GMIC2017

编者按：以下精选内容来源于科大讯飞旗下的微信公众号【AI研究所】（ID：IflyVoiceCloud）

4月27日，GMIC（全球移动互联网大会）北京站2017开幕。创新工场CEO李开复带来本次分享的演讲话题《人工智能时代的科学家创业》。演讲中，他认为人工智能将为人类社会的未来带来颠覆性的改变，而人工智能时代前进的最重要推动者就是 AI 科学家。

正如互联网时代的海归，移动互联网时代的产品经理一样，AI 创业时代需要 AI 科学家。身为最懂AI的VC，李开复所带领的创新工场是如何决定投资哪些人工智能团队？他是怎样看待科学家创业这件事？他对人工智能的发展所带来的冲击持怎样的观点？都将在本文一一解读。

（针对李开复演讲及采访，AI研究所做了不更改原意的调整）

人工智能之于人类，究竟有何的意义?

很多人在谈到人工智能时，多半呈现一种“两极分化”的状态：一种观点认为会很快超越人类智慧，甚至碾压人类；而另一种观点则是认为人工智能泡沫太大，根本落不到实际。我们姑且不去评论观点背后的成因，科幻电影、小说以及媒体似乎灌输了太多无谓的想法。诚如李开复本人谈到的“‘超级智能’和‘未来人工智能’”碾压人类以及要避免这个状况，我个人认为并不是一个可根据今天科学能推测出的必然结果。

但非必然事件不代表我们不要关注它，还是需要有聪明的人去想他。对于关注人工智能的每个人而言都是有意义的，最重要的应该是考虑到以下4个问题、现象：

第一、人工智能将创造巨大财富，让人类第一次有机会脱离贫困；

第二、 我们要担心今天手中拥有巨大人工智能力量和数据的公司，他们用数据来作恶；

第三、看到人工智能将要在未来10——15年之间，取代50%人的工作，这些人怎么办？教育该怎么办？

第四、科学家、尤其是人工智能科学家有什么使命有什么机会，是不是都要出来创业还是像霍金教授之类的科学家那样，一起去寻找人类的未来？

泡沫必然存在，比如在人脸识别领域

作为深谙AI的VC，李开复对于人工智能的泡沫也是多次提到， “国内出现四家以人脸识别为主的创业公司现象不合理。他认为是优秀公司的稀缺性，造成了资本过度追逐。”如果仅仅是做人脸识别，撑不起这么高的估值，这些公司必然要去拓展其他业务，才能匹配这样的高估值。

人工智能的发展目前还是处于基础阶段，并不能形成“井喷”的发展态势。李开复预计“一年之后是一个短暂的寒冬”。过去六个月融到资的企业，可能多数在一年之后现金耗尽，其中又有相当部分比例的企业融不到下一轮，甚至会有一些明星的公司倒掉。真正有价值的公司将在那个时候得到验证。

李开复认为泡沫出现有三点原因：

第一，VC方面可能会有一些错误的认知，以为人工智能可以带来指数级成长的业务，就像过去的O2O或者移动互联网时代的APP一样。而实际情况是，大部分的AI公司做的企业级业务，不会有指数级成长。

第二，创业公司可能会有不清醒的认知，以为自己估值很高，融资很多，买很贵的机器，请很贵的人才。钱耗尽后，下一步布局怎么做呢？

第三，现在很多科学家创业，将面临几大挑战：做最前沿的而未必是最有用的；不懂得如何落地变现；把积累天才作为战绩。

“融资是一个阶段性的成果，如果这个阶段只是多招聘了几个天才，多了几万行代码，又赢了一个比赛，写了几篇论文，其实无法体现这个估值的价值。”一方面估值高VC的期望值高，一方面某些公司没有可匹配的价值产生，下一轮就融不到钱。

对于“寒冬”的来临，李开复是持乐观态度的。对投资者而言可以好好挑选可以救活的公司，或者吸取教训再次创业，或者按照合力估值投资他们的新业务。

创新≠创业，有用的创新才是最重要的

作为同样是科学家创业的李开复，除了谈到人工智能对于人类的意义和它存在泡沫之外，还与大家分享了他自己在做人工智能开发、投资中的经验教训。

早些年李开复从SGA公司做一个内部创业。这个创业做的是，能不能让每一个网页充满了 3D，3D 的游戏、动画让网页显得更精彩，让人们浏览的不是网页而是一个一个房间。一定程度上和今天的 VR 非常相似。但这次创业非常失败，2000 万美元的投入，100 个员工，几乎全军覆没。从这个失败里李开复得到了一些教训，在此前的MIT演讲时也提到过——“ 创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新 ”。

科学家在科研领域中关心的问题是，这件事情别人是否做过，是不是全新的；如果有人做过一定要看别人科研的报告，看自己有没有增加的价值，但增加的价值不如突破的价值大。所以每个科学家不断要求创新，所谓创新是做前人未做过的工作。这句话代表了科学、追求科学精神的一种含义。

但是一个创业者，或者一个 VC，他更重视的是什么？怎么样打造产品，怎么样产生商业价值。甚至在 VC 今天投资过程中，想想我们投的每一个团队冒了人才的风险、商业的风险、竞争的风险、执行的风险，我们非常不愿意再冒科技风险了，所以我们更愿意看一个团队说：这个技术已经被证明了，只是把它应用在场景里。

刚才两段话能够让大家看到科学家本质和创业者、VC 本质截然不同。一个是仅仅追求做前人未做过的工作而不考虑它有没有用，另一个是只需要赚钱不希望冒科技风险。因此，如果两者可以有效融合才是应对挑战的最佳组合。

科研选题与风口有很大差异，而将技术转换成价值的洞察力和执行力又是创业中的重点所在。 眼下，科学家创业迎来了一个有史以来的最好时机，可以看到除了今天谈的人工智能以外，在区块链、生命科学、高能电视、细胞扩增、基因编程等等，几乎每个领域都是创业的机会。科学家与VC的有效结合是可以拿下这个风口的。当然，人工智能时代最核心、最需要的依然是AI科学家。因为今天 AI 技术还没有进入主流，AI 平台还没有产生，因此 AI 应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把 AI 应用起来的科学家能够创业。

AI扩张的“三步曲” 

AI 最大突破是七年前深度学习。我们可以理解深度学习是一个超级 EXCEL 表，很多数据丢进去以后，再丢一个数据，就能够做出预测、判断或者分类；很多人脸丢进去就区别认清每一张脸；很多淘宝商品和用户丢进去，就知道你想买什么了。所以未来的 AI 就能帮你解决人生难题：今晚我想吃什么？因为AI比你更了解你自己。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的 AI。AI 在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。AI 扩张一定会经过下面三个阶段：

第一个阶段，把已有的大数据用起来 ；BAT 在用，今日头条、快手、滴滴、美团都在用。另外，金融领域可以用，比如创新工场投资的智融集团的用钱宝，一个月放出 30 亿的贷款，因为可以把已有的数据、用户数据激活做小额贷款，还有医疗。

第二个阶段是把没有的数据收集、上传 ；用各种摄像头把人脸收集起来，收集了 500 亿张人脸，所以随时识别 300 万张人脸，这不是一个人类的功能，而是超人类的功能。

第三个是无人驾驶的机器人时代的来临 ；从工业走向商业走向家用机器人，再走向全方位的无人驾驶。

这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。我们无法确定的是AI是否有意识、有人类情感、掌控人类、做我们的工具、是否能自我重新迭代、自我重新重写等等，这些都是未知。但已知的可以推出这些应用，应用推出后产生巨大结果、产生巨大价值，国家征税，取代大量的工作，这些工作可以用大量的征税补助下岗工人重新训练自己，以改造教育。

对科学家参与AI创业的4条建议

李开复在演讲中给想要创业的科学家提了4条建议路径：

第一，自己撸起袖子做创业；这个最困难，因为科学家本质是创新，而不是创造商业价值；

第二，找个商业合伙人一起做；

第三，留在学校，继续做创新；把技术授权出去，让学生或者别人做，这是我大大鼓励的。

第四，是提供开源，发布数据和内容。

恪守自己的科研岗位也会得到商业价值，比如经过技术授权。如果你决定创业，也希望你能够了解，创业的话就要知道客户才是上帝，需要知道怎么样去拿最有价值的 VC 钱帮助你补足短板，比如创新工场，要能够有纪律、有效率的解决问题，而不是一个又一个问题的提出，不是提出问题，而是解决问题，解决的时候重视效率，做你擅长的事，找合作伙伴，补足你的短板。

作为社会，必须做很多事情让教授既能得到利益，也能得到名声，还能够做有趣的创业。在报酬方面，让整个研究界提高科学家的报酬。在生育和大奖方面，比如图灵奖和科学奖都是很好的支持。资源方面应该给更多的数据，不仅让 BAT 有最大的数据，教授也有最大的数据。时间上要思考怎解决不浪费时间的问题。

斯坦福用技术授权的方式，CMU 让教授创业是占股份的方式，这都是非常好的方式，国际上尤其在中国都要好好思考，怎么样把土壤做得让创业者能做他们擅长的事，让科学家做他们擅长的事，让两者有机的结合，而不要强逼每个科学家都一定要出去创业。

所以结论是，各司其职，将价值最大化才能谋求共赢。顶尖科学家是需要珍惜的。

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