出席圆桌论坛的嘉宾有创新工场创始人兼首席执行官李开复、百度总裁张亚勤、金山软件CEO张宏江，本次圆桌论坛的主持人是将门创投联合创始人兼CEO高欣欣。

以下为圆桌论坛主要观点提炼：

李开复

1、互联网公司用户做大了，使用AI这是第一个机会；

2、AI将会助力金融行业；

3、AI+医疗将是件伟大的事；

4、无人驾驶的期待；

张亚勤

1、大公司小公司的AI落地需要不同战略；

2、百度要做人工智能时代的windows或者IOS；

3、AI将会从深度学习走向深度算法；

4、未来的AI将是数字智能与生物的融合+量子计算；

张宏江

1、AI等于中国引领世界的机会；

2、人才是AI的核心；

3、未来AI会帮助人，会替代人，会超过人；

以下为圆桌论坛的速记整理：

高欣欣：大家好！我来介绍，有请我们的对话嘉宾张亚勤博士，李开复博士，张宏江博士，有请。三位请坐，我们今年这个大会的主题叫做天工开悟，这个工字就代表了今年最重要的话题之一也就是人工智能。

而在座的这三位嘉宾刚好是人工智能领域里的可以说是开山导师和思想领袖，他们今天以这样的组合坐在这里不光只因为这个原因，源自一段非常相关性的经历，大概大家不知道19年前，这三位科学家其实他们是放弃了在国外的好生活、好事业，毅然决然回到了中国，就为着一个梦想，就是在中国做世界一流的科学研究。

他们建立和加入了微软亚洲研究院，19年后，微软亚洲研究院是全世界最受人尊重的研究机构之一，而从里面培养出来的人才占据了中国IT界、人工智能界的半壁江山，因此今天我们就来借往昔聊未来，一起来聊聊人工智能的新时代。第一个问题，我就不按顺序问了，第一个问题先请开复老师，因为开复老师您是第一位回来的科学家，而且您在这几年还投资了特别多好的人工智能领域里的创业者好团队。

所以我想请教您的就是如果再往后看19年，看我们人工智能现在对我们所有生活产生了这么大的剧变，您再往后看19年后的未来是什么样的呢？你将为这样的未来在未来十年做什么样的布局呢？

李开复：我们现在是一个VC投资机构，还有是一个工程院，所以我们看的可能是10年，19年后的事情还是要让霍金教授和学者们来推测。如果看未来这十几年，就像刚才我演讲里所说的，最近我们的机会肯定是把已有的数据拿来用上。现在已有的数据如果是互联网公司，BAT已经用的很好，滴滴、美团用的很好了，但是中国的一个特色，有很多新的公司，新的独角兽，每年几十个独角兽里可能有一半会有千万级别的用户，他们的千万级别的用户都是需要AI的，AI来做运营，AI来了解用户，AI来变现，有AI跟没有AI的公司是巨大的差别。比如我们最近看到崛起特别快的几个公司，背后都是有AI科学家的，比如今日头条，比如快手，都是我们微软或者谷歌的AI的人去做的。所以我觉得互联网公司用户做大了，使用AI这是第一个机会。

第二个就是金融行业，其实AI就是把大量的数据来做一个推测，什么领域本来就是一个数据呢？金融领域本来就是人类创造的数字游戏，用起来特别的顺。而且金融领域是有对错的，你的股票跌了没有，你的贷款还了没有，这些问题非常大的程度回馈来帮助AI做的更好，取代人类。我们看华尔街的交易员已经消失了，未来分析师，写报告的，做投资的，做投资组合的，做银行的，风控的，做征信的，保险的这些会被取代，我们可以看到很大的行业机会从商业回报来说。

更伟大的是医疗，如果人脸识别可以做的更好，肿瘤识别、CT识别还有识别病例，识别病理切片，这个毫无疑问是对人类最有意义的，甚至可能可以消灭癌症的一件事情。这个挑战是数据不聚拢，有各个医院的防火墙，还有病人的隐私问题，所以这几个是最近的，是五年之内的。再往后，我觉得就是刚才所说的各个传感器，当真正IOT时代来了，IOT收集的数据，背后有AI，比如我们投资的face++。

最后是无人驾驶的期待，今天无人驾驶为什么没有做好？一方面是科技还不够，一方面是还没有足够的数据。我们要想尽办法做无人驾驶，因为需要金融数据没关系，股票赔了就赔了，贷款不还就不还，无人驾驶这个事情不能说去撞几个人就有负面的数据了，怎么样去虚拟的学习，而不要伤害人命，这些问题需要解决。还有我们的成本太贵，但是这些问题会解决，一旦解决了以后，当我们的传感器变得够便宜了，一辆无人驾驶是可听可看可动的，同样的技术会进入到机器人的领域，就进入了一个自动化的时代，这是15年，比你要求的19年差4年。

高欣欣：感谢您。接下来我就得问亚勤了，亚勤其实是我的恩师了，之前在研究院工作都是汇报给亚勤的。亚勤特别有名的就是他会把他的远景通过特别清晰的战略完美落地，今天亚勤也在负责百度新战略、新布局，每个行动都是万众瞩目。

而百度也是在我们人工智能领域里面绝对的引领者，所以我想请问亚勤总的问题两个关键词，一个是落地，一个是战略，人工智能是发展了60几年的一个技术了，对我们来说最关注的是这样一个先进技术如何在今天的商业上最快的落地？我想请教您，对于大公司，对于创业公司来说，人工智能技术在商业世界里面有它的落地路径呢？在落地过程中，大公司创业公司应该注意什么样的战略呢？

张亚勤：我先祝贺（文初）、郝义，今年不仅仅是全球最大的，名字叫GMIC大会，特别高兴和开复和宏江在这，我清晰记得19年前开复给我的一个电话，1998年9月7号给我一个电话，把我忽悠回国了，之后我忽悠宏江回来了。当时是在正确的时间，正确的地点做了一件正确的事，所以很高兴看到微软亚洲研究院培养出那么多人才，现在可以说是不仅在国内，在全球主要的互联网公司，AI都成为中坚的力量。

刚才讲到AI的落地，对大公司小公司确实是需要不同的战略，不同的打法。大的公司有资源，有数据，有规模，有技术能力，可以打一个大的仗。创业公司更需要聚焦，开复刚才讲的相当好。

比如百度是比较大的公司，我们把未来十年二十年压赌在人工智能，现在很多公司说我们AI公司是讲故事，百度从李彦宏到陆奇到我本人，未来公司资源技术都压在AI上面。我们的打法首先我们要做一个人工智能时代的操作系统，PC时代是windows，移动是IOS，我们做人工智能时代的windows或者IOS。第二点，操作系统它本身没有应用，没有场景，是没有用的，所以我们看几个重要的场景，一个是消费者，一个是家庭，一个是车。另外是商业，我们用百度云作为一个平台，上面会有医疗、交通、教育、物流，这些垂直的行业。

做一个操作系统，上面建立生态，和整个产业去合作，比如最近我们和很多家电企业，很多车厂都有合作。对我们来讲，开放的平台很重要，刚才和开复在聊，最近有几个开放平台，一个是AI的开放平台，里面有很多算法，很多模型，有数据，开发者可以使用。另外是一个智能驾驶的开发平台，这里面有十几种核心的技术，开放给产业，里面有很多数据，我们有API，包括有高精的地图和定位技术和数据，希望这个产业能使用这个平台，加快智能驾驶发展的步伐。

小公司是完全不一样的，小公司不可能做操作系统，或者一开始做一个平台是很困难的。这个时候选一个场景，选一个应用，你有优势，比如讲到face++，讲到商汤科技，包括头条，头条不是小公司了，包括小鱼在线，这些公司都是选择一个很好的场景，还有科大讯飞选了很好的场景，用技术作打一个差异化，真正落地的时候有很多工作要做。我经常讲AI是系统工程，从数据到模型到整个解决方案，都需要一个过程，是一个系统工程。可能10%的算法，20%是平台技术，70%是落地的过程，这个相当重要。

高欣欣：我想追问您一个问题，既然要做一个操作系统，技术永远是手段是工具，您是如何看待我们AI技术发展的未来呢？

张亚勤：要很长的时间，我简单总结一下，AI目前刚才开复讲到是深度学习，未来是深度的算法，可能会和别的东西相结合。比如人怎么样更好的对大脑有更多的理解，把这个模型用到我们现在的深度学习里面。另外要做一些人不能做的事，比如最近一个网络算法是对抗网络，它其实可以把一些新的功能、新的参数可以做一些大脑做不了的事，如果我们所做的事就是去模仿大脑，也没有意义。我们已经有人类了，我们要做一点新的事情。

另外一点，如果说未来的趋势，我认为是一个融合，是生物和数字智能的一个融合，现在有很多这方面的研究，也很重要。还有一个是量子计算，量子计算大家觉得是天方夜谭，但我觉得五年十年会真的变得更加有用。而且量子计算会改变我们人工智能很多的算法，所以说我觉得很多很有意思的事情都在下面的五年十年内发生。

高欣欣：太激动了。接下来请问的是张宏江博士，宏江也是我的老师，在工程院的时候我是汇报给您的，宏江老师他其实是最早回来的科学家了，您最近常说一句话，您说AI等于中国引领世界的机会，我问您的问题关键词就是在世界大范围下的中国机会，您是如何看待。为什么您这么强调AI我是中国引领的机会呢？在这样一个心潮澎湃的巨大机会情况下，我们创业者，我们中国的公司有没有机会成为世界级别的独角兽呢？

张宏江：刚才亚勤和开复讲到，我们看AI看两块，一块就是数据本身，随着互联网二十多年的发展，随着物联网逐渐普及，今天我们能获取的数据是十年前甚至五年前甚至三年前都不可想象的，每天新的数据量增加。而且这些数据量跟以前不太一样的地方，大部分通过互联网形态来获取的，有相当好的精准度，可以很好的来跟踪。这些数据本身可以作为很好的所谓的燃料，输入给人工智能，这是我想说的第一点，我们谈到AI的话，第一点最重要的前提条件是数据。中国的数据是如此之多。

第二块就是谈做人工智能创业也好，做人工智能也好，其实和其他做任何一个新的技术一样，那就是人才这块是另外一个核心点。如果你看一下过去十年在AI这个领域中国的研究人员的数量，无论是在中国大陆的还是在海外的中国人的数量，总数已经开始超过其他国家，从14年开始已经超过了美国。

也就是说总体的数量已经很大了，在很大的数量中间一定有一些包括在座的，包括刚才开复提到的一些创业公司，包括百度，包括今日头条，一系列世界一流的AI人才，所以我们中国有了两个核心点，一个是数据，高质量的大数据，一个是高质量的AI人才，这是我说为什么中国在AI这个领域是有一个非常好的引领全球的机会。

我们过去五年已经看到，在移动这个领域，因为中国的应用导向在移动互联网已经引领了世界潮流，我相信在AI这个新的领域里面，中国如果抓住这个机会，依然可以像在移动互联网一样，引领世界潮流。而且这次跟移动互联网不太一样的地方在于，这次可能我们在技术上也能引领世界潮流，也能抓住这个机会，因为我们人才储备相当丰厚了，这是我为什么对中国在AI这个浪潮中如此有信心一个根本的原因。

高欣欣：既然谈到了人才，中国的老话叫做“事在人为”，问完了事，我们就得问问人，问问人才这件事了。顺着您这个话再问一下，宏江其实是特别特别受人尊重的科学家，刚才开复老师也提到了，其实在最近人脸识别这个场景里面，宏江应该是最早做这个的科学家，而且现在有很多创业者都是您当时的学生，所以您在之前包括到金山之类的，您其实完成了从科学家到管理者的一个身份的切换。

我想问您的人才问题就是关于科学家身份切换的这个问题，也顺应一下开复老师刚才讲的演讲话题，现在我们人工智能领域很多科学家走出了实验室，进入到了产业，甚至成为了创业者，他们这么做是可以理解的，需要数据，需要把自己的技术和数据相结合，产生最大的价值，可是这也引起了行业一个担忧，因为人工智能还有很多需要突破的技术，所以对于做基础研究的人才，大家就特别担心出现断层。您是怎么看待这个问题呢？

张宏江：这是一系列的问题，在座的我们三位其实都完成了从科学家到管理者到企业家的转型。我想这点我跟开复有类似的地方，开复刚才讲的时候，不知道大家注意到没有，我们起了一个大早，赶了一个晚集，做语音识别做的太早，三十年后才开始进行使用，让我们高兴的是我们的学生，我们的学生的学生成为今天这个领域的主流，我们今天看到市场上无论是face++，还是依图，还有商汤，都是跟微软亚洲研究院有着千丝万缕的联系，或者是微软研究院的研究员，或者是研究院的学生。

反过来，刚才说到的，在AI这块其实中国有很大的优势，中国有很多的人才，过去二十年也在很大程度上归功于微软研究院积累了一批世界一流人才，包括孙界，在15年创造了世界最优的图象识别的精度。远远超过人类，超过facebook，超过谷歌，超过之前所有的研究者。我觉得在这块我们人才积累是非常好的。

这次AI大潮跟以前有一些不同的地方，就是我们在互联网经过二十年发展以后，我们提出一个概念叫做互联网+，这是今天AI在过去热了这几年以后，很快大家认识到AI是一个赋能者，未来我们看到的是智能+，AI会帮助人，会替代人，会超过人。

但是它的切入点是从应用开始切入的，在这块我们科学家创业的时候，在完成从科学家到企业家到创业者这个转型过程中，可能要花更多的时间看运用，从运用角度来切入，这点开复是非常高瞻远瞩，他在大家还在讨论AI是什么的时候，他曾经跟工程院，工程院员说我不是做企业的，希望科学家进入到工程院，走出工程院，真正开始创业。

这是一个从科学家到企业家中间一个很重要的转变，就是把你的思考从我是不是最新，我是不是对于现有的技术有些突破，到我的技术能不能实用，能不能为用户带来便利，能不能创造更大的效率。这是思考的一个转变，完成这种转变，才是真正完成从一个科学家到企业家的转变。

随着过去三十年的经济发展，科研水平的提高，人们对自己实力的自信，加上中国如此多应用的场景、应用的机会，我们的科学家一定会和商业市场很结合，真正能够作出一些非常好的新的公司出来。从这块我是非常非常有信心，而且我觉得反过来，我们真正不需要担心科学家都去创业，因为实际上这些创业成功的科学家，他们会带来更多的数据，带来更多的机会，让很多人能够发现一些更好的问题，从而作出更好的研究。同样也有一些科学家创业两三年，发现自己更喜欢安静，更喜欢做研究，可能回到学术界。科学家出来创立的公司，会给学生提供更好的实习机会，这是非常好的一个反馈的过程。

高欣欣：接下来请教张亚勤博士，亚勤博士一路培养了特别多的人才，你在百度也是负责着人才的发掘，人才的培养，你刚才从斯坦福回来，你是跟最年轻的毕业生们，最优秀的人才们做了交谈，在全球范围挖掘人才，我要问的是人才战略，在整个人工智能行业里面，大家都在抢人才，如果你有野心想要引领，想要持续引领，人才战略已经变成了最重要的战略之一。我们用一个词叫做人才黑洞已经形成，您看到现在这种情况，对于那些有野心要引领要持续引领的不管是创业公司也好，或者是大公司也好，您觉得人才战略应该如何布局呢？

张亚勤：当时在微软研究院的时候，我们讲要“三好学生”，数学好、编程好、态度好。我想在AI时代也是同样的，可能更加重要。数学好，现在AI里面用了许许多多的数学基础，线性代数、优化的理论、统计学，我们中国学生其实是很有优势的。编程好的话，刚才讲到要去落地，去实施，态度好也很重要，现在特别是在技术快速发展的时候，大家要快速的学习，其实在IT在互联网这个领域，五年前十年前的知识基本没什么关系了。

很多新的理论算法都是在过去这几年，每周每天都要学习。我在斯坦福告诉学生们，我说机器在学习，你必须要学得比它快，否则就会被机器所淘汰。刚才宏江讲中国AI人才量很多，我在斯坦福去做了一个演讲，这个演讲结果有一半以上的同学，可能80%是中国的学生，这一半以上都是在做深度学习。这也是问题，现在大家都去一窝蜂做AI深度学习，可能也是有一些重复性。我想未来可能研究也好，专业也好，要看重一些交叉学科。

比如斯坦福现在有一个学科，把物理学和计算机科学交叉的一个新的专业，还有人脑科学和计算机科学，包括量子计算，这些都是未来要发展的方向。我就讲这些，在AI时代，在PC互联，中国基本上是一个追随者，到了移动互联时代，中国其实在产品方面很多的创新。到了AI时代，中国不仅仅在产品方面，在技术方面也有创新，也可以领先于世界。

高欣欣：接下来要问开复博士了，我要问您的问题要更大一些了，把人才拉到人的维度了，霍金教授说当技术发展快过了人的发展，快过了社会的发展，必然会激化一系列的问题，当很多职位像您画的那个圈，很多职位被机器替代的时候，这个时候对人的要求就变得特别高了。您觉得对于我们每个人来说，深处这个巨变的时代，怎么提高自己？快速规划自己，适应甚至享受这个巨变的时代给我们的极致体验呢？

李开复：很多人提到AI对人类全面而言，我们就完蛋了，不是这样的，做任何事情必须要知己知彼，我们要了解深度学习是什么事情不能做的，我们把人类时间放在这些方面，还是有很多机会的。

从最深的开始讲，刚才谈到的人工智能时代起来了，一定要有管AI的人，这些顶尖的AI科学家他们肯定是要做的很深，做的很棒，因为他们不但要做技术，还要确保AI不能失控。第二，在任何领域顶尖的人都会存在的，最厉害的医生、最厉害的律师、最厉害的人类学家、历史学家都有机会，即便现在AI可以写稿子了，写记者的稿子了，但是他们写的都是那些体育赛事、季度报道，真的去写出像胡书丽能做的，像龙应台这样的作品，是做不出来的。还有艺术创作，AI是并不擅长的，因为美不是一个非常客观，要不然就有，要不然就没有的状态，所以这个训练很困难。

什么是美？什么是艺术？还有工匠精神，我们人类还是希望得到一些像日本这些手工的雕刻师，做出来很维美的东西，哪怕不是艺术，是工匠，也很有价值。还有综合性人才很重要，AI学习是一个领域一个领域的学习，学习下围棋，学习买股票，学习风控，并不能综合性的考量各种事情，比如一个地球学的专家加上一个化学的专家，可能会知道以后怎么去处理垃圾。或者是一个非常懂国际政治的人，懂中美关系的人，又懂得经济发展，把AI当做工具，他这个人不会被取代。还有善于用AI做工具的人，以后的医生只靠自己在医学院学肯定是不够的，他要知道未来医学工具是什么，就像今天我们不用word、iphone是不能生存的，未来医生要掌控AI的工具。这可能可以解决10-20%的人他们未来发展的方向，还要非常勤奋努力，要不然很容易被超越。

但是最大的一批人肯定要走向服务业，因为人与人之间打交道，人与本之间的交心，爱、同情心、同理心还有发散出来的爱心，从工作者，从一个好的导游到一个好的按摩师，到一个好的叠衣师，到志愿者，到老人院和孤儿院做志愿，这些事情表达心中真诚的爱，这些是机器学不来的。

高欣欣：我们时间到了，虽然我们论坛结束了，但是天工开悟，科学复兴，特别感谢我们的思想领袖，从未改变的赤子之心，坚持着他们相信的，坚持着他们热爱的，坚持着对人才的培养，希望他们的分享对在座的各位有启示，请你们坚持创新、坚持热爱。虽然我们的论坛结束了，但是对未来的探索无止境。谢谢分享嘉宾。谢谢大家！

即使李开复在卡内基梅隆大学和之后的职业生涯中从事了长时间的人工智能相关研究，对人工智能充满信心，他也曾遭受失败。

李开复举例，在SGI做内部创业项目，李开复和团队做了一个内部项目——让每个网页都用3D的方式呈现，“但这个项目非常失败。”李开复回顾这段经历时表示，比起创新，科学家更应该考虑的是这些创新是否能实现，或对人们生活有多大改进。

谈到科学家创业的难点，李开复说，科学家追求突破，创业者追求商业回报。科学家和创业者的本质完全不同，这其中的巨大差别很难让两者走到一起。科学家创业，往往容易将公司带到不务实、点子过多却不不专注的困境。

所以，李开复呼吁想创业的科学家，应该问问自己是否克服科学家的死穴，比如对创投风口的洞察能力。但是，李开复也谈到，由于AI的特殊性， AI创业最需要的还是AI科学家，因为AI创业还不是主流，只有少数能应用AI的科学家，才有机会在这一领域创业。在中国，大部分AI科学家都是做人脸识别，“一定程度上，这表示我们在AI创业上是没有什么想象力的。”

AI创业的黄金搭配，是科学家创业后将技术应用于企业。李开复说，AI本身不是消费者应用，BAT很幸运，他们有消费者和流量，可以直接做面向消费者的AI项目。但创业工资不带流量，做出来之后还是要卖给企业，应用于金融、汽车等各领域。

同时，他也对科学家创业给出了自己的建议。现在，目前猛烈的AI创业才刚开始。李开复认为，未来10-15年AI将按照以下三个阶段发展：首先，AI会在数据化程度高的行业发生；其次，随着感知、传感器和机器人的发展，AI会延展到实体世界；最终AI将穿透到个人场景。

李开复表示，AI将会对每个人生活带去巨大改变，比如将创造巨大的财富，让人们第一次有机会脱离贫困，但同时他也担心拥有数据和力量的公司来作恶，担心AI将在10-15年取代50%的工作。不过，当AI将人们从繁琐的工作中解脱出来时，人们会有机会去创造一个新时达。

以下是李开复演讲内容：

各位大家上午好，今天我想跟大家分享的主要有以下几点：一，我们眼中今天中国互联网的现状以及我们从中看到的重大投资机会；二，创新工场现在对重大投资领域的部署；三，我们过去一年的表现。

创新工场创立之初，我们主要关注互联网，后来我们在游戏、社交、应用APP领域都做了很好投资。但我们从来没有把自己定位成一个仅仅投资互联网的公司，我们实际上要做的是成为一家追随科技趋势的投资公司。如果一个公司能够最了解科技的趋势和方向，找到这个风口，而且在别的投资人和创业者没有看到的时候就把钱带进去，这样会给投资者带来很大的回报。

创新工场具有两大特色：第一，我们是最懂投资者的VC；第二，我们会给我们的创业者带来最大的价值。今天我将主要围绕这两点解释我们所看到的未来趋势，同时投资之后会给创业者什么价值。

一、互联网的新趋势与新机会

首先讲一下国内互联网的重大趋势改变，这些趋势和改变意味着我们的投资和方向也需要不断调整，我们每一年都在调整方向。

下面这张图所告诉我们的是近年几个重大趋势的改变：

左上角的数据告诉我们，虽然中国是世界上最大的互联网国家，但其用户成长率在下降，意味着过去那种依靠人口红利的创业模式，仅仅靠烧钱、烧用户，之后再琢磨怎么赚钱的模式已经不是最好的模式，因为中国互联网人口已经接近饱和。当然，接近饱满的时候这些人越来越有钱，越来越能够移动支付，他可能带来新的投资机会，但以前所谓几个小朋友做一个APP炒火炒红的创业模式已然很难行得通了。

左下角的数据显示，虽然APP总量在快速成长，但实际非活跃的APP，也就是僵尸APP却是越来越多。这也再一次告诉我们，现在要再一次寻找新的风口，新的标的，新的投资方向。

过去一段时间，我们也看到一些人口红利创业模式在做向下一步的自然延伸。从七年前五年前看过来，我们会发现，一个企业往往先是依靠人口红利做起来，然后慢慢找到赚钱的方法，而它所在的行业也会从刚开始的蓝海变成红海，从很多竞争者变成少数的，直到趋于垄断，所以看到美团也好，58也好，现在都是通过合并来寻找下一步最大成长的机会。

最近大家都在说互联网寒冬，实际上与目前市场的估值过高不无关系。从上面左边两个图我们可以看到，确实在VC眼中，现在的项目太贵，在创业者看来，又找不到投资。卖者不愿意降价，买者不愿意付费，所以市场就会变得冷清。

从投资案例数看，2015年是非常好的一年，但是从今年前半年的数据看，如果后半年跟前半年一样的话，今年整体的投资案例数大概只能达到2015年的水平。从这个角度看起来，大家可能会有一些担心，但是实际上不是这样。虽然数据告诉我们整个大环境可能有点问题，像P2P、O2O可能开始有点让人担心，但是在有不少的领域还是非常火。例如人工智能、AR、VR、教育市场等这几个市场都非常火，都发展得非常好。这些重点成长的领域或者所谓的风口，其实投资量是在增加的。

二、创新工场的投资策略

下面这张图内容非常丰富：

上图中，蓝色的柱形是我们创新工场在各个行业投资数量的真实数据，橘色的曲线则是市场对该领域的追逐热度。曲线向上代表热度高，大家都在往里钻，曲线位置低则代表着大家都不想投。

第一张是P2P金融行业。所谓P2P金融就是利用一个卖家的机会在网上形成一个市场，他有可能打破金融市场的垄断，可以产生非常好的机会，但是也可能带来很多欺诈，产生很多道德风险以及监管难题，鉴于这些顾虑，我们创新工场从来没有进入P2P金融。对于金融的改革和金融创新方面，我们看的还是它里面核心的技术，无论是人工智能的技术，还是区块链的技术，这些技术对金融的改革是真实的、可持续的、长期的。

从上面我们可以看到，O2O的来临，还有消费升级，这两个有点相关的领域实际上已经慢慢被识别为重要的机会领域。O2O我们从来不认为是不成立的，O2O今天即便烧了很多钱，很多挑战和公司倒闭，但是滴滴这一个公司说不定能赚回所有出行公司输掉的钱。问题只是在于有些公司烧钱太快，这样的方法一定会失败的，这实际上不是O2O的问题，而是VC的风格和选择问题。从上图可以看到，在O2O方面我们整体来说基本是跟市场走得差不多，但是实际投资的量又是非常少的，我们的投资非常谨慎，我们所投的公司量并不多，钱也不多，绝大多数的情况都挺好。

消费升级这里只是想强调，当人口红利消失的时候，这些已经成为移动互联网用户的群体，他们实际上在想的是怎么样生活得更好，这是我们特别重视的领域，在消费升级这个词还没有造出来我们就投了很多案子。

2014年我们停止了对移动游戏的投资，我们认为游戏已经达到一个顶峰。但因为在投资游戏的时候，我们对虚拟和变现有了非常深刻的理解，因此把我们怎么在虚拟社会里赚钱这个认知投射到了新的领域：文化娱乐。

文娱这个领域可能看起来很广，但是简单来说就是电影、电视剧、综艺节目，无论在网上还是传统渠道上这些内容都很赚钱，但是他们未来会更多的进入网络时代，他们需要学习怎么用游戏的那套方法来运营、获利、变现，所以我们非常奇怪的变成了很多电影、电视的最好的投资伙伴，这是我们当初没有料到的事情，从中也赚到钱——虽然这可能不是最高的回报。

从以上这些行业投资例子可以看到，创新工场最希望做的，就是成为最懂科技趋势的投资人，而到底我们是不是懂，看一下我们的投资领域就很清楚：我们选择投或不投，我们选择在哪些领域投，我们选择在哪些领域转移方向，数据最有说服力。

三、双币基金为什么是必须的

在今天的中国融资领域里面，一个双货币资金是必须的。为什么这么看？我来讲一下理由。

回顾过去的10年，国内最顶尖的VC肯定是美金投资人，但最近几年人民币也越来越受创业者青睐。但这两种基金都各自特点，因此对于创业者，他就需要根据自己的需求来决定是需要美元投资还是人民币投资。关于两者的区别，大家可以从上图中清晰的看到。

另外需要强调的是，美金的周期是10+2，我们人民币的周期是5+2，美国标准的项目可能是最大的成功概率只有10%，但是可以得到100倍回报，最典型的人民币项目能够成功退出的概率是40%，但是可能是8倍到10倍回报。

作为一个管理双币基金的VC，我们很高兴为两者服务，我们希望对所有的创业者都有吸引力，我们必须要有两种货币，并不是所有的VC都清晰的看到这一点，但我们认为看到这一点并作合适调整是最好的。这也验证了创新工场有独特的眼光和风格和魄力，在正确的时候作一些正确的改变。

四、创新工场的重大投资部署

1、人工智能

既然人口红利已经到顶了，移动互联网也基本风口已过，那么下一个革命是什么？下一个革命是人工智能。我们认为在未来10年，大部分人类需要思考5秒钟以下的工作都会被取代，比如我们巴曙松教授写的文章，或者《纽约时报》的文章这些不会被简单的替代，但是简单的、交易型的，所有中介的公司，所有助理的公司、职位都会消失。人工智能没有我们脑子那么奥妙的结构，但是当它掌握了比人这一辈子能看到数据还多的数据量的时候，辅以特殊的学习方式，它就可以超越人了。

在这里可以看到创新工场对人工智能的蓝图，这里可以划分成五部分：第一是大数据，第二个感知，我们认为语音和人脸、物体的识别会越做越好，对自然语言的理解在一个领域可以做得很好，但是跨领域还需要更长的时间，还有在传感器方面，现在都比较贵，但是随着大量的生产就会变便宜。机器人更多是商业的应用，而不是家庭的应用，因为机器人实际上离人的期望值还挺远，但是我们并不是不看好所有家庭机器人，也有一个例外的，比如可以播放音乐增加家庭娱乐性的机器人等等。

中间棕色的是最重要的，就是平台的形成，我们认为平台的形成还有几年。当有平台时，人工智能就可以普及，应用就可以井喷了，这个还要4到5年。这4到5年非常关键，因为在人工智能平台未形成之前的这段时间，人工智能专家还会有非常独特的优势，如果我们找到这些专家就有创业的机会。任何一个好的技术变成一个平台都需要若干年时间的演化，移动互联网如此，人工智能如此。

我们在人工智能方面投了很多公司，我们独特的优势是我们在中国、美国都有投资。美国的投资非常着重AI的领域，同时中国毕业的学生对AI兴趣非常大，国内外有很多顶尖媒体都报道了我们所投资的公司，例如《纽约时代》、《福布斯》杂志等都已经报道了我们的项目。

2、文化娱乐

我们第二大投资领域应该是文化娱乐领域。文娱我们看两个方向。第一是IP，而且是可持续性的，呈高成长性的那种IP。第二要看用户的平台，当然平台是可遇不可求的，不是在创业第一天就做出一个平台，这是两个我们主要看到的方向。

3、在线教育

我们看到的几个趋势，一是教育可以靠互联网来传播、获客，因为音频视频质量的问题慢慢得到解决，所以空间、距离不是问题，你远程也可以学习，而且一样清楚、精彩。二是，在线教育要关注现实问题：家长希望孩子升学，老师希望学生分数越高，所以出现了越来越多交互性强的、趣味性强的，能够真正让孩子们多学到知识的创业创新。另外我们看到，AI是可以运用到教育上的，该做什么方向，给家长什么暗示，让孩子该走什么路线，这都是人工智能的优势。

教育上我们投了三个比较大的代表性公司，第一是VIPKID，第二是在老师在课堂上用，非常能够帮助学生成长的工具盒子鱼，它已经进入一万个学校，而且基本上所有顶尖城市的顶尖高中都在用它，做英语教学。第三是The ONE智能钢琴，这个以前介绍过了，现在他一个月的销售接近6000台。

4、B2B

再下面是B2B的领域，B2C的时代已经达到峰值，下面我们更想看的是产品怎么样和产业链对接，怎么样能够卖东西给企业用户而不是终极用户。我们认为B2B也能够进入3.0的时代，不是关心怎么买得最快、最便宜，而是关心怎么买到最适合他的，怎么才能最快的获得服务。另外，我们跟钉钉是唯一合作伙伴。

5、消费升级

再下面我想讲的是消费升级，大家都想过好的生活，那么好的生活蕴涵有什么机会？第一个机会是可以经过渠道做过去没有的产品和品牌，比如说要出发告诉大家出行不一定要去旅行社，要出发是适合中国的。

左边是互联网传播的方式，比如经过微博、微信公众号可以传播很多新的品牌和产品，过去是没有的，比如我们投资的新风尚等。设计是过去很难打造的一个产品，但是现在有互联网、网红的力量，这些是不是可以改变？右下角我们可以看到重组的供应链，比如说我们在饮食方面，因为互联网和送餐改变了中国的饮食习惯，也感谢百度外卖和饿了吗，所以这方面我们投的都是这一类的公司。原麦山丘因为有自己的平台很快获得几千万的利润。

五、创新工场过去一年的成绩

最后，我想介绍一下，左边看到的是我们3亿美元资金，感谢大家对我们的信任，右边是第二期人民币基金，25亿，也感谢大家对我们的信任。在我们继续帮助创业者培训方面，我们继续在做我们的兄弟会，也在做我们的群英会，新锐营、同学会等，让我们有更多的资源。

昨天我们创新工场宣布成立了人工智能工程院，我们想做的是把特别早期的科学家拉进来帮他们创业，科学家创业跟过去APP创业是不一样的，因为科学家特别有技术能力，但并不是特别好的CEO，所以要帮他们找CEO，但是这些人创造的价值非常大，我过几天就要去美国，把美国顶级的华人拉回来，让他们参与我们的工程院，只要他们要创业，我们就投资他们。

以上是李开复在创新工场2016年度峰会上的分享。文章内容来自创业邦，活动家整理编辑，转载请注明出处：//m.catawbaoil.com/57413.html，如有任何疑问，请联系小编微信：hdjkefu

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为什么我们会特别地看重这个领域？

最近人工智能得到全球关注，主要是因为阿尔法狗击败了李世石。在很多的世界媒体上我们看到的，就是机器是否会取代人脑？我个人认为没有足够的科学根据，让我们想那么多，担心那么多。
而短期让我们更应该关注的是怎么用人工智能，我们的工具为社会创造价值，来为创业者创造机会。
为什么人工智能会这么强大呢？

就是因为今天人类做的大部分工作是重复性的，是基于一个有限的领域。这些工作在未来的十年都会被人工智能取代。
这些工作我这里列了一些，如果你们不太相信的话，我们可以举几个例子：
今天美联社90%的稿件已经是机器人取代了，在过去的十年华尔街交易员已经一半下岗离职了。未来我们肯定会看到无人驾驶的车，当这一天来到的时候，世界上大约9%人的工作就即将被取代。

怎么能做到呢？
其实在这些领域里，人工智能不是模仿人类，也不仅仅是取代人类，所谓的人工智能，就是用特别巨大的数据集看到一个人的一生，甚至一百个人的一生，然后用数据推算出逻辑、判断和推测，做出比人更好的判断。

阿尔法狗就是研究了几百万的棋谱和花无数小时的时间来打败人类专家的。有人说这个不公平，一个棋手不可能花一百万个小时研究棋谱。这不是公平不公平的问题，而是我们如何用人工智能做出人不能做的事情。

最近特斯拉提出了一个问题，大家可以想想，特斯拉有几亿小时的车行数据，这些数据难道不会成为比人更好的司机吗？这一天还没有到，但如果有一个数据做十亿小时的练习，哪怕它开始像个孩子，学完以后，难道不会超过人类吗？

我们可以想像，如果有一个人脸识别的机器，它把全世界罪犯的脸都背下来了，有人能够做到这一点吗？所以从这个例子可以看到，我们丝毫不用怀疑人工智能会全方面超越人类。但是这不是在所有的领域里，是在一些特殊领域，或者可以客观分析的领域，或者有正确答案的领域，有大数据的领域，而且是有专家参与的领域。所以它会逐渐地发生，不会一次到位的发生。
深度学习，巨大的变革

我个人有幸在三十年前开始做人工智能，但可惜当时数据不够，所以并没有做太多超越人类的事情。因此，我们可以看到对弈只是游戏的领域，它本身并不带来巨大的商业价值。我们在业界更多会看到的可能是感知，就是用算法，人工智能来做判断或者反馈，这个时候机器就要动起来了。

我们可以看到过去七八年来有特别大的进步，这是为什么呢？
这是因为在机器学习的领域有一套技术，叫做深度学习。
它带来了巨大的变革，今天可能没有时间太解释这套算法。

简单来说，就是
过去人是需要一步一步地告诉电脑，你该怎么走，该怎么做。
对人来说，先对人脸找眼睛、找鼻子、找耳朵，但这个大概是所谓的专家系统，就是人告诉机器一切，然后机器来计算，这个大概是三十年前的技术。

大概十五年前的技术是人找特征，机器学参数。这里就是人告诉他，识别人的时候找眼睛、嘴巴，然后你再来计算，这是人机结合的学习。

什么是深度学习？

深度学习的技术应该算是最近五年推出的技术，这个技术几乎人都不用参与了，特别神奇的地方。给你看一亿张脸，你自己看，我就把大量数据给你，让你收取你认为重要的特征。而且这些特征只有机器懂，人都听不懂的。

这就是阿尔法狗战李达以后世石的时候，下出了人类顶尖棋手都没有办法看懂的步骤。这就是深度学习，它能自我学习抽象的概念。而且这个抽象概念超越了人类的想象，因为它用的数据集比人更大。它就像一个孩子，能够自我学习，而且数据量够大的时候，什么都学得会。这大概解释了什么是深度学习。

深度学习，这是一个识别物体的领域，而且是有人标注的数据库。

我们可以看到大概仅仅在五年前，一个机器跟人的差别还是一个74%对94%的差别。如果算错误率的话，可能是六七倍的差别了，所以不太能够用到实际的场景里。但是每一年都在快速进步着，我们可以看到在2014、2015年的时候已经超越人类，而且差距越来越大。

就是说当机器识别人脸，比人更厉害的时候，那些以识别人脸工作的人就要下岗了。同样的，语音识别超过了人，像客服，比如每天打电话卖房地产产品的人，以后打电话的不是人了，因为机器比人更听得懂。

当每个技术超越人的时候，它带来的机会是巨大的。
未来五年，什么会产生巨大价值？
我们认为下一个阶段，未来的五年什么东西会产生巨大的价值？
如果一个领域有特别大的数据，只是这个数据没做挖掘，没有产生价值，比如商业化的流程和互联网的数据，这里就会产生巨大的价值。

现场照片
所以今天谁最适合做大数据人工智能呢？其实就是BAT，在美国就是Google、微软和FaceBook，因为它们已经有了互联网大数据。
这些怎么做到呢？
举例：
像百度搜索的十个结果，我一个都没有点，这暗示这十个都不好，这不是绝对的暗示，但是数据足够多，是可以充分地学习。其实这些BAT都在使用，滴滴、美团都在使用，只是在创业领域大家还没有足够的机会。

这个世界上还是Google做得最好，因为它有世界最大的数据集，它在世界上做人工智能做得最早。然后再加上Google多年累计了大量的技术人才，还有特别快的机器。

这就是为什么Google可以做出来阿尔法狗，而不是BAT、美团、小米，但是Google的野心不仅仅是阿尔法狗。前些日子，我们看到Google自我命名为Alphabet，是互联网的一家公司，它可能还有做医学的公司，可能还要做基因检测的公司，可能做汽车等等领域。

Google做智能产品的过程中发展了一套Google大脑。其实Google里有两套大脑，这个可以用到各个领域。
发现这个大脑，其实才是它的最大价值。
在其它的领域，只要有数据就可以启动。所以Google拥有了巨大的数据量，它们启动了数十个不同的项目。

在美国有一些机构，比如OpenAI，也担心如果Google这么多数据，还有没有机会跟它竞争，它会不会比人类知道的太多了？当然最好的办法是让更多的人参与到这个领域来创业，这样就不会被某一个垄断了。
如何捕捉这个领域的机会？
这么好的机会，我们怎么捕捉呢？
我告诉大家，这并不是人人能做，做起来也不是很简单的。

1）有些领域是要平台；比如开发一个苹果APP，或者安卓的APP，必须要有平台的。计算机程序员只可以学会开发一个安卓APP，即便是一个优秀的程序员也没法儿用深度学习，因为这个还没有平台化，你还要知道很多微妙的东西，这方面的专家可能只有几百个人，所以这样的人才很稀缺。

2）需要海量的数据；说一千万的数据就是大数据，其实那是小数据。真的要深度学习有用武之地，需要有更巨大的量。

3）数据储存，还有存储量；

4）我们都认为深度学习超越人了，可以倒过来解释给我们听，但是机器学习没有办法告诉你，它怎么决定的，你要相信就相信，按照结果说话。你让阿尔法狗回来说怎么打赢李世石的，它说不出来。

怎么做呢？买这个数据，标注这个数据，不要浪费钱，GPU可能比CPU好用。找专家，这样的专家真的不多。Google已经开出九位数的代价挖这样的专家。

这是我们过去不能够想象的，在国内我们也看到，比如说看到投资的Face++，最近也是努力挖到了华人深度学习的研究员，这些人才的价值特别巨大的，因为非常稀缺。但是话说回来，这个稀缺也是未来两三年的现象，之后我觉得会有很多聪明人，尤其在中国会涌入这个领域。

有这些东西还不够，深度学习还会有一些挑战，最后还不能完成你的应用，该怎么办呢？就要用巧妙的、非技术的方法，不要取代人，辅助人就好了。
比如做安防的人，他只要带着摄像头，摄像头把拍出来的东西告诉人，那边的窗子坏了，其实就够了，辅助人就够了。还有辅助医学，我们不是说取代医生，但是可以给医生做一些工具，这是完全可以的。

我们是不是能局限于某个领域或场景？

举例：
比如，为什么要全天候无人驾驶？为什么在可控的领域做好无人驾驶呢？现在特斯拉的车，我们看到它这次出车祸（笔记侠注：6月末，特斯拉首起死亡事故被曝光。一辆自动驾驶的Model S拦腰撞上一辆正在横贯马路的货车，造成车主死亡），就是分不清巨大的卡车和天空的颜色。

所以，要用一个聪明的局限领域来创造价值。
人工智能的未来蓝图

这是今天一张重要的PPT，但是我也不能保证这张是没有错的，因为没有人可以预测未来。

我们相当看好大数据，尤其是金融领域，因为它有最大的黑盒（笔记侠注：因为人大脑太复杂,所以干脆把他看作一个“黑盒”），能够产生最大的效应，也能吸引最大的应用；在感知方面有一个误解，就是自然语言理解，以为听到语音了，变成字了，我就懂了，因为人是很容易懂的。但是听、识别你讲的字，和懂你的意思还是有一个特别大的鸿沟。这点我觉得至少五年，甚至十年的时间才能突破。

机器人方面，大家都想做家庭机器人，但这样是不能满足家庭期望值的。这个在日本可能是可以的，但是我不认为有一定的代表性。这样的机器人好玩儿，可以做老人陪伴，可以做小孩的玩偶，但就是这么多了。

你要期待它帮你炒菜、扫地，成为家庭主妇，或者成为家庭新的一员或者新的电器，这个还是一个天方夜谭。当然，你很聪明地把这个机器人做成了一个音响，或者做成了陪伴老人的小机器，像我们投资的小鱼在家，当然也是可以做的。
但是，我们人所想象的机器人一定会先在商业领域出现，之后才会在家庭有希望。

最后关于无人驾驶，让它在有些场景可以有用，先帮助人，人帮助它，最后才是无人，而这还是在十年以后。总之，这个领域我们是特别看好，希望今天的演讲对大家有些启发。

以下为李开复演讲内容：（活动家略有删减）

今天有幸跟大家分享一下，我们对于一个特别特别重要的研发和投资的趋势的看法。创新工场的特色是做技术型的投资，我们自认为最专长的是看到一个趋势的崛起，并对这个趋势做深度分析，而且做非常早期的布局。比如在2009年，我们对移动互联网的投资；2011年左右对娱乐内容的投资；今天正在对人工智能做一个非常大的布局，到今天已经投资了接近1亿美金，接近25家公司。

今天想分享一下，为什么我们会特别看重这个领域（人工智能领域）？

最近人工智能得到全球关注，主要是因为阿尔法狗击败了李世石，在很多世界媒体上我们看到的是机器是否会取代人脑？我个人认为没有足够的科学根据，让我们想那么多，担心那么多。而短期让我们更应该关注的是怎么用人工智能为社会创造价值，为创业者创造机会。

为什么人工智能会这么强大？就是因为今天人类做的大部分工作是重复性的，是基于一个有限的领域的，是基于可以客观思考的，这些工作在未来十年都会被人工智能取代。今天美国美联社90%的稿件已经是机器人取代了，过去的十年华尔街交易员已经一半下岗离职了，未来我们肯定会看到无人驾驶的车，当这一天来到的时候，世界上大约9%的人他们部分或者全部的工作就即将被取代。当然无人驾驶可能还需要十年的时间，但十年不是很久。

其实在这些领域里，人工智能不是模仿人类，也不仅仅是取代人类，所谓的人工智能就是用特别巨大的数据集看到一个人一生甚至一百个人一生也不能看到的那么多的数据，然后用数个数据推算出逻辑、判断和推测，来做比人做的好的判断。

阿尔法狗就是研究了几百万的棋谱和花无数小时时间来打败人类专家的，有人说这个公平，一个棋手不可能花一百万个小时研究棋谱，这不是公平不公平的问题，而是我们如何用人工智能做出人不能做的。我们可以想像，如果有一个人脸识别的机器，它把全世界罪犯的脸都背下来，有人能做到这一点吗？从这个例子可以看到，我们不用丝毫的怀疑人工智能会全方面超越人类，但这不是在所有领域里，是在一些可以客观分析、有正确答案、有大数据的领域，而且是有专家参与的领域，所以它会逐渐的发生，不会一次到位的发生。

我有幸在三十年前开始做人工智能，但可惜的是当时数据不够，所以并没有做太多超越人类的事情。所以各方面我们可以看到对弈只是游戏的领域，它本身并不带来巨大商业价值，更多的是我们在业界看到的可能是感知，就是用算法，人工智能来做判断或反馈，这个时候机器就要动起来了。过去七八年来有特别大的进步，因为在机器学习领域有一套技术叫做深度学习，它带来了巨大变革。

深度学习的技术应该算是最近五年推出的技术，我们不要假设人比机器更重要，我就把大量数据给你，让你收取你认为重要的特征，而且这些特征只有机器懂，人听不懂。这就是阿尔法狗战胜李世石时，下出了人类顶尖棋手都没有办法看懂的步骤。这就是深度学习，它能自我学习抽象的概念，而且这个抽象概念超越了人类的想象，因为它用的数据集比人更大。

深度学习是一个识别物体的领域，而且有人标注的数据库。我们可以看到大概仅仅在五年前，一个机器跟人的差别还是一个74%对94%的差别。如果算错误率的话，可能是六七倍的差别，所以不太能够用到实际的场景里，但我们可以看到在2014、2015年已经超越人类，而且差距越来越大。就是说，当机器识别人脸比人更厉害的时候，那些以识别人脸工作的人就要下岗了。同样，识别也超过了人，语音识别超过了人，像客服以后打电话的不是人，因为机器比人更听的懂。所以当每个技术超越人的时候，它带来的机会是巨大的，我们要认为下一个阶段，未来五年什么东西产生巨大价值，可能有这些领域，这些领域包括高科技，用麦克风，用摄像头等，这些会产生很大价值。但还有另外一个领域，就是如果一个领域有特别大的数据，只是这个数据没做挖掘，没有产生价值，比如说商业化的流程、互联网的数据。所以，今天谁最适合做大数据人工智能，其实就是BAT，在美国就是Google、微软和FB，因为他们已经有互联网大数据。

这个世界上，还是Google做的最好，因为它有世界最大的数据集，它是世界上做人工智能做的最早的，然后加上Google多年累计了大量技术人才，还有特别快的机器。所以为什么Google做出阿尔法狗，而不是BAT、美团和小米。但Google的野心不仅是阿尔法狗，前几年Google自我命名为Alphabet，是互联网的一家公司，它可能还有做医学的公司，可能还有做基因检测的公司，做汽车等领域。

过去的三年，深度学习的数量和应用领域在大大提升。怎么捕捉这个机会？

这并不是人人能做的，做起来也不是很简单的：第一，有些领域要平台。你即便是一个优秀的程序员，也没法用深度学习，因为这个还没有平台化，你还要知道很多微调的东西，这方面的专家可能只有几百个人，这样的人才很稀缺。第二，需要海量的数据。一千万的数据其实是小数据，真的要机器学习，要有更巨大的量。第三，这些数据储存，还有存储量。第四，我们都认为这个超越人了，但机器学习没办法告诉你怎么决定的。

怎么做？买这个数据，标注这个数据，不要浪费钱，GPU可能比CPU好用；找专家，这样的专家不多，Google已经开出九位数挖这样的专家，这是我们过去不能想象的。在国内我们也看到，比如投资的Face++，最近也挖到了华人在深度学习的研究员，这些人才的价值特别巨大，因为非常稀缺。这个稀缺也是未来两三年的现象，之后会有很多聪明人，尤其在中国会涌入这个领域。最后，学怎么调这些参数。深度学习还会有一些挑战，最后贴补还不能完成你的应用怎么办，就要用巧妙的、非技术的方法，就是不要取代人，而是辅助人就好。辅助医学，不是说取代医生，但可以给医生做一些工具是完全可以的。

关于无人驾驶，就是怎么去应用我们的约束，让它在有些场景可以有用，先帮助人，人帮助它，最后才是无人，而这还是在十年后。

过去两三年创新工场在悄悄耕耘这个领域，因为有些领域投资一对外公布，这个领域很快就被玩坏，现在我们投资了20家公司，我们愿意和大家分享投资的两家公司，Face++、驾势科技，这两个项目应该在国际上达到了很高知名度。此外，我们还投了很多公司，像地平线机器人、第四范式，还有很多中国和美国的投资。因为深度学习需要非常大的数据量，我们跟像富士康这样的公司有很深度的合作，所以这个领域我们是特别看好。

以上是李开复在2016硅谷高创会（北京）暨全球产业互联网大会的分享。文章内容来自厦门智能plus创新创业平台，活动家整理编辑，转载请注明出处：//m.catawbaoil.com/41445.html，如有任何疑问，请联系小编微信：hdjkefu

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锤子科技创始人、CEO 罗永浩

所谓的互联网手机终归是一场泡沫，因为我们卖一两千块钱的东西在完全没有利润之后，这个终归是行不通的。

回到如何在一个超高性价比铺天盖地的时代打造一个认可的精品品牌？我们的想法是设计的差异化、体验差异化和品牌差异化。实际上这三个理由都是扯蛋的，真正的是你是个什么样的人、有什么样的生活态度，这是企业创始团队基因的东西，这些决定这个企业要做的是什么东西，而不是那些冠冕堂皇的理由。

搜狗 CEO 王小川

技术的体外进化，当我们拥有技术能力的时候，人对自己的改造不局限于对 DNA 的改进。我们希望通过技术使这种进化走到体外去，以前冷了会加衣服或长出脂肪，今天我们懂得开空调，有汽车，有很多科技产品为我们服务。

技术的体外进化有两个大的趋势：

第一， AR 或者 VR，听觉和视觉的体外进化。眼睛和耳朵开始得到新的延伸。人跟机器走到一块后，我们不要说使用设备，是我们自己的能力得到巨大的拓展，这是一个进化的原动力。

第二，智慧的体外进化。之前大家并不认同人的智力被机器所驱动这个概念，但近两年深度学习的发展带来了颠覆性效果。

创新工场创始人 李开复

预测未来的最好方式就是创造未来，预测未来没有很困难，第一历史在不断重复自己，PC 时代发生的事情可以延伸到手机时代，PC 时代的趋势在手机时代也会出现；第二多很棒的中国公司崛起；第三要相信科技的力量。

创业一定要往自然的方向走，不要去教育用户。机器人能够取代劳动力、工人、保安，大老板们买个机器人一年 5 万值得替代已有劳动力。每个领域，创业者都应该想它自然的对象是谁，不要拍脑袋或理想得太大了，要有个强的刚需，这么走的话就会非常顺。

美图公司创始人 吴欣鸿

如果说从 2007 年到 2015 年是九零后用户爆发的时代，从 2015 年有个变化，就是零零后大家可以去关注了，因为这也是一个很大的红利。

全民直播是下一个趋势。以前的视频以内容为主，大家抢这个版权，视频 2.0 时代以人为主，人成为 IP，以后更多是抢人。

京东CTO 张晨

数据不仅是降低成本，关键是能够提高用户体验、创造价值。我一直相信即使是广告，如果这个广告跟你的兴趣爱好相关，它会变成价值，所以大数据能够提升用户体验。把数据用好的核心在哪里？是精准建模分析。

努比亚手机总经理 倪飞

随着手机的发展，硬件的提升是必然的，但是如何把硬件性能通过我们的想象真正去服务用户才是最关键的。

目前手机行业需要考虑的内容：

第一，手机为什么而存在？最核心的是通信，全网通才仅仅是开始。
第二， 屏幕。未来屏幕有可能做到一个真正的柔性屏幕，可以折叠、展开，这种技术一定会产生，把用户的大屏体验和单手操作体验结合在一起。
第三，拍照。
第三， 交互，交互技术是关键的技术。
第四， 形态。目前制约手机形态最大的是两个技术是显示屏技术和电池技术，一旦电池技术得到突破，新的智能设备形态就会发生颠覆。

Apple前CEO John Sculley

下一代技术，我们希望让技术变得隐形，技术真的是改变了世界，已经成为你生活中的一部分，你都发现不了了。

乔布斯说，你必须要在不同行业中发散性的思维，他是做技术的、他了解消费或他是做工具的，把这些不同的相关点联系在一起，发散完后再聚焦、再减化，会发现乔布斯所说的一切都是强调消费者的体验、用户的体验，这就是化繁为简的概念。首先发散思维，然后再聚焦、再减化，把这些不同点联系在一起，一直到供应链、到科技。

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【大佬】Uber创始人：没有很多外国公司在中国英特网蓝图中，但我还是要来中国

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以“创力量：突破改革的关口”为主题的中国企业家领袖年会暨《中国企业家》30周年庆典于 12月5日~6日在北京举行，柳传志、李彦宏、张近东、刘强东等上百位重量级商界领袖与会，并就互联网创业、技术创新、新常态下经济转型等话题进行了探讨。

联想控股董事长 柳传志

影响企业变革的因素：

第一， 企业有体制内和体制外之分，两者待遇有很大不同，以前的宏观调控、现在的简政放权都对我们有着太直接的影响。

第二，国际形势。以中国经济目前的吨位和在世界上的地位、企业所起的作用等，会使世界的经济、政治、军事、文化任何领域起的风浪都会对中国企业产生直接影响。

第三，商业模式、技术创新都会对各行各业产生巨大、甚至根本性的影响，互联网和移动互联网已经把新技术镶嵌到每个人的生活中，企业和企业生态必然产生根本性改变。

百度公司董事长兼CEO 李彦宏

如果企业不创新，很快就会死掉。改革开放三十年间中国企业迅速崛起，“先行先试”绝对是一个重要因素。中国企业缺乏创新能力，都是一些山寨产品，但中国政府是很有创新能力的政府，总在讲先行先试，政策不允许，可以先批一块地试试，没有相关的法律法规可以先做着慢慢再研究，这样的理念在美国是没有的。企业家也应有“先行先试”的理念，不断创新。

如何运用企业资金？从规则上来说，企业的资金支持创新，必须跟企业的使命相吻合，需要符合股东的利益。但有一些创新跟公司关系没那么强，这个时候有可能需要用企业家自己的力量、企业家自己的资金去做更加大胆、更加高风险、短期内看不到回报的事情。

苏宁控股集团董事长 张近东

趋势一定会取代优势，变革最重要的是看方向、顺应潮流。企业家要敢于放下过去的成功，任何优势在趋势的大潮面前都将被淹没，企业不怕选择艰难的道路，就怕迷失正确的方向。

企业要坚守行业本质，耐得住社会非议。制造业要有过硬的产品，零售业要有过硬的服务，这是永远要坚持的行业本质。

企业需要找到合适发展的路径，无论是实体企业向互联网转型，还是线上线下O2O的融合，都是史无前例的。借助自身的资源快速发展，是有效执行转型的关键，所有的转型都有时间窗口。变革如果缺乏一条明确的路径，瞻前顾后就会浪费宝贵的时间，进而错过变革最佳的时机。

企业要想取得长久持续的发展，要不断的站在风口上，更要成为主动的造风者，这需要企业一定要拥有自己的核心竞争力。

京东集团董事长兼首席执行官 刘强东

中国再不把保护知识产权放到首位，那么经济永远不可能好起来的，知识产权保护不力已经让中国品牌陷入了恶性循环。品牌没有溢价，企业利润降低，迫使中国企业家压低工人工资，当员工收入变少后，哪有钱去消费？长期如此，中国品牌没有出路，这是恶性循环。

IT行业、家电行业是知识产权得到相对充分保护的行业，以美的、海尔为代表的家电品牌全线进军，不仅有能力和日本企业竞争，也可以和全球任何企业竞争。中国企业的竞争力其实并不弱于其他国家的企业，只要知识产权得到了保护，中国的品牌是可以生存的。

创新工场董事长兼首席执行官 李开复

互联网+过程中，企业一定要把命运把握在自己的手中。传统公司一定要谨慎，千万别把互联网+当作投机的过程或是简单电子商务服务上线的过程。

面对互联网+，传统企业面临三大挑战：

第一，传统公司运营模式还不太了解互联网的规则，还是围绕着过去的传统公司的思维。

第二， 巨大的包袱，过去的成功可能形成了其最巨大的包袱。

第三，互联网时代的来临，被分割的一个一个市场形成了完整的平台，互联网去中央化的作用给垄断者带来更大挑战。

奇虎360公司董事长 周鸿祎

中国的法律制度与美国有很大不同，周鸿祎对于支持创新创业企业发展的三项政策建议：取消公司上市前最多只能有200名股东的限制；为“众筹”松绑；在股票期权个人所得税等税收方面给予创业企业优惠。

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【专家】吴敬琏：投资拉动已基本无效，要从供给侧分析问题采取措施
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