這次人工智慧的熱潮會持續多久？創新工場「認真了」的背後邏輯是什麼？
中國的投資機構都在積極佈局人工智慧領域，從2016年開始，中國資本對於前沿技術的關注到達了一個前所未有的高潮。
去年10月，知名投資基金高瓴資本與中國科學院自動化所聯合設立「人工智慧產業基金」，對外宣佈首期募集資金規模為10億元人民幣。在此之前不久，先後投資了曠視科技（Face++）、驅勢科技以及第四範式和地平線機器人（Horizon Robotics）的創新工場宣佈成功募資人民幣第二期、美元第三期基金（總額超過45億元人民幣）。幾乎是同一時間，創新工場也成立了自己的人工智慧工程院（以下簡稱AI工程院）。
創新工場的 AI 工程院由李開復親自擔任院長，並挖來的兩位頂尖技術專家擔任副院長。
一位是曾在Google擔任工程師，參與研發桌面搜索、Google拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜以及塗鴉（Doogle）等，自稱看過AlphaGo的一半代碼的王詠剛。這位李開復介紹中的資深極客目前擔任AI研究院的副院長兼技術副總裁。
另一位負責投資業務的副院長王嘉平是中國科學研究院計算所博士，曾任微軟研究院主管研究員，連續多年在世界最頂尖電腦圖形學學術會議 ACM SIGGRAPH 上發表研究成果，他本人也是一位資深的全棧工程師（Full Stack）。
1月10日下午，創新工場 AI 工程院的團隊首次正式亮相，同時發佈了醞釀幾個月的白皮書《投資 AI 生態，共贏智慧未來》，分享了包括吸引人才、培養人才、投資、孵化等計畫。
人工智慧的歷史已經超過 60 年，每有新研究成果即掀起一陣風潮，然而多數是曇花一現。自 AlphaGo 和「人機大戰」再次掀起人工智慧熱潮以來，從研究界到產業界對於人工智慧技術及其應用的探索開始清晰起來。
按照李開復的說法，現在我們已經進入人工智慧的黃金時代，從投資的角度來看押注人工智慧是一個非常清晰的事情。 隨著 GPU（圖形處理器）的大量使用，讓我們能夠更高效的、非常快速的做深度學習，除了深度學習，還有增強學習等人工智慧的研究方法，學術界正在探索更多的可能性。現存的 GPU 和巨量資料應該還夠我們 VC 界吃個五年。李開複說。
創新工場組建 AI 工程院的主要使命，則是填補學術及科研領域到產業之間的 Gap，「對於那些（有志於創業的）科學家們來說，我們能幫助他們尋找並突破邊界。」王嘉平說。
那麼創新工場對人工智慧領域認真了背後的邏輯是什麼？ 以下是記者與李開復博士的對話：
AI 創業的三個不美好
記：創新工場本身主營業務是投資和投後服務，設立人工智慧工程院具體是做什麼？
李開復：主要是因為人工智慧創業和其他創業（比如上一輪Android浪潮帶動的行動互聯網創業）完全不一樣。這一輪的人工智慧熱潮也與以往有本質不同，因為深度學習、大資料和計算能力的發展，人工智慧第一次從實驗室走入實踐，並且在普通用戶的接受度方面有很大的提高，也在一些領域創造出了真正的商業價值。
創辦 AI 工程院，正是因為我們看到了人工智慧創業還有很多不美好的地方。
第一，作為核心人物的 AI 科學家，在創業方面存在缺點。
他也許技術很厲害但執行不夠，也許產品展示起來很好但一做起來都是Bug，也許他產品做得很不錯但是不懂市場，或者懂市場但是不知道怎麼去賣，尤其AI本身又是一個2B的業務。
第二，AI 創業很貴。
跟很便宜，幾個小朋友用零元就可以把第一個推出去的精益創業(Lean Startup)不同，AI創業光買機器可能就得花三百萬。
第三，AI 科學家做實驗需要大量資料，這些資料從哪裡來是個問題。
成立AI工程院，我們想做的事情是幫助AI科學家，尤其是有動手經驗的AI科學家，解決這三方面的問題，然後給創新工場的基金創造機會進行投資。
最快被AI征服的領域：金融和醫療
記者：如果說 Google 的 AlphaGo 透過圍棋這種容易被大眾快速接受和理解的事物來推進人工智慧的大眾傳播，那麼，人工智慧真正意義應該是落到商業價值上。未來哪些商業形態會最快速應用人工智慧，創新工場在選擇項目上有何方法論？
李開復：為什麼圍棋如此受產業界和大眾關注？是因為微軟、Google的工程師們過去的更多時間都在做語音辨識、人臉識別這些有價值的事情，根本沒想投入人力物力去做打敗圍棋手這樣的事情，事實上，圍棋本身沒那麼難，如今引起極大關注，一方面是因為外界以及公眾高估了圍棋的難度；另一方面，這個確實是沒有商業價值的東西，（研究團隊）花 20 幾個人（去搞研究）就已經了不得了。
那麼，真正有商業價值、會最快被AI征服的領域是什麼呢？我們（做判斷時）關注這三個特點：
第一，是資料量要足夠大。
至於其他因素，就是（團隊）要有聰明的人、有很多機器。可以看到，如今金融領域都在快速應用人工智慧。
第二，是無摩擦的領域。
一個領域（產業）一旦涉及到製造、測試、物流.....諸如此類的就麻煩了。而醫療、金融是典型的無摩擦。所以金融領域（炒股）未來會最快的實現大規模引用。
第三、是能賺最多錢的行業。
這也可以佐證金融毫無疑問會是AI最快被征服的領域，因為它是無摩擦、巨量資料加上馬上可以賺錢，演算法可以馬上變成錢。據高盛公司估計，在金融領域，到 2025 年人工智慧可透過節省成本和帶來新盈利機會創造大約每年340億至430億美元的價值。
而醫療是一個全球性落後的行業，因為最好的醫生自己是一個深度學習的機器，他診斷5000個病人，判對了很多，判錯了一些，以後他就會更精準了。但這5000個病人也可以形成巨量資料，最終的資料量是5000萬病人的級別， 因此在醫療領域，機器超越醫生應該是一個非常必然的、全球性的事情。但是這個領域的突破需要一些時間和挑戰，例如隱私等問題。
其他各領域，在《創新工場人工智慧戰略白皮書》中，創新工場也根據技術成熟度和未來發展趨勢，分為了現階段已成熟、三到五年成熟、五到十年成熟、十年後成熟等不同類型，分別制定投資策略。總體來說，AI 很多領域的發展尤其是機器人和自動駕駛，還需要足夠的時間。
在中國發展AI有獨特優勢
鈦媒體：各大人民幣基金都在佈局人工智慧領域，中國市場有什麼特點？
李開復：在中國本土是非常適合發展人工智慧的。這裡有六大特點：
第一，43%的人工智慧論文作者裡有華人，所以專家是可以找到的。
第二，中國年輕人數學普遍好，你只要給我一個數學天才，半年的時間就可以讓他在人工智慧產生價值，做一個有價值的人工智慧工程師。
第三，傳統企業的技術比較弱，人工智慧來臨之前都已經很難了，給人工智慧創業提供更多的機會。
第四，中國有很大的市場，有很多獨角獸，他們突然有資料了，投資機構就可以幫助他們變身為人工智慧公司。
第五，美國雖然現在是領先中國，但是美國公司的技術很難引入到中國來，中國本土公司還是有很多機會。
第六，相對於美國而言人工智慧的發展受到隱私、資料安全等各種問題牽制，中國對人工智慧的約束相對比較少。
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本文授權自《鈦媒體》，作者：佳音
