雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) AI金融評論報道，2018杜克國際論壇近日在昆山召開，大會以“人工智能：跨境競爭與合作驅動因素”為主題。在人工智能投資與創業環節，IDG 資本全球董事長熊曉鴿、金沙江創業投資董事總經理丁健受邀進行了發言。

AI創業的彎道超車機會

丁健在2013年底、2014年初接觸到人工智能，引路人還是時值微軟高級副總裁的陸奇。2014年到2016兩年，他“在所有的場合都在談應該重視人工智能，他做過一個演講其中一張寫“人工智能：下一場核戰爭”。然后到了人工智能爆火的這幾年，“我已經不講AI了，而是潑冷水。”他認為AI已經開始出現一種泡沫現象，尤其是從2017年底至今。“我借用李飛飛的一句話，她說‘AI本身是非常實實在在的一個領域，它本身不是泡沫，但是它被包了一層泡沫。’”

丁健表示，中國AI啟動資金數額占全球48%，超過了美國。但在基礎研究領域與美國仍有相當差距。“這種領先程度和我們不是一個‘量’的差別，而是在‘質’上的差別，不是你花幾十億就能追上的。在半導體領域，我們和美國，至少還是差十年的時間，差不多4—5代的芯片。”再比如深度學習領域，加拿大、英國、美國領先，人才也多被大企業壟斷，每個人才的投入大約都是數千萬美元。

還值得注意的是，中國的AI投資偏于應用領域，包括安防、金融、推薦、客服、交通等。這主要有兩大支持因素：政府的大力支持、法律法規包容性更大。

從投資者角度出發，熊曉鴿表示，AI的技術最重要的一點，就是與實際的應用和場景結合起來。同時他也指出，憑借國內人口紅利，BATJ等公司商業上取得了很好的成功，但是他們的年報也透露出一個問題——海外銷售額非常少，另外還包括2B業務還是比較少。所以，創業公司想要超越BAT，可以在兩方面做文章，比如推行2B業務，以及國際化。

人工智能研究不能懈怠

但在另一面，丁健認為中國面臨的挑戰也非常大。核心原因與AlphaGo也有關系，“AlphaGo給社會帶來的期望值太高，大家覺得理論上能夠打敗最聰明的人，但實際上AI還是一個低能兒，甚至連寵物的智商都比它高。”

由于這兩方面原因，中國在人工智能的研究絲毫不能懈怠。由于AI的應用還是處在一個可擴展性非常差的階段，極度依賴大數據，需要經常進行人工的干預和調試。“這與傳統IT行業的進展是不匹配的。整個IT之所以能夠快速地增長，就是因為它的自動化程度非常高，而我們一旦引入了這種非常強的人工的干預，實際上造成了效率的降低，以及成本的提高。”

“進入壁壘很低，也是一個很重要的原因。”丁健還表示，“雖然我們現在有幾個所謂的獨角獸，但是實際上他們用到的大部分都是開源算法，即使不是開源的，在很多改進方面也是有限，而開源也變成了一個趨勢，道理很簡單，就是因為整個目前在深度學習方面它所起到的作用是有限的。”另外還包括價值鏈的不完整、用戶的體驗、人才奇缺等問題。

而 AI未來的挑戰更嚴峻，關鍵就是AI安全以及社會影響。丁健舉例道，最近美國卡車工會已經正式宣布反對無人卡車上路測試，這說明社會已經意識到人工智能對于工作的危險。另外像國際關系，美國已經在談怎么樣限制人工智能的交流。

而應對之道則是從基礎結構、數據平臺的共享、人才教育、基礎科研入手，另外還要強化安全與社會責任，并通過國際合作解決AI這些真正的問題。

熊曉鴿也表示了類似的觀點，他指出中國當前的AI項目重復投資得太多。許多項目基本上大同小異，而美國投的錢雖然沒有那么多，但是更有原創性。尤其美國是一個國際化的市場，所以在這點上來講，中國和美國可以琢磨一下一起合作。

“舉個例子，特斯拉的第一輛樣車是在臺灣組裝的，95%以上的電子的元器件都是亞洲提供的，所以我有一個判斷——特斯拉如果只在美國生產，永遠不可能盈利。目前它相當晚禮服，很好看，但是一年穿不了幾次。”

那么在當前的局勢下以及科技巨頭的存在情況下，中美兩國推進合作是否會有阻礙？

對此，熊曉鴿表示，“貿易摩擦是短期的事，實際上工業、技術界的合作是完全沒有國界的。”

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