4月27日， 創新工廠董事長兼CEO李開複在長城會主辦的GMIC北京2017大會上以《人工智慧時代的科學家創業》為題發表演講。
李開複指出， 科學家和創業者有非常大的不同：科學家追求科研突破， 創業者追求商業回報；科學家講究嚴謹、創業者講究速度；科學家要慢工出細活， 而創業者要快速反覆運算。 他認為， 在當前AI技術還沒有進入主流、AI平臺還沒有產生的市場環境中， 少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家擁有較好的創業機會。
李開複在演講中介紹了科學家參與AI行業的四大具體路徑：
自己擼起袖子做創業， 比如愛迪生
找個商業合夥人一起幹， 比如 Marc Andreessen & James Clark 共同創辦 Netscape
把技術授權出去， 比如 Stanford 技術授權成就Google， 讓學生去創業
提供技術開源、公開發佈論文， 比如居里夫人開創放射理論、出版《放射學》等11本著作。
“把土壤做得讓創業者能做他們擅長的事， 讓科學家做他們擅長的事，
以下內容整理自演講實錄：
霍金教授做了非常精彩的演講， 我認為人類有像霍金教授這樣有遠見的科學家， 幫助我們的頂尖天才和世界最重要的政治家來幫我們策劃一個更美好的未來， 這是非常重要的。 但是他提出的“超級智慧”和“未來人工智慧”碾壓人類和要避免這個狀況， 我個人認為並不是一個可根據今天科學推測出的必然結果。
當然， 非必然事件不代表我們不要關注它， 還是要有聰明的人來想它， 但我認為人工智慧對於今天在座每一位最重要的意義應該是下面四件事情：
第一， 人工智慧將創造巨大財富， 讓人類第一次有機會脫離貧困。
第二， 我們要擔心今天手中擁有巨大人工智慧力量和資料的公司， 他們用資料來作惡。
第三， 我們要看到人工智慧將要取代50%人的工作， 在未來10—15年之間。 這些人怎麼辦， 更重要的是教育怎麼辦？
第四， 也是我今天的話題——科學家， 尤其是人工智慧科學家， 有什麼使命、有什麼機會， 是不是都要出來創業， 還是跟著霍金一起去尋找人類的未來。
“做有用的創新”
記得有一次在MIT演講的時候， 主持人要求每一位講者演講完後留下一句話， 我留下的那句話是——“創新固然重要， 但不是最重要的， 最重要的是做有用的創新”。
科學家們往往會被自己的研究、自己酷的東西所打動， 也認為他所看到的酷的東西是全世界人類所需要的。
我當年做的是頂尖的研究、進入的是頂尖公司， 做出的產品依然遭遇了滑鐵盧。 那麼人工智科學家應該怎麼想？
其實本質上， 科學家和創業者有非常大的不同：科學家追求的科研突破， 創業者追求的是商業回報；科學家講究嚴謹， 創業者講究速度；科學家要慢工出細活， 創業者要快速反覆運算。
這六件事情往往是背道而馳的。 六件事情中最重要的一件， 也是我讀博士、做教授過程中深深體會到的——科研領域裡每次問的第一個問題是什麼？“這件事情別人是否做過、是不是全新的？”如果有人做過一定要看自己有沒有增加的價值、增加的價值不如突破的價值大。
每個科學家都不斷要求創新。 所謂創新， 是做前人所未做過的工作。 這句話代表了追求科學精神的含義。 但是一個創業者， 或者一個VC， 他更重視的是什麼？是怎麼樣打造產品， 怎麼樣產生商業價值。
VC做投資過程中， 投資的每一個團隊都冒了人才的風險、商業的風險、競爭的風險、執行的風險， 我們非常不希望再冒科技風險了。 所以我們更寧願看一個團隊說， 這個技術已經被證明了， 只是把它應用在場景裡。
剛才兩段話， 讓大家看到了科學家本質和創業者、VC本質截然不同：一個僅僅追求做前人未做過的工作， 不考慮它有沒有用；一個只需要賺錢，不希望冒科技風險。這兩個通常走不到一起。而且即使走到了一起，科學家因為成年累月、在這樣的文化和基因之下發展，可能會把公司帶到一個不那麼務實、或者不那麼快速反覆運算，或者追求別人沒做過，或者不專注。科學家很聰明，每個人有好多點子，一個創業公司每天出個點子公司會死掉，因為什麼都做。
精益創業之父STEVE BLANK幫助科學家創業，總結：第一，科學家必須要小心，因為題目往往是冷僻的，沒有多大市場；第二，選題跟主流風口有很大差異；第三，科學家不太願意承認自己很可能不具備把技術商業轉換成價值的洞察力和執行力。
所以，每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己會否面對這些問題。面對大家的時候，要保持自信，但是你自己應該知道，對你來說這些是不是一個問題。
今天，科學創業達到了有史以來最好的時機。除了今天談的人工智慧之外，在區塊鏈、生命科學、高能電池、細胞擴增、基因程式設計等幾乎每個領域都是創業的機會。所以我在這裡絕對沒有打壓科學家參與創業的意思，只是參加創業的時候一定要想清楚，過去那麼多科學家碰到的死穴怎麼去避免。
有成功的案例，比如我的朋友李博士創造了有價值的公司，國內也會看到很多類似的公司。我們看到更多的是教授恪守他的崗位，讓學生去創業——美國穀歌就是典型例子，斯坦福和穀歌兩個創始人的教授，沒有參與參與，但通過技術授權進賬3.4億美金。這也是一個模式。
為什麼需要AI科學家
回到AI創業，為什麼AI需要AI科學家？每一個時代的創業公司都有適合做這種創業的人。
互聯網時代註定是被海歸創業，因為海歸在國外看到了互聯網的崛起、並帶回了中國；
移動互聯網應用方面註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速反覆運算產品，那些既懂技術又懂用戶和市場的人成為時代的驕兒；
O2O時代，需要把地面銷售和後臺技術整合起來，這時候可能需要兩個創業者。美團、滴滴就是這樣的搭配。
人工智慧時代來到了，最核心的、最需要的一定是AI科學家。
今天AI技術還沒有進入主流、AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。
但這些科學家有剛才講的所有科學家的弱點，他們追求創新、寫論文、不太知道市場。我們看到大部分科學家的創業，在中國都是在做人臉識別、電腦視覺。
人工智慧有那麼多的應用，人臉識別絕對不是最好的一個。科學家需要一個懂企業銷售的人跟他們搭配，才能碰撞出真正的超級獨角獸的AI公司。
AI本身不是一個消費者的應用，AI創業不能自帶流量，沒有流量和資料有什麼用？所以做出來的AI還是給企業應用，金融、醫療有資料，為他們做解決方案。我們需要懂企業銷售、需要懂AI的解決方案，這才是一個解決AI創業的黃金搭配。所以AI科學家的參與是非常重要的。
AI擴張的三個階段
AI擴張一定會經過下面三個階段。
第一個階段，把已有的大資料用起來，BAT、今日頭條、快手、滴滴、美團都在用。另外，金融領域可以用，比如我們投資的智融集團的用錢寶，一個月放出30億的貸款，因為可以把已有的資料、使用者資料啟動，來做小額貸款，當然還有醫療。
第二個階段是把沒有的資料收集起來、上傳起來。例子就是我們投資的Face++，它把各種攝像頭把人臉收集起來，收集了500億張人臉、可以隨時識別300萬張人臉。這不是一個人類的功能，而是超人類的功能。
第三個是無人駕駛、機器人時代的來臨，從工業走向商業走向家庭機器人，從L1、L2走向L3、L4，走向全方位的無人駕駛。
這三步曲大概是未來五年、十年、十五年的藍圖。
人工智慧時代對整個經濟會有巨大改變，下崗的人該怎麼辦、未來教育該怎麼辦，這都是我們需要解決的問題。
從12點這邊逆時針轉，紅色是必然被取代的工作，綠色是被修改的工作，黃色是暫時還不能取代的工作，轉到最上面是最難取代的工作。
能取代的就是大資料可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可以取代了。
綠色代表，是當有一天機器比醫生可以做更好的診斷。機器是冷冰冰的，醫生可以包裝一個人性化的介面，讓病人得到安慰，讓安慰劑起效應啟動，使病人存活和心理感受更好。
右邊這些是現在人工智慧還不能做的，包括藝術、人類學、管理者、決策者，更包括最大的發明家。
所以AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，包括羅輯思維說的疊衣師、愛心陪伴。人的愛是不能被機器取代的。
往上是會把人工智慧當作工具的人，比如說醫師變成AI工具和人的過渡者，再上是發明每一個領域的新技術掌控者，再上是跨領域的工作者，懂很多領域。當然最最頂尖的就是發明新的AI、掌控AI的人，他們這些人不但是最聰明的最懂技術的，而且抱有最大的科學技術革命。
科學家參與AI的四大路徑
AI怎麼參與？有四條路子：
第一，自己擼起袖子做創業。這個最困難，因為科學家本質是創新，而不是創造商業價值。
第二，找個商業合夥人一起幹。像Marc Andreessen 和 James Clark 一起做的 Netscape。
第三，留在學校，繼續做創新，把創新的技術授權出去，讓學生或者別人做，這是我大大鼓勵學生來做的。
第四，提供開源，發佈資料和內容。今天AI科學家苦於沒有BAT手中的資料，他們一定要努力的用更開源的方法把手中的工作做出來。
我們希望鼓勵科學家，看清楚學校才是科研的淨土，不要因為能夠賺錢就加入大公司或者創業。頂尖科學家是我們稀缺的資源，希望你們恪守自己的崗位、把技術推到更高的一個層次。深度學習只是人工智慧的第一步，未來還有很多機會。
我們希望科學家能夠恪守自己的科研崗位，通過比如技術授權的方式得到商業價值。
如果你決定創業，也希望你能夠瞭解，創業的話就要知道客戶才是上帝，需要知道怎麼樣去拿最有價值的VC錢幫助你補足短板，比如創新工廠。要能夠有紀律、有效率的解決問題，而不是追求一個又一個問題的提出，要解決問題，解決的時候重視效率、做擅長的事，找合作夥伴、補足你的短板。
作為社會，必須做很多事情讓教授既能得到利益、也能得到名聲、還能夠做有趣的創業：在報酬方面，讓整個研究界提高科學家的報酬；在聲譽和大獎方面，比如圖靈獎和未來科學獎都是很好的推動力量；資源方面應該給更多的資料，不僅讓BAT有最大的資料，教授也要有最大的資料；時間上，要思考怎解決不浪費時間的方式解決問題——斯坦福用技術授權的方式，CMU讓教授創業是占股份的方式，這都是非常好的方式。
要好好思考怎麼樣把土壤做得讓創業者能做他們擅長的事、讓科學家做他們擅長的事。讓兩者有機的結合，而不要強逼每個科學家都一定要出去創業。
所以結論是，科學家挺苦逼的，非常重要，我們應該以珍惜國寶的態度支持頂尖的科學家，謝謝大家。
不考慮它有沒有用；一個只需要賺錢，不希望冒科技風險。這兩個通常走不到一起。而且即使走到了一起，科學家因為成年累月、在這樣的文化和基因之下發展，可能會把公司帶到一個不那麼務實、或者不那麼快速反覆運算，或者追求別人沒做過，或者不專注。科學家很聰明，每個人有好多點子，一個創業公司每天出個點子公司會死掉，因為什麼都做。精益創業之父STEVE BLANK幫助科學家創業，總結：第一，科學家必須要小心，因為題目往往是冷僻的，沒有多大市場；第二，選題跟主流風口有很大差異；第三，科學家不太願意承認自己很可能不具備把技術商業轉換成價值的洞察力和執行力。
所以，每個想創業的科學家都一定要真誠的問自己會否面對這些問題。面對大家的時候，要保持自信，但是你自己應該知道，對你來說這些是不是一個問題。
今天，科學創業達到了有史以來最好的時機。除了今天談的人工智慧之外，在區塊鏈、生命科學、高能電池、細胞擴增、基因程式設計等幾乎每個領域都是創業的機會。所以我在這裡絕對沒有打壓科學家參與創業的意思，只是參加創業的時候一定要想清楚，過去那麼多科學家碰到的死穴怎麼去避免。
有成功的案例，比如我的朋友李博士創造了有價值的公司，國內也會看到很多類似的公司。我們看到更多的是教授恪守他的崗位，讓學生去創業——美國穀歌就是典型例子，斯坦福和穀歌兩個創始人的教授，沒有參與參與，但通過技術授權進賬3.4億美金。這也是一個模式。
為什麼需要AI科學家
回到AI創業，為什麼AI需要AI科學家？每一個時代的創業公司都有適合做這種創業的人。
互聯網時代註定是被海歸創業，因為海歸在國外看到了互聯網的崛起、並帶回了中國；
移動互聯網應用方面註定是產品經理的創業，因為這個時代我們需要快速反覆運算產品，那些既懂技術又懂用戶和市場的人成為時代的驕兒；
O2O時代，需要把地面銷售和後臺技術整合起來，這時候可能需要兩個創業者。美團、滴滴就是這樣的搭配。
人工智慧時代來到了，最核心的、最需要的一定是AI科學家。
今天AI技術還沒有進入主流、AI平臺還沒有產生，因此AI應用還不能井噴，只有少數手中掌握著如何把AI應用起來的科學家能夠創業。
但這些科學家有剛才講的所有科學家的弱點，他們追求創新、寫論文、不太知道市場。我們看到大部分科學家的創業，在中國都是在做人臉識別、電腦視覺。
人工智慧有那麼多的應用，人臉識別絕對不是最好的一個。科學家需要一個懂企業銷售的人跟他們搭配，才能碰撞出真正的超級獨角獸的AI公司。
AI本身不是一個消費者的應用，AI創業不能自帶流量，沒有流量和資料有什麼用？所以做出來的AI還是給企業應用，金融、醫療有資料，為他們做解決方案。我們需要懂企業銷售、需要懂AI的解決方案，這才是一個解決AI創業的黃金搭配。所以AI科學家的參與是非常重要的。
AI擴張的三個階段
AI擴張一定會經過下面三個階段。
第一個階段，把已有的大資料用起來，BAT、今日頭條、快手、滴滴、美團都在用。另外，金融領域可以用，比如我們投資的智融集團的用錢寶，一個月放出30億的貸款，因為可以把已有的資料、使用者資料啟動，來做小額貸款，當然還有醫療。
第二個階段是把沒有的資料收集起來、上傳起來。例子就是我們投資的Face++，它把各種攝像頭把人臉收集起來，收集了500億張人臉、可以隨時識別300萬張人臉。這不是一個人類的功能，而是超人類的功能。
第三個是無人駕駛、機器人時代的來臨，從工業走向商業走向家庭機器人，從L1、L2走向L3、L4，走向全方位的無人駕駛。
這三步曲大概是未來五年、十年、十五年的藍圖。
人工智慧時代對整個經濟會有巨大改變，下崗的人該怎麼辦、未來教育該怎麼辦，這都是我們需要解決的問題。
從12點這邊逆時針轉，紅色是必然被取代的工作，綠色是被修改的工作，黃色是暫時還不能取代的工作，轉到最上面是最難取代的工作。
能取代的就是大資料可以針對一個目標函數做一個決策，比人更好的決策，那你就可以取代了。
綠色代表，是當有一天機器比醫生可以做更好的診斷。機器是冷冰冰的，醫生可以包裝一個人性化的介面，讓病人得到安慰，讓安慰劑起效應啟動，使病人存活和心理感受更好。
右邊這些是現在人工智慧還不能做的，包括藝術、人類學、管理者、決策者，更包括最大的發明家。
所以AI時代的人才結構，我們看到有大量的服務型人才，包括羅輯思維說的疊衣師、愛心陪伴。人的愛是不能被機器取代的。
往上是會把人工智慧當作工具的人，比如說醫師變成AI工具和人的過渡者，再上是發明每一個領域的新技術掌控者，再上是跨領域的工作者，懂很多領域。當然最最頂尖的就是發明新的AI、掌控AI的人，他們這些人不但是最聰明的最懂技術的，而且抱有最大的科學技術革命。
科學家參與AI的四大路徑
AI怎麼參與？有四條路子：
第一，自己擼起袖子做創業。這個最困難，因為科學家本質是創新，而不是創造商業價值。
第二，找個商業合夥人一起幹。像Marc Andreessen 和 James Clark 一起做的 Netscape。
第三，留在學校，繼續做創新，把創新的技術授權出去，讓學生或者別人做，這是我大大鼓勵學生來做的。
第四，提供開源，發佈資料和內容。今天AI科學家苦於沒有BAT手中的資料，他們一定要努力的用更開源的方法把手中的工作做出來。
我們希望鼓勵科學家，看清楚學校才是科研的淨土，不要因為能夠賺錢就加入大公司或者創業。頂尖科學家是我們稀缺的資源，希望你們恪守自己的崗位、把技術推到更高的一個層次。深度學習只是人工智慧的第一步，未來還有很多機會。
我們希望科學家能夠恪守自己的科研崗位，通過比如技術授權的方式得到商業價值。
如果你決定創業，也希望你能夠瞭解，創業的話就要知道客戶才是上帝，需要知道怎麼樣去拿最有價值的VC錢幫助你補足短板，比如創新工廠。要能夠有紀律、有效率的解決問題，而不是追求一個又一個問題的提出，要解決問題，解決的時候重視效率、做擅長的事，找合作夥伴、補足你的短板。
作為社會，必須做很多事情讓教授既能得到利益、也能得到名聲、還能夠做有趣的創業：在報酬方面，讓整個研究界提高科學家的報酬；在聲譽和大獎方面，比如圖靈獎和未來科學獎都是很好的推動力量；資源方面應該給更多的資料，不僅讓BAT有最大的資料，教授也要有最大的資料；時間上，要思考怎解決不浪費時間的方式解決問題——斯坦福用技術授權的方式，CMU讓教授創業是占股份的方式，這都是非常好的方式。
要好好思考怎麼樣把土壤做得讓創業者能做他們擅長的事、讓科學家做他們擅長的事。讓兩者有機的結合，而不要強逼每個科學家都一定要出去創業。
所以結論是，科學家挺苦逼的，非常重要，我們應該以珍惜國寶的態度支持頂尖的科學家，謝謝大家。