今天，猎云网"2017人工智能产业创业创新峰会"在北京四季酒店隆重召开。此次峰会的主题为“精·识·致·用”，分别诠释为精准大数据，智能识别，产业结合，生活应用。上百位人工智能领域著名学者、顶级专家和知名投资人参与，共同探讨当今AI的发展创新与变革，将产业与人们的实际应用相结合，为人工智能的普及奠定可行性的基础。

在下午第二场圆桌论坛上，十方创投创始合伙人吴曼（主持人）、星瀚资本创始合伙人杨歌、朗玛峰创投合伙人章晟、水木资本合伙人王弘业、德讯投资执行董事罗川艺对于“解开AI创业公司的思维迷局”这个议题展开了热烈的讨论。

以下是圆桌的演讲实录，内容经猎云网整理：

吴曼：其实今年也算是AI元年，无形中形成人工智能的大风口。因为我一直做早期投资，很多时候就会发现今年AI创业的浪潮比过往的移动互联网来的更猛烈一些。所以问一下在座各位嘉宾，你们投资人工智能公司看过人工智能的案例，你们觉得AI创业遇到最大的困惑是什么？

杨歌：最大的困惑就是使用的应用场景和真实AI能够发挥作用的场景，这个场景和大家想象的场景之间有非常大的差距。

举个例子就是智能驾驶，这个事情在美国做了非常多的实验，去年是三百万公里的实验，今年可能会一千万公里，这一个收集数据的过程。这个过程对于交通规则的分析是很漫长，对于中国来说智能驾驶分析的不是交通情况，中国大家在街上开车路上非常混乱，大家都不遵守交通规则。所以对于中国市场智能的研究是一个非常复杂的命题，已经超越了关于交通分析。

所以对于汽车来讲它的分辨率颗粒度必须非常低，所以大家认为智能驾驶是分析一个交通场景，真实情况下中国要想实现智能驾驶，这个车必须具备人的智能，必须具备超智能，必须对所有的情况进行反应，反应各种各样的情况，一旦一不留神可能就把人撞了。所以很多情况，真实情况相对复杂很多。

大家想象中的人工智能解决复杂问题，其实是一个非常漫长的过程。大家觉得这个事情马上用在机器人身上马上用交通身上，大家用各种各样的方向上，我们日常的生活中，其实离的非常远。最主要就是怎么把AI算法做定义，而不是大家假想。所以这个IP炒作过热了，这是迷惑大家的问题也是迷惑企业的问题。

王弘业：我比较同意杨歌的观点，我想补充AI这个领域很多巨头已经开始发力，比如谷歌和脸书。这些巨头他们在AI投入的，无论是人员或者资金或者他们的技术已经非常成熟，这样对于我们来说方向不是特别多。我个人觉得这些AI的创业公司，如果从更细分的领域切入某一些行业具体的AI应用会更容易一些，所以我觉得其实有很多AI公司面临最大一个问题就是在早期创业的时候，方向没有选择准，一旦方向没有选择特别精准，很容易跟巨头形成直接的竞争。

作为一个创业公司而言，如果跟比较大的巨头竞争的话，即使AI团队里有非常不错的技术人员或者有非常不错的研发能力，跟巨头相比还是比较单薄。我的建议就是大家可以发现一些细分领域，就是在巨头没有布局的细分行业中的具体行业应用，从这些点切入大家只要把市场站住，未来无论是收购并购还是自己独立资本运作我觉得都是非常不错的机会。

章晟：人工智能我的理解应该分几个层次，一个就是底层，需要十年的发展，第二就是平台的技术，这个需要五到十年，那么应用层面我觉得，包括这次会包括我和同行讨论，这个如果好的话三到五年对于一个企业有一个很好的发展。目前看到的问题是什么？

其实目前这次的人工智能，因为人工智能五六年前提出这个概念之后，到今天已经很多年。这次人工智能核心的核心，我个人认为是技术的驱动。意味着什么？并不是行业，因为行业过去仍然在成长和发展，那么这可能会带来新的信息和改变。

这个过程中大部分都是技术出身，但是实际上由于他多年在这个方面的成就或者积累，所以很多时间和精力都是在技术方面，而这些背景对行业的理解是有限的。那么我们谈到应用的可能性，未来人工智能在各个行业开花结果，实际上第一个感觉就是他们在行业的理解、了解，这个方面有一定的短板。不是说很多企业看到有自己的一套算法，然后进入市场。然后对用户说了的时候说了半天用户不理解，因为他的生态他的语言语境跟你不一样，这是一个问题。

这个问题导致第二个问题，是否真的为企业或者为行业创造了价值，那么只有这个价值认可，你的收入才可能存在或者产生，这种情况下往往我们看到很多企业很多创业企业，我们说明它在行业的价值，基本上都是帮助你分析之后，可能得出一些所谓的优化。这个东西很难量化，我觉得是创业企业需要去思考的一个问题。这一点未来我相信要多花精力，你行业应用和技术结合，这一点上我们目前很多企业都有缺憾。

罗川艺：我觉得现在AI创业公司，特别是初创公司来说最大困惑还是人才。因为现在AI人才非常贵，我们发现大公司做AI的人才，如果是比较好一两百万的年薪都是起步价，这个像五年前的移动互联网创业，五年前只要会做APP，你的薪水你底层的研发工程师比PC工程师高两到三倍以上。

所以今天一个创业公司，因为我们投早期，可能早期投了三五百万到一个公司，对一个团队来说他要拿一两万招聘一个人，所以对于早期创业公司来说，你如何能够低成本的吸纳热衷于AI领域研究的技术人才，对于创业，特别是CEO来说要求比较高。

所以最近一年可能清华系的AI创业公司比较吃香，像两位师兄一样，他们本身就是清华，可能CEO原来就是清华毕业，然后带着师弟能够利用好一些学生资源，能够比较低成本的创业，这对于创业公司是比较好的起点。

吴曼：刚才几个嘉宾都提到AI创业非常重要就是从技术的价值，甚至跟巨头入场之后我们怎么应对。我想听一下在座各位专家各位嘉宾的建议，首先对于人工智能的创业的这些创始人，他们应该怎么把技术价值很好的落地？对于非人工智能导向的工资，他们怎样用人工智能形成他们的助力？

杨歌：首先是这样，人工智能这个事情不要把这个事情变成一种IP，中国历史上自打出现各种各样的技术之后，比如云、量子、纳米、物联网，只要出现一个新的东西然后变成一个IP，被所有人用到市场里面。现在很明显，人工智能已经进入又一个阶段，又把这个东西搞成一个IP，所有东西都说自己是人工智能。这个时候不具备它的特点，当然是炒作这个概念追这个风口，这是很多公司面临的问题。

这个时候给一个建议，之前我写过一些文章，关于技术的循环，其实技术在上行循环的过程中是一个红利期，主要是依靠研发的产品转化，然后实现高额的收益。那么技术下行阶段是一个泡沫期，也就是模仿商业模式，然后套用商业模式一个状态。那么AI很明显是下一个技术循环的上升期，但是大部分用互联网思路炒作这个概念，给它做了销售的状态，然后迅速收集客户。

比如见到一些智能教育的公司，做的很好，他们依靠资源做，只不过把AI扣一个帽子在上面，我看20个项目有一个项目真正具有AI水平就不错了，这是中国市场现象。大部分的公司问到AI这块都问不下去，根本不可能问公式或者代码层面就夭折了，大部分公司在踩这个风。

我觉得最主要就是做公司定位，你的公司沿着销售做还是做研发，到底吃这个技术循环的红利，还是吃下个技术循环的探索过程。这是非常重要的，我们校友刚才说了如果能够和谷歌这样的公司进行PK，你面临的问题就是非常多的研发问题，是不是追上硅谷这些公司？其实难度非常大，你的优势在什么地方？你要给自己定位。走中国道路是资源运作还是市场化的IP运作，这是非常重要的问题。给自己公司一个明确的定位。

王弘业：刚才杨歌提到比较重要的现象，现在人工智能本身在投资的风口上，所以很多创业公司都会往人工智能上面靠。这个事情可以从两个方面讲个一个是作为投资机构而言，其实大部分比较成熟的投资机构，并不会强求风口的效应。一定是飞人工智能我不投，大家的本质还是追求商业上的效益。所以我建议所有的创业公司还是回归商业的本源，不要强行把自己往人工智能上面靠。

我们考虑人工智能，比如在表格里面建一些公式，这个公式可以帮助我处理一些数据，我录入数据之后可以出来比较好的结果，这个东西算不算人工智能？也许从广义是人工智能的表现形式，但是看狭义的人工智能，真正的人工智能是融合很多复杂的算法，所以这个不是看起来非常高大上的人工智能。所以我们认为人工智能从本质意义而言是为了提高生产效率降低人工成本，我们可以通过各种各样的方式来实现这件事情。是不是只要我们实现了降低成本提高生产效率一定是人工智能的概念？其实从狭义角度来并不是一个一个真正的人工智能。

所以我建议创业者如果真的想要做人工智能方向，一定要做狭义的人工智能而非广义的人工智能，我不会建议大家一定强行往这个风口上面靠，这是我的观点。

章晟：人工智能我觉得从这个概念来说很宽容，可能不只是机器学习、神经网络这个概念。但是这个也是革命性质变的点。实际上机器人涉及的行业非常多，材料、机械等等都会在里面。

但是我觉得对于一个企业的发展，的确是嘉宾说的那样，还是基于商业模式，你是创造价值。这个价值更多是在创业过程中寻找的，其实信息产业的发展，这是一个生态环境。怎么说？从最初脉络来看，从大机到小机、个人机、网络、存储，这个东西有一个内在的逻辑在里面。

所以看到今天人工智能的蓬勃，我觉得的确是抛弃一些浮躁，不要谈虚的概念。因为我见到企业家来了以后，上来就讲我这是人工智能，怎样怎样。其实未必说他马上提高到这个层次，这是一个。另外一个，目前看到的标地企业，很多教学背景是博士，清华北大或者是海外归来。

我觉得他们非常优秀，经过十年二十年的积累，但是进入这个领域自己角色做一个转换。我觉得是两个转换，技术到产品的落地转换，还有学者向企业家的转换，这个角色和这个心态都是不一样的。那么这种情况下企业内在的成长规律应该有所了解，那么这里怎么保证一个企业，因为你要生存。

初始定大方向我认同，但是我不认同定一个太细分，这个可能没有看全局情况下，除非很有经验，这个没有问题，他积累了很多知识。但是我建议大方向确定，然后由宏观到微观这么一个过程。有时候技术的驱动并不是说在你固有的行业或者领域去改变，很有可能改变产业。你确定一个细分的时候，很有可能这个变成了细分。

罗川艺：我非常认可前面嘉宾讲的AI的创业，现在是为了做AI做AI，确实要回归商业本质。我们投企业最终实现商业回报，就是说你创立这家公司你利用AI的技术是如何解决问题来实现盈利。我今天看到新闻美国有一家科技公司，它的技术不是非常强，但是它说它通过分析川普上台之后，通过分析他的言论以及关键词，以及提到哪些公司的股票，它会分析股票的涨跌情况，听说还挺准的。我觉得这是一个很有意思的，利用AI的技术做快速的商业判断的一种行为，可能只是一个案例。

吴曼：AI创业公司，各位嘉宾对于新进入领域的创业者给予一两点建议。

杨歌：最重要就是给自己做好行业的定位。AI这个事情能不能做好？取决于几个方向：

第一手上有没有精准的大量数据，这个最重要。如果你能够收集到或者已经有了，你就可以开始，如果凭空造数据就比较难。第二对于行业认识对于市场认识，在中国来讲大部分人不认识AI，所以这个时候作为2C的消费者，甚至把AI封装起来比较难，现在目前来讲没有办法说服市场，大家也不会用金钱购买这个增值服务，大家不知道你做什么，这个时候你就失去了市场机会。这个时候你把步伐放缓了解这个市场，真正意识到AI的增值服务是什么？第三是关于人才，中国技术科学发展不太好，和硅谷的差距就是人才问题，你的合伙人是不是真正的理解AI？你看硅谷做起来的企业像谷歌，他最重要就是创始人具备科技背景，非常深厚的未来洞察力，这样的合伙人是可以的。

第二是关于中层，刚才分享嘉宾提到中层的人才，全公司的工程师和人员是不是理解AI，怎么运用？而不是单纯写代码，乔布斯说一个好的工程师一个人的产出等于50个普通的工程师，这样的成应该是你招的，应该高薪聘请。第三就是面向客户定位，这个产品是不是打动他们的痛点？现在你的销售是否理解你的客户？他们之间有没有联动？你的AI有没有反馈？最重要就是综合化的定位，从数据从公司的合伙人，人才还有行业上面的定位。

王弘业：这里我想给创业者两点建议。第一是针对AI这个领域，第二是针对所有的创业企业给的建议。

第一个首先来说AI这个领域的建议，我建议由于创业公司本身的技术能力不像大厂那么强，所以我建议集中自己的科研力量，把自己某一点做到行业领先，做到世界领先，只要有领先的技术我们跟更大的公司去PK的时候，就有自己的底牌。所以我们发现巨头进入某一个很细的行业，很细的技术，如果这个方向做了非常不错的技术，他们不会继续做而是选择收购公司，那么我们做到顶尖就可以跟大公司谈。

第二点给初创企业，我们发现两年前创业这个事情变得非常火热，很多资本开始往里进。这个时候我们发现创业者拿钱过于容易，所以很多人离开商业本质，资本寒冬的到来，我们发现资本寒冬已经快过去。那么资本寒冬过去，其实投资人变得更加理性，创业者去投资机构拿钱的时候，我们发现难度门槛更高。

所以我建议创业者回归商业的本质，早期的时候如果没有投资机构的介入也有办法获取自己的第一笔订单，无论是行业的典型用户，也许是2C获取一大堆的用户，如果是2B先打典型用户，但是一定形成自己的盈利能力。一旦创业公司获得这样的能力，其实从投资机构的角度而言，投资机构更愿意投这样的公司，所以这是我给所有创业者的建议。

章晟：一个企业的成长是有规律，都是从小到大，从弱到强。所以很多企业开始的时候，不要指望未来靠资金砸这个市场，这种思路是不可以的。所以我想对于任何一个初创企业，你一定要立足于本身所提供的，给用户是不是提供有价值的技术和产品，能够解决他业务上面的问题。

那么这种情况下，我觉得实际上对于人工智能来说，实际上天时是存在的，那么地利和人和是看自身的情况和条件。比如说地利，虽然从小到强，由弱到强，但是起步高可以往高起点上面走。这个时候地利更重要，比如教育背景还有知识背景，还有以往知识的积累，那么人和也是一样，我相信一个企业的核心的确是一个企业家，但是不能靠一个企业家做事情，的确需要一个团队。这个人和需要根据自身的周围环境和条件，这样才能进入这个市场。

我觉得首要任务不是烧钱砸钱，首要的任务是提供价值之后，能够生存。对于任何一个创业企业，不管什么领域，生存是第一要务，你能够活下来你的气比别人长，这个路上什么事情都可能发生。而且你自我生存，你风险降低了，未来的前景很可观，对于机构来说这样的企业我认为更看重一点。

罗川艺：因为前面几位投资人把给创业者的意见讲的非常多，我补充一下，特别对于技术领域创业的团队或者创始人的建议。可以看到我们讲我们的失败案例给大家分析，我发现我们投资很多失败项目都是一个CEO原来是技术出身，但是没有从CTO转型为一个CEO，这种公司大部分遇到一定的瓶颈，发展到一定阶段有一个瓶颈。

原来可能技术很牛逼，他在大公司是一个程序员，能够做出来一个产品。但是今天拿了一些天使投资出来创业的时候，你变成一个老板或者变成一个企业家，这个时候对于纯技术出身的，钻研AI技术出身的可能有一些挑战。他没有做销售出身的擅长管理公司或者做金融出身的，更懂得管理公司，他只会把技术做好，只会带技术团队。但是一家公司的成功是多元化，需要各个岗位能够到位的，不会有大的短板。

但是对于科技公司来说大部分公司，其实他们的创始人都是有这样的背景。腾讯和百度，他们大部分都是计算机专业，但是同时情商很高，这样的创始人对于我们来说我们更喜欢这种懂技术又懂艺术，情商高的人。这是我给大家的建议，一定要把自己从一个技术工程师的角色调整成一个企业家，CEO。