“無人駕駛”，“人工智能”，“基因組編輯”，近年來，這些前沿科技不僅作為學(xué)術(shù)界的關(guān)鍵詞，也引起了投資創(chuàng)業(yè)界的關(guān)注。站在人工智能的封風(fēng)口，中國將如何抓住機(jī)遇？美國東部時(shí)間5月23日，來自中美兩國的專家學(xué)者與投資人一起在“哈佛中國論壇”上就此話題進(jìn)行了激烈的討論。

“學(xué)而優(yōu)則商”已成為當(dāng)今流行

在硅谷，科技學(xué)者離職創(chuàng)業(yè)已是習(xí)以為常的事情。從Google創(chuàng)始人LarryPage和SergeyBrin，到此前離職斯坦佛大學(xué)加入百度的吳恩達(dá)，從商之路雖有不同，但是趨勢已是不爭的事實(shí)。自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司AutoX創(chuàng)始人、前普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)教授肖健雄就是其中一位。

肖健雄認(rèn)為，近年來科技創(chuàng)業(yè)的另一大趨勢是學(xué)術(shù)界與商業(yè)界的頻繁交流。他如此分析造成這一趨勢的原因，一是愈發(fā)成熟的科技帶來了潛在的商業(yè)價(jià)值，吸引大量企業(yè)前來投資；二是各個(gè)行業(yè)愈發(fā)依賴前沿科技作為企業(yè)發(fā)展堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。肖健雄表示，這樣的交流是好事，不僅解決了高科技校園人才研發(fā)缺乏資金的問題，也加速了將尖端科技通過企業(yè)發(fā)揮實(shí)際用途的步伐。

肖預(yù)測，未來兩大領(lǐng)域的交流會越來越密切，不僅會有更多高校內(nèi)的學(xué)術(shù)人才利用專業(yè)技能創(chuàng)業(yè)，也會有更多的投資人看好前沿科技類的創(chuàng)業(yè)公司。

中國是未來機(jī)器人創(chuàng)業(yè)的絕佳市場

從2015到現(xiàn)在，中國市場有三大產(chǎn)業(yè)正當(dāng)紅-共享經(jīng)濟(jì)、人工智能、和機(jī)器人。高祿峰，Segway董事長兼CEO認(rèn)為，中國投資人有一個(gè)特點(diǎn)，就是敢于投資尖端科技，所以在中國進(jìn)行機(jī)器人創(chuàng)業(yè)十分利于創(chuàng)業(yè)者獲得資金支持。

然而，科技商業(yè)化的前提是能夠?qū)㈩I(lǐng)先的研究落于實(shí)處，將技術(shù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)。麻省理工學(xué)院神經(jīng)科學(xué)教授、微生物系統(tǒng)CRISPR技術(shù)先驅(qū)張鋒認(rèn)為，“若想要創(chuàng)業(yè)成功，科技人才應(yīng)該走出實(shí)驗(yàn)室，為自己的研究項(xiàng)目找到實(shí)際用途”。

以生物科技為例，創(chuàng)業(yè)初期是尋找創(chuàng)業(yè)靈感和研發(fā)技術(shù)的階段，這一階段不易獲得投資，但是一旦技術(shù)得出成果并獲得展示，創(chuàng)業(yè)者就可以向外尋求資金支持，同時(shí)依然不能忘記提高技術(shù)的準(zhǔn)確性、高效性，不斷進(jìn)行技術(shù)完善。

人工智能-是風(fēng)口還是泡沫？

2016年起，國內(nèi)對人工智能的關(guān)注度持續(xù)走高，互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛宣布加強(qiáng)研發(fā)項(xiàng)目，向人工智能轉(zhuǎn)型。一時(shí)間，人工智能似乎成為了又一個(gè)風(fēng)口。然而面對漫長的研發(fā)周期和海量的數(shù)據(jù)需求，這一尚未成熟的領(lǐng)域究竟能夠挺得過這股越吹越大的風(fēng)嗎？

信中利美國創(chuàng)投創(chuàng)始合伙管理人、中國企業(yè)研究所理事長王維嘉表示，“人工智能領(lǐng)域依然存在發(fā)展空間，現(xiàn)在各大公司都想涉足人工智能，然而擁有尖端的技術(shù)人才和優(yōu)化的算法依然離不開大量數(shù)據(jù)的支撐。在這個(gè)數(shù)據(jù)為王的領(lǐng)域，投資人會傾向于擁有更多數(shù)據(jù)和更棒數(shù)據(jù)采集的公司”。

肖健雄則認(rèn)為，人工智能領(lǐng)域的確存在小小泡沫。想要在該領(lǐng)域立足，創(chuàng)業(yè)者有兩個(gè)選擇，要不提供更棒的AI，要不就是提供更多的數(shù)據(jù)，只有將自己的項(xiàng)目和其他人工智能公司區(qū)分開，才有制勝的可能。

數(shù)據(jù)為王，然而零散的數(shù)據(jù)依然不能促成人工智能的持續(xù)發(fā)展。斯坦福大學(xué)物理教授、丹華資本創(chuàng)始主席張首晟補(bǔ)充道，“清晰的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才是能夠讓機(jī)器說話的基礎(chǔ)，創(chuàng)業(yè)者在思考獲得數(shù)據(jù)前，不如先想象如何提高數(shù)據(jù)的正確性、流暢性和可理解性”。

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