什么情況才能用人工智能？人工智能不是萬能的，我們在很多情況下還是遠遠超過電腦的。但是，下列5個情況的時候，人工智能絕對可以做出特別有價值的產品：

　　1、海量的數據。這基本是千萬以上的數據，所以當你聽很多人說大數據（有一萬個樣本），都是沒有用的，千萬級別的數據。

　　2、這時候還需要頂尖的科學家，不是一個程序員、工程師就可以做的。

　　3、要有非常清晰領域的邊界，因為人工智能只能懂一件事情，讓它跨領域是做不到的。就像現在我跟你說“中午我不想吃漢堡”，你們都能聽懂，但是如果你跟一個人工智能這樣跳躍領域去講，它是搞不懂的。

　　4、要有非常好的標注，比如你用百度時候每一次的點擊，去淘寶時每一次的購買，你在滴滴每次成功的搭上車，都是告訴系統我成功了。當你每次在百度沒有點擊，在淘寶沒有購買，在滴滴沒有打上車，也是告訴系統這是一個標注。沒有標注的數據，意義是不大的。

　　5、用這么大的數據，要有非常多的計算量，這時候人工智能才可以形成。

　　可能很多人說，人工智能是什么機器人、無人駕駛，這個好長遠啊。其實不是的，你每次在用百度、淘寶、滴滴的時候，它背后都是一個人工智能的引擎。

　　我們在這里可以看到一些過去認為比較遙遠的數據：

　　上面是圖象識別的比賽，機器已經超越人了。

　　所以，如果你是一個創業公司，當你的用戶達到了千萬級別的時候，你肯定是需要這個的，因為在你的系統里面絕對需要做一些判斷和推薦，你要推薦什么商品給用戶，該放什么樣的廣告，這背后都可以用到人工智能引擎。

　　所以，做人工智能創業的，最好是已經有互聯網數據的公司。

　　當然，還有很多公司是沒有互聯網數據的，這些公司也能創造價值。這就是為什么人工智能比移動互聯網還要偉大的原因，因為它影響了很多行業。

　　哪些領域會最先呢？我們認為，一定是數據最大、最快能產生價值的領域。比如說，金融領域：銀行、保險、券商、智能投庫、AI量化基金，這些領域是最快能產生價值的。

　　哪些是對人類最有意義的？一定是醫療領域，癌癥的檢測、切片，基因個性化的治療，這些都是特別適合人工智能的領域，還有教育，等等，這里細節就不多說了。

　　所有的領域里面，我們認為最大的一個領域，應該是無人駕駛。這雖然可能是個十年的目標，但是當電動車、共享經濟、無人駕駛，三件事情同時發生的時候，人類經濟會產生最大最大的提升和改變。以后我們出去打車，應該是隨叫隨到，人都不需要買車了，停車場也不需要了，路上的車也變少了，空氣也變好了，這些都是一些會發生的很好的“副作用”。

　　很多人談到機器人，我倒認為無人駕駛做出來以后，機器人就迎刃而解了。因為，當你能聽、能看、能走、能動的時候，這無論是汽車還是機器人，這些技術都是通用的，傳感器的價錢也會逐漸降低。

　　世界最厲害的AI公司肯定是Google，當Google搜索里面的引擎被提煉出來，成為一個Google大腦的時候，它把它用在互聯網，就變成了Gmail的自動回復，變成了Google的搜索和廣告。如果用在了汽車，就是GoogleCar，用在了人的健康就成了GoogleHealth，用在了圍棋就是AlphaGO。所以，這個大腦是非常有野心的動作，它想要再創造26個字母，除了Google之外還要再創造25個公司。

　　我們看到，百度大腦也是一個類似的項目。所以，其實每個偉大的互聯網，都應該考慮，擁有這么大的數據，是不是也像Google一樣，用更多的深度學習，來創造商業價值。

　　當你要做這個產業的時候，有幾個建議：

　　1、你要有特別大的數據，而且最好是，只有你別人沒有的，閉環的。

　　2、買很多機器，尤其考慮GPU，所以如果要買股票，可以考慮一下GPU公司的股票，因為人工智能會讓它快速的成長。

　　3、還是非常需要有特別多經驗的深度學習專家，最后把一些年輕人訓練起來，就可以創造價值了。

　　為什么我特別提到最后一點呢？這點，可能很多談人工智能的沒有談到。人工智能，它并不是一個火箭專家，或者互聯網安全專家，這些是學習十年的累積才能做的事情。一個特別優秀的數學和計算機當屆畢業生，培訓6個月，就可以創造人工智能的價值，就可以做人工智能的工程師了。

　　所以我認為，最領先的人工智能國家，當然是技術最領先的、論文最領先的、應用最領先的。還有，也是年輕人，最上進、最努力、最勤奮的。

　　所以我認為，中國有一些很特殊的機會。

　　這里提到幾個重點：為什么人工智能崛起，中國很有機會？

　　前幾天有一篇報道，是有一位美國人工智能的公司寫信給美國當選的總統特朗普的。提到，美國必須正視中國在人工智能方面崛起，必須向政府提供更多的基金。這表示，這個作者看到了這幾個現象：

　　現象1：中國教育特別優秀的理工、數學底子，這里可以發出威力了。世界上的人工智能論文，43%都是中國人寫的。

　　現象2：我們可以快速訓練大批的年輕人，創新工場就在做這件事情。

　　現象3：傳統企業比美國落后，但是表示人工智能注入進去，就會產生很大的價值。比如，我們投資的第四范式，他在銀行注入了一些他的功能，他的用戶轉換率就馬上提升65%。當然，我相信第四范式有很好的算法，但其中很重要的理由是，中國的銀行算法非常落后，很容易幫他提升。

　　現象4：在座每一個潛在的獨角獸公司和快到獨角獸的公司，像我們投資的美圖、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能專家，幫他們提升價值，你們可能也要注意一下。這些公司在中國會比美國多，因為中國市場大，也是中國的機會。

　　現象5：美國領先的公司，無論是Google、坦斯福羅，或者微軟、CNTK、Facebook，在中國都會很難本土化，這都是我們中國公司的機會。

　　最后，有些政策方面的問題，在美國可能會很擔心，每一輛車可能出的每個車禍，會比較限制無人駕駛的發展。

　　比如說，無人駕駛最快的應用是什么？可能是在美國的高速公路取代卡車司機。但是，美國有150萬卡車司機，他們可能都投了特朗普一票。所以，他們肯定會用他們的工會和各種對美國國會或對美國政府的拉比，希望特朗普政府不要那么快推動卡車在高速公路。這每一個美國各種組織的阻礙，都是中國的機會。

　　這里是創新工場在人工智能時代來臨的投資藍圖，其實也就是剛才講的幾件事情，從左到右：

　　1、誰有大數據，我們就做人工智能。

　　2、在語音、手勢、人臉等等識別，會有很大的突破，但是自然語言的理解，可能還需要5-10年的時間，也就是語義方面的突破，這跟深度學習到現在為止還沒有關系，未來可能會有。

　　3、傳感器現在很貴，很多人都說Google做輛車要幾十萬美金，但我深深地相信，三年以后，就會下來。所以，我們更愿意投資那些，現在看起來很貴，但一旦量產，傳感器價格就會下來的公司。

　　機器人，我們認為，任何有手、有腳、有眼、有耳朵的機器人都是不靠譜的。因為，我們被科幻小說和電影洗腦，所以認為任何長的像人的東西，都要跟人一樣聰明，一下就讓所有產品必然失敗了。

　　所以我覺得，家庭機器人長的像個人的，像科幻小說的，這恐怕還需要接近十年的時間。

　　但是，一些智能音箱，工業商業的應用，可以快速起來。

　　無人駕駛，一定是先開始輔助人駕駛，然后人來輔助機器，最后才能達到全天候的駕駛。

　　在創新工場，我們除了在做右邊A輪、B輪的人工智能投資之外，我們也開始在孵化人工智能的工作。孵化這個詞很多人聽起來會覺得，是不是租個場地，找些導師。當然，這些是很好的，但我們認為，我們的人工智能孵化，是找那些真正全球知名的科學家，但是又能夠動手做事的，帶一批年輕人，跟他們一塊工作。我們會提供大量有閉環的數據，我們會提供大量上千萬人民幣有GPU的機器，讓他們快速摸索，然后創業。我認為，這樣一個特殊人工智能孵化，是有意義的。