4月27日，GMIC（全球移動互聯網大會）北京站2017開幕。創(chuàng)新工場CEO李開復帶來本次分享的演講話題《人工智能時代的科學家創(chuàng)業(yè)》。演講中，他認為人工智能將為人類社會的未來帶來顛覆性的改變，而人工智能時代前進的最重要推動者就是 AI 科學家。

正如互聯網時代的海歸，移動互聯網時代的產品經理一樣，AI 創(chuàng)業(yè)時代需要 AI 科學家。身為最懂AI的VC，李開復所帶領的創(chuàng)新工場是如何決定投資哪些人工智能團隊？他是怎樣看待科學家創(chuàng)業(yè)這件事？他對人工智能的發(fā)展所帶來的沖擊持怎樣的觀點？都將在本文一一解讀。

（針對李開復演講及采訪，AI研究所做了不更改原意的調整）

人工智能之于人類，究竟有何的意義?

很多人在談到人工智能時，多半呈現一種“兩極分化”的狀態(tài)：一種觀點認為會很快超越人類智慧，甚至碾壓人類；而另一種觀點則是認為人工智能泡沫太大，根本落不到實際。我們姑且不去評論觀點背后的成因，科幻電影、小說以及媒體似乎灌輸了太多無謂的想法。誠如李開復本人談到的“‘超級智能’和‘未來人工智能’”碾壓人類以及要避免這個狀況，我個人認為并不是一個可根據今天科學能推測出的必然結果。

但非必然事件不代表我們不要關注它，還是需要有聰明的人去想他。對于關注人工智能的每個人而言都是有意義的，最重要的應該是考慮到以下4個問題、現象：

第一、人工智能將創(chuàng)造巨大財富，讓人類第一次有機會脫離貧困；

第二、 我們要擔心今天手中擁有巨大人工智能力量和數據的公司，他們用數據來作惡；

第三、看到人工智能將要在未來10——15年之間，取代50%人的工作，這些人怎么辦？教育該怎么辦？

第四、科學家、尤其是人工智能科學家有什么使命有什么機會，是不是都要出來創(chuàng)業(yè)還是像霍金教授之類的科學家那樣，一起去尋找人類的未來？

泡沫必然存在，比如在人臉識別領域

作為深諳AI的VC，李開復對于人工智能的泡沫也是多次提到， “國內出現四家以人臉識別為主的創(chuàng)業(yè)公司現象不合理。他認為是優(yōu)秀公司的稀缺性，造成了資本過度追逐。”如果僅僅是做人臉識別，撐不起這么高的估值，這些公司必然要去拓展其他業(yè)務，才能匹配這樣的高估值。

人工智能的發(fā)展目前還是處于基礎階段，并不能形成“井噴”的發(fā)展態(tài)勢。李開復預計“一年之后是一個短暫的寒冬”。過去六個月融到資的企業(yè)，可能多數在一年之后現金耗盡，其中又有相當部分比例的企業(yè)融不到下一輪，甚至會有一些明星的公司倒掉。真正有價值的公司將在那個時候得到驗證。

李開復認為泡沫出現有三點原因：

第一，VC方面可能會有一些錯誤的認知，以為人工智能可以帶來指數級成長的業(yè)務，就像過去的O2O或者移動互聯網時代的APP一樣。而實際情況是，大部分的AI公司做的企業(yè)級業(yè)務，不會有指數級成長。

第二，創(chuàng)業(yè)公司可能會有不清醒的認知，以為自己估值很高，融資很多，買很貴的機器，請很貴的人才。錢耗盡后，下一步布局怎么做呢？

第三，現在很多科學家創(chuàng)業(yè)，將面臨幾大挑戰(zhàn)：做最前沿的而未必是最有用的；不懂得如何落地變現；把積累天才作為戰(zhàn)績。

“融資是一個階段性的成果，如果這個階段只是多招聘了幾個天才，多了幾萬行代碼，又贏了一個比賽，寫了幾篇論文，其實無法體現這個估值的價值?！币环矫婀乐蹈遃C的期望值高，一方面某些公司沒有可匹配的價值產生，下一輪就融不到錢。

對于“寒冬”的來臨，李開復是持樂觀態(tài)度的。對投資者而言可以好好挑選可以救活的公司，或者吸取教訓再次創(chuàng)業(yè)，或者按照合力估值投資他們的新業(yè)務。

創(chuàng)新≠創(chuàng)業(yè)，有用的創(chuàng)新才是最重要的

作為同樣是科學家創(chuàng)業(yè)的李開復，除了談到人工智能對于人類的意義和它存在泡沫之外，還與大家分享了他自己在做人工智能開發(fā)、投資中的經驗教訓。

早些年李開復從SGA公司做一個內部創(chuàng)業(yè)。這個創(chuàng)業(yè)做的是，能不能讓每一個網頁充滿了 3D，3D 的游戲、動畫讓網頁顯得更精彩，讓人們?yōu)g覽的不是網頁而是一個一個房間。一定程度上和今天的 VR 非常相似。但這次創(chuàng)業(yè)非常失敗，2000 萬美元的投入，100 個員工，幾乎全軍覆沒。從這個失敗里李開復得到了一些教訓，在此前的MIT演講時也提到過——“創(chuàng)新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的創(chuàng)新”。

科學家在科研領域中關心的問題是，這件事情別人是否做過，是不是全新的；如果有人做過一定要看別人科研的報告，看自己有沒有增加的價值，但增加的價值不如突破的價值大。所以每個科學家不斷要求創(chuàng)新，所謂創(chuàng)新是做前人未做過的工作。這句話代表了科學、追求科學精神的一種含義。

但是一個創(chuàng)業(yè)者，或者一個 VC，他更重視的是什么？怎么樣打造產品，怎么樣產生商業(yè)價值。甚至在 VC 今天投資過程中，想想我們投的每一個團隊冒了人才的風險、商業(yè)的風險、競爭的風險、執(zhí)行的風險，我們非常不愿意再冒科技風險了，所以我們更愿意看一個團隊說：這個技術已經被證明了，只是把它應用在場景里。

剛才兩段話能夠讓大家看到科學家本質和創(chuàng)業(yè)者、VC 本質截然不同。一個是僅僅追求做前人未做過的工作而不考慮它有沒有用，另一個是只需要賺錢不希望冒科技風險。因此，如果兩者可以有效融合才是應對挑戰(zhàn)的最佳組合。

科研選題與風口有很大差異，而將技術轉換成價值的洞察力和執(zhí)行力又是創(chuàng)業(yè)中的重點所在。 眼下，科學家創(chuàng)業(yè)迎來了一個有史以來的最好時機，可以看到除了今天談的人工智能以外，在區(qū)塊鏈、生命科學、高能電視、細胞擴增、基因編程等等，幾乎每個領域都是創(chuàng)業(yè)的機會?？茖W家與VC的有效結合是可以拿下這個風口的。當然，人工智能時代最核心、最需要的依然是AI科學家。因為今天 AI 技術還沒有進入主流，AI 平臺還沒有產生，因此 AI 應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把 AI 應用起來的科學家能夠創(chuàng)業(yè)。

AI擴張的“三步曲” 

AI 最大突破是七年前深度學習。我們可以理解深度學習是一個超級 EXCEL 表，很多數據丟進去以后，再丟一個數據，就能夠做出預測、判斷或者分類；很多人臉丟進去就區(qū)別認清每一張臉；很多淘寶商品和用戶丟進去，就知道你想買什么了。所以未來的 AI 就能幫你解決人生難題：今晚我想吃什么？因為AI比你更了解你自己。這就是一個先知的、對未來能夠做非常強大預測的 AI。AI 在這個階段是單領域大數據驅動的引擎，可以把它認為是一個黑核，可以進入各種領域。AI 擴張一定會經過下面三個階段：

第一個階段，把已有的大數據用起來；BAT 在用，今日頭條、快手、滴滴、美團都在用。另外，金融領域可以用，比如創(chuàng)新工場投資的智融集團的用錢寶，一個月放出 30 億的貸款，因為可以把已有的數據、用戶數據激活做小額貸款，還有醫(yī)療。

第二個階段是把沒有的數據收集、上傳；用各種攝像頭把人臉收集起來，收集了 500 億張人臉，所以隨時識別 300 萬張人臉，這不是一個人類的功能，而是超人類的功能。

第三個是無人駕駛的機器人時代的來臨；從工業(yè)走向商業(yè)走向家用機器人，再走向全方位的無人駕駛。

這三步曲大概是未來五年、十年、十五年的藍圖。我們無法確定的是AI是否有意識、有人類情感、掌控人類、做我們的工具、是否能自我重新迭代、自我重新重寫等等，這些都是未知。但已知的可以推出這些應用，應用推出后產生巨大結果、產生巨大價值，國家征稅，取代大量的工作，這些工作可以用大量的征稅補助下崗工人重新訓練自己，以改造教育。

對科學家參與AI創(chuàng)業(yè)的4條建議

李開復在演講中給想要創(chuàng)業(yè)的科學家提了4條建議路徑：

第一，自己擼起袖子做創(chuàng)業(yè)；這個最困難，因為科學家本質是創(chuàng)新，而不是創(chuàng)造商業(yè)價值；

第二，找個商業(yè)合伙人一起做；

第三，留在學校，繼續(xù)做創(chuàng)新；把技術授權出去，讓學生或者別人做，這是我大大鼓勵的。

第四，是提供開源，發(fā)布數據和內容。

恪守自己的科研崗位也會得到商業(yè)價值，比如經過技術授權。如果你決定創(chuàng)業(yè)，也希望你能夠了解，創(chuàng)業(yè)的話就要知道客戶才是上帝，需要知道怎么樣去拿最有價值的 VC 錢幫助你補足短板，比如創(chuàng)新工場，要能夠有紀律、有效率的解決問題，而不是一個又一個問題的提出，不是提出問題，而是解決問題，解決的時候重視效率，做你擅長的事，找合作伙伴，補足你的短板。

作為社會，必須做很多事情讓教授既能得到利益，也能得到名聲，還能夠做有趣的創(chuàng)業(yè)。在報酬方面，讓整個研究界提高科學家的報酬。在生育和大獎方面，比如圖靈獎和科學獎都是很好的支持。資源方面應該給更多的數據，不僅讓 BAT 有最大的數據，教授也有最大的數據。時間上要思考怎解決不浪費時間的問題。

斯坦福用技術授權的方式，CMU 讓教授創(chuàng)業(yè)是占股份的方式，這都是非常好的方式，國際上尤其在中國都要好好思考，怎么樣把土壤做得讓創(chuàng)業(yè)者能做他們擅長的事，讓科學家做他們擅長的事，讓兩者有機的結合，而不要強逼每個科學家都一定要出去創(chuàng)業(yè)。

所以結論是，各司其職，將價值最大化才能謀求共贏。頂尖科學家是需要珍惜的。