联想之星合伙人刘维揭露人工智能的残酷真相

口述 / 刘维  联想之星 合伙人（虎嗅2016年F&M创新节分享）

视频里大家看到的是 联想之星 CometLabs，美国注册的一个立志于在全球范围内做 人工智能 投资公司，过去半年左右的时间内，在美国投资了大概30个左右极早期的 人工智能 或智能机器的种子早期项目，在半年多时间内获得了十余个主流机构的融资，而这些又是 联想之星 过去五六年来布局 人工智能 一个小小的缩影。

联想之星走到今天大概已经投资了七八十个人工智能相关的项目，从五六年前最早一波像一些技术平台，再到现在医疗、金融、教育等等行业的智能化，打造了一个超过两三百亿估值的组合。

过去五六年我们老在讲“智能会改变我们的世界”。讲到今年，我们可以换个话题，大家都注意到和今年人工智能突然变成了一种“显学”。人人都在说人工智能，人工智能变得非常热。随便一个大学的教授甚至一个很不错的博士生出来可能就能够融个上千万的启动资金来做这样一个项目，哪怕在这个领域已经有很多做了好几年的公司，投资人也好，创业者也好都在涌入这样一个战场。

我用五六年来布局人工智能的经验和教训来跟大家谈谈。

人工智能的残酷真相

人工智能看起来很美，跟我们刚才视频里面的月球车、超市机器人、无人机，看起来都很“高大上”。但坦率地说，其中有一部分还并没有真正的做出来。另一部分现在还只是工程的样机，还只是在初期实验的过程中，还有很多受制于成本、可靠性等等因素，没有办法付诸实际应用。

回过头看过去的五年、十年甚至过去二三十年，人类在做信息机器、智能机器的过程中不断地出现看上去很美但做不出来的东西，有三个层面做不出来的问题：

第一，底层技术本身的成熟度远远没有达到大家想象的程度。

一方面我们很高兴看到诸如在人脸识别或者人机交互经过过去十年的努力有一些突破，大家都知道face++这样一个公司，它所依靠的领域其实是非常狭窄的互联网金融和安防这样的领域，这样的领域有非常高的成本承受能力，这样的领域非常强的痛点。

坦率地说这样的领域并不多，在我们日常面对的很多领域，它对我们的要求很高，它希望你这东西可靠、成本低，希望你这个东西甚至要长得好看，希望你这个东西的功能要很全面。我们肯定很多的创业者上来就讲了一个很完美的故事，我要做一款非常前沿的摄象头，做一款非常综合的家庭机器人，这款机器人可以在家里帮你把所有的事都干了，这不是三五年就能做出来的，可能一辈子都做不出来。

底层技术远远没有想象的成熟，比如现在无人驾驶或者自动驾驶，成为了越来越热门的话题，一方面我们很尊重这个领域的所有创业者，因为大家都是一步一步在往最终目标前进，但另一方面有些创业者我们把自己忽悠了，认为简单的集成一些市面上的图象识别技术、激光雷达技术就可以做出很好的无人驾驶汽车。

如果我们去看这些技术，这些技术发展到什么程度，可能有一天落叶飘过来这个摄象头就没有办法很好的工作，可能在光线不好的情况下大家也可能特斯拉的事故，在逆光的情况下、光线的情况下非常容易不准确。还有语音交互还没有达到真实可用的水平，所以底层技术的不成熟，也在制约我们把这个东西做出来。

 

既然底层不成熟我们就自己开发吧，我们不认为一个团队能既做好应用，又做好产品，又做好底层技术，这从每一个领域都是要很大的力气投入。所以这个行业应该有太多这种看上去很美，但现在还做不出来或者还做不好，做不出来合理成本的东西。

 

第二，你真能做出来一些人工智能产品，需求也是很多，但不一定卖得出去。

我们观察这个市场，人工智能或者智能机器或者智能技术跟2C的市场还不一样，需要迭代。人工智能这个领域任何一个开发有相当的投入，基于行业理解去构建产品这样一个过程。把这个产品构建出来你调整的余地其实并不大，所以在这个地方能不能卖出去，就变成很关键的问题。

从创业者的角度来讲， 往往会高估我们自身这个产品所带来的技术创新和功能创新，高估我们自己的长轴，而低谷了付诸于商业社会的短板 。互联网时代的创业者是幸福的，虽然有BAT，这个行业处在一个高度开放，有太多的生态系统可以为我们利用，你做出了好产品本身，又是直接面对千千百百有品位的消费者。

无论从工业领域即使是2C，只要涉及到硬件、涉及到人工智能的技术，不是靠一个简单的技术就能撬动的过程。

像在行业领域有很多时候，很希望用你的东西的人他可能是用户，但他不是客户，因为他不是企业的决策者。很多时候企业想用你的东西， 但为了用你的东西，管理的成本、改造的成本，也大大超出了他的预期，所以这个东西能不能卖得出去，就阻碍了人工智能项目落地的真正的问题 。

第三，即便你做出来了，还卖出去了，但也不代表“高枕无忧”。

坦率地说，我对人工智能这个高估值水平会打一个问号，很多项目会按照互联网的项目进行估值，你有一个不错的产品有一个很好的估值。在 人工智能这个领域成长逻辑不会这样，互联网领域我们最终用户群体的聚类性很强，虽然我们人群还是分成不同人群，每一类人都是一个大的板块，这个板块的人群从最开始没有人做出这些东西满足他们的需求 。

到有，一旦有了之后它的这种传播、他根据人群，在人群中得到适应的速度是非常快的。而在人工智能所面对的尤其企业市场来说，在2C这个渠道过程当中，尤其在中国这个市场是高度离散。你做出一个很好的东西在第一天有一帮客户愿意试用，但是离这些客户真的愿去采购有很大的距离。

优质的客户有很好的管理水平，用好人工智能的客户又是少数， 整个中国的经济其实太高度的分层，这种分层就决定了你一个非常概念突破的、技术突破的，也花了很大的精力去聚焦的小产品，有可能赢得一些先导用户，从先导用户再到真正占领市场，这个路径还是需要很长的时间，需要等待 ，需要教育市场，需要根据不同的客户所取得的渠道、区域，建立这种中间层，在整个市场中，其实前后都有追兵或者阻截。

人工智能规则建立期，等不起：前有劲敌，后有追兵

往前看任何一个传统的行业在过去30年内都建立了大量的行业规则，有很多行业的集成商、行业有影响力的企业，这些行业对人工智能是不懈的，但是他所拥有的这个图上这种网络和节点、能力，包括他们所拥有的对所有的传统行业的这种认知的能力，因为他们非常理解传统行业的人和业务结构，理解传统行业的生态规则。

当他们发现一个人工智能的产品技术有需求的时候，他们也会追赶，他们可能去投资你的竞争对手，挖你的人才，有各种各样的办法来建立代替式的方法 ，所以他们的拦截其实会使我们的市场渗透远远不像我们想象的那么简单。

后面还有追兵，我们想说后面的追兵是人工智能的技术，任何一个技术都不存在说十年、二十年长期的垄断性的优势， 当一个技术逐渐从不成熟走向成熟，当从不相信逐渐走到相信，这个过程中这个行业的技术人才也一定被更好的培养，这个行业的技术路径会更好的建立 。

追赶某种意义上总是容易的，大家可以挖你的人，你做到99%，但是别人做到95%，别人做到90%总是容易的。 而这些这种追赶的过程中其实还有很多我们今天有所忽视，但是未来会越来越重要的技术平台公司，哪怕不是这个领域的技术平台公司，它在算法上可能没有优势，但它在感知上有优势，感知上没有优势但在数据上有优势 ，甚至它因为资金的原因在运算能力有优势。

所有的这些前后的夹击会削弱我们今天所说的比较领先的、比较优秀的人工智能创业公司的这种高速成长性的优势，这里头一定有一些公司很牛钻出来，钻出来之后反过来就成为了一个强敌，无论是行业侧的还是技术侧的真正的一个平台，应该说今天的市场上五六年前我们投资的一些公司也好，一些梳理的公司也好都看到有这样的潜力。

今天已不是“人工智能元年”，新创业者要想清楚路径

走到现在，至少这一波的创业者是第五六年就开始了的，新的创业者要更认真地思考这个路径的问题。

从难度的角度，美梦总难圆，我们听了太多的创业者讲的故事是说，我是多级火箭的故事，是一个大循环的故事，我今天做一个人工智能的东西，哪怕我做一个自动跟随的旅行箱，跟着你走的一个旅行箱，我要做的事根本不是旅行箱，你不要来问我这个旅行箱怎么卖，我想在这上面花点钱，让一些人买了我的旅行箱，这些旅行箱跟着乘客在机场走来走去把数据收集上来，然后形成一个轮式小车的平台，我用这个平台以后可以去做物流，去做安防。

应该说这是我们现在天天在听到的故事，大家总是左右逢源，当你去问他，你这个产品怎么卖的，他说我有这个产品技术。当这个平台有很多人在做的时候怎么建立优势的时候，他会提到我要的是数据，这个机场的数据。这个数据别人有更轻松的通过采集就能获得这个服务的时候，他又提到这个过程中积累的入口，好像买了一个旅行箱就可以分发各种东西。

应该说所有的这些东西都是当你功成名就之后，当你成为一个千亿元公司之后，回过头来可能是一个正常的，好的商业模式总是多级火箭，前提是真正把第一级做好，如果第一级都做不好，如果不能在尖锐点切入的话 ，你要做旅行箱或者成为真的就是想得很清楚的旅行箱的故事只是一个壳，我利用这个在做最牛的底层平平台，我有这样的团队、能力，选择旅行箱切入是最合适的一个接口，那么你要先成为一个旅行箱，然后到时候再来谈你用别人的技术还是自己的技术，这个行业上有太多的人在孤注一掷的赌一件事，同时想着很多的事左右逢源的人一定会失败的。

所以应该说人工智能的创业公司很不容易，在场有很多创业者。我们刚才说了人工智能的这些创业挺不容易，挺不容易想想有时候也是好事，我们就踏踏实实过我们的生活。很遗憾的是这个生活一定会被颠覆，虽然颠覆者不一定是我们，可能会被别的创业者颠覆，被别的大公司颠覆。

被颠覆又是必然的，刚才说了人工智能这么多问题，放到五年、十年、二十年的角度上看，就像互联网改变我们的生活一样，人工智能改变我们的生活一定是不可逆转，因为它所带来的对这个世界的强大的能量，我们看人类的 历史，在人类历史上通过几千年发明了工具，和信息技术，我们把自己替代的差不多了，我们剩下的有一个非常强的柔性化能力，我们能对非常复杂的情况 ，比如话筒掉地上我知道怎么办。

因为这样的能力，所以使得在很多环节上，虽然人的体力有劣势，但是人很多事还不得不由人来干，你摘个苹果还是不得不由人来干，每个苹果大小不一样，跟人的距离不一样，甚至有几片落叶挡住了苹果，机器就识别不出来。

人工智能与人的智力博弈中，反而放大了人的价值

现在的机器虽然强大，但它是僵化的，但是在五到十年的时间看，因为视觉技术、感知技术，因为深度学习的发展，我觉得这种人的优势一定会被替代，刚才在片子中大家也会看到，比如我们现在所说的农场机器人，他在自动给苹果灌溉的问题上已经越来越成熟。

因为他的视觉技术已经能更好地识别这个苹果是大是小，是离的近还是远，能柔性的做到感知和调整。一旦解决了人原来的这点优势之后，他的优势就非常巨大，它的体力优势就不用说了，它不知疲倦，大家有没有想过，它智力上的优势也是我们远远无法达到。

如果我们到美国的德州去看苹果园，现在的灌溉的方法一般会给工人四种或者五种规则，你看这个苹果长的怎么样可以选择不同的灌溉面，但是人已经是极限。但对于机器来讲，它可以做到一千种，一万种，它可以了解整个果园的数据，跟定单有关的数据。所以机器的这种强大的关联思考、大数据运算，精准推荐的这种能力，其实是未来真正的会改变我们的世界。时间所限我们不展开，但是应该说各行各业， 各种我们现在无论是劳动力，我们体力工作者还是脑力工作，甚至我们的金融、医疗、教育这些纯脑力的行业，我们引以为豪的一些判断力、决策力都不可避免的会被机器所颠覆。

这些东西发展下去，我相信我们这一代人会很悲剧的面临这样的一个沮丧或者悖论，就是机器的感知能力、运算能力太强，而且不断地往前进化，它不会走回头路。

我们人类的价值在哪，什么事是我们需要做的，我们怎么建立我们自己的工作度，让我们的孩子学什么样的专业，我们应该做什么样的选择。大家说都去学艺术好了，现在机器写诗的能力和，机器画画的能力可能比人类还强，能谱出很好的曲子。我们刚才来的路上以为这个场地在办婚博会，所以我觉得这是一个非常永恒的悖论，我也没有很好的答案。

如果一定要说个答案的话，既然我们不能改变这个终局，这个机器智能代替人类很多东西，然后这个社会越来越被人工智能所笼罩，被人工智能所决策，人类反过来成为这么一个庞大的脑力系统中的传感器，成为一个做工机器，既然我们不能改变这一点，我们当下的选择，务虚的层面是说我们就成为带入党，就更好的投身这个行业，我们应该学习理解人工智能。

务实的来讲，就要避免前面说的这些想的大而全，不考虑路径的问题，而要真正扎下去在一个细分行业也好，或者一个技术点也好，花几年时间熬在那、专注在那，这个过程中一定会做出价值，因为未来十年，任何一个行业都会被人工智能，都会被在场的这些人所颠覆、所代替。