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李开复谈中美AI竞争:一直模仿成不了伟大创业者,走出来才能创新
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2019-05-23 20:47:15 李开复谈中美AI竞争:一直模仿成不了伟大创业者,走出来才能创新

但中国在AI领域,也有五大优势不容忽视。

猎云网注:目前的人工智能,正在从发明的时代进入到应用的年代。首先,相较于发明年代依靠少数顶尖的科学家,应用落地的年代更依赖大量优秀但没有那么顶尖的工程师。其次,即便是基础研究的突破仍然非常重要,但只要这种基础研究的突破是发生在学术界而非某个大公司的研究院,那么可以说在一瞬间,大家又站在了同一条起跑线上,因为学术界是坦诚且乐于分享的。文章来源:混沌大学(ID:hundun-university),授课老师:李开复,创新工厂董事长兼CEO。

说到中美两国人工智能比较,我们感觉,美国应该是AI霸主,因为图灵奖里的AI专家、深度学习的发明者都是美国人。图灵奖是计算机界最负盛名的一个奖项,有“计算机界的诺贝尔奖”之称。当然,中国的姚期智教授(清华大学交叉信息院院长)也曾获得图灵奖,他令我们非常自豪。

如果我们把判定的范围稍微放开一点,来看看那些发表了顶尖论文的专家,世界前500中,美国有68%、中国有6%,悬殊还是非常大。不论是专利数字,还是AI顶级人才,中国也都跟美国有一定差距。

那么今天,在中美贸易等各种冲突中,中国能不能够自给自足,似乎还面临着挑战。但就我个人而言,我还是乐观的。

为什么?因为中国在AI领域有五大优势不容忽视。

中国优势-1:创新能力——从微创新走向全新创新

要想探讨这个问题,我们还得回溯一下历史。我们先来看看前AI时代,就是从PC时代到手机时代。一直以来,美国都是科技的霸主,中国则是霸主的市场。但在过去10年间,奇特的事情发生了。

中国有世界上最大的市场、有一批既有钱又很聪明的投资人,这些人帮助了一批很强的创业者,做出了世界级的公司。这些公司不断地做更好的产品,又得到了更多用户、更多的融资,期间还有支持技术发展的国家政策,这些条件共同造就了“中国式”奇迹。

这带来了什么?带来了宇宙的裂变。所以,即便不谈AI,我们也可以看到,在移动互联网的宇宙,美国不再一家独大。现在的状态是,美国有美国的模式,中国有中国的模式,这两者是有差异的。

美国公司更倾向于学术的、技术的、理想的……中国公司更多是务实的、谈应用的、迅速滚动型的商业机制的。美国希望占据全球的平台,中国希望先把中国的做好,用合作的模式进入其它的国家。

这里有一个很有意思的事,美国对于轻盈的公司特别自豪,比如Instagram,十来个人就值10亿美金。但中国的美团有50-60万骑手来配送外卖,这是令我们感到很自豪的事情。

为什么做重了也自豪呢?因为如果不做重,就没有较低的配送单价,就达不到强大的用户体验。比如,若每单外卖70块配送费,你还会买吗?肯定不买了!但在美国就是这样,而中国的配送费在6块钱以下。

为什么美国会这样呢?因为美国最聪明的人都不想去管骑手,都想做一个很轻盈的平台,配送的事情就交给那些相对没有那么顶级的公司来做,这样肯定做不好。

潜意识里,美国人认为产品做的越轻越好,他们更偏好做有理想的、科技驱动的事情,将重的东西丢出去给别人做。但是在中国,创业者反而迭代出更深、更重的模式,取得的效果更好。

中国最顶级的创新者,比如美团的王兴,会花很多时间去优化每单的配送时间。这就很有意思——当一件事情被琢磨到每一个细节、每一分钱时,中国创业者就会有很多优势和机会。

可以看到,仅仅在8、9年前,中国公司的产品基本还在模仿美国,把美国的点子转到中国做本地化。但几年以后,我们从美国模式中开始反超。当时有一个词,叫“微创新”,引起了很大的争议。

有人说微创新挺好,不断迭代越做越好;也有人说,微创新不是创新,不值得自豪。但事实告诉我们,微创新是一个重要的步骤,让产品得以迭代,针对用户需求持续优化。

如今,中国本土创新创造出了很多美国没有的公司和模式,比如头条、快手、抖音、摩拜、VIPKID等,包括最近上市的拼多多、蚂蚁金服、映客等。

中国创业者通过学习美国,走出了第一步,这是必须要走的,因为中国当时并没有互联网或移动互联网,只能学习美国最聪明的创业者的点子。但慢慢的,模仿者走向了微创新、迭代式创新、集合式创新,最终走向了全新的创新。

在《AI未来》里,我也描述了硅谷的错误思维——一次模仿,终生就都不被认可。

但在中国,刚开始我们落后,只能模仿。每个创业者曾经可能都做过模仿者,当然如果一直模仿确实成不了伟大的创业者,但假如你从这条路里走出来了,就可能成为一个伟大的创新者。

中国优势-2:精于执行的创业者

同时,中国的这批创业者,是在非常残酷、恶劣的环境里竞争出来的,他们会融资、用资本的力量把事情做得很重,从而产生壁垒。

此外,他们非常努力的工作,每个公司的创业者都像我一样,甚至比我更加工作狂。

美团采用的模式,就是当年朱元璋所说的“高筑墙、广积粮、缓称王”。“高筑墙”就是要积累非常高的竞争壁垒,比如50万个骑手打造出最高效率的配送,竞争对手就打不过你了;“广积粮”就是不断地用融资来滚动,让自己能越做越大;“缓称王”的意思是,当你做出了一个该领域顶级公司的时候,不要急着称王,还要有更大的野心,就像今天美团也开始布局了叫车方向的业务。

中国巨大的市场造就了激烈的竞争环境,也带给了这批精于执行的创业者们足够多的机会。

中国优势-3:AI资本雄厚

仅2017年,中国的AI投资就已经占了世界该领域总投资的48%、超过美国(38%)。

原因何在?拼多多、快手、抖音、头条、美团、滴滴等公司累积了大量数据之后,必然要用AI,于是他们跟随着BAT成为了第一批AI公司。是他们让中国看到了AI投资的价值,因此,才有了大量的资本涌入AI领域。

无论是投给这些公司把AI做的更好,产生更多利润,还是投资一些纯AI公司,都说明资本市场是非常认可AI的。

再来比较二级市场,用两家AI领域备受瞩目的语音公司估值对比,中国的科大讯飞和美国Nuance,科大讯飞曾经是Nuance1/3的估值,但现在大约是其估值的一倍(Nuance市值为科大讯飞的57%),实现了六倍的跨越。

当然,你可能会问,这些会不会是泡沫?以后会不会下滑、调整?

当然有可能,但从现在来说,有大量的资本去“广积粮”,让这些公司先活下来,再来想各种方法突破,这对中国AI发展是个利好条件。

中国优势-4:落地更易实现&海量数据支撑

关于AI专家,我们刚才提到,世界前500名AI专家中,中国只有6%,美国有50%多,差距很大。如果每个人工智能公司都要AI大牛挂帅,那么中国肯定做不过美国。

有一段时间,AI创业的估值就是数你有几个博士,每个博士值500万或1000万美金。但是,这个时代已经过去,因为现在AI的落地难度降低,几个学生也能做出一些像样的东西,并不需要超级大牛带着中牛、小牛来创造一个全部都是牛人的AI公司。

也就是说,人工智能因为深度学习和其它技术的使用,步入了一个入门变得相对容易的时期。

所以,AI进入了只要有大量的工程师、几个AI的专家,就可以落地的时代。而中国人在落地能力、应用方面一向特别强。并且,能够应用人工智能的领域实在太多了——大概可以覆盖GDP中60%、70%以上的领域。

首先,能够创造商业价值的领域一定是——拥有单一、清晰的方向,以及拥有海量数据的领域,因为深度学习算法是需要海量数据训练的。

传统企业,比如AI应用于银行、保险公司、制造业、零售业,就是以应用为主、以大量的数据来取胜的,而中国在这方面是有优势的。

为什么这么说?AI需要大量的数据。那么,中国数据到底有多少呢?

中国的移动互联网数字大概是美国的3倍,中国的外卖是美国的10倍,中国的移动支付是美国的50倍……

当然这里最有价值的数据肯定是移动支付,这是一个中国式的奇迹。我们在国内可能感觉不明显,但其实过去的3年有一个世界级的奇迹发生,就是我们不再使用现金、信用卡了。

2017年,在中国发生了18.8万亿美元的移动支付,超过中国的GDP(12.9万亿美元)。你问这怎么可能?因为每一件产品或服务的流通,从经销商的环节直到终端消费,都在用各种移动支付进行交易。所以,每一块钱的GDP可能在支付里会经过好几次。

那么,移动支付对AI有什么帮助呢?

1. 阿里、腾讯等因此积累了海量数据,这是Google、Facebook所没有的,这会推动AI的发展;

2. 对生态巨头之外的创业者而言,数据和AI的认知被带动起来,这带来的可能是——一旦阿里、腾讯出来的一两个人有了这种认知后,他有可能在各个领域做出与Google、Facebook不同的创新;

3. 对整个创业环境而言,商业化变得容易。大家是否记得大概3年前,2C的创业模式还是你能不能先搞出100万日活,然后至少要经过几轮融资,再来想商业模式。今天就不需要了,很多产品比如夜听、千聊、拼多多、包括十点读书等,你就算只有100个用户也可以直接收费了,这都是因为有了移动支付,才能够发生的。

我们在这个国家的每一个角落都能看到移动支付二维码,这些线下支付数据本身就构成了一幅实体消费行为图,我们可以从中提炼出各种认知、产生各种有价值的AI应用。

回到中美的对比,如果我们今天还在萌芽期,中国的确很难超越美国,因为我们没有那么多顶级AI大牛。但如果进入应用期,中国海量的数据、精于执行的创业者方面的优势就会凸显。

中国优势-5:政策助力

最后,政策优势。很多外国媒体质疑今天的政策优势是补助,但我觉得在人工智能领域补助并不是最主要的。事实上,中国政策的利好有两方面。

一、中国政策对新技术基本采取“先放行再理解,若需要才管制”的原则。而欧美的模式往往是大家先辩论一场,把所有的法律都立下,才让技术推出。

这就是为什么中国的移动支付能跑得这么快、为什么阿里的余额宝能够进入银行的业务、为什么电商能发展这么快的原因。这也将是我们的AI发展的一大推动力。

二、中国政府愿意花大量资金推动基础建设。从当年高铁的发展就可以看出,从没有高铁,到6年之内拥有世界60%的高铁。同理,在创业领域,从早期双创的投资非常困难,到后来全国范围内建成了8000多家孵化器和加速器。你可能会问,这8000多家孵化器和加速器一定会成功吗?未必,但它的确改变了中国人对创业的认知,更多人认可了创新是一件好事情。

同样,AI也会进入基础设施领域。例如,在货车无人驾驶问题上,美国由于无人驾驶货车会取代太多货车司机的工作(特朗普的支持群体),因此先放缓无人驾驶货车在高速公路的测试。但在中国,我们看到的是浙江省说“我要铺的高速公路就是给电动车、给无人驾驶技术的”……

结合以上,我认为,今天美国领先中国,但5年后,中国在如下领域有可能赶上——

在移动互联网领域,借助大量用户、数据、移动支付,中国有可能赶超;

在商业互联网领域,我们会进步,但由于中国传统企业的商业数据结构化,和存储体系并不完善,所以还是会挣扎一段时间;

在实体感知方面,中国有巨大的包括摄像头等传感器的优势,我觉得会捕捉更多的影音数据来创造出更多的应用;

在无人驾驶和机器人方面,中国今天还远远落后美国。但诚如刚刚提到的无人驾驶货车的例子,美国政策是比较保守的。

当然这里必须强调一下,刚才的分析没有考虑到的两个因素:

一、半导体。我们的半导体是否能追赶上美国,还是一个问号。

二、基础研究。我们的基础研究还是远远落后美国。不过,在人工智能领域,我的担忧还没有那么强烈。原因是——

目前的人工智能,正在从发明的时代进入到应用的年代。首先,相较于发明年代依靠少数顶尖的科学家,应用落地的年代更依赖大量优秀但没有那么顶尖的工程师。其次,即便是基础研究的突破仍然非常重要,但只要这种基础研究的突破是发生在学术界而非某个大公司的研究院,那么可以说在一瞬间,大家又站在了同一条起跑线上,因为学术界是坦诚且乐于分享的。

至于这种突破来自于学术界还是大公司的研究院,哪个概率更大?我个人倾向于前者。

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