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在过去的一个月中，创新工场董事长李开复在北美跑了一圈。他见了不少投资人，访问美国的几大 AI 巨头公司，了解它们在做什么，也和深度学习的三位大牛 Hinton，LeCun，Bengio 进行了交流。来源： CareerIn 投行 PEVC 求职
12 月 11 日，李开复以“预见 2018”进行了主题分享，向黑智等媒体，总结了他的北美见闻和心得。
李开复说，人工智能发展大概有四波浪潮：互联网 AI 化、商业 AI 化、实体世界感知 AI 化，以及全自动 AI 化。它们同时发生、没有先后顺序，但是，都会给未来经济带来巨大的商机。
在北美的四大 AI 巨头公司中，李开复的总结是：Google 有大牛优势；Facebook 做得更深，但没有平台化意识；微软在试着聚拢自己的实力；“四大 AI 公司中，有 3 家不认为亚马逊是 AI 公司，但其实亚马逊是做得非常厉害的”。
人工智能的热潮带动了投资的热度，李开复也认为，在过去的一段时间内，“AI 项目确实贵了”，泡沫是存在的，而到了明年年底左右，会有一批公司倒掉。
此外，李开复还分享了美国 AI 的发展状态、中美的差距，以及创新工场在 AI 领域的布局。
以下为李开复的演讲内容，经黑智编辑：
人工智能的四波浪潮
AI 有弱人工智能、强人工智能，强人工智能暂且不做讨论，因为现在没有基础。弱人工智能即针对某一个领域用大量的数据、做出比人更强大的判断，这件事情正在发生，它会创造巨大的价值。据普华永道推测的人工智能带来的价值，最保守的财务领域，人工智能也将在 2030 年为中国带来 20% 左右的 GDP 增长。
创新工场分析认为，人工智能有 4 波浪潮。之所以称之为浪潮是因为它们同时发生、没有先后顺序，并且都会带来巨大的商机。第一波是互联网 AI 化、第二波是商业 AI 化、第三波是实体世界感知 AI 化，最后是全自动 AI 化。
“互联网 AI 化”是以数据作为能源和燃料的，数据越多，发展就越快。人类有史以来，结构化标志的数据最多的就是互联网，因此现在的七大巨头都聚集在互联网领域。它们在过去 20 年中，累积了大量的数据，也形成了这样一个闭环：推动 AI 的发展更好的挖掘数据 AI 发展的更好雇更多人收集更多的数据。
比如说，每次我们在百度、在朋友圈打开一篇文章，在淘宝购买产品，每个行为都被捕捉和标注。我们发现淘宝广告、今日头条的推送越来越精准，这都是 AI 发挥的作用。现在这个领域创业已经很难创了，现在你在这个领域创业做新 APP 要靠流量，因此你将很难成为 AI 公司。但已有的流量公司要转 AI 却很容易，譬如今日头条、快手。
第二波 AI 浪潮是“商业智能化”。除了 BAT、互联网公司，还有谁有数据？一些非互联网公司（医院、物流公司）。它们因为商业模式的原因，累积了一套数据，这些数据足够大，激活后也会在商业流程产生价值。让已有的数据产生价值，并进入商业，做得最好的肯定是金融。在这个领域，创新工场投资了追一科技。
第一、第二波的 AI 浪潮，是把已有的数据开发出来赚钱；第三波 AI 浪潮“实体世界感知 AI 化”则是先收集数据然后产生价值，比如安防。购物中心的摄像头就是把真实的世界捕捉起来，用这些数据产生有价值的应用。
创新工场的 OMO，线上线下融合，就是通过传感器的普及，将世界整个数字化。这方面我们投了 Face++、小鱼在家、OMO 典型的无人商店，还有 AI 玩具等。
第四波“全自动 AI 化”不仅要采集数据，AI 还要“动”起来，譬如科幻片的机器人、无人驾驶。硬件的发展比软件要慢很多，因此它不会很快发展起来。
现在全世界都相信，无人驾驶时代终将到来，虽然现在还未发生。我们也非常看好它，但我们关注更多的可能不是技术，而是社会将如何接受它、法律、理赔等等问题如何解决。在这个领域我们投了三个公司，方向都不同。我们深信，AI 一定是在采集大量的数据基础上，实现技术迭代。我们投的公司都是快速上路采集数据的公司，比如说驭势科技现在在做景区、机场等环境下低速的无人驾驶，“跑”起来，采集数据。
而这四波 AI 浪潮累计起来，对人类的价值将是巨大的。
AI 应用的条件
AI 的应用需要五个条件：海量数据、客观标注、单一领域、超大计算量、顶尖的工程师。
AI 不能跨领域，大的计算量还需要很厉害的人去调整数据。因此无论是做科研，还是做一个应用型公司，都要解决这几个问题。
AI 目前最大的挑战，一个是平台化，另外一个就是 GPU 的性能。
美国的 AI 状态
过去 5 周里，我去美国跑了一圈，见了一些投资人，Google、Facebook 等互联网巨头，也和深度学习的三位巨头 Hinton、LeCun、Bengio 进行了交流，了解了一下美国的 AI 状态。现在就分享一下我的见闻。
在美国，我看到了一件非常有意思的事情：美国 AI 工业界，普遍认为 AI 有巨大的价值——机会巨大、价值巨大、责任也巨大。责任巨大是因为 AI 未来面临很多挑战，譬如安全、隐私以及 AI 带来的失业问题。关于 AI 毁灭人类的言论，我认为绝对过激了。但是，有意思的是，美国几大巨头只讲人类未来非常美好，仿佛 AI 只有好的一面，没有坏的一面。譬如他们说，AI 只有取代一些工作，人类经济才可以增长，而不认为存在失业问题。
现在美国的 AI 公司只想开开心心地挣钱，不想承担舆论的指责。
Facebook 的深度研究非常精彩。Facebook 不仅有 AI 研究部门，还有 AI 产品部门。这两大部门都在做顶尖研究，同时快速推广研究在 Facebook 的使用。但 Facebook 没有平台的策略。平台 Google 是最强的，Facebook 却好像没有特别大的平台意识。
总体来说，这几家公司各有优势。在大牛方面 Google 是领先的，Facebook 则做得很深。
此外我还见了三位 AI 大牛，他们对未来 AI 再上一个台阶的乐观超过我们的想象。AI 再上一个台阶是什么意思呢？我们严格看待今天 AI 的能力，其实大部分还在做判断、识别、预测、分类这样的决策，但人的智慧则是在思维、逻辑、对话、理解、交流上特别重要。其实我们很多现在的 AI 应用都跳过了这些，我们眼睛能看到什么东西，弄起来再说，而并没有很深地去想：我要从这个地方开车到那个地方，我要策划各种东西，我碰到什么状态怎么反应，那个人的计划什么，发生什么事我应该怎么样……这一整套更深的思维，而不是“判断是什么”，然后“怎么做”。而这三位大牛，则在很多场合中，对其抱有乐观的态度。
这其中的原因，可能一方面代表着深度学习已经足够成熟、可以让业界发挥它的工程力量，让它产品化、工业化、市场化；另一方面，由于学校研究机构没有企业那么多机器，数据量也不足，那就不搞人脸识别、语音识别；此外，我体会到，他们三个人最重要的意思是，要突破人工智能，不能纠缠于“面前的东西是猫还是狗”这样的问题，我们需要更深层的智慧。他们怀着一定的责任感，想要继续把技术推到更高的层次。
而我们面临的，是一个分水岭。这里有三部分。把已有的技术产品化，BAT 这类公司都会去做。第二批人在研究如何让深度学习更好，譬如用增强学习、迁移学习，可以在更少的数据量的基础上，判断得更精确，能够实现机器的自我学习等等，在已有的基础上一小步一小步地推进。这其中的大部分工作是在科研界进行。第三部分就是我们真的要思考人类的智慧是怎么来的，怎么能够继续做下一个深度学习。
从历史角度来说，我们应该庆幸，人工智能能够百花齐放，进入各种领域。如果问过去 50 年，人工智能哪方面的价值最大？那我认为，深度学习占了 50%。那么下个阶段，我们是不是能继续研发，将人工智能带进更接近人类智能的状态？
中国 VS 美国的实力差距
下面我想讲一下中美在 AI 方面的差距。其中在 AI 人才方面，中美差距很大。这一方面有的人会感到绝望，但目前中国的学术水平在不断上升。我们也在跟教育部、高校沟通，培养更多的年轻的 AI 工程师。
另一方面，中国相比美国，有更大量的数据。我国的移动互联网、共享单车、移动支付……这些新业务产生巨大的数据，可以推动做出更好的 AI。因为 AI 吃数据，大量的数据推动很棒的技术。未来创业速度更快、产生数据更快，应用 AI 机会更多，AI 也成为了投资风口。
最后一点是政府推动 AI 发展。我国在 2013 年人工智能发展规则上，清晰描述在 2020 年要跟上全球 AI 技术应用、2030 年要成为全球主要的 AI 创新中心。无论是双创带来八千家孵化器或高铁在 6 年成为全球最大的高铁国家，中国的执行力非常强。在中国，人工智能是非常重要的环节，因此我们非常看好中国 AI 的发展，但肯定存在 AI 泡沫。
美国也有白皮书，但是谈更多需要思考的问题，问题放在桌面上，而不是当作一个任务实现。
虽然中国的政策、数据很先进，但美国的科技还是领先。因此，我们希望可以连接中美，把看到有希望的技术带回来。
创新工场 3.0：VC+AI
创新工场成立于 2009 年，至今已经 8 年了。2009 年正好处于互联网时代、移动互联网交界口，我们坚决认为科技创业的力量刚刚开始，因此我们成为了看互联网 VC，后来越来越多的公司参与进来。我们也逐渐在上海、硅谷、深圳创办了办公室，还成立了人工智能工程院。
8 年来，创新工场投资的轮次和金额差别很大，但我们的本质出发点没有变——我们要成为最懂技术的投资人、为创业者提供最棒的服务。最初创新工场投了很多天使轮，后来逐年越来越少，目前天使轮只占小部分投资，主要投资A、B轮，做早中期投资。
此外，我们的投资方向与过去也有所调整，调整的主要原因是我们要发挥出我们的技术优势发挥，更好的布局赛道，用更好的方法，帮助帮助创业者成长。目前，创新工场管理资金规模已经超过百亿规模。
创新工场的优势是我们能更好的预测趋势、在蓝海成为红海之前，重点投资。在 2016 年人工智能浪潮之前，在一点不热 2012 年我们就投了项目、2014 年投最多。因此进去的足够早，我们当时投的项目回报非常好。为了扩大影响，我们还桥架中美以及建更大的场地。
目前创新工场的每一个领域都有投资负责人，Peter 加入领导黑科技团队、美国合伙人主要是引导机器人团队、我和汪华主要看无人驾驶、郎春晖负责金融。目前，我们主要看现阶段 3 到 5 年成熟的技术，10 年之后的技术我们非常谨慎的投资。譬如自然语言理解。很多人都说说自然语言理解突破了，现在我告诉大家目前多领域、人类1/10 人类自然语言理解离我们很遥远。
创新工场在践行 VC+AI 的概念。我们相信 AI 会让世界更美好，我们也愿意分享 AI 所带来的机会、挑战。
Q&A：
问：现在很多投资人觉得 AI 项目估值都太高了，那你认为，当下的 AI 有泡沫吗？
李开复：AI 项目确实贵了，中国的项目是硅谷的一倍，AI 项目是硅谷的一倍，我们说真实的 AI，不谈忽悠，忽悠可能一文不值。硅谷是东岸、加拿大的一倍，确实单个 AI 项目估值很高。是不是估值比硅谷贵一倍就不合理？其实不是，也看领域。但是整体高一倍确实有点过高。
AI 项目（融资热）是今年上半年开始的，融资差不多够 18 个月花，明年底估计有一批公司倒掉。
问：你如何看待中国缺少顶尖 AI 技术人才，因此很难出现原创性的技术创新这个问题？
李开复：我们把 AI 分为三类：一是做操作、但不懂细节就可以实现的 AI，这类中美是一样；二是能够在现有理论基础上做一些延伸，譬如把深度学习做一些算法，这方面美国领先一些，但中国成长也很快，可能两三年就可以赶上了；三是突破式地做前人不可想象的东西这样的人，中国和美国特别巨大。除非教育的进步，否则这个落差很难追赶。
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