雷鳴表示,AI時代,科研人員不僅要做基礎(chǔ)研究,還要把研究與產(chǎn)業(yè)結(jié)合,加速落地,提高研究成果的轉(zhuǎn)化率。此外,他還對AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司給出了一些建議。在他看來,雖然大公司們掌握了足夠多的數(shù)據(jù),但是創(chuàng)業(yè)公司依然有機(jī)會,特別是在醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等領(lǐng)域。
以下根據(jù)演講實(shí)錄整理,雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的刪減:
很高興,今天能夠跟大家分享一下我對人工智能時代科研如何跟產(chǎn)業(yè)結(jié)合的一些想法。我本人關(guān)注人工智能產(chǎn)業(yè)大概有四年之久。幾年前我和百度的創(chuàng)始人以及谷歌的高層有過溝通,大家認(rèn)為這個方向發(fā)展前景很好,后來在這一方面投入了不少的時間,做了一些孵化、投資、研究,中間有不少想法,在此跟大家做一個分享。
人工智能對人類的影響有多大?
首先講人工智能對人類影響多大。大家都知道霍金,去年劍橋大學(xué)的人工智能中心成立的時候,霍金講了一句話,“人工智能的產(chǎn)生可能是人類歷史上最重大的事情。”科學(xué)家說話都不愿意說得太滿,他既然說到最高級,那就表示他認(rèn)為人工智能是非常重要的。他對人工智能有很強(qiáng)的個人看法。
加州大學(xué)的Gregory Clork教授研究了人類一千年來的收入水平,到公元1820年為止,幾乎過去兩千多年,人類的勞動生產(chǎn)率基本沒有什么變化。工業(yè)革命之后出現(xiàn)了非常完美的指數(shù)曲線,今天我們看這個會議室所有的東西,我們自己穿的用的吃的,基本上所有東西都是過去兩百年前的產(chǎn)物,甚至是過去幾十年。
因?yàn)榭萍疾粩噙M(jìn)步,淘汰了很老的蒸汽機(jī),現(xiàn)在都是最新電子電氣化設(shè)備,社會發(fā)展得很快。工業(yè)革命在這里給我們演繹了一個完美的拐點(diǎn),從這兒我們再想:為什么工業(yè)革命會使人類有一個突變性的變化?這一點(diǎn)值得我們深思,如果我們找了這個東西,我們就會知道是什么在影響人類的發(fā)展。
舉一個簡單的例子,從農(nóng)業(yè)社會到工業(yè)社會,勞動生產(chǎn)率的客觀數(shù)據(jù)就是以收割為例,農(nóng)業(yè)社會一天一畝,工業(yè)社會一天一百畝,這是一百倍勞動力的提升。為什么會有這個提升?因?yàn)橛辛耸崭顧C(jī),而收割機(jī)只是一個事情,但并不是因?yàn)槭崭顧C(jī)而產(chǎn)生勞動生產(chǎn)力。
收割機(jī)分為設(shè)計、創(chuàng)新、生產(chǎn)、銷售使用等一些環(huán)節(jié),哪一個環(huán)節(jié)是最重要的,是整個價值鏈的起源?顯然就是創(chuàng)新。誰第一個把收割機(jī)設(shè)計出來了,這才是推動社會勞動生產(chǎn)力的根源。包括我們剛才看到的,現(xiàn)在收割機(jī)一天一百畝,如果說誰通過創(chuàng)新把它變成一天兩百畝,在勞動生產(chǎn)率這項(xiàng)任務(wù)上又提升了一倍,也就是說,我們認(rèn)為社會的快速發(fā)展來源于創(chuàng)新,來源于不斷創(chuàng)造出這個世界上不存在的東西,而這個東西恰好對社會的發(fā)展起到推動作用。
大量有效的創(chuàng)新在推動著社會的發(fā)展,第一個造出電腦,第一個發(fā)明算法,第一個做了O2O等等,創(chuàng)新不僅僅是科技,也包括了我們剛才講的商業(yè)模式。所以創(chuàng)新是推動社會發(fā)展的根源,工業(yè)革命之所以能夠拉出一個完美的曲線,就是因?yàn)楣I(yè)革命使得更多人開始參與創(chuàng)新。
工業(yè)革命之前是農(nóng)業(yè)社會,農(nóng)業(yè)社會、工業(yè)社會,現(xiàn)在要進(jìn)入智能社會,或者說是信息社會。農(nóng)業(yè)社會很重要的體力勞動者占社會的90%,他們基本上是農(nóng)民;技能勞動者占社會總?cè)丝诘膫€位數(shù),這些人就是我們平常所說的鐵匠、磨坊等等;手工業(yè)者和管理人員,創(chuàng)新勞動占1%,比如發(fā)明新事物(四大發(fā)明)的人等等。
但是過去發(fā)明創(chuàng)造更多是偶然事件產(chǎn)生的,工業(yè)社會之前很少有一個機(jī)構(gòu)專門負(fù)責(zé)研究、創(chuàng)造。而進(jìn)入工業(yè)社會后,工業(yè)革命產(chǎn)生能源和機(jī)械。這兩個因素做了什么事情?其將體力勞動完全從社會舞臺上抹掉了,所有的農(nóng)民不能從事以前的工作了,進(jìn)而改變整個社會結(jié)構(gòu),改變技能勞動。
工業(yè)革命也是現(xiàn)在教育的起源,在這兒開會的都是大學(xué)教授、研究者,都是現(xiàn)代教育的一份子?,F(xiàn)代教育為什么往這兒走,就是因?yàn)樵谵r(nóng)業(yè)社會里面我們更多依賴生物能量,即體力。工業(yè)社會靠技能,技能和體力不等價,技能是需要培育的?,F(xiàn)在來看,技能勞動占社會90%以上,另外一部分也把很多人逼向創(chuàng)新勞動,有明確的機(jī)構(gòu)做創(chuàng)新,比如大企業(yè)里邊的研究院,比如我們所說的學(xué)校,咱們中科院的各種研究機(jī)構(gòu)、研究中心,經(jīng)費(fèi)支持也很多,所以大量的資源、人力、物力、財力涌向創(chuàng)新,使得創(chuàng)新推動社會迅速進(jìn)步。
智能到底會做什么事情?大家說數(shù)據(jù)等價于過去的能源,這個比較對不對?在與很多專家及企業(yè)家都聊過后,我們覺得也對也不對。對在哪兒呢?數(shù)據(jù)確實(shí)與過去的能源有相像之處,沒有數(shù)據(jù),算法根本轉(zhuǎn)不起來。那么不對在哪兒呢,就是其中一個屬性很不一樣。能源是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,是可流動的,你去國際原油市場按照標(biāo)準(zhǔn)的價格一定能買來相應(yīng)的石油,是可購買標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。但是我們今天發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)私有化非常嚴(yán)重,雖然我們也在推動所謂的數(shù)據(jù)交易平臺,但是大量的數(shù)據(jù),由于各種原因是私有的,比如微信數(shù)據(jù),除了騰訊可訪問之外,我相信任何其他一家公司很難訪問到,還有一家可訪問的是政府。這樣的話,數(shù)據(jù)的私有化在這一波里面是很有意思的事情,大家創(chuàng)新很多都需要顧及到這一點(diǎn)。
智能革命到底改變什么?其實(shí)智能革命會不斷的替代技能勞動者,我們可以看到掃地機(jī)器人,下一步的人臉識別會把安防領(lǐng)域保安以及檢票員替代,自動駕駛會把司機(jī)替代。不斷往前推動,進(jìn)而把人類逼向創(chuàng)新勞動。在座大部分都是創(chuàng)新勞動,在研究各種新算法,新的東西,所謂的技能勞動更像你經(jīng)過了一個培訓(xùn)學(xué)習(xí)之后,然后有相對標(biāo)準(zhǔn)化的方法對社會提供一個服務(wù)。創(chuàng)新勞動的人的數(shù)量提升之后,可以預(yù)計社會進(jìn)步還會再加速。將來還有一條曲線更快,會迅速走上去。
未來20年,人工智能的發(fā)展會如何?未來總是不可預(yù)期的,我們只能大概的看一看,去想一想。所說的有可能都是錯的,但我們還是盡量地想去透見未來的星星點(diǎn)點(diǎn)。全球前五大市值公司跟互聯(lián)網(wǎng)、或者軟件有關(guān)的公司,也可以做某種預(yù)期。
我們認(rèn)為20年前前五的公司都是和人工智能有關(guān)的公司,人工智能的公司正在快速改變世界,互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在不過20年的時間,很多人認(rèn)為去年或者今年是人工智能的元年,最多推到前年,這樣的話,未來20年將會翻天覆地。
這里面其實(shí)有幾個特別有意思的事情,我們看這個圖,首先是這里沒有百年老店,愿意讀書的人,尤其讀管理學(xué)的,有一定年紀(jì)的人一定看過一本書叫做《基業(yè)常青》。這本書非?;穑髞磉@本書出版以后5-10年,《基業(yè)常青》里的公司有一半就不常青了,大家覺得很困惑,總結(jié)出來的規(guī)律到底有沒有用?后來寫了叫做《從優(yōu)秀到卓越》。看這個圖會發(fā)現(xiàn)一個很有意思的點(diǎn),這五家公司歷史最長的是微軟,1975年建立到現(xiàn)在為止不過40年的時間,蘋果和微軟是40年的公司,另外三家是20年的公司。我們因此得到一個東西,不存在永久的偉大公司。第二,偉大公司在一個偉大的時代,做了一件非常重要的對于人類有貢獻(xiàn)的事情。所以人工智能正處在一個風(fēng)口,這里面將來會涌現(xiàn)出很多重要的公司,會改變這個世界和人類。
實(shí)現(xiàn)路徑,人工智能怎樣影響這個社會,大體上總結(jié)有幾點(diǎn):
第一,未來20年還是弱人工智能時代。很多人一談就談到了什么天網(wǎng)滅掉人類,跟人類競爭,這個東西還比較遠(yuǎn),我們都是搞科技的,那是幾十年以后我們再說的事情。
第二,低技能到高技能,這個技能人學(xué)的時間越短,機(jī)器學(xué)相應(yīng)復(fù)雜度低一點(diǎn)的。最普遍的機(jī)器人就是掃地機(jī)器人,因?yàn)閽叩剡@個技能比較容易,還有停車場的收費(fèi)現(xiàn)在也在變化,我記得這是最近兩年的事情,以前每次都要取個卡,現(xiàn)在你的車直接開過去,攝像頭拍一下就過去了。這個就是低技能到高技能,高數(shù)據(jù)化向高技能,互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的數(shù)據(jù)走得早一點(diǎn)。現(xiàn)在金融走得不錯,歷史上這些產(chǎn)業(yè)上積累了很多的數(shù)據(jù),因此大量的數(shù)據(jù)就容易學(xué)習(xí)。但是有一些行業(yè)比較累,比如說自動駕駛,谷歌等各個企業(yè)其實(shí)現(xiàn)在都在攢大量的數(shù)據(jù),包括農(nóng)業(yè)、工業(yè)也是數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足,醫(yī)療數(shù)據(jù)量很大,但是質(zhì)量嚴(yán)重不足。這些都面臨著一些問題。不管通過創(chuàng)業(yè)公司或者大公司,當(dāng)這些行業(yè)從零開始攢數(shù)據(jù)或者清洗數(shù)據(jù),等到數(shù)據(jù)量足夠的時候,相應(yīng)的智能也會慢慢發(fā)展起來。
智能駕駛領(lǐng)域基本上來看,5年左右應(yīng)該有可以商業(yè)化的車。很多時候我們開玩笑,或許20年以后人在路上開車都是違法了,因?yàn)樽詣玉{駛,通過車聯(lián)網(wǎng)它們之間可以有非常好的交流溝通,人跟它們反而很難溝通,所以人其實(shí)有一個很大的問題,從生物學(xué)上來講,就是我們看到了事情,然后轉(zhuǎn)化為腦子處理,再轉(zhuǎn)化為行動,這之間有一個0.1-0.2秒的延遲,如果車上的高速傳感器高速運(yùn)轉(zhuǎn),比這個高效多了,互相之間可以同步做很多的事情,使得效率大幅度的提升。
機(jī)器人我們看到有挺多的,掃地機(jī)器人賣得不錯,我跟國內(nèi)很多家企業(yè)都討論過這個問題,包括百度、華為、聯(lián)想都在想人工智能到底怎么起來。亞馬遜并不是人工智能見長的公司,但其智能音箱全球銷量超過一千萬臺,正在逐步建立自己的生態(tài),變成一個新的所謂互聯(lián)網(wǎng)入口,這些都值得思考。很多人都認(rèn)為這是一個對話系統(tǒng),但它是其實(shí)更像是一個萬能系統(tǒng)。一開始只解決狹窄領(lǐng)域的問題,現(xiàn)在逐漸往上面加?xùn)|西。
工業(yè)制造,現(xiàn)在這一塊也是發(fā)展得非常快,比如特斯拉工廠就實(shí)現(xiàn)了所謂無人化,無人不是沒有人,而是沒有流水線的工人,只有工程師盯著整個系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)。
醫(yī)療,大家也知道了,今年開始或者去年年底,陸續(xù)有過幾篇文章,在醫(yī)學(xué)影像、疾病預(yù)測等等方向上取得一些突破,逐漸在一些狹窄領(lǐng)域上、一兩個點(diǎn)上達(dá)到或者超過了人類醫(yī)生的水平。
整個螞蟻金服估值非常高,在全球獨(dú)角獸排第一的公司,它的核心就是阿里積攢了大量的交易數(shù)據(jù),進(jìn)行分析之后做出來很多模型,用到金融上。對于信用和貸款這一塊,我們更相信它會變成產(chǎn)業(yè)鏈或者行業(yè)金融的形式,誰擁有這個行業(yè)的數(shù)據(jù)比較多?進(jìn)而產(chǎn)生一個衍生品,有數(shù)據(jù)對借貸者進(jìn)行準(zhǔn)確評估、風(fēng)險控制,因此就可以更準(zhǔn)確、更敢于把錢借給他,保證他能還。如果說從外面弄,沒有這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù),難度會非常大。所以很多人說現(xiàn)在Kensho(雷鋒網(wǎng)注:美國金融大數(shù)據(jù)公司)很火,想想它未來在哪兒,誰有競爭優(yōu)勢。
創(chuàng)業(yè)公司 VS 大公司
有些人說創(chuàng)業(yè)是過程,中間熱一段,只有未來能夠站得住腳的假設(shè),才能真正走下去。
大公司和創(chuàng)業(yè)公司。現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)蠻多的,我知道現(xiàn)在很多人,尤其很多院校的一些教授、博士參與或者說已經(jīng)出去創(chuàng)業(yè)了。我相信未來的五年、十年,還會有很多這樣的現(xiàn)象。因?yàn)槲覀冇蟹浅I詈竦募夹g(shù)積累,用到產(chǎn)業(yè)上,一旦找到一個好的點(diǎn)就真的能夠突破了。
這里面去創(chuàng)業(yè)到底有什么風(fēng)險,大概幾年前很多公司的高層都在聊,人工智能這波創(chuàng)業(yè),創(chuàng)業(yè)公司有沒有機(jī)會?是不是就是大公司的菜?BAT有 錢有人有數(shù)據(jù),怎么辦?
我們看一下這大論據(jù),第一叫人才很貴,招人很貴。在座的人更多有兩個想法,第一個是說我管這個部門,我管這個系,這個學(xué)院,我下面的老師被挖的差不多了,還有一堆人正在被搶怎么辦?還有一種想法,我正在被挖,我到底該留下來還是該走?現(xiàn)在很多的一些博士剛剛畢業(yè),美國的話有一些好學(xué)校,做得非常好的博士一畢業(yè)薪酬往百萬美金沖,國內(nèi)上百萬人民幣的也有一些,這個行業(yè)是真的非常熱。你說一個創(chuàng)業(yè)公司招不起人怎么辦?
數(shù)據(jù)剛才也講了,BAT真的有很多數(shù)據(jù),他們天天都在搜集數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)。我們作為一個創(chuàng)業(yè)公司沒有數(shù)據(jù)怎么辦?怎么跟BAT相比?
機(jī)器,大公司有機(jī)器,小公司有夢想。你可以融資,挑戰(zhàn)就是機(jī)遇,你被逼到死角要找。我特別欣賞北大的師兄俞敏洪,絕望中尋找希望。這個創(chuàng)業(yè)事情永遠(yuǎn)都是九死一生,如果你只是看到困難就不要做了。
在這種高壓下,有沒有機(jī)會?
從人才方面講,最優(yōu)秀的人才是愿意打工還是愿意自己干?大家心里其實(shí)比較明白。最近我們看到了很多創(chuàng)業(yè)公司,都是從BAT、谷歌、臉書、微軟跳出來的,有一定成就的人做的。他們更愿意追求自己的理想。有時候在大企業(yè)他會遇到很多限制、機(jī)會的問題,所以很多的創(chuàng)業(yè)者覺得優(yōu)秀人愿意出來創(chuàng)業(yè)。
不能把數(shù)據(jù)狹窄化,認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就是這個世界上僅有的數(shù)據(jù)。其實(shí)我們要知道現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)僅僅是有一些產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù),比如說阿里是零售業(yè)的數(shù)據(jù),百度是信息服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù),騰訊是人的交流和溝通的數(shù)據(jù),但是比如說醫(yī)療數(shù)據(jù),交通運(yùn)輸物流的數(shù)據(jù),農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù),制造業(yè)數(shù)據(jù),法律數(shù)據(jù),很多行業(yè)的數(shù)據(jù)他們都沒有,因此這些行業(yè)都有很多機(jī)會可以做。
機(jī)器,最近大家都知道,人工智能公司還是很能融錢的。我剛才跟他們聊,他們以前投的公司最近剛剛拿了三個多億的融資,一旦有未來的話,很多VC真的給你錢,你燒起錢來比大企業(yè)膽量還大。你還記得O2O的時候,可以燒到百度跟阿里發(fā)顫,創(chuàng)業(yè)公司還拼命燒,沒有上市,就沒有股東,所有股民的股東。投資者只要看遠(yuǎn)期,他是支持你燒的,但是作為大企業(yè),你的利潤突然有一個劇烈的下降,你很難跟股民解釋。所以這個里面有時候不好說,創(chuàng)業(yè)上還是有機(jī)會的。
做產(chǎn)業(yè)需要的科研
怎樣做產(chǎn)業(yè)需要的科研呢?大家對這個問題蠻感興趣的,我自己也做很多的事情。我在北京大學(xué)人工智能創(chuàng)新中心當(dāng)主任。我們主要想做的事情,就是學(xué)校、科研機(jī)構(gòu)擁有最好的技術(shù),怎么樣能夠落地呢?
我特別關(guān)注AI+產(chǎn)業(yè),包括北大也開了一門課,我發(fā)現(xiàn)因?yàn)锳I很火,學(xué)校選修的學(xué)生很多,400多名研究生選了這門公選課。因?yàn)榻淌业脑?,最后錄了兩百人。人工智能是大家熱切關(guān)注的領(lǐng)域,那么怎樣做一個有用的研究呢?
我簡單分享一下個人的想法。我從網(wǎng)上獲得的數(shù)據(jù)顯示(這個數(shù)據(jù)不保證完全正確),中國的研究成果轉(zhuǎn)化率:發(fā)改委副主任說是10%,歐美是40%,當(dāng)然我也不知道這個歐美40%是不是真實(shí)的,但是總體來講中國確實(shí)不高,做了這么多研究真正能夠落地的多嗎?
我們再看一個事情,科研和產(chǎn)業(yè)真的能夠聯(lián)合起來做成一些事情嗎?其實(shí)不一定。
先說不同點(diǎn),首先科研追求學(xué)術(shù)價值,產(chǎn)業(yè)追求生活中的需要。什么是學(xué)術(shù)價值?在一個地方做到世界最領(lǐng)先這是學(xué)術(shù)價值。但是產(chǎn)業(yè)不是這樣,他說我解決一個問題,能解決問題就行了,不需要最先進(jìn)的技術(shù)。比如:掃地機(jī)器人,也是人工智能,但是并沒有太多人工智能,就是路徑規(guī)劃加一些硬件,然后做得比較好。
解決實(shí)際的問題和高大上的、做最火的東西之間確實(shí)有一些不匹配的點(diǎn)。另外我認(rèn)為有一點(diǎn)特別重要,科研是單點(diǎn)突破,產(chǎn)業(yè)則需要完整的產(chǎn)品或服務(wù)。學(xué)術(shù)在一個點(diǎn)上精益求精,很多人參與創(chuàng)業(yè)或者在一些公司做顧問,你就會知道如果做產(chǎn)業(yè)的話,其實(shí)我不關(guān)注你那個刷的榜,把這個攝像頭安在海關(guān)上,能夠給我抓一個罪犯,這個人到底是不是假證,能不能認(rèn)出來這是我最關(guān)注的事情,同時要給我一個完整的解決方案,這個不能宕機(jī),要保證穩(wěn)定性,是個完整的東西不是一個某一個點(diǎn)。
科研為了做一個事情不惜代價,但是產(chǎn)業(yè)不可以。舉一個例子,大家做量子研究,需要非常高的投入,但是產(chǎn)業(yè)絕對不可以這樣,產(chǎn)業(yè)要以買得起來衡量。舉個例子,比如說谷歌的眼鏡,感覺蠻酷的,但是這個東西很重,我記得在美國賣的時候大概是一兩千美金,完全不是老百姓可以買的,因此這個東西很難落地。例如,像汽車也是非常貴的,所以必須要降到一個可接受的范圍。比如做一個特別好的手機(jī),一個手機(jī)賣兩萬我敢保證不一定賣得很好,但是賣四千我覺得你可以把蘋果干掉了。
科研是不斷進(jìn)步的,但是產(chǎn)業(yè)的要求是能不能用,好不好用。比如說人臉識別,錯誤率從8%-7%,每一步進(jìn)步在科研上都是重要的,都是全球最好的。但是產(chǎn)業(yè)根本不管,產(chǎn)業(yè)說我雇了一個人,假如說人的錯誤率是3%,你達(dá)不到3%對于我來說沒有用,你一旦超過3%立刻就有用了。
研究的時候完全可以從真實(shí)需求中探求課題,做人臉識別挺好,不要做狗臉識別。完整服務(wù)的這一塊確實(shí)很難服務(wù)。我們需要找關(guān)鍵的部分,比如說用來抓壞人,這個人臉怎么識別,你把這個解決了,再配一些其他技術(shù)就可以賣錢了。研究的時候看這個東西成本是否是可控的,保證良好的性價比。
我并不否認(rèn)做基礎(chǔ)研究,大家一定要注意,確實(shí)需要很多人做一些基礎(chǔ)的研究。大家需要有一個長遠(yuǎn)的思路,有些人更愿意跟產(chǎn)業(yè)結(jié)合,用這些東西好好想想,選擇研究課題的時候確實(shí)落地起來更容易一些。
魚和熊掌可不可兼得?你選擇理論物理學(xué)咱們就先別想它能不能用,產(chǎn)業(yè)研究就想怎么樣落地??蒲?產(chǎn)業(yè)型研究可不可以?這項(xiàng)東西很高大上,但是接近產(chǎn)業(yè)化了。AI時代,科研產(chǎn)業(yè)化有什么特點(diǎn)?什么樣的研究特別有價值?
第一,AI做的東西快要接近或者超過人了,這一般都是非常有價值的,一旦超過人,它的產(chǎn)業(yè)價值立刻就可以出來了。第二,有足夠的數(shù)據(jù)。不要做一個BAT有足夠數(shù)據(jù)的東西,你沒有數(shù)據(jù)真的很難打,但是跟醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作,跟教育機(jī)構(gòu)合作,有數(shù)據(jù)可不可以,這非常好,BAT跟他們合作相對更難。因?yàn)閭鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)在過去很長時間老被顛覆,它都快狂掉了,這個時候BAT再找他合作,他們的第一想法就是“黃鼠狼跟雞拜年”。然而小企業(yè)合作起來更順暢,你可以跟他一起共贏,但是我們也不知道最后能否共贏,那是一個未知數(shù),但是起碼開始進(jìn)得去。
關(guān)于創(chuàng)業(yè)的建議
關(guān)于創(chuàng)業(yè)我有幾個建議:
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第一,找到需求。創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)在介紹自己技術(shù)的時候,常說自己的技術(shù)可以應(yīng)用在很多行業(yè),例如教育、安放、工業(yè)等都可以用這個,但就是沒用。因?yàn)榧夹g(shù)不落到一個實(shí)際場景上,不能解決實(shí)際問題就是沒有用,所以我們要迅速找到你的需求。
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第二,找到產(chǎn)品化的團(tuán)隊(duì)。一個技術(shù)能用到、實(shí)用有很大的距離,光靠科學(xué)家完全不行,要找到工程團(tuán)隊(duì)。
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第四,要找到商業(yè)化的團(tuán)隊(duì)。
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第五,調(diào)整到產(chǎn)業(yè)態(tài)度。我知道很多創(chuàng)業(yè)公司在那兒刷榜,其實(shí)刷榜已經(jīng)少了。刷榜沒有什么太大用處,一個技術(shù)發(fā)展到一定程度,大家差得不多,但是實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境下的話,你結(jié)合不好反而差得特別多,所以一定要調(diào)整到產(chǎn)業(yè)態(tài)度:我解決實(shí)際問題解決得好不好,我讓產(chǎn)業(yè)人評價而不是搞技術(shù)的人評價。
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最后,找到商業(yè)模式,現(xiàn)在很多VC最后一個問的很多,你怎么樣賺錢你跟我講清楚,你有技術(shù)別人也有,現(xiàn)在的技術(shù)不太稀缺了,不像兩年前你說我做AI,別人說你很有名我就研究。大型科技公司已經(jīng)占領(lǐng)的領(lǐng)域確實(shí)有挑戰(zhàn),但是有沒有機(jī)會?也有機(jī)會,不過難一點(diǎn)。這個世界沒有任何是必然的,只是概率問題。
下面這些領(lǐng)域我覺得很有機(jī)會,比如說企業(yè)服務(wù),以前叫BI換成新BI,客服機(jī)器人,幫企業(yè)找到他的客戶,還有輿情監(jiān)控等等一些東西。醫(yī)療健康,包括家庭機(jī)器人,掃地機(jī)器人,助理,自動駕駛,包括法律、審計這些,其實(shí)都是有機(jī)會的。
每一個產(chǎn)業(yè)都有很大的市場,比如醫(yī)療領(lǐng)域,占中國GDP的6%,美國18%,在每個都比整個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)還要大的產(chǎn)業(yè)里,當(dāng)然有機(jī)會。比如駕駛,基本上也是在中國10%以上的GDP的產(chǎn)業(yè)。我指的較物流運(yùn)輸業(yè),整個加起來非常大,機(jī)會非常多。
其實(shí)我們在一個非常令人振奮和激動人心的年代,AI的技術(shù)已經(jīng)到了一個突破口,因此這些技術(shù)會不斷應(yīng)用在各行各業(yè)里面,大幅度提升這些行業(yè)的效率,解決實(shí)際的問題,進(jìn)而使得行業(yè)有深遠(yuǎn)的發(fā)展。我相信未來20年一定會比過去2年更加精彩,機(jī)會更多,無論大家搞研究或者搞產(chǎn)業(yè),只要在這個領(lǐng)域里面,我相信,能夠?yàn)樯鐣龅膬r值、機(jī)會,比以前還要多。
謝謝大家。