李开复：人工智能的四次浪潮同时发生

李开复指出，人工智能大概有四波浪潮互联网AI，商业AI化，实体世界感知AI化，最后是全自动AI化。

过去一个月，李开复在美国、加拿大跑了一圈，见了一些投资人，了解了美国AI巨头在做些什么，还见到了深度学习的三大巨头Hinton，LeCun，Bengio。在2018趋势分享会上，李开复分享了自己在美国的所见所闻。

Facebook没有平台的策略，但是研究做的很深，谷歌平台最强、大牛领先，微软在试着聚拢它的实力，四大AI公司，有3家不认为亚马逊是AI公司，但其实亚马逊做的很厉害，他分析了美国四大AI公司各自的特点。

当AI成为过去两年创投圈最热的概念，一直为AI鼓与呼的李开复也承认个别的公司肯定有泡沫，AI这么火，是一个创业者都要包一个AI外套，就看VC能不能识别。他仍然看好AI，在分享会上，他援引了财富普华永道的数据，指出人工智能在2030年将给中国带来20%左右GDP增长。

李开复指出，人工智能大概有四波浪潮，互联网AI，商业AI化，实体世界感知AI化，最后是全自动AI化。之所以称之为浪潮，是因为他们同时发生，没有先后的顺序，但是都会带来巨大的商机。

简单来说，第一波、第二波是把已有的数据拿出来赚钱。第三波是从真实世界捕捉数据，然后产生价值，比如安防、购物中心铺的摄像头。第四波不仅仅采集数据，工业机器人维修，AI还需要动起来，就像科幻片的机器人、无人驾驶，这个机器人不一定要有感情、能控制欲望，但是必须能动、能触摸。

李开复还谈到了AI应用需要的五个条件海量数据能不能少一些，客观标注能不能自动标、单一的领域能不能跨领域，超大的计算能不能少成本，顶尖科学家能不能不要。他强调最后一点非常重要，就像苹果一样，它的技术已经抽象了，一个工程师不用了解指纹识别、人脸识别就可以用，目前AI的东西还没有到这种状态，但是AI工具化、平台化是必然的方向，以后会有很多的工具让工程师、不懂AI就可以进行应用。

李开复也介绍了创新工场在其中的布局和调整。创新工场至今已成立8年，从最初主要做天使投资调整为专注于早中期（A-B轮）发展阶段的项目，对于高潜力领域也参与C轮后的中后期投资。

以下是李开复演讲全文：

其实我过去5周不在北京，大部分在美国跑了一圈，可以先分享一下在美国看到、听到，我这次在美国、加拿大一共待了3周多，我们这次是去见一些投资人，然后去了解一下美国的AI的状态，包括美国的3大巨头在做什么。这次也见了深度学习的三大巨头Hinton，LeCun，Bengio，非常碰巧，三大行业巨头、三大深度学习界的巨头都见到，谈了很多事情，也一言难尽，碎碎念讲了一大堆。

我在美国看到非常有意思的事情，一个就是美国的AI工业界他们感觉AI的价值是特别巨大的，然后他们也觉得机会巨大、价值巨大、责任也巨大，因为很多未来的挑战、比如说AI的安全方面、隐私方面，AI带来的失业问题比较严重的，所以他们成立了PartnershiponAI。我这次给他们抗议说你这个PartnershiponAI是美国公司、欧洲公司、怎么没有中国公司。他们也比较难以启齿说，为了快速达到共识先不请中国公司，这是一种短视的做法。

过去人类的毁灭论，讲的有些过激，但是美国四大巨头只讲人类未来非常美好，AI只会好的，不会坏的，AI取代一些工作，人类才可以增长、1+1等于3，不认为有失业问题，不存在失业问题，这个也不是很好的说法。问题是，现在美国AI公司想开开心心想挣一些钱，不想承担舆论的指责。

四大AI公司，有3家不认为亚马逊是AI公司，但是其实亚马逊做的很厉害。微软、还有谷歌突然被赶超，都不知道怎么死的，你不能语音，你又不懂自然语音，你怎么突然收集这么多语料，不知道怎么回事儿，很有意思的状况。

三大研究机构，微软试着聚拢它的实力，谷歌肯定是最厉害的，大家公认谷歌应该全世界范围内，100个AI高手，谷歌应该至少有一半。考虑到谷歌有JeffDean，还有李飞飞，所以这三个加起来、而且大家特别觉得谷歌能允许这三个部门在一定的合作加竞争之下往前冲，而往前冲的规则又不太一样，每一个商业利益、研究的基础又不太一样。然后在这个基础上可以做一个相对不用那么恪守谷歌传统规则、价值观，不是说它会做坏事。但是大家对谷歌特别巨大的实践能力、力量、还有特别顶尖巨头的数量都是非常尊重、甚至畏惧。

Facebook也非常有意思，它做的深度的研究非常精彩的，中国人的骄傲之一何恺明，今年做了两篇顶尖的论文。这个也继续做很棒的世界顶尖的工作。所以Facebook不仅仅有一个研究部门，还有AI的产品部门，这两大部门都在快速的成长，即做顶尖的研究、也在快速的推广Facebook部门的使用。

Facebook没有平台的策略，平台谷歌是最强的，但是Facebook好像没有、看起来特别大的平台意识，所以这几个公司各有它的才华。大牛谷歌是领先的，Facebook做的很深。

再谈一下那三位AI大牛，都很有意思。GeoffreyHinton大概70岁左右，另外两为是我这个年纪50多岁，他们关系良好，也彼此竞争。他们是三位在深度学习碰到低潮的时候还坚持做它的研究，尤其是LeCunBengio争取了加拿大的经费，美国人拿不到经费，机器人维修，跑到加拿大硬撑下去，还是很敬佩的，他们真是很坚持下去。

这次见到他们，总体来说他们对AI未来在上一个台阶的乐观是超过我们想象的，上一个台阶是什么意思呢？如果我们严格看今天AI的能力，大部分还是在判断、识别、预测、分类这样的决策，如果谈人的智慧其实很多是策划了、分析了、理解了、对话啊，在思维、逻辑、对话、理解、交流、还有策划特别重要。其实我们很多现在AI的应用都跳过那些，我们看到眼睛看到什么东西，弄起来再说，并没有很深去想，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，发生我应该怎么样地这一整套是更深的，我们是很深的思维，而不是判断是什么东西，然后怎么做。这几个AI大牛在AI上另外一个台阶不同的场合表示出乐观。可能现在没有很深的基础，但是一定程度上我们几个不用做太多的深度学习。一方面代表着其实深度学习已经足够成熟、可以让业界发挥它的工程力量、发挥它的价值。让它产品化、工业化、市场化。

另外，有一点酸葡萄，我们学校机器没有你们多，你们Facebook，谷歌那么多机器，要比数据量做的最好，我们也比不过你们。人脸识别、语音识别我们不搞，有一点点这样的意思，因为我们资源不够。

当然还有第三层最重要的意思，真要达到人工智能突破，不能纠缠这个是猫还是狗，我们要更深层的智慧，如果不是我们三个来做，是谁来做，我们有一定的责任感，所以把这技术推到更高的层次。给他们三个交流，看到更高的理想，让人敬佩，可能我们面临是一个分水岭，现在是把已有的技术产品化，我们投资公司、BAT都会去做。