2018年4月26日，在GMIC“愛生萬物，AI生萬物”峰會的“AI現(xiàn)狀與未來”、“AI戰(zhàn)略與人才”圓桌論壇上，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)先生發(fā)言，該篇為其集錦。
目前，人工智能已經(jīng)經(jīng)歷了六十多年的發(fā)展，隨著計算力算法的突破，隨著數(shù)據(jù)的積累。在近幾年，在很多行業(yè)都激活了全新的場景，帶來了全新的價值，引起了世界范圍的投入和關(guān)注。
然而，人工智能作為一個發(fā)展中的技術(shù)，還在演進(jìn)的過程中，有所能為，也有所不能為，因此還有很多亟待解決的問題。
以下enjoy：
一、當(dāng)前人工智能的技術(shù)現(xiàn)狀：
四波人工智能浪潮
在過去五年中，我們看到了深度學(xué)習(xí)和相關(guān)的技術(shù)已經(jīng)滲透到各種領(lǐng)域，尤其是計算機視覺領(lǐng)域。
其實在座的每一位每天都在用人工智能。從應(yīng)用的角度，我把人工智能的應(yīng)用歸納為四波浪潮，這四波浪潮的應(yīng)用方式不太一樣。
第一波浪潮：互聯(lián)網(wǎng)的AI浪潮。
例如，你在淘寶的每一次點擊的動作，在朋友圈每一次點贊的動作，這些數(shù)據(jù)都被收集起來，成為巨頭互聯(lián)網(wǎng)公司能夠更深度地了解用戶的基礎(chǔ)，為用戶提供更好、更貼切的服務(wù)，同時變現(xiàn)。
由于互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量是最大的，我們每天都像小白鼠一樣，幫助這些巨頭在標(biāo)注巨頭，所以今天的AI巨頭和互聯(lián)網(wǎng)巨頭是成等號的。也就是說，美國的Google、FaceBook、亞馬遜在引領(lǐng)第一波浪潮。
第二波浪潮：變現(xiàn)或者提升商業(yè)價值。
比如說，機構(gòu)會運用一個用戶的數(shù)據(jù)降低銀行信用卡的欺詐率或者調(diào)整貸款的數(shù)據(jù)，或者是投資的回報率。所以銀行、投資機構(gòu)、保險公司，以及包括供應(yīng)鏈、醫(yī)療、學(xué)校等其他任何有數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都可以把數(shù)據(jù)商業(yè)化。
這第二波AI商業(yè)化的浪潮正在發(fā)生，大部分AI公司在做的商業(yè)化AI的工作，是To B的生意。
第三波浪潮：把基于視覺、聽覺或者其他傳感器的數(shù)據(jù)變成一個新的應(yīng)用，甚至是一個新的用戶體驗。
比如，應(yīng)用在各種智能音響、智能語音交互等領(lǐng)域中。
創(chuàng)新工場的前臺放著一個Face++，一個是無前臺化自動運營的機器。當(dāng)然我們還可以把這樣一個聰明的計算機視覺加傳感器用在各個不同的領(lǐng)域。如，無人商店、工廠等。
所以，第三波浪潮已經(jīng)開始來臨，未來我們會看到更多的傳感器、更多的芯片，更多的攝象頭布置在周圍的各個地方。
第四波浪潮：我們稱其為自主化、自動化的AI，這也就是我們在科幻電影中看到的機器人和無人駕駛，還有更聰明的無人飛機等。
這個浪潮會徹底顛覆我們的出行習(xí)慣，以及今天所有的物流。我們的工廠會慢慢變成熄燈工廠、無人工廠，商店慢慢會變成無人商店。
所以第四波浪潮是巨大的，并且會來得非常迅猛。
這四波浪潮也給中國帶來更多的機會，在互聯(lián)網(wǎng)上，我們已經(jīng)占據(jù)世界的半壁江山；在視覺和傳感器方面應(yīng)用方面，我們也發(fā)展得非常快。
二、中國在人工智能領(lǐng)域的3個機遇
在這四波人工智能的浪潮中，如果要將中美做對比，也要分多個領(lǐng)域來看。
（1）互聯(lián)網(wǎng)AI
我認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)AI方面，中美現(xiàn)在應(yīng)該是平分秋色的。但我覺得中國有大量的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，加上移動支付的普及，中國應(yīng)該會在未來五年中在互聯(lián)網(wǎng)AI上超過美國。
（2）商業(yè)AI
因為數(shù)據(jù)倉庫和各種的企業(yè)級軟件在美國比較普及，而中國的很多大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)企業(yè)中還是比較亂的，所以在商業(yè)方向，我覺得五年之內(nèi)可能沒有辦法趕上美國，而且會遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。
（3）視覺、聽覺方面的AI
在國內(nèi)，基于聽覺的AI，我們有訊飛、搜狗等公司，他們做得都很好；在視覺方面也有Face++，商湯等公司做得很好。
今天，對比中國的訊飛和美國的聽覺AI應(yīng)用、對比中國的視覺公司和美國的視覺公司，我們的市值和收入等均超美國。
這也是在第三波AI浪潮上的領(lǐng)先，未來會更拉開更大的差距。
（4）無人駕駛
無人駕駛的應(yīng)用與政策有關(guān)，理論上美國應(yīng)該遙遙領(lǐng)先，但是實際上我們最近看到美國的工會在要求總統(tǒng)不要允許貨車在高速公路上做無人駕駛測試。
如果美國會保護(hù)這些貨車司機的工作，那么這種保護(hù)主義會作為工作主軸會對科技發(fā)展有很大的限制。
相對來說，我最近了解到浙江的政府部門正在鋪設(shè)智能公路，它可以通過傳感器幫助（無人）貨車開得更安全。
所以，從政策角度，中國在第四波浪潮中可能更具機會。
當(dāng)然，一方面是因為無人駕駛公司正在產(chǎn)生；另一方面，在政策上，中國更有魄力做這種顛覆基礎(chǔ)設(shè)施的事情。
就像當(dāng)年的高鐵，今天的高速公路。現(xiàn)在，雄安已經(jīng)為無人駕駛設(shè)立了高速公路，這些都會讓中國有很大的優(yōu)勢。而美國可會做一些對推動技術(shù)不利的事情。
所以總體來說，我認(rèn)為中美會是領(lǐng)跑AI技術(shù)的國家，但是中國可能會在未來五年，在四個領(lǐng)域中的三個，有趕超的機會。
畢竟，中國有數(shù)據(jù)的優(yōu)勢和強的政策推動，現(xiàn)在我們每一天都在使用AI，未來會應(yīng)用得更多。
那么，機會具體在哪些方面？
在整個科技大生態(tài)系統(tǒng)中，過去十年發(fā)生了一個驚天動地的事情，以前整個世界是以硅谷為中心的，一切圍繞著硅谷，windows、英特爾代表了一切，其他國家都成了了英特爾的殖民地，沒有發(fā)展自己公司的機會。
近年來，因為中國非常聰明投資人投資了一批執(zhí)行力很強的創(chuàng)業(yè)者，創(chuàng)造出了與硅谷完全不同的思考方式和邏輯方式，也創(chuàng)造了一些估值可觀的公司。
如果說硅谷的公司，是更理想化的，那么中國的公司是更具執(zhí)行力的；如果說硅谷的公司是以技術(shù)為主的，中國則是以應(yīng)用導(dǎo)向的；硅谷的公司希望做得更輕，人越少越好，中國則希望做得更重，讓用戶感受更好。
美國是單平臺霸占全世界，而現(xiàn)在中國的滴滴等公司在全世界都做了布局。
這些布局如百度的阿波羅支付，騰訊的微信等，都希望能夠在海外落地。
整個事情告訴我們，過去我們的芯片操作系統(tǒng)和應(yīng)用的思維是以全球框架的或者應(yīng)該說是以硅谷思想為核心的，全球都是它的使用者，借助同一個思維方式。
但是未來我覺得這個宇宙應(yīng)該會裂變成為了兩個平行宇宙，一個是以美國為核心，一個是以中國為核心。
這意味著每個層面從應(yīng)用到創(chuàng)業(yè)、投資，一直到操作系統(tǒng)，還包括芯片，都會給中國帶來機會。由于中國的需求、思維方式、創(chuàng)業(yè)方式，各種貿(mào)易競爭等方面的理由，我覺得中國應(yīng)該以后可以占領(lǐng)全世界半壁江山。
所以，我認(rèn)為中國企業(yè)在以下3個方面會有明顯機會：
（1）在操作系統(tǒng)方面，我覺得無人駕駛是有可能成為下一個偉大的操作系統(tǒng)的。
過去是Windows、安卓，而無人駕駛需要做一個完全不同的一些事情，一旦做成了，便是一個能夠有自主性——能動，能看，能聽，能行動的操作系統(tǒng)，而且是實時的，借助多傳感器來做機器學(xué)習(xí)的。
（2）在芯片方面，中國也有很大機會，面臨的困難，一個是如何做到比現(xiàn)在性價比更高；另一個是如何把這個做到終端，如，放到車、手機上面。
（3）在傳感器方面，有過去不存在的很多新的傳感器，未來應(yīng)該會更多低在視覺、聽覺方面大量增加；過去沒有實現(xiàn)的IOT（物聯(lián)網(wǎng)）時代也會來臨。
所以，我認(rèn)為中國在整個芯片、半導(dǎo)體領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)和機會是巨大的。創(chuàng)新工場也投了很多家公司，像比特大陸等。
三、中國AI人才培養(yǎng)現(xiàn)狀
對于中國的現(xiàn)狀，坦誠地說，中國的高校與美國不同，能夠被BAT所挖走的，積累了多年經(jīng)驗的科研專家數(shù)量不是那么多。所以BAT中的頂級人才可能來自國外，是從Google、Facebook，亞馬遜等公司挖過來。
現(xiàn)在，BAT已經(jīng)積累了最多的人才，目前中國AI人才現(xiàn)狀就是以BAT為主，我相信很快滴滴、京東、頭條，美團和其他公司都會建立AI團隊。這是人才的走向。
因為中國有大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生價值。這些頂級的超級獨角獸們，每找一個AI人才都可以變現(xiàn)出好多錢，所以水漲船高，AI公司的頂級人才是美國的一倍以上，這也是一個很特殊的狀況。
四、AI人才培養(yǎng)計劃
如果我們分析一下中美之間的優(yōu)勢和劣勢，我覺得美國在教育方面有非常強的優(yōu)勢。
比如說有著以在座的Yann LeCun教授、Michael Jordan教授為代表的很多大學(xué)，甚至美國前一百名的大學(xué)都有非常好的AI課程。
所以，大學(xué)教授和研究員會被亞馬遜、Facebook，Google等公司大量挖走，成為這些公司的核心。這些公司做得很成功，我個人認(rèn)為最成功的是Google，雖然微軟和Google都有很厲害的人，但是Google把這些核心的AI專家和工程師和工程管理專家聚到一起了，最經(jīng)典的例子可能就是Google吳恩達(dá)建立的AI團隊，這個團隊使工程與科研結(jié)合在一起做成一個可用的系統(tǒng)。我很認(rèn)可這種方法，他們做得很成功。
我國國內(nèi)雖然有非常優(yōu)質(zhì)的計算機人才，他們?nèi)绻M(jìn)入了BAT公司，便能進(jìn)一步學(xué)習(xí)AI相關(guān)知識，得到能到很好發(fā)揮，為AI失業(yè)做貢獻(xiàn)。
但同時，我們觀察到國內(nèi)雖然有大量的工程師想涌入人工智能，現(xiàn)在高校并沒有足夠好的課程和師資來幫助他們。
我認(rèn)為，如果想建立起人工智能的金字塔，就必須從基層做起，也就是說，我們需要人才在大學(xué)畢業(yè)的時候就有一定的AI基礎(chǔ)。如何實現(xiàn)這個事情呢？我們分了3個步驟：
第一，我們和教育部、北大聯(lián)合做教師培訓(xùn)，這樣，不僅僅中國排名前十的大學(xué)可以有AI課程，中國前一百甚至幾百名的大學(xué)都能夠有很好的AI課程，這樣，學(xué)生們在讀本科的時候就可以接觸到AI了。
第二，做針對性的培養(yǎng)，把最有潛質(zhì)成為未來AI金字塔頂尖的朋友集合起來，進(jìn)行培養(yǎng)，我們請國際大牛和國內(nèi)大牛對他們進(jìn)行幫助、授課。
我們今年會請到100位老師，明年會更多，請他們在三四年內(nèi)教授幾萬名學(xué)生。
我相信，除了這幾萬名學(xué)生，有很多剛開始工作的朋友們、他就讀的學(xué)校還沒有AI課程、他不是學(xué)計算機，而是學(xué)數(shù)理科或者文科的同學(xué)也對AI有興趣和創(chuàng)造力。
于是我們與各大公司成立競賽平臺，去年有一萬人參加，未來將有幾十萬人參加競賽。
因為AI現(xiàn)在越來越火熱，經(jīng)過這幾個步驟，我們希望那些有興趣學(xué)AI的同學(xué)們，無論是通過線上還是線下，校內(nèi)或者校外的渠道，在畢業(yè)的時候就成為有一些經(jīng)驗的AI人才。
這樣我們才能把AI教育做得更普及。
延伸閱讀：
什么是一個好的AI創(chuàng)業(yè)公司？
從VC創(chuàng)業(yè)的角度看，我們更贊同以下三者結(jié)合才能成為一個好的AI創(chuàng)業(yè)公司。
首先要有科學(xué)家，但是在不同領(lǐng)域，不一定需要絕對頂級的。
比如說做無人駕駛的公司肯定需要特別頂級的人才，但如果是做金融，也許一個很好的數(shù)據(jù)科學(xué)家就足夠了，需要一個科研很強的人。
第二，工程能力要很強，因為要做系統(tǒng)和產(chǎn)品。
第三，因為AI主要是ToB業(yè)務(wù)，所以要有能夠銷售，能夠懂商業(yè)，能夠打單的人才。
因此，在投資公司的時候，我們會幫它聚集上述三種人才；我們孵化公司的時候，會更早地把這三者結(jié)合在一起，所以談人才的時候我們往往只談AI的人才，其實要做好一個AI公司是需要多元化人才搭配的。
最后，提一下我去年寫的《人工智能》，科普型的，是有關(guān)人工智能和人類未來的，大概八月會推出。
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