPU 创业公司更接近流片。创新工场投资的比特大陆，在过去制作比特币矿机的过程中，已经生产出十分类似于 GPU 的产品。

同样的逻辑适用于自动驾驶领域，大多数的无人驾驶技术公司认为 L4 自动驾驶有可能在 3 年内实现。但考虑到法律等因素，L4 自动驾驶真正成为一门「生意」可能还需要等 5~10 年的时间。

当然，如果你不是投资而是打算创业，甚至是打算学习人工智能之后投身相关产业，也可以参考这张图做出决策。