首先做個(gè)測試，大家能猜出來這是什么嗎？

這個(gè)儀器被制造于2008年，當(dāng)時(shí)還沒有手機(jī)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。

當(dāng)時(shí)，我剛做完手術(shù)，醫(yī)生囑咐要在床上躺一周，不能起來。這種情況下，大部分人可能每天躺著睡覺、休息、吃藥、吃飯、跟家人說話，但我更想工作。所以，我想出了一個(gè)很獨(dú)特的方法，把電腦掛起來，這樣，我就能把鍵盤放在肚子上工作了。那一周的康復(fù)我過的非常充實(shí)，沒有少掉一秒鐘的工作時(shí)間。

我想，在座的都是成功人士，對工作也非常執(zhí)著和投入，是能理解我這種狀態(tài)的。除了這個(gè)案例之外，我還做過一件讓自己非常慚愧的事。

在我大女兒出生那天，我要去給當(dāng)時(shí)蘋果的CEO，John Sculley，做一場關(guān)于人工智能、語音識別的報(bào)告。報(bào)告在下午1點(diǎn)鐘，而我女兒到10點(diǎn)半還沒有生出來，也沒有要出來的跡象。當(dāng)時(shí)我心中就在打鼓：如果她不出來，我怎么辦？我是繼續(xù)陪伴我太太等到女兒出來呢，還是去做公司的報(bào)告呢？我的同事不斷打電話催我：“開復(fù)，只有你講話，語音識別程序比較識別的出來，你得來做報(bào)告。”我說：“可以，不用擔(dān)心，我一定會(huì)到。”

其實(shí)，那時(shí)我心中已經(jīng)做出了決定——如果到11點(diǎn)半，女兒還沒有出來，我就不等了。非常幸運(yùn)的是，我女兒很配合，11點(diǎn)鐘就出來了。于是，我們趕快拍了這張一家三口的合影，我就回公司做報(bào)告去了。

報(bào)告結(jié)果非常好，語音識別被CEO認(rèn)可，隨后我在TED舞臺上做了演講、華爾街日報(bào)的一位首席記者也寫了一篇文章、蘋果的股票也因此大漲了兩三塊錢。

那時(shí)，一方面，我非常歉疚，覺得有這樣的念頭就是不對的，沒有真的將家人放在心中最重要的位置，而讓工作狂心態(tài)占有了一切；但另一方面，我當(dāng)時(shí)真的認(rèn)為自己在人工智能方面做出了巨大突破，而這個(gè)突破是可能改變世界的。

人工智能的發(fā)展

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三段時(shí)間，而當(dāng)時(shí)的我們正處在統(tǒng)計(jì)主義這段時(shí)間。

第一段：符號主義，也叫做專家系統(tǒng)。

就是說我們?nèi)ニ伎肌叭绻@樣，就那樣”。一個(gè)讓專家把所有做決策的方法全部寫出來、輸入電腦、使電腦按照專家的編程運(yùn)行的系統(tǒng)。但這個(gè)系統(tǒng)并沒有成功。

第二段：統(tǒng)計(jì)主義。

剛才講的我當(dāng)時(shí)在蘋果做的人工智能、就是用統(tǒng)計(jì)的方法。當(dāng)時(shí)，我們認(rèn)為，用大量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練模型，來做語音、視覺等工作，是可以成功的。然而，雖然我們希望能夠做出偉大的發(fā)明，我們也登上了華爾街日報(bào)，但在1993年，統(tǒng)計(jì)主義驅(qū)動(dòng)的語音識別技術(shù)還是沒有成為主流。

今天，深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)出來之后，我們知道語音識別是可以更好的工作的。對此我非常郁悶。因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)的算法與今天的其實(shí)沒有差那么多，區(qū)別只是，海量的數(shù)據(jù)和算力將我們的算法大大增強(qiáng)，結(jié)果就是將識別的準(zhǔn)確率從當(dāng)時(shí)的70%、80%提升到現(xiàn)在的98%、99%。

所以，一方面，作為AI工作者，我還是有點(diǎn)郁悶的；另一方面，能夠在創(chuàng)新工場投資AI，也是一種幸運(yùn)。

深度學(xué)習(xí)

那么，深度學(xué)習(xí)到底是什么呢？

簡單來說，深度學(xué)習(xí)就像EXCEL，把大量的數(shù)據(jù)輸進(jìn)去，按一個(gè)鈕，結(jié)果就出來了。就像每天把公司員工的薪水、產(chǎn)品的銷售等數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去，按一個(gè)鈕，這個(gè)季的季報(bào)、EPS就出來了，就像是魔術(shù)。

但是，深度識別跟EXCEL不同的是，它并不需要人去寫一個(gè)個(gè)公式——只需要把大量的圍棋棋譜給它看，它就會(huì)下圍棋了；只需要把大量貸款人的還錢信息或壞賬信息給它看，它就會(huì)貸款了；只需要把大量人的美圖結(jié)果給它看，它就知道如何把人弄得更美了；只需要把大量人在淘寶買的東西給它看，它就知道新客戶有多大的概率買每一種貨品。它就是這么奇特的一個(gè)黑盒子。

當(dāng)然，這個(gè)黑盒子并不是人人可以擁有的——但如果你有幾個(gè)會(huì)調(diào)節(jié)黑盒子的人，還有一個(gè)擁有海量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，那就很厲害了。

比如，科大訊飛把特朗普總統(tǒng)過去做的所有演講都輸入深度學(xué)習(xí)，竟然得到了特朗普用中文說“人工智能正在改變世界”的語音片段。所以，人工智能網(wǎng)絡(luò)不但可以做預(yù)測、分類、決定、決策，還可以做生成，有非常廣的使用度。

大家可能覺得，這些應(yīng)用都是像科大訊飛這種市值百億、擁有上千技術(shù)員的公司做的，普通人能做嗎？

那我們再看兩個(gè)例子。

這是最近創(chuàng)新工場，帶著300個(gè)沒有人工智能產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的中國大學(xué)生用三周的時(shí)間寫的歌。小朋友喜歡寫歌，普通的歌詞他們不愛聽，我們的 00后都喜歡聽嘻哈音樂，最近也有很多嘻哈相關(guān)的節(jié)目，那我們的AI能寫嘻哈嗎？

答案是可以，我們把各種嘻哈歌詞輸進(jìn)去，給了一個(gè)題目叫“創(chuàng)業(yè)的路上”，下面請聆聽人工智能用深度學(xué)習(xí)寫出來的嘻哈歌曲《創(chuàng)業(yè)的路上》。請記得，這是5位沒有人工智能經(jīng)驗(yàn)的小朋友在三周內(nèi)完成的喲。

聽著還行嗎？如果想聽全首歌的話，可以在創(chuàng)新工場的公號上下載。

另一個(gè)隊(duì)伍也很厲害，他們不到10個(gè)人在三周內(nèi)居然做出了無人駕駛。當(dāng)然不是大車而是玩具車，但它是在真正的道路、整個(gè)北大的校園中行駛，從任何地方開到另外的地方，路上都不會(huì)撞到障礙和行人。

還不錯(cuò)吧！所以，深度學(xué)習(xí)的門檻在下降，它給這個(gè)世界帶來了巨大的禮物——幾個(gè)學(xué)生居然就可以在幾周內(nèi)調(diào)節(jié)出來這樣的應(yīng)用。那深度學(xué)習(xí)和其它人工智能技術(shù)，還能用在什么領(lǐng)域呢？

其實(shí)能夠應(yīng)用人工智能的領(lǐng)域?qū)嵲谔嗔恕蟾趴梢愿采wGDP中60%、70%以上的領(lǐng)域，但它的到來的確是有先后順序的——首先能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的領(lǐng)域一定是，擁有單一、清晰的方向，以及擁有海量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法是需要海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的。那么，我們來看一下人工智能的發(fā)展順序。

人工智能四波浪潮

第一波，互聯(lián)網(wǎng)智能化。

首先，什么領(lǐng)域的數(shù)據(jù)最多？一定是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。因此第一波AI浪潮一定是互聯(lián)網(wǎng)的AI化，這也是為什么今天AI的巨頭都是互聯(lián)網(wǎng)巨頭的原因——因?yàn)樗麄兊臄?shù)據(jù)太多了。

你有沒有注意到，5年前淘寶推送的廣告還不太靠譜，但今天的廣告卻越來越準(zhǔn)確？ 5年前美圖的效果還沒有那么美，但今天卻越來越令人滿意了……

這些是怎么來的？其實(shí)是我們這些用戶每天給AI引擎貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。我們不僅僅在這些應(yīng)用上消費(fèi)，幫他們賺錢，還在免費(fèi)幫他們做標(biāo)注數(shù)據(jù)的小白鼠。什么意思？

事實(shí)上，如果只是丟一堆海量的數(shù)據(jù)給人工智能，它是無法學(xué)習(xí)的。一定要給它標(biāo)注過的數(shù)據(jù)。那么，什么叫標(biāo)注？

我們在淘寶上買東西，就是一種標(biāo)注；我貸款還了還是沒換，也是一種標(biāo)注。自拍的美圖也有標(biāo)注——我把照片分享了、儲存了，就是對美圖結(jié)果滿意的標(biāo)注；刪除了，就是對結(jié)果不滿意的標(biāo)注。深度學(xué)習(xí)不斷學(xué)習(xí)這些標(biāo)注的數(shù)據(jù)，就了解了要怎樣把人美的更接近那些被存儲和被分享的圖，而不是那些被刪除的圖。

這就是為什么在美國Google、Facebook是最牛的人工智能公司，為什么在中國騰訊、阿里、百度是最牛的人工智能公司，是因?yàn)樗麄冇卸嗄陻?shù)據(jù)的累積，用這個(gè)數(shù)據(jù)加上人工的標(biāo)注，達(dá)到更高的收入。

比如，通過人工智能，淘寶向你推送的廣告越來越靠譜，你就會(huì)購買更多商品，它就能賺更多錢，它的股票就會(huì)漲。所以，無論在中國還是美國，AI的第一波應(yīng)用浪潮一定發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)公司。

第二波，商業(yè)智能化。

第二波智能化，一定發(fā)生在有著十幾年專業(yè)數(shù)據(jù)積累的傳統(tǒng)領(lǐng)域。只是，這些公司的數(shù)據(jù)收集基于完全不同的理由。

比如，銀行為了要確保每個(gè)用戶的資金，必須記錄下用戶的存款流水，不然以后有什么爭議就麻煩了。因此，每個(gè)用戶每個(gè)月的數(shù)據(jù)銀行統(tǒng)統(tǒng)知道，比如你買了什么理財(cái)產(chǎn)品，你什么時(shí)候貸款買了一輛車，你信用卡消耗了多少錢……這些都是很有價(jià)值的數(shù)據(jù)，可以用來推導(dǎo)出你的身價(jià)、你可能會(huì)買什么產(chǎn)品，以及你的信用情況等。

所以，當(dāng)銀行需要去優(yōu)化這些流程時(shí)，比如，避免信用卡欺詐、幫用戶優(yōu)化財(cái)務(wù)投資、精準(zhǔn)推送某個(gè)產(chǎn)品，AI就有了用武之地。也就是說，第二波浪潮就是在商業(yè)的領(lǐng)域里，讓AI通過大數(shù)據(jù)優(yōu)化公司現(xiàn)有的流程，產(chǎn)生更多的商業(yè)價(jià)值。

當(dāng)然，這可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，在金融方面是最好的，因?yàn)榻鹑谥苯涌梢話赍X。除此之外，也可以應(yīng)用在醫(yī)院的病人數(shù)據(jù)上，教育可以用在學(xué)生的數(shù)據(jù)上，零售用在每一天銷售的數(shù)據(jù)上，尤其是在線上線下正在打通的今天。比如，為什么阿里要做盒馬鮮生，為什么騰訊和創(chuàng)新工場要和永輝合作……都是因?yàn)榫€上線下打通了以后，零售業(yè)又是下一個(gè)巨大的風(fēng)口。

除了這些，制造業(yè)也可以運(yùn)轉(zhuǎn)得更精密，還有物流、出行等領(lǐng)域，都可以用大數(shù)據(jù)來獲取更高的價(jià)值。

第三波，實(shí)體世界智能化。

如果說，第一波、第二波是把已存在的大數(shù)據(jù)拿來做AI，那么第三波就是把未存在的感知數(shù)據(jù)收集起來做AI。

什么叫感知數(shù)據(jù)？簡單說就是讓AI聽和看的數(shù)據(jù)，比如人臉識別。我們知道，現(xiàn)在到處都有人臉識別，恐怖分子沒辦法在機(jī)場出沒了；甚至過街的行人闖紅燈，回家可能就收到一份罰單了。這些還只是人臉識別應(yīng)用的冰山一角。未來，我們可以識別更多的東西，比如無人商店中識別每一個(gè)顧客的動(dòng)作——你拿起一個(gè)商品，對它笑一笑或皺一皺眉頭，都代表你對商品的認(rèn)可或不認(rèn)可，都可以通過人臉識別這些數(shù)據(jù)，然后去優(yōu)化公司的銷售，比如如何擺商品、如何做銷售預(yù)測……

甚至，以后商店可能都不需要店員了，我們拿了商品放在籃子里，甚至口袋里，通過人臉識別，就直接從微信扣費(fèi)了，這是多大的一個(gè)幫助啊！

另外，現(xiàn)在我們看到的語音助手，類似小度在家、小愛同學(xué)、天貓精靈、亞馬遜Echo等。未來，語音助理會(huì)記得曾聽到過的話，看到過的東西，還能幫我們隨時(shí)找到。當(dāng)我們給它下達(dá)指令的時(shí)候，它會(huì)像助理一樣一步步去解決。

比如，今天我們叫外賣，需要點(diǎn)開美團(tuán)，選擇食物、輸入地址、打錢等，下一次，你對AI說，我還想吃那個(gè)火鍋，然后火鍋就會(huì)送到你家里來了。它知道你有多人、吃什么料。所以，你的助手會(huì)越來越聰明，記得你記不得的事情，幫你做各種事情。你只要告訴他你想要的結(jié)果，它就會(huì)像聰明的助理一樣去實(shí)現(xiàn)。所以，第三波浪潮中會(huì)有各種巨大的機(jī)會(huì)，中國也會(huì)扮演重要的角色。

一方面，中國正在成為世界最大的傳感器生產(chǎn)國。深圳正在成為全球硬件創(chuàng)新的中心，這些先進(jìn)的攝像頭、3D的sense都是在深圳制造。比如，很多人用iPhoneX，但你未必知道它的攝像頭里還帶了一個(gè)叫“結(jié)構(gòu)光”的技術(shù)。這個(gè)技術(shù)在晚上燈光很弱的時(shí)候，也可以給人臉解鎖，因?yàn)樗蛄撕芏嘈⌒〉募t光在人臉上，識別臉的建模。而這個(gè)功能事實(shí)上可以應(yīng)用于各類場景。比如，漆黑的半夜有壞人闖入，如果家里有這樣一個(gè)sense，就可以重現(xiàn)犯人的身份。

另一方面，中國市場對傳感器的布置也比美國更開放。

未來，大量的音頻、視頻的數(shù)據(jù)會(huì)創(chuàng)造巨大的機(jī)會(huì)，帶來無人餐館、無人診所、無人商店、無人倉庫等各個(gè)情景的應(yīng)用。未來，保安也不需要那么多了，足夠多的傳感器比保安還要更靠譜。當(dāng)然，如果真的要抓人了，可能還是要叫人過來，但你整個(gè)監(jiān)測的過程靠機(jī)器就可以了。

第四波，全自動(dòng)智能化。

第四波浪潮就更厲害了。第三波是給了機(jī)器加了眼睛、耳朵，第四波就要把手和腳給AI了。AI有了手和腳之后，能走、能動(dòng)、能拿東西……當(dāng)然，這種應(yīng)用更難，因?yàn)樗诵枰狝I深度學(xué)習(xí)的技術(shù)之外，還需要與很多硬件結(jié)合。所以，這類應(yīng)用需要更多的時(shí)間，來確保無論是在無人駕駛、智能制造、商用機(jī)器人、家用機(jī)器人等領(lǐng)域，都能做到軟件加硬件的突破，最后才能充分的使用。

也就是說，第四波浪潮存在一些挑戰(zhàn)。可一旦突破后，就能呈現(xiàn)應(yīng)用的井噴了。你在科幻片里看到的那些東西，很多都會(huì)發(fā)生了。順便講下，機(jī)器人愛人類、有自我意識、控制、傷害、毀滅人類的事情不會(huì)發(fā)生。但那些能走、能動(dòng)、能溝通、能想、能幫我們做各種事情思維機(jī)器人，都會(huì)發(fā)生。

所以，科幻里各種情景的發(fā)生，應(yīng)該是在這四波浪潮后出現(xiàn)。

很多人問我，人工智能是不是有泡沫，會(huì)不會(huì)到瓶頸？我想說，這四波浪潮會(huì)在未來15年內(nèi)，帶來巨大的影響，但絕對不會(huì)是最終極的人工智能應(yīng)用。在這里，我只假設(shè)了今天的技術(shù)和他們自然的延伸，就會(huì)帶來這么多的應(yīng)用，而未來還會(huì)有更多的技術(shù)被發(fā)明、應(yīng)用、產(chǎn)生，還有更多新AI會(huì)發(fā)生。

事實(shí)上，如果我們把時(shí)光倒流，倒回到25年前、互聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)酵時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)同樣神奇的事情——如果當(dāng)時(shí)我們能夠做一個(gè)很精確的預(yù)測，那我們可能會(huì)說，互聯(lián)網(wǎng)有很多波浪潮。

第一波：瀏覽器的浪潮

第二波：門戶網(wǎng)站的浪潮

第三波：搜索引擎的浪潮

第四波：廣告的浪潮

第五波：電商的浪潮

第六波：社交的浪潮

第七波：O2O的浪潮

然后是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來了，這7波浪潮又重新來過一次。也就是說，在互聯(lián)網(wǎng)中，我們至少看到了14波浪潮。

而人工智能也會(huì)有這樣浪潮的來臨。今天，我們只能看這四波浪潮，就已經(jīng)很巨大了，每一波都可以增加10%的GDP，每一波都可以取代10%人類的工作，每一波都可以創(chuàng)造很多有意思的工作，帶來很多獨(dú)角獸。這就是AI偉大的地方。

如果再往前看一步，更為重要的是，當(dāng)AI成為下一個(gè)平臺時(shí)，應(yīng)用就會(huì)井噴了。

什么叫平臺呢？我們知道，IOS是平臺，安卓是平臺，就是說，我們找一批大學(xué)生把安卓丟給他們，他們很快就可以做一個(gè)App。但AI今天還沒到這個(gè)地步。

可我們剛才也看到，5個(gè)大學(xué)生用三周的時(shí)間也可以做一個(gè)AI的應(yīng)用，所以，我們離AI成為平臺的時(shí)間也不會(huì)太遠(yuǎn)了。有AI訓(xùn)練的前提下，可能需要兩三年；完全沒有AI訓(xùn)練的情況下，也許需要五六年。這一天發(fā)生時(shí)，每個(gè)公司、你的IT部門，你的朋友、創(chuàng)業(yè)者們，哪怕不懂AI，也可以來做AI了。這也會(huì)是促進(jìn)AI快速成長的一個(gè)重要因素。

人工智能應(yīng)用的條件

當(dāng)然，AI不是萬能的，它的應(yīng)用有一些條件，它需要5件事情。

1、海量的數(shù)據(jù)

這是必要條件。不要看了AlphaGo Zero的文章，就說沒有數(shù)據(jù)也可以。對絕大多數(shù)應(yīng)用來說，AI一定需要海量的數(shù)據(jù)。

2、客觀、精確的標(biāo)注

最好是一個(gè)客觀的標(biāo)注，而不是人的主觀標(biāo)注。比如貸款，不要用信貸員的主觀判斷說這個(gè)人看起來可不可以，這不是最好的標(biāo)注。最好的標(biāo)注是真實(shí)的事實(shí)，他還了錢就是好的借款人，沒還錢就是不好的借款人，這叫客觀的標(biāo)注。

3、單一領(lǐng)域

這個(gè)非常重要。正如前面說的，每個(gè)AI都在狹窄、單一領(lǐng)域應(yīng)用，它與人的跨領(lǐng)域思維完全不一樣，比如，我訓(xùn)練了淘寶廣告推送的AI，是不能做美圖美化的；美團(tuán)幫你推薦外賣的AI，是不能做智能助手的。所以，這些AI都是孤島，但每個(gè)孤島都可以創(chuàng)造很大的價(jià)值，因?yàn)椋芏嗳说墓ぷ饕捕际窃诠聧u里進(jìn)行的。當(dāng)然我們也希望未來能突破這些問題。

4、大量的計(jì)算量

處理這么多數(shù)據(jù)，就需要強(qiáng)大的算力，尤其是第三、第四波AI浪潮，不花幾百萬買硬件，或在云上花很多錢，是做不來的。第一波、第二波浪潮需要的計(jì)算可能沒那么多。

5、專家

專家的需求在逐漸的下降。曾經(jīng)需要頂級專家，現(xiàn)在，學(xué)生在老師的帶領(lǐng)下也可以做出一點(diǎn)東西來。隨著平臺的來臨，對專家的需求就會(huì)消失。

我們認(rèn)為，最有用AI的研究就是慢慢克服以上這5個(gè)問題，逐漸克服了，應(yīng)用就會(huì)井噴，價(jià)值就會(huì)快速產(chǎn)生。

美、中兩國人工智能比較

談一下美國和中國。我們感覺，美國應(yīng)該是AI霸主，因?yàn)閳D靈獎(jiǎng)里的AI專家、深度學(xué)習(xí)的發(fā)明者都是美國人。當(dāng)然，中國有獲得圖靈獎(jiǎng)的姚期智教授，他是令我們非常自豪的中國人。但，如果我們列出全世界AI領(lǐng)域的圖靈獎(jiǎng)得主，前15人全是美國人，0中國人。

如果我們把這個(gè)范圍稍微放開一點(diǎn)，左邊是那些發(fā)表了最棒論文的專家，世界前500中，美國有68%、中國有6%，差距還是非常懸殊。從右圖來看，中國的專利數(shù)字、AI頂級人才也都跟美國有一定差距。

所以，在中美各種貿(mào)易沖突之中，中國能不能夠自給自足，似乎還面臨挑戰(zhàn)。但我個(gè)人而言，還是非常樂觀的。要想探討這個(gè)問題，我們還得回溯一下歷史。

1、中國優(yōu)勢-1：產(chǎn)品創(chuàng)新能力

我們先來看看前AI時(shí)代，就是從PC時(shí)代到手機(jī)時(shí)代。一直以來，美國都是科技的中心，中國是美國霸主的市場。但在過去10年間，中國發(fā)生了很奇特的事情。

中國奇跡其實(shí)就是，我們有世界上最大的市場、有一批既有錢又很聰明的投資人、幫助了一批很強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)者、做出了世界級的公司，這些公司不斷的做更好的產(chǎn)品，又得到了更多用戶、更多的融資，期間還有非常支持技術(shù)發(fā)展的國家政策，這就是中國式的奇跡。

這個(gè)奇跡帶來了什么？帶來了宇宙的裂變。所以，即便不談AI，我們也可以看到，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的宇宙，美國已經(jīng)不再一家獨(dú)大。現(xiàn)在狀態(tài)是，美國有美國的模式，中國創(chuàng)了中國的模式，這兩者是有差異的。

美國公司更傾向于學(xué)術(shù)的、技術(shù)的、理想的……中國公司更多是務(wù)實(shí)的、談應(yīng)用的、迅速滾動(dòng)商業(yè)機(jī)制的。美國希望霸占全球的平臺，中國希望先把中國的做好，用合作的模式去進(jìn)入其它的國家。

還有一個(gè)很有意思的事，美國對于輕盈的公司特別自豪，比如Instagram，十來個(gè)人就值10億美金。但中國的美團(tuán)有50、60萬騎手配送外賣，這也是我們很自豪的事情。為什么做重了也自豪呢？因?yàn)槿绻蛔鲋兀蜎]有較低的配送單價(jià)，就達(dá)不到強(qiáng)大的用戶體驗(yàn)。比如，若每單外賣70塊配送費(fèi)，你還會(huì)買嗎？肯定不買了吧！但在美國就是這樣，而中國在6塊錢以下。

為什么美國會(huì)這樣呢？因?yàn)槊绹盥斆鞯娜硕疾幌肴ス茯T手，都想做一個(gè)很輕盈的平臺，配送的事情則給那些相對沒有那么頂級的公司來做，這樣的話肯定做不好。

中國最頂級的創(chuàng)新者，像王興，會(huì)花很多時(shí)間去優(yōu)化每單的配送時(shí)間。這個(gè)很有意思，當(dāng)一件事情被琢磨到每一個(gè)細(xì)節(jié)、每一分錢時(shí)，中國創(chuàng)業(yè)者就會(huì)有很多優(yōu)勢和機(jī)會(huì)。

可以看到，僅僅在8、9年前，中國公司的產(chǎn)品基本還是模仿美國，把美國的點(diǎn)子轉(zhuǎn)到中國做本地化。但幾年以后，我們從美國模式開始反超。比如當(dāng)時(shí)有一個(gè)詞，叫“微創(chuàng)新”，就帶來很大的爭議。有人說微創(chuàng)新挺好，不斷迭代越做越好；也有人說，微創(chuàng)新不是創(chuàng)新，不值得自豪。但事實(shí)告訴我們，微創(chuàng)新是一個(gè)重要的步驟，讓產(chǎn)品開始迭代，針對用戶持續(xù)優(yōu)化。

如今，中國本土創(chuàng)新創(chuàng)造出了很多美國根本沒有的公司和模式，比如頭條、快手、抖音、摩拜、VIPKID等，包括最近上市的拼多多、螞蟻金服、映客等。

中國創(chuàng)業(yè)者通過學(xué)習(xí)美國，走出了第一步，這是必須要走的。因?yàn)橹袊?dāng)時(shí)并沒有互聯(lián)網(wǎng)或移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，只能學(xué)習(xí)美國最聰明創(chuàng)業(yè)者的點(diǎn)子。但慢慢的，模仿者走向了微創(chuàng)新、迭代式創(chuàng)新、集合式創(chuàng)新，最終走向了全新的創(chuàng)新。并不是說模仿者做一輩子就可以成為偉大的公司，我們看到的圖上橘色下面的這些中國本土創(chuàng)新，每個(gè)創(chuàng)業(yè)者曾經(jīng)可能都做過模仿者，但他們從這條路走出來了。

在《AI未來》里，我也描述了硅谷的錯(cuò)誤思維——一次模仿終生就都不被認(rèn)可了。但在中國，剛開始我們落后，只能模仿。之后，一直模仿確實(shí)成不了偉大的創(chuàng)業(yè)者，但如果你從這個(gè)路里走出來了，可能就成為一個(gè)偉大的創(chuàng)新者。

潛意識里，美國人認(rèn)為產(chǎn)品做的越輕越好，他們更偏好做有理想的、科技驅(qū)動(dòng)的事情，將重的東西丟出去給別人做。但是在中國，創(chuàng)業(yè)者反而迭代出更深、更重的模式，取得的效果更好。

2、中國優(yōu)勢-2：精于執(zhí)行的創(chuàng)業(yè)者

同時(shí)，中國的這批創(chuàng)業(yè)者，是在非常殘酷、惡劣的環(huán)境里競爭出來的，他們會(huì)融資、用資本的力量把事情做的很重，產(chǎn)生壁壘。另外，他們會(huì)非常努力的工作，這里每個(gè)公司的人都像我一樣，甚至比我更加工作狂。

比如說，美團(tuán)走的模式，就是當(dāng)年朱元璋所說的“高筑墻、廣積糧、緩稱王”。“高筑墻”就是說，要做非常強(qiáng)的競爭壁壘，比如50萬個(gè)騎手做出最有效率的配送，競爭對手就打不過你了；“廣積糧”就是不斷地用融資來滾動(dòng)，讓自己能越做越大；“緩稱王”的意思是，當(dāng)你做出了一個(gè)該領(lǐng)域頂級公司的時(shí)候，不要急著稱王，還要有更大的野心，就像今天美團(tuán)也開始做叫車方向的業(yè)務(wù)。

所以，中國這樣巨大的競爭、巨大的市場，帶給我們非常大的機(jī)會(huì)。

3、中國優(yōu)勢-3：AI資本

那么，這些跟AI有什么關(guān)系呢？

當(dāng)然關(guān)系非常密切。因?yàn)椋@些公司都能夠第一批成為AI公司，剛才講的每一家，從拼多多、快手、抖音、頭條、美團(tuán)、滴滴都是如此。他們累積了這么多數(shù)據(jù)以后，必然要用上AI，他們隨著BAT也成為了AI的小巨頭，讓中國看到了AI投資的價(jià)值，無論是投給這些公司把AI做的更好，產(chǎn)生更多利潤，還是投資一些純AI公司。

我們創(chuàng)新工場也投資了一批AI公司，有獨(dú)角獸級別的，也有一些其他的。總體來說，AI投資給我們帶來的回報(bào)，都是幾十倍的，是我們創(chuàng)新工場回報(bào)最高的領(lǐng)域之一。我們也可以看到有上百億美元公司，這說明資本市場也是非常認(rèn)可AI的。

因此，有大量的資本涌入AI領(lǐng)域。僅去年，中國的AI投資已經(jīng)占了世界的48%、超過美國的38%。

再看二級市場，中國的科大訊飛和美國Nuance語音公司的估值對比，科大訊飛曾經(jīng)是Nuance1/3的估值，但現(xiàn)在大約是其估值的一倍，實(shí)現(xiàn)了六倍的跨越。

當(dāng)然，你可以說，這些會(huì)不會(huì)是泡沫、以后會(huì)不會(huì)下滑、調(diào)整？當(dāng)然有可能，但現(xiàn)在來說，大量的資本“廣積糧”，讓這些公司能先活下來，能想各種方法，這些對中國AI的發(fā)展是個(gè)利好。

4、中國優(yōu)勢-4：應(yīng)用期落地優(yōu)勢&數(shù)據(jù)優(yōu)勢

關(guān)于AI專家，我們剛才看到，世界前500名AI專家中，中國只有6%、美國有50%多，差距巨大。如果每個(gè)人工智能公司都要AI大牛掛帥，那么中國肯定做不過美國。

有一段時(shí)間，AI創(chuàng)業(yè)的估值就是來數(shù)你有幾個(gè)博士，每個(gè)博士值500萬或1000萬美金。但這個(gè)時(shí)代已經(jīng)過去，因?yàn)楝F(xiàn)在AI的落地難度降低，幾個(gè)學(xué)生也能做出一些像樣的東西，并不需要超級大牛帶著中牛、小牛來創(chuàng)造一個(gè)全部都是牛人的AI公司。也就是說，人工智能因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)和其它技術(shù)的使用，相對進(jìn)入了一個(gè)入門變得相對容易的時(shí)期。

所以，AI進(jìn)入了只要有大量的工程師、幾個(gè)AI的專家，就可以落地的時(shí)代。而中國人，在落地能力、應(yīng)用方面的能力一項(xiàng)特別強(qiáng)。并且，我們前面討論了，第二、第三波浪潮需要對接傳統(tǒng)企業(yè)，比如AI應(yīng)用于銀行、保險(xiǎn)公司、制造業(yè)、零售業(yè)，是以應(yīng)用為主、以大量的數(shù)據(jù)來取勝的。而中國在這方面是有優(yōu)勢的。

例如，我們最近投資的一家公司，叫創(chuàng)新奇智。這家公司三個(gè)負(fù)責(zé)人分別是企業(yè)家、產(chǎn)品和解決方案的負(fù)責(zé)人、還有一位技術(shù)大牛。所以，這樣的構(gòu)成可能更是未來進(jìn)入第二、第三波浪潮的創(chuàng)業(yè)者的畫像。

回到中美的對比，如果我們今天還在萌芽期，中國的確很難超越美國，因?yàn)槲覀儧]有那么多頂級AI大牛。但如果進(jìn)入應(yīng)用期，中國海量的數(shù)據(jù)、精于執(zhí)行的創(chuàng)業(yè)者方面的優(yōu)勢就會(huì)凸顯。

剛才我也說過，AI需要大量的數(shù)據(jù)。那么，中國數(shù)據(jù)到底有多少呢？

我們可以看到：中國的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字大概是美國的3倍，中國的外賣是美國的10倍，中國的移動(dòng)支付是美國的50倍，中國的共享單車是美國的300倍。

當(dāng)然這里最有價(jià)值的數(shù)據(jù)肯定是移動(dòng)支付，這是一個(gè)中國式的奇跡。我們在國內(nèi)可能感覺不明顯，但其實(shí)過去的3年有一個(gè)世界級的奇跡發(fā)生，就是我們不再使用現(xiàn)金、信用卡了。

在2017年，中國發(fā)生了18.8萬億美元的移動(dòng)支付，超過了中國的GDP（12.9萬億美元）。你可能要問怎么可能。因?yàn)槊恳患a(chǎn)品或服務(wù)的流通，可能從經(jīng)銷商的環(huán)節(jié)直到終端消費(fèi)，都在用各種移動(dòng)支付進(jìn)行交易。所以，每一塊錢的GDP可能在支付里會(huì)經(jīng)過好幾次。那么，移動(dòng)支付對AI有什么幫助呢。

1、阿里、騰訊等因此積累了海量數(shù)據(jù)，這是Google、Facebook所沒有的，這個(gè)會(huì)推動(dòng)AI的發(fā)展；

2、對生態(tài)巨頭之外的創(chuàng)業(yè)者而言，數(shù)據(jù)和AI的認(rèn)知被帶動(dòng)起來。因?yàn)椋坏┌⒗铩Ⅱv訊出來的一兩個(gè)人有了這種認(rèn)知后，他有可能在各個(gè)領(lǐng)域做出與Google、Facebook不同的創(chuàng)新；

3、對整個(gè)創(chuàng)業(yè)環(huán)境而言，商業(yè)化變得容易。大家是否記得大概3年前，2C的創(chuàng)業(yè)模式還是你能不能先搞出100萬日活，至少要經(jīng)過幾輪融資，再來想商業(yè)模式。今天就不需要了，你有100個(gè)用戶也可以直接收費(fèi)了。很多今天的產(chǎn)品，比如夜聽、千聊、拼多多、包括十點(diǎn)讀書等，都是因?yàn)橛辛艘苿?dòng)支付才能夠發(fā)生的。

我們在這個(gè)國家的每一個(gè)角落都能看到移動(dòng)支付二維碼，而這些線下支付數(shù)據(jù)本身就構(gòu)成了一副實(shí)體消費(fèi)行為圖，并從中提煉出各種認(rèn)知、產(chǎn)生各種有價(jià)值的AI應(yīng)用。

5、中國優(yōu)勢-5：政策

最后，政策優(yōu)勢。很多外國媒體質(zhì)疑這種優(yōu)勢是補(bǔ)助造成的，但我覺得補(bǔ)助并不是最主要的。事實(shí)上，中國政策的利好有兩方面。

一、中國政策對技術(shù)基本采取“先放行再理解，若需要才管制”的原則。而歐美的模式往往是大家先辯論一場，把所有的法律都立下，才讓技術(shù)推出。這就是為什么中國的移動(dòng)支付能跑的這么快、為什么阿里的余額寶能夠進(jìn)入銀行的業(yè)務(wù)、為什么電商能發(fā)展的這么快，這也將是我們的AI發(fā)展的一大助力。

二、中國政府愿意花大量資金推動(dòng)基礎(chǔ)建設(shè)。這個(gè)從當(dāng)年高鐵的發(fā)展就可以看出：從沒有高鐵，到6年之內(nèi)擁有世界60%的高鐵。同理，創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域，從早期雙創(chuàng)的投資非常困難，——這也是當(dāng)年創(chuàng)新工場的起點(diǎn)——到后來全國范圍內(nèi)建成了8000+家孵化器和加速器。你可能會(huì)問，這8000家孵化器和加速器一定很成功嗎？未必，但它的確改變了中國人對創(chuàng)業(yè)的認(rèn)知，更多人認(rèn)可了創(chuàng)新是一件好事情，我孩子該做的事情。

同樣，AI也會(huì)進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。例如，在貨車無人駕駛問題上，美國由于無人貨車會(huì)取代太多貨車司機(jī)的工作（特朗普的支持群體），因此先放緩貨車無人駕駛在高速公路的測試；但在中國，我們看到的是雄安說“我們的城市就是做給無人駕駛的”、浙江省說“我要鋪的高速公路就是給電動(dòng)車、給無人駕駛的”……

哪一種政策更會(huì)推動(dòng)AI發(fā)展呢？自然，中國政策會(huì)帶來利好和優(yōu)勢。

結(jié)合前邊談到的四波浪潮，我認(rèn)為，今天美國略為領(lǐng)先中國，但5年后，中國有可能全面趕上。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，借助大量用戶、數(shù)據(jù)、移動(dòng)支付支付，中國有可能趕超；

在商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，我們會(huì)進(jìn)步，但由于中國傳統(tǒng)的商業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和存儲體系并不完善，所以這個(gè)還會(huì)掙扎一段時(shí)間；

在實(shí)體感知方面，中國因?yàn)橛芯薮蟮陌〝z像頭等傳感器的優(yōu)勢，我覺得會(huì)捕捉更多的影音數(shù)據(jù)來創(chuàng)造出更多的應(yīng)用；

在無人駕駛和機(jī)器人方面，中國今天還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后美國。但一方面，如剛剛提到的無人駕駛貨車的例子，美國方面的保守政策；另一方面，中國國務(wù)院2017年發(fā)布的《中國新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策，相信2030年達(dá)到世界領(lǐng)先AI的夢想，其實(shí)離我們并不遙遠(yuǎn)。

當(dāng)然這里必須強(qiáng)調(diào)一下，剛才的分析沒有考慮到的兩個(gè)因素：

一、半導(dǎo)體。我們的半導(dǎo)體是否能追趕上美國，可能還是一個(gè)問號；

二、基礎(chǔ)研究。我們的基礎(chǔ)研究還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后美國。但說實(shí)話，在這點(diǎn)上我的擔(dān)憂還沒有那么強(qiáng)烈。原因是這樣的：

目前的人工智能，正在從發(fā)明的時(shí)代進(jìn)入到應(yīng)用的年代。首先，相較于發(fā)明年代依靠少數(shù)頂尖的科學(xué)家，應(yīng)用落地的年代更依賴大量優(yōu)秀但沒有那么頂尖的工程師。其次，即便是基礎(chǔ)研究的突破仍然非常重要，但只要這種基礎(chǔ)研究的突破是發(fā)生在學(xué)術(shù)界而非某個(gè)大公司的研究院，那么可以說瞬間大家又站在了同一條起跑線上，因?yàn)閷W(xué)術(shù)界是非常透明、坦誠且樂于分享的。至于，為什么學(xué)術(shù)界如此透明，我在我的書《AI未來》中有詳細(xì)的解釋，在這里就不做過多表達(dá)了。

至于這種突破來自于學(xué)術(shù)界還是大公司的研究院，哪個(gè)概率更大，我個(gè)人傾向于前者。

推動(dòng)世界AI的四大力量

1、國家：美中

至于推動(dòng)AI發(fā)展的力量，首先自然是國家。跟過去的由美國作為單引擎推動(dòng)的科技革命不一樣，今天AI發(fā)展是由中美雙引擎推動(dòng)的，所以進(jìn)度一定會(huì)更快。

2、巨頭公司：GAFM+BAT

第二，七大巨頭正在快速的用數(shù)據(jù)和資本優(yōu)勢，迭代出更多的技術(shù)和人才，他們不但為自己培養(yǎng)人才，也是在為創(chuàng)業(yè)界培養(yǎng)人才——未來可以看見更多的這個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者都來自這七大公司。

3、資本

第三，我們可以看到，大量的資本，包括創(chuàng)新工場，再比如一千億美金的軟銀，已經(jīng)投入AI賽道。大量資本的進(jìn)入，必然吸引大量人才，而從歷史來說，當(dāng)資本和人才一起涌入一個(gè)領(lǐng)域時(shí)，必然會(huì)帶動(dòng)這個(gè)領(lǐng)域爆發(fā)性的成長。

4、平臺

最后還有我們期待的，AI什么時(shí)候能成為一個(gè)平臺？

這是全世界最保守的機(jī)構(gòu)，普華永道做的一個(gè)我認(rèn)為相對保守的預(yù)測：在這樣的環(huán)境下，未來AI在全世界會(huì)帶來大約100萬億人民幣的GDP——就是在12年后，幫世界又造了一個(gè)中國+印度的體量的GDP。

大家不要說，開復(fù)老師是自己做AI，等了38年，等的很急了，所以上來就說100萬億的AI。這是全世界最保守的公司之一，普華永道，告訴我們的12年后的100萬億。

另外，還有個(gè)例證：如果你問美國最偉大的三代技術(shù)公司，從IBM到微軟，到谷歌，facebook，你們是什么公司？他們的回答都是，我們是AI公司。

AI帶來的挑戰(zhàn)

1、隱私

講了這么多AI偉大的地方，也要談一下AI可能帶來的挑戰(zhàn)。

首先，隱私方面，facebook和劍橋分析的問題和危機(jī)，比如美國大選都可能是因?yàn)殡[私泄漏被左右了。

2、安全性

其次，安全性。我們想象未來的無人駕駛會(huì)使世界變得美好。但是這么美好的世界，如果遭受黑客攻擊，整個(gè)國家的每輛車被控制了，這是不是會(huì)成為一個(gè)最恐怖的武器呢？

3、數(shù)據(jù)偏見

數(shù)據(jù)是有偏見的。你訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，如果幫助了男人，女人可能就會(huì)吃虧；幫助了白人，那黑人可能就會(huì)吃虧。所謂幫助，就是用來做訓(xùn)練的數(shù)據(jù)中，使用了更多的某一個(gè)種族的人的數(shù)據(jù)，造成另一個(gè)種族的數(shù)據(jù)沒有得到足夠的涵蓋，因此造成相對不精確的預(yù)測，以致于各方面的歧視。

4、大公司壟斷

大公司的壟斷。過去的壟斷，大部分是基于資源性的、品牌的、技術(shù)的、甚至用戶忠誠度的壟斷。到了AI時(shí)代，又會(huì)多出一個(gè)數(shù)據(jù)壟斷。就是說，當(dāng)一個(gè)公司數(shù)據(jù)足夠多的時(shí)候，他的產(chǎn)品別人是沒有辦法超越的——即便別人拿了同樣多的資本，打造了同樣的品牌，吸引同樣多的用戶，但只要?dú)v史數(shù)據(jù)累計(jì)不夠，就沒有辦法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的超越。也就是說，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，會(huì)帶來強(qiáng)者恒強(qiáng)，弱者恒弱的問題。

5、貧富不均

貧富不均的問題。目前，美國的數(shù)據(jù)是最有錢的1%的人口的財(cái)富已經(jīng)超過底層的50%了，很可能很快就超過99%了。而AI時(shí)代，一定會(huì)將貧富不均推向更嚴(yán)重的方向。比如，做AI的公司，可以用AI和數(shù)據(jù)來降低生產(chǎn)成本，增加回報(bào)，得到超額的利潤，而更多的財(cái)富會(huì)驅(qū)動(dòng)出更創(chuàng)新的技術(shù)……如此循環(huán)他們會(huì)越來越有錢，就像今天你看到中國的前20首富，越來越多是互聯(lián)網(wǎng)公司，未來15年這個(gè)名單里會(huì)加上一批AI公司，這個(gè)財(cái)產(chǎn)集中勢必會(huì)帶來挑戰(zhàn)。

6、工作被取代

還有另外一個(gè)更嚴(yán)重的問題，也就是AI能做這么多事，他會(huì)取代多少人類的工作？或者說，少數(shù)的有錢人越來越有錢，而大量相對沒有錢的人，他們恰恰是工作可能被AI取代的，這會(huì)加重社會(huì)不均衡。

AI取代人類工作

如果更深度的來看一下，大概什么樣的工作可能被取代呢？

可以看到，如果我們從左到右，把工作按重復(fù)性到創(chuàng)意性分類的話，這些偏重復(fù)性的工作在未來5~15年可能慢慢會(huì)被AI取代。有趣的是，在這個(gè)過程中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI取代的工作，并不只是那些低薪的工作，比如說放射科醫(yī)生。

在座有人有打敗人臉識別的機(jī)器嗎？有沒有人認(rèn)為我人臉識別比機(jī)器做的好？那放射科醫(yī)生做的事情是不是就是一種人臉識別呢？只是識別的不是人臉，是癌癥或者是其他的問題。給予足夠的時(shí)間，難道人能做得過它嗎？

所以這是一個(gè)必然的事情。如果你看我兩三年前的演講，我就說了這句話，當(dāng)時(shí)很多放射科醫(yī)生跳出來批評我。但是今天美國的放射科醫(yī)生公會(huì)討論最多的就是：我們的工作還能撐多久。

無人駕駛也是一樣的，三五年前可能沒人想象無人駕駛會(huì)發(fā)展這么快，但是現(xiàn)在至少我在美國每次搭Uber，司機(jī)只要知道我去開一個(gè)AI的會(huì)，就會(huì)問我還能開多久Uber，什么時(shí)候無人駕駛會(huì)出現(xiàn)？所以這個(gè)取代的速度會(huì)比我們想象的更快，并且已經(jīng)開始了。

無人零售方面，在美國已經(jīng)有漢堡等速食的自動(dòng)販賣了，中國也有。創(chuàng)新工場也投資過一個(gè)叫F5未來商品的，8塊錢吃一碗面，機(jī)器做的，并且比在便利商店的更好吃；

還有一些白領(lǐng)的工作也會(huì)被取代，比如花旗銀行的總裁說，我們公司的2萬位運(yùn)營人員，有1萬位在未來三年將會(huì)失去他們的工作，因?yàn)锳I可以取代他們了。

就像我們剛才講到的貸款，也不是說銀行會(huì)把信貸員開掉然后放一個(gè)機(jī)器人在那里貸款，而是說以后貸款可能就在手機(jī)APP上進(jìn)行了，所以這一類的顛覆不一定是一對一的，可能是整個(gè)行業(yè)的顛覆。

如果我們相信這些工作將逐漸被取代，我們應(yīng)該怎么應(yīng)對呢？

在回答這個(gè)問題之前，讓我們先回到原來那個(gè)工作狂的故事里面。我句兩個(gè)例子告訴你我曾經(jīng)是多么努力的工作。我在最拼命的時(shí)候，每天半夜睡覺會(huì)醒來兩次，兩點(diǎn)和五點(diǎn)，而且像恐怖片一樣，一醒來看到的就是2:00，因?yàn)槲以诳鐕髽I(yè)工作，這個(gè)時(shí)間該回一下美國老板的郵件了，順便也告訴一下我的中國員工，你看老板多努力，你們是不是也該一樣的努力呀。

我一直的追求，就是我自己很早的兩本書里面說的，我的人生就是要努力工作，因?yàn)橹挥信ぷ鞑拍堋蹲鲎詈玫淖约骸罚拍茏尅妒澜缫蛭也煌贰Ｎ乙恢闭J(rèn)為這是再正確不過的事情了，直到到了AI時(shí)代再來思考，我發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)工業(yè)時(shí)代的價(jià)值觀。

為什么這么說？我們先看工業(yè)時(shí)代發(fā)生了什么？工業(yè)時(shí)代將原本技巧性的手工工作，分解成大量的流水線工作，這種被拆解的小任務(wù)本身比較無聊。因此，工業(yè)革命的贏家會(huì)告訴大家要努力工作，否則你的工作可能變的更無聊。

今天，很多人即便在私下環(huán)境中，讓他去寫自己的人生目標(biāo)，也有很多人會(huì)寫下：做好的工作，掙更多的錢，讓孩子生活的更好……我相信這是個(gè)大比例的事件，是這個(gè)社會(huì)大多數(shù)人的價(jià)值觀和人生目標(biāo)。

這也是我曾經(jīng)的狀態(tài)，所以我知道這個(gè)狀態(tài)是非常難離開的。那么，我是怎樣突然醒過來的呢？并不是因?yàn)檠芯緼I，而是因?yàn)槲迥昵埃业昧艘粓龃蟛　?/p>

當(dāng)時(shí)，醫(yī)生告訴我我的肚子里有20多個(gè)腫瘤，我的人生也許只有幾十天，或者是幾百天了……當(dāng)我面臨這樣一個(gè)人生隨時(shí)可能結(jié)束的情況，我突然發(fā)現(xiàn)自己這一生的努力和重心完全都不對。因?yàn)椋鎸λ劳鰰r(shí)，我完全不會(huì)去介意我還有多少工作、我是否應(yīng)該更加努力、我應(yīng)該做幾個(gè)好的投資，多賺點(diǎn)錢，留錢給我的孩子……我當(dāng)時(shí)唯一能想到的就是我人生的方向其實(shí)是偏差了。

有本書叫做《臨終者的五大遺憾》，是一位看護(hù)了2000+位臨終者的護(hù)士，記錄的這些人臨死前最大的遺憾。這些人中，沒有一個(gè)人的遺憾是，我不曾努力工作。他們真正遺憾的是，不曾跟愛的人在一起、還有應(yīng)該更快樂的過完自己的一生、應(yīng)該有勇氣追求自己想要的人生……這幾句話，其實(shí)對我們每個(gè)人都應(yīng)該有很大警醒，但其實(shí)我以前也讀過類似的話，只是讀一讀也就忘了，又回到工作狀態(tài)了……直到真的面臨死亡，才讓我醒過來。

生病以后，我也見了星云大師。他問我人生目標(biāo)是什么？我說我的人生就是要最大化自己的影響力。可他告訴我這個(gè)目標(biāo)其實(shí)很恐怖，因?yàn)槟銢]有辦法把影響力和出名真正區(qū)分開來。你可能是用最大化影響力去包裝自己想出名這件事。同時(shí)，星云大師也告訴我，中國傳統(tǒng)文化鄙視“逐利”，但對“追名”這件事，似乎比較接受。比如說，人死留名，沒什么不妥的。可星云大師認(rèn)為，名和利，本質(zhì)上沒什么不同，都是誘惑。他建議我說，如果我真的想為這個(gè)世界做點(diǎn)什么，需要改變我的思路，多想想這個(gè)世界人人是平等的，如何在世界傳播更多的愛。做每件事時(shí)，以博愛和世界變的更好為出發(fā)點(diǎn)，而不是如何最大化自己的影響力，多賺錢等自私心態(tài)。

AI的弱點(diǎn)，即是人類工作的方向

我有幸在生病過程中得到覺醒，更幸運(yùn)的是，我的癌癥好了。恢復(fù)健康后，面臨AI帶來的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)，我反而有了不同的角度來看待這件事。

其實(shí)，AI是有弱點(diǎn)的——AI沒有自我意識，它只是一個(gè)工具，沒有愛、沒有關(guān)懷、沒有溫度……也就是說，即便它嘗試去模仿，也不能為人類提供愛和關(guān)懷。

在這個(gè)基礎(chǔ)上讓我們重新去思考一下，剛才談到的這些日常性、重復(fù)性的工作。如果，我們用兩個(gè)維度，即X軸代表創(chuàng)造性，Y軸代表溫度和關(guān)愛關(guān)愛，重新劃分剛才說到的工作，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)還是有很多機(jī)會(huì)的。比如，左下角有很多工作會(huì)被AI取代，但右邊還是有很多的機(jī)會(huì)的。

我們再想想，就算左下角的工作會(huì)被取代，我們是不是能夠把部分的轉(zhuǎn)到另外的三個(gè)比較不會(huì)被取代的地方呢？其實(shí)左上角還有很多機(jī)會(huì)。比如即便AI做了很好的醫(yī)療判斷，難道我們就想讓冷冰冰的機(jī)器來告訴我們，我們得到了什么病，還能活多久嗎？還是我們需要一個(gè)人來對我們有關(guān)懷，有溫度，甚至每天來看我們。

我們再想想，今天社會(huì)上的醫(yī)生夠嗎？因?yàn)榕囵B(yǎng)一個(gè)一流醫(yī)生的成本太高，因此造成了社會(huì)不平，還有更多貧困地區(qū)、貧窮國家需要更多的醫(yī)生。可一旦AI能夠做診斷，我們是不是能夠發(fā)展出更多的不用那么深度培訓(xùn)的關(guān)懷式醫(yī)師呢？那這個(gè)需求量是不是可能比今天的醫(yī)生還要多10倍呢？

再比如說教育，如果應(yīng)試教育教出來的學(xué)生都考不過機(jī)器人了，那高考還是個(gè)好的選拔指標(biāo)嗎？還是我們需要能夠更懂每一個(gè)學(xué)生，關(guān)注他、關(guān)懷他，幫他個(gè)性化調(diào)整成長路徑，讓他能夠真的成為他想要成為的人的老師呢？這種老師，一個(gè)老師帶50個(gè)孩子合適嗎？還是帶5個(gè)或3個(gè)呢？那么我們會(huì)不會(huì)有5倍或10倍的老師呢？

另外，還有很多工作，比如在美國最缺少供給的一個(gè)工作就是老人看護(hù)。可是，大家是想要被機(jī)器人照顧還是被孩子照顧呢？如果孩子沒有時(shí)間天天照顧，那是不是想要一個(gè)更有溫度的人呢？所以，這些工作其實(shí)都可以有很大的需求的，因此左下角大量的下崗工種其實(shí)是可以往左上角去走的。

總結(jié)一下，和AI共存的時(shí)代，

左下角的工作將被AI取代，我們必須接受；

右下角，則是將AI作為工具，幫科學(xué)家、幫藝術(shù)家等做出更好的創(chuàng)造；

左上角，是以AI作為理性的內(nèi)核，但需要用人的溫度來包裹它，這個(gè)工作量是巨大的；

當(dāng)然，右上角是最好發(fā)揮人類光芒的，因?yàn)槲覀兊男暮湍X都會(huì)在右上角能最大層次地被放大。

大家也可以做一下這個(gè)小游戲，掃一掃這個(gè)二維碼，看看你們的工作有多大可能被取代。

AI時(shí)代的建議

最后，根據(jù)上面的邏輯推理，為一些相關(guān)方提一些建議。

1、給個(gè)人的建議

對個(gè)人來說，首先我們必須要接受重復(fù)性的工作會(huì)滅亡這一事實(shí)。所以，家長們千萬不要再催孩子去做那些所謂重復(fù)性的鐵飯碗了。

另外，未來可能會(huì)產(chǎn)生大量關(guān)愛的、服務(wù)型的工作，不是頂級的，但是需要人與人之間接觸的、有溫度的。

因此，我覺得發(fā)展情商和軟實(shí)力變得比以往任何時(shí)候都重要。比如同理心、溝通能力等等。

另外，我覺得創(chuàng)意行業(yè)還不錯(cuò)。如果有這方面的天賦，不要因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)很冷而不去涉足。我的兩個(gè)女兒都是學(xué)藝術(shù)的，我覺得藝術(shù)挺好，藝術(shù)是相對不會(huì)被取代的。

還有，未來每個(gè)行業(yè)都會(huì)使用AI，因此在自己的領(lǐng)域里學(xué)會(huì)使用AI工具很重要。就像記者必須會(huì)用word、攝影師必須會(huì)用photoshop一樣。所以我們從一開始就要接受AI這個(gè)工具、學(xué)習(xí)使用工具、應(yīng)用數(shù)據(jù)，心理要有期待值，明白這個(gè)工具會(huì)越來越好，可能超過我。

最后，也是最重要的，就是學(xué)習(xí)的能力。就是說，如果一個(gè)人能夠不斷學(xué)習(xí)新事物，即便以后更多的工作消失了，或更多的工作產(chǎn)生了，都有可能去學(xué)習(xí)而不必?fù)?dān)心失去工作。

2、給企業(yè)的建議

對一個(gè)企業(yè)來說，首先你要清楚，未來50%的員工有可能要被取代，而從企業(yè)責(zé)任感出發(fā)，你不能說這些人我就不要了，等政府來安排他們的再就業(yè)……每個(gè)企業(yè)都要考慮對員工的培訓(xùn)，哪些崗位是可以讓他們下崗或再上崗的……你要盡你的能力和責(zé)任，幫助他們?nèi)W(xué)習(xí)，把終生學(xué)習(xí)作為公司重要文化的一部分。

對于服務(wù)業(yè)企業(yè)，我覺得你的時(shí)代來臨了，其實(shí)服務(wù)業(yè)未來是會(huì)發(fā)光成長的。我們講到AI會(huì)顛覆很多行業(yè)，卻不會(huì)顛覆那些關(guān)愛型的服務(wù)業(yè)。但服務(wù)業(yè)也面臨很大問題，即不好融資、社會(huì)地位不高等。

所以，作為服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)者，是不是應(yīng)該多考慮如何為員工打造職業(yè)規(guī)劃的路線、階梯呢？比如前一陣姚勁波給我說，他們就為家政阿姨打造了各種晉升通道和體系，基于用戶的打分、通勤、各種表現(xiàn)可以不斷成為銀牌、金牌，甚至進(jìn)入管理崗位。

建議每一個(gè)服務(wù)業(yè)都往這個(gè)方面去思考，不要局限于傳統(tǒng)的思維認(rèn)為自己就是管著一批相對技能低、收入低的員工。這些行業(yè)應(yīng)該是可以打磨出很多成長路徑的。

至于做投資，也需要一些社會(huì)責(zé)任感。例如，除了那些賺錢的獨(dú)角獸業(yè)務(wù)，是不是也能夠做一些對社會(huì)有意義的投資，用LP的錢來投可能不合適，但能不能拿出一些其它的錢，做一些能夠推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展的、半社會(huì)責(zé)任感、半投資性質(zhì)的投資？就像很多律師事務(wù)所會(huì)幫助一些弱勢群體，或會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)會(huì)幫助做一些社會(huì)責(zé)任感的工作，投資其實(shí)也可以。

3、給政府的建議

對政府來說，我覺得更多還是要研究AI帶來的影響。

鼓勵(lì)創(chuàng)業(yè)一定是一個(gè)明智的事情，但創(chuàng)業(yè)不能全往獨(dú)角獸去，還應(yīng)該多鼓勵(lì)服務(wù)業(yè)創(chuàng)業(yè)，尤其是那些關(guān)懷型的服務(wù)業(yè)。我們的雙創(chuàng)已經(jīng)推了那么多加速器、孵化器，是不是可以把里面一部分的力量放在這些回報(bào)沒有那么高、但能夠創(chuàng)造很多有意義、有價(jià)值，而且不會(huì)被AI取代的工作的行業(yè)呢？

在國際來說， 很多人習(xí)慣用冷戰(zhàn)思維的思維來思考AI。但其實(shí)AI更像電，而不像核子武器，所以，無論這個(gè)電是中國發(fā)明的、還是美國發(fā)明的，電器是中國多、還是美國多，我們是可以共享，推動(dòng)世界進(jìn)步的。

那未來怎么去做財(cái)富分配，從而幫助更多人走向未來的方向呢？美國提出了一個(gè)概念叫“UBI”，簡單的說是就是對那些賺太多錢的AI公司征重稅，把錢平均分配給所有人。我個(gè)人認(rèn)為這是個(gè)很扯的措施，符合硅谷的思維。可，既然人類好不容易產(chǎn)生了一大筆AI創(chuàng)造的財(cái)富，為什么我們不好好善用它，用以將人類提升到3.0呢？

更多細(xì)節(jié)這里就不多分享了，大家可以去看我的書《AI未來》，里面有詳細(xì)的闡述。這本書里，大家可以看出來我對AI的發(fā)展是非常樂觀的，而且很有自信是會(huì)發(fā)生的。我覺得我的科技藍(lán)圖應(yīng)該也是一個(gè)相對精準(zhǔn)的、我對AI帶來的挑戰(zhàn)也是比較確信——只是時(shí)間問題，是15年、20年、25年，但是遲早要到來的。但是對于怎么去應(yīng)變，我不會(huì)去大膽地說，書里有所有的解決方案，但最終的解決方案還是要靠大家。

在今天這個(gè)演講中我描繪了AI帶來的未來15-30年巨大的機(jī)會(huì)，還有給人類帶來的一些挑戰(zhàn)。但是當(dāng)人類走過50年、100年，再回頭來看，我相信那時(shí)的人類不會(huì)這么關(guān)注今天談的這些小問題，但我始終相信，AI未來帶給我們的是兩個(gè)巨大的覺醒：

1、我們會(huì)感恩AI時(shí)代的來臨，因?yàn)槿祟悓⒔K于被重復(fù)性工作中解脫，由AI代替；

2、我們的時(shí)間會(huì)更多地放到思考每個(gè)人生命的意義和為什么存在之上。

我們還會(huì)發(fā)現(xiàn)人跟AI一個(gè)特別巨大的差別，就是AI是一個(gè)工具，人是有思想的，作為人類我們是有擁有意識的。作為有自由意識的人類，我們一定要好好用上AI這個(gè)工具，這樣在人類和AI的故事中，我們才能夠?qū)懗鏊詈蟮慕Y(jié)局。

謝謝大家！