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| 本文作者： 周翔 | 2017-05-22 00:30 |
雷鋒網(wǎng)按：5月20日，由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦、Xtecher協(xié)辦的2017 CCF青年精英大會在北京國家會議中心舉行。中國工程院院士趙沁平、香港中文大學(xué)教授湯曉鷗、百度創(chuàng)始七劍客之一雷鳴等圍繞“科研·產(chǎn)業(yè)·融合”這個主題做了一些分享。其中，百度創(chuàng)始七劍客之一、酷我音樂創(chuàng)始人、北京大學(xué)人工智能創(chuàng)新中心主任、國家特聘專家雷鳴做了主題為《AI時代，科研如何創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值？》的演講。
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。
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?！笨茖W(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。
因為科技不斷進(jìn)步，淘汰了很老的蒸汽機，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，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？因為有了收割機，而收割機只是一個事情，但并不是因為收割機而產(chǎn)生勞動生產(chǎn)力。
收割機分為設(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，就是因為工業(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，就是因為在農(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構(gòu)、研究中心，經(jīng)費支持也很多，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。
智能革命到底改變什么？其實智能革命會不斷的替代技能勞動者，我們可以看到掃地機器人，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點。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》。這本書非常火，后來這本書出版以后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》?？催@個圖會發(fā)現(xiàn)一個很有意思的點，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：
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，機器學(xué)相應(yīng)復(fù)雜度低一點的。最普遍的機器人就是掃地機器人，因為掃地這個技能比較容易，還有停車場的收費現(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?，F(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，因為自動駕駛，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。
機器人我們看到有挺多的，掃地機器人賣得不錯，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?？欤热缣厮估S就實現(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。
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?，F(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。因為我們有非常深厚的技術(shù)積累，用到產(chǎn)業(yè)上，一旦找到一個好的點就真的能夠突破了。
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？
機器，大公司有機器，小公司有夢想。你可以融資，挑戰(zhàn)就是機遇，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)都有很多機會可以做。
機器，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)上還是有機會的。
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)因為AI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。因為教室的原因，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%是不是真實的，但是總體來講中國確實不高，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？其實不一定。
先說不同點，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。
解決實際的問題和高大上的、做最火的東西之間確實有一些不匹配的點。另外我認(rèn)為有一點特別重要，科研是單點突破，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，要保證穩(wěn)定性，是個完整的東西不是一個某一個點。
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，一個手機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？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)療機構(gòu)合作，跟教育機構(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。因為傳統(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)我有幾個建議：
第一，找到需求。創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊在介紹自己技術(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。因為技術(shù)不落到一個實際場景上，不能解決實際問題就是沒有用，所以我們要迅速找到你的需求。
第二，找到產(chǎn)品化的團(tuán)隊。一個技術(shù)能用到、實用有很大的距離，光靠科學(xué)家完全不行，要找到工程團(tuán)隊。
第四，要找到商業(yè)化的團(tuán)隊。
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。
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)域確實有挑戰(zhàn)，但是有沒有機會？也有機會，不過難一點。這個世界沒有任何是必然的，只是概率問題。
下面這些領(lǐng)域我覺得很有機會，比如說企業(yè)服務(wù)，以前叫BI換成新BI，客服機器人，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，包括家庭機器人，掃地機器人，助理，自動駕駛，包括法律、審計這些，其實都是有機會的。
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)。我指的較物流運輸業(yè)，整個加起來非常大，機會非常多。
其實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，能夠為社會做的價值、機會，比以前還要多。
謝謝大家。
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