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网易科技讯6月24日消息，在2020北京智源大会上，奇绩创坛创始人兼CEO陆奇以《AI创业发展趋势：机会与挑战》为主题，剖析了人工智能系统的核心、AI商业化的宏观趋势以及当前AI创业最活跃的前沿领域。
陆奇认为，“未来有可能成为主流产业生态的有自动驾驶、智能场所、机器人、个人助手和城市大脑”。谈到当前AI创业创新最活跃的前沿领域，陆奇从AI基础前沿技术、AI交互、AI前端、垂直行业应用等七个维度详细拆解了创业最活跃的领域和创新模式，并指出了当下创业者可以长期参与的机会。
如下是演讲全文：
大家好，我是奇绩创坛陆奇，今天很高兴给大家分享AI创业发展的趋势。我们会先从AI技术的本质、数字化进程的生态和结构系统地分析AI创业的发展趋势，然后讨论我们整个业界如何帮助创业者更好地抓住AI带来的创业机会。
1. AI技术本质与AI价值产生模式
首先，我们讨论AI技术的本质和AI产生商业价值的核心模式。
现代的AI技术，从计算体系的维度来看，它的核心是基于深度学习的一个新计算基实（Computing Substrate），在分布式重叠向量的空间中自动地学习特征表达，而这些特征表达可以有效地解决多种任务，在本质上这是知识的获取。 基于新的计算基实，我们现在有工程化的能力，可以建立一个体系，它是一个三体合一的核心系统架构，包括感知体系（从环境观察当中获得信息）、思考体系（做记忆和归纳）、行动体系（通过规划与环境互动达到目的）。这个三体合一的系统架构，是任何智能体系的核心架构。
AI系统的核心是一种通用的、可以从环境当中获得知识、用知识来达到目标的能力。在技术发展的历史上，这是一个非常重要的里程碑。因为人类永远是用对自己和自然界的知识来创造价值、改变世界，而AI让人类可以更快、更有效地获得更多的知识。有了AI系统，我们创造价值的速度和空间将会在一个不同的层次，人类进程的历史会大大地加速，并产生大量的商业价值。
基于这样的AI技术内核，AI产生商业价值的主要模式也是稳定的，跟它的核心技术相对应。首先是需要一个完整的应用场景，其次，数据是创造价值的一个核心纽带，因为AI体系必须从环境当中（应用场景当中），通过感知来获得数据，同时通过软件+硬件+算法，从数据当中抽取知识，来解决任务。解决任务和满足人的需求是价值的核心。最后产生更多的数据，形成这样一个闭环，这个闭环迭代的循环，是商业价值长期提升的关键所在。现代的AI技术，从计算体系的维度来看，它的核心是基于深度学习的一个新计算基实（Computing Substrate），在分布式重叠向量的空间中自动地学习特征表达，而这些特征表达可以有效地解决多种任务，在本质上这是知识的获取。
2. AI商业化的宏观趋势
基于这样的AI核心技术和创造商业价值的主流模式，从信息工业发展的历史，我们可以推演AI商业化的宏观趋势，它包括4个部分：
首先第一点，我们将会有一个新的IT工业，会建立新的IT基础，因为AI是不同的计算实体。在传感器上的计算，芯片+软件+模型将是前沿。另外，新的、完整的硅晶片技术堆栈，将开启垂直化的时代。今天的所谓异构计算，本质上是未来的主流计算，因为这是一个完全不一样的计算实体。同时整个软件技术堆栈从底到上也会重新演变。从底层的fabric到中间的middleware，到设备的操作系统，到应用到开发工具类，一整套都会变化。
第二，开发应用。由于AI技术的本质是通过知识来提升效益，它可以运用到所有的产业（娱乐、制造、金融、医疗、教育、零售等）和人类所有的职能（律师、医生、教师、分析师、客服、设计师等），因此大规模的应用会被启动。
第三，用AI技术打造未来的智能平台，以及相关的产业生态。由于AI技术空前的能力，有几类AI未来可以形成的平台，它们将成为非常大的产业生态，包括自主系统（如自动驾驶车辆、机器人), 智能场所(会形成未来新的工作与生活的时间和空间的体验）以及个人助手等。
第四， AI商业化的过程当中，它会形成新的产业发展的基础环境，包括大规模的金融资本的投入、系统化的人才培养等。这里很核心的一点是，数据将成为新的主要生产资本。在过去的数字化历程当中，核心产能是开发者写代码，在人工智能时代我们也会写代码，但更重要的是从数据中抽取知识，数据的资产化将会释放非常强的创新能量和商业价值。同时AI商业化落地也需要新的基础设施和政策环境的支持，这也将是发展基础环境当中的核心要素。
3. 创业创新是发展AI商业化的核心路径
如何来推进这样一个未来的宏观趋势呢？创业创新是核心路径。
创业创新它是由三大要素的有机组合而形成。第一，是创业者/创新者，他们用前沿的且已经可以实用化的AI技术作为起点；第二，必须要有明确的用户/客户的需求，它是创新落地的基础；第三，必须要有一个健康的市场环境，让这样的新产品可以得到商业价值，保持一个持续高速增长的良好环境。所以创业者用技术（AI技术）打造产品，用产品试探市场，满足用户/客户需求，这是AI商业化核心路径的重要结构。
同时AI商业化发展，需要整个业界不同的实体一起合作。虽然创业将会是主流，但在AI发展的过程当中，需要大量的技术投入。现有的企业，特别是大企业，他们有丰富的人才资源，可以做大规模的、长周期的投入，基于他们的战略驱动，他们有很大的机会去开发产业，也对AI的发展作出贡献。
同时AI的发展需要保持在前沿和技术上的不断投入，把新的前沿技术开发出来，并把前沿技术更多地实用化，这需要研究机构、高校等不断地用高端的技术人才做前沿开拓。
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所以总结一下人工智能时代早期的创业创新的趋势，可以系统地从数字化进程发展的生态结构和趋势来推演。正如这张表所显示的，这里我最后再稍微提一下，在人工智能之后，数字化进程有一系列的新前沿在被探索，比如说AR、VR、脑机接口，量子计算、区块链等等。人工智能是驱动这些新前沿的一个核心力量，也有早期的应用开发，可以给创业者提供更多的前沿创新的机会。
5. AI创业创新性的前沿领域
刚才讲了AI商业化及创业创新的前沿趋势，结合我们在投资、与创业者交流的过程中观察到的现象，接下来描述一下目前人工智能创业创新前沿是怎样的情况，特别在中国。
我们按照这张表格从上往下讲，首先在AI的基础技术的前沿是非常活跃的，芯片开发、底层软件系统能力的开发、新一代的数据能力、新一代的数据管理技术和管理平台，不断地被活跃探索，包括开发工具链等等。同时智能云虽然是大企业的主要战场，但是智能云和智能边缘、5G智能网络也需要新的技术。这都是创业者在积极参与的，也是我们能看到一个创业创新的活跃领域。接下来下一行是AI的交互能力，传感器和传动器是创业非常活跃的领域，特别是以激光雷达为主的各种光传感器，因为它未来的应用场景非常广，而不只是在无人驾驶领域。同时其他传感器比如惯性传感器、声音传感器（比如麦克风阵列）、热传感器、空气传感器和承载传感器的载体体系、卫星体系、低空无人机的载体和各类的定位技术，都是创业公司在活跃探索的领域。这里强调一点，不同的人工智能创业公司，它其实是在不同的创业环境生态里面。生态不同，它整个的做法就很不一样，这涉及到你怎么开发、怎么搞定上下游等。前面讲的基础技术开发领域，它基本上是在比较坚实的IT工业基础生态里面开发，这是比较ok的。而刚才讲到传感器就会有些挑战，比方说激光雷达，它的主要早期使用者是汽车工业，创业者所处的生态基本上是汽车整车制造商的第一梯队供应商，或者是第二梯队供应商，开发的周期、需要的资本和推进的速度都是受汽车和汽车零部件行业生态影响，所以速度不会特别快，需要的资本也会很重，所以大家一定要关注这一点。接下来我讲AI新的交互模式和应用。在人工智能早期，创业公司可以开发的是对话交互，特别是对话机器人，这已经有足够的能力在企业信息化、自动化中开始有相当不错的落地应用；视觉为主的交互也有非常活跃的早期探索，以后会有越来越多的落地场景。再下一层是AI的前端。在前端，创新相当活跃的是摄像头、智能音箱、IoT设备，自动驾驶车辆、工业机器人、家庭机器人、嵌入式工业设备等一系列比较宽的设备端，里面都有活跃的创业公司。当然有一些资本非常重，投入时期非常长的领域，可能更适合大的企业来做，但是创业公司都有机会，原因是长期来看，像无人驾驶、机器人都可以成为未来大的产业生态。在体验端，个人助手、虚拟人、3D交互，AR等这种新体验，有很多的人工智能创业公司，但是他们体验的主要交互端是手机，所以他们的创新生态会更有利。他们在以移动和云为主的生态里面，可以快速迭代、快速获客，上下游都有比较成型的打法。下一层讲AI未来的产业生态，特别是目前AI应用当中非常宽、价值丰厚的领域。除了前面提到的自动驾驶、智能场所（包括零售、学校等）、机器人、城市大脑等，还有用AI智能计算的平台逐步切入药物开发流程的公司，它们未来有可能成为新一代的药企。这一系列都代表着未来通过AI赋能，可以成为新一代的大规模产业生态，这里有很多很活跃的创业公司。下面是AI的技术基础生态，前面已经讲到有智能云、边缘计算、深度学习等，如果我们对比下今天以云和移动为主的技术生态，会发现当中其实有非常多子生态的机会，有非常多活跃的创业公司可以追求的产业价值。再下面是AI早期应用更为重要的主流部分——垂直行业应用，这部分更多的机会是在B端。B端的核心，都是在一个很细分但又没法做横向拓展的领域，这是AI创业公司做得比较多的，这是对的。在一个细分领域，比如说自动光学检测——AOI（Automated Optical Inspection），用计算机视觉的新能力来提高检测效益，类似这样的机会有很多，它们主要是在现有的工业流程当中，去提升自动化的能力，这类AI公司的产品往往是设备+软件+服务+解决方案。他们经常遇到的挑战是他们的生态取决于切入的细分行业的生态，跟目前主流的移动云创业公司快速迭代的生态会很不一样，但是机会也非常大，这里也包括农业，因为农业数字化、自动化可以一起做，一个水塘也好，暖棚也好，都有大量的机会。这里在C端也有一定的机会，比如说可以通过一个健身设备或玩具切入AI的能力。创业公司所做的往往也是设备+软件+服务，他们的创新规则也是取决于这个行业，如果你做玩具，那这就是玩具行业的创新机会。再下一层是目前早期AI创业规模最大、最活跃的领域，即在移动和云的生态里面，长期大量的机会在B端。这里要稍微提到的一点，中国To B端的SaaS还在早期，切入深度还不够，数字化的基础相对薄弱，所以AI的切入，虽然空间非常大，未来10年20年有很大价值，但是相对来讲，发展的进程会需要一定时间。同时机会特别多，每一种职能（律师、会计等）、每一个垂类行业（招聘、营销等），都有机会充分利用AI的能力创造价值。创业公司相当活跃的是机器人流程自动化RPA（Robotic Process Automation），未来会有更多类似的机会。C端机会也相当多，在移动和云的生态里面，用AI能力是很常见的，特别是内容推荐、内容制作、游戏、视频理解、在电商行业的智能导购、自动定价等等，都有巨大的价值产生。对创业公司来讲，这里的挑战是玩家都比较大，都有巨头在大的赛道里面，但创业的空间还是相当大的。最后是在数字化应用的前沿，前面提到的AR/VR、区块链、脑机接口、量子计算等等，它的核心还是非常早，可以做创业公司的探索，但更多的是To VC，核心要长期能活着，特别是要有造血的能力。所以这张图总结一下，它代表了目前AI创业创新的前沿趋势里，在中国创新生态里面，我们所观察到的总体状况。
6. AI创业面临的挑战
接下来讨论一下AI创业所面临的主要挑战，有几个层面：
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大家都知道奇绩创坛起源于YC中国，我们致力于早期创业生态。我们的核心方法是与出色的创业者深度合作，尤其是技术驱动的团队。我们的核心产品是创业营，通过每周的办公时间（Office Hour）——和创业者一起手把手解决他们的核心问题，当好他们的联合创始人。
在奇绩创坛，我们专注于两件核心事情：第一是如何活着，更强更好地活下去；第二是如何加速产品市场匹配。
首先讲一下我们是如何帮助创业者更好更强劲地活着。
第一，我们认为早期创业者要活下去，核心能力是通过融资、造血、获得其他资源。如果拆分一下，融资、搞定战略合作资源等，本质上是有“想明白”和“沟通好”的能力。我们通过每周的办公时间（Office Hour）和创业者一起帮助他们提高想明白、沟通好的能力，比如说通常我们会要求一个好的创业团队，在3分钟之内就可以跟一个投资者讲清楚几个核心点：，我们真正是做什么的？为什么我们做的是有高价值的？为什么现在是进场最好的时间？为什么你需要现在来投我？我们怎么做可以在长期有强大的壁垒？为什么我们是最能把这件事情做好的团队？我们是如何高速成长的？这一切都是通过培养他们的能力，使他们可以更好地获取核心资源。
