有四个理由： 第一是做助手，而非取代人； 第二是界面要用好，给很多结果，而不只是一个结果； 第三草船借箭，要用户提供数据，如果你的数据不够； 第四局限你的领域，不要做一个特别伟大的超级的技术。 下面我要讲的是中国的一些特别的机会。 中国在人工智能领域比移动互联网领域还适合创造世界顶尖的公司。 第一个理由就是，中国人很适合做人工智能。我们知道美国的很多中学的学生，加减乘除都做不好，我们中国虽然教育有很多的挑战和问题，但是理 工科的学生平均水平特别强，人数又特别多，所以今天在世界上做人工智能的科学家有43%是中国人，所以我们可以知道，当然很多是在海外读书，现在要把他们 拉回来，所以这是一个特别大的机会。 第二，训练小朋友非常快速，这刚才已经讲过了。 第三，传统企业的人工智能技术非常的弱。就是他们现在的这个产品，是没有用人工智能，相对来说是很弱。 比如说我们现在做一个Credit Card Fraud Protection。就是去识别信用卡被盗卡的这样一个现象，比如说我突然在这个阿布达比刷了2万块钱银行就会警觉了，实际上很多偷信用卡的人，比这个 聪明，他不会去刷2万块钱，他会刷100块，200块，他还会到各种城市去刷，也许就是请朋友吃顿饭之类的。我最近的信用卡就是这样被盗的。 这个如何抓呢，美国的银行做信用卡已经做了40年，他们靠非人工智能的技术，就是一条一条的规则写进去，然后把用户做各种的规则，比如这个人收入是怎么样 的。然后如果他突然飞到几千里之外，用的金额是什么，如果有三次什么之类的。这样一大套，如果是这个就怎么样，如果不是这个就怎么样，套这个来做这个信用 卡的盗卡的识别。那这些银行没有人工智能，但是这些技术在美国做的很好。 所以要在美国做人工智能的公司，去卖这样一个Credit Card Fraud Protection技术给银行是不靠谱的也是不可能的。除非你是有拿了大数据来做，不过那得有多难。 但是在中国几个小朋友随便写一个简单的机器学习算法，深度学习都不用，拿到中国的任何银行马上就能产生价值。所以呢，过去这些银在国内不太开放，技术也比较落后，不太愿意别的技术进来，还是要感谢AlphaGo 自从它打败围棋世界冠军以后，中国的银行开始相对开放了。我们投的一些公司，比如说第四范式就已经进入了十五家银行，产生了特别大的价值。 银行曾经不是经常打电话给我们说，要不要买什么产品，过去它的这个转化率非常低，但是经过我们人工智能一条就增加了65%。所以以后银行打的垃圾电话，经过创新工场投资的这个第四范式，精准度会比较高。过去1000个电话买1个，现在接600个电话就会买一个。 这个对于你来说，都是让人烦扰的电话，但是对银行来说，产生了多大的价值，它如果一年靠这个电话卖20亿的产品，现在就卖33亿了，因为有了之前说的那65%的成长。所以这一类的人工智能在国内因为它的算法竞争对手太弱，在银行保险、券商等等的机会特别大。 在座可能有些看过量化交易的，但是你们看的量化交易都是没有智能的，都是拼速度的。但是加上智能就不得了。我读博士的时候就是做人工智能，我的一个同学跟我学一样语音识别，但是他比我聪明，我毕业之后去苹果了，他去了文艺复兴科技公司（Renaissance Technologies）。它是美国做量化交易第一的公司，他在那边做了30年，然后我们在Wikipedia可以看到他的这个身价大概是我的几十倍。 当然我说的不是这个，更重要的是说他把机器算法很早就做到了二级股票市场交易中去了。他们内部基金每一年的年化收益，20年，71.8%。这就是人工智能 的力量。当然这个基金做不大，一做大这个收益就会下来，但是至少也还是几十亿的规模。所以你可以看到，这些机会，是非常非常的大。 当然30年前美国的股票交易也很落后，量化一进去，就把大家都击溃了。他今年是Renaissance的CEO，你可以看到在这种算法里，科学家的力量是多大。整个Renaissance的公司至少在创立的时候，都是不懂股票的，一大堆算法进来，交易大师就打不过他们了。 那么在中国，这个景象正在发生。我们看到的人工智能的项目里，三个就有一个是做股票交易的。在过去两年里面，我除了个人买了一支股票之外，其他的钱都是交 给这些小朋友打理，他们在国际国内港股A股的这些市场，加上做这些AI的对冲，每一天大部分交易就是T或者T＋1，然后就结算，基本没有什么风险，收益率 也没有一个月是负的，每一年的回报虽然不到71.8%，但是也是很高的。 所以这是一个特别大的机会，在国内量化AI的环境还不成熟的时候，如何找到这些机会，可能获得的是比VC的基金或者PE的基金回报都还要高。 第四个理由，因为中国市场大，互联网公司多，很多非AI的公司到了一定的规模，就开始需要AI。比如我们投资的美图，知乎，VIP KID。我们也恭喜美图准备在香港上市，我们是美图最早的投资人，也非常看好，我们会继续的持有，非常看好他。 美图的这个公司呢，你可能觉得就是帮助女孩子变漂亮一点，但是变漂亮的过程中你要知道大家都喜欢哪样的漂亮，得到用户回馈，加入AI算法这个是非常重要的。从这里我们可以学到，中国的女孩子喜欢非常的白，但是印度的女孩子白一点就好，非洲的女孩子也希望白一点。 中国的女孩子希望眼睛越大越大，但是美国的稍微加一点点眼影就可以了。修改以后就看用户是否喜欢不喜欢，这个可以做人工智能的回馈，甚至人工智能还可以生成，可以帮助来推测，你会喜欢什么样的照片，或者甚至把你变成卡通画，或者是一张很美的像画出来的画一样。这是第四点。 第五点，美国人工智能现在是绝对领先中国的，但是他们进不了中国，中国上面有各种理由。因为美国公司进不来，给我们3年时间就不输于美国公 司了。人工智能的这个技术都是美国和加拿大做出来的，他们是非常乐于公开的，每次写完了就放到网上，放到网上大家就学去了，中国和美国的公司一起学，所以 这也没有太大的门槛。中国的公司只要给我们3年的时间，给我们更多的机会，我们一定会产生和美国一样的价值。 最后一点是中国对人工智能各方面的约束较少。比如说Trump上台以后，假如我们两年以后发现Uber的Otto，这个Otto它是取代卡车司机的，假如它做的非常好，两年以后会取代这个人类的话，会不为有这个卡车的工会冒出来一起抗议。 美国有150万的卡车司机，他们也是投了Trump票的，我们也很清楚低收入的美国中年男人尤其是白人投了这个票，这些人要是抗议，会不会有可能通过一个 法律使得卡车无人驾驶先暂缓推出，或者先要证明自己不伤人之类的。就这样，很简单的一个规矩就把这个技术给放缓了。所以我觉得中国在这方面就会有更大的机 会。 还有无人驾驶最大的敌人是什么？第一是法律，第二是人。我们人是最差劲的司机了，容易犯困，要睡觉，还喝酒，然后犯错，而且不可预测等等。机器则是非常冷 静的，但是它面对这些不冷静的人也会很头疼。如果某一天这个城市里都是无人驾驶的车，不允许人开车了，这一天就是技术飞腾的时候了。那么哪个国家会有可能 做这样一个小城市？肯定不是美国，但有可能是中国。你可以想象，如果路上都没有人了，车子也都安全了。 比如说一辆车可以告诉后面的车，我爆胎了，你小心一点。甚至你可以想象这样的一个环境，车子会说我的主人急着上班，请你让我一下，我给你2毛钱，这些情况都可以发生，前提是人要被赶出去，所以我非常急迫希望人类不要开车。 创新工场对人工智能有一个很完整的投资蓝图，在这里我想就不适合讲太多的细节了。 讲几个重点。 第一个重点是大数据的机会，这是现在面临的，也是即将到来的一个巨大的机会。 第二个是语言方面，听到的语言不代表听懂的语言，所以人类的语言，对自然语言的理解还是一个很大的问题，所以要推到接近10年以后。 第三，是传感器的降价非常的重要。现在它太贵了，但是我们非常有信心在无人驾驶和机器人的推广下，量产它就会降价，所以这可能需要3年的时间。机器人，我们都认为，家庭机器人基本不靠谱。因为我们科幻片看太多了，尤其是机器人有眼睛、耳朵、手脚，所以把我们的期望值就变得太高了。 我们更看好的是家里的家电，比如说Amazon Echo，是个音响，但是它也慢慢的变聪明了，放的是周杰伦它能知道，放的是古典音乐它也都知道，过几天你说，家里没有牙膏了，它还能马上跳出来说京东立 刻帮你寄到家里。这些功能在美国已经实现了，京东当然也做了类似的这样的技术，这些我觉得还是比较靠谱的。还有我们投资的小鱼在家，这些产生陪伴这类功能 的是可以的，但是前提是家庭机器人一定不可以有眼睛、耳朵、手和脚，听到这样的项目你赶快跑。 最后是自动驾驶，它需要时间，就像刚才所说的。 那么创新工场在人工智能领域在做什么呢？ 右边我们在做VC，我们投了很多国内的公司，包括刚才讲的美图、Face ，第四范式、地平线机器人等等公司，也投了一批美国的公司。还有驭势科技，是国内领先的无人驾驶公司。当然这是VC的投资，如果说有好的创业者拿了项目来，我们可以像其他的VC一样可以投资他。 左边做的是一个人工智能的孵化，我们做了一个工程院，在直接的招顶尖的人工智能专家，还有一批刚毕业的学生，我们会出主意给他，买数据给他，拿机器给他， 让他在这些方面，能够快速的探索，创造价值，然后出来创业，创业的时候我们的基金也可以投他。这个布局很像我们在移动互联网时代的布局。当我们有一些这个 领域的优势的时候，我们认为这个是一个可行的方法。