在论坛上，海内外知名专家、学者、企业家，以“AI赋能人才·教育成就未来”为主题，从“智能科学与学习技术”、“AI对教育教学的创新变革”、“培养人工智能时代人才”三大主题出发，对“AI赋能人才培养”展开了多维度、多角度的研讨与对话。

论坛上，掌门教育联合创始人吴佳峻发表了主题为“技术驱动素质教育，让孩子勇敢迈进X未来”的演讲。

以下为吴佳峻演讲实录，由亿欧精编整理：

大家好，我是掌门教育联合创始人吴佳峻。今天我们来探讨技术与素质教育的融合问题，以前我们分析了技术如何赋能学科教育，进行高效学习。素质教育代表未来的学习趋势，所以我们在想技术如何能够在素质教育起到关键性的作用。

大家看到的这两个维度图，左边是学科教育的维度，右边是进入系统之后企业对于人才要求的维度。每个企业都有不同的维度标准，我们列了一些清单。有些能力维度是有迹可寻的，比如领导力、语言表达能力，从左边到右边的跨度是一个阶段性的跃进，这也是为什么越来越重视素质教育的原因。

素质教育呈现刚需之势，但素质教育真的发展起来了吗？从市场角度讲，家长对于素质教育非常重视，但是面临选择的时候，家长往往把素质教育排在最后一位，最大的区别在于，素质教育的效果很难量化。学科教育效果可以通过分数衡量，语言培训可以通过孩子的表达或者发音进行衡量。但是素质教育的能力如何，家长很难对其有一定的认知，能力效果无法判断的时候，输入程度就是有限的。

从这个角度我们思考，如何能够让教学效果凸显出来。这里有两方面考虑，一方面是通过结果对素质教育效果进行量化；另一方面通过“过程”，通过素质教育的产品体验感，让家长参与进来。素质教育效果量化，家长就可以知道其效果。

技术如何驱动素质教育？首先是效果评价，效果评价需要遵循客观性和精确性，评价不能主观。第二具备统一的实践操作标准，每个老师要处于同一水平，这个也是很重要的标准化属性。

针对这些问题，我们来思考“如何评价一个人的能力或者一个孩子的能力”的问题。招聘的时候，最简单的方式是面试，观察候选人的表情或者状态，了解过往经历、未来规划等，这样能大概对一个人有所判断。通过技术对学生进行模拟面试，可以对孩子的能力也做出比较客观的评价。

现在人脸识别、语音识别技术很先进，我们可以通过这些对学生进行多维度的面试化智能测评，比如学生的动作、表情、语调，同时进行知识点问答，通过这些维度，对学生的能力有一个明确的量化判断。

我们也会在一周后或者一个月后，再对学生进行追踪性阶段评估，都是基于面试理念而进行的多维度测评。

以学生个体为中心，中心是学习者，外面一环比如跟踪与分析技术、评价与支持技术，都是技术环。其次是教研环，学习任务、学习方法、学习知识等。最外面这一环是学习活动、教学逻辑自洽，这些构成教学链条，通过这三环对学生的判断会达到多维度的量化评价，从而针对性促进学生个性化发展。

关于提升教学效果和体验感，现在教学内容融合了越来越多的动画形式。课件不是静态的，而是动态的，很容易吸引孩子，也很容易有沉浸感，包括VR沉浸课堂。这是值得我们期待的技术，对激发学生学习兴趣非常有效果。技术在素质教育里面有非常多实质性的应用。

最后一点，发展素质教育需要与学科教育相融合，学科教育深入人心，素质教育和学科教育融合得到家长的关注会非常有效果。

学科教育素质化是未来教育趋势，掌门教育旗下子品牌掌门1对1，主打学科教育，现在我们的另一子品类掌门少儿，则专注学科思维训练，通过提升孩子的思维训练学到更多知识点，这样家长接受度更强，学科的素质教育应该也是未来的发展方向。未来素质教育还有很大的发展空间，我也希望能够有更多有效的教学方式出现，以促进素质教育发展。谢谢大家！

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王涛表示，突如其来的大疫情对各行各业都带来了非常大的冲击，也使得行业的数字化进程得到了很大的加速。教育是一个积极拥抱智能时代的行业。疫情之下，教育服务的模式也发生了重大变革。教育发生的场景不再局限于学校和课堂，教育的资源和内容不再局限于学校，教育服务提供的主体也不再局限于老师。未来的教育会更加泛在化、更加智能化、更加的个性化。

王涛介绍，腾讯教育在疫情期间共服务对接了超过30个省市的教育主管部门，提供了超过100万节公益课程，服务了超过300万的学校老师和超过1亿的学生。其中，AI作为最重要的支撑力量之一，分别为教育的核心三大角色——教师、学生和管理者解决了教育场景中的痛点，帮助他们更好地进行精准的教学、个性化的学习，以及科学的决策和管理。

另据王涛透露，为培养更多面向人工智能时代的人才，腾讯教育已经推出了覆盖从基础教育到高等教育的一系列人工智能教育课程及解决方案。腾讯希望与教育主管部门、与学校、与老师、与企业携手，一起去共创未来的智慧教育新家园。

*以下为演讲实录全文：*

尊敬的各位领导、各位来宾、各位线上和现场的朋友们，大家下午好。

很高兴参加此次大会，分享腾讯在教育AI方面的一些思考与探索。

一场突如其来的大疫情对各行各业都带来了非常大的冲击，也使得行业的数字化进程得到了很大的加速。与云计算、大数据、物联网一起，人工智能也成了“数字新基建”的一项基础能力。在这样一个泛在、智能的时代，应该说，教育无疑是一个积极拥抱智能时代的行业。

最近一段时间，我和教育界的很多专家朋友在一起讨论、学习，疫情对教育的影响是什么、未来的教育会怎样？我们看到，在疫情期间，教育服务的模式发生着非常重大的变革。教育发生的一些场景和场所，不再局限于学校和课堂；教育的资源和内容不再局限于学校；教育服务提供的主体也不再局限于老师。学校的“围墙”正在被打破，真正的实现泛在式的学习。疫情可以说是催化剂，加速未来教育的发展。我想未来的教育一定会更加泛在化、更加智能化、更加个性化。大规模的社会化协同的模式正在出现，人和人工智能协作的时代正在到来。因此，我也对“未来教育”充满着期待。

腾讯教育的定位很清楚——是工具和助手。我们也积极地投入到抗击疫情的这样一个大战役中去，有几个数据也体现了腾讯教育在疫情期间的小小成果，这里也跟大家简单汇报一下：我们提供了方便老师急速开课、10秒开课的上课工具——腾讯课堂。腾讯教育服务了超过30个省（包括直辖市）教育主管部门，提供了超过100万节的公益课程，服务了超过300万的学校老师和超过1亿的学生，帮助大家在疫情期间也能“停课不停学”进行在线学习。

在上海，我们也在市教委的指导之下，搭建了上海市空中课堂，助力全市145万名中小学生“停课不停学”在线学习。除了提供“空中保障”，针对教学互动组织的主体——上海市各区教育局和学校，腾讯教育还提供了一整套“教育工具箱”解决方案，满足其多样化、个性化的需求。方案涵盖腾讯空中课堂、腾讯课堂、企业微信、腾讯智慧校园、腾讯英语君，腾讯会议、腾讯问卷、腾讯文档、QQ等一系列相关产品，供学校和师生家长们自由选择。其中英语君在上海松江落地，成为7000多初中生的考试工具。此外，腾讯教育全力保障上海高校国际青年学者论坛顺利召开。本次活动腾讯会议+腾讯同传+演播级效果，实时14所高校+2300人视频互动在线。

腾讯在AI领域、在人工智能领域，在做一些什么样的工作，如何服务于未来的教育？应该说从教育整个过程的各个环节，以及教育过程中的各个主体，包括老师、学生、教育管理者，还有家长，在不同的场景当中，我们都有提供一些人工智能的技术，更好地去进行精准的教学、个性化的学习，以及一些科学的决策和管理。

下面，我简单的展开一下。

针对于老师，在老师工作中的多个环节都有AI的一些应用场景。“批改作业”对于老师来讲是一件很占工作量的事情，同时，如何通过批改作业更好地掌握学生的学习情况。我们提供了“智能数学作业批改”、“英语作业批改”，可以通过拍照的方式等一些智能化的方式，让老师可以节省出更多的时间，把更多的精力放在关注孩子的成长和能力、素质的提升。当然，还有其它的一些比较多的场景，这里就不一一列举了。

AI双师教育。通过“双师”的模式，可以让优质的智力资源更好地流动起来。在这里我们也提供了一些AI技术的支持，包括：课堂统计、行为分析等，帮助授课老师通过对授课视频的一些分析，更好地去进行磨课、更好地去提升线上教学的效果，以及更好的去上好一堂在线课。这样的能力在包括现在一些大型的教培机构，现在也在使用我们的一些AI能力。

针对学生，通过腾讯AI的语音识别、口语评测等能力，可以更好地帮助孩子们进行语言方面的学习。在课后的场景，我们最近也推出了个性化学习的平台，通过对学生学业的测评，加上知识图谱的方式，更好地知道学生在具体知识点方面的掌握情况，再结合教学教材的内容、以及教学的进度去推荐更好的、更适合每个学生的个性化、精准的题，更好地提升学习效率。目前，这套解决方案在深圳罗湖区正在试用，效果还不错。

针对于管理者，我们采用科学模型对数据进行精准的分析、推荐，让管理者、决策者可以及时、准确地掌握到教育的投入情况、产出的情况，发现过程当中可能存在的一些问题，更好地去提升我们在教育投入方面的有效性，并不断地进行优化。

以上是腾讯AI技术在教育领域当中的一些实际应用。除了这些应用之外，人工智能教育本身也是非常重要的一个部分。

未来是一个人机共存的时代、未来是一个智能化的时代，怎样让我们的孩子们从小就能更好地接触到机器思维、更好地掌握与机器打交道的能力，从而更好地去适应未来的时代、更好地去引领未来的时代。在人工智能教育方面，腾讯教育也非常重视。

在基础教育和高等教育领域，我们结合腾讯的平台能力、场景以及生态合作伙伴的能力，去构建比较科学的、专业的人工智能编程等等相关的一些教育体系。在疫情期间，我们也在多地（包括上海、天津、深圳、云南等）开展人工智能编程教育课程，深受好评。去年下半年，我们在腾讯滨海大厦举办了“第一届青少年编程大赛”，来自云南边境的一个小朋友取得了很好的成绩，让大山里的孩子也能够和一线城市的孩子一样，在未来人工智能时代站在同样的起跑点。

在高等教育的领域，腾实学院通过将我们生态产业、具体的案例与合作伙伴转化为教育的资源，在这样的一个实训平台，通过AI实训平台、AI赛事、AI课程体系和AI认证体系，帮助高校更好地去培养贴近市场、贴近未来的高层次人才。通过“云招聘”体系与生态产业用工需求结合，帮助学校更好地培养人才，帮助企业更好地找到所需要的人才，帮助政府去构建人才基地，形成更好的产学研一体化的建设。当前，腾实学院覆盖高校超600所，在疫情期间，围绕“粤澳人工智能人才培训基地”开展了多期线上培训活动，为高校学生带来了最经典的人工智能产业实践案例。未来，腾实学院继续与高校一起为人工智能产业培养源源不断的创新型人才，开创人工智能产业人才培养新范式。

腾讯也是一个开放的体系，希望与教育的主管部门、学校、老师、企业共同合作，共同去推进未来教育的新时代，一起去共创未来的智慧教育新家园！

谢谢大家！

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据了解，小红书目前月活过亿，超过70%的用户为90后，每天产生超过70亿次的笔记曝光。为了保护用户的数据小红书采取了许多严格措施，在内部小红书组建了专业的信息安全团队负责对黑客入侵防御、数据安全、信息安全管理进行整体防范。

小红书方面介绍 称，2018年12月，小红书核心业务系统通过国家信息系统安全第三等级保护测评。2019年6月，小红书又获得公安部颁发的信息系统安全等级保护三级测评认证，这也是国家对非银行机构的最高级别安全认证。

山丘表示，用户隐私保护是数据应用的第一前提，尽管拥有大量数据，我们也对外部数据有需求，这样我们可以建立起更好的算法模型服务用户。但相较这些需求，小红书则更为注意如何确保用户数据隐私上。

此外，他还指出，联邦学习的前途是光明的，但道路是坎坷。不仅要解决技术问题，还有解决公众信任难题。这需要一个大生态里的参与者一起加油。

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如果有类似新病毒来袭，AI会更给力

2020年开年，新冠肺炎疫情成了全人类最大的挑战，无数产业发展面临多方面的不确定性。在科技领域，AI的能力和应用，也面临着现实的巨大考验。过去几年行业的探索和投入，会得到验证。

如今，国内疫情趋于稳定，回顾疫情中AI的发挥，是否达到了预期？

“此次AI在疫情的防御、预测、跟踪等方面的表现可以打75分。AI是靠数据、多次重复性的事件来训练的，面对疫情很难提前做好准备。但还是出现了一些不错的应用，比如AI测温、AI机器人运送物品、AI诊断等。未来如果有类似的新病毒来袭，我想人类会准备得更好，AI也会更给力。”

他认为，此次AI更重要的不是针对疫情的直接贡献，而是在抗击疫情的过程中，社会中产生了AI化的用户习惯和数据累积，以及AI的潜力被进一步挖掘。疫情成为提升全球AI发展的催化剂。

李开复强调了高科技投资的重要性。疫情之下，很多公司都面临大的挑战，比如酒店旅游、餐饮等线下行业，但是二级市场的高科技公司都是非常稳健的，甚至在创新高。

“真正优质的高科技公司比较能抗经济周期，具有相当大的优势。未来如何培养更多具有竞争力的高科技企业，也是我们的关注焦点。”

瓶颈不在于技术 传统行业仅4%拥抱AI

“AI技术在快速主流化，那些已经被发明的或者即将被发明的技术，会非常快速地进入商业化的进程。”

在谈到AI的瓶颈时，李开复认为现在技术已经不是瓶颈了，当下AI的瓶颈在于传统企业如何被唤醒，认识到AI的重要性，找到合适的切入点，并获取商机。“传统企业首先需要用AI，第二学会怎么用AI，第三把AI用在最到位的地方，让其能像滚雪球一样循环起来。”

目前，互联网行业AI化越来越普及，但在更传统的行业，只有4%的企业拥抱了AI。“AI未来的瓶颈，是传统行业要认知自己，切实拥抱AI赋能，进行转型升级。”

普华永道预测2030年 AI在全世界能创造100万亿元的价值。而传统创业融合AI将创造最大的价值。当前的中国传统行业，存在着前后端效率极不匹配的状况，落后的后端存在着降本提效的巨大空间，而AI则是将这些传统的经典场景进行升级改造的最佳工具之一。

“对整个传统行业，AI带来的格局不仅是被用在哪些场景里，而是能够帮助最有先见最有胆识的公司，最早给自己建立更有效率的运营体系，增加市场份额，成为行业的领跑者，改变整个行业的格局。 ”

李开复预测，这一次的疫情，会让企业数字化改造的过程，由原来可能要花费的四五年时间，缩短到可能一两年就可以达到，所以AI的应用会被加速。

资本不再看好豪赌模式 AI人才已不稀缺

谈到当下的创业和投资趋势， 李开复表示，投资人会更重视那些在传统商业价值体现指标上表现更好的公司。而融钱烧钱做 to C应用的公司，以及先不考虑商业模型、模式，等累积了足够的用户再说的公司，现在在全世界都是受到质疑的。

一方面，国内人口红利期已过；另一方面，不是每一个行业都可以用烧钱烧出来。任何的公司可能现在想融资都得回答问题：你什么时候会有收入和扩张，什么时候会有利润，你有没有足够的现金流自己可以活下去。

现在的投资形势与5年前的投资形势有比较大的不同。李开复提到，早期的AI行业，和跟移动、O2O行业，都是很多人愿意砸大钱进去。但理由不一样。后者基于人口红利、巨头位置的空缺，但是现在大家也要调整心态了。

而5年前的AI领域，基于AI顶级人才的稀缺性和关键性，很多AI公司更多在比拼博士数量、能力、论文、比赛等，有的企业甚至第一轮融资就能有上亿美金的估值。如今这样的优势不再，一方面，世界上已经有上千万个工程师可以做AI，知道怎么去应用AI了；另一方面，谷歌、百度、腾讯、阿里等公司提供了开源或者更好用的AI平台。

AI创业进入应用期和成熟期 现在需要务实

在创业方面，李开复认为，AI创业已经走过黑科技发明期，进入到了遍地开花的应用期。黑科技的一批技术牛人出来做前所未有的东西，这个创业空间永远是存在的，但只是极少数。在一些还没有普及的领域，类似医疗领域的行业级应用的潜在创业机会也会存在。

此外，他提到，AI赋能和创造价值的独角兽，一定会变得更多。但它们可能不会是单一的AI独角兽，甚至都不会自称为AI公司了，可能是零售公司、制造公司、企业级软件公司等，它们做的东西没有AI是做不好的，更多是把AI赋能应用到产品中。

但是纯粹的AI公司，比如旷视、商汤、创新奇智，数量不会涨那么快，因为AI普及了，且AI主要的价值是赋能行业应用，而不是独立成为一个平台。

“不是说AI不可以成为一个平台，而是业界不会有100个AI平台。”

“AI的创业进入了一个应用期跟成熟期，所以现在的创业跟过去5年是完全不一样的。”李开复表示，现在得务实，得有健康的心态。

以下为采访新浪科技专访李开复QA（略经编辑）：

　　一、 新浪科技：您认为这次疫情中AI的表现如何？ 可以打多少分？

　　李开复：总体来说，此次AI在疫情的防御、预测、跟踪等方面的表现可以打75分。人工智能是靠数据、多次重复性的事件来训练的，面对疫情很难提前做好准备。但还是出现了一些不错的应用，比如AI测温、AI机器人运送物品、AI诊断等，如果未来有类似的新病毒来袭，我想人类会准备得更好，AI也会更给力。

AI更重要的不是针对健康、医疗、疫情的直接贡献，而是在抗击疫情的过程中，社会中产生了什么样的用户习惯和数据累积，以及AI潜力，比如线上办公、上课等。

用户习惯形成之后，会逼着企业自动化、AI化、数字化、软件化、线上化其工作流程，从而形成数据，AI就能产生价值。

数据的雪球越滚越大，AI的能力经过多领域的融合也越做越强。无论是线上教育，还是其他方面，国内是继续领先全球的。这次，欧美国家也开始有一些动作，比如网上点餐、线上教育等，疫情也是提升全球（AI发展）的催化剂。

二、 新浪科技：疫情为AI技术带来了哪些挑战？

　　李开复：AI技术在快速地传播，快速主流化。越来越多程序员学会了怎么用AI，哪怕是最前沿的技术，也能够在两年之内就普及化、产品化。而且不是说谷歌发明了一个技术，谷歌两年就把它产品化了，而是谷歌发明了技术、写了论文，然后所有的公司，亚马逊、腾讯、阿里都可以把它产品化。

我不认为有什么技术的瓶颈。那些已经被发明的或者即将被发明的技术，会非常快速地进入商业化的过程。

因为现在工具已经越来越好用了，无论是硬件还是软件的工具，速度越来越快地在提升，具有软件+AI能力的工程师也越来越多了。

AI普及化的瓶颈，一定不在于工程师也不在于科学家了。瓶颈会在于传统企业如何能够被唤醒，知道AI的重要性，找到合适的人帮他找AI的切入点，通过AI的赋能来获取巨大的商机和盈利。这个现在是瓶颈。

互联网行业，基本每个App每家公司都有AI的人员，金融、保险、银行也越来越多在自己做（AI），但是更传统的行业，比如挖矿、制造、房地产、医疗等领域里面，大老板们对AI的认知了解，都还在一个比较初步的状态，只有4%的传统企业拥抱了AI。那96%怎么快速找到合适的地方去用AI？

而且AI很容易用错，比如一些酒店全部用机器人来服务，这就是想太多了，机器人送东西到房间可以，但是AI做礼宾肯定是不行的。还有可能还不知道AI用在什么地方。AI不是他们所想的，要做成像人一样的东西，纯粹的大数据、AI价值也很多，很多人不太了解。

有些初步了解了，开始去做，但可能没有合适的团队，要去外部找产品，而大部分行业还没有AI的产品。然后他们去找咨询顾问公司，这可能是一个道路，但是这些咨询顾问公司他们只看是否有钱赚，未必能帮你找最好的（AI）应用。

还有很多公司，就算有意愿来做，但是没有数据，或者数据很不干净。清理数据要花巨大的钱，有时候做好AI的实施，所花的钱大部分在数据的清理，但是清理完数据之后，又发现AI用处不大，很可惜和浪费。

综合这些理由，我觉得AI的实施、普及的瓶颈肯定是怎么进入传统行业。

三、 新浪科技：对AI在未来几年的发展有何新的预测？

　　李开复：在经济有挑战的情形之下，很多公司都会想着节源。在一个公司发展得很好的时候，用AI来取代一些重复性的简单工作，可能听起来是一个可有可无的东西，刚开始可能也省不了太多钱，还会有争议，所以很多老板都会延后一下。此次疫情加速AI落地，会让一些企业看到AI越来越实用，更接地气。

我预测这一次的疫情，会让企业数字化改造的过程，由原来可能要花费的四五年时间，缩短到可能一两年就可以达到，所以AI的应用会被加速。

四、 新浪科技：受疫情影响，今年的投资市场会有哪些新的机会？

　　李开复：宏观来说，就是高科技公司重要性进一步凸显。现在很多公司都面临大的挑战，比如酒店旅游、餐饮等线下行业，但是二级市场的高科技公司都是非常稳健的，甚至在创新高。

真正优质的高科技公司比较能抗经济周期，具有相当大的优势。未来如何培养更多具有竞争力的高科技企业，也是我们的关注焦点。

因为刚才讲的种种理由，让高科技更快地被使用，而且在各个场景、传统行业都需要高科技。过去，教育、医疗行业不见得会考虑远程医疗、教育，现在开始用了，高科技（行业）肯定是加速（发展）了。

对AI来说是一个更大的利好。AI能产生最大经济价值的应用，应该就在节省成本、提高效率这两件事情上面。所以在现在的经济状况里，更多的公司会需要用这些技术。当然技术是利好，线上是利好，AI是利好。

五、 新浪科技：作为投资人，您怎么看AI公司烧钱的现象和问题？

　　李开复：现在确实在创业跟投资方面，投资人会更重视那些在传统商业价值体现指标上表现更好的公司。也就是说，那些融钱烧钱做 to C应用的公司，那些先不考虑商业模型、模式，等累积了足够的用户再说的公司，现在在全世界都是受到质疑的。

受到质疑可能有几个原因。

第一是过去10年更多的人上网，是巨大的人口红利。以中国为例，从移动互联网开始的几千万个用户，到现在八九个亿用户，十多年来20倍的成长带来的人口红利是可以发展to C应用的。应用做得好，更多用户涌上来，如果你能成为行业第一，尤其一个平台性的公司，比如美团这样的公司，是可以创造非常大的价值的。

但现在人口红利期已经过了，基本上，上网的人已经饱和了，所以这一类的to C模式就不会再有一个顺风的优势了。

第二是，不是每一个行业都可以用巨大的钱把它砸出来。

我们最近也看到了，比如很多传统行业，你用to C的模式去砸钱，无论是在国内卖咖啡的，或者是在国外做共享办公的，或者是在印度做新模式的酒店的，都是用这种to C的模式去砸传统行业。最后可能会发现也不是那么容易，因为传统行业的获客成本跟维护成本等，和在线上是不一样的，很重了。所以这可能是第二个问题，当然也有一些公司、投资基金用海量的钱去砸这些领域，但是也并没有得到正面的结果。

现在疫情（影响），钱也紧了，大家也希望对投资有更稳妥的保障了，所以这种比较豪赌的、海量的、烧钱的模式现在肯定是不被看好的。

任何的公司可能现在想融资都得回答问题：你什么时候会有收入和扩张，什么时候会有利润，你有没有足够的现金流自己可以活下去。因为在一个很大挑战的融资环境里面，即便你是有一个不错的公司和业务，以及未来的愿景和机会，但是你每年烧钱烧太多了，到最后，还没有融到下一轮，钱已经花光了，你也会被逼得要解散。

所以现金流的管理，还有尽快建立一个正向现金流的过程、利润的产生，这其实是过去一年多就很清楚的一个趋势了，但是疫情之后就变成一个几乎绝对的事件了。有些创业者可能没有那么快地扭转他们的思维，可能就会面临一些困境。

六、 新浪科技：现在的投资形势与5年前的投资形势有哪些比较大的不同？

　　李开复：AI的早期跟移动、O2O的早期，都是很多人愿意砸大钱进去，但理由是不一样的。

我觉得移动、O2O是因为大家看到了这是一个新的平台，而且没有那么多巨头已经占了位置，而且有人口红利，所以大家当时投资，无论是投头条，还是滴滴、美团、知乎这一类的公司，都是抱着很大的风险，可能九死一生的风险，看能不能砸出一个百倍千倍回报的公司来，如果投一家做不了，投10家20家，总能成一家吧，是抱着这样的心态，但现在人口红利已经过去了，所以大家也要调整心态了。

从AI公司来说，5年前，大家拼命地去找谁的博士最多、谁的博士最牛、谁的论文最多、谁的比赛得了第一名，可能靠这个，第一轮融资就能有上亿美金的估值，这是基于一个不同的因素。这个因素是AI顶级人才的稀缺性，而且没有这些顶级人才，谁也别想把AI用好，是基于这两件事情。

所以如果你说我有三个顶级的从百度出来的AI专家，或者50个AI博士，这个投资人就给你钱，也是合理的，因为这个资源是非常稀缺的，但这个现在也不成立了。

它不成立的理由，是因为现在不是说世界上有几百个顶级的AI专家可以做AI了，而是世界上已经有几百万、上千万个工程师可以做AI，知道怎么去应用AI了。

现在，当时那些博士的稀缺性优势已经不存在了，而且现在有很多好的平台，谷歌的平台，国内百度的平台，腾讯、阿里的云……别人做了平台，你拿来用AI就可以了。这件事情与5年前是不可相比的。

所以，现在如果你再说我有三个顶级公司出来的AI科学家，我要1亿美元估值，现在是拿不到的，因为刚才这个原因。

这几种创业，现在都不会有那么虚高的估值，但理由是不一样的。

现在你做个AI公司，也会有人问你什么时候能有产品？什么时候能有一个proof of concept？什么时候能有第一个客户？什么时候可以扩张？什么时候可以有收入？哪一年能有利润？而且现在科创板开了一个新的窗口，对利润还是有一点期待的。

当然，这些其实也是让AI公司更务实了，都是好事。

但是当年的这种狂热，博士资源的稀缺性，我觉得也是有其道理的，可是现在没有。

七、 新浪科技：AI是一个非常大的赛道了，您觉得现在该领域创业或投资的最大机会在哪里？

　　李开复：我觉得有几种。那种黑科技的一批技术牛人出来做前所未有的东西，这个空间永远是存在的。

但在AI领域里，这个窗口已经有点常（态）化，三五年前只要是个名校的PHD出来，总有人给你投钱的，这个以后不会这么简单了。因为刚才讲的各种理由。

但是我觉得黑科技的顶级技术型创业还是存在的，但是会是很小的少数。

行业级应用（的创业）也会存在的。行业级应用把AI用在一些非常快速看到价值的领域，也一定是一个现在还没有普及的领域，现在AI应用在互联网、银行保险公司已经相当普及了，再去做这些领域可能会有点难。

但医疗是个相当好的领域，因为就在最近，数据累积起来，而且现在药保医保都在推进，医院、药厂都在重新思考怎么进入一个数字化的更有效率的行业，所以我觉得医疗会是一个好的领域，可能是最好的领域。

还有其他的领域，行业应用是有一点悖论的，就是越辛苦越难的，反而是越好的机会。那些看起来AI一进去，三两个礼拜就创造了巨大的价值。这些恐怕轮不到一个创业公司来做。如果这么容易的话，可能在某一个云平台上就做成了，或者公司自己找人来做。

我觉得不要再去想说下一个“人脸识别”是什么，我能靠一个技术打开好多市场，然后拿到各种的订单，非常容易地扩张了生意。这么好的事情可能不会存在。

要不你有很大的技术优势，要不就是一个你很懂某一个行业把它做得很深，要不去找那些很麻烦很辛苦，巨头不想进入的行业。

因为AI的创业期是进入了一个应用期跟成熟期，所以现在的创业跟过去5年是完全不一样的。

八、 新浪科技：现在AI领域创业是否比以前更难了？

　　李开复：也不是这么说，因为如果我们相信普华永道说2030年 AI在全世界能创造100万亿元的价值，现在还远远没有体现，所以AI的机会还是很充分的。

可是我们得务实。过去你认为就凭博士和科研的能力，就可以撬动一切，因为这是一个稀缺的资源，这个时代是过去了，但是今天要再创造出十家“旷视”出来，我觉得是很困难。

未来5年的市场可能会比过去5年AI的市场要大很多，但是创业的方式可能更多的是一个行业应用，或者是AI赋能。只有非常少比例的黑科技。所以作为一个AI专家，你考虑创业的时候，更多就在考虑怎么找到一个好的行业专家，搭配起来能把事情做好，甚至是他为主，我为辅，如果有这样的健康心态的AI专家，他的机会是更多的。

如果 AI专家就说，汤晓鸥能做我能做，印奇能做我也能做，他就是没有看清楚，其实这个时代已经不一样了。

九、新浪科技：目前国内AI领域有近20家独角兽公司，您觉得未来这个规模还会增大吗？

　　李开复：我觉得AI赋能和创造价值的独角兽，一定会变得更多。但是它们可能不会是单一的AI独角兽，它们甚至可能都不会自称为AI公司了，可能是零售公司、制造公司、企业级软件公司等，它们做的东西没有AI是做不好的，但是更多是把AI赋能应用到产品中。

比如今天的阿里、腾讯，如果没有AI，可能公司价值要打个折扣。或者是头条（字节跳动），它其实从创立的第一天，就用AI来推送适合个人的信息，这是它的重点。但大部分人也不会说头条是个AI公司。

所以我觉得说类似头条这么聪明地使用AI的公司，在未来十年会越来越多出现在传统行业。传统行业也可能会有公司把AI用得更好，也可能是一个创业公司。

这样的AI公司数量会大大提升，但是如果算纯AI公司，像旷视、商汤、创新奇智这样的，数量不会涨那么快，因为AI普及了，而且AI主要的价值是赋能在行业应用上，而不是独立成为一个平台。不是说AI不可以成为一个平台，而是业界不会有100个AI平台。

十、新浪科技：今年WAIC的主题是“智联世界 共同家园”，您觉得人工智能是如何推动共同家园建设的？

　　李开复：整个疫情给全世界带来了很多改变和挑战，但也带来了很多机会。

围绕新基建，尤其是人工智能的机会是存在的，比如数字化、AI化，大家需要降本增效，AI最大的功能就是帮着降本增效。

AI未来的瓶颈，不是在科技的发展，或者工程师不够，而是传统行业要认知自己。首先需要用AI，第二学会怎么用AI，第三把它用在最到位的地方，让其能像滚雪球一样循环起来。

对整个传统行业，AI带来的格局不仅是被用在哪些场景里，而是能够帮助最有先见最有胆识的公司，最早给自己建立更有效率的运营体系，增加市场份额，成为行业的领跑者，改变整个行业的格局。

我也认为有一些特定的领域，AI可能会颠覆过去的做法，让一个全新的模式，取代传统的模式。比如AI制药是一个例子，还有很多这类的。全世界都有机会在行业格局要面临很大提升和改变的时候，能够尽快利用AI这个很好的工具，让自己在变革中胜出。

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