对话大师: 李开复 逐鹿 AI, 真的有后发优势吗？

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Robin.ly是硅谷全新的视频内容平台，旨在为广大工程师和研究人员提高对商业、创业、投资和领导力的理解。本期是 Robin.ly 创始人 Alex Ren 对创新工场创始人李开复的访谈。

Alex: 大家好，我是 Alex Ren，是 Robin.ly 和 TalentSeer 的创始人。今天是我们 Robin.ly 《对话大师》节目的第一期，特别荣幸地邀请到了李开复博士。开复老师，您好！

李开复：谢谢！

Alex：一起来回顾下开复老师的背景。开复老师现任创新工场的董事长兼 CEO。最早他是 CMU 计算机系博士，师从 Raj Reddy 教授，Reddy 教授是图灵奖的获得者。开复老师后来加入 Apple，在短短不到六年的时间里从 Principle Scientist 升到了 VP。随后又创立了全球一流的计算机研究机构微软亚洲研究院以及 Google China，再到今天的创新工场，现在管理着规模超过 $2 Billion 的风投。在近几年里投资了超过 350 个项目，其中有 12 家之多的独角兽。像美图，Face++，知乎，VIPKID 等知名公司都是创新工场投资的项目。这里有一本开复老师最新的著作，《AI Super Powers: China， Silicon Valley and the New World Order》。我仔细读了这本书，有很多的心得体会，也思考了一些问题，借此机会希望向开复老师请教一下。

李开复：好啊！我们投资的独角兽最近达到 15 家了，估值还在飙升中。

Alex：我看到您自传里面提到，当年从哥伦比亚大学毕业申请 CMU 的博士时，对 AI 的理解是这样的：“Artificial Intelligence is the elucidation of the human learning process, the quantification of the human thinking process, the explication of human behavior, and the understanding of what makes intelligence possible. It’s men’s final step to understand themselves, and I hope to take part in this new, but promising science. ” 从今天回顾，这段话依然非常有意义。现在 AI 又再次成为一个热点，您对当时这段理解有没有什么新的更新？

李开复：的确有很多更新。当时我的感觉非常真诚，认为 AI 非常伟大，能够改变世界，了解人脑。AI 成功发明以后就不用再发明其他任何东西。但现在回想，当时想法很幼稚。人脑很难被了解。一方面，今天的人工智能其实还是非常初级。人工智能只能在一个领域里，给它无数的训练材料，训练很久以后才会有可能变得比人在某一个狭窄领域表现得更好。所以人工智能和人类的智慧还是相距甚远。人可以做的分析，积累的智慧，明晰的概念，尤其是人对于情感的自我的认知和衍生的感情，AI 根本还没有开始理解，只接触了一点皮毛。所以我当时说了大话，梦想很大，但是今天看来，从某一个角度说，当时的目标并没有达到。但是从另一个角度看，今天的人工智能，尤其是深度学习和机器学习，确实能够在任何狭窄领域里面，用海量的数据做出超人类的选择或者预测，给全人类带来巨大的价值。所以一方面没有达到我当时更宏伟的想法，但是另一方面，几个机器学习的发明依然带来了巨大的改变。所以我还是非常地自豪能够继续在这个领域里面跟更多的创业者和科学家，工程师一起奋斗，向更宏伟的目标迈进。不过今天看来，我当时申请博士时候的目标，应该需要几十年甚至几百年全人类科学家的共同努力，才可能接近，并且不一定能够最终实现。

Alex：我的理解是，您当时的目标侧重于对 human intelligence 的理解，而今天我们更加侧重人工智能。我了解到在 CMU 读 PhD 期间，您在 1986 年就成功开发了第一个黑白棋的程序 Othello。这个程序最后在 1989 年获得了全美的围棋冠军，有点类似后来的 AlphaGo。后来你用统计方法在语音识别这方面也取得了成就，开发了世界上第一个 speaker independent 的语音识别系统。都是很领先的研究。在取得了这么多学术界成就的情况下，为什么您当时只做了短短两年的 Assistant Professor，就转去了 Apple？CMU 计算机学院现任院长是 Tom Mitchell，他后来的书是在您已发表工作之后的 12 年才完成的。如果您当时继续您的研究，是不是现在计算机学院的院长应该是您了？

李开复：谁要做计算机学院的院长呢？我相信人各有志。其实当时的决定也出于一些幼稚的想法。当时我认为研究基础已经足够好，可以马上放到产品里面去应用。苹果问我能不能行？我说，可以。那么大概多久能够把语音识别嵌入每一台 PC？我说，大概五年可以实现。我认为，我们在实验室里已经做成，只要加速，增加语料就可以大规模实行——其实结果并不是这样。后来到了微软，Bill Gates 又问我语音识别还有多久可以实现，我说差不多五年。然而又是十多年过去了，现在语音识别才终于进入主流。所以我认为人年轻的时候会很自以为是，很自负地认为自己知道未来是什么样子。

Alex：有雄心壮志。

李开复：对。雄心壮志是驱动力，但是我认为自己加入工业界的选择也未必是个错误。虽然在苹果没有做出 Siri 来，在微软也没有做出最伟大的 AI 产品。但是这一路走来，我也累积了很多经验。就像乔布斯提到的一样，人生的抉择就像一个一个的点，选择的时候是跟随你的心走。走的时候不一定那么顺，也不能预测未来会怎么样。但是年纪大了回头一看，每一个点其实都有它的道理。一方面，可以说当时真傻，认为 AI 可以成为主流。但是另一方面，因为就是这么想的，所以我才进入了工业界，然后在工业界做出了很多其他方面的成果，比如开创了微软亚洲研究院。今天中国所有的 AI 人才都是从研究院训练出来的。所以有时候开的花结的果，不一定是你种的时候预想的样子。我加入工业界时的愿望，是要做一个世界上最棒的语音识别系统，创建一个世界最棒的计算机视觉团队，要做能够放到每一台 PC 里面的最好的产品。我们最终的收获就是成就了很多人。在 Google 也类似，当时认为 Google 一定能成为一个伟大的外企，能够进入中国并且占据很大的市场份额。当然也确实达到了一定的市场份额，但之后发现最终的收获也是人。从 Google 离职的人，现在有 20 多个跟我在创新工场一起打拼。有些是在创新工厂投资的公司里工作，有些在我的团队里工作。今天很多伟大的公司，比如，拼多多还有快手，都是 Google 的前雇员做出来的。现在的淘宝总裁也是我们当年的毕业生。我认为人生不要太自以为是，认为一定会达到今天以为的未来，但是当你想做一件事情的时候，还是应该尽力去做。即使达不到原始的预期，也可能无心插柳柳成荫，促成了一些原本没有想到，但是更有意义的结果。

Alex： 您在书里回顾了整个中国高科技行业，尤其是软件互联网行业，最近 30 年的发展历程。您提到中国从一开始的 copycats，到建立中国的 alternate internet universe，尤其是 mobile internet 的生态，从 mobile payment, ride sharing 到 bike sharing 都是现在比较热门而且使用率很高的一些应用。这些对我们了解互联网的发展历程非常有用。 其中一些很重要的现象比如 mobile payment 并没有在美国或者硅谷率先出现，那么没有率先出现的原因，除了您提到的美国信用卡模式太成熟外，和文化有没有关系？ 另外一个问题是，您认为这些更好的生态是不是对 AI 的应用更有帮助？

李开复：为什么你认为跟文化有关？

Alex：因为我自己最早创业时做过 App。我发现美国用户用 App 的比较少，而亚洲人，中国人用 App 就比较多。大家也更喜欢 social，互相之间发红包，聊天等，更加容易去接受 mobile，这里面有文化的原因吗？

李开复：我认为中国人接受 mobile 并不是流传下来的文化传统而是发展历程决定的。当年，我们的座机比较落后，所以每个人都用手机。20 多年前，很多美国记者在中国采访时，看到工地的工人身上也别着一个手机，但当时美国白领都还没有手机，他们感觉中国似乎已经很进步了，其实我们可能忽视了一个现状——有时候中国不是利用了 first-mover advantage，而是 late-mover advantage。在座机发展起来的时候，美国就很强大，用座机就可以进行人跟人之间便捷的通讯。美国是利用了 first-mover advantage。但是上一个时代的领先，反倒会导致在下一个时代失去先机。因为座机使用太便利，美国人就没有动力使用手机了，因为信用卡刷的太习惯，大家就不再需要 mobile payment。

我认为中国有一个很大的潜在优势就是中国还有很多领域落后于美国，因此中国可以享有后发优势。来看一个例子，如果在某一个领域，例如医疗系统，美国达到了 85 分，中国达到了 70 分。这时如果做一个 90 分的解决方案，美国从 85 分到 90 分，需要修改一大堆东西，但是只提升了 5 分，大家就不太愿意修改；但是在中国，从 70 分到 90 分，会被认为进步显著，值得一试。所以，我认为，作为一个 late mover advantage，我们可以继续寻找那些目前落后于美国的领域，看看能否去实现跨越式的跳跃。这样的例子其实很多。比如 enterprise software，在美国是半壁江山。而在中国基本没有。这个领域在中国迟早会发展起来，但是发展的方法跟美国不一样。而且发展的时候可能会直接用上 AI，或者直接上云。 过去的 Oracle SAP，当年是美国的领先优势，未来可能就变成劣势。同样，比如中国的医疗教育，零售，shopping mall，都没有美国那么先进，但是就是因为落后，反而可以反超。因为具有这种 leapfrog 的机会，所以我认为中国是特别好的创业宝地。

另外一个问题是中国人多年使用 mobile 的习惯。中国人很早就有手机，习惯于用手机收发短信；之后自然而然地形成了更愿意用 App 的习惯，而 App 又具有广泛的多元性和创造性。美国有的，中国当年基本都模仿了一套。美国没有的，现在中国也创造出来了，而且在更快地落地，在进行微创新和扩展。所以中国用户对 App 的使用越来越多。那么这一切的累积，再加上更大的人口基数，中国数据量优势就非常明显，超过了美国。比如，中国的人口是美国的四倍，中国的使用量是美国的两三倍，那我们的数据量可能就是美国的十倍了。这十倍的数据无论用来做什么，都可以从中获益，并不只是腾讯和阿里这类大公司，即使是小微企业也会受益。例如，开便利店可能因为移动支付，店主会更了解用户；做一个新的社交应用，像千聊，夜听，或者任何一个类似于美国的 Podcast，也会更快的盈利。美国现在很多 Podcast 都免费，再看中国，这些得到，知乎，蜻蜓和喜马拉雅之类的应用已经获利颇丰。所以我认为这些数据和手机的使用，加上移动支付的方便性，多个因素彼此互相扶持，使得中国的 AI 发展越来越好，移动使用越来越多，生活便利性越来越高，盈利也越来越容易。

Alex：其实 productivity 也提高了？

李开复：也会提高，但是也很难说究竟是否提高。像快手抖音，其实是消磨时间的应用。消磨时间的应用做的特别聪明就会让使用者上瘾。上瘾以后，快手，抖音盈利，广告主跟这些网红也钵满盆满，但年轻人时间的 productivity 是增加了，还是被消磨了，不容易做出判断。

Alex：您在书里面提到，创业公司有两种模式并且对中美的模式进行了比较。您认为硅谷的模式更加偏向 mission-driven，中国的模式更偏向 market-driven。即使硅谷这里 lean startup 的模式推出之后，风极一时，但是由于跟 mission-driven 有冲突，所以目前也不一定是 golden model。中国的模式可能市场化走得更快，但是如果万一有一个整体市场的 paradigm change，当深度学习不再是最好的学习方式，或出现了更好的技术或者更好的算法，您认为 market driven 这个模式会不会遇到问题？

李开复：或者美国再出现一个乔布斯——这个也完全有可能，或者对 paradigm change 产生影响，否则中美的模式不一定谁更有优势。我认为美国的模式会让人更充满理想和追逐梦想，会使人希望用技术杠杆撬动世界。如果出现一个非常颠覆型的人物或者一种技术，乔布斯也好，发明深度学习也罢，都会成为美国以后继续领先行业，领跑全世界的筹码。但是到底什么时候还会再出现一个乔布斯或者深度学习的颠覆者是谁，很难预测。

反观中国，相对可以预测。大家都是关注市场，关注商机，在相关领域里面打造出一个非常有价值的商业模式。我认为这种商业模式非常值得交给各种商学院进行研究。我相信中国的模式在美国具有同等的研究价值：虽然感觉上没有美国模式那么优雅，也没有那么强的技术性，不会瞬间震撼到受众；但中国的模式，实际上是用细节的打磨，用海量的钱和资源去创造出一个非常强大的竞争壁垒，强大到竞争对手没有办法抄袭。这是为了顺应环境做出的模式。换句话说，当周围的公司都可能会抄袭创新者的产品或者功能时，如果要击败对手，就需要有更充足的资金，随后用资本打造出一个强大的准入壁垒。这个壁垒会成功地保障竞争对手无法模仿复制已经成功的商业模型。比如美团，能够做到降低每个季度的成本，即使只有几分钱，但日积月累的结果是保障最后配送到家的服务价格只有五元。这个时候，如果竞争对手去做一个五元的配送，就会是一个伤神劳力又占用资金的行为。如果一个创业者，要融 50 亿美金去打败美团，需要组建一个 60 万人的送货团队，VC 考虑到资金收益不会投资，所以美团相对安全。或者像滴滴，它在一定程度实现了隐形优势后，就会投资进入租车，保险，或者是加油，修理车行业，形成一条龙式的服务。一旦做过滴滴的司机，就不敢再去美团，因为如果去，滴滴会把你开除，你会丧失所有相关福利。所以中国是用更多的谋略，加上更高的壁垒，做出非常难复制而且是用血汗打造出一个厚厚的城墙，让竞争对手无法进入。

其实整个互联网和 AI 都是一个垄断者的游戏。大家对垄断本身有一些异议，担心垄断会降低创新。但互联网的本质就是只有垄断者才能获得最巨大的优势。互联网的边际成本几乎是零，从 100 万人的网站扩展到 1000 万人或者一亿人的网站，成本并不会增加多少，但这些人的汇集却可以创造出大量的财富。AI 出现以后，人越多，数据量越大，AI 也随之变得更完善，其实就是强者愈强的效果。那么在这样的情况下，需要打造出别人不能复制的产品和非常高的壁垒，从而实现压倒性甚至垄断性优势的商业模式——其实还不仅仅是一种模式或者说一种单一的商业打法，美团，滴滴，淘宝打法其实都各不相同。这一套东西美国人很难看清。所以我认为如果在美国的工程师，或者产品经理想回国创业，需要换一个思路。美国的这一套方法在中国行不通，在美国的华人工程师想回国创业要重新去思考才能成功。

Alex： 对于在美的华人工程师来说，很多他们了解的和工作的公司都是美国的创业公司，所以他们比较熟悉美国这种创业模式。比如说经常会用某种颠覆性的技术去颠覆一个产业。但是如果他们想创业，是不是一定要回国创业？这些人其实错过了中国互联网的很多机会，包括 AI 大发展。所以他们的想法不一定适合中国，也不一定成熟。您对这些人有什么建议？包括作为一个风投和孵化机构的创新工场会怎样去帮助这些人？

李开复：我很慎重的回答一下这个问题。我们在美国看到了很多中国工程师的回国创业项目，但是能够符合我们标准，进行投资的还没有看到过。为什么没有看到过？第一，这些工程师都是很聪明很厉害的工程师，很懂技术，但是关于产品和商业的经验却不够。第二，这些工程师在公司里做得很好，所以都很忙；而创业的点子不是靠睡觉，做梦，洗澡的时候想出来的，而是需要沉浸在一个环境里才会想出来。还有第三个最重要的理由，就是中国的环境跟美国的环境大不一样。一个点子，即便它在硅谷可能会被认可，或者大方向被认可，或者创业模式被认可，回到中国落地时依然会面临挑战。中国的整个环境和创业模式是一个 winner takes all 的模式，需要有非常强大的商业运作能力，获取大量的资本，构建很高的壁垒，然后再搭配各方面相应的资源才能成功。

举一个例子。我们在硅谷考察过一个 AI 项目，很优秀，单纯从团队看，比我们在中国投的团队都要优秀而且是优秀很多。但是在沟通过程中，我们意识到这个公司的书生气很重。创始人说，我们准备从这三个行业的解决方案做起，应用 AI；我们都不愿意搬回中国，但是会在中国雇一些年轻员工，再找一个 sales，一个好的 sales 不就能把我们的东西卖掉了吗？这些交流令我意识到，这个公司不够接地气。

最后创新工场在中国投了另外一个类似的公司。创新工场后来投资的公司不如第一个公司技术背景强大，但是有一个非常强大的领导团队，它的 CEO 是一个有 20 多年 B2B 销售经验的人，可以接触到各种对企业销售产品的机会——因为 AI 是一个 to B 的业务，与企业销售相关的经验非常重要。它的 COO 具备很强的提供解决方案的经验，它的 CTO 是一个优秀的技术人才。两个公司成立一年左右来看：第一家公司，它的营业额可能会不到 100 万美金，第二家公司可能已经达到了 1200 万美金，从这个例子可以看出，美国的这种书生型工程师并不适合直接回国打拼。

我知道你们有些人心里会认为这不公平，当年李彦宏不也是这样吗？张朝阳不也是这样吗？他们可以，为什么我们没有机会呢？因为时代不一样了，当时那批人下了巨大的决心，放弃了很多东西，做了第一个吃螃蟹的人。而且当时并没有一个完整的创业体系，所以他们可能有自己的短板，但是因为整个竞争环境并不激烈，所以依然可以做出伟大的公司。但今天中国的创业者已经非常厉害了。我曾经说过，如果我们把硅谷的一个顶级创业者和一个中国的顶级创业者放在火星上让他们竞争，我敢赌，几乎一定是中国的创业者胜出。补充一句，可能美国唯一的机会就是正好派到了乔布斯去火星。我在中国工作了这么长的一段时间，深深的体会到了投的各个项目，比如 VIPKID，Face++等，它们的创业者正在飞速地成长，非常接地气。所以我们在美国的人千万不要低估中国的创业者，不要认为自己是海归，留美博士，在美国工作过，就会更出色。 所以我给你们的建议是什么呢？

第一个问题是，回国还是不回国？在美国，个人的发展阶段，在公司所谓的玻璃天花板，在美创业的可能性，以及是否融入了美国社会，能不能拿到 VC 的投资，我认为这是一个评估方法。但是我不是这方面的专家，需要每个人自己进行评估。如果你的家人必须在美国发展，以上各方面都很好，留美是一个当然的选项。

另外一个选项就是回国。但是我建议每个人要思考一下，是不是要找一个踏板，而不是一步到位的去创业。我知道很多人在国内可以拿到投资，尤其是有很多经验较少的 VC，或者是比较土豪型的投资人或者个人，或者是 A 股公司老板，或者某个地方政府愿意投资，让大家回去创业。但是钱真不是最重要的，回去创业尽快接地气才是。找到一个在中国可以成型成功的创业模式，商业点子，找到合作伙伴，帮创业者接地气，这些才是最重要的方面。所以当大家真考虑回国，准备创业时，需要找一个能够把创业短板补足，更快速接地气的 VC 或者机构。当然大家要拿 VC 的投资，因为这是它的盈利模式，但是它给你的价值并不是估值比别人多 20%或 30%，或者是提供一个免费的工作场地，这些都不重要；重要的是能够接地气。这个踏板可能是什么地方呢？比如说要去大公司工作，我认为无可厚非，例如阿里，腾讯，头条这些公司，或者去一个 AI 公司—旷视，商汤，科大讯飞，我认为都是很好的选择。落地之后，大家慢慢就会接地气，刚才的那些短板就会自然消失，因为哪些并非天然的短板，只是在美国日久造成的反向文化冲击。所以去大公司或者一些中型公司是一个好选择，TalentSeer 可以帮大家推荐。

第二个方法是加入一个创业型公司。如果最终比较确定希望创业，不如加入一个一百人以下的公司，这样大家对整个公司的业态和各种不同的工作，都可以有机会去学习了解。在一个小的公司，比如说十个人的公司，没有人能够只做自己的岗位。做工程师的员工可能会突然被拉去当客服，因为客服今天生病了或者太忙了。所以每个人都会接触各种不同的岗位，会了解公司运营的机制。大家以后做 CXO，CEO 的时候，也会更有准备。怎么加入小的公司呢？有些小的公司会直接找猎头，可以通过猎头加入；当然也可以直接找创新工场。创新工场旗下的 350 家公司，至少有 100 家业绩良好，对人才需求很旺盛，所以大家可以把简历投到创新工场来，我们根据将人才与公司进行匹配，一两年以后，大家可能就可以创业了。

另外对于 AI 人才来说，还有一个比较独特的选择。创新工场创立了一个 AI 工程院，准备将其打造成成功率百分之百的孵化器。我们可能两年时间只孵化一个公司，并且把全部的力量，对商业的全部认知结合起来，寻找一个最好的商机，当然这个商机不会跟我们已经投过的公司有任何冲突。随后，集合全工程院的力量，测试各种问题，直到找到一个急需解决的问题，同时有配套的商机、利润点以及合适的商业模式，这时再把工程院的人搬一大部分过来做新的企业——一夜之间，就从一个还在创新工场工作的工程师，变成了一个创业的 co-founder，或者是 early engineer，可以拿到股份，背后还有创新工场的全力支持。由于对接了中国最强大的 AI，以及商务方面的投资团队，所以我们会在各个领域，包括零售，教育，医疗等领域都寻找合适的项目进行投资，而不仅仅局限于 AI 项目。这些投资经理，投资总监，合伙人，他们会把看到的业界刚需带回来，然后把这些问题丢给 AI 工程院，看看能不能解决。解到了一定程度，有了客户看到了收入，再把合适的团队组建起来——如果里面有 CEO，那很好，没有就从外面找，再经过 TalentSeer“猎一个头”来。这样的公司，我认为应该是投一个成功一个，所以计划是 0%的失败率。工程院也是一种落地的方法。当然如果大家加入工程院，也并不一定要走刚才提到的模式。做了半年想创业，不会有人阻止大家。也可以拿我们的投资或者别家的投资。或者认为创业不好，还是想去阿里腾讯，也可以加入这些大公司。

总结一下，我认为一个踏板的重要性就是，它帮助你接地气。所以无论是加入大公司小公司还是我们的工程院，其实都是接地气的方法，接了地气再去创业。不要认为，大家在现在工作的美国公司里面能够想出一个中国 VC 会投资，而且能接地气、会成功的一个点子和方向。我认为朝着这个方向走的话，失败几乎是必然的。所以我建议大家好好考虑一下。刚才讲的都是真心话，希望对大家有帮助。

Alex：谢谢开复老师对在美想创业的工程师提出的建议。对我启发很大，因为我也接触了大量 AI 和计算机方面的工程师。他们经常在想创业的时候花费了很大的力气去思考到底该做什么，问题在哪里。其实也改变了我们对创业方式的想法。就像开复老师的创业工场和 AI 工程院，他们有问题，知道商业生态是什么。也许不用等工程师想出来 idea，工程师可以直接和开复老师接触，和创新工场接触。他们可以告诉大家问题在哪里，大家把对本地生态的理解和技术的理解结合在一起，显著提高创业的成功率。

李开复：还有一个 AI 科学家中普遍存在的问题。因为我自己是读博士出身，做过教授，我知道大家都有种攀比心态——我是助理教授，你是副教授；我的 H-index 是几，你的又是几；我出了几篇 paper，你出了什么；我是 IEEE fellow，你是 ACM fellow。大家在心里都有一个排序，说我大概排老几。会腹诽，汤晓鸥现在怎么做了个商汤这么值钱了？孙剑怎么跳过去在旷视做这么厉害啦？我认为我顶多比他差一个级别，那我回去怎么公司不给我 5 亿的估值让我做 CEO 啊？世界在改变，机会永远是在风险最大的时候回报最高。现在大家都看到了我们的汤晓鸥，孙剑做的很棒，每个人都还想回去，但没有同样的机会了。就像如果你是 MIT 的物理博士，去质疑为何没人给你和张朝阳一样的待遇？这个世界不一样了。而且整个 AI 领域门槛正在下降，过去大家的优势是超级显著的优势，现在只是明显的优势，再过五年优势可能就消失殆尽。所以也要思考一下，是不是在这个机会窗口，在差异化最大的时候回去创业——虽然不可能人人达到汤晓鸥，孙建今天的成就，但是可能比三年后五年后的创业者强很多。

Alex：时势造英雄。 您的书里边介绍了，AI 有四波浪潮——Internet AI， Business AI， Perception AI， Autonomous AI。相比于当年 mobile 的趋势，AI 带有更强的技术性。硅谷的很多 AI 公司认为，类似于像无人车这种应用，首先应该是技术上的突破，然后再去扩展和应用。您认为中美公司，如何平衡技术研发投入和市场运营？比如无人车，到底什么时候应该去建一个车队进行运营？

李开复：技术的成熟度肯定很重要，因为如果技术不够成熟，上路出现了安全问题，可能是灾难性的后果。不过我认为技术性并不是一个非黑即白的判断——一定要做到一个跟人驾驶的一样好的车，能够开上每一条街。假如做无人车，一定要平衡技术和应用场景。其实汽车的应用场景很多，如果做一个景区的摆渡车，和在高速公路上驾驶的车，一个自动在停车场停车的车，在一个很温暖的，四平八稳，行人稀少的南方城市的点对点的车，或者是做一个 L5 级别的，可以去任何地方的车，这些不同场景所要求的技术难度截然不同。我会建议创业团队，需要 milestone。比如说美国有一家公司叫 Zoox，我们认为这家公司很棒，但是它准备一步到位。我认为一步到位的挑战就是投资人会失去耐性，而且会要不断的看到有进步，然后才能投下一部分钱。公司的进度不能总是一些 technical milestone，比如，今天开了一百里，或者今天可以速度变快，成本降低。公司真正进度的 milestone 是要真正跑起来，产生价值。整个 AI 都是数据为王，所以要搜集海量的数据。如果产品迟迟不落地，数据就是无源之水。因此我刚才讲到，我会更偏爱根据不同的场景落地的公司，这些公司的产品能够在一个有限制的场景里面达到足够的安全，然后跑起来拿到数据，哪怕是不完美的数据，有限制的场景；随后再不断地去向外扩张，而不要想一步到位。所以我们投了四家无人驾驶公司都已经落地了。有一家现在成为了中国第一家出租车的合作伙伴，开始做有限的无人驾驶。第二家先做 L3，已经卖给好几个厂商，有了利润，继续从 L3 往 L4 做产品。第三家是做景区，机场等非公共道路驾驶，所以没有太大的挑战和问题。第四家只做货车，在高速公路上行驶，这个问题也相对比较简单。我认为中国的公司很务实，在美国有比较多想一步到位做得很大的公司。想的很大没有不对，比如 SpaceX 想的很大，成为了一个伟大的公司。所以我认为这就是符合硅谷的文化的地方。

Alex：也有可能死的很惨。

李开复：也有可能死的很惨。像 Tesla，我们都不知道它的未来会如何，是会很顺利还是很惨淡。总是不断的出现危机，非常惊险。毕竟这一类公司成功的概率相对低一些，如果成功了，可能就是伟大的公司。而在中国，我几乎没有看到一家这样的公司。所以如果真想回国创业，创一个 SpaceX，在以前大家对太空不太了解的时候，VC 一定认为你思路有问题，一个 meeting 都开不了。我认为回国创业还是要务实，有场景能落地，能看到真正的 milestone，无论这个 milestone 是有用户还是有收入。

Alex：回到您的整个 career 和人生经历。书里面讲到您经历了淋巴癌四期这样的一个人生中艰难的挑战。您在书中分享这一过程，学到了很多东西，您也看到了 AI 在攻克癌症这方面的巨大潜力。以您的亲身经历和理解，您对那些从事 Medical 或者 Health Care 的研究者和创业者有什么建议？

李开复：这可能要分两个完全不同的角色来讲。从一个投资人的角度说，我认为现在 AI+健康，AI+医疗是一个非常大的风口，尤其是在美国。我认为有点过热。因为它的难度高于想象，它和早期的互联网和金融创业很不同，后两者是相对 to C 的业务，而且业务里边可以自带流量，马上就可以看到收益。如果能够卖给银行，它的贷款坏账变低，或者是投资得到好的回报，马上就转换成现金。医疗方面，无论是 drug discovery，或者是做 imaging，其实都是长周期，不能够非常快速落地。它的整个商业模式也相对复杂——即便有好的技术，怎么去卖给医生，医院，保险公司和药厂？这几家彼此的关联也非常 tricky。所以我认为如果纯粹从投资回报看， 现在有些过热。我认为一个投很多美国 AI Health Care 的基金，未必能够得到很好的回报。当然如果基金本身很强大，能够挑出最好的项目，还是会诞生一些很厉害的公司。另外我认为很多做医疗 AI 的创业者还在用过去的思路来思考问题，那就是 AI 可以解决一切问题。这样的思维方式，造成一批 AI 人要打进医疗领域。但是医疗领域不是一个金融领域，医疗领域更不是一个互联网领域。医疗领域本身的壁垒和利益相关方的关系网非常庞杂，就像刚才提到的药厂和医院，和医生，和保险公司之间的联系，各方付费的意愿，以及用户的隐私数据，错综复杂。如果一个公司有一半的人懂医疗，一半的人懂 AI，我会考虑投资一下这类的公司。

再从一个曾经的癌症病人的角度看。我认为医疗是一个伟大的领域，因为很多其他的领域都有各种争议——隐私的争议，巨头的争议。只有医疗为人类带来了一个非常正面的成果。所以我非常乐于看到更多这方面的创业，看到目前的过热也会让我忧心。今天整个行业还存在很多根本的问题。比如说从事医疗的人，医院的工作人员，他们完全不理解海量数据的意义。他们会认为，我是最好的医生，我来标注什么 AI 就应该做什么。从一个专家系统的模式看，工程师创造一个 AI 模仿医生，医生并不认为 AI 工作人员的工作很有意义；反过来，AI 相关人员会认为，我们不需要那么多医生，只要把数据呈现出来即可。但是问题是这两个思维完全不在一条线上的人，彼此不见得是彼此认可甚至彼此尊重。还有一个问题是没有好的解决办法把本来就很难获集的 AI 大数据收集起来，现在卡在了这里。比如，美国有 HIPPA（The Health Insurance Portability and Accountability Act，医疗保险便携性和可信赖性法案）使得这种数据的分享更困难。从这方面看，中国反而有一些机会，因为中国拥有大量的数据——政府会用一些透明的方式，使海量数据汇集起来。但中国因为医疗水平不如美国，它的标注可能又不够好，这是中国的弱项。

医疗还有一个很大的问题就是标注很难标准化。做金融可以用以结果为导向的方式来训练 AI——不管是谁，钱还了，就是个有信誉的人；不管是什么股票，涨了就是值得投资的股票。这就是一个给 AI 训练的标注回馈。医疗的话非常复杂，有些疾病可以说医好了，或者说没有医好，或者是病发了，或者过世了。但是有时候，比如癌症，只能用一些近似的所谓 progression， free， survival 做标注，还是不太严谨。那么是否要让医生来标呢？但是我也不认为可以全部交给医生，即便是美国的医生，水平也是参差不齐。我认为医疗方面确实应该有更多人来参与，但同时又是很大的挑战，所以我认为可能最好的方法就是请一些大学来做这方面的工作。现在 MIT 拿到了一个 billion dollar 发展 AI。Stanford 也成立了一个新的 Humanistic AI Center。这些大学愿意投入巨额资金，看看他们有没有可能把这些问题逐步解决。毕竟，无论是 Stanford 还是 Boston 的 Mass General Hospital，Harvard 的 Dana-Farber (Cancer Institute)都有比较多的数据。大学里有医院，有数据，有充裕的资金来做 AI，或许可以从学术界推动医疗 AI？我认为如果学术界今天再来做人脸识别，语音识别，其实根本没有任何机会来跟工业界抗衡。但也不能每个人都去发明下一个深度学习，因此我希望能有更多做研究的人在医疗领域多些投入。

Alex：这就是您提到的 mission-driven，它是一个持久战。回到您的人生历程，从顶级的 AI Researcher，到创立最好的计算机研究机构，微软亚洲研究院，再到创立谷歌中国和建立自己两个 billion 的 VC，写书，战胜癌症——这些都是您非常卓越的成就。您是这个领域中非常有影响力的领袖。我们大部分的工程师其实都处于您职业生涯发展最早期的阶段，比如说您最早是从 Principle Scientist 到 VP，对他们很多人来讲，这样的跨越本身就是一个很大的 barrier。尤其对今天的华人工程师而言，美国公司领导层的华人越来越少—有些人已经回国创业。作为这方面的成功者，您对他们提高领导力和影响力方面有什么样的建议？包括我们应该做些什么事情来提高华人在硅谷，乃至美国的地位？

李开复：第一，如果决定待在美国，那就一定要融入美国文化。要能跟美国人讲各种茶余饭后每个人很喜欢谈的题目，无论是特朗普，还是球赛，还是过节。要尽量去融入这个文化，否则在公司里总是一批中国人聚在一个角落，讲中文，美国人在另一边。这样的话，老板会认为你不能很好地去领导其他人。我看到一些硅谷公司出来的创业团队，经常是一个比较有经验的中国人 lead 的团队，团队里面全是中国人。我很好奇，既然决定在美国做公司了，找不到美国人吗？创始人会说，不知道该找谁，都是中国人在一起。我认为，如果现在在美国想中规中矩的做一个工程师，那没问题，想怎么做怎么做。但如果你想突破玻璃天花板的话，还是要融入文化，英文需要继续进步，不能只跟中国人交流，社交，过周末。另外，在公司里要更积极主动，开会的时候站起来主动宣传自己的成就，不要让自己的成就被其他人抢走。如果一些话让你处于不利的地位，要马上站起来捍卫自己。开会的时候有不同的意见需要交流和表达。如果总是认为沉默是金，开会的时候什么都不说，那老板只会认为一个不说话的人是没有想法的人，他不会认为一个不说话的人是在礼让机会给别人的人。

我们可以看看周围的印度同事，他们是怎么做的？为什么 Google，微软都是印度人做老板，为什么没有中国人做老板？印度人英文好，积极主动，会推销自己，融入美国文化。而且我认为印度人还有一个优点，就是比较团结。我认为在这些大公司里面看到的一些中国人，虽然有小圈子，但是有时候反而是中国人斗中国人，这些习惯得改过来。当然如果大家回到中国，就不用在意我提到的这些建议了。因为玻璃天花板是一定会存在的，在哪里都一样。大家在百度，腾讯看到过几个外国人高管？在中国的创业圈子里，有几个外国创业者做的非常成功？其实文化带来的天花板是一个必然的现象。我刚刚给了一些建议，但是如果它真的很 bother 大家，令人觉得，我这一生为什么要活在这样的玻璃天花板之下。那么要不就突破它，要不就回到中国，这两个都是解决的方法。

Alex：回到中国，劣势一下子就变成优势了？

李开复：有可能。但是回中国，你又要有一些在中国为人处事的方法，你开会的时候那么冲，直接反驳老板，也不一定合适，所以要看公司的文化。

Alex：最后一个问题。我相信您记得这个日子，就是 1991 年 12 月 16 号。您在书里边写到，那一天您面临一个困境，就是要继续待在医院等待你的第一个孩子出生，还是去做一个重要产品的 presentation。我记得是 present 给当时 Apple 的 CEO John Sculley？我相信每个人都会有这样的纠结。您的人生目标是什么？是什么驱动您一步一步有了这么多的成就，跨越了这么多的挑战走到今天？

李开复：我认为人在每一个阶段可能都会有不一样的想法。年轻的时候肯定要打拼，让自己的成就达到更高，让自己更能够增加影响力，能够改变世界。随着年龄的增长，可能更想做的是帮助更多的人发挥他们的潜力。其实一个年纪大一点的人，他自己要事必躬亲，也不见得是很容易的事。像创新工场的项目一定都是年轻同事先去看。但是每个人都可以发挥自己的效益，我可以在项目达到一定规模的时候，在战略的规划或者公司的扩张时期来帮助年轻人。或者可以带给年轻团队更多的机会，让他们得到成长。所以我认为这是一个很正常的跨越——随着年龄增长，从最大化自己的影响力到帮助别人发挥他们的潜力。

另外一个角度看，我年轻的时候，其实也是过的 996 的生活（注：早 9 点工作到晚 9 点，一周工作 6 天），跟大家一样努力拼命。当时忽略了两件事，一就是熬夜，睡眠不足，压力太大，这几件事情对身体抵抗力的耗损很大，所以可能也和我后来罹患癌症有关。第二，当我取得了一定成就但患了癌症后，回头一看，其实这些成就对我没有任何意义。真正对我有意义的是我的家人，我的朋友，而过去的时光是没有办法弥补的。当我得了癌症的时候，认为这件事对我很珍贵，可是我的父亲已经不在了，我的母亲也失忆了，我的孩子都已经长大了。所以我认为这些遗憾还是要思考一下，我们怎么样能够让家庭和工作达到一种平衡。我并不是说大家要做 work life balance 以后，大家的工作就变成每周 30 小时，40 小时了。我认为最重要的是聆听你爱的人，聆听他们的需要，不要他们说了你才做到，把他们需要你的事情和时间排在第一个优先级。当你做到这个的时候，其实你还有很多剩下来的时间做工作。所以 work life balance 本身就是一个平衡，并不是说放弃你的工作，而是说人生其实有很多重要的事情，工作只是其中之一，而且很可能当你临终回想时，工作并不是你认为最重要的那件事。

Alex：感谢开复老师！今天听了开复老师分享了他的人生态度，他的整个职场历程，以及对华人创业者的建议。特别强调了对于每个人无论回国创业还是在美国的职场发展，应该分别采取怎样的行动。开复老师还提到了对整个 AI 生态方面的看法。我非常建议大家去读开复老师这本书，让我受益匪浅。另外一点，如果大家认识对于 AI 感兴趣的 researcher，软件工程师，或者想创业的朋友，可以联系创新工场以及开复老师，甚至可以联系我，帮忙引荐，帮助大家在以后创业的路途更加平坦，成功率更高。这就是我们第一期的 Robin.ly《对话大师》节目，感谢开复老师！

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主持人简介

Alex Ren：硅谷面向华人工程师视频内容平台 Robin.ly 创始人，AI 人才服务公司 TalentSeer 创始人，硅谷风险投资 BoomingStar Ventures 管理合伙人。TalentSeer 是美国顶尖的 AI 及中高阶人才猎头服务公司，主要通过投资、行业分析等维度重新理解和定义人才的作用，为超过 100 家高科技公司建立硅谷团队！

福利时间

在 11 月即将到来的AICon全球人工智能与机器学习技术大会上，Alex Ren 会担任【硅谷AI技术与实践专场】的出品人，邀请来自 Facebook、Google 、Airbnb、Twitter 等一线互联网公司的技术专家，来到国内分享硅谷的最新 AI 技术实践。感兴趣的同学千万不要错过！