“我认为未来 10 年出现最多独角兽的领域，肯定是人工智能领域。”创新工场创始人李开复在 36 氪主办的 WISE·2016 独角兽峰会上如此说道。
在他看来，未来世界上 50% 的工作都会被人工智能所取代，比如翻译、保全。人工智能如今已经可以在人脸辨识上比人精确 20 倍，因为他们已经经过了上亿张脸的训练。
他举例说，AlphaGo 战胜了李世乭、人脸辨识和语音辨识的准确率也超越了人类，这些都是人工智能发展历程的里程碑，在博弈、感知方面，人工智能的能力已经超过人类，甚至已经有了应用。不过在决策方面还需要时间。这些似乎都在宣示，人工智能的黄金时代已经到来。
李开复之所以讲黄金时代，是因为他认为人工智能创业也是需要讲时机的，他就非常生不逢时，在 30 年前就非常苦逼地在研究人工智能，然而当时的技术不够成熟、机器不够快，他们只能写写论文。
但现在有了一个非常重要的技术突破：深度学习。何为深度学习，李开复非常直白地科普了一下：你扔给它一大堆数据，然后问它问题，就会告诉你答案。
不过，这样的决策只能在特别垂直的领域做得好，而且并非什么领域都适合人工智能，那什么情况适合发展人工智能？
李开复认为，发展人工智能必须满足以下条件：
- 拥有大量资料，Google 搜索引擎拥有的大量资料就可以变成一个大脑，它的资料可以用于各个项目，百度大脑也与之类似。
- 有顶尖的科学家，如今类似的人才薪资已经被炒到了天价。
- 要有清晰的领域界限，必须要专注在垂直领域，难以跨界。
- 要有自动的标注数据、要有反馈，比如在百度每一个成功的点击，在滴滴的每一次成功的叫车，都是一个关于成功的反馈，而失败的点击和叫车，都是一次反馈。
- 要有非常多的计算量。
他同时表示，机器的错误率低、成本低，所有非常有应用潜力，如前所及，在某些领域已经开始应用人工智能，但除了拥有大量资料的网络公司，人工智能还有影响非常多的传统领域。
李开复列举了几十个拥有创业机会的领域，比如精准广告推送。其中，他认为，最先被商业化的，应该是目前拥有数据最大的领域；金融、保险、券商、智慧投顾、AI 量化基金；而对人类有最大贡献的，肯定是医疗；最后，最大的领域则是无人驾驶，他想像，未来，人们出去叫车可以随叫随到，空气污染得以改善。
对于要做人工智能创业的企业，李开复有几个建议，首先必须要有特别大的资料，最好闭环的、只有你自己有的；继而要有计算能力；要有人工智能专家；最后，他强调，必须要把年轻人训练起来。他认为，人工智能跟资安等领域不同，要培训 10 年才能锻造一位工程师，即便是应届毕业生，被训练 6 个月之后都可以成为人工智能的工程师。
因此，他相信未来人工智能最领先的国家，是技术最领先的，也是年轻人最勤奋向上的。中国在人工智能方面有极大潜力。中国在数学、理工方面有深厚的底子，人工智能领域的论文大部分出自中国人之手；中国本身的市场就非常广阔，传统企业的技术非常落后，同时无论是创业公司还是大公司都在寻找人工智能工程师；而美国的工程师很难本土化到中国。
正是因为了解年轻人在这个领域的重要，创新工场除了投资大数据、感知、感测器和机器人领域之外，还在做年轻人工智能工程师的孵化，找到全球知名的科学家带他们一起工作，为他们提供大量的资料和机器给他们训练模型。
以下为李开复演讲全文：
谢谢大家！
今天，似乎成城的安排是个接力赛，从 40 后到 50 后，我则是 60 后代表讲者。
今天既然是独角兽论坛，我希望谈一下我对未来独角兽的看法。
我觉得，未来 10 年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。另外我认为，在座的每一位独角兽，或希望做独角兽的公司，在你们公司发展中，必须了解人工智能。
这就和 20 年前的网络、10 年前的移动网络，是一样的，做为先知者是有优势的。今天我想谈一下：人工智能。
在未来 10 年，世界上 50% 的工作，都会被人工智能所取代。尤其是，这里列出的一些：助理、翻译、资安，这些工作真的都会被取代。
今天的人脸辨识，在有些场景上，已经可以做到比人 20 倍更精确的辨识人脸。那么保全还需要再辨认脸吗？海巡、柜台这些工作都可以被机器取代了。这只是一个例子，当然我们看到 AlphaGo 为什么这么厉害？是因为，它自己与自己下了很多棋。人脸辨识为什么这么厉害？因为，它们看了上亿张脸，然后从中学习。机器学习，在任何狭窄的领域，看到大量的数据，是人脑完全不能够和它竞争的。所以，这已经不是机器取代人类的问题，而是在一些人类只需要 5 秒钟思考的问题中，有大量资料的问题里面，有狭窄领域的问题里面，人绝对不会是机器的对手。而且，一个一个领域，都会被机器超越，不只是取代。
看过去的发展，从 AlphaGo 的下棋，到感知、认知，到做决策，甚至到反馈，这 4 件事情在过去 5 年，有非常非常大的进步。
这里有很多例子，由于时间今天就不多说了。我们可以看到，博弈有 AlphaGo，感知有微软小冰，决策这里有个例子是 Google 现在已经有技术，可以自动帮你回复 Gmail 了（不过在座可能没有太多用 Gmail 的，所以不像我有机会用这个功能）。汽车，从最近的特斯拉，还有 GoogleCar，发展的都非常非常迅速。因为，这 5 年有非常多技术的突破。
其实，我自己在三十多年前就做人工智能了，可是很可惜的是，创业必须要生逢其时，所以我做的很多工作，无论在对弈、语音识别、自然语言理解，很不幸的是都没有生逢其时。因为，当时机器不够快，资料不够多、算法不够先进。但是，今天够先进了。
所以，我想介绍一下，机器学习里面最重要的一个突破，就是深度学习。
深度学习，简单的理解，就是给非常非常大的神经元，用特别大量的资料充进去训练。它就可以在某个领域，在辨识方面、分类方面或者预测方面，远远超过任何过去的算法。这是过去 5 年中，所推演出来的。
这个学习的算法，特别适合特别大量的资料量。所以，当你资料量大的时候，就可以做出各种以前做不了的东西。
什么情况才能用人工智能？
人工智能不是万能的，我们在很多情况下还是远远超过电脑的。但是，下列 5 个情况的时候，人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：
- 大量的资料。这基本是千万以上的资料，所以当你听很多人说大数据（有一万个样本），都是没有用的，千万级别的数据。
- 这时候还需要顶尖的科学家，不是一个程序员、工程师就可以做的。
- 要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”，你们都能听懂，但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲，它是搞不懂的。
- 要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击、去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击、在淘宝没有购买、在滴滴没有叫到车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。
- 用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。
可能很多人说，人工智能是什么机器人、无人驾驶，这个好长远啊。其实不是的，你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候，它背后都是一个人工智能的引擎。我们在这里可以看到一些过去认为比较遥远的资料：图像辨识和语音辨识的比赛中，机器也已经超越人了。
另外是标注，把算法对进去，就会产生价值，刚才谈到的每个例子，淘宝、百度、滴滴，都是真实的人工智能例子，以后只会有更多。如果你是一个创业公司，当你的用户达到了千万级别的时候，你肯定是需要这个的，因为在你的系统里面绝对需要做一些判断和推荐，你要推荐什么商品给用户，该放什么样的广告，这背后都可以用到人工智能引擎。所以，做人工智能创业的，最好是已经有网络数据的公司。
当然，还有很多公司是没有网络数据的，这些公司也能创造价值。这就是为什么人工智能比移动网络还要伟大的原因，因为它影响了很多行业。
哪些领域会最先呢？我们认为，一定是数据最大、最快能产生价值的领域。比如说，金融领域：银行、保险、券商、智慧投库、AI 量化基金，这些领域是最快能产生价值的。
哪些是对人类最有意义的？一定是医疗领域，癌症的检测、切片，基因个性化的治疗，这些都是特别适合人工智能的领域，还有教育，等等，这里细节就不多说了。
所有的领域里面，我们认为最大的一个领域，应该是无人驾驶。这虽然可能是个 10 年的目标，但是当电动车、共享经济、无人驾驶，3 件事情同时发生的时候，人类经济会产生最大最大的提升和改变。以后我们出去叫车，应该是随叫随到，人都不需要买车了，也不需要停车场了，路上的车变少了，空气也变好了，这些都是一些会发生的很好的“副作用”。
很多人谈到机器人，我倒认为无人驾驶做出来以后，机器人就迎刃而解了。因为，当你能听、能看、能走、能动的时候，这无论是汽车还是机器人，这些技术都是通用的，感测器的价钱也会逐渐降低。
世界最厉害的 AI 公司肯定是 Google，Google 转型成为 Alphabet，所做的事情就是，当 Google 搜寻里面的引擎被提炼出来，成为一个 Google 大脑的时候，它把它用在网络，就变成 Gmail 的自动回复、变成 Google 的搜寻和广告。如果用在汽车，就是 GoogleCar，用在人的健康就成了 GoogleHealth，用在围棋就是 AlphaGo。所以，这个大脑是非常有野心的动作，它想要再创造 26 个字母，除了 Google 之外还要再创造 25 个公司。百度大脑也是一个类似的项目。其实每个伟大的网络，都应该考虑，拥有这么大的资料，是不是也像 Google 一样，用更多的深度学习，来创造商业价值。
当你要做这个产业的时候，有几个建议：
- 你要有特别大的数据，而且最好是，只有你别人没有的。
- 买很多机器，尤其考虑 GPU，所以如果要买股票，可以考虑一下 GPU 公司的股票，因为人工智能会让它快速的成长。
- 还是非常需要有特别多经验的深度学习专家。
- 最后把一些年轻人训练起来，就可以创造价值了。
为什么我特别提到最后一点呢？这点，可能很多谈人工智能的没有谈到。人工智能，它并不是一个火箭专家，或者网络安全专家，这些是学习 10 年的累积才能做的事情。一个特别优秀的数学和电脑系当届毕业生，培训 6 个月，就可以创造人工智能的价值，就可以做人工智能的工程师了。
所以我认为，最领先的人工智能国家，当然是技术最领先的、论文最领先的、应用最领先的。还有，也是年轻人，最上进、最努力、最勤奋的。所以我认为，中国有一些很特殊的机会。
这里提到几个重点：为什么人工智能崛起，中国很有机会？
前几天有一篇报导，是有一位美国人工智能的公司写信给美国当选的总统川普的。提到，美国必须正视中国在人工智能方面崛起，必须向政府提供更多的基金。这表示，这个作者看到了这几个现象：
现象 1：中国教育特别优秀的理工、数学底子，这里可以发出威力了。世界上的人工智能论文，43% 都是中国人写的。
现象 2：我们可以快速训练大批的年轻人，创新工场就在做这件事情。
现象 3：传统企业比美国落后，但是表示人工智能注入进去，就会产生很大的价值。比如，我们投资的第四范式，他在银行注入了一些他的功能，他的用户转换率就马上提升 65%。当然，我相信第四范式有很好的算法，但其中很重要的理由是，中国的银行算法非常落后，很容易帮其提升。
现象 4：在座每一个潜在的独角兽公司和快到独角兽的公司，像我们投资的美图、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能专家，帮他们提升价值，你们可能也要注意一下。这些公司在中国会比美国多，因为中国市场大，也是中国的机会。
现象 5：美国领先的公司，无论是 Google，或者微软、Facebook，在中国都会很难本土化，这都是我们中国公司的机会。
最后：有些政策方面的问题，在美国可能会很担心，每一辆车可能出的每个车祸，会比较限制无人驾驶的发展。比如说，无人驾驶最快的应用是什么？可能是在美国的高速公路取代卡车司机。但是，美国有 150 万卡车司机，他们可能都投了川普一票。所以，他们肯定会用他们的工会对美国国会或对美国政府施压，希望川普政府不要那么快推动卡车在高速公路。这每一个美国各种组织的阻碍，都是中国的机会。
这里是创新工场在人工智能时代来临的投资蓝图，其实也就是刚才讲的几件事情，从左到右：
- 谁有大数据，我们就做人工智能。
- 在语音、手势、人脸等辨识，会有很大的突破，但是自然语言的理解，可能还需要 5-10 年的时间，也就是语义方面的突破，这跟深度学习到现在为止还没有关系，未来可能会有。
- 感测器现在很贵，很多人都说 Google 做辆车要几十万美元，但我深深地相信，3 年以后，就会降下来。所以，我们更愿意投资那些，现在看起来很贵，但一旦量产，感测器价格就会下来的公司。
- 机器人，我们认为，任何有手、有脚、有眼、有耳朵的机器人都是不靠谱的。因为，我们被科幻小说和电影洗脑，所以认为任何长的像人的东西，都要跟人一样聪明，一下就让所有产品必然失败了。所以我觉得，家庭机器人长的像个人的、像科幻小说的，这恐怕还需要接近 10 年的时间。但是，一些智慧音箱，工业商业的应用，可以快速起来。
- 无人驾驶，一定是先开始辅助人驾驶，然后人来辅助机器，最后才能达到全天候的驾驶。
在创新工场，我们除了在做 A 轮、B 轮的人工智能投资之外，我们也开始在孵化人工智能的工作。孵化这个词很多人听起来会觉得，是不是租个场地、找些导师。当然，这些是很好的，但我们的人工智能孵化，是找那些真正全球知名的科学家，但是又能够动手做事的，带一批年轻人，跟他们一块工作。我们会提供大量有闭环的数据，我们会提供大量上千万人民币有 GPU 的机器，让他们快速摸索，然后创业。
我认为，这样一个特殊人工智能孵化，是有意义的。因为和移动网络时代不同，移动网络时代，我们当时和成城、和很多在座的，都告诉大家，创业成本达到历史新低，因为只要 3 个小朋友，用着 App store，再加上云端，我们就可以不要钱创业了，拿 VC 的钱一两百万就够了，但是今天人工智能创业还不行，因为这些人工智能科学家薪水都炒到天文数字，机器要上千万的价值，资料还非常难获得，要买、要换，都很困难。所以，我们希望把这些很贵的东西做好，让年轻人更有机会创业。这是一个大胆的、没有人试过的，我们正在尝试的，一个人工智能项目的孵化。
这里有一些我们投资的人工智能项目，可能比较著名的是 FACE++，今天他们会宣布新一轮的投资，做到最好的人脸辨识。包括，刚才展示的达到世界第一的视觉比赛的科学家，现在也在 FACE++ 里面工作。另外还有地平线机器人、小鱼在家，玉石科技的无人车已经开始在园区里面上路测试了，连方向盘都没有，所以完全是无人驾驶的工作。还有刚才谈到的第四范式，他们做的是金融界的人工智能。我们认为，这些公司都会创造很大的价值。
我们也在工程院孵化人工智能项目。这些已经初步得到了一些国际和中国媒体的认可，我们还在继续努力，做这方面的工作。
大家如果需要了解更多，欢迎你们发 E-mail，或者微信联络我们。我们深深地相信，在 10 年以后，我们回顾人类历史，人工智能不只是一个创业的机会，也绝不只是一个移动网络之后最好的创业机会，绝对是被认为，是人类有史以来最好的创业机会、创新机会，而且是对人类有最潜在、最大的改变，对人类生活有最大提升的一种技术。
谢谢大家！
（本文由 36Kr 授权转载；首图来源：Flickr/TechCrunch CC BY 2.0）
