12月11日，李開復以“預見2018”進行了主題分享，向黑智等媒體，總結了他的北美見聞和心得。

李開復說，人工智能發展大概有四波浪潮：互聯網AI化、商業AI化、實體世界感知AI化，以及全自動AI化。它們同時發生、沒有先后順序，但是，都會給未來經濟帶來巨大的商機。

在北美的四大AI巨頭公司中，李開復的總結是：Google有大牛優勢；Facebook做得更深，但沒有平臺化意識；微軟在試著聚攏自己的實力；“四大AI公司中，有3家不認為亞馬遜是AI公司，但其實亞馬遜是做得非常厲害的”。

人工智能的熱潮帶動了投資的熱度，李開復也認為，在過去的一段時間內，“AI項目確實貴了”，泡沫是存在的，而到了明年年底左右，會有一批公司倒掉。

此外，李開復還分享了美國AI的發展狀態、中美的差距，以及創新工場在AI領域的布局。

以下為李開復的演講內容，經黑智編輯：

人工智能的四波浪潮

AI有弱人工智能、強人工智能，強人工智能暫且不做討論，因為現在沒有基礎。弱人工智能即針對某一個領域用大量的數據、做出比人更強大的判斷，這件事情正在發生，它會創造巨大的價值。據普華永道推測的人工智能帶來的價值，最保守的財務領域，人工智能也將在2030年為中國帶來20%左右的GDP增長。

創新工場分析認為，人工智能有4波浪潮。之所以稱之為浪潮是因為它們同時發生、沒有先后順序，并且都會帶來巨大的商機。第一波是互聯網AI化、第二波是商業AI化、第三波是實體世界感知AI化，最后是全自動AI化。

“互聯網AI化”是以數據作為能源和燃料的，數據越多，發展就越快。人類有史以來，結構化標志的數據最多的就是互聯網，因此現在的七大巨頭都聚集在互聯網領域。它們在過去20年中，累積了大量的數據，也形成了這樣一個閉環：推動AI的發展→更好的挖掘數據→AI發展的更好→雇更多人→收集更多的數據。

比如說，每次我們在百度、在朋友圈打開一篇文章，在淘寶購買產品，每個行為都被捕捉和標注。我們發現淘寶廣告、今日頭條的推送越來越精準，這都是AI發揮的作用。現在這個領域創業已經很難創了，現在你在這個領域創業做新APP要靠流量，因此你將很難成為AI公司。但已有的流量公司要轉AI卻很容易，譬如今日頭條、快手。

第二波AI浪潮是“商業智能化”。除了BAT、互聯網公司，還有誰有數據？一些非互聯網公司（醫院、物流公司）。它們因為商業模式的原因，累積了一套數據，這些數據足夠大，激活后也會在商業流程產生價值。讓已有的數據產生價值，并進入商業，做得最好的肯定是金融。在這個領域，創新工場投資了追一科技。

第一、第二波的AI浪潮，是把已有的數據開發出來賺錢；第三波AI浪潮“實體世界感知AI化”則是先收集數據然后產生價值,比如安防。購物中心的攝像頭就是把真實的世界捕捉起來，用這些數據產生有價值的應用。

創新工場的OMO，線上線下融合，就是通過傳感器的普及，將世界整個數字化。這方面我們投了Face++、小魚在家、OMO典型的無人商店，還有AI玩具等。

第四波“全自動AI化”不僅要采集數據，AI還要“動”起來，譬如科幻片的機器人、無人駕駛。硬件的發展比軟件要慢很多，因此它不會很快發展起來。

現在全世界都相信，無人駕駛時代終將到來，雖然現在還未發生。我們也非常看好它，但我們關注更多的可能不是技術，而是社會將如何接受它、法律、理賠等等問題如何解決。在這個領域我們投了三個公司，方向都不同。我們深信，AI一定是在采集大量的數據基礎上，實現技術迭代。我們投的公司都是快速上路采集數據的公司，比如說馭勢科技現在在做景區、機場等環境下低速的無人駕駛，“跑”起來，采集數據。

而這四波AI浪潮累計起來，對人類的價值將是巨大的。

AI的應用需要五個條件：海量數據、客觀標注、單一領域、超大計算量、頂尖的工程師。

AI不能跨領域，大的計算量還需要很厲害的人去調整數據。因此無論是做科研，還是做一個應用型公司，都要解決這幾個問題。

AI目前最大的挑戰，一個是平臺化，另外一個就是GPU的性能。

過去5周里，我去美國跑了一圈，見了一些投資人，Google、Facebook等互聯網巨頭，也和深度學習的三位巨頭Hinton、LeCun、Bengio進行了交流，了解了一下美國的AI狀態。現在就分享一下我的見聞。

在美國，我看到了一件非常有意思的事情：美國AI工業界，普遍認為AI有巨大的價值——機會巨大、價值巨大、責任也巨大。責任巨大是因為AI未來面臨很多挑戰，譬如安全、隱私以及AI帶來的失業問題。關于AI毀滅人類的言論，我認為絕對過激了。但是，有意思的是，美國幾大巨頭只講人類未來非常美好，仿佛AI只有好的一面，沒有壞的一面。譬如他們說，AI只有取代一些工作，人類經濟才可以增長，而不認為存在失業問題。

現在美國的AI公司只想開開心心地掙錢，不想承擔輿論的指責。

美國有四大AI公司。其中三家（Google、Facebook、Microsoft）并不認為亞馬遜是AI公司，但事實上亞馬遜做得非常厲害。微軟在試著聚攏它的實力，但AI做得最好的是Google。現在的共識是，如果說全世界有100個AI高手，那么至少有一半在Google。谷歌有Jeff Dean，有李飛飛。谷歌做AI的三個部門（Google大腦、Google云、DeepMind）是在合作加競爭的狀態下往前沖，但彼此因為商業利益、研究基礎的不同，往前沖的規則又不太一樣。在這個基礎上，它們可以做相對不用恪守谷歌傳統規則、價值觀的一些事情，但不是說它會做壞事。大家對谷歌的實踐能力、力量以及特別巨頭的數量，都非常尊重、甚至畏懼。

Facebook的深度研究非常精彩。Facebook不僅有AI研究部門，還有AI產品部門。這兩大部門都在做頂尖研究，同時快速推廣研究在Facebook的使用。但Facebook沒有平臺的策略。平臺Google是最強的，Facebook卻好像沒有特別大的平臺意識。

總體來說，這幾家公司各有優勢。在大牛方面Google是領先的，Facebook則做得很深。

此外我還見了三位AI大牛，他們對未來AI再上一個臺階的樂觀超過我們的想象。AI再上一個臺階是什么意思呢？我們嚴格看待今天AI的能力，其實大部分還在做判斷、識別、預測、分類這樣的決策，但人的智慧則是在思維、邏輯、對話、理解、交流上特別重要。其實我們很多現在的AI應用都跳過了這些，我們眼睛能看到什么東西，弄起來再說，而并沒有很深地去想：我要從這個地方開車到那個地方，我要策劃各種東西，我碰到什么狀態怎么反應，那個人的計劃什么，發生什么事我應該怎么樣……這一整套更深的思維，而不是“判斷是什么”，然后“怎么做”。而這三位大牛，則在很多場合中，對其抱有樂觀的態度。

這其中的原因，可能一方面代表著深度學習已經足夠成熟、可以讓業界發揮它的工程力量，讓它產品化、工業化、市場化；另一方面，由于學校研究機構沒有企業那么多機器，數據量也不足，那就不搞人臉識別、語音識別；此外，我體會到，他們三個人最重要的意思是，要突破人工智能，不能糾纏于“面前的東西是貓還是狗”這樣的問題，我們需要更深層的智慧。他們懷著一定的責任感，想要繼續把技術推到更高的層次。

而我們面臨的，是一個分水嶺。這里有三部分。把已有的技術產品化，BAT這類公司都會去做。第二批人在研究如何讓深度學習更好，譬如用增強學習、遷移學習，可以在更少的數據量的基礎上，判斷得更精確，能夠實現機器的自我學習等等，在已有的基礎上一小步一小步地推進。這其中的大部分工作是在科研界進行。第三部分就是我們真的要思考人類的智慧是怎么來的，怎么能夠繼續做下一個深度學習。

從歷史角度來說，我們應該慶幸，人工智能能夠百花齊放，進入各種領域。如果問過去50年，人工智能哪方面的價值最大？那我認為，深度學習占了50%。那么下個階段，我們是不是能繼續研發，將人工智能帶進更接近人類智能的狀態？

下面我想講一下中美在AI方面的差距。其中在AI人才方面，中美差距很大。這一方面有的人會感到絕望，但目前中國的學術水平在不斷上升。我們也在跟教育部、高校溝通，培養更多的年輕的AI工程師。

另一方面，中國相比美國，有更大量的數據。我國的移動互聯網、共享單車、移動支付……這些新業務產生巨大的數據，可以推動做出更好的AI。因為AI吃數據，大量的數據推動很棒的技術。未來創業速度更快、產生數據更快，應用AI機會更多，AI也成為了投資風口。

最后一點是政府推動AI發展。我國在2013年人工智能發展規則上，清晰描述在2020年要跟上全球AI技術應用、2030年要成為全球主要的AI創新中心。無論是雙創帶來八千家孵化器或高鐵在6年成為全球最大的高鐵國家，中國的執行力非常強。在十九大演講中，人工智能也是非常重要的環節，因此我們非常看好中國AI的發展，但肯定存在AI泡沫。

美國也有白皮書，但是談更多需要思考的問題，問題放在桌面上，而不是當作一個任務實現。

雖然中國的政策、數據很先進，但美國的科技還是領先。因此，我們希望可以連接中美，把看到有希望的技術帶回來。

創新工場成立于2009年，至今已經8年了。2009年正好處于互聯網時代、移動互聯網交界口，我們堅決認為科技創業的力量剛剛開始，因此我們成為了看互聯網VC，后來越來越多的公司參與進來。我們也逐漸在上海、硅谷、深圳創辦了辦公室，還成立了人工智能工程院。

8年來，創新工場投資的輪次和金額差別很大，但我們的本質出發點沒有變——我們要成為最懂技術的投資人、為創業者提供最棒的服務。最初創新工場投了很多天使輪，后來逐年越來越少，目前天使輪只占小部分投資，主要投資A、B輪，做早中期投資。

此外，我們的投資方向與過去也有所調整，調整的主要原因是我們要發揮出我們的技術優勢發揮，更好的布局賽道，用更好的方法，幫助幫助創業者成長。目前，創新工場管理資金規模已經超過百億規模。

創新工場的優勢是我們能更好的預測趨勢、在藍海成為紅海之前，重點投資。在2016年人工智能浪潮之前，在一點不熱2012年我們就投了項目、2014年投最多。因此進去的足夠早，我們當時投的項目回報非常好。為了擴大影響，我們還橋架中美以及建更大的場地。

在AI領域我們有很懂技術的投資隊伍、提前布局AI賽道。我們還建立了AI工程院，做商業人工智能解決方案，做AI+項目，幫助創新工場判斷項目、判斷AI。此外，我們做全世界人工智能的競賽、教育，幫助推動AI的產業。我們在美國辦了頂級科學家的交流會，在美國做了很多的投資案子。

目前創新工場的每一個領域都有投資負責人，Peter加入領導黑科技團隊、美國合伙人主要是引導機器人團隊、我和汪華主要看無人駕駛、郎春暉負責金融。目前，我們主要看現階段3到5年成熟的技術，10年之后的技術我們非常謹慎的投資。譬如自然語言理解。很多人都說說自然語言理解突破了，現在我告訴大家目前多領域、人類1/10人類自然語言理解離我們很遙遠。

創新工場在踐行VC+AI的概念。我們相信AI會讓世界更美好，我們也愿意分享AI所帶來的機會、挑戰。

問：現在很多投資人覺得AI項目估值都太高了，那你認為，當下的AI有泡沫嗎？

李開復：AI項目確實貴了，中國的項目是硅谷的一倍，AI項目是硅谷的一倍，我們說真實的AI，不談忽悠，忽悠可能一文不值。硅谷是東岸、加拿大的一倍，確實單個AI項目估值很高。是不是估值比硅谷貴一倍就不合理？其實不是，也看領域。但是整體高一倍確實有點過高。

AI項目（融資熱）是今年上半年開始的，融資差不多夠18個月花，明年底估計有一批公司倒掉。

問：你如何看待中國缺少頂尖AI技術人才，因此很難出現原創性的技術創新這個問題？

李開復：我們把AI分為三類：一是做操作、但不懂細節就可以實現的AI，這類中美是一樣；二是能夠在現有理論基礎上做一些延伸，譬如把深度學習做一些算法，這方面美國領先一些，但中國成長也很快，可能兩三年就可以趕上了；三是突破式地做前人不可想象的東西這樣的人，中國和美國特別巨大。除非教育的進步，否則這個落差很難追趕。