导读：4月26日，2018GMIC大会在北京召开。创新工场董事长兼CEO李开复、百度总裁张亚勤、科大讯飞创始人胡郁、百度风投/百度资本合伙人蔡薇就中美人工智能（AI）的人才与战略问题，以及创业公司的出路等问题进行了探讨。

 

整理 | 杨   枭

责编 | 陈晓雪

 

人工智能的人才问题

 

蔡薇：人工智能方面的人才稀缺，不仅仅是一个中国范围内的问题，也是一个全世界都面临的问题。你们对人才问题有什么解决方案吗？

 

胡郁：科大迅飞创立于1999年，那时我们还是一帮大学生，稀里糊涂就把公司开了，不知道世界上人工智能正处于第二次低潮。学人工智能都找不到工作，不像现在在硅谷炙手可热。我想，人才问题是和时机紧密相连的。

 

从我的经验来讲，有几个可能的方案。

 

第一，在大学里找人工智能的人才。大学里到底有没有真正的人工智能人才？这个问题，不同的老师、不同的公司都有不同的看法。在我看来，在中国乃至世界，大学里有一批人，他们真正掌握了人工智能核心技术，但开公司产业化可能没什么经验。我们需要找到他们，并且用合适的方法激励他们参与到产业化过程中。这十几年来，我们也在做这样的工作。 

 

第二，注重人才的培养。我们在合肥培养了一批年轻的学生，他们在人工智能方面真正懂得如何做研究，如何做有用的研究。

 

第三，现在做人工智能已经是一个交叉学科，有些先进的人才我们暂时还培养不好，这确实需要从其他地方引进。

 

 

李开复：我想讲一下人才的两个层面：第一，现在大量的工程师想涌入人工智能领域，但是高校并没有足够好的课程和师资来助力。我们做了很多工作，像培训教师，做大量的数据竞赛等等，这是人才金字塔底层建设至关重要的一环。而顶级的人才，我们可以参考下国外的例子，许多大学的教授和研究员被亚马逊、Facebook，Google等挖走形成公司的核心成员。我认为Google做的最为成功，它把核心的AI专家和工程师和工程管理专家聚到一起，使工程与科研结合在一起做成一个可用的系统。

 

坦诚来讲，国内高校并没有像美国那么多有积累的科研专家，所以BAT的顶级人才可能从国外的Google、Facebook、亚马逊这些公司挖过来的。

 

张亚勤：现在基本上有三种不同的稀缺人才：一种是研发算法做理论的人，这些人才无论美国还是中国都非常稀缺。第二种是做产品的，包括芯片设计，做各种不同系统的人才。这种人才虽然稀缺，但是产业本身会自己培养出来。还有一种是实用人才，这个没有什么捷径，通过在大学、研究生阶段，包括在中学阶段的培养，普及AI知识。

 

市场对人才的流动影响很大。如果市场有这个需求，那么三年、五年后人才的重心会自动转移到这里。整体来说，五年以后，中国和美国在应用、开发上的人才，基本上应该会达到一个同样的水准，但在基础研究和算法理论上还是会有一定差距。

 

中美人工智能对比

 

蔡薇：李开复老师在书中曾经写道，人工智能的燃料就是数据。中国拥有比其他国家更多的数据。我想请各位比较一下中美两国的人工智能技术发展的政策环境和投资环境。

 

李开复：如果中美要做对比的话，可能要分开来看。我觉得在互联网AI方面，中美现在应该是平分秋色，但是中国有大量的数据优势，加上移动支付，在未来的五年，中国应该会在这方面超过美国。    

 

在商业AI方面，因为数据仓库和各种企业级软件在美国比较普及，所以在中国很多大数据，尤其是传统企业数据还是比较乱的，所以这个在五年之内可能没有办法赶上美国，而且可能会远远落后。

 

在基于听觉识别的方面，比如像讯飞、搜狗等等公司都做的很好，在视觉方面Face++、商汤这样的公司也做的很好。对比中美基于视觉听觉的公司，我们的市值和收入都超过美国了。所以我认为中国在这方面已经领先，而且会拉开更大的差距。

 

第四，无人驾驶。无人驾驶与政策息息相关，理论上应该是美国遥遥领先的，但实际上我们最近看到，为了保住美国货车司机的工作，美国工会要求特朗普总统不要允许货车在高速公路上作无人驾驶测试。这种保护主义会对科技发展有很大的限制。相对来说，浙江政府部门在铺一个智能公路，通过传感器可以帮助货车开的更安全，所以从政策方面中国可能在无人驾驶领域有机会，中国更有魄力来做这种基础设施的颠覆性的事情，就像当年的高铁，今天的高速公路，还有雄安的无人驾驶项目。

 

总体来说，我认为中美都会是领跑的，但是在未来五年，在这四个领域里，中国可能有三个赶超的机会。

 

 

张亚勤：看一个行业的发展，有五个决定性元素：人才，技术，市场，资金，最后一个是政策。从技术人才方面，中国现在和美国还有差距，这个差距还在不断的缩小，而在资金和市场，其实已经有些领先了。看一下在AI方面资金的投入，无论VC（风险投资）还是PE（私募股权投资），和美国基本上差不多。而在政策方面中国是有绝对优势的，中国有顶层的规划，人工智能新一代的蓝图，包括政府的基金。我自己并不知道基金本身会有多大的短期效应，但由于国家有一个大战略，所有的资源根据战略倾斜，我把这个叫做中国速度。中国质量可能差一点，但是我想中国速度是全世界认可的。我不认为中美会直接竞争，也可以共同发展。

 

胡郁：中美的不同是因为国情的不同，因为东西方文化的差异，整个社会的运行机构其实是有差异的。我们以前讲计划经济，有它的缺点，但也有它的优点。我记得在去年的微博会上有人讲，如果有了大数据，有了真正人工智能，计划经济其实可以做的更好。中国很多的行业：教育、医疗、政法、安全、智慧城市，都是在国家规划下做的，包括国家现在设计的四大人工智能开放平台。这种情况下，我们可以看到数据和政策是在一个高度集中统一的层面进行整体规划的。不仅仅在人工智能时代，在过去云计算和大数据时代，中国通过统筹规划，把这些新技术尽快应用在了城市治理等方面。从教育方面与日本对比，日本的电话教室比中国好很多，但是到信息化和智能化时代，中国反而领先了。这中间告诉我们什么？越是有集中化的地方，越是能用统一规划的地方，在数据这个问题上反而有可能取得它的相对优势。数据的使用又反过来会增强中央控制体系的威力和能力，从而形成一种闭环的效果。

 

人工智能生态布局

 

蔡薇：如今人工智能技术日渐成熟，已经应用到了很多场景。人工智能生态形成的过程中，中国在芯片、云、软件都有了机会。三位在人工智能的生态方面有什么见解？

 

张亚勤：整个产业的布局和竞争是生态的竞争。几个不同的时代，一开始PC时代，然后到了移动时代，现在到了AI时代，每个时代形成之后，生态一开始是高速变化的，然后趋于稳态，当稳态的时候很难再改变它。PC时代是Windows、Intel芯片和X86架构，上面有许许多多的应用，互联网来了之后又有了浏览器。到了移动时代，为什么ARM可以使用，X86反而不能用，因为上面的应用不能满足需求。这个时候的ARM上面有IOS、安卓系统，它们上面又有各种各样的应用。现在进入AI时代，我们会发现很多应用，用过去的X86可能不太适应，ARM可能也不太适合，需要新的芯片架构，于是很多公司开始做AI芯片。这个时候就会产生新的操作系统，新的芯片和新的生态。

 

十年前我做过一个比喻，所谓的生态，千亿的时候成本是1比10比100，就是芯片的成本是1，操作系统是10，应用是100。有的时候不是说一个芯片就可以改变的。到AI时代可能也是同样的，我们现在不仅仅有机会设计新的AI芯片，也有机会去打造新的平台和操作系统。这里不仅仅是操作系统本身，也包括它的开发环境、架构、语言，上面有更多新的运用。我们已经看到很多企业都在往这方面努力，我相信都是有机会的。

 

 

李开复：我们看整个大生态系统，过去十年发生了一个惊天动地的事情。以前整个世界是以硅谷为中心的，一切围绕着硅谷，windows、英特尔代表了一切，其他国家都成了英特尔的殖民地，自己没有发展自己公司的机会。这些年中国的市场带来了非常聪明的投资人，他们投资了一批执行力很强的创业者，创造出来完全与硅谷不同的思考方式、逻辑方式，也创造了一些平起平坐的公司。硅谷的公司，可能更是理想化的，而中国的公司更是执行层面的；硅谷的公司是技术为主的，中国是应用导向的；硅谷的公司是希望做的更轻，人越少越好，中国希望做的更重，让人感觉更好。美国是单平台霸占全世界平台，而中国滴滴等公司在全世界也都做了布局。

 

整个事情告诉我们，过去我们的芯片操作系统和应用的思维是一个全球框架，或者应该说以硅谷的思想为核心。未来我觉得宇宙应该裂变成为了两个平行宇宙，一个是以美国为核心，一个是以中国为核心，这意味着每个层面从应用到创业，到投资，一直到操作系统，还有芯片，都会给中国带来机会。

 

我觉得无人驾驶是有可能成为下一个伟大的操作系统。无人驾驶是需要做完全不同的一些事情，而且它一旦做成了，这个有自主性，能够动，能够看，能够听，能够行动的操作系统，是以实时、多传感器来做机器学习的，是一个判断力的系统。还有策划系统，不但可以用在无人驾驶，还可以用在机器人方面。当然这个系统十年后才知道究竟是谁做出来的，但现在有巨大的机会，而且中美不止是一家胜出，会有两家生态系统，会有两家胜出。

 

中国在芯片领域也有很大的机会，像传统学习GPU加速是一种做法，但是我觉得现在有多方面的机会，一个是怎么做到性价比更高的、云方面的芯片；第二，怎么样把芯片做到终端，做到车，做到手机等等。第三个，还有很多新的传感器，过去不存在的，未来在视觉、听觉方面，传感器会大量增加。过去很多没有实现的事物在IOT（物联网）时代也会来临。所以对整个芯片、半导体的产业来说，创业的机会是巨大的。

 

张亚勤：我完全同意中美是两个平行宇宙。平行宇宙我认为会成为两个重力场，但是重力场不是割裂的，不是独立的。未来全球不管怎么发展，还是需要这两个平行宇宙的合作，不断沟通通讯。拿芯片来讲，芯片目前最领先的技术在芬兰、韩国和台湾。芯片设计可能在中国目前还不错，追赶很快。但是设计的工具在美国。我想未来的话还是会有两个大的重力场，双方需要合作。

 

有些人问，我们能不能以后就和美国没关系，不要和美国合作，也不靠它呢？我认为全球还是需要更多的合作，全球化是大的趋势，保护主义也好，反全球化也好，都是短视的。

 

胡郁：1993年，哈佛商学院一个教授写了一本书《竞争的消亡》，系统阐述了商业生态系统产生、发展，兴盛和消亡的过程。有些生态系统，我们看它一直没有太大变化，比如人类石油生态，在过去的几十年，像埃克森美孚这样的企业一直牢牢控制着生态石油的核心节点。但在另外一些领域，我们的生态在不停地发生变化。特别是计算机与网络领域，后来跟通信的生态融合之后变成了现在的移动互联网生态。它是在加速迭代，原来可能十年换一次，现在可能五年换一次，中间会产生出一些新的机会。

 

► 蔡薇，百度风投/百度资本合伙人

 

巨头Vs.初创公司

 

蔡薇：大数据时代来临，在AI领域，巨头们是不是有很多数据的，流量上的天然优势，更容易胜出？创业公司还可能有哪些优势？

 

胡郁：巨头怎么产生的？研究表明，很多巨头都是原创性的创业。像乔布斯，比尔盖茨，扎克伯格，就是第一次创业就找到了风口。不是说巨头成功，其他人就不创业了。我们其他人创业，可能很多时候是被收购，被吸收。一个真正伟大公司确实是原创性的多一点。对创业者的建议在于，我们每个人都想成为扎克伯格，比尔盖茨，乔布斯，创业者一开始要怀着这样的梦想，但是在现实路径中要考虑在现实中会达到怎样的层次。最后的目标是不是一定这样，这个我觉得是仁者见仁，智者见智。

 

蔡薇：开复老师，您觉得在资本上都是大公司的机会吗？小公司的机会在哪里？

 

李开复：大小公司都有机会。传统上来说大公司有它的优势，因为它本来有品牌，用户，产品，可以让它继续滚动一个雪球，而且AI的赋能让它拥有了数据，所以它能够把自己的企业做的更大，让竞争门槛做的更高，就像今天即便你有足够的钱做个微信，但微信基于数据的生态链，也未必打败它。不但有技术，人才，还有大量的数据使它的AI做的更好，这是大公司的优势。但大公司也有它的挑战，当把一个领域做的特别成功了，就会有一个现象，因为过去的企业做的太成功了，它的收入成为了一个包袱，你放不掉它，这就是为什么柯达走向衰落。新来的公司没有包袱，所以各有优势。

 

作为创业公司怎么办呢？我的建议是，创业公司应该能寻找到很多巨头没有杠杆的地方。比如今天要做游戏，要做社交，要做电商，可能都有很多困难，但有时候你是可以找到新的机会的，比如说卖软件给银行，这个BAT就没有特别大的优势，或者卖软件给医院，或者帮医院做一套AI的诊断系统，或者做工业机器人。巨头能够进入新的领域，并不是涵盖了所有的领域。

 

另外还有很多机会，巨头看到了，但是对它们来说放一批人做这个领域，可能感觉回报不够多，因为百度如果放更多人把广告增加1%的点击率，或者微信增加1%，回报就已经非常巨大了。但要是投一个项目三年，还赚不到一个亿，可能就觉得少了。但是对于VC创投企业，如果三年有一个亿的营收，是很了不起的，而且未来也可以滚动。我觉得这种见缝插针的机会还是挺多的。创业者的机会就是有大量的资本，而且AI一级市场和二级市场都很关注。所以对创业者也有机会。我也因此觉得不一定就是大公司永远领跑。

 

张亚勤：不同的时代会催生不同的公司，最早期三个门户网站，后来的BAT，搜索电商，到移动时代TMD、小米，现在又有像Face++，商汤科技，自动驾驶的独角兽。大公司在每一波新的产业出现的时候也没有消失，有些更强了，还有一些新的行业新的公司起来了。

 

对初创公司，我的建议是，第一，我们要去做大事，不要打造一个平台，要做相对精，很垂直的，要解决真正的问题。另外，不要把自己每天粉饰成为我就是一个AI公司。我每天看很多创业公司的计划书，说自己是做平台的AI公司，我都扔掉了。因为做平台很难跟大公司竞争。但是我相信有特别多的机会，刚才都谈到了各种各样的机会。我想，五年之后我们会至少有十个，像BAT、TMD这样的公司会在中国产生。

 

注：本文根据现场速录整理，略有删减，未经嘉宾确认。