“百度七剑客”雷鸣：AI领域创业，要找到需求、产品化团队和调整产业态度

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在未来的20年里，将不会有强大的人工智能。

2017年5月20日，中国基督教青年会青年精英大会在北京国家会议中心举行。会议由中国计算机联合会(ccf)主办，xtecher协办。会议邀请了30多位学者首次展示了12项高精度技术，并就人工智能、大数据、云计算、信息安全和综合领域等5项前沿技术举行了集思广益会议。百度创始人之一、酷乐创始人、北京大学人工智能创新中心主任、国家千人计划专家雷明发表了题为《在人工智能时代，科学研究如何创造工业价值》的演讲分享。

雷明在演讲中总结了人工智能对未来的影响。他认为，智能革命将不断取代熟练工人，然后推动人类进行创新劳动。未来20年，人工智能将是人工智能薄弱的时代，在自主驾驶、金融、机器人、工业制造和医疗保健领域，人工智能公司正在迅速改变世界。对于人工智能领域的创业，他建议我们应该找到需求，找到产品化的团队，调整产业态度。

关于科学研究如何创造工业价值，雷明说:科学研究在不断改进，但工业能否被利用。例如，人脸识别的错误率在8%到7%之间，每一步的进步在科学研究中都是重要的，并且是世界上最好的。但是这个行业根本不关心这里。行业说我雇了一个人。如果人的错误率是3%，如果你不能达到3%，那对我来说就没用了。一旦你超过3%，你将立即有用。所以他非常支离破碎。基于如此多的差异，许多人说这是相当罕见的。同样，只有看到差异，我们才能找到联系，我们应该思考这些问题。

以下是根据语音记录组织的:

下午好，计算机领域的同事们。我很高兴与大家分享一些在人工智能时代如何把科学研究和工业结合起来的想法。我已经关注人工智能行业大约四年了。几年前，我与百度创始人和谷歌高管进行了沟通，大家都认为这个方向有很好的发展前景。后来，我在这方面投入了很多时间，做了一些孵化、投资和研究，其中有很多想法，所以我想和大家分享一下。

人工智能将如何影响人类社会？

首先，人工智能对人类的影响有多大。每个人都认识霍金。去年剑桥大学人工智能中心成立时，霍金说人工智能的产生可能是人类历史上最重要的事情。科学家不想说太多。因为他谈到最高水平，这意味着他认为人工智能非常重要。他对人工智能有强烈的个人观点。

加利福尼亚大学的格雷戈里·克罗克教授研究了人类过去1000年的收入水平。人均收入、劳动生产率和人均国内生产总值是可转换的。到公元1820年，人类的劳动生产率在过去的两千年里几乎没有变化。

工业革命后，一条完美的指数曲线出现了。今天，我们看看这个会议室里的一切，我们穿什么，吃什么，基本上一切都是过去200年的产物。即使在过去的几十年里，由于科学技术的不断进步，很旧的蒸汽机已经被淘汰，现在它们是最新的电子电气化设备，社会发展迅速。在这里，工业革命给了我们一个完美的转折点。从这里开始，我们为什么要再思考？值得思考的是为什么工业革命会给人类带来突然的变化。如果我们找到这个东西，我们就会知道是什么影响了人类的发展。

举个简单的例子，从农业社会到工业社会，劳动生产率的客观数据是以收获为例的。农业社会每天一英亩，工业社会每天一百英亩，这是劳动力的一百倍提高。为什么会有这次促销？因为收割机，而收割机只是一个东西，但它不是因为收割机才产生劳动生产率的。

收割机分为设计、创新、生产、销售和使用等。哪一个环节最重要，是整个价值链的起点？这显然是创新。谁最先设计了收割机是促进社会劳动生产率的根本。包括我们刚才看到的，现在收割机是100阿木日。如果有人通过创新把它变成200阿木日，劳动生产率的任务就加倍了。也就是说，我们认为社会的快速发展来自创新，来自不断创造世界上不存在的东西，这些东西只是起到了促进社会发展的作用。

大量有效的创新正推动着社会的发展。第一个创造计算机，第一个发明算法，第一个做o2o，等等。创新不仅仅是科学技术，还包括我们刚才谈到的商业模式。因此，创新是推动社会发展的根本，而工业革命之所以能拉出一条完美的曲线，是因为工业革命使更多的人开始参与创新。

在工业革命之前，它是一个农业社会，一个农业社会和一个工业社会。现在有必要进入一个智能社会，或信息社会。农业社会的重要体力劳动者占社会的90%，他们基本上都是农民；技术工人占社会总人口的一位数。这些人就是我们通常所说的铁匠、磨坊等等；工匠和管理人员中，创新劳动力占1%，如发明新事物的人(四大发明)，等等。

然而，在过去，发明和创造更多的是由事故引起的。在工业社会之前，很少有机构负责研究和创造。进入工业社会后，工业革命产生了能源和机械。这两个因素做了什么？它彻底将体力劳动从社会舞台上抹去，所有的农民都不能从事以前的工作，从而改变了整个社会结构和熟练劳动力。

工业革命也是现代教育的起源。所有在这里聚会的大学教授和研究人员都是现代教育的一部分。现代教育发展到这里的原因是因为我们在农业社会中更加依赖生物能量，即体力。工业社会依赖技能，技能和体力是不平等的，技能需要培养。目前，熟练劳动力占社会的90%以上，而另一部分也驱使许多人进行创新劳动。有明确的创新机构，如大型企业的研究所，如我们称之为的学校，以及中国科学院的各种研究机构和研究中心，它们也有大量的资金支持。因此，大量的资源、人力、物力和财力涌向创新，这使得创新促进了社会的快速进步。

智能会做什么？每个人都说这些数据相当于过去的能量。这个比较正确吗？经过与许多专家和企业家的交谈，我们觉得这也是正确的。是的，在哪里？这些数据确实与过去的能源来源相似。没有这些数据，算法将根本无法工作。所以问题是其中一个属性非常不同。能源是一种标准化产品，是可移动的。如果你去国际原油市场，你可以按照标准价格购买相应的石油，你也可以购买标准化的产品。然而，我们发现今天私有化非常严重。虽然我们也在推广所谓的数据交易平台，但由于各种原因，大量数据是私有的，比如微信数据。除了腾讯，其他任何公司都很难访问它，而另一个可以访问它的公司是政府。在这种情况下，数据私有化是这一浪潮中非常有趣的事情，每个人在进行大量创新时都需要考虑到这一点。

智能革命改变了什么？事实上，智能革命将不断取代熟练工人，我们可以看到机器人的普及；人脸识别的下一步将取代安全领域的安全和验票；自动驾驶仪将取代驾驶员。继续前进，然后推动人类进行创新劳动。这里的大多数人都是有创新精神的劳动者。在学习各种新算法和新事物时，所谓的技术工人更像是一种经过培训学习后，为社会提供服务的相对标准化的方式。在大多数主要的创新工作者得到提升之后，可以预期社会进步将再次加速。在未来，将会有一条更快的曲线，并且会快速上升。

未来20年人工智能将会有什么发展？未来总是不可预测的，所以我们只能粗略地看一下，然后思考一下。我们说的可能是错的，但我们仍然尽最大努力在未来看到星星。世界五大市值公司，与互联网或软件相关的公司，也可以做出一些预期。

我们认为20年前的五大公司都是与人工智能相关的公司，人工智能公司正在迅速改变世界。互联网问世才20年。许多人认为去年或今年，前年，将是第一年，所以未来20年将是翻天覆地的。

事实上，有几件特别有趣的事情。让我们来看看这五个分析。首先，这里没有百年老店，愿意学习的人，尤其是管理方面的，都读过一本叫《常青基金会》的书。这本书很受欢迎。后来，在这本书出版5-10年后，常青树的一半公司不是常青树。每个人都感到困惑。这条规则总结起来没用吗？后来，我写了《从优秀到卓越》。如果你看这张照片，你会发现一个非常有趣的地方。这五家公司的历史最长:成立于1975年的微软只有40年的历史，苹果和微软都是40年的公司，另外三家都是20年的公司。我们得到了一些东西，没有永久的伟大的公司。第二，在一个伟大的时代，伟大的公司做了一件对人类有贡献的非常重要的事情。因此，人工智能是未来的一个热点，未来将出现许多重要的公司，这将改变世界和人类。

人工智能如何影响这个社会的实现路径，概括起来有几点:

首先，未来20年仍将是人工智能薄弱的时代。当许多人谈论它的时候，他们谈论天网会摧毁人类并与人类竞争。这件事还很遥远，我们都在从事科学和技术，这是几十年后我们将谈论的事情。

第二，从低技能到高技能，学习这项技能的时间越短，机器科学的复杂性就越低。最常见的机器人是扫地机器人，因为它很容易扫地，而且据说现在停车费也在变。我记得这发生在过去的两年里，你每次都会收到一张卡片。现在你的车直接行驶，视频车被直接拍摄。这种低技能到高技能、高数据到高技能、与互联网相关的数据要早一点。金融现在做得很好，历史上这些行业积累了很多数据，所以很多数据很容易学习。然而，有些行业很累，比如自动驾驶。事实上，所有谷歌企业都在保存大量数据，包括农业和工业，它们的数据量也严重不足，而医学数据量虽大，但质量却严重不足。所有这些都面临着一些问题。当这些行业从零开始保存数据或清理数据时，无论是通过初创企业还是大型公司，当数据量足够大时，相应的智能就会慢慢发展。

基本上，在智能驾驶领域，大约5年后应该会出现商用汽车。我们经常开玩笑。也许20年后人们在路上开车是违法的。因为自动驾驶，他们之间的汽车网络可以有很好的沟通，所以人们很难与他们沟通，所以人们实际上有一个很大的问题。从生物学的角度来看，我们看到事物，然后把它们转化为大脑处理，然后把它们转化为动作，延迟0.1-0.2秒，但是汽车，如果高速传感器高速运转，

我们可以看到有相当多的机器人，清扫机器人卖得很好。我和很多国内企业讨论过这个问题，包括百度、华为和联想，他们都想知道人工智能是如何发展起来的。亚马逊并不是一家擅长人工智能的公司，但它的全球销量已经超过1000万台，并且正在逐步建立自己的生态，成为一个新的所谓的互联网门户，这是值得考虑的。许多人认为它是一个对话系统，但实际上它更像一个通用系统。只解决狭窄区域的问题，现在逐渐增加问题。

工业制造，现在这一块也发展得很快，许多新建的工厂，比如特斯拉工厂，都实现了所谓的无人化，没有人就是没有人，没有装配线上的工人，只有工程师关注着整个系统。

众所周知，从今年年初到去年年底，已经有几篇文章在医学影像、疾病预测等方面取得了一些突破。渐渐地，在一些狭窄的区域，一两点达到或超过了人类医生的水平。

蚂蚁金融服务的估值非常高。公司的核心是阿里积累了大量的交易数据，经过分析制作了很多模型，可以用于金融领域，在世界独角兽中排名第一。对于信贷，我们相信它将成为产业链或产业金融的形式。谁在这个行业拥有更多数据？然后衍生产品就产生了，而且有数据可以准确地评估和控制借款人的风险，这样就可以更准确和大胆地把钱用在他身上，并确保他能够偿还。如果我们从外面做，没有这些基本数据将会非常困难。

因此，很多人说，现在大厨很受欢迎。想想未来它会在哪里，谁拥有竞争优势。

创业的风险和机遇

有人说创业是一个过程，大部分中间环节还没有到来。只有未来能够支撑的假设才能继续下去。

大公司里有相当多的初创公司。我知道很多人，尤其是一些来自许多学院和大学的教授和医生，都参与或创办了企业。我相信在未来的五年或十年里会有很多这样的现象。因为我们有很深的技术积累，一旦我们找到一个好点，我们就能真正突破。

在这里创业有什么风险？大约几年前，许多公司的高管都在谈论初创企业是否有机会用人工智能创业。这是大公司的食物吗？英美烟草有钱，有些人有数据。我该怎么办？

让我们来看看这个大争论。首先，人才非常昂贵，招聘也非常昂贵。这里的人有两个想法。第一个是说我负责这个系，这个系，这个学院，我下面的老师几乎被挖走了。如果很多人被抢劫了呢？另一个想法是我被挖了出来。走还是留？现在，许多医生刚刚毕业。如果你在美国，有一些很好的学校，它们做得很好。博士毕业的工资高达数百万美元，在中国也有一些人拥有数百万人民币。这个行业真的很热。你觉得一家初创公司招不起人吗？

如前所述，英美烟草确实有很多数据。他们每天收集、处理和分析数据。作为一家初创公司，如果我们没有数据呢？它与蝙蝠相比如何？

机器，大公司有机器，小公司有梦想。你可以筹集资金，挑战就是机遇，你被逼到了绝境。我尤其钦佩北京大学大四学生余洪敏，他在绝望中寻找希望。这种生意总是九死一生，所以如果你只是看到困难就不要做。

在如此高的压力下，还有机会吗？

就人才而言，最好的人才是愿意工作还是自己去做？大家心里其实更明白。最近，我们看到许多初创公司，都是由有一定成就的人创建的，他们跳出了谷歌、脸书和微软。他们更愿意追求自己的理想。有时他会在大企业中遇到许多限制和机会的问题，所以许多企业家觉得优秀的人都愿意创业。

我们不能缩小数据范围，认为互联网数据是世界上唯一的数据。事实上，我们需要知道互联网上只有一些行业的数据，比如阿里的零售业数据，百度的信息服务业数据，腾讯的人民通讯和数字娱乐的数据，但是比如医疗数据，这些企业没有交通物流的数据，没有农业的数据，没有制造业的数据，没有法律的数据，没有很多行业的数据，所以这些行业有很多机会去做。

机器，正如我们最近都知道的，人工智能公司仍然可以赚钱。我刚才和他们谈过了，他们过去投资的公司最近刚刚获得了超过3亿元的融资。一旦有了未来，许多风投会真的给你钱，当你烧钱的时候，你会比大企业更有勇气。你还记得o2o把百度和阿里烧得浑身发抖，创业公司拼命地烧。没有上市，就没有股东，所有投资者的股东。只要投资者着眼长远，他们就会支持你。然而，作为一个大企业，你的利润突然急剧下降，这让你很难向投资者解释。因此，有时很难说还有机会创业。

如何做行业所需的科学研究？每个人都对这个问题感兴趣，我自己做了很多事情。我是北京大学人工智能创新中心的主任。我们主要想做的是，学校和科研机构拥有最好的技术，那么它们怎么着陆呢？

我特别关注人工智能加工行业，包括北京大学开设的一门课程。我发现因为人工智能很受欢迎，学校里有很多学生选修了这门课程，并且有400多名研究生选择了这门公共课程。因为有了教室，最终记录了两百人。人工智能是一个人们非常关注的领域，那么如何做一个有用的研究呢？

让我简单分享一下我的个人想法。根据我从网上获得的数据(这一数据不能保证完全正确)，根据国家发改委副主任的说法，中国的研究成果转化率为10%，欧洲和美国为40%。当然，我不知道这40%在欧洲和美国是不是真的，但总的来说，它真的不高。在做了这么多研究之后，它真的能着陆吗？

科学研究如何创造工业价值？

让我们再看一件事。科学研究和工业真的能联合起来取得成就吗？实际上不一定。

首先，科学研究追求学术价值，而工业追求生活需要。什么是学术价值？在一个地方领先于世界是有学术价值的。但是这个行业不是这样。他说如果我解决了一个问题，我就能解决它，而且我不需要最先进的技术。例如，清扫机器人也是人工智能，但没有太多的人工智能，即路径规划和一些硬件更好。

解决实际问题和做最有活力的事情之间有些不匹配。此外，我认为特别重要的是要有单一的突破和完整的产品或服务。学术上的卓越在一点上，许多人参加创业或在一些公司担任顾问，你会知道，如果你从事的是一个行业，事实上，我并不重视你的名单。把这个相机放在海关可以帮我抓到一个罪犯。这个人是不是假证件，我是否能认出这是我最关心的事情，同时，我应该得到一个完整的解决方案。这不能为了确保稳定而停止，这是一件完整的事情，不是某一点。

科学研究可以不惜一切代价做任何事情，但是工业做不到。例如，人们需要在量子研究上投入大量资金，但是这个行业不应该是这样的，这个行业应该以可负担性来衡量。比如谷歌眼镜，感觉很酷，但是这个东西很重。我记得在美国卖的时候，大约是一两千美元，这是普通人根本买不到的，所以很难买到。例如，汽车非常昂贵，所以必须将其降低到可接受的范围。例如，如果你做一部非常好的手机，如果你卖2万元，我可以保证它不会卖得很好，但是如果你卖4000元，我认为你可以杀死苹果。

科学研究在不断改进，但这个行业可以用也可以不用。例如，人脸识别的错误率在8%到7%之间，每一步的进步在科学研究中都是重要的，并且是世界上最好的。但是这个行业根本不关心这里。行业说我雇了一个人。如果人的错误率是3%，如果你不能达到3%，那对我来说就没用了。一旦你超过3%，你将立即有用。所以他非常支离破碎。基于如此多的差异，许多人说这是相当罕见的。同样，只有看到差异，我们才能找到联系，我们应该思考这些问题。

当你学习的时候，你可以从实际需要中探索这个话题。做人脸识别很好，但不要做狗脸识别。完整服务的这一部分很难提供。我们需要找到关键的部分，例如，抓住坏人，如何识别这张脸，如果你解决了这个问题，你可以用其他一些技术来销售它。好的性价比，在学习的时候，看看这个东西的成本是否可控。

是否可以使用。这种发音基本上处于实用性的边缘。当预先研究人脸时，错误率可能会高一点，也可能接近实用。它是世界上最高的。当它有实用价值时，你的价值就可以展示出来。我不否认做过基础研究。我们必须注意这样一个事实，许多人确实需要做一些基础研究。每个人都需要有长远的思考。有些人更愿意融入这个行业。想想这些事情。选择研究课题时，着陆真的很容易。

你能吃你的蛋糕吗？如果你选择理论物理，让我们不要考虑它是否可以使用，而是工业研究将如何着陆。可以允许科学研究+工业研究吗？这个东西很高，但是离工业化很近。人工智能时代科研产业化的特征是什么？什么样的研究特别有价值？

首先，人工智能所做的是接近或超越人，这通常是非常有价值的。一旦它超越了人，它的工业价值就会立即显现出来。其次，有足够的数据。什么都别做。当英美烟草公司有足够的数据而你却没有的时候，真的很难对抗。但与医疗机构合作以及教育机构是否有数据是非常好的。蝙蝠与它们合作相对来说比较困难。因为传统产业在过去已经被颠覆了很长一段时间，这几乎是疯狂的。这时，蝙蝠会找他合作，而第一个念头是黄鼠狼和小鸡会庆祝新年。然而，小企业合作更顺利，你可以和他们一起赢，但我们也知道，不知道他们最终能否一起赢，但至少他们可以先进入。

我对创业有几个建议:第一个是找出需求。当介绍他们自己的技术时，创业团队经常说他们的技术可以应用到很多行业。例如:教育、住房、工业等。，能用这个是没用的。因为如果技术没有进入实际场景，解决实际问题是没有用的，所以我们需要快速找到您的需求。第二，找到一个产品化的团队。要将一项技术应用于原型，还有很长的路要走。单靠科学家根本做不到。找一个工程团队。商业团队。第三是调整行业态度。我知道很多创业公司都刷过这份名单，但事实上，这样的公司更少。刷一下清单不是很有用。如果你在一定程度上忽略了一项技术，那么每个人都不会差多少。然而，在实际的应用环境中，如果没有很好地结合，情况会更糟。因此，你必须寻找这一个，即适应工业的态度。如果我能很好地解决实际问题，我会让行业人士而不是技术人员来评估它。

最后，当谈到商业模式时，许多风投是最后一个提出很多要求的。请清楚地告诉我你是如何赚钱的。你有技术，别人也有。现在技术并不稀缺。不像两年前你说我在做人工智能，其他人说你很有名，我研究了它。大型科技公司占据的领域存在挑战，但也有机遇和机遇，而机遇和机遇更难把握。这个世界上没有不可避免的职业概率。

我觉得在以下几个方面有很大的机会，比如企业服务，以前叫bi为新bi，客户服务机器人，帮助企业找到自己的客户，舆论监督等等；医疗保健，包括家用机器人、清扫机器人、助手和自动驾驶，包括法律和审计，都是可用的。

每个行业都有一个大市场，例如，在医疗领域，中国的国内生产总值是6%，美国是18%。每个行业都有比整个互联网行业更大的机遇。例如，在中国，驾驶基本上是一个国内生产总值超过10%的行业。我指的是物流和运输行业，这意味着大量的机会。

事实上，在一个非常激动人心的时代，人工智能技术已经取得了突破，因此这些技术将不断地应用于各行各业，极大地提高了这个行业的效率，解决了实际问题，并进一步使这个行业有了深远的发展。我相信未来的20年将会比过去的两年更加精彩，机会也更多。不管你从事的是研究还是工业，只要你在这个领域，我相信整个社会可以比以前做更多的价值和机会。谢谢你。

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来源：搜狐微门户