他發(fā)現(xiàn)AI領(lǐng)域有兩批朝著不同方向進(jìn)發(fā)的人：一批正在將AI技術(shù)產(chǎn)品化，主要是BAT和創(chuàng)新工場已投資的一些公司，另一批在思考如何讓深度學(xué)習(xí)更好，譬如研究增強(qiáng)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，實現(xiàn)以更少的數(shù)據(jù)量讓機(jī)器的判斷更精準(zhǔn)，能夠自我學(xué)習(xí)。
后者多數(shù)來自研究界，就比如前述的三位泰斗。“我們學(xué)校的機(jī)器沒有Facebook，谷歌那么多，要比數(shù)據(jù)量做的最好，比不過。所以人臉識別、語音識別我們不搞。我們要更深層的只會，把技術(shù)推到更高的層次。更接近人類只會的狀態(tài)”他們說。
李開復(fù)認(rèn)為，在Facebook、微軟、谷歌、亞馬遜四大AI巨頭中，F(xiàn)acebook做的最深，微軟在聚攏實力，谷歌吸納了全世界一般的AI頂尖人才，而亞馬遜起初看似不懂語音和自然語言，卻以Alexa突然趕超。
“我在美國看到工業(yè)界意識到AI的價值巨大，但也存在安全和隱私方面的挑戰(zhàn)。盡管過去的AI毀滅人類論太過激，但如今美國的四大巨頭只將AI好的方面，認(rèn)為不會造成失業(yè)問題，其實是想開心賺一些錢，不想承擔(dān)輿論的指責(zé)。”李開復(fù)告訴36氪。
他同時表示，如今AI項目的估值的確偏貴，中國是硅谷的一倍，硅谷是美國東岸和加拿大的一倍。盡管現(xiàn)在公司融資很多，金額巨大，但AI人才也越來越貴。他預(yù)測明年底會有一批公司用完融資倒掉。
在媒體溝通會上，李開復(fù)博士做了關(guān)于2018年投資趨勢的分享，經(jīng)過36氪編輯略有刪節(jié)如下：
AI有弱人工智能、強(qiáng)人工智能之分，強(qiáng)人工智能我們就不討論了，可能以后會發(fā)生，現(xiàn)在還沒有基礎(chǔ)。但是弱人工智能，即針對某一個領(lǐng)域用大量的數(shù)據(jù)、做出比人更強(qiáng)大的判斷，這件事情正在發(fā)生。弱人工智能會創(chuàng)造巨大的價值。
財富普華永道對于未來AI能帶來的價值的最保守的預(yù)測，是人工智能在2030年將帶來中國GDP20%左右。
創(chuàng)新工場會分析人工智能大概有4波浪潮，他們同時發(fā)生，沒有先后的順序，但是都會帶來巨大的商機(jī)：
第一，互聯(lián)網(wǎng)AI；
第二，商業(yè)AI化；
第三，實體世界感知AI化；
第四，全自動AI化；
互聯(lián)網(wǎng)AI化，是AI以數(shù)據(jù)作為能源和燃料，所以數(shù)據(jù)越多，它發(fā)展越快，人類有史以來有架構(gòu)化標(biāo)志的數(shù)據(jù)最多就是互聯(lián)網(wǎng)。因此現(xiàn)在的七大巨頭都在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，它們有幸在過去20年累計大量的數(shù)據(jù)，在推動AI，數(shù)據(jù)做好了，AI就會做好，雇更多人、收集更多的數(shù)據(jù)。
第二個商業(yè)智能化，除了BAT、互聯(lián)網(wǎng)公司，還有誰有數(shù)據(jù)？非互聯(lián)網(wǎng)公司因為商業(yè)的理由存了一套數(shù)據(jù)，可能它要備份、為了理財、為了客戶的滿意度，累計很多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)同樣有價值，不像互聯(lián)網(wǎng)那樣爆炸式的增長，但是醫(yī)院、物流公司都有數(shù)據(jù)，這數(shù)據(jù)足夠大，也會激活產(chǎn)生價值，而且它在商業(yè)流程產(chǎn)生價值。
“互聯(lián)網(wǎng)AI化”和“商業(yè)AI化”是把已有的數(shù)據(jù)來出來賺錢?！皩嶓w世界感知AI化”是把沒有數(shù)據(jù)變成有，然后產(chǎn)生價值，比如安防、購物中心鋪的攝像頭，就把真實的世界捕捉起來，用這個產(chǎn)生有價值的應(yīng)用。
“全自動AI化”不僅僅采集數(shù)據(jù)，這個AI就要動起來，就像科幻片的機(jī)器人、無人駕駛，我們不認(rèn)為這個機(jī)器人有感情、控制欲望，但是能動、能觸摸、能拿起來東西，這是第四波。這四波累計起來，對人類的價值是非常大的。
第一波我剛才講過了，我們每天都在為BAT貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)，而且做免費的標(biāo)注、捕捉，每次我們在百度、在騰訊、在朋友圈打開一篇文章，更重要在淘寶購買一個貨都被捕捉起來，可能這樣一個人會看到這個、點這個，以后我們看類似這個人會推類似的東西。我們發(fā)現(xiàn)5年前到今天，淘寶廣告越來越精準(zhǔn)，是因為它越來越了解你，今日頭條是不是越來越推送你想點的文章，這都是AI在后面做的工作。
這個領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)很難創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)業(yè)做新的APP出來，靠這個流量做，幾乎不是AI公司、要做流量。但是已有的流量公司轉(zhuǎn)AI很容易的，看今日頭條、快手。
舉一個例子就是美圖，啟動很早，剛開始不是AI公司，現(xiàn)在美圖介紹自己都是AI公司。你有沒有發(fā)現(xiàn)過去三年你自動美化越來越美？因為你們不斷的貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù)，你自拍怎么標(biāo)注數(shù)據(jù)，你自拍之后三個動作是什么？
是刪除、保存、還有分享。這個刪除代表不好、儲存代表好、分享表示很棒，這就是你深度學(xué)習(xí)的標(biāo)注，他以后就會希望幫助你這樣的人，做出更多你想分享的照片，做出更少你想刪除，這些都是AI的背后，還有新的卡通功能，那些其實也是AI。
第二波浪潮把AI用在已有數(shù)據(jù)，用它產(chǎn)生價值，進(jìn)入商業(yè)。最好的領(lǐng)域肯定是金融，金融是人類的虛擬游戲，我們有大量的數(shù)據(jù)都不是真的東西，比如說股票、存款、利息，本身就是一個數(shù)字，數(shù)字收集起來標(biāo)注很簡單，你股票一年之后不是漲就是跌了，你貸款不是還了就是沒有還，所以只要我們能累計一段時間數(shù)據(jù)，你往一年前、半年前、一個月前推算，都在標(biāo)注你一切的過去，對發(fā)生意外的人，可能要收更多的保費，貸款如果你沒有還就少借給你。金融就是大量的數(shù)據(jù)好標(biāo)注、還有只要做的好錢就到了。金融本身是虛擬的東西，只要把參數(shù)調(diào)好，我投資的概率變多我錢就調(diào)出來了。
另外，醫(yī)療是很應(yīng)該做的，計算機(jī)視覺用在影像醫(yī)學(xué)、用在病例、發(fā)射科最合適。但因為醫(yī)療的數(shù)據(jù)不足、醫(yī)院不愿意分享、用戶隱私這些世界性的問題，醫(yī)療并沒有像金融那么推動。
如果數(shù)據(jù)沒有格式化就用不上，還有一些甚至還沒有數(shù)據(jù)，這都是很麻煩的事情。美國數(shù)據(jù)相對格式化，因為中國有很多傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)是亂七八糟的，所以中國趕超可能有一些挑戰(zhàn)。
做這個領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)需要有大數(shù)據(jù)經(jīng)驗的工程師，不是AI大牛，反而是百度搜索出來的團(tuán)隊，它需要一個CEO需要能賣軟件。
我們投了一個項目叫追一科技，這個團(tuán)隊來自騰訊搜搜，把搜索技術(shù)跟語音技術(shù)加起來做客服，為什么客服靠AI來做，因為很大量的企業(yè)都把客服數(shù)據(jù)儲存下來，還有評估客服很好的方法不在于你最后點了幾顆星，你有沒有很好的完成任務(wù)，沒有客戶流失，這是堆用戶的需求做一個分類。
客服不僅僅取代人類，還可以推薦品牌的延伸等等的工作，我們認(rèn)為這是非常好的自然語言延伸的領(lǐng)域。
第三波浪潮是OMO，經(jīng)過傳感器的普及，我們要把整個世界數(shù)字化，用攝像頭、用天貓精靈這樣的產(chǎn)品捕捉你的語音、視頻，捕捉之后我們可以把前臺、線下的東西線上化。
我們在線上的軌跡就捕捉下來，可以用在未來的預(yù)測上?？梢韵胂笳鎸嵣钪?，你進(jìn)入大潤發(fā)，可能被阿里的攝像頭捕捉下來，跟你在淘寶做一個混合，所以線上線下無論是供應(yīng)鏈、進(jìn)貨、還有客服人員對你的溝通，知道你是什么樣的人，都有非常好的認(rèn)知，線上線下的數(shù)據(jù)可以結(jié)合在一起。
未來傳感器越來越便宜，機(jī)器越來越普及。有了語音、視頻，帶來大量的數(shù)據(jù)優(yōu)化價值，也是新的UI、新的方法用語音和手勢給機(jī)器交流。做一個新的產(chǎn)品，如果本身的交互不是自然語音，把它硬塞一個舊機(jī)器是不合適的。所以我們
需要很強(qiáng)的產(chǎn)品經(jīng)理做一個完整的新體驗。這方面我們投很多公司，包括小魚在家、Face++、OMO典型的無人商店，包括AI的玩具等等。
第四波全面自動智能化，硬件的修改比軟件慢很多，我們需要機(jī)器手臂去行動。很多機(jī)器人手腳不協(xié)調(diào)，但我們?nèi)耸欠浅ｌ`活的，這些硬件越來越要做人做的。
自動駕駛可能成為下一段的操作系統(tǒng)，之前有兩個操作系統(tǒng)，Windows和安卓，第三個可能是自動駕駛。因為這個自動駕駛把多視覺、功能融合在一起，各種應(yīng)用都可以在這個舞臺識別出來。同樣的原理機(jī)器人也可以動了，所以我們看到這么一個機(jī)會，可以讓不同的傳感器、控制系統(tǒng)都可以用起來。
一個很重要的因素是現(xiàn)在全世界基本上相信無人駕駛，雖然還沒有發(fā)生。更多因素可能不在技術(shù)上，更多是社會如何接受它、法律如何處理、還有法律、理賠的問題，交通的問題等等都需要被解決。
智能駕駛發(fā)生之后，機(jī)器人的問題就隨之而解了?，F(xiàn)在很多人做的重復(fù)性流水線的工作會率先被機(jī)器取代，創(chuàng)造價值，省錢。
我們在美國投了幾家公司，有一家是摘水果的。因為在美國人們不想做摘水果的工作，但是很多人都想吃水果，水果外形的不規(guī)則，AI加機(jī)械手臂是可以處理的。
我們認(rèn)為AI會先在工業(yè)應(yīng)用、商業(yè)應(yīng)用里產(chǎn)生價值，解決老板的痛點，最后才是家里面。我們并不認(rèn)可家里面有一堆機(jī)器人跑來跑去，因為如果它不能像人一樣，人就會失望了。可能小魚在家這類教育機(jī)器人會有一定的空間，但是家庭場景還是會最后被涉獵。
最后回到無人駕駛，我們深信AI一定是采集大量的技術(shù)、然后把技術(shù)迭代起來，讓你AI越做越好。我們投的公司都是快速上路采集數(shù)據(jù)的公司。比如說馭勢科技，在景區(qū)、機(jī)場低速的無人駕駛，馬上跑起來。
AI的應(yīng)用需要五個條件，AI是不能跨領(lǐng)域，大的計算量還需要很厲害的人調(diào)整數(shù)據(jù)，所以要做科研、要做一個應(yīng)用型的公司，那就要解決這幾個問題：海量數(shù)據(jù)能不能少一些？客觀標(biāo)注能不能自動標(biāo)、單一的領(lǐng)域能跨領(lǐng)域，超大的計算能不能少成本？最后一個問題是頂尖科學(xué)家能不能不要？是不是做一個工程師可以用？
就像蘋果一樣，讓一個工程師不用了解指紋識別、人臉識別這些AI技術(shù)就可以做。我們認(rèn)為AI工具化、平臺化是必然的方向。就像手機(jī)編程剛開始很難，后來越來越容易很容易。
我想講一下中國和美國的差距。從頂尖科學(xué)家的角度看，中美差距很大。但是不用絕望。因為中國的學(xué)術(shù)水平在上升。過去23%到42%，你可能說前100名的期刊，你看商業(yè)的中國少很多，但是前100名非常著名，不容易進(jìn)去的。在我創(chuàng)立亞洲微軟中國研究院，中國可能接近0，我們從98年幾乎0到20，之后又翻一倍。這些人怎么來？
微軟研究院起關(guān)鍵的作用，包括BAT、華為、今日頭條，聯(lián)想都有很多頂級的來之當(dāng)時的研究院。40歲都是學(xué)術(shù)進(jìn)入大公司，他們下一批的徒弟們、學(xué)生們就開始創(chuàng)業(yè)了。所以我們對創(chuàng)業(yè)充滿信心。
更多的年輕人、在讀本科、碩士都想進(jìn)入AI領(lǐng)域，在創(chuàng)新工場人工智能工程院我們培養(yǎng)100個實習(xí)生，不敢說他們成為世界級的高手，但是他們都可以很好的運用AI。
還有就是中國有大量的數(shù)據(jù)，我們移動互聯(lián)網(wǎng)比國外多3倍，更關(guān)鍵是更多更新線下的技術(shù)、共享單車多了300倍，這些新產(chǎn)生的業(yè)務(wù)是特別巨大的數(shù)據(jù)在推動，也可以做出很好的AI。其中非常重要一點就是移動支付，因為騰訊、阿里的成功，讓中國有6億用戶任何人可以給任何小額的錢，幾乎不要交易費。這讓騰訊、阿里有更多的機(jī)會，另外帶來更多創(chuàng)業(yè)的機(jī)會，包括摩拜、美團(tuán)沒有支付的背景，他們也做不出來，未來創(chuàng)業(yè)速度更快、產(chǎn)生數(shù)據(jù)更快、因此應(yīng)用AI機(jī)會更多。
最后一點是政府推動AI發(fā)展，在我們國家13年人工智能發(fā)展規(guī)則上，非常清晰的描述在2020年要跟上全球AI技術(shù)應(yīng)用，在2030年成為全球主要的AI創(chuàng)新中心。無論是看雙創(chuàng)帶來八千家孵化器，或者高鐵在6年成為全球最大的高鐵國家，中國的執(zhí)行力非常強(qiáng)的。
創(chuàng)新工場2009年成立，正好在互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)交界口，當(dāng)時覺得互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)口都過了，趕快投傳統(tǒng)，但是我們堅決認(rèn)為科技創(chuàng)業(yè)的力量剛剛開始，所以我們成為了當(dāng)時看好互聯(lián)網(wǎng)的VC，逐漸在上海、硅谷、深圳創(chuàng)辦了辦公室，也成立了人工智能工程院。
我們的本質(zhì)出發(fā)點是一樣的，我們要投最技術(shù)的公司、最懂技術(shù)的投資人、最棒的服務(wù)、最愛創(chuàng)業(yè)者。而如今我們看整個融資、投資的輪次金額有很大的改變。剛開始天使輪是大部分，后來越來越少，到現(xiàn)在幾乎只有一小。大部分我們投資放在A、B輪，我們管理資金的規(guī)模也到了應(yīng)該是百億以上的規(guī)模。我們整個方向是跟過去有所調(diào)整。
為什么做這個調(diào)整呢？因為我們發(fā)現(xiàn)，整個投資鏈條缺一個天使，但是創(chuàng)業(yè)者拿不到A輪，拿第一批錢很頭疼，會被投資人欺負(fù)。我們在2009年是扮演了雪中送炭的角色。
創(chuàng)新工場人工智能工程院主要存在是做商業(yè)人工智能解決方案，我們會針對我們投資公司，還有傳統(tǒng)的公司他們需要AI幫助的時候，來幫助它做AI。
我們會自己培育AI人才、推動AI產(chǎn)業(yè)，有一些項目可能被分拆出來。在AI行業(yè)我們是全面的投入，推動了世界級的AI競賽，做了工程院，寫了一本書，正在寫第二本，在南京開始啟動科研，我們還做了夏令營。
我們在美國辦了頂級科學(xué)家的交流，在高效、硅谷辦公室，在美國做了很多的投資案子，雖然中國的政策、數(shù)據(jù)很先進(jìn)，但是美國的科技還是最領(lǐng)先。所以我們在這方面希望做到連接中美的過程，也看到很多的技術(shù)希望把它帶回來。
