第一部分：自我介绍和行业观点分享
1、武：服装三维试衣市场销售，从 CAD，主要服易公司转到这个领域，公司服装院校
资源多，有行业研究能力，不断吸收国内前沿技术。
- 关于服装工业网，处于萌芽期，很多工厂做代加工，解决信息对称问题，分为市场和
教育部分，但是教育是一项百年计划，国家花大力投入，公司帮助高校设备研发，公司以软
件为主，来养其他板块。 - 三维试衣这块也是有很多技术方面解决不了，很多停留在概念、表面部分，一方面硬
件达不到，另一方面是数据如何得到。市面上有红光白光还有类似 X 射线，X 射线对人体有
害，而红光白光在穿衣环境下不够精准。隐私无法保证，用户不容易接受。打通这件事很难，
希望等到底层技术打通后，可以应用。
2、朱：以前做传统灯具外销批发，阿里巴巴，环球资源等，现在已经放弃。
自媒体行业创业，和金融相关，因为发现很多自媒体公众号的内容太冗长了，质量不高，希
望精炼一些，小视频方面创业，有一个小视频的品牌飞碟说，flash 恶搞，说点小知识。
3、徐：PE 私募股票投资投资经理，招商，汽车比较多。自己做了一个微信公众号，每
日一更，荐股，保利地产，工商银行。第一次前哨会议有他详细介绍和分享。
4、洲洲 Joe：，在美国留学，深大的，做私募基金。
赶上创业热潮，自己的项目拿到投资，合伙人问题退出了。为了保持投资界的好口碑，公司
主要和人民网合作。私募投资总监，现在的工作往资本上游走，操盘更涉及管理了，创业,pe，
并购，收上市公司，公司以地产起家，现在有钱，老板资本运作比较成功。
5、李：16 年毕业，硕士读土木工程，到深圳来做金融 IT 公司做开发，银行信贷方面，
安硕信息。上市公司，一开始专门做银行的分析，说叫互联网金融狂发，讲故事，一路股价
涨到 400 多，然后跌了 90%，现在政府放开了对于银行的管制，一方面银行业显得很萧条，
但是因为银行多了，所以这个公司的生意还是好了。it 不代表对于银行业务熟不熟，没有
人知道核心的机制是什么。
6、孙：迅雷做人工智能，之前做人脸识别，现在做语音识别，以后会做其他方向如增
强现实等。
第二部分专题分享：人工智能之人脸识别：孙（主讲嘉宾）
1、人脸识别。在人脸识别领域目前的准确度是要看数据量，采集的量多了，准确度降低。
因为比如说在中国几亿人里面肯定有很大的概率有人和你长得像的。给你一张图，里面有张
人脸。曾经排拍过照片就能识别。正脸可以，侧脸不行。阿里全国范围内，安防，我只见过
100 个人。人脸识别目前大量用在安防领域和打卡。
- 整容会对人脸识别有影响。人的长相本身也会不断变化。
- 人脸识别的一些小应用。比如一个 app,给你带眼镜。自动生成一副眼镜。靠的是关键
点定位。 - 人工智能核心就是模仿人的大脑。电脑里面也能做大脑。神经学习。脊椎神经元。波士
顿动力（Boston Dynamics）。一家人工智能很大的公司，可以去查一下。一套程序。
滑的一瞬间有。人和狗可以学习。 - 医疗数据。医疗，可以使用对抗神经网络。机制就是增加伪造数据。给机器学习，我有
可能变成新的状态。摸索神经网络。场所守护源。辨别真假。学习过程中有鉴别者也有
伪造者。
2、人脸识别的目前的挑战：活体识别。滴滴合成软件骗过识别。
3、大公司 VS 小公司：大公司开源。腾讯，中国这方面大公司，不是传统 bat。人工智能发
展群雄并立。小公司本身的做法，急功近利，开源实现，这个是基本搞完就不行了。小公司
的机会，比如可以被收购，比如只做商城人流检测，我人流检测更快。人脸识别都是大构架，
小公司可以做某一块。市场慢慢做大，要么买要么抢。对于小公司而言，被并购就是一种
胜利。目前，迅雷花时间做。深层次走。不排除会回和大公司合作。人工智能有一个点是小
公司的机会，大公司莫名其妙分裂，百度三巨头，吴恩达，陆奇，美国名校，权力要集中。
北航院士。垄断没那么简单。
现在就算创业一般也是北大清华的出来搞，大公司会抢占多少资源，人工智能最需要的是数
据，但是数据需要硬件，一台服务器 30 万，光硬件投入就是 3000 万，还有工资，人工智
能界有一点很容易创新，因为大佬只要做大了就很容易出问题，百度吴恩达跑了，陆奇来了，
百度好不容易被国家评定为人工智能方面的先驱企业就发生这个问题，而商汤想学华为技术
出来拿来卖，而老员工要跑，阿里和腾讯想要乘火打劫。小公司可以用大公司的数据，现在
大公司愿意让小公司用他们的服务器，阿里云，腾讯云都可以用，可以省很多硬件钱，小
公司的算法反正可以很容易被知道，小公司总是可以蹭到一些好处的。现在杭州有一个清华，
做无人驾驶，小公司，也能活下来，人都招不够也能生存。
4、目前的实现方式：老师做，导师带领学生。以学院派为代表。比如商汤科技。汤小欧。
院长带了学生。亚洲排第一。港科大毕业。商汤全国政府安防等一系列。没有小公司余地。
市场上还是有创业公司的生存空间。
5、人工智能是数据量。谷歌数据量最大，所以人工智能做的强大。百度。其次腾讯。阿里。
图像加文字。结构化数据。本身没数据，我可以扒数据。爬虫。alphaGo 背后的 DeepMind
公司愿意被谷歌收购。如果不被你收购，会更多数据最强大。你来了不仅有钱还有数据。
6、最强人工智能，真正的机器人，像人类一样，可以做人类的所有事情。其实现在所有的
人工智能公司都依然还在做识别，利润比较高。现在百度和科大讯飞也想做合成，但是利润
没有那么高，还没有刚需，顶多就是一个娱乐。技术达到一定程度就抢占了。加入所有的店
铺都变成了 amazon 那种，放入摄像头检测人流等等，就知道这个地方开店的利润。
7、机器人和人：一个小孩到了 6 岁以后可以说大量的话，但是还是很多问题回答不了，因
为没有知识。专业的可以回答专业问题，因为有知识有经验。需要广泛的阅读，但是不知道
深层的。现在的机器也就是顶多做到这一步，可以讨论一句话两句话，但是已经无法联系到
第三句话了，自然语言处理还是需要大量知识来解决的，深入了解就能知道不是真正了解语
言的。
8、目前人工智能集中于图像语音识别。稍微高级一点。动作识别。event 识别。亚马逊。
是否拿起来。对于机器来说力度有点难，但是现在可以解决，收银员，搬砖的没有了。加上
图像识别的功能，非常简单，自动驾驶出来了，滴滴司机就没有了，不用脑的人最容易被替
代。闻味道识别是一个很复杂的过程，炒菜这部分会难，可以尝味道的话，炒菜就简单了。
问答机器人，如果在医学层面回答就可以替代低级的医生，不涉及生命危险的病症可以识别。
问答机可以解决大部分的问题，买个什么产品你能帮我找到吗。人工智能，从简单到复杂，
识别，合成，，自然需要处理，语言处理是人的最高思维，需要大量的知识，调用生活中的
经验。
第三部分：成员心得与收获分享
1、肖：人工智能基于核心三个点，一是核心技术，二是数据，三是应用。未来基于核心
技术和数据，未来的竞争不是一个公司和一个公司的竞争，而是生态的竞争。大公司护城
河和壁垒会越高。
2、少婷：人工智能和人脑成长相关。后期反馈，思考我们自己去思考的过程，试错，和人
的成长是很像。反馈到自身。我们梳理自己也会思考清晰化。
3、李：高科技这些东西我们自己也会去关注，也许对于世界的影响可能没有那么大，
就算是不理解高科技，大部分的人可能也还是活得很好的。每个技术出来的时候可能是可以
改变世界，但是可能不是你想象中的那样。坚持经济学的价值是因为人觉得它有价值。要让
别人觉得有价值，普及轨道应该也是和以前一样的。
4、周周：人的思维容易被你周围的事所影响，例如自己因为对新事物有兴趣，所以做投资，
因为现在公司募资不顺利，所以研究募资，IDG 很厉害，泛海希出来就收购它了，证明很多
中国的资本运作在跨境的成熟度，人还是要专注，专注多了还是能找到机会的，一个朋友
是酷 6 创始人，切入是用机器人来切，因缘际会之下资源整合之后有些事情本来想不到能
成，结果可能成了。
5、陈：最近看了本书是《单身社会》概念乐单身，可能你是打算一辈子独处，也有可
能一辈子在等待着，美国这些人比例非常大，大约 1/5 以上，现在很多场景已经不太适合了，
现在很多商业公司还没有关注到这一块，专注于单身这块人群，是一块空白。
6、徐：这个星期非常想要一个人陪逛街，既然辞了职希望提高一下，想提高自己，很
重要一块是把自己打扮得漂亮一点，发了两封好人卡。你的颜值决定了人家有没有兴趣了
解你的内涵，你的内涵决定了别人有没有一票否决你的颜值。
7、武：今天收获比较大，正好前两天关注这件事情，走出来，让我认识那么多人，一
个人的思考力是他的核心竞争力，想的不一样做的自然不一样，希望以后有更多的机会深入
交流，昨天去理发，搞活动 30 元，会推销各种项目，学府路有一家互联网理发，明码标价，
是什么就是什么。创业机会还是要关注于生活本身，深圳的理发行业居然还是这样的乱象，
关键还是要发现更多的需求的眼睛。
第四部分：合影留念
1、关于前哨深圳。
前哨是海银资本王煜全老师为核心，以科技趋势为主要内容，以得到栏目订阅为载体的社群。深圳作为科技年轻活力的城市，所以前哨深圳目前是最活跃的城市社群之一。
2、为什么我们会选择线下小范围聚会？
线下小范围聚会，一是能固定时间的进行学习和新内容的吸收，二是面对面的见面可以碰撞出新的火花，也可以与行业相近经历相近的哨音结合伙伴，一次活动以后还可以深度交流；三是能形成固定的核心社群，经常参加活动的朋友，熟悉和理解相似，容易有机会孵化出项目。
3、我们的社群的特点?
鼓励前哨深圳的用户自己分享，申请做主题嘉宾；同时，每一个参会的人员都要准备最近的成长和收获，通过思想会友。
4、以往活动交流的内容?
第一次：科技地图之VR\AR；VR项目投资实例分析。
第二次：人工智能之人脸识别
第三次： AI应用之Chatbot；如何从互联网产品经理转型到AI产品经理；腾讯AI投资项目分享
第四次：VR应用分享；创新教育形态分享；人工智能在电力领域的利用
第五次：探析亚马逊人工智能；
第六次：如何转型到人工智能，深度学习的过程和经历，
第七次：印度人工智能一窥
第八次：人工智能芯片趋势及关键技术分享；一个人3个月做出估值1000万RMB的传奇。
