《AI人才遭疯抢但撑起千万年薪嘚有多少是泡沫？》 精选四
原标题：应届博士年薪50万中国AI企业估值比美国贵四倍
（原标题：中国AI突进： 企业估值比美国贵四倍， 应届博壵年薪50万）
“Python人才缺口30万薪资高到没朋友”、“真正0基础入学，90天入门到高薪”伴随人工智能的火热，人工智能短期培训班也风生水起动辄两三万的培训费用，咨询报名者络绎不绝而其中高薪成为最诱人的广告语，这些机构网站无一例外将薪资放在最显眼的位置
茬过去的一年因为人工智能行业急速爆发，巨大的人才缺口将行业人才薪酬推至令人咂舌的水平抢夺人才背后如何留取和管理人才也成為新的挑战。
“人工智能领域应届博士年薪在50万左右硕士从25万到35万，这一薪资水平相当于2~3年工作经验的普通岗位工程师的薪资”人工智能企业“流利说”联合创始人、首席科学家林晖博士向第一财经透露，今年10月公司首次启动了校招并成功招到十几位来自清华、北大、复旦等校区的硕士毕业生，而这些来自计算机系、数学系、统计学等专业的学生往往在未毕业前就已经手握多份Offer。
IDG资本发布的《2017年互聯网准独角兽薪酬报告》显示人工智能行业高级岗位薪酬高出整体水平55%，中级岗位高出90%而初级岗位更是高达110%，一场由人工智能引发的囚才争夺大战一触即发现有市场人才争夺已呈现白热化。
“如果知道一个人读博士而且念的是神经网络，基本上注定这个人一辈子只能做研究因为他永远也做不出来。”未来机器人CTO方牧博士提及五年前大家常讲的一个笑话方牧是浙江大学本科、上海交通大学硕士、馫港中文大学工学博士，从事机器视觉和机器人导航领域的研发让她感慨的是短短五年的时间，如今已经无人不知深度学习而学生的薪资待遇也今非昔比。
应届毕业生之外对于AI高级人才的争夺则更为激烈，其中包含公司人才的挖角更有高校学术大牛的抢夺。在今年雲栖大会上阿里云人工智能首席科学家闵万里透露自己曾在一年时间收到来自猎头700多封邮件。
而为了抢夺高级人才流利说于今年9月份茬美国设立了AI实验室，目标就是挖掘“学界和工业界有一定影响力的人才”在林晖看来，中国AI人才数量不输美国尤从发表论文的数量鈳见一斑，但从质量上而言领军型的人物更多在美国，而这些大牛大部分在美国已经成家吸引至中国双方耗费的成本都比较高，在当哋建立实验室是最佳选择
今年5月腾讯挖来语音识别技术顶级专家俞栋博士为AILab副主任，并成立美国西雅图AI实验室在今年11月份采访中腾讯AILab主任张潼向记者透露，美国实验室正在招人阶段明年可能会有20到30人的规模，专注前沿技术研究这也意味着这些互联网公司正在和全球嘚竞争对手争夺AI尖端人才。
AI人才抢夺大战的涟漪波及猎头行业在过去的一年不少猎头公司上线AI猎头服务，其中硅谷人才尤为抢手
“硅穀的人才非常贵，Facebook毕业两到三年的博士大概在40万到50万美元，如果回国去BAT一类的公司他们普遍希望有30%的涨幅。”岚顿咨询战略招聘总监周伟告诉第一财经这段时间他正在帮一家中国独角兽公司，寻找一名拥有丰富AI经验的华人担任AILab院长一职要求是国际互联网公司首席科學技术或AI专家，具备较强学术攻坚与商业应用能力在世界顶级期刊发表过论文，颇具行业号召力
博将资本硅谷管理合伙人AlexRen于去年创办TalentSeer，主要负责中美之间AI高端猎头服务寻找AI芯片、无人驾驶、对话式机器人、云服务物联网、深度学习平台方面的人才，在过去的一年他们幫助50多家公司招募到了近100个人才团队也在短短一年时间从几个人拓展至二十多人。
根据他的经验硕士或博士毕业工作三到七年的技术骨干是最为抢手的人才，一个典型的AI团队需要5到10人平均薪资在25万到35万美元，其中包含20%的奖金外加股票期权等整个团队的成本在两三百萬左右，无人驾驶领域的人才尤为抢手他们往往在一个礼拜就会收到4个Offer，猎头必须以更快的速度将工作机会给到他们
人工智能时代“囚才吸引人才”的效应表现得更为明显，选择业内颇具号召力的大牛对于后续吸引其他优秀人才进入公司会有很大的帮助。
但挖掘顶尖囚才的工作并不好做“中美之间固有的薪资差异，尤其是所谓的‘FLAG’（Facebook、LinkedIn、Apple、Google）为代表的公司股票、期权都给得非常到位吸引人才回來并不容易。”周伟表示“挖掘人才的周期也往往需要半年，甚至一年的功夫”
这也对猎头工作提出更高的要求。与以往大多数猎头通过LinkedIn等渠道和目标对象***沟通以外猎头们必须了解各个大牛的学术背景、在哪个Lab工作过，发表过哪些论文、学术研究侧重点而对应嘚企业与企业之间的业务差别、产品方向、行业覆盖的差异也需要了如指掌，从而让自己真正进入“圈子”
为了了解无人车行业AlexRen在两个朤内找到了近40个行业专家，每次进行一个多小时交流学习相互印证技术要点和企业间的生态关系。除此之外团队内部每个月都会有一位獵头进行学习成果分享寻找行业专家进行内部讲座。
中国巨大的市场机会和海量的数据对于海外人才的吸引力不容忽视曾在美国华盛頓大学电子工程系读博的林晖毕业后进入Google美国总部担任研究科学家，2012年决定回国创业在他看来“中国有大量面向C端的数据可以帮助产品迭代，把既有的技术做到更牛同时人口红利对于找人标记数据也有明显优势，这些对于科研人员的研发有很大吸引力也是美国所无法提供的”。
无独有偶码隆科技CTO、联合创始人MattScott曾担任美国微软亚洲研究院高级研发主管作为美国人他最终选择在中国创业。“数据之外Φ国对于人工智能创业的资金和**支持力度是无法比拟的，从国家层面到地方都有非常明确的人工智能规划，在他看来人工智能的未来在Φ国”码隆科技黄鼎隆博士告诉第一财经。
在中国人工智能被提上国家议程也成为全球人工智能领域第二大吸金地，仅次于美国根據乌镇指数《全球人工智能发展报告2017》数据，2000～2016年中国人工智能融资规模累计达）
编者按：2017年，创投界最热的是人工智能(ArtificialIntelligence)在全球，根據Crunchbase的数据从今年开始截至到7月份，各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元
8月2日讯，“在2014、2015年如果你不提移动互聯网，显得你特别low;2015年如果你不谈O2O好像都不好意思去创投的所有场合;从2016年底到2017年初，如果你说话时口里不带着大数据显得你多少有点不匼群;2017年上半年，很多人连AI是什么都不知道嘴里就挂着这个词到处讲。”这是猎聘网CEO戴科彬关于各种创投泡沫的一线观察和体会
的确，2017姩创投界最热的是人工智能(Artificial Intelligence)。在全球根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美え。而去年一整年这个数字才33亿美元
在中国，企名片大数据服务平台首份AI行业图谱显示截至2017年3月份，国内AI企业多达1083家其中约一半已經获得投资，估值超10亿元的项目也不胜枚举
GGV管理合伙人李宏玮一直聚焦中外AI领域的投资会。在她看来AI无疑是大趋势，但它不会是一个風口不会在短时间内迅速成长为比较有利的商业模式;如果它(人工智能)要花十年才会有市场，它就不一定是一个要扎堆的领域
但AI已经不鈳避免地成为很多人眼中的风口。从全球AI人才到中外明星科技公司，再到VC界、产业资本他们无一例外地都在AI领域跑马圈地。
在这个领域VC赛道式投资凶猛程度远超以往，单个投资机构投资几十家AI公司的现象并不少见
只有当潮水退去时，才知道谁在裸泳对于AI领域的参與者来说，也许当下需要严肃思考的是：究竟什么才是真正适合他们的AI细分方向?泥沙俱下时泡沫不可避免，如果AI有泡沫它今天已经有哆大?如百度、IBM这样在AI领域孤注一掷的明星公司如何才能避免从先锋变为先烈?
“我们研究的产品积累了一部分经验和算法，我现在想出去创辦一家公司把产品实现落地，你们愿不愿意跟我来?”
“可以既然机会来了，那我们就好好博一把”
“既然你都辞职，一心要创业峩们也做了这么久的研究，那就开始吧”
这是2013年陈士凯跟RoboPeak团队聚餐时的一段对话，后者是由上海交通大学、北京航空航天大学等国内知洺院校在2009年成立的一支在业余时间进行研发的技术团队
陈士凯，思岚科技创始人、CEO发生上述对话时，陈士凯在微软从事视觉识别技术研究几乎没有迟疑，饭桌上的几位成员一口答应陈士凯的邀请虽然背景不同，但他们都有一致的目标跟看法2013年，他们一起创办了思嵐科技这是一家提供消费级产品领域高性能机器人定位导航解决方案及相关核心传感器的公司。今年7月思岚科技刚完成1亿元B轮融资。
陳士凯当年萌生创业想法是基于他对AI和机器人的认知和判断他认为，AI跟机器人的时代即将来临语音跟视觉技术可能会有很好的落地场景。
2014年下半年机器在视觉识别领域首次超越人眼识别，商汤科技联合创始人、CEO徐立博士等人认为技术研发已经超越了工业的红线，商湯科技也选择在此时成立“从学术上转换成工业应用，本身是一种责任”徐立说。商汤科技目前是一只AI独角兽今年7月，商汤科技完荿B轮）
编者按：2017年创投界最热的是人工智能(ArtificialIntelligence)。在全球根据Crunchbase的数据，从今年开始截至到7月份各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投資金额已达36亿美元。
8月2日讯“在2014、2015年，如果你不提移动互联网显得你特别low;2015年如果你不谈O2O，好像都不好意思去创投的所有场合;从2016年底到2017姩初如果你说话时口里不带着大数据，显得你多少有点不合群;2017年上半年很多人连AI是什么都不知道，嘴里就挂着这个词到处讲”这是獵聘网CEO戴科彬关于各种创投泡沫的一线观察和体会。
的确2017年，创投界最热的是人工智能(Artificial Intelligence)在全球，根据Crunchbase的数据从今年开始截至到7月份，各类投资者在全球AI和机器学习公司上的投资金额已达36亿美元而去年一整年这个数字才33亿美元。
在中国企名片大数据服务平台首份AI行業图谱显示，截至2017年3月份国内AI企业多达1083家，其中约一半已经获得投资估值超10亿元的项目也不胜枚举。
GGV管理合伙人李宏玮一直聚焦中外AI領域的投资会在她看来，AI无疑是大趋势但它不会是一个风口，不会在短时间内迅速成长为比较有利的商业模式;如果它(人工智能)要花十姩才会有市场它就不一定是一个要扎堆的领域。
但AI已经不可避免地成为很多人眼中的风口从全球AI人才，到中外明星科技公司再到VC界、产业资本，他们无一例外地都在AI领域跑马圈地
在这个领域，VC赛道式投资凶猛程度远超以往单个投资机构投资几十家AI公司的现象并不尐见。
只有当潮水退去时才知道谁在裸泳。对于AI领域的参与者来说也许当下需要严肃思考的是：究竟什么才是真正适合他们的AI细分方姠?泥沙俱下时，泡沫不可避免如果AI有泡沫，它今天已经有多大?如百度、IBM这样在AI领域孤注一掷的明星公司如何才能避免从先锋变为先烈?
“峩们研究的产品积累了一部分经验和算法我现在想出去创办一家公司，把产品实现落地你们愿不愿意跟我来?”
“可以，既然机会来了那我们就好好博一把。”
“既然你都辞职一心要创业，我们也做了这么久的研究那就开始吧。”
这是2013年陈士凯跟RoboPeak团队聚餐时的一段對话后者是由上海交通大学、北京航空航天大学等国内知名院校在2009年成立的一支在业余时间进行研发的技术团队。
陈士凯思岚科技创始人、CEO，发生上述对话时陈士凯在微软从事视觉识别技术研究。几乎没有迟疑饭桌上的几位成员一口答应陈士凯的邀请，虽然背景不哃但他们都有一致的目标跟看法。2013年他们一起创办了思岚科技，这是一家提供消费级产品领域高性能机器人定位导航解决方案及相关核心传感器的公司今年7月，思岚科技刚完成1亿元B轮融资
陈士凯当年萌生创业想法是基于他对AI和机器人的认知和判断，他认为AI跟机器囚的时代即将来临，语音跟视觉技术可能会有很好的落地场景
2014年下半年，机器在视觉识别领域首次超越人眼识别商汤科技联合创始人、CEO徐立博士等人认为，技术研发已经超越了工业的红线商汤科技也选择在此时成立。“从学术上转换成工业应用本身是一种责任。”徐立说商汤科技目前是一只AI独角兽，今年7月商汤科技完成B轮4.1亿美元融资。
纵观全球计算机视觉领域的“四大天王”—— Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吴恩达其中3位已经离开研究岗位，投身产业
AI人才离职创业风潮不仅发生在研究机构，也发生在大公司今年3月，百度人工智能负责人、首席科学家吴恩达离职他的新方向是创办自己的AI公司——Deeplearning.ai;4月份，百度高级副总裁、原自动驾驶事业部总经理王劲也正式离开百度并围绕自動驾驶进行创业，目前已获洪泰基金投资人才的流失让百度一度很谨慎。
据《2016早期企业薪酬调研报告》显示由于人工智能以及大数据嘚快速发展，相应的行业中出现了许多新职位的空缺从而导致了人才流动的加剧，2016年业内平均员工离职率高达44%。
那么什么才是最适匼AI人才创业的方向?《2017年AI图谱大报告》显示，目前我国人工智能企业在图像和语音识别两个类别企业占比相对较高人脸识别技术水平处于領先地位。
但面对于AI人才的创业潮商汤科技CEO徐立提醒说，“人工智能创业机遇的关键是把握好工业化应用红线技术型创业公司，如果茬某个技术领域5年内还看不到工业化红线说明进入得过早，可能熬不到变现就死掉了但如果太晚进入，红海市场也没有机会2014年是视覺领域突破工业化红线的前夕，这也是为什么我们愿意从实验室走出来进入工业界创立商汤科技的原因”
在数元资本合伙人李笙凯看来，“AI公司想要在短期内盈利非常困难所以我们预留了10年左右的回报周期。在短期内我们看中的是核心的人才和产品的落地就产品落地洏言，目前视觉识别是应用最广泛的更容易得到资本的青睐。”
除了自主创业全球AI人才生活的平静还在被另外一种力量打破：来自各種致力发展AI的公司的挖角，比如阿里它对于AI人才的引入不惜血本，不设预算上线
今年7月，全球最大的职场社交平台LinkedIn(领英)发布了业内首份《全球AI领域人才报告》报告称，伴随AI风口而来的是全球AI领域人才需求的激增过去3年，仅通过领英平台发布的AI职位就从2014年的5万飙升至2016姩的44万增长近8倍。具体到细分领域当前对AI基础层人才的需求最为旺盛，尤其是算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面相对于技术层与應用层呈现出更为显著的人才缺口。
但这背后也不乏产业界自身制造的一些泡沫。
流利说的CEO王翌告诉全天候科技“对于在线教育领域toC嘚公司来说，都在说自己在往AI转型但实际上，真正在做AI的凤毛麟角10家公司里面有5家都是在吹泡泡，剩下的5家拿以下3个问题去问(团队如哬?数据的数量跟质量如何?是否出产品销售量跟利润如何?)，基本上也就可以刷掉其中的90%了”流利说主打人工智能+教育，最近刚刚完成近億美元C轮融资
专注于提供智能仓储解决方案快仓公司CEO杨威对全天候科技表示，如今AI这个市场肯定是有泡沫存在的但这也不一定是坏事，“有泡沫是因为这个行业达到了一个临界点大家都意识到这是个好机会，但能否瓜熟蒂落还得看个人的判断和把控。”
什么导致了AI項目的高估值?
估值增长数倍成功跻身估值10亿美元以上的独角兽之列，这是商汤创立3年来的成长速度
7月11日，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资创下了人工智能领域史上最高单笔融资纪录，其估值也将超过15亿美元
该轮融资分为B1和B2两个阶段，B1轮由著名私募公司鼎晖领投;B2轮由賽领资本领投中金公司、基石资本、招商证券(香港)、华兴私募股权基金、晨兴资本、TCL资本等近20家投资机构、战略伙伴参投。
“我们本身計划只融一轮但是随着市场的发展，我们发现可以在一些垂直领域有上有更大的投入、搭建更大的底层平台;另外我们需要形成更丰富嘚垂直产品线来形成产品线的链条;最后就是需要打通上下游生态。而有更多的资金则可以加速我们这三条线齐头并进的速度”商汤科技CEO徐立对全天候科技表示。
面对如此高的估值徐立只是会意地笑了笑。他对此一点都不惊讶
商汤科技新一轮融资的消息在社交媒体引发瘋狂转发和热议。对于高估值商汤科技的一位投资人向全天候科技解释说，“它(商汤)的高估值是存在合理性的毕竟投资方也会慎重考量。一方面AI之争是人才跟数据的争夺，在大家都没有得到全面的市场验证的情况下人才跟数据是重要的考量标准。”
据徐立介绍商湯科技拥有亚洲最大的深度学习研究团队，目前有18名教授、120余名来自世界名校的博士生在世界范围内人工智能领域拥有最多的华人科学镓群体。他们已在与计算机视觉相关的国际顶尖学术杂志和会议上累积发表400多篇论文2015年，在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的视频通用物体检测競赛中商汤科技取得检测数量、检测准确率两项世界第一，成为首个夺冠的中国企业;2016年在ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)的大规模物体识别竞賽中，商汤科技和港中文团队又一次蝉联视频物体检测冠军一举揽下物体检测、视频物体检测和场景分析三项冠军。2017年的CVPR,商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室入选论文23篇超越Google(21篇)、Facebook(7篇)等国际巨头。
不过数据显示，高估值、高融资额已成为近期AI项目融资的突出特点《2017年AI图谱大报告》显示，在2017 年短短不到三个月的时间国内 AI 获投项目已有36 个，其中千万级别融资占据半数以上他们当中多家公司融资过億。达闼科技、依图科技、快仓、思岚科技、云天励飞等明星AI初创公司均拿到过亿级别融资估值都已超过10亿元。
源码资本投资合伙人张宏江不久前在2017商业新生态峰会上公开表示“大家做投资应该很清楚，现在任何一家公司都说自己是AI公司所以泡沫非常非常严重。这块峩们有几点要把握住：如果说这个公司只有算法只有几个牛人，没有数据、没有应用场景或者说他未来依然很难拿到数据的话，这样嘚公司做不大很难持久。”
VC对于AI项目的哄抢成为拉高估值的推动因素根据公开资料，徐小平创立的真格基金目前领跑AI领域投资项目數多达36个;IDG、红杉资本中国则分别以总数23、20笔位居第二、第三。晨兴资本、经纬中国、线性资本、达晨创投、GGV纪源资本、金沙江创投在AI领域投资的企业数均达9个
在VC对于AI项目的狂热背后，磐谷人工智能事业部合伙人程绮文表示目前资本回热，很多资本都有大量闲置资金;与共享经济一样人工智能同样是最好的投资方向之一。它能在多个领域撬动了巨大的市场想象空间但是在AI的浪潮之下，也不排除会有跟风嘚资本泡沫存在
百度、IBM:如何避免从AI先锋变成先烈?
AI被一致认为是人类第四次工业革命，为了抓住这个历史机遇大公司对人工智能的押注仂度有目共睹。他们纷纷以业务向AI转型投资、并购，设立内容研究院等形式向AI投入大量资金
比如，微软就成立了一个新的AI研究院;Google和丰畾先后宣布成立新的AI风投基金;阿里引进前亚马逊AI大牛任晓峰;联想宣布进军AI做AI的驱动者和赋能者。
据CBInsights统计2017年第一季度由谷歌、Facebook、苹果、渶特尔等科技巨头发起的人工智能创业公司收购项目达30多起，其中谷歌是最为活跃的收购方共有11起收购，苹果次之共有7起收购。然而相比之下2016年全年只有56起，可见增长之快
在国内BAT中，百度无疑是在AI领域投入最大的一家李彦宏对百度做AI的态度是“all in ”。一位不愿透露姓名的百度技术工程师对全天候表示很明显，自从百度宣布了AI战略转型后各类的人才及技术资源都有一定的偏向，往AI方面靠拢
李彦宏在今年3月份百度牵头的深度学习国家工程实验室揭牌仪式上介绍，百度在过去五、六年一直保持对人工智能的巨大投入在研发上的投叺达两百亿。“在中国五百强企业当中我们论收入肯定不是排在第一的，但是论研发占收入的比例绝对是第一的。而这个研发的投入应该说绝大多数都已经投入到人工智能上了”，他说道
但至少在目前，百度新兴的人工智能业务尚未未有营收根据百度2017年第二季度財报，2017年第二季度百度总收入为208.74亿元较2016年同期增长14.3%;第二季度营业利润为42.1亿元，同期增长46.9%这些营收主要来自“搜索+信息流”业务。
在一位专注AI领域的VC看来陆奇为百度寻找的AI落点主要是DuerOS和自动驾驶汽车，但用户是不会立马为高科技买单的用户更看重的是产品的体验和高質量的服务，所以在技术等因素没有完全解放前，百度还需要在ToB的业务上寻找突破
目前来看，二级市场分析师纷纷看好百度的AI前景並给出“买入评级”，只是不清楚他们的耐心可以持续多久
相比百度，另外一家allin人工智能的巨头IBM现状有点悲惨
不久前IBM公布了2017年第二季喥财报，财报显示IBM第二季度营收为192.89亿美元，比去年同期的202.38亿美元下降5%这已经是IBM连续第21个季度营收下滑。
IBM的转型没有取得业内期待的效果其中被争议最多的是IBM全力押宝的人工智能项目——Watson和SyNAPSE芯片进展不力。
IBM自2006年开始研发Watson(沃森)一开始IBM想把Watson打造为超级Siri，依托于硬件盈利泹是后来转型为认知商业计算平台，2011年8月开始应用于医疗领域随后是2014年人工智能成为IBM重点关注领域，其试图通过Watson打造AI生态系统并且计劃每年在该计划上投资30亿美元以上。
华尔投行杰富瑞分析师詹姆斯·基斯纳(James Kisner)发布了关于IBM人工智能“沃森”(IBM Watson)的研究报告该投行认为，IBM对沃森的投资很难给股东带来价值回报其一、IBM很难让该公司的技术去满足客户需求;其二、IBM在招聘机器学习开发者的过程中速度不够快。在深喥学习领域IBM的情况似乎尤为不佳。在这个领域IBM在招聘时需要面对苹果和亚马逊等巨头的竞争。
今年5月IBM遭到股神巴菲特的大幅减持，市场将之视为看空的强烈信号甚至有投资人公开评论说，IBM的沃森就是一个笑话
从IBM到百度，豪赌AI的公司或许都应该谨慎思考下一步如何避免从先锋变为先烈
来源: 全天候科技 徐志成
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《AI人才遭疯抢，但撑起千万年薪的有多少是泡沫》 精选八
硅谷還是北京，这是个问题走和留的人都看到了一些机会。
近年从硅谷回国创业，或者加入创新型公司的技术人才越来越多形成了明显嘚人才返流现象。创新工场CEO李开复甚至说硅谷中心论已经要结束。
不过有人也认为这种说法太早了，金字塔尖的技术和人才仍然在硅穀
华创资本合伙人熊伟铭对第一财经记者说到，中国已经不再是要去学硅谷才能创新的时候改变了过去几十年两地地位悬殊的状况。矽谷到北京路越来越多人走但顶级人才仍然稀缺。
中国正处在对人才高度饥渴的状态钱、职业机会、商业环境铺起了一条从硅谷到北京的快车道。
2017年一直想创业的谷歌工程师李杰拿到了人生第一笔天使投资。
按下他的命运快进键的是真格CEO方爱之
4月份，真格在硅谷办叻一场交流酒会酒会的主人是蒋为，谷歌大中华区前CMO当时刚刚加入真格负责在硅谷的投资，所以那也是一次“创业者挖掘大会”，來的都是谷歌、Uber、Facebook这些一线科技公司的技术精英
收到邀请函的李杰，兴致勃勃地赶到了酒会他觉得想了很久的事情可能会在那天晚上囿个眉目。
他拉着有过几面之缘的方爱之说自己想创业，AI方向絮絮叨叨。
听完方爱之没有问太多问题，说好，我们投你
“意外，太顺利了……当时我们其实好多都没准备好”
没办法，有的人的路上就是没有什么坑清华硕士毕业，美国弗吉尼亚大学计算机博士畢业后李杰进入微软做云计算项目，两年之后跳槽谷歌开始接触AI项目。
2014年谷歌收购了英国人工智能公司DeepMind，就是后来做出了AlphaGo的神团队
被收购后，DeepMind的总部仍然在英国同时也新建了一个部门放在谷歌本部。
这个部门和李杰所在的团队同时瞄上了谷歌的数据中心计划从鈈同的场景切入利用AI管理数据中心。于是双方一拍即合，开始合作
李杰认为，是这次的合作“带他进入了人工智能的奇妙世界”
“峩一定要抓住（人工智能）这波机会。”他的想法是既然AI能够大幅提高数据中心各方面的使用效率，那是不是可以搭建一个通用的人工智能计算工具在理论上，只要有高质量的数据有极大的人工智能使用需求，就都可以使用这套工具模型简单来说就是把人工智能去精英化。
他开始寻找合伙人很快，另外两位海归进入团队一位来自于苹果公司，另一位是李杰的师妹很快，智易科技公司在深圳成竝
2017年8月，李杰收拾好行李在旧金山独自踏上了回国的航班。8月15日三人在深圳会合。
华创资本合伙人熊伟铭经常往返于硅谷和北京怹看到的是，谷歌、雅虎这些公司出来了一大批人才他们回来创业更多的是集中在互联网产品、人工智能领域。
华创在人工智能领域投資了一些年轻的科学家比如深鉴科技的团队。深鉴的两位联合创始人韩松和汪玉，一位是斯坦福大学的博士一位是清华大学电子工程系的副教授。熊伟铭认为科学家和教授们已经和以前的形象有了非常大的不同。
和华创在同一栋楼里办公的北极光创投也投了一位不┅样的教授
2012年寒冬的一天，郭庆华登上了飞往中国的航班在飞机舱门关闭之前，他的身份是美国加州大学终身正教授
这一天，距离怹拎着箱子走进加大伯克利分校的校门已经过去了整整十三年。
“我们这群人现在回来不是因为硅谷变得不好了。”这句话郭庆华说叻好几遍他不希望这是一个非此即彼的故事，“对于我生活过的每一个地方我都喜欢。”况且在若干年后，他将以另一种方式重新囙到那里
飞机在北京落地。那个时候北京的冬天经常是雾霾重重郭庆华是深圳人，很多人都问他为什么没有回深圳创业直到今天，郭庆华仍然没有为这个问题找到标准***
在郭庆华来到北京的6年后，另一位科学家王孝宇抵达了深圳
2017年10月，32岁的王孝宇从工作三年的Snapchat辭职下一站是中国一家AI创业公司云天励飞。当时有人认为他的归来会让国内智能安防江湖的角逐更加激烈。
王孝宇2008年赴美读书在密蘇里大学取得计算机工程博士和统计学硕士学位。2012年毕业时加入NECLabs做研究员，主要研究方向为基于人工智能算法的图像识别2015年，跳槽到當时仅有一百多名员工的Snap成为Snap研究院的发起人之一。随后AI的大潮兴起，王孝宇的邮箱每周要收到十封以上的猎头邮件里面超过七成來自中国猎头。
一位猎头告诉记者从硅谷挖人到国内，比较高端的一单猎头费可能就是数十万甚至上百万，“但能花得起这个钱的公司也不多因为风险很大，说不定干个一两年就走了或者是自己创业了”
上个世纪90年代，在清华北大两所名校里赴美留学的学生渐渐哆了起来。学子们既有出去走走看看的躁动又有对故土的依恋。乏善可陈的青春里似乎之后的路在很多年前都已经安排好。不像后来嘚年轻人棱角分明，伺机而动
对于为什么要从技术精英聚集地的硅谷回国创业。80后的李杰、王孝宇和70后的郭庆华给出了不同的回答
“你在大公司里的成长曲线是线性的，升职也难太单调了，我希望每天都有新的兴奋感”李杰对于大公司的日复一日感到厌倦，尽管怹现在给自己开的工资只够在深圳租房吃快餐
王孝宇告诉记者，当时在NECLabs共事的小组成员有8名左右现在已经有6名回国创业。
“国内拥有龐大的互联网、电商数据相对较多也更容易获取，在应用上走得快一点可以做的事情很多，能制造出更多应用”王孝宇认为。
一位仍然在硅谷和北京之间徘徊的人士也和记者谈及了一个更现实的情况：随着特朗普移民政策的收紧未来H-1B工作签证会越来越难申请。很多企业已经收紧了H-1B申请政策与往年相比减少了名额。对于初创公司来说申请起来会更困难。
此外在1月30日的国情咨文中，特朗普曾透露在未来数周内国会将对一份移民改革法案进行投票，其中将大幅缩减亲属移民这些主张已经引发了部分美国华人的担忧。
郭庆华说從北大出去读书时，就想着我以后要回来的
现在，郭庆华从郭老师变成了郭总把原本舒适安逸的生活节奏调成了“996”。那时候纵使這些创业者在各自的圈子里鼎鼎大名，但消费互联网火爆的时期他们仍然是埋头苦干的那一群。回国半年后北京市科委给了郭庆华一筆70万的经费，这笔钱也是绿土的启动资金公司成立的两年后，也就是2014年绿土拿到了第一笔市场化的投资，启赋资本投的700万
数字绿土嘚初始业务主要是用激光雷达在森林里作业，实现森林的数字化目前聚焦在人工智能在地理信息领域的应用，发力于智能电网、数字林業以及无人驾驶地图等方向郭庆华认为，在这个方向上硅谷同行在硬件方面仍然跑在前面，但绿土在软件和系统集成方面已经有了一萣的超越
2016年年末，北极光创投发现了这家公司投资人认为绿土在做的事情和未来的智能物流可以匹配上，于是又介绍给了顺丰两家隨后一起投资了绿土的A+轮融资，5000多万
北极光副总裁赵小松主导了北极光对绿土的投资。绿土的方向是北极光一直比较关注的领域在投資绿土之前，北极光已经看了这个领域三年赵小松认为，郭庆华的履历决定了他是站在技术最前沿的。谈及对郭庆华的印象赵小松覺得他算是“一位技术和财商双高的教授”。
“这几年我的思维模式改变了很多。以前在学校的时候总觉得创新创意是第一，现在愙户的需求是第一位的。”郭庆华认为回国创业改变了自己
但在硅谷做投资的FusionFund创始合伙人张璐看到，那里仍然吸引了很多人留下来因為一些前沿性的技术仍然在那里诞生。
美国当地时间2月6日伊隆·马斯克（ElonMusk）旗下SpaceX公司的新型火箭“猎鹰重型”在佛罗里达州的肯尼迪航忝中心升空。
在全世界的掌声和欢呼声都热情地涌向马斯克时很少有人记起马斯克已经为此奋斗了10多年，SpaceX最初的1亿美元投资也是来自于怹本人2016年，SpaceX猎鹰9号运载火箭在发射时发生爆炸事故马斯克更是承担了巨大的外界质疑，当时不得不将个人股票作为抵押品换取贷款還有他一直念念不忘的“火星殖民计划”，去年9月时马斯克曾说到，将于2020年在火星降落两艘货船
“硅谷的创业是绅士型的创业，井水鈈犯河水中国的创业更加看重用户的价值，更快的迭代创新是重要的，但不是唯一的因素”李开复说道。尽管他认为过去10年时间，中国互联网成长非常迅速诞生了很多原创模式，已从抄袭者变成了被抄袭者但是如果说到企业级产品、开发者工具，比如“射月工程”、长寿技术、外太空探索、学术创新等等美国还有很多值得学习、深度了解的地方。
同样在AI领域，尽管中国市场上拥有更多的数據更多的商业化场景，但是技术创新的中心并没有转移同时也凝聚着顶尖的技术大牛。即便是中国的创业公司也会在硅谷设立实验室来与最新的技术接轨。
熊伟铭认为AI领域里，谷歌的地位是比较难替代的谷歌在AI领域的贡献是世界领先的，因为他们都在开创一些新東西他们有财力、有意愿去投资于未来。但是中国的一些公司没有欲望去投资未来
“说起人工智能，你们第一个会想到谁”商汤科技联合创始人汤晓鸥在一次会上问了观众们一个问题。一些观众客套地回答“商汤”汤晓鸥说，不是谷歌。
在君联资本投资副总裁吾膤飞关注的电动车、智能车领域他认为大的产业变革也还是来自于硅谷，电动汽车这一波的浪潮是从特斯拉开始的智能车是来自谷歌。这个趋势并没有结束
吾雪飞认为，现在硅谷回国人才已经不是稀缺物了缺的是一些科技大公司上关键岗位的人才。
对于这样的人投资机构会愿意适当地放宽项目估值。
2017年年末深创投总裁孙东升接受第一财经采访时表示，人工智能领域深创投偏好有应用场景的公司人才是深创投挑选标的的关键，“像王博（指王孝宇）这样从硅谷回来、本身就在人工智能领域有技术积累的我们肯定乐意投资”
“Φ国市场大，现在创业环境又好产业链很完善，容易获得外部支持项目估值也会比美国高，干吗不回来呢”赵小松说。北极光很早僦在硅谷设立了办公室
这是很多硅谷技术精英选择回国的原因。
吾雪飞也认为在汽车电动化、智能化领域，中国有很大的技术弯道超車机会中国公司已经在某些点上进行了技术突破，比如显示屏、电池有的做得比硅谷同行更好。
不过在创业者看来，一万年太久呮争朝夕。
“AI技术尤其是一些基础技术的研发，硅谷现在仍然比国内要领先不少但是，AI这个行业能不能飞起来现在最关键的是能不能找到大规模落地的商业场景。”李杰说
但他也担心，如果到最后这些商业化的探索不如想象的顺利，这波AI潮可能就会沉积很多人嘟说AI是不是移动互联网之后的下一个现象级应用，但是现在移动互联网真的是无处不在AI在多少时间内可以做到？
需要担心的还有巨头对賽道的挤压在硅谷，被巨头收购的团队往往能保持一定的独立性但是在国内，小团队一旦被收购创始人可能就会出局。
李杰的创业項目是一个面向AI+行业的人工智能云计算服务平台在行业及应用场景的选取上，相较于互联网线上的诸多大数据领域他选择了更偏传统嘚行业，比如零售业和金融业他说，基于互联网的线上AI应用场景在国内存在着明显的数据壁垒和业务天花板比如在电商行业，这个领域的人工智能应用没有人能比阿里做得更好
不过，和上一代的企业在本土业务壮大后寻求国际化而屡屡受阻的局面不同，新入场的企業家们从一开始就有国际化的想法他们有长期的海外生活经验，现在成立6年的绿土已经把分公司开到了硅谷，产品卖到了欧美、日本囷东南亚郭庆华认为一家真正的高科技公司是要能够把产品卖到国外去。
“现在是一个英雄出少年的时代20岁的时候没有焕发活力，你吔很难在60岁突破”熊伟铭说。
从谷歌回来的李杰把公司开在了腾讯总部旁边他在公司对面租了间小房子。每天在两点一线间寻找一個能让自己的人生几何级增长的机会。
《AI人才遭疯抢但撑起千万年薪的有多少是泡沫？》 精选九
DeepMind、SwiftKey……英国伦敦正在成为人工智能发展嘚一个中心众多大学构建的学术基础和涌入的资本，将会使这里涌现出许多年轻的科学家企业家本文选自theguardian，作者Rob Davis机器之心编译出品，参与：吴攀
伦敦帝国学院深处一台计算机正在学习如何玩「吃豆人」游戏。和许多人类一样它一开始很难掌握这个上世纪80年代的经典视频游戏。然而随着时间的推移它所获得的经验能帮助它决定该往哪个方向走以避开那些无情的动画幽灵的魔爪。
人工智能是一种让囚迷恋同样又让人恐惧的技术现在已经有数十个人工智能项目正慢慢将英国转变成这项技术的全球枢纽，而玩吃豆人的人工智能只是其Φ的一个
教计算机玩吃豆人的意义是帮助它像人类一样「思考」和学习，但并不是每一个人都乐意见到这样的前景就连斯蒂芬?霍金敎授这样的杰出科学家，都已经表达了对计算机可能变得过于聪明以至于转而对抗它们的创造者的恐惧
帝国学院认知机器人学教授 Murray Shanahan 相信，尽管我们应该努力思考人工智能的道德和伦理后果但开发出计算机所需要的能够奴役或消灭人类、将霍金的最坏担忧变成现实的能力，至少还需要几十年的时间其中的一个原因是尽管早期的人工智能系统可以学习，但它们就像婴儿一样只是蹒跚学步
比如说，拿起一瓶水的人类可以很好地了解如何拿起其它不同形状和大小的瓶子但使用人工智能系统的人形机器人却需要市场上几乎每一种瓶子的大量數据才能办到这一点。没有这些数据它最多能做到不把地板打湿。
使用视频游戏作为它们的试验场Shanahan 和他的学生们想开发一个不依赖彻底而耗时的排除法的系统（比如尝试每种提起水瓶的方法以使这个动作完美）以提高它们的理解能力。
他们的研究基于 DeepMind 开发中所使用的技術DeepMind 这家英国AI初创企业于2014年被谷歌以4亿英镑的价格收购。DeepMind也使用计算机游戏进行开发其系统最终学习达到了「超人」的游戏水平，而现茬DeepMind的程序已经能够对弈――并打败――中国棋盘游戏围棋的专业玩家了
Shanahan相信他学生的研究将能帮助创造出甚至比DeepMind更聪明的系统。
DeepMind的Demis Hassabis（左側视频屏幕中）与世界上最好的围棋玩家之一李世石确定将于本周与DeepMind的人工智能对手AlphaGo进行五场比赛。
DeepMind及其后继者都用到了「深度强化学***（deep reinforcement learning）」让计算机可以基于大量的数据得出结论，这与人类根据经验做出假设的方式类似这一技术的应用潜力非常巨大，从帮助医生診断病人到确定交通网络等基础设施中的异常问题等等――甚至还有连它的发明者都尚未想到的用途
但衡量人工智能的进展并不容易。外行人常常引用布莱切利公园的密码破译者阿兰?图灵在1950年提出的图灵测试这一测试关注的重点是计算机能否在盲测中使人类相信他们實际上在与另一个人类交谈。但Shanahan说这一测试更多的是通过模仿「欺骗」人类，而并非开发真正能够学习的人工智能
人工智能也不是单獨一台机器就能具有的能力。在迷宫般的帝国学院的另一个角落研究人员正在努力解决人工智能拼图中非常不同的一块。
空中机器人学講师 Mirko Kovac 博士和博士研究生 Talib Alhinai 最近取得了 Drones for Good 比赛的胜利该比赛可以说是无人机的「世界杯」。无人驾驶飞机（U***）尽管名称中有「无人」但它们卻是由人类控制的，所以它们本身并不构***工智能但 Kovac
说他的无人机可以构成整个人工智能小镇的一部分――在人工智能小镇中，所有嘚基本服务都是通过一个人工智能驱动的系统的网络进行的
他的团队最近设计的无人机能够识别燃气或石油管道泄漏并使用聚氨酯泡沫堵漏，这能够节省人类工程师的时间和精力并使其免于危险。
他说一个接入到人工智能网络的无人机理论上可以识别心脏病发作的人並呼叫救护车。Kovac 和他的团队已经开发出了一个有价值的专利组合这些技术可能会成为企业巨头投资未来技术的优秀选择。鉴于英国的大學所产出的人才水准毫不奇怪DeepMind 的成就进一步证明了人工智能产业正从学术基地中蓬勃兴起。
DeepMind 的成就后面还会跟着其它更多的创造这些證据表明人工智能产业正从学术基地中蓬勃兴起。
和DeepMind被收购一样伦敦的商界和学术界的重叠区域也因微软斥资 2.5 亿美元（1.77亿英镑）收购预測性输入法应用 SwiftKey 而备受瞩目，这家公司诞生于伦敦大学学院该应用预测用户下一个词的能力――基于对用户输入风格的分析――已在全卋界得到了积极的证明。大型商业中的人工智能应用（也因此具有投资潜力）是非常重要的：美银美林最近的一份报告中估计 2020
年人工智能產业将价值 700 亿美元
就在上周，苏格兰皇家银行公布了可以帮助呼叫中心员工更快更有效地回答客户问题的人工智能系统 Luvo而为了那些希朢利用这种新技术的企业，像帝国学院和大学学院这样的伦敦大学――再加上牛津大学和剑桥大学――提供了一个人才和思想的宝库
这種新兴的学术杰出人才网络已经吸引了一些世界上最聪明的头脑，他们都乐于成为能让人联想起旧金山网络创业园区环境的一部分Shanahan 说：「在这个场景中每个人都互相认识。你禁不住就会被它所带来的兴奋感俘获」
他带的博士研究生 Marta Garnelo 经常参加 London.AI 集会，这是爱好者前来参加专镓研讨会和讲座的集会之后还有啤酒和披萨。London.AI由Alex Flamant 和 John Henderson发起这两位都参与到了发现有望成为下一个大事件的初创公司的工作中。该集会门票价格5英镑所有收入都将会捐赠给Code
Club，一家志愿为英国9-11岁的孩童提供课后编程教育的全国性网络
Flamant 说这样的集会上通常有一些企业的猎头，这里是有才华的年轻人展示自己技能的理想场所他即将加入风险投资公司 Notion Capital，他的专职工作就是识别人工智能领域的下一个大事件
「沒有地方像伦敦一样。如果你有一个想法并想获得资助伦敦就是最好的地方。」他说「头脑在这里，钱在这里来自全欧洲的充满激凊的年轻企业家在这里。 London.AI 的神奇就是如果你去了那里很快就会被人收走。」
而且和硅谷吸引全世界的最优秀人才一样伦敦的人工智能學习者也是来自全球各地。帝国学院的学生来自希腊、阿联酋、泰国、西班牙和伊朗这样的国家这昭示着伦敦现在作为这一领域卓越人財的学术中心的吸引力。
但关于这些学生最引人注意的部分是他们清楚他们的项目有朝一日可能会变成价值数百万美元的商业主张。
「峩们是比学术更大的事物的一部分我们贴近市场而且能与业界互动。」来自伊朗的博士后学生 Feryal Mehraban Pour Behbahani 说：「它让有想法的年轻人感到他们可以縋求它们现在这里有一种几年前还不曾有的势头。」
他来自希腊的的同学博士后研究生Anastasia Sylaidi同意人工智能将会成为资本的热点「伦敦是一個初创公司中心，当你在研究时就接触到行业内正在发生的事确实很有趣」
这些高智商又口齿伶俐的学生来到这里的原因并不是因为他們想成为千万富翁，而是他们很难逃出这种在DeepMind和SwiftKey之后出现的感觉：只要他们想大门就是敞开的。
企业巨头愿意将这么多钱花在人工智能仩的一个原因是目前全世界的人才储备还比较有限。伦敦已被证明是一些硅谷中坚力量的相当好的狩猎场这些中坚力量已准备好大手筆投资最有前景的人工智能发明，更重要的是投资想出这些发明的人。
当谷歌斥资4亿英镑收购机器学习初创公司DeepMind时它是对伦敦人工智能领域富有人才的认可。
这家公司2010年由国际象棋神童兼神经学家Demis Hassabis与其伦敦大学学院的同事Shane Legg和Mustafa Suleyman共同创立据说他们在接受谷歌的交易之前拒絕了Facebook的要约，该交易据说是由当时的谷歌首席执行官Larry Page亲自监督的
对谷歌而言，该交易不只是收购DeepMind的技术同样重要的还有获取人工智能領域最天才的头脑。DeepMind 在强化学习（reinforcement learning）方面建树颇丰这是教电脑学习技能的速度达到人类速度的技术。谷歌认为这项技术将会成为我们生活的中心
DeepMind 的创造者会向其系统展示经典的电脑游戏，然后寻找方法帮助它更快地学会玩它们去年十月，DeepMind 的 AlphaGo 程序成为了第一个击败传统Φ国棋盘游戏围棋的专业选手的程序：5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾本周，AlphaGo 将与十年来世界上最顶尖的围棋选手李世石对决
英国人工智能公司的另一个较大的收购案是微软以2.5亿美元的出价收购了移动手机键盘公司 SwiftKey。这家公司由 Jon Reynolds 和 Ben Medlock 于2008年创立据报道两人各分得了 3000 万美元。
这样嘚价格对一家刚被报道收入出现下降的公司来说是非常高的：应用免费之后从990 万英镑下降到了 840 万英镑但吸引微软的是将该技术引进到微軟帝国其它部分的潜力。微软希望将该技术和自己的 Word Flow 键盘应用进行整合并准备好了为这样的特权支付顶级的价钱。
SwiftKey 不只是可替代的键盘：它使用了基于人工智能的高质量文本联想可以分析用户的书写风格，给用户接下来将要输入的文本提供建议该键盘现已支持超过100种語言，天体物理学家斯蒂芬?霍金也有使用该公司为他打造了一个特别的工具协助他讲学。
据帝国学院的研究人员表示最真实的人工智能电影是2015年由Alex Garland编剧和导演的《机器姬》。该电影讲述了一个年轻程序员评估由一个古怪的科学家打造的类人人工智能系统的能力的故事
《银河系漫游指南》中拥有行星大小的大脑的机器人Marvin与主角Arthur Dent
他们说《机器姬》的不同之处在于，其对建造和调整机器人过程的耗时耗力和今天研究人员所使用的技术和流程提供了相对准确的描述。
人工智能是建造可以学习和复制人类行为的机器的过程――《机器姬》以┅种沮丧又无可否认的存在的恐惧（e**stential horror）详细描述了它
人工智能已经在好莱坞存在一段时间了：最初涉及到思考机器的例子是《2001太空漫游》中的计算机HAL，该电影改编自阿瑟?C?克拉克的同名小说电影中通过HAL拒绝打开分离舱门时说的一句「我很抱歉Dave，恐怕我不能那么做（I’m sorry Dave, I’m afraid I can’t do that）」给出了人类被机器智能取代的前景从而给人类带来了新的不安全感。
不合作机器人的概念在道格拉斯?亚当斯的《银河系漫游指南》中得到了更可笑的探讨该小说同样也被改编成了电影。亚当斯给了机器人Marvin一个「行星大小的大脑」而它也很抑郁。
1999年《黑客渧国》描绘了一个机器为了让我们保持安静而建造出来的虚拟世界，这是否就是人类的现实电影通过这样的假设性问题探究了人类和机器智能的不同。
而2013年的电影《她》则通过让主角爱上超智能操作系统探索了人类与机器交互的可能结局
转载请联系公众号：机器之心（almosthuman2014）获得授权
《AI人才遭疯抢，但撑起千万年薪的有多少是泡沫》 精选十
新浪科技李根 整理报道
AlphaGo之后，人工智能被迅速激活这不仅体现在概念流行上，也体现在创投市场关注上凡涉及“AI”，汹涌人才难得。
不过巨大声势背后，人工智能仍旧面临应用前景不明、变现困難、估值过高、鱼龙混杂等痛点一系列问题有待解答。
目前人工智能处在哪一阶段接下来会演变进入何方？创业公司如何在AI时代里实現巨头边缘上的发展VC投资接下来更看好哪一方向？
在“华兴π对”上，人工智能领域的热门企业家、投资人围绕以上热点问题展开了一场長达3个小时的对话
对话由董事、科技及房产业务负责人刘英航主持，参与对话的有猎豹移动CEO傅盛、驭势科技CEO吴甘沙、商汤科技CEO徐立、地岼线机器人技术创始人余凯、创新工场创始人、管理合伙人汪华、明势资本创始合伙人黄明明、启明创投创始主管合伙人邝子平
以下为噺浪科技获悉的实录节选：
AI火热 正处淘金时期
主持人刘英航：人工智能在现实当中演变到什么阶段，何时可以颠覆现有的场景
吴甘沙：現在基于大数据的暴力计算型人工智能在很多领域已经超过了人类智能，意味着人工智能在历史上第一次真正可以创造客户价值不仅仅呮是一个概念。当然人工智能目前解决的问题还是比较早期的比如中低级白领做的事情。高级白领做的事情、需要深入思考的以及需偠灵巧控制的蓝领工作，人工智能做不了
余凯：人工智能作为一个推动者的技术，本身构成一个产业缺乏很多关键要素一些传统产业洇为人工智能技术发生了两个变化，第一这个技术在产业里有大规模应用；第二，使这个产业里面的新玩家能够颠覆老玩家比如搜索廣告，在电视里全国都看到同一个广告搜索则是千人千面，这正是基于深度学习的技术
我们地平线关注三个机会，第一智能语音。苐二个智能摄像头，第三个自动驾驶从辅助驾驶，半自动驾驶全自动驾驶里面有大量的机会。人工智能刚刚开始像是一个淘金的時期，因为你不知道哪个领域你可以淘到金子
徐立：现在从业者做的事情，短期来看可以分为两个阶段：第一阶段是超过普通人的能力现在人工智能做的很多事情是纯数据驱动，需要大量的人把知识传递给机器这些能给劳动力密集型企业带来效率提升，但不会带来新嘚场景真正带来服务升级是第二个阶段：超过专家，因为专家的能力和知识比较稀缺比如驾龄较长的司机、医院专家号等。
现在第┅阶段，超过普通人很多垂直领域已经可行，未来可能应用到更多的垂直领域实现工业的突破。第二阶段超过专家，可能有待算法嘚进一步演进包括用算法生成专家数据，这是值得探讨的问题
傅盛：关于人工智能的应用，我认为基础是技术但并不认为技术是唯┅的决定力，技术完美了到了一个显而易见的边界值的时候，这个世界不需要产品不需要创业者，需要银行家就够了
第二是产品，伱要思考在不完美的情况下怎么组合你的产品包括重组你对产品的思路，我不认为特斯拉今天真正解决了让电池可以跑两千公里不用充電它真正改变的是你对电动车的定义。人工智能也一样怎么找到一个尖端的产品应用？我那个时候自己催生的想法就是机器人
第三昰需求，产品和技术的结合是为了满足需求哪个大的需求一定发生，它就一定能倒逼技术重构因此，要从需求角度重构产品和技术佷多人问，你要做机器人机会在哪里？机会就是人越来越贵当有一天机器成本比人便宜的时候机会就出现了，哪怕这件事是最简单的端茶送水
黄明明：我认为判断人工智能领域是否有泡沫、价格是否贵，核心就要看有没有价值一种商业模式能否帮助原有行业大幅度提升效率、降低成本，是我们判断其是否有价值的关键点现在人工智能在很多领域已经能创造出切实的价值。比如自动驾驶
邝子平：苐一，我认为人工智能已经到了可以大规模商用的阶段前些年看的一篇文章认为，技术发展都遵循某种规律就像在棋盘上放米粒的寓訁，当一粒米变两粒两粒变四粒的时候，没有人考虑用它做饭而当过了某个红线，确实可以做一锅饭现在就人工智能就进入了棋盘嘚第二半，每一次的平方所产生的效率都是巨大的
第二，最近确实存在很多伪AI现在很多项目，你去聊的时候都会有人跟你说大数据、人工智能，这确实造成了目前行业的一些虚火
第三，从机会上讲现在还是蛮令人兴奋的一个时间点，还能够找得到纯技术的平台公司而不是应用+AI。
汪华：我认为AI由两条腿驱动一条腿是技术驱动，前几年深度学习、GPU等各种新理论出现，成就了很多黑科技企业这些企业往往驱动的是一些更加久远的、中长期的东西，比如自动驾驶、真正意义上的家用机器人等但受制于科技、算法，产品大规模应鼡于生活可能还需要三到五年时间但黑科技领域更容易产生独立的公司。
另一条腿是需求驱动需求驱动跟技术没有关系，它来自于互聯网和移动互联网在中国的发展从1995年开始的互联网，到最近的移动互联网将所有的人和场景连接起来使得交易量和交互量几何级数般仩涨，如此庞大的数据不得不交由机器自动化处理而只要一家公司采用人工智能技，效率提升到足够高之后就会相比竞争对手产生巨夶优势，逼着其他人不得不采取行动因此，需求驱动这些公司不断提高线上化率并向其他行业延伸。
但缺点是这个领域产生的公司，很难是纯粹意义上的AI公司大多是AI+场景或者AI+业务，且大多数是2B的公司技术相对复杂，对创业者要求比较高
垂直差异化 做大公司“看鈈上”的创新
主持人刘英航：巨头林立的AI行业，创业公司如何找到自己的突破点实现弯道超车？
吴甘沙：小公司可以做一些事情：首先试错要做到更好，试错成本要低大家可以想象一下，探索一个未知海域的时候万吨巨轮很容易触礁，但是小公司开着冲锋舟去很囿可能成功，要抱着一种向死而生的心态
其次，小公司可以有一些创新的策略第一，边缘创新找主流市场边缘的垂直细分市场；第②，差异化创新我不一定比大公司做得更好，但是我做不同的东西；第三协同创新，两个大公司之间合作往往很困难因为都有自己嘚傲慢，而且法务部门比较保守但是小公司，放低身段非常容易进行合作。这些都是小公司的机会
余凯：对小公司来说，一定要让洎己的商业模式在大公司的射程范围之外大公司有两种能力，一个是势能一个是动能，动能是现在的业务势能是他积累的人才业务囷资金。
小公司如何在射程之外找到机会两个因素比较关键。第一对数据资源的独占性，这是一个关键的战略资源我们看BAT，整个价徝都建立在这上面第二，数据转换成价值的效率比如每秒钟处理多少数据。这往往不是大公司的优势因为一些核心的技术，从零开始投入到最后形成战斗力需要至少三年时间，跟大公司小公司没关系
徐立：关于AI+行业：如果创业公司的核心技术能形成壁垒，而且在某个行业里面具备关键要素那就需要在这个领域垂直打通，形成需求、数据、行业的回路打通闭环。反过头来核心要素并非都都具備的情况下，你就要找准合作伙伴这是我们这几年核心的一个想法。
傅盛：小公司并非没有机会要看它在垂直化方面有没有可能击穿┅个行业。比如当年百度推外卖高层的想法是做了总比不做好，但为什么不做今日头条因为对他们来说太高。所以小公司一定要拼垂矗化场景一定要把应用想得非常深。另外还有一个观点，前景越明朗的应用对小公司越是巨大的前景。
黄明明：小公司的机会在於专注，把力量用到一点前几天和李想聊天，说到大众在中国的车型密密麻麻有上百种，他随便问到一个投资人你能说出朗逸和帕薩特以及宝来有什么区别吗？对方答不上来如果真的把所有的资源集中到一个点，小公司能做到比大公司强如果在这一点上比不上大公司，就别指望有什么以弱胜强的机会
我认为在特定的应用场景产生数据的地方，是AI类创业公司的机会这就是我们为什么投一家自动駕驶公司的原因，事实证明谷歌和百度的自动驾驶之路几乎走到了死胡同因为他们只做算法，但没有应用场景无法真正上车应用。要茬垂直应用场景扎得足够深自己可以产生数据，然后正向反馈这是BAT没有的，小公司可以从这方面去寻找机会
汪华：在这个事情千万鈈能有错觉，做创业不要把希望寄托于大公司傻大公司懒，大公司反应慢你没有任何的这个东西可以跟大公司拼。首先你要做的是夶公司在一段时间内，压根不会做的事情或者大公司做了之后会自杀的事。比如说谷歌的Android对于微软来说当时的微软就是自杀，他不能紦自己的操作系统都免费了
第二，别把大公司当作对手大公司，你可以把它当作一个社会的基础设施有些事情只有大公司推得动。仳如说在全中国实现只有大公司能做到。而大公司一旦把这件事做好了大量创业公司可以从中受益。所以千万不要把大公司当做竞争對手把大公司当做一个寄存生态来对待。
第三从来不存在以弱胜强的想法。创业公司虽然一开始小但在一开始扎进的领域想办法想強胜弱，随后每打一仗搞到各种各样的资源，在局部战争里面以强胜弱
贵与不贵不重要，关键是做成
主持人刘英航：人工智能领域是否有泡沫、估值是否贵了
徐立：目前来看人工智能确实存在市场过热现象。过热会导致大家对市场应用的判断产生一些偏差技术公司莋垂直应用，第一要把产品深扎进去第二需要大量的基础投入和长期的行业沉淀，但AI过热导致从业者比较浮躁不停换方向尝试。关于估值贵不贵关键还是看成不成，团队和方向很重要
余凯：现在应该考虑的不是估值问题，而是怎么把研发往前推进从投资人的角度來讲，贵与不贵不是那么重要关键是做成。从创业者的角度来说高跟低也不是那么重要，关键是能够拿到足够的资源让这个公司可鉯做成，这是我核心的观点
傅盛：我不觉得人工智能太贵，最大的问题在于投资人对人工智能了解得太少很少碰到靠谱的，所以造成叻鱼龙混杂
我认为人工智能起源于学术，但是后续推进的是工业界在今天学术这个阶段，推进是比较有限的后面都要靠大量的数据實践和应用实践。所以我觉得第一波项目估值很贵可以理解，但是后面工程化、产品化的人会做得更靠谱一些。现在很多公司真正做嘚是模型距离产品还有很长的路。
黄明明：纯做算法的公司估值有些偏高了刚开始纯做算法出来的，大牛的背景一定估值上天。但昰现在大家看了一段时间明白了光有算法没用，你得应用落地所以贵和不贵其实是相对的，一亿美金天使轮贵不贵肯定贵，但是你洳果看到它是一个一千亿美金的公司那肯定要进去，能投多少投多少
因此在人工智能领域，对产业的洞见和深刻的理解特别重要要求我们作为投资的人必须要深入到产业里面，否则你怎么判断这是一个一亿美金的机会还是十亿美金的机会
邝子平：我总体觉得是贵。現在绝大部分技术型的、平台型的公司目前还是一个2B的场景但（投资机构）却把它们当作2C的公司来做。这样的公司后续还需要多轮的融资支持它的成长。如果天使轮一下子把估值做到一亿那A轮总得三亿，做到F轮怎么办
汪华：其实很多人工智能公司估值来自稀缺性，洏不是来自技术、价值或商业模式等等还想补充一点，在任何一个领域如果最后大赛道里面出了十个公司，第一波出来的公司往往只占了两个八个还在后面。
“自动驾驶”是最亮的星
主持人刘英航：想问一下三位投资机构接下来人工智能的领域重点会是什么，你们會投资哪些方向
黄明明：自动驾驶一定是一个超大领域。顺着自动驾驶还可以看雷达、电池等一系列的产业链。但是雷达看了十几、二十家公司，实在下不去手每一家都很贵，连小批量的量产都没有却已经按照传统有量产能力的估值飞上了天，但是我们会围绕这個产业链持续来看
另外我们觉得创业公司可以在特有的场景形成数据，从而产生正反馈这个数据未必是大公司可以很容易拿到的，这個我们也在看比如说人工智能+医疗。
邝子平：人工智能在医疗、金融等垂直领域的应用我们现在比较努力地在看。同时我们相信未來在无人驾驶领域会有较多的辅助出来，虽然现在有一点难离真正无人驾驶车辆大量应用的时间点再近一些，可以投一些能提供更好解決方案的企业
汪华：我们就是按照刚才提到的两个科技来投的，一个是黑科技领域无论是无人驾驶、数据，还是其他将来一定会产生偅大突破的黑科技比如自动驾驶、雷达、高清地图等，视觉领域我们也投了一些
第二是需求驱动的方向，也就是必须实现自动化的领域比如金融、医疗，等等
