前年，傅盛就觉得移动互联网的竞争越来越激烈，越来越难以往前走，所以他觉得可能移动互联网本质的核心竞争已经结束了。这是他在3月25日举办的“2017雪球中概高峰论坛”上发表的言论。
“猎豹抓住的上一个机会是中国互联网的国际化，下一个机会是什么？对我来说下一个认知是深度学习。”
在他看来，深度学习本质在降低技术壁垒，如果说以前猎豹要出一个语音产品，人脸识别做到世界前列，都不敢想象，不知道要从哪个年头开始搞。但因为现在深度学习技术的发展，猎豹已经取得了一些成果。
下面是傅盛的部分发言实录：
大概在5年前我认知到，中国的APP已经领先全球，中国的APP可以走向全世界，移动互联网使中国公司的国际化变得比以前更容易。
于是猎豹全力以赴地做了国际化，我们在3年的时间里积累了超过6亿的活跃用户，总下载量超过30亿次，每个月有超过6亿台手机跑猎豹移动的APP，这其中81%的用户来自于海外，20%-25%来自于欧美发达国家。去年我们遇到了一些问题，但是我们的增长率依然有25%左右，过去的5年都是100%增长。
猎豹抓住的上一个机会是中国互联网的国际化，下一个机会是什么？对我来说下一个认知是深度学习。很多人说深度学习是一个概念，你为什么要做深度学习？AI+时代，猎豹作为一家工具类APP起家的公司，为什么有机会做成人工智能和机器人。
我想从三个点来讲为什么猎豹会有机会。这三个点的前提是，大概在前年我就觉得移动互联网的竞争越来越激烈，越来越难以往前走，所以我在想可能移动互联网本质的核心竞争已经结束了。
第一点，我认为深度学习是算法革命。
以前做语音、做图像、做无人驾驶，做空间定位的，每个都是一个专业。专业之间的算法差别是非常巨大的，我通过不断地面试人看公司就发现了这样的问题。但有一天深度学习出现了，既可以解决语音问题，又可以解决图像问题，还可以解决无人驾驶问题，还可以解决股票交易问题，人类历史上从来没有出现过这么有魅力的东西。所以一旦是一个这样的归一式的算法，所有人类最聪明的脑力都集中过去了。
深度学习，恐慌的应该是大公司，因为他们积累了很多的技术，不管是语音还是技术，在深度学习的冲击下都被颠覆掉了。前不久我见了一个国内某知名大公司实验室的负责人，他说他做了7年的翻译，后来看到keyword/keyword谷歌keyword/keyword的一篇论文，突然发现他原来的技术都白积累了。我认为深度学习本质在降低技术壁垒，如果说以前猎豹要出一个语音产品，人脸识别做到世界前列，我都不敢想象，我说得从哪个年头开始搞？但近期我们也会披露一些取得的成果。
第二，算法驱动变成数据驱动。
这场人工智能的革命是以数据驱动的，一篇论文能推动的有效长进非常有限，但数据量大了以后产生的巨大推进量可能是远远胜于一篇论文的。但是，你需要大量的数据去进行尝试、标注、计算，大规模标注数据成为核心竞争力。数据的标注才刚刚开始，有些公司看起来很大，可是他们的标注数据量非常少，今天有大量的数据在互联网上，供人自由地使用。关键路径是想出来怎么去标注这些数据的办法，想出来怎样去快速生成自己数据集的办法。人类历史上的棋谱是不够AlphaGo学习的，最新的AlphaGo已经要去掉人类的棋谱了，因为它觉得人类下得不好。我见过谷歌做翻译的产品经理，他说用谷歌做的这版新的翻译之所以大幅度地提升，是从网上抓了大量的数据进行了二次标注，但网上很多的数据是以前的谷歌翻译出来的，他们慢慢得把差的数据剔除出来。
第三，深度学习的机会在于和应用的结合而不是技术输出。
我认为未来深度学习是基础的技术运用，很多公司都具备深度学习的研发能力。我们收购法国一家新闻产品News Republic，把用户的点击行为变成数据的标注部分，神经网络会找到自动的相关新闻进行推送。猎豹还做了直播类应用Live.me，现在是美国最大的第三方直播平台，每天有几十万的美国用户开播，产生几百万、上千万张标准人脸，这个数据使得我们能够找到精准的数据。猎豹研发的人脸识别技术，在色情和儿童识别上有大量应用。这个成绩也是排在世界前几的。
猎豹会全力出击，让AI助力猎豹内容战略升级，猎豹新的使命是成为一家有伟大技术理想的人工智能公司。猎豹在全球有6.23亿月度活跃用户，既具备获取大数据的能力，又具备标注数据的能力。
中国在这次科技浪潮上是赶在前面的，深度学习有40%的论文是华人发表的，这次我们和专家沟通起来没有语言障碍，也没有时差障碍。而且今天中国GPU的运算能力编程能力经过了多年的积累。我相信后手机时代一定会来临，大家在手机上的使用时长应该不会有爆发性增长了，但越来越多的智能设备像Amazon的echo和我们梦想中的机器人一定会走进我们的生活。我们有很好的数据、巨大的样本群，有很好的工程师队伍，又有全球一流的制造能力。中国最大的机会来自于机器人，人和机器人共存的时代一定会到来。
谢谢大家！
