李開復、胡郁、張亞勤談AI：中美是兩個平行宇宙？

導讀：

4月26日下息，2018GMIC大會在北京召開。創新工場董事長兼CEO李開復、百度總裁張亞勤、科大訊飛創始人胡郁、百度風投/百度資本合伙人蔡薇就中美人工智慧（AI）的人才與戰略問題，以及創業公司的出路等問題進行了探討。

整理 | 楊 梟

責編 | 陳曉雪

知識分子為更好的智趣生活ID：The-Intellectual

人工智慧的人才問題

蔡薇：人工智慧方面的人才稀缺，不僅僅是一個中國範圍內的問題，也是一個全世界都面臨的問題。你們對人才問題有什麼解決方案嗎？

胡郁：科大迅飛創立於1999年，那時我們還是一幫大學生，稀里糊塗就把公司開了，不知道世界上人工智慧正處於第二次低潮。學人工智慧都找不到工作，不像現在在矽谷炙手可熱。我想，人才問題是和時機緊密相連的。

從我的經驗來講，有幾個可能的方案。

第一，在大學裡找人工智慧的人才。大學裡到底有沒有真正的人工智慧人才？這個問題，不同的老師、不同的公司都有不同的看法。在我看來，在中國乃至世界，大學裡有一批人，他們真正掌握了人工智慧核心技術，但開公司產業化可能沒什麼經驗。我們需要找到他們，並且用合適的方法激勵他們參與到產業化過程中。這十幾年來，我們也在做這樣的工作。

第二，注重人才的培養。我們在合肥培養了一批年輕的學生，他們在人工智慧方面真正懂得如何做研究，如何做有用的研究。

第三，現在做人工智慧已經是一個交叉學科，有些先進的人才我們暫時還培養不好，這確實需要從其他地方引進。

胡郁，科大迅飛創始人

李開復：我想講一下人才的兩個層面：第一，現在大量的工程師想湧入人工智慧領域，但是高校並沒有足夠好的課程和師資來助力。我們做了很多工作，像培訓教師，做大量的數據競賽等等，這是人才金字塔底層建設至關重要的一環。而頂級的人才，我們可以參考下國外的例子，許多大學的教授和研究員被亞馬遜、Facebook，Google等挖走形成公司的核心成員。我認為Google做的最為成功，它把核心的AI專家和工程師和工程管理專家聚到一起，使工程與科研結合在一起做成一個可用的系統。

坦誠來講，國內高校並沒有像美國那麼多有積累的科研專家，所以BAT的頂級人才可能從國外的Google、Facebook、亞馬遜這些公司挖過來的。

張亞勤：現在基本上有三種不同的稀缺人才：一種是研發演算法做理論的人，這些人才無論美國還是中國都非常稀缺。第二種是做產品的，包括晶元設計，做各種不同系統的人才。這種人才雖然稀缺，但是產業本身會自己培養出來。還有一種是實用人才，這個沒有什麼捷徑，通過在大學、研究生階段，包括在中學階段的培養，普及AI知識。

市場對人才的流動影響很大。如果市場有這個需求，那麼三年、五年後人才的重心會自動轉移到這裡。整體來說，五年以後，中國和美國在應用、開發上的人才，基本上應該會達到一個同樣的水準，但在基礎研究和演算法理論上還是會有一定差距。

中美人工智慧對比

蔡薇：李開復老師在書中曾經寫道，人工智慧的燃料就是數據。中國擁有比其他國家更多的數據。我想請各位比較一下中美兩國的人工智慧技術發展的政策環境和投資環境。

李開復：如果中美要做對比的話，可能要分開來看。我覺得在互聯網AI方面，中美現在應該是平分秋色，但是中國有大量的數據優勢，加上移動支付，在未來的五年，中國應該會在這方面超過美國。

在商業AI方面，因為數據倉庫和各種企業級軟體在美國比較普及，所以在中國很多大數據，尤其是傳統企業數據還是比較亂的，所以這個在五年之內可能沒有辦法趕上美國，而且可能會遠遠落後。

在基於聽覺識別的方面，比如像訊飛、搜狗等等公司都做的很好，在視覺方面Face++、商湯這樣的公司也做的很好。對比中美基於視覺聽覺的公司，我們的市值和收入都超過美國了。所以我認為中國在這方面已經領先，而且會拉開更大的差距。

第四，無人駕駛。無人駕駛與政策息息相關，理論上應該是美國遙遙領先的，但實際上我們最近看到，為了保住美國貨車司機的工作，美國工會要求特朗普總統不要允許貨車在高速公路上作無人駕駛測試。這種保護主義會對科技發展有很大的限制。相對來說，浙江政府部門在鋪一個智能公路，通過感測器可以幫助貨車開的更安全，所以從政策方面中國可能在無人駕駛領域有機會，中國更有魄力來做這種基礎設施的顛覆性的事情，就像當年的高鐵，今天的高速公路，還有雄安的無人駕駛項目。

總體來說，我認為中美都會是領跑的，但是在未來五年，在這四個領域裡，中國可能有三個趕超的機會。

李開復，創新工場董事長兼CEO

張亞勤：看一個行業的發展，有五個決定性元素：人才，技術，市場，資金，最後一個是政策。從技術人才方面，中國現在和美國還有差距，這個差距還在不斷的縮小，而在資金和市場，其實已經有些領先了。看一下在AI方面資金的投入，無論VC（風險投資）還是PE（私募股權投資），和美國基本上差不多。而在政策方面中國是有絕對優勢的，中國有頂層的規劃，人工智慧新一代的藍圖，包括政府的基金。我自己並不知道基金本身會有多大的短期效應，但由於國家有一個大戰略，所有的資源根據戰略傾斜，我把這個叫做中國速度。中國質量可能差一點，但是我想中國速度是全世界認可的。我不認為中美會直接競爭，也可以共同發展。

胡郁：中美的不同是因為國情的不同，因為東西方文化的差異，整個社會的運行機構其實是有差異的。我們以前講計劃經濟，有它的缺點，但也有它的優點。我記得在去年的微博會上有人講，如果有了大數據，有了真正人工智慧，計劃經濟其實可以做的更好。中國很多的行業：教育、醫療、政法、安全、智慧城市，都是在國家規划下做的，包括國家現在設計的四大人工智慧開放平台。這種情況下，我們可以看到數據和政策是在一個高度集中統一的層面進行整體規劃的。不僅僅在人工智慧時代，在過去雲計算和大數據時代，中國通過統籌規劃，把這些新技術儘快應用在了城市治理等方面。從教育方面與日本對比，日本的電話教室比中國好很多，但是到信息化和智能化時代，中國反而領先了。這中間告訴我們什麼？越是有集中化的地方，越是能用統一規劃的地方，在數據這個問題上反而有可能取得它的相對優勢。數據的使用又反過來會增強中央控制體系的威力和能力，從而形成一種閉環的效果。

人工智慧生態布局

蔡薇：如今人工智慧技術日漸成熟，已經應用到了很多場景。人工智慧生態形成的過程中，中國在晶元、雲、軟體都有了機會。三位在人工智慧的生態方面有什麼見解？

張亞勤：整個產業的布局和競爭是生態的競爭。幾個不同的時代，一開始PC時代，然後到了移動時代，現在到了AI時代，每個時代形成之後，生態一開始是高速變化的，然後趨於穩態，當穩態的時候很難再改變它。PC時代是Windows、Intel晶元和X86架構，上面有許許多多的應用，互聯網來了之後又有了瀏覽器。到了移動時代，為什麼ARM可以使用，X86反而不能用，因為上面的應用不能滿足需求。這個時候的ARM上面有IOS、安卓系統，它們上面又有各種各樣的應用。現在進入AI時代，我們會發現很多應用，用過去的X86可能不太適應，ARM可能也不太適合，需要新的晶元架構，於是很多公司開始做AI晶元。這個時候就會產生新的操作系統，新的晶元和新的生態。

十年前我做過一個比喻，所謂的生態，千億的時候成本是1比10比100，就是晶元的成本是1，操作系統是10，應用是100。有的時候不是說一個晶元就可以改變的。到AI時代可能也是同樣的，我們現在不僅僅有機會設計新的AI晶元，也有機會去打造新的平台和操作系統。這裡不僅僅是操作系統本身，也包括它的開發環境、架構、語言，上面有更多新的運用。我們已經看到很多企業都在往這方面努力，我相信都是有機會的。

張亞勤，百度總裁

李開復：我們看整個大生態系統，過去十年發生了一個驚天動地的事情。以前整個世界是以矽谷為中心的，一切圍繞著矽谷，windows、英特爾代表了一切，其他國家都成了英特爾的殖民地，自己沒有發展自己公司的機會。這些年中國的市場帶來了非常聰明的投資人，他們投資了一批執行力很強的創業者，創造出來完全與矽谷不同的思考方式、邏輯方式，也創造了一些平起平坐的公司。矽谷的公司，可能更是理想化的，而中國的公司更是執行層面的；矽谷的公司是技術為主的，中國是應用導向的；矽谷的公司是希望做的更輕，人越少越好，中國希望做的更重，讓人感覺更好。美國是單平台霸佔全世界平台，而中國滴滴等公司在全世界也都做了布局。

整個事情告訴我們，過去我們的晶元操作系統和應用的思維是一個全球框架，或者應該說以矽谷的思想為核心。未來我覺得宇宙應該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用到創業，到投資，一直到操作系統，還有晶元，都會給中國帶來機會。

我覺得無人駕駛是有可能成為下一個偉大的操作系統。無人駕駛是需要做完全不同的一些事情，而且它一旦做成了，這個有自主性，能夠動，能夠看，能夠聽，能夠行動的操作系統，是以實時、多感測器來做機器學習的，是一個判斷力的系統。還有策劃系統，不但可以用在無人駕駛，還可以用在機器人方面。當然這個系統十年後才知道究竟是誰做出來的，但現在有巨大的機會，而且中美不止是一家勝出，會有兩家生態系統，會有兩家勝出。

中國在晶元領域也有很大的機會，像傳統學習GPU加速是一種做法，但是我覺得現在有多方面的機會，一個是怎麼做到性價比更高的、雲方面的晶元；第二，怎麼樣把晶元做到終端，做到車，做到手機等等。第三個，還有很多新的感測器，過去不存在的，未來在視覺、聽覺方面，感測器會大量增加。過去很多沒有實現的事物在IOT（物聯網）時代也會來臨。所以對整個晶元、半導體的產業來說，創業的機會是巨大的。

張亞勤：我完全同意中美是兩個平行宇宙。平行宇宙我認為會成為兩個重力場，但是重力場不是割裂的，不是獨立的。未來全球不管怎麼發展，還是需要這兩個平行宇宙的合作，不斷溝通通訊。拿晶元來講，晶元目前最領先的技術在芬蘭、韓國和台灣。晶元設計可能在中國目前還不錯，追趕很快。但是設計的工具在美國。我想未來的話還是會有兩個大的重力場，雙方需要合作。

有些人問，我們能不能以後就和美國沒關係，不要和美國合作，也不靠它呢？我認為全球還是需要更多的合作，全球化是大的趨勢，保護主義也好，反全球化也好，都是短視的。

胡郁：1993年，哈佛商學院一個教授寫了一本書《競爭的消亡》，系統闡述了商業生態系統產生、發展，興盛和消亡的過程。有些生態系統，我們看它一直沒有太大變化，比如人類石油生態，在過去的幾十年，像埃克森美孚這樣的企業一直牢牢控制著生態石油的核心節點。但在另外一些領域，我們的生態在不停地發生變化。特別是計算機與網路領域，後來跟通信的生態融合之後變成了現在的移動互聯網生態。它是在加速迭代，原來可能十年換一次，現在可能五年換一次，中間會產生出一些新的機會。

蔡薇，百度風投/百度資本合伙人

巨頭Vs.初創公司

蔡薇：大數據時代來臨，在AI領域，巨頭們是不是有很多數據的，流量上的天然優勢，更容易勝出？創業公司還可能有哪些優勢？

胡郁：巨頭怎麼產生的？研究表明，很多巨頭都是原創性的創業。像喬布斯，比爾蓋茨，扎克伯格，就是第一次創業就找到了風口。不是說巨頭成功，其他人就不創業了。我們其他人創業，可能很多時候是被收購，被吸收。一個真正偉大公司確實是原創性的多一點。對創業者的建議在於，我們每個人都想成為扎克伯格，比爾蓋茨，喬布斯，創業者一開始要懷著這樣的夢想，但是在現實路徑中要考慮在現實中會達到怎樣的層次。最後的目標是不是一定這樣，這個我覺得是仁者見仁，智者見智。

蔡薇：開復老師，您覺得在資本上都是大公司的機會嗎？小公司的機會在哪裡？

李開復：大小公司都有機會。傳統上來說大公司有它的優勢，因為它本來有品牌，用戶，產品，可以讓它繼續滾動一個雪球，而且AI的賦能讓它擁有了數據，所以它能夠把自己的企業做的更大，讓競爭門檻做的更高，就像今天即便你有足夠的錢做個微信，但微信基於數據的生態鏈，也未必打敗它。不但有技術，人才，還有大量的數據使它的AI做的更好，這是大公司的優勢。但大公司也有它的挑戰，當把一個領域做的特別成功了，就會有一個現象，因為過去的企業做的太成功了，它的收入成為了一個包袱，你放不掉它，這就是為什麼柯達走向衰落。新來的公司沒有包袱，所以各有優勢。

作為創業公司怎麼辦呢？我的建議是，創業公司應該能尋找到很多巨頭沒有槓桿的地方。比如今天要做遊戲，要做社交，要做電商，可能都有很多困難，但有時候你是可以找到新的機會的，比如說賣軟體給銀行，這個BAT就沒有特別大的優勢，或者賣軟體給醫院，或者幫醫院做一套AI的診斷系統，或者做工業機器人。巨頭能夠進入新的領域，並不是涵蓋了所有的領域。

另外還有很多機會，巨頭看到了，但是對它們來說放一批人做這個領域，可能感覺回報不夠多，因為百度如果放更多人把廣告增加1%的點擊率，或者微信增加1%，回報就已經非常巨大了。但要是投一個項目三年，還賺不到一個億，可能就覺得少了。但是對於VC創投企業，如果三年有一個億的營收，是很了不起的，而且未來也可以滾動。我覺得這種見縫插針的機會還是挺多的。創業者的機會就是有大量的資本，而且AI一級市場和二級市場都很關注。所以對創業者也有機會。我也因此覺得不一定就是大公司永遠領跑。

張亞勤：不同的時代會催生不同的公司，最早期三個門戶網站，後來的BAT，搜索電商，到移動時代TMD、小米，現在又有像Face++，商湯科技，自動駕駛的獨角獸。大公司在每一波新的產業出現的時候也沒有消失，有些更強了，還有一些新的行業新的公司起來了。

對初創公司，我的建議是，第一，我們要去做大事，不要打造一個平台，要做相對精，很垂直的，要解決真正的問題。另外，不要把自己每天粉飾成為我就是一個AI公司。我每天看很多創業公司的計劃書，說自己是做平台的AI公司，我都扔掉了。因為做平台很難跟大公司競爭。但是我相信有特別多的機會，剛才都談到了各種各樣的機會。我想，五年之後我們會至少有十個，像BAT、TMD這樣的公司會在中國產生。

註：本文根據現場速錄整理，略有刪減，未經嘉賓確認。

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