語音隔離無法使用的八卦，DCARD、PTT、YOUTUBE和Yahoo名人娛樂都在討論

前陣子與深度學習發明人之一、2019年ACM圖靈獎得主Yoshua Bengio教授一起對話，深深為他身上的科學家底蘊所感動。

Bengio教授長期致力於推動AI的合理使用，尤其對用AI解決環保議題有很多投入，如使用新藥研發的AI演算法概念，延伸應用在發掘全新低污染材料以對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰。

他相信，人工智慧將推送社會的理性和包容，構建AI與人類社會的良性循環。

這是我們討論的視頻和文字記錄。

……………………

李開復對話Yoshua Bengio：構建AI與人類社會的良性循環

7月23日，創新工場董事長兼CEO李開復博士，受邀參加SGInnovate主辦的“深度科技（Deep Tech）造福人類”活動，與Element AI聯合創始人Yoshua Bengio教授對話，討論人工智慧的未來發展。

在對話中，李開復博士與Yoshua Bengio教授探討了AI對人類社會的意義，尤其在COVID-19疫情後時代，AI如何幫助未來的經濟社會更加富有彈性、宜居和可持續。

他們認為，AI是一個千載難逢的機會，人類得以真正從重複性事務中解脫出來。在 AI 的幫助下，我們將有希望希望建立一個明智、理性、包容的社會，構建人類社會與AI的良性循環。

他們討論的話題包括：

1、AI技術的下一個突破，如何加速AI從科研到應用轉化？
2、COVID-19疫情如何加速AI應用，由此帶來了什麼風險？
3、AI的責任和挑戰：如何促進未來社會經濟可持續發展？
4、你心目中理想的AI未來是什麼樣的？

▌深度學習2.0時代，提升機器理解和執行能力

話題1：AI技術的下一個突破，以及如何加速AI科研到應用

“接下來的研究雖然繁重，但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域，我稱其為‘深度學習2.0’。” ——Yoshua Bengio

Yoshua Bengio：第一個問題我非常有共鳴，在我看來，目前機器學習的一大限制，是學習系統的泛化能力。

過去幾十年研發的系統，都建立於一個假設，即預設測試數據與訓練數據有相同的數據分佈。

然而在現實世界中，無論在什麼行業應用，都會存在實際情況與AI訓練時不同的問題。

這一問題看起來無解，但目前我們找到了幾個突破點和想法，主要是借鑒人類的意識加工機制，對原本分散的知識積累，快速進行全新重組。

雖然這些知識的組合不一定遵循訓練數據分佈，但我們還是能從中獲得某種重組方向的優勢，從而在訓練分佈中進行更好的歸納。

接下來的研究雖然繁重，但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域，我稱其為“深度學習2.0”，它能吸收人類的歸納傾向，對數據分佈演算法進行泛化。

李開復：我借 Bengio 教授的觀點多說幾句。我從大學時期就開始著手會話式 AI 的研究。目前的人機界面，我稱之為委託界面，大多基於直接操作，如鍵盤、滑鼠、多點觸控等。

但語言是人類最基本的交流方式，也是最自然的交流途徑。向AI語音辨識、自然語言理解進軍，一直是我們孜孜以求的目標。

例如，以前我們使用搜尋引擎時，會通過輸入關鍵字來查找網頁。後來，Google帶來了新的突破，基於深度學習的智慧問答功能，可以直接讓機器“說”出答案。

但我們不應止步於此，而是應該繼續向下一步目標努力：通過深度學習的進一步研究，提升機器對人類指令意圖的理解和執行能力。

例如，我們是否可以直接向亞馬遜 Alexa發送指令：“給我媽媽送個生日禮物”。之後，它將自動理出頭緒，流覽禮物，安排配送。它瞭解我的個人喜好，知道我能接受的價格範圍，也知道我媽媽是誰，住在哪裡，想要的禮物是什麼。

Yoshua Bengio：關於AI的行業應用，我做個簡短分享。我認為這是個很有難度的議題。困難來自兩方面：一是社會方面，二是技術方面。

在社會方面，從基礎科學研究，到最後產品研發階段，需要共同營造一種文化，讓研究人員可以擁有研究自由，從而取得真實的突破。在技術方面，我們需要一些軟體工具，讓技術從研發到生產這一轉化過程，盡可能的高效快速。

李開復：AI的行業應用，我將之分為兩大類：顛覆式和漸進式。

顛覆式是指引入 AI 會對行業造成顛覆性的結果，帶來天翻地覆的改變。

例如，自動駕駛將徹底改變運輸行業；Alexa某種程度上正在改變音箱行業；新的互聯網保險應用，比如美國的Lemonade，極可能顛覆保險行業。

這些行業已經具備了一定的條件，讓行業專家通過 AI 帶來顛覆影響，讓人非常期待。當AI與行業的顛覆式創新兩相結合，將有機會擊敗行業巨頭，重整行業格局。

然而顛覆式只是冰山一角。在人工智慧帶來的巨大機會中，漸進式變革佔據絕大部分份額。

普華永道預估，人工智慧將在2030年給全球帶來15萬億美元的財富淨增，主要來自于傳統行業和AI的結合。由於傳統行業規模龐大，僅僅提高幾個百分點，就可以產生海量財富。

但困難在於，當前一些傳統企業對 AI 一無所知，他們以為AI是科幻小說的臆想，看不到即刻就能產生的收益，再加上技術工具太難使用，導致他們的 IT 部門無法駕馭。

因此，我們應該通過培訓，説明傳統行業接受並認識到AI的益處。同時，我們投資的AI企業或像 Element AI 之類的公司，需要幫助傳統企業找到簡單易用的工具，讓他們跨越技術鴻溝，上手即用。

▌AI提前預測傳染性，應權衡公共衛生與隱私保護

話題2：疫情如何加速AI應用，由此帶來了什麼風險？

“必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私，在公共衛生危機期間，國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡，從而有效控制疾病的傳播。”——李開復

李開復：我說幾個親身經歷的例子。疫情期間的社交隔離，催生了眾多的 AI 應用，例如醫院中的送貨機器人。

對於隔離中的人也一樣。前陣子我回到北京隔離時，在我居住的公寓樓裡，沒有見到一個人。所有的事情都交給了一台機器人代勞，包括網購的包裹和食品運送，真正實現了零接觸，將危險降到最小化。

第二個例子是AI與醫療的結合。我們投資的AI 醫療企業Insilico Medicine，主要使用生成化學對抗神經網路，研發新藥小分子。在疫情期間，他們通過AI平臺，用幾個星期的時間，研發出了能抑制病毒內負責複製的主要蛋白成分的新藥物小分子。

最後一個例子或許有些爭議，就是接觸者追蹤。世界上許多國家已經成功的建立了接觸者追蹤體系，並較為有效地控制了疫情蔓延。但在美國、歐洲等地方，這種做法被視為是對隱私的侵犯。

對此，我的觀點是，對那些重視隱私的國家，我表示完全理解和尊重，但是我認為必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私。在公共衛生危機期間，國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡，從而有效控制疾病的傳播。等到疫情結束後，再回歸正常。

我們都不希望重蹈疫情的覆轍。我預計在未來，AI將被用來預防流行病的發生和傳播。醫院將廣泛使用感測器、可穿戴設備，匯總疫情資訊，及時報告潛在危害，在早期遏制疫情指數級增長的趨勢，從而更好地應對危機，避免再次失控。

Yoshua Bengio：李開復博士提到的這幾個領域，我都有所涉及。

一個是藥品研發，我本人參與了幾個專案，其中涉及神經網路、即時強化學習和主動學習。

在化學和生物領域，需要進行測試的組合方式太多，逐個進行研究是不可能的。所以我們需要一個合理的搜索策略，這就是我現在參與的專案內容。我們希望能用AI縮短研究時間，通過重組已有藥物，研發新型抗病毒藥物。

在接觸追蹤方面，目前已有的接觸追蹤大都沒有用到AI，只是進行簡單的測試法：如果有人測試結果為陽性，或者確診感染，那麼與其接觸過的所有人，都應該採取隔離措施。但是，在測試為陽性進而被隔離之前，傳染就已經開始了。

我們的一項研究顯示，如果能借助機器學習，提前預測某個體是否具有傳染性以及傳染性強弱，透過一些模糊的數據分析，就能大幅節省等待時間，及早知道曾接觸過病毒攜帶者，從而抑制病毒的傳播。

當然不可避免會出現隱私問題。隱私保護與機器學習需求之間存在有趣的矛盾。隱私保護需要盡可能降低數據交換，而機器學習卻需要盡可能收集大量的數據。

許多國家非常擔憂接觸者追蹤的濫用會侵犯隱私，因此催生了許多隱私保護技術。好消息是，這兩者可以共存。

▌AI是把雙刃劍，應推動全球治理、改變文化

話題3：AI的責任和挑戰：如何促進未來社會經濟可持續發展？

“如果我們能對人工智慧的能力善加利用，就能更快速地找到更好的新材料，以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。”——Yoshua Bengio

李開復：我會從創新工場的角度舉一些例子，創新工場是一家創業投資公司，我們非常希望 AI 能得到合理應用。Bengio 教授可能會在氣候變化上再補充一些。

在 《AI新世界》一書中，我描述了一個人類與 AI 的共存的藍圖：由 AI 承擔優化常規工作，讓人類專注於需要創造力和同情心的工作。

從社會責任感的角度說講，AI與醫療和教育的結合，將帶來極大的社會福祉。

未來，醫生將成為富有同情心的護理者，深切關懷病患，與他們交流。而 AI 可以用於分析放射結果、MRI、CT報告，提出各種可能的診斷及治療結果，針對性推薦藥物，以及輔助科學家研發新藥。

教育行業也是這樣。我們投資了很多線上教育公司，發現 AI 在教師的常規工作上表現非常出色，能夠根據學生的特點，因人而異地佈置作業，幫老師們節省了時間，讓他們專注于為孩子指導能力和引導心靈，進行個性化的教育，幫助他們培養創造力、團隊合作能力、交流能力以及同情心。

所以，醫療和教育既是 AI能夠顯現優勢的領域，也是有價值的投資。目前這兩個領域正在蓬勃發展，我們也投入了大量精力和資金。

Yoshua Bengio：我完全同意李開復博士的觀點。AI 技術的進步，能夠造福大多數人，我們需要將大量精力投入到此類項目中。

我個人對用AI解決環保問題投入很多，目前正在參與的一個項目就和氣候危機相關。

我們使用類似新藥研發的AI演算法，應用在對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰上，生成、合成、評估各種新型材料技術，包括碳回收和電池。

正常情況下，這些新材料研發耗時極長，動輒十幾年，甚至比新藥研發的時間還要久。但是如果我們能對人工智慧的能力善加利用，就能更快速地找到更好的新材料，以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。

但是，我們同時應該保持警惕：如果AI僅被少數市場玩家掌握，也有可能被用做牟利的工具，破壞正常、自由、動態競爭的市場環境。

因此，在向AI 未來發展的路上，我們需要時刻謹記 AI 具有的社會危害性。要將AI治理落實到各個層面，小到公司，大到全球。只有具備放眼全球的管理，才能合理有效地協調所有的力量，一起應對這些挑戰。

如果我們真的想引導 AI 應用富有道德和責任，就必須改變現有的文化。而這依賴於所有人的努力。

政府必須參與其中，要投資好的技術應用，改變教育體系，讓工程師、科學家不只專攻特定的科技領域，還要具備足夠的社會學科知識；科學家必須懂得謙虛，認識到自己對專業以外的領域知之甚少，與其他不同領域的專家合作，保證自己的成果對社會產生正面的影響。

▌構建AI與人類社會的良性循環

話題4：你心目中理想的AI未來是什麼樣的？

如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇，思考人類存在真正的意義，從我們這一代便開始努力，最終將可以實現理想的AI未來。——李開復

Yoshua Bengio：未來，在 AI 的幫助下，我們可以建立一個更明智、更公平、更理性、更包容的社會，每個人都可以說出自己的觀點，進行充分辯論，再做出最佳決定。

社交媒體在誕生之初，本意是做一個最為透明、最為公平、普惠大眾的公眾傳播平臺，但由於演算法基於人類偏好的推薦，及帶有特定企圖的傳播者作祟，造成社交網路的破碎淩亂，煽動的、謬誤的、偏見的資訊被放大傳播，不僅沒法幫助我們理性討論，也欠缺幫助人們做出最佳集體決策的能力。

人工智慧應該在這一方面有所作為，從各種垃圾資訊中篩選出有用結果，讓社交
平臺更加智慧，做到真正的公正透明，推送社會的理性和包容。

反過來說，如果我們都能變得更理智，也就能更好地使用 AI 技術，就能構建一個良性循環。但如果應用不當，就可能陷入惡性循環，因此我們必須謹慎選擇。

李開復：Bengio教授說得太好了！我們是幸運的一代，AI是一個千載難逢的機會，人類能夠與AI共存合作，由AI來承擔常規事務，我們則專注於人類擅長的領域，從重複性事務中解脫出來，放手去做自己喜愛的事情。

我想用我心愛的、約翰·亞當斯的一首詩來結束這場分享。如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇，思考人類存在真正的意義，從我們這一代便開始努力，最終將可以實現理想的AI未來：

I must study politics and war
我必須研究政治和戰爭

that my sons may have liberty to study mathematics and philosophy
因此我的兒子們能夠學習數學和哲學

My sons ought to study mathematics and philosophy, geography, natural history, naval architecture, navigation，commerce and agriculture
我的兒子們應該學習數學、哲學、地理、博物、造船、航海、商業和農業

in order to give their children a right to study painting, poetry, music, architecture, statuary, tapestry and porcelain
使得他們的孩子們可以學習繪畫、詩歌、音樂、建築、雕塑、織物和瓷器

約翰·亞當斯，美國第二任總統，《獨立宣言》起草委員會的五個成員之一，被譽為“美國獨立的巨人”。

本文及視頻內容經主辦方 SGInnovate 同意翻譯轉載

前陣子與深度學習發明人之一、2019年ACM圖靈獎得主Yoshua Bengio教授一起對話，深深為他身上的科學家底蘊所感動。

Bengio教授長期致力於推動AI的合理使用，尤其對用AI解決環保議題有很多投入，如使用新藥研發的AI演算法概念，延伸應用在發掘全新低污染材料以對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰。

他相信，人工智慧將推送社會的理性和包容，構建AI與人類社會的良性循環。

這是我們討論的視頻和文字記錄。

……………………

李開復對話Yoshua Bengio：構建AI與人類社會的良性循環

7月23日，創新工場董事長兼CEO李開復博士，受邀參加SGInnovate主辦的“深度科技（Deep Tech）造福人類”活動，與Element AI聯合創始人Yoshua Bengio教授對話，討論人工智慧的未來發展。

在對話中，李開復博士與Yoshua Bengio教授探討了AI對人類社會的意義，尤其在COVID-19疫情後時代，AI如何幫助未來的經濟社會更加富有彈性、宜居和可持續。

他們認為，AI是一個千載難逢的機會，人類得以真正從重複性事務中解脫出來。在 AI 的幫助下，我們將有希望希望建立一個明智、理性、包容的社會，構建人類社會與AI的良性循環。

他們討論的話題包括：

1、AI技術的下一個突破，如何加速AI從科研到應用轉化？
2、COVID-19疫情如何加速AI應用，由此帶來了什麼風險？
3、AI的責任和挑戰：如何促進未來社會經濟可持續發展？
4、你心目中理想的AI未來是什麼樣的？

▌深度學習2.0時代，提升機器理解和執行能力

話題1：AI技術的下一個突破，以及如何加速AI科研到應用

“接下來的研究雖然繁重，但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域，我稱其為‘深度學習2.0’。” ——Yoshua Bengio

Yoshua Bengio：第一個問題我非常有共鳴，在我看來，目前機器學習的一大限制，是學習系統的泛化能力。

過去幾十年研發的系統，都建立於一個假設，即預設測試數據與訓練數據有相同的數據分佈。

然而在現實世界中，無論在什麼行業應用，都會存在實際情況與AI訓練時不同的問題。

這一問題看起來無解，但目前我們找到了幾個突破點和想法，主要是借鑒人類的意識加工機制，對原本分散的知識積累，快速進行全新重組。

雖然這些知識的組合不一定遵循訓練數據分佈，但我們還是能從中獲得某種重組方向的優勢，從而在訓練分佈中進行更好的歸納。

接下來的研究雖然繁重，但新的進展會令人振奮。尤其是在深度學習領域，我稱其為“深度學習2.0”，它能吸收人類的歸納傾向，對數據分佈演算法進行泛化。

李開復：我借 Bengio 教授的觀點多說幾句。我從大學時期就開始著手會話式 AI 的研究。目前的人機界面，我稱之為委託界面，大多基於直接操作，如鍵盤、滑鼠、多點觸控等。

但語言是人類最基本的交流方式，也是最自然的交流途徑。向AI語音辨識、自然語言理解進軍，一直是我們孜孜以求的目標。

例如，以前我們使用搜尋引擎時，會通過輸入關鍵字來查找網頁。後來，Google帶來了新的突破，基於深度學習的智慧問答功能，可以直接讓機器“說”出答案。

但我們不應止步於此，而是應該繼續向下一步目標努力：通過深度學習的進一步研究，提升機器對人類指令意圖的理解和執行能力。

例如，我們是否可以直接向亞馬遜 Alexa發送指令：“給我媽媽送個生日禮物”。之後，它將自動理出頭緒，流覽禮物，安排配送。它瞭解我的個人喜好，知道我能接受的價格範圍，也知道我媽媽是誰，住在哪裡，想要的禮物是什麼。

Yoshua Bengio：關於AI的行業應用，我做個簡短分享。我認為這是個很有難度的議題。困難來自兩方面：一是社會方面，二是技術方面。

在社會方面，從基礎科學研究，到最後產品研發階段，需要共同營造一種文化，讓研究人員可以擁有研究自由，從而取得真實的突破。在技術方面，我們需要一些軟體工具，讓技術從研發到生產這一轉化過程，盡可能的高效快速。

李開復：AI的行業應用，我將之分為兩大類：顛覆式和漸進式。

顛覆式是指引入 AI 會對行業造成顛覆性的結果，帶來天翻地覆的改變。

例如，自動駕駛將徹底改變運輸行業；Alexa某種程度上正在改變音箱行業；新的互聯網保險應用，比如美國的Lemonade，極可能顛覆保險行業。

這些行業已經具備了一定的條件，讓行業專家通過 AI 帶來顛覆影響，讓人非常期待。當AI與行業的顛覆式創新兩相結合，將有機會擊敗行業巨頭，重整行業格局。

然而顛覆式只是冰山一角。在人工智慧帶來的巨大機會中，漸進式變革佔據絕大部分份額。

普華永道預估，人工智慧將在2030年給全球帶來15萬億美元的財富淨增，主要來自于傳統行業和AI的結合。由於傳統行業規模龐大，僅僅提高幾個百分點，就可以產生海量財富。

但困難在於，當前一些傳統企業對 AI 一無所知，他們以為AI是科幻小說的臆想，看不到即刻就能產生的收益，再加上技術工具太難使用，導致他們的 IT 部門無法駕馭。

因此，我們應該通過培訓，説明傳統行業接受並認識到AI的益處。同時，我們投資的AI企業或像 Element AI 之類的公司，需要幫助傳統企業找到簡單易用的工具，讓他們跨越技術鴻溝，上手即用。

▌AI提前預測傳染性，應權衡公共衛生與隱私保護

話題2：疫情如何加速AI應用，由此帶來了什麼風險？

“必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私，在公共衛生危機期間，國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡，從而有效控制疾病的傳播。”——李開復

李開復：我說幾個親身經歷的例子。疫情期間的社交隔離，催生了眾多的 AI 應用，例如醫院中的送貨機器人。

對於隔離中的人也一樣。前陣子我回到北京隔離時，在我居住的公寓樓裡，沒有見到一個人。所有的事情都交給了一台機器人代勞，包括網購的包裹和食品運送，真正實現了零接觸，將危險降到最小化。

第二個例子是AI與醫療的結合。我們投資的AI 醫療企業Insilico Medicine，主要使用生成化學對抗神經網路，研發新藥小分子。在疫情期間，他們通過AI平臺，用幾個星期的時間，研發出了能抑制病毒內負責複製的主要蛋白成分的新藥物小分子。

最後一個例子或許有些爭議，就是接觸者追蹤。世界上許多國家已經成功的建立了接觸者追蹤體系，並較為有效地控制了疫情蔓延。但在美國、歐洲等地方，這種做法被視為是對隱私的侵犯。

對此，我的觀點是，對那些重視隱私的國家，我表示完全理解和尊重，但是我認為必須在公共衛生或個人健康的背景下考慮隱私。在公共衛生危機期間，國家應該在尊重權利和必要防控措施間加以權衡，從而有效控制疾病的傳播。等到疫情結束後，再回歸正常。

我們都不希望重蹈疫情的覆轍。我預計在未來，AI將被用來預防流行病的發生和傳播。醫院將廣泛使用感測器、可穿戴設備，匯總疫情資訊，及時報告潛在危害，在早期遏制疫情指數級增長的趨勢，從而更好地應對危機，避免再次失控。

Yoshua Bengio：李開復博士提到的這幾個領域，我都有所涉及。

一個是藥品研發，我本人參與了幾個專案，其中涉及神經網路、即時強化學習和主動學習。

在化學和生物領域，需要進行測試的組合方式太多，逐個進行研究是不可能的。所以我們需要一個合理的搜索策略，這就是我現在參與的專案內容。我們希望能用AI縮短研究時間，通過重組已有藥物，研發新型抗病毒藥物。

在接觸追蹤方面，目前已有的接觸追蹤大都沒有用到AI，只是進行簡單的測試法：如果有人測試結果為陽性，或者確診感染，那麼與其接觸過的所有人，都應該採取隔離措施。但是，在測試為陽性進而被隔離之前，傳染就已經開始了。

我們的一項研究顯示，如果能借助機器學習，提前預測某個體是否具有傳染性以及傳染性強弱，透過一些模糊的數據分析，就能大幅節省等待時間，及早知道曾接觸過病毒攜帶者，從而抑制病毒的傳播。

當然不可避免會出現隱私問題。隱私保護與機器學習需求之間存在有趣的矛盾。隱私保護需要盡可能降低數據交換，而機器學習卻需要盡可能收集大量的數據。

許多國家非常擔憂接觸者追蹤的濫用會侵犯隱私，因此催生了許多隱私保護技術。好消息是，這兩者可以共存。

▌AI是把雙刃劍，應推動全球治理、改變文化

話題3：AI的責任和挑戰：如何促進未來社會經濟可持續發展？

“如果我們能對人工智慧的能力善加利用，就能更快速地找到更好的新材料，以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。”——Yoshua Bengio

李開復：我會從創新工場的角度舉一些例子，創新工場是一家創業投資公司，我們非常希望 AI 能得到合理應用。Bengio 教授可能會在氣候變化上再補充一些。

在 《AI新世界》一書中，我描述了一個人類與 AI 的共存的藍圖：由 AI 承擔優化常規工作，讓人類專注於需要創造力和同情心的工作。

從社會責任感的角度說講，AI與醫療和教育的結合，將帶來極大的社會福祉。

未來，醫生將成為富有同情心的護理者，深切關懷病患，與他們交流。而 AI 可以用於分析放射結果、MRI、CT報告，提出各種可能的診斷及治療結果，針對性推薦藥物，以及輔助科學家研發新藥。

教育行業也是這樣。我們投資了很多線上教育公司，發現 AI 在教師的常規工作上表現非常出色，能夠根據學生的特點，因人而異地佈置作業，幫老師們節省了時間，讓他們專注于為孩子指導能力和引導心靈，進行個性化的教育，幫助他們培養創造力、團隊合作能力、交流能力以及同情心。

所以，醫療和教育既是 AI能夠顯現優勢的領域，也是有價值的投資。目前這兩個領域正在蓬勃發展，我們也投入了大量精力和資金。

Yoshua Bengio：我完全同意李開復博士的觀點。AI 技術的進步，能夠造福大多數人，我們需要將大量精力投入到此類項目中。

我個人對用AI解決環保問題投入很多，目前正在參與的一個項目就和氣候危機相關。

我們使用類似新藥研發的AI演算法，應用在對抗全球氣候環境變化的艱巨挑戰上，生成、合成、評估各種新型材料技術，包括碳回收和電池。

正常情況下，這些新材料研發耗時極長，動輒十幾年，甚至比新藥研發的時間還要久。但是如果我們能對人工智慧的能力善加利用，就能更快速地找到更好的新材料，以取代現今對地球造成長期污染的碳、電池等毒性材料。

但是，我們同時應該保持警惕：如果AI僅被少數市場玩家掌握，也有可能被用做牟利的工具，破壞正常、自由、動態競爭的市場環境。

因此，在向AI 未來發展的路上，我們需要時刻謹記 AI 具有的社會危害性。要將AI治理落實到各個層面，小到公司，大到全球。只有具備放眼全球的管理，才能合理有效地協調所有的力量，一起應對這些挑戰。

如果我們真的想引導 AI 應用富有道德和責任，就必須改變現有的文化。而這依賴於所有人的努力。

政府必須參與其中，要投資好的技術應用，改變教育體系，讓工程師、科學家不只專攻特定的科技領域，還要具備足夠的社會學科知識；科學家必須懂得謙虛，認識到自己對專業以外的領域知之甚少，與其他不同領域的專家合作，保證自己的成果對社會產生正面的影響。

▌構建AI與人類社會的良性循環

話題4：你心目中理想的AI未來是什麼樣的？

如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇，思考人類存在真正的意義，從我們這一代便開始努力，最終將可以實現理想的AI未來。——李開復

Yoshua Bengio：未來，在 AI 的幫助下，我們可以建立一個更明智、更公平、更理性、更包容的社會，每個人都可以說出自己的觀點，進行充分辯論，再做出最佳決定。

社交媒體在誕生之初，本意是做一個最為透明、最為公平、普惠大眾的公眾傳播平臺，但由於演算法基於人類偏好的推薦，及帶有特定企圖的傳播者作祟，造成社交網路的破碎淩亂，煽動的、謬誤的、偏見的資訊被放大傳播，不僅沒法幫助我們理性討論，也欠缺幫助人們做出最佳集體決策的能力。

人工智慧應該在這一方面有所作為，從各種垃圾資訊中篩選出有用結果，讓社交
平臺更加智慧，做到真正的公正透明，推送社會的理性和包容。

反過來說，如果我們都能變得更理智，也就能更好地使用 AI 技術，就能構建一個良性循環。但如果應用不當，就可能陷入惡性循環，因此我們必須謹慎選擇。

李開復：Bengio教授說得太好了！我們是幸運的一代，AI是一個千載難逢的機會，人類能夠與AI共存合作，由AI來承擔常規事務，我們則專注於人類擅長的領域，從重複性事務中解脫出來，放手去做自己喜愛的事情。

我想用我心愛的、約翰·亞當斯的一首詩來結束這場分享。如果我們能努力抓住人類與 AI 共存的機遇，思考人類存在真正的意義，從我們這一代便開始努力，最終將可以實現理想的AI未來：

I must study politics and war
我必須研究政治和戰爭

that my sons may have liberty to study mathematics and philosophy
因此我的兒子們能夠學習數學和哲學

My sons ought to study mathematics and philosophy, geography, natural history, naval architecture, navigation，commerce and agriculture
我的兒子們應該學習數學、哲學、地理、博物、造船、航海、商業和農業

in order to give their children a right to study painting, poetry, music, architecture, statuary, tapestry and porcelain
使得他們的孩子們可以學習繪畫、詩歌、音樂、建築、雕塑、織物和瓷器

約翰·亞當斯，美國第二任總統，《獨立宣言》起草委員會的五個成員之一，被譽為“美國獨立的巨人”。

本文及視頻內容經主辦方 SGInnovate 同意翻譯轉載

1949-2019：中國硬科技終迎來黃金時代

本文來源自CV智識
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┃從達特茅斯的夏天到中國科技的“春天”

上世紀 50 年代，中國剛剛從槍炮與戰爭中站立起來不久，滿目瘡痍，百廢待舉，科技尤其如此。國內專門的研究機構一度不超過 30 多個，全國科技人才一度不足 5 萬人。

同一時期，大西洋彼岸的美國也正歷經一段黃金歲月。儘管存在核滅絕、種族隔離和迫在眉睫的冷戰的威脅，但上個世紀 50 年代仍然被視為美國歷史上幸福和繁榮的時代。

1956 年夏季，新罕布什爾州漢諾威小鎮，達特茅斯學院群星閃耀，一群來自各大研究機構和科技公司的科學家們聚在一起，共同研究了兩個月，目標是“精確、全面地描述人類的學習和其他智慧，並製造機器來類比”。

這是人類近代歷史上，頂級科學家們第一次如此齊活地聚在一起，就機器智慧問題進行探討，也正因為此，達特茅斯會議後來被公認為人工智慧的起源。

與達特茅斯會議幾乎同一時期，參會的西蒙、紐厄爾和第一屆圖靈獎得主艾倫·佩利（Alan Perlis）一起創立了卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）的電腦系，從此，CMU 電腦系成為電腦科學和人工智慧研究的高地。

80 年代，一批懷抱“遠大的理想、志向、抱負和對新事物的追求”的中國學生陸陸續續來到 CMU 電腦系，向人工智慧先驅們拜師問道。

這些年輕人，包括曾經活躍于谷歌的李開復，百度的陸奇，前微軟亞洲研究院院長沈向洋，現任微軟亞洲研究院院長洪小文。

而一些當時沒有選擇 CMU 的年輕人，如電腦視覺華人鼻祖黃煦濤、2000年圖靈獎得主姚期智，則在同樣散佈在東部學術高地的各個頂尖實驗室裡。

90 年代，當時只有二十出頭的中國年輕人湯曉鷗，剛剛從中科大資訊科學技術學院畢業。此後，他沒有選擇繼續留在母校，而是來到歷史悠久，學術輝煌的美國東北部繼續求學深造。

新千年之初，深度學習技術已然取得重大突破，卻還沒有迎來屬於它的高光時刻，在李開復、沈向洋、湯曉鷗等人之後，更多的年輕人開始來到東部各大高校的實驗室裡深造。

2006 年，時年 25 歲的周曦揮別呆了七年之久的中科大，進入伊利諾大學香檳分校（UIUC），成為華人電腦視覺大師黃煦濤當年在全球招收的三位學生之一。

當時的中科大已然成為國內眾所周知的語音研究高地，頭部語音AI公司科大訊飛和雲知聲創始團隊均來自中科大。

周曦想要做更有挑戰的事情，他對當時在中國發展仍然很不充分的圖像識別技術產生了極大的興趣，而美國恰好擁有當時獨一無二的圖像識別研究環境。

他很快在UIUC搭建了Cluster伺服器陣列，將語音辨識領域的演算法跟思想與圖像識別領域巧妙交叉碰撞。此後的幾年，周曦跟團隊先後戰勝 MIT、東京大學、IBM、Sony等著名研究機構，拿到六次世界智慧識別大賽冠軍。

而在 2006 年前後，與周曦一同拜入黃煦濤門下的，還有依圖的顏水成，文遠知行的韓旭和甯華中、文安智能的陶海、奇點汽車的黃浴等人。

學成之後，這批人幾乎無人留在美國，而是陸續歸來，把最前沿的尖端科技帶回中國。

┃以外企為師，走向世界

新千年之初的中國，伴隨著改革開放成長起來的 80 後、85 後年輕人，已經告別了衣不蔽體、食不飽腹的最艱難歲月。年輕人們不再需要為解決溫飽問題發愁了，整個社會的創新力與活力隨之開始釋放。

2000 年，世紀交疊，熱鬧的清華園照常迎來一批新的學生，王永瑞便是新生中的一員，此後 8 年，他一直在清華精密儀器繫念書。

畢業之後，王永瑞曾在航太科工四院待過短暫的一段時間，2013 年他加入清華旗下產業啟迪之星，從普通員工做到常務副總經理，從事硬科技創業專案投資孵化工作。從清華到啟迪，王永瑞一直是中國科技創業浪潮的見證者與參與者。

8 年間，偌大的園子內外發生的一切，王永瑞回想起來依然歷久彌新。

彼時的清華人，尚且對創新創業沒有如今天般的熱情，上課、作業，業餘時間搞搞社團，參加參加學生會的工作，學生們常是規規矩矩的，在就業的選擇上同樣如此。

深度學習技術尚未起來，演算法也還不那麼常見，機械類、材料類、晶片類學科仍然冷門，硬科技尚且沒有像今天這樣受到如日中天的追捧。

那是外企在中國最為風光無兩的時代，遍佈望京商圈的是摩托羅拉、愛立信等外企，金輝大廈還不是阿裡的地盤，360 集團也尚未在這裡築起高樓。

“在那個年代整體來講，創業的比例還是小，打工也基本上是去外企的金融公司和互聯網公司，大量的網路設備公司，像愛立信，它並不是國內的企業，還是大的外企。”王永瑞回憶起他求學時期同窗好友們的就業選擇，大量的人才都去了外企互聯網公司和金融公司。

與此同時，國內的互聯網也在萌芽，新浪、搜狐、網易等門戶網站出現，懷抱著好奇的清華人也開始做一些校園網、社群項目的創業。

隋建鋒是清華機械專業的博士生，在園子裡渡過了近十年的學習和工作生涯。雖然一直從事硬科技相關研究，他也見證了清華人在互聯網時代的摩拳擦掌、躍躍欲試。

2008 年，人人網最火的年頭。清華園內，一個叫“師兄幫幫我”的校園社交平臺風雲一時。

苦於解決個人問題的清華理工男們，為了增加接觸女生的機會，做了一個類似于校園版百合網的社交網站，後來越做越大，一時間席捲了北京幾十所高校，甚至誤打誤撞獲得了薛蠻子的天使投資。

隋建鋒親身經歷了“師兄幫幫我”風雲一時的那段日子，而做此項目的正是他的同班同學，“師兄幫師妹去解決問題，問題解決了之後師妹要請師兄吃一次飯，其實它背後的邏輯就是解決男女相處的問題，清華理工科女生偏少男生偏多，這就給大家提供了一個交流的機會。”

“最瘋狂的時候，他們發了好多的券，你註冊了就可以去免費領一個雞腿，推廣得非常火。”隋建鋒覺得，那可能是他距離互聯網創業最近的一次。

遺憾的是，短暫火了一陣之後，由於缺乏真正的商業變現模式，“師兄幫幫我”沒有再繼續運營下去。

但好在，一些年輕人正在成長，已經成長起來的人則聚到了一起，為平靜的中國科研氛圍注入新的活力。

九十年初，中國電腦產業苗頭燃起，而大洋彼岸的軟體巨頭正面臨創新與競爭壓力，微軟前任首席技術官麥爾伏德向比爾蓋茨諫言，將研究院開到中國來。

1998年，微軟中國研究院成立。37歲的語音辨識專家李開復受命成為首任院長。三年後，最初的微軟中國研究院更名為微軟亞洲研究院。

巧婦難為無米之炊，李開復組建團隊之初頻頻受阻，說服海外精英歸國並不容易，卻也不乏慕名而來的熱血青年，張亞勤的加盟成為打開僵局的契機，隨後沈向洋加入，成為團隊的第一個研究員。

1999年，研究院第一批管理團隊逐漸成形，由國內高校博士生和海歸派組成。略微發黃的合照記錄下知春路 49 號的偉大時刻，在往後的十幾年裡，這批人的光熱輻射至大半個中國科技圈。

微軟亞洲研究院，又被稱為MSRA，對於大眾而言，她是個遠不如阿裡、騰訊等互聯網巨頭響亮的名字，即使在人工智慧已然發展得如日中天的今天，她的名氣依然不敵商湯、曠視之類的 AI 獨角獸。

但大眾同樣不知道的是，沒有樹大根深的MSRA，就不會有此後一代又一代的互聯網巨頭、移動互聯網巨頭，再到如今的 AI 獨角獸。

香港科技大學電腦系與數學系教授、前騰訊AI Lab主任張潼曾這樣向筆者談及MSRA對於公司穿越發展週期、基業長青的重要意義。

“研究院有幾個功能，一個功能是它會在短期專案上支援一些產品；另外一個是本身它也會對做一些技術儲備，為開發一些產品做積累；還有一個我覺得挺重要但被忽略的一點，研究院作為公司的人才儲備，在產業迅速變革的時候，這些人才才能產生價值。”

在張潼看來，微軟歷經多輪時代浪潮之而不倒，重回全球市值第一寶座，正與其人才儲備息息相關。

“比如說微軟，”張潼告訴筆者，“它原來就是一個軟體公司，但後來在做搜索的時候，雖然沒有做到Google的程度，卻能夠很快地起來，包括現在做雲計算，它為什麼能夠成為市值最高的公司之一？就是因為技術的儲備、人才的積累，在公司轉型上，如果沒有這些人才儲備，就沒有辦法去做這些事情。”

象牙塔內，學術研究熱火朝天，人才貯備從無到有；象牙塔外，互聯網創業水大魚大、戰事紛呈，已然開啟一個新的時代。

MSRA 建院這一年前後，搜狐、京東、阿裡、騰訊、新浪、網易、百度相繼誕生，外企們應該不會想到，當時還是由一群初生牛犢的中國年輕人創立的幾家門戶網站，或是ebay、Google的“拙劣模仿者”們，在此後的十年裡順勢崛起，直至將他們“掃地出門”。

隨著中國第一波互聯網發展熱潮湧現，中國公司開始為創新事業向矽谷尋找人才、資金，甚至包括公司命名的方式。

把別人的成果直接商用當然會被人詬病，但正是這段經歷讓中國的互聯網公司積累了使用者介面設計、網站架構和後端軟體發展的初步經驗。

三十年河西，三十年河東。

百度的核心功能和極簡主義的設計風格借鑒了Google，但在此基礎上，李彥宏堅持不懈地優化網站，以迎合中國用戶的搜索習慣。淘寶以ebay為師，卻另謀在初期為商家提供免費服務的模式，最終打敗ebay。

曾比作中國版BuzzFeed的位元組跳動，通過機器學習演算法為使用者提供定制化的新聞內容。現在，BuzzFeed的市值也已和位元組跳動不在一個量級。美團的靈感來自Groupon，但其業務線卻從團購一路拓展至電影、外賣、酒店、旅遊等本地生活服務等，現在美團的估值已經10 倍於Groupon。

Google、eBay、Uber、Airbnb、LinkedIn、Amazon……一個又一個美國巨頭都想贏得中國市場，卻無一不鎩羽而歸。

外國分析師在美國公司無法佔領中國市場這個問題上糾結的時候，中國的公司正忙著打造更好的產品。

資本聞風而動，人才循錢而至。

隨之而來的是，風投資金和人才魚貫湧入互聯網行業。市場如火如荼，創業公司的數量呈幾何級數增長。

大多數創業公司的產品靈感或許來自大洋彼岸，和矽谷的競爭的確產生了中國本土的互聯網巨頭，但真正造就了一代創業者鬥士的，卻是外人難以想像的殘酷“本土大戰”。

“如果你去外面看看，你會發現這個世界上最好的市場其實就在你腳下。”這是現如今大多數出海創業者對於開闢海外市場最為深刻的感受。

中國市場競爭的殘酷，讓中國互聯網公司探索出了完善的商業模式和強大的運營能力。

一些在殘酷的“本土廝殺”中成功出局的中國企業，也在海外戰場上開啟了與全球科技巨頭的無限戰爭。

2012 年，隨著智慧手機的出現與普及，中國移動互聯網出海風口開始形成，作為出海先驅，獵豹更是將中國免費工具的模式移到了海外。

2016 年，有更多公司開始把中國模式複製到海外市場，隨著市場的變化，出海的類型開始多樣。

中國企業出海的典範位元組跳動，一方面 Copy From China，將在中國獲得成功的資訊流模式複製到海外市場；另一方面則借助資本的力量在海外展開大肆並購，最終通過技術輸出的方式實現全球擴張。

直到最近兩年，無論是遊戲、內容還是電商類產品，出海的中國公司已經逐漸讓產品達到完全當地語系化的狀態。中企出海，已然歷經從稚嫩到成熟。

┃AI時代：走入無人區

“2000 年的時候，大家更多還是想著錢，怎麼快速賺到錢。”這是王永瑞還在清華念書時，對互聯網帶來的外部環境的極速變化，最為深刻的感受。

但賺到錢的一個好處是，中國的創業者們終於有錢去做些從前囊中羞澀之時難以做到的事情了。

發展硬科技，讓中國在底層研究、前沿科技的突破上真正屹立於世界民族之林，則是大多數中國科學家與技術人心中一顆自始至終都不曾熄滅的種子。

互聯網這十年，伴隨著供應鏈的成熟、市場的培育、人才儲備越來越充足，也為發展硬科技的提供了可能。

王永瑞談到，在清華讀書的這些年裡，周圍很多同學，還是“在互聯網圈裡混。”

到 2008 年畢業時，他明顯感覺到，一些新的變化正在發生，“這個時間段逐漸開始有一些人開始往硬科技的方向去做，慢慢的也有人去做硬科技的創業。”

“硬科技和移動互聯網的區別還是比較明顯的，它區別就是說一個週期的問題，聯網可能你投入就快了，慢的話我就三個月肯定也出來東西了，如果你是做一個硬體產品，週期不會這麼短，還不算你前期的人員、知識儲備以及經驗積累。”

王永瑞談到硬科技時說：硬科技創業雖然週期長、難度大，但這不妨礙越來越多有情懷、有個性、有創造力的工程師們加入進來。

“國內在很多基礎應用工程應用的學科建設，或者說知識儲備過程中還沒有達到，或者說離世界上先進的水準還有一定差距，中國大量的工科學生還是有一種情懷在，真的想把這個 gap 給彌補上來。”

至少在清華園裡，2010 年前後，雙創提出來前幾年，學校、學生們對於將產學研結合，甚至創業的熱情開始變得高漲。

隋建鋒回憶說，那個時候還沒有人工智慧這種說法，“現在的人工智慧、智慧硬體，那個時候我們叫機電一體化，簡單理解就是用各種各樣的方式實現機器人的自動化。”

互聯網風雲十年，是清華人不斷開放、追求變化的十年，而姚班的出現則把這種求變之心放大到一個極致。

打比賽、做課題、搗鼓機器，一些工科生做著做著，就開始了“真槍實彈”的創業。這批人當中，有小馬智行的樓天城，曠視科技的印奇、唐文斌、楊沐，MOMENTA 的曹旭東，深鑒科技的姚頌、單羿，禾賽科技的李一帆……今天，他們撐起了 AI 創業大潮的半壁江山。

2004年9月的一天，正在普林斯頓大學攻讀博士學位的張勝譽像往常一樣與導師姚期智碰面交流近期研究進展。姚期智突然對他說：“我要回中國了，permanently（永遠地）。”

張勝譽後來回憶說：“當時有些訝異，但隨即感到釋然。單純從研究角度講，的確沒有一個地方比普林斯頓更舒服。他回國，應該是要去做一件大事。”

此後不久，姚期智辭去普林斯頓終身教職，正式加盟清華大學高等研究中心，成為清華全職教授，在清華園裡，開啟了人生下半場全新的探索。2005 年，姚期智主導與微軟亞洲研究院共同合作成立“電腦科學實驗班”，姚班由此而生。

姚班初成立時，“教主”樓天城還是剛剛入學“萌新”，還在安徽蕪湖一中讀高三的“怪小孩”印奇，仍然幻想著有朝一日能編織出《終結者》中的天網世界，在後來的人工智慧浪潮中叱吒風雲的姚班少年們，此刻正在園子裡積蓄能量。

八年前，印奇與唐文斌、楊沐下定決心開始人工智慧領域創業之時，人工智慧還遠未成為一個風口，或者說尚且未被完全證明為一股可以改變時代的浪潮。

創業之初，印奇就曾與唐文斌商定，二人同赴美國攻讀博士，印奇專注智慧感測器方向，學的是硬體，唐文斌則繼續研究軟體。三人決定出發之時已然想好，做AI，最終一定會走到做硬體這一步。

而在MSRA的實驗室裡，湯曉鷗依然沉溺于拿兒子照片做人臉識別研究的快樂。此時的湯教授應該還沒有想到，日後不久，他會跑出來創業。畢竟，在以基礎科學研究聞名的 MSRA，誰能實現最多的技術突破，誰就獲得最多尊重。

直到 2012 年，人工智慧以深度學習的面貌重新贏得世人關注，屬於硬科技從業者的創業黃金時代終於來了。

多年來對神經網路根深蒂固的成見讓人工智慧的許多研究人員忽略了這個已經取得出色成果的“邊緣群體”，但 2012 年傑佛瑞·辛頓的團隊在一場國際電腦視覺競賽中的勝出，讓人工神經網路和深度學習重新回到聚光燈下。

在邊緣地帶煎熬了數十年後，以深度學習的形式再次回到公眾視野中的神經網路法不僅成功地讓人工智慧回暖，也第一次把人工智慧真正地應用在現實世界中。

研究人員、未來學家、科技公司 CEO 都開始討論人工智慧的巨大潛力：識別人類語言、翻譯檔、識別圖像、預測消費者行為、辨別欺詐行為、批准貸款、幫助機器人”看”甚至開車。

隨之而來的是，越來越多的學者在這個時候離開象牙塔，一批遠在海外的人也陸續回國，他們要從中得到在學術圈外一展身手的機會，當然也嗅到了商機，還有金錢的味道。

2014 年，湯曉鷗帶著他在港中文多媒體實驗室 (mmlab) 的一眾“門徒”跑出來創業了，取中國歷史上第一代王朝商朝開國君主之名——商湯，商湯科技應運而生。

一批 AI 公司有如雨後春筍般冒出來，不管是 MSRA、清華，還是 UIUC、中科院、mmlab，一代科學家與技術人們，仿佛跟約定好了一樣接二連三地流入尚且年幼的科技創業前沿陣地。

┃AI+5G 時代：細分，落地，紮入產業

造輪子的時代過去了，AI 從發明的年代邁入實幹的年代，從專家的年代邁入資料的年代。

西方國家點燃了深度學習的火炬，但最大的受益者卻是中國。在資料和工程人才方面，中國擁有得天獨厚的優勢。

無論是國際市場，還是國內市場，5G 和人工智慧都備受關注。被冠以“互聯網預言家”的馬化騰，更是公開表示“一個 AI+5G 的全智慧時代正在到來。”

“硬科技真正的突飛猛進，或者說走到了風口浪尖，有幾方面原因，一個是整個供應鏈、市場環境確實更加成熟了，包括很多柔性製造新技術的應用，感測器的不斷小型化，包括智慧硬體底層的技術系統的開發，一些主晶片的小型化，這一系列的技術，搭建得比較成熟了。”

硬科技的發展，則是跟隨著技術、市場、供應鏈的完善水到渠成的結果，而硬科技專案越來越受大家追捧，同樣是這個時代自然而然的發展趨勢。

王永瑞明顯感受到，硬科技真正掀起熱潮，是在最近一兩年。人工智慧領域的創業尤其如此。

在經過前期的拼實力、拼融資、拼應用等一系列競爭之後，AI獨角獸們逐漸開始學著做產品，講應用，談落地。

2019 年，大家的目光不約而同地轉向了商業化落地，以及實現規模化收入上。細分、落地、紮入產業，人工智慧的競爭已然進入下半場。

“真的太瘋狂了，什麼華為、阿裡都進來了。”一位 AI 公司的朋友這樣描述今年下半年整個行業的競爭態勢。

隋建鋒談及了他今年經手的兩個印象頗為深刻的項目。

“當時我在北京接觸智慧硬體的專案叫情感記錄儀，像一個小的紐扣一樣配在身上，通過提取人的溫度、心跳來判斷出你的情緒。這項目也經歷過一段時間，最後黃掉了。”

這樣的項目，到底有沒有存在的意義？隋建鋒反問，“你的情緒你高興還是喜悅還是悲憤，你自己肯定會主觀地意識到，還需要用這種智慧硬體來衡量你是高興還是不高興嗎？”

智慧硬體所謂的智慧肯定是服務於硬體，不是為了智慧而智慧，這是隋建鋒從事硬科技專案投資孵化以來最為深刻的感受。

“來到深圳之後我又接觸到一個智慧讀錶盤的專案，它的應用物件就是水錶電錶，每個月要有人去讀這個數，這其實是一個工作量非常大的事情，然後一個團隊專門做了一個讀表儀，一把它放到水錶上，它就能夠及時把資料傳輸出來。”

“做智慧硬體一定離不開應用場景，這是我在北京和深圳感受到的一個非常大的差別，也是目前整個 AI 大的領域特別重要的一個點，一定要找到痛點。”

在更加細分垂直的領域，如醫療、教育、智慧製造、腦機交互，大風口之下，一個個小風口正在形成，一個個小獨角獸正在誕生。

最近一兩年，AI醫療賽道的森億智慧，將製藥時間從8年縮短到幾個月的AI製藥公司 InSilico Medicine，從事類腦晶片研發的靈汐科技，腦機交互產品研發的腦陸科技、優腦銀河等，明顯開始受到資本的青睞。

隋建鋒說，如今 VC 技術化，甚至 LP 技術化的趨勢正變得愈發明顯。“我們在找LP的時候，也傾向於找那些理解技術，能給硬科技創業者帶來更多資源的 LP。”

AI商業化的1.0在雲端，是基於大資料做應用。AI商業化2.0的變化趨勢是從雲端到邊緣，把人工智慧的能力帶到每個人身邊。

5G則是有效連接雲端和邊緣的高速度、高可靠性和低時延的通信管道，可以用最優化的方式實現人工智慧的資源配置。

5G和AI結合在一起一定會進入很多新場景，產生很多新機會。今年4月初, 中國完成首例 AI+5G手術，在400公里外完成“補心”手術，為智慧醫療開啟無限想像空間。

而這些都只是剛剛開始。

┃尾聲：科技人，永遠年輕

最早今年之內，AI獨角獸曠視科技就要在港交所敲響IPO的鐘聲。

曠視終於從 8 年前那個窩在創新工場共用辦公空間小角落裡敲代碼、磨產品的“幾人組”，發展成如今第一個衝刺港股的“純人工智慧公司”。

一個月前，筆者在美麗的西南山城重慶，拜訪了雲從科技總部，恰逢曠視招股書公佈當天，問及雲從研究院院長周翔友商上市一事，周翔打趣著說到，“你看曠視都已經上市了，這個行業肯定不會繼續虧下去了。”

猶記得，招股書發佈當晚，業內一時譁然。

這家年輕AI獨角獸的表現，似乎並沒有此前大家期待的那麼高，對整個行業帶來的影響，吉凶禍福，難以預測。

筆者也就此事詢問了雲從聯合創始人姚志強，他堅定地認為“行業趨勢不可逆。短期內是有泡沫的。任何事物的快速發展，不可能沒有泡沫，它是發展過程中特定階段的產物。”

“但是真正的泡沫是不代表未來，是虛幻的，是一定會帶來沉痛的，但如果泡沫代表未來，那麼短暫的泡沫對未來趨勢影響不大，只要是在大趨勢下的選擇，一定會出現一個偉大的企業。”

在曠視人眼中，印奇不苟言笑，平時總是“端著”，唐文斌則更加外向，和大家聊技術、談人生都不在話下。

印奇也曾坦陳，自己性格比較內斂，在機場碰到客戶，一度會躲著走，直到最近兩年，他開始“強迫”自己主動上去跟客戶打個招呼。印奇一直處在從一個典型理工男努力轉變為合格公司管理者的過程中。

姚志強告訴筆者，“只要是技術男認定的事兒，我們就不會想太多的結果，先卯足勁幹再說。”但“失敗和成功的教訓都指向一個，要接地氣，技術必須為其他行業提供服務，並且能夠真的解決問題。”

王永瑞與禾賽科技的李一帆是同門好友。變形金剛、機器貓、自己組裝的模型，在他的印象中，李一帆的桌面上總是擺滿了各式各樣的機器人。“工程類的東西完完全全地融入到了他的生活，你能感受到那是一種發自內心的喜愛。”

平日裡，依圖科技創始人朱瓏喜歡圍著他辦公室所在的一層樓，一圈一圈地轉，不過，他轉圈從來不是為了監視員工。有關應該如何經營這家公司，他一直在思考。

90後的馬漢東已經是AI醫療公司森億智慧的聯合創始人。員工問他，我們所做的事情到底有沒有意義？馬漢東的回答是，你們直接去醫院裡看一看，我們的設備、應用，救的都是人命。

既身坐冷板凳，又頭頂泡沫，科技創業，可謂路上道道折。但創業者們從來沒有懷疑過這其中的價值。

幾十年的發展也有力地證明，科技公司的力量正變得越來越強大，聚聚了一大批頂尖科技公司的中國力量也越來越難被取代。

中國的科技公司，歷經了從無到有，又從Copy to China到Copy from China的大時代。直至如今，一些重要領域已然躋身世界前列，這是近代以來從未曾有過的重大改變。

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