【科技未来专场：人工智能热潮中的企业与投资机会】伟大的人工智能公司绝不会在BAT中出现
来源：投资中国网
线性资本王淮：人工智能不酷炫只是找到了可应用的时间点
主持人：线性资本创始合伙人王淮
线性资本创始合伙人王淮在4月13日“科技未来”专场中表示，自己不喜欢用人工智能这个词，而是更喜欢用数据智能，不选用炫酷的名词的原因是，现在的和以前的基于数据来做的决策没什么区别，“在很多有数据的领域其实都在应用，只不过原来是比较深，了解没有那么多，现在随着数据大量积攒，让这些数据比起以前有很大的提高，让应用性变得有可能，比如说2B领域和SAAS服务，可能更加规矩化和结构化，但是因为这些人工智能以后，让数据可以被采集化，后面的处理可以让你的数据变得更加的智能，从这个角度来看其实人工智能没有什么特别酷炫，只不过现在找到了可以应用的时间点。”
蚁视科技创始人覃政
蚁视科技创始人覃政在4月13日“科技未来”专场中表示，未来人工智能技术会应用在世界上的方方面面，它最终的呈现形式就是和穿戴形式，也就是未来会随身携带一个智能助手，他有眼睛、有耳朵，可以观察周围的环境，随时反馈你的需求。所以，未来AR/VR技术和人工智能完美结合的产品，才是下一个时代改变整个行业的虚拟现实产品。
以下为蚁视科技创始人覃政论坛发言实录，根据速记整理：
大家好，我们是一家国内虚拟现实界的创业公司，但是我们其实跟人工智能领域有很深的渊源。我们之前做的一系列的产品没有人工智能，就是AR/VR设备。前两个星期我们在美国的GTC大会上最新曝光第二代产品，加入了计算机视觉摄像头。这个摄像头放进去之后，头盔第一次变成了计算机视角的开发平台，在这个里面我们放进去的位置追踪的方式、手势识别的方法、自然特征点识别这一系列的东西，在之前都是在计算机视觉领域非常火。我们把这些技术提升到虚拟现实的头盔里，第一次使头盔具有了观察能力，也就是AR/VR的技术开始集成计算机视觉技术，而且计算机视觉技术是人工智能非常关键的技术。
第二点，未来人工智能技术会应用在世界上的方方面面，但是在未来这项技术会给大家带来生活当中最息息相关的地方，可能不再是拿着手机对着它说话，它最终的呈现形式就是和穿戴形式，也就是未来会随身携带一个智能助手，他有眼睛、有耳朵，可以观察周围的环境，随时反馈你的需求。所以，在未来AR/VR技术和人工智能完美结合的产品，才是下一个时代改变整个行业的虚拟现实产品。我们其实很早就开始布局，因为我以前在上大学的时候一直是计算机视觉专业的，在这个方向上做了很多的研究。我们也率先把它做到了虚拟现实行业。关于公司介绍就不做广告了，大家了解AR/VR也都知道蚁视科技，今天是人工智能专场，所以，我讲和人工智能和AR/VR的展望。
其实人工智能我们觉得它很远，其实它也很近。大家以前都玩游戏，游戏里所有的角色都是人工智能产生的，由算法决定行为。里面所有人的动作除了由真人动作采集之外，行为其实是遵循一定的算法。我觉得人工智能希望很快地应用到整个行业内部的话，其实是需要有一种很潜移默化方式，直接对大家生活产生影响，最主要的方向一定被应用在B端领域。如果人工智能一上来就进入C端可能会比较危险，在B端领域大量的用户是受控的，是允许和它进行深度迭代的。这样的用户把这个技术真正用好了，可以真正的带来用户。C端用户比较难伺候。当时苹果的SIRI出来的时候，大家一直在调戏它。后来网友聊了一段时间之后，把它训练成了一个极端的恐怖主义者，然后就把人工智能关掉了。现在真正的C端人工智能大家一直在说，但是真正面对大家还比较远，我觉得真正的应用领域还是在B端，人工智能未来会成为一个基础设施，它会应用在各个领域，就像现在所有的公司用到语音识别的时候，都会想会不会和科大讯飞聊聊。那个时候我相信整个行业会朝比较健康的方向发展，会有更多的创业机会。我们现在在AR/VR领域用的大量的人工智能之外，又有很多朋友公司和兄弟公司的人工智能技术的整合，我相信在任何领域里都可以看到这个技术，因为它无处不在。
对于人工智能的创业究竟是红海还是蓝海?我觉得一般行业还是认为投资要比创业早一点找到方向，但是任何一个行业很难讲，太宽泛了。人工智能的行业很细分，从一开始算法到应用到最后的面向消费者的产品，我觉得创业空间有很多，但是要分辨一个公司看什么方面，如果是纯粹做算法的话可能很难，应用的话，一个很好的产品就可以搞定，没有红海和蓝海的问题。部分是人工智能还是VR都是可以的，所以，从这个角度来说什么时候投资都可以的。
阿法狗的事件大家觉得人类被超越了，但是得到仔细了解一下，它只会跟你下棋，所以机器人颠覆人类的日子还非常的遥远。阿法狗之所以那么会下围棋是因为工程师输入了很多的算法，他每天下上百万盘棋，这是一个精心系统，发展路径还会发展很长时间，到人工智能变成我们想象的那样，可以通过测试，可以和我们进行正常交流的时间肯定非常遥远，10年肯定不行。刚才也说到自动驾驶的问题，10年之内人不可能把自己的性命交给人工机器人，即使这个参数再怎么肯定，你也不愿意把自己的性命交给人工机器人，这个是无法改变的。因为你知道交通事故的概率其实很低，你也知道其实一个人的失误率会远远高于机器的失误率。在这个里面，人工智能如果真的改变这个世界，它从一些方面慢慢地改变，你会发现生活当中有很多重要没有人工智能，但是有很多东西都变得高效，比如说仓库，我们生活中会慢慢地嵌入更多的人工智能，这是弱人工智能，但是要达到那样高层级的生命的话，在业界都没有一个完全的定论。所以，你刚才说VR的事我认可，10年之后会改变每一个人的生活，但是人工智能真的要再等等。
初创投资创始合伙人王映初
初创投资创始合伙人王映初在4月13日“科技未来”专场中表示，“战略性发展在2012年是比较好的年份，现在在关键点上机会已经过去了，但是人工智能的应用开始生长出来，所以现在应用创业的好年代。”
以下为初创投资创始合伙人王映初论坛发言实录，根据速记整理：
今天请到了很多在这个方面的投资机构和创业者，一开始请大家做介绍，如何和人工智能关联上。问一下在座的听众一个问题，有多少是投资人?举手示意。多少是创业者?哈，那剩下的都是打酱油的。有多少是看人工智能方向的?比刚才的少一点。我们把话筒给嘉宾，每个人自我介绍一下，如果创业者就谈一下你对人工智能这个领域的看法和你公司的关联度，如果是投资人就讲讲为什么投这个领域，看过什么公司。
大家好，我是初创投资王映初，我们是国内第一家专门投资人工智能产业的产业投资基金，第一支基金是从2012年设立，至今已发到第三期基金，在此之前我是创业者，创业的方向都是和大数据和人工智能有关系。现在人工智能看上去是一个风口，但是在我看来一些大的机会已经过去，但是好处是什么呢?好处就是真正改变时代的时候刚刚到来。
实际上因为我在这个行业里熬的比较长，今年是第8年，我的意思是在关键点上的投资机会已经过去了，但是人工智能的应用开始生长出来，所以现在应用创业的好年代，投关键点可能在11年、12年是比较好的年份，这是我个人的感受。
我们过去在机器学习、计算机视觉、数据挖掘等关键领域有投资，我们是最早投资计算机视觉公司亮风台的机构，在车联网行业我们发起投资的联车科技目前已是该行业的一个标杆企业，我们也投资了若干特种机器人，比如无人飞行器、无人车、无人船和水下机器人，光无人机就三四个型号，还包括GPU，包括光子集成芯片，基本上基础性的方向都涉足过了，我发现这个行业还挺熬人的，但是现在的创业者算是比较有福气，这些基础构建好了以后关键看你的创造力，怎么改变世界基本的要素都已经具备了。
你在百度上可以看到很多对人工智能的定义，比如强人工智弱人工智能等等，我自己对人工智能的定义，这事我想了很长时间，就是“用机器代替人”，完成两个事，第一怎么让人更自由，第二怎么让人更快乐，所以我们初创的使命就是推动人工智能领域的技术进步和普及，让人类更自由和更快乐。其实人工智能在现在这个阶段是一类技术，还不是一个行业，需要和各行各业融合发生化学反应。人工智能最核心的是机器学习，为什么现在火，而不是以前火。现在说的深度学习框架，你发现06年已经在论文里提出了深度学习，现在的机器学习框架在上世纪90年代初就出现了，但是为什么现在阿法狗打败了人类，就是因为过去我们缺乏两个，一个是数据，一个是计算能力，我们以前做语音识别的时候一般都是给学生经费，然后让学生邀请家人朋友往实验室打电话我们采样录音，这样的成本很高，但是进入2009年后，移动互联网普及，数据就爆发了，数据量变得不再是问题。现在随着GPU的发展，计算能力也不再试问题，所以在今年阿法狗就把人类打败了，但是阿法狗也做了一些创新，他把深度学习和强化学习融合在一起，把相乘的运算变成了相加的运算，他在每一个搜索中间加了层机器学习，这样大幅度减少了搜索范围，让计算量在可承受范围之内。但是机器学习面临的挑战是什么?就是非结构化的数据的处理，包括声音、图象和自然语言的理解，再深一层，还有一个问题没有解决，就是如何解决高维分类的问题?现在在深度学习的层数已经到达了1000层，就是我们搞机器学习的我也不知道此时此刻模型的参数具体是什么，我只知道它在变化。高维数据可靠性的问题会带来什么后果?就是就计算机始不知道自己是对的还是错的，用语音识别打个比方，我们问一句话，它一定会给你结果，但结果是对是错它自己并不清楚。科大讯飞也是一个人工智能公司，但是他背后也有大量人在给数据做标注，所以为什么微信的语音识别进步这么快，因为语音识别引擎里有声学模型和语言模型，微信有足够的语料，所以很短时间里就可以靠堆对话数据也就是训练语言模型就可以把识别做的很好，但是这些基本上都是人标注的数据。机器学习每进步一些，解决问题的范围就扩大很多。现在它可以应用在什么领域?我举几个例子：第一个是金融，比如说高频投资系统，一个上市公司的财报截获以后在0.1秒之内通过自然语言分析得到一个结果，这个股票是卖还是买，然后下单，所有的交易流程都在0.3秒内完成，不需要人工干预。大家可能不知道支付宝背后的安全原理，他们每天要处理2亿笔交易，每一个交易要处理300多个数据，然后在0.1秒之内反馈。另外，人工智能目前最大的市场是军工方面，武器的智能化是刚需。等等。再比如，目前强化学习已经大规模的使用在无人机和无人车身上，我今天带来的就是无人车照片，这个是一辆冠军车，连续跑了280公里，平均时速120多，没有干预和违规，未来也许开车仅仅是因为兴趣。这个是无人机，是下一代的隐身无人机，还有一个在天上飞5年不需要着陆的，核心都需要人工智能。现在我们看到人工智能在越来越多的领域改变着这个社会，也包括玩具，也包括互联网的广告推荐预测系统，所以现在的机会非常好，大家如果想在这个领域创业的话，很多的工具都齐备了，关键是怎么发挥想象力，因为这个平台基础性的创业基本上是属于决少数人的行为，但是应用创业属于绝大多数人的行为。
我们人类经常会陷入一个误区，会往往高估一年后的变化，会低估5年后的变化。通过我们初创的视角，从科研第一线和产业第一线得到的观察来看，我相信10年后的世界，是人类和机器人共存的社会。如果看20年，有可能是100亿人类和几万亿机器人共同生活的社会。比如说我们前面看的纳米机器人，在你的身体免疫系统失效的时候可以填补真空，医学上最近高发的研发成果好多也出于人工智能，基因数据用人工智能进行分析，用来治疗癌症和其他的慢性疾病，最近也出了很多颠覆性的成果，人的永生可能会实现，我坚持这么认为。但是我一直搞不清楚的是这样的变化对人的伦理产生什么样的影响，所以我们初创在2014年办了两场未来科技大会，我们把国内所有的科幻作家请来探讨，包括刘慈欣等科幻大牛，我告诉他们未来的科技到什么地步，我希望了解未来社会会变成什么样?包括VR虚拟现实出来以后，人类的夫妻关系会不会解体?我知道技术的发展路径，但不知道社会会变成什么样，也许会更好，也许会打破伦理。一夫多妻或者是一妻多夫的时代有可能到来。
最后我补充一个观点。我们从越来越多的渠道来源可以观察到一个现象，就是机器正在产生知识，以前的知识都是人自己产生的，但是现在越来越多的知识是由机器产生的，我就不知道在为10年后有多大比例的知识是机器产生而是人跟不上的。
中兴合创董事长丁明峰
中兴合创董事长丁明峰在4月13日科技未来专场panel上发言表示，未来颠覆BAT的一定是人工智能。尽管大部分的数据积累都被BAT掌握，但是真正的伟大的人工智能公司绝不在这三个公司里面，它会渗透到行业的各个角落。
以下为丁明峰论坛发言实录，根据速记整理：
我个人从业20年，主要在通讯行业。中兴合创是在5年前成立，主要专注于电子信息和医疗健康，目前投资的企业有45家，主要集中在A轮。今年下半年整个团队会做调整，成立新品牌叫合创资本，发行新基金，投资方向还是延续原来的方向。个人经历来说，有两段：1994年之前做的是机器学习和人工智能，20年以后特别火，中间没有人知道。在20年里面我赶上了经济发展的大浪潮，20年以后我回到了老本行，看到这个行业这么火还是比较激动的。我今天主要是来捧场的，也做一个广告，今天投中信息的所有无线服务是由上海兴容通信提供的，也是我们投资的一个企业。和我一起来的杨威，是做仓储机器人的领先企业，利用这个机会谈一下人工智能。
人工智能大时代刚刚开始，这是我们等了20年的机会，无论对在座的创业者还是投资者来说，包括AR/VR。今年我们重点关注四个投资方向，第一个是机器视觉。在这之前我们已经投资了相关企业，包括汽车辅助驾驶，另外一个是机器人，投了4家企业。在人工智能方面除了感知能力以外还有一部分关于智能的逻辑判断。健康方面主要是基于人工智能和基因信息相关的精准医疗，这是未来三年的投资方向。
我比较土，一直做2B生意，所以投的项目大部分都是2B的，我一想到2C心里就发蒙，卖给老百姓的东西太难了。我为什么说人工智能的大时代来了?alphago搞的大家惊心动魄。上一次人机大战是97年的深蓝，那个时候我们搞的对垒是五子棋，后来发现出现了深蓝。今天大家知道从格子的数目空间来说，数据差别非常大，计算的复杂度非常大。我觉得目前除了算法的提高以外，还有计算能力的提升和信息采集能力的提升。人工智能走向了一个产业，但是这是一门技术，不是一个产业。我相信这个技术会改善各行各业的品类和性能。很多人问我什么是智能，智能是一个特别通俗的技术。我的理解是要具备感知能力，第二个就是判断逻辑。在人工智能发展之前，互联网只干了两件事，中国BAT三大公司也是做了两个事，第一个是人和人的对接，第二个是信息的整理。其实就是两个事。但是我觉得未来颠覆BAT的一定是这个领域，大部分的数据积累都在BAT里面，但是真正的伟大的人工智能公司绝不在这三个公司里面，因为它会渗透到行业的各个角落。所以我的判断是人工智能的大时代会改变人类的历史。目前最看中的两个大行业，除了机器人、仓库各个细分行业以外，第一个就是汽车，智能的汽车时代来了。包括日系和德系投入非常大，我个人到现在不会开车，我一直在等着汽车自动驾驶。
第二个行业是医疗，医疗行业是一个纯粹靠归纳逻辑，也就是合乎经验学习的行业。我们培养好的医生非常困难，但是我认为随着人工智能的发展，包括互联网信息的发展，人工智能会走向人类历史。这也就是为什么我们通讯背景的公司会走向人工智能，在这样的情况下传感器必须要发达，包括智能算法的积累。前两年我看了很多的大数据，很多没有投。后来想明白了，最后的结果是反映出结果，最终形成诊断，也就是未来小病小灾不需要看医生。医生其实是非常辛苦的工作，尤其是门诊大夫。
人类永远犯一个错误，永远高估近期的进步，低估远期的进步。10年以后变成什么样谁也不知道，从投资角度来说我们有一个美好的未来，有一个脚踏实地的赚钱的落脚点就够了。再美好的东西，如果不赚钱，这个不太靠谱。包括汽车的自动驾驶，我认为一定会实现，但是不知道什么时候。2000年的时候我在中国移动开会，当时汇报是2005年中国移动用户达到3500万，实际上达到3亿，这是我印象特别深刻的事。我2002年到非洲的时候，移动的渗透率是0.3%，到了2010年已经达到了38%，这个数字非常惊人。人类社会的普及和应用是非线性的，但是人的思维是线性的。
快仓智能创始人杨威
快仓智能创始人杨威在4月13日“科技未来”专场中表示，基于人工智能技术的智能仓库解决方案，将大幅提升效率、解决人力成本，为仓库行业带来巨大的改变。未来五年内，搬运工作将实现彻底的无人化。
以下为杨威论坛发言实录，根据速记整理：
我们公司是基于机器人集群技术为电商提供智能仓库解决方案的公司。仓库是比较落后的，99%的公司都是靠人工堆叠。在电商碰到海量订单的时候会遇到问题。现在依然没有一个很好的产品可以媲美，在国内是做到最领先的，是唯一一个提供大型仓库解决方案的公司。
我们做的事和人工智能有什么相关的?比如说机器视觉和空间处理，我们需要做建模，三维体和特征都需要机器识别，包括机器人集群在通行的过程中和交互的过程中逻辑的判断。数据挖掘在系统里也非常多，比如说你是服装类的电商，可能所有的服装品类都要卖，但是夏天卖体恤，冬天卖羽绒服，随着季节和定单的变化，仓库的储位就需要有变化。实际上讲起来很简单，但是要做到这一点就需要涉及到后面的学习过程，包括聚类和建模。把夏天的货架和冬天的货架按照顺序调整位置，说起来简单，但是前提就是把夏天的衣服放在一起，放在同一个货架，冬天也是，那么这个聚类的过程是没有任何特征的，我们应用了很多机器学习和人工智能相关工作。刚才主持人也讲了alphago击败人类，实际上增强学习的算法在我们的系统中也有非常广泛的应用。比如所有机器人之间的路径规划，实际上是基于图片处理的增强算法，基于这样的算法才可以处理超过1万台的机器人在所有的仓库中进行工作。
我是计算机系毕业的，人工智能也发展很多年了，但是没有广泛的应用，但是今天我认为转折点已经到了，可以在很多的行业中得到非常具体的应用。刚才我已经举了很多例子，当然在AR/VR中也有很多的例子，我认为其实人工智能和机器学习的春天刚刚到来。
我们其实是做仓库的，我们赋予仓库灵魂，这个就是典型的人工智能在仓库中的应用。我觉得人工智能在仓库作业中有几个部分的作用，第一个可以做很多人没有办法做的解决方案，因为机器的数据处理能力远远大于人脑，起码结构化数据处理能力很强。所以一个女工要取货的时候是基于手上的20个定单，但是机器人取货的是可以基于今天、昨天甚至是明天的几十万的定单，我可以根据所有的信息综合起来做判断，这些数据是没有办法给任何一个人，所以人工智能在仓库中可以做很多人没有办法作出的判断。
人工智能可以帮我们做很多重复性的劳动，可以改变人的操作。比如说你买一个矿泉水，这个女工一天走30公里把水拿出来，这是非常低效率的劳动。如果我在仓库中有100个机器人，这些机器人就可以在仓库中重复性的劳动，女工就可以被人工智能取代。
人工智能系统其实可以及时的对仓库运行做很多的推荐，比如说产品的预包装，比如说销量异常变化，包括刚才讲到的基于季节变化的定单变化等等。其实人工智能至少在这三个领域可以为仓库带来改变。但是这些东西是表面的，容易被看到，但是你把人工智能的技术，把机器人的技术，把自动技术用到仓库以后，你会发现它能够做的远不止这点。因为可以不用人做，不用人做就没有出错，有很多交易转接的职能都可以被取代掉，你有一个人工智能系统进去以后这些流程就可以被取消掉。从接受一个定单到结束有七八个流程，但是现在有了人工智能只需要两个流程。
这个挑战基本上传统的物流人听不太懂，为什么?其实传统的物流基于业务流程是人到货，任何一个定单的履行是人到仓库找货，我们这个系统就是货到人，本身的业务流程就已经变更了，所以传统优化的理论都要被取消掉。原来的业务流程一定要非常清楚，仓库的6S要执行的非常高效，但是在我的系统里不需要，没有这些流程，所以要改变很多的想法。其实我们现在的做法很简单，用结果说话，对我来说人工智能和机器学习不是很高大上的，对于我来说人工智能就是每一个定单的执行效率，每一个定单的响应时间，对我来说人工智能就是每一个员工每一天的劳动生产率，所以我的仓库以最早的仓库来说一天1000多单，原本是12人团队，现在的团队是3个人，系统每天只启动2个小时，这个就是效率。
我们平时对外讲不喜欢用人工智能这个词，我们喜欢用数据智能，想把它拉回来一点，而不是用这种很酷炫的名词。其实跟以前基于数据来做决策没有什么区别，在深度学习之前有很多这类的决策树、决策森林、逻辑回归等等说法。在很多有数据的领域其实都在应用，只不过原来是比较深，了解没有那么多，现在随着数据大量积攒，让这些数据比起以前有很大的提高。但有一些限定，不是所有问题都适合深度学习。
人工智能在仓库领域绝对是蓝海。我的用户对产品的饥渴程度超过我的预想。人工成本上，现在的成本是美国的三分之一到四分之一，仓库的成本一定比美国的贵，所以在国内做电商仓库非常苦。第二个国内的仓库比美国的要求高的多，没有要求2小时之内配送的，小米有一单16分钟就配送，有100多辆电动车，200多个人就为了做这个记录出来，其实非常的辛苦。我用1/3甚至是1/4的的消耗，用一个24小时的全待命的系统帮他解决就非常的有价值。但是有一个悲剧的事，因为我们公司在国内是最早做的，到了今年还是有很多潜在的竞争对手。但是大部分的竞争对手以做机器人或者做装备的思路做解决方案，并不涉及到人工智能和数据挖掘、决策支持，外观上一样，也可以做到货到人，但是没有办法在实际当中产生价值，没有战斗力。而且这样的供应商很多，也有死了的，那么你说对于他们来说这个市场是红海还是蓝海?
不光是人工智能在发展，实际上整个行业也在发展，比如说标准化，信息化，也进步的很快。整个行业的发展节拍要相互配合。从目前的情况来看我觉得5年之内搬运的工作基本上可以做到无人化。为什么这么说?因为搬运这个事是重复的，是2B的，是允许我在一个场景中长时间的迭代的。那么整个流程的信息化对接，包括包装的标准化等等，在未来的5年仓库搬运的无人化是可以实现的。10年的话，我记得有一个投资人问我你这个系统最后还是人，还是一个人在动作，你什么时候搞一个机械手出来把它拿下来，我再包装，整个的业务流程就没有人了。我的判断是10年之内是实现不了的，这个可能大家认为我比较悲观，因为10年之内实现它投资回收是算不过来的，也许10年之内有机械手，它的反馈、感知和灵活性可以达到人手的70%的能力，但是它的投资额一定是10倍一个人的人工费用。因为正常的包装没有工伤，它的稳定性不如人，所以我们也不需要一口吃一个胖子。
Reload studio CEO James
Reload studio CEO James在4月13日“科技未来”专场中表示，虽然所在的公司是做VR游戏的，但并不想做一些短暂的游戏，“我们一定要把游戏让别人玩几百个小时都不厌烦。”
James表示，自己做的业务总体来看要把科技带给消费者，要把消费者和科技联系起来，“要把AI结合到产品当中来，成为它的核心功能，比如说虚拟博物馆，说实话每个人都能做，我只要有一个很好的3D设计师就可以把虚拟博物馆就弄起来。还有人工智能的应用我觉得很有意义，它可以成为你的产品，你的业务差异化的点，这就是它对我们的价值。”
James还展望，人工智能与生物工程的结合，“譬如说我要讲的是瘫痪的人，没有行动能力的人，我们可以用这些技术去识别他大脑里面的信号，同时还可以识别这个人的动作，我觉得10年以后会出现这个东西，我希望人工智能在这个方面有应用。”
以下为Reload studio CEO James论坛发言实录，根据速记整理：
大家好!我是Reload studio这家公司的创始人，是一家内容发展公司，现在做的方向是VR，是虚拟现实游戏，我有自己的合伙人，之前做过使命召唤这个游戏，也是世界上热销的游戏，每年的流水可以跑到15亿-20亿美元，所以是非常赚钱的游戏，我们也参与了开发。我们虽然做的是VR游戏，但是我们不想做一些短暂的游戏，不想让别人玩了几个小时觉得不好就不玩了，我们一定要把游戏让别人玩几百个小时都不厌烦的游戏。
我们现在做多人在线游戏，是一个射击游戏，里面有真人对手，因为如果没有真人玩家，这个游戏肯定会失败，大家肯定不希望只跟机器对打，所以如果一个游戏里面只有机器人，甚至是称不上AI。现在我们和IBM的科技部门在合作，他们给我们做合作和支持，我们跟谷歌也有合作，所以玩了这个游戏，即使人类的玩家不玩了，我们也可以有AI玩家，他们可以学习人类的玩家去玩，可以代替人类玩家玩，我刚才说到使命召唤游戏，因为我们站在这个行业的前沿，可以把这个产品推出来。IBM在AI这个领域已经努力了很多年，但是现在要做的是把这些科技转化成日常使用，这样才是有意义的。我们刚才听到的阿法狗的比赛，下一步公司要做视频游戏，所以这就是一个测试厂，我们可以去测试AI和日常的生活的关系是否紧密。另外一方面我们还在开发虚拟博物馆平台，我们的目标是想让每一个小孩子，每一个学生只要戴上VR设备终端就不需要去美国和伦敦看博物馆展品，同时我们还有一个管理员，不需要有人告诉你按A出来什么，按B出来什么，我们甚至还可以让一个大学生做酒吧的服务员，就需要识别酒吧里再放什么东西，还可以玩脸书，就会非常个性化地服务你。他会看你的脸书以后会说你怎么今天又来了，会和你聊，还有小学生去了博物馆，博物馆的管理员也可以和小孩子交流，可以把内容传递给他们，我们也会根据不同的消费者开发不同的东西。现在我们公司正处在前沿，我们把投资和机会结合起来，手上有资源，希望把它转化给终端消费者，让消费者真正吸收这些科技，用到这些科技。
我们自己做的业务总体来看要把科技带给消费者，要把消费者和科技联系起来，最重要的是有一些东西某一个时段变得非常重要，要把AI结合到产品当中来，成为它的核心功能，比如说我刚才提到的虚拟博物馆，说实话每个人都能做，我只要有一个很好的3D设计师就可以把虚拟博物馆就弄起来了。还有人工智能的应用也有人做，我觉得很有意义，我们在应用这些科技，还没有内容提供的APP，你可以成为一个明星，我想说的是它可以成为你的产品，你的业务差异化的点，你可以把人工智能作为一个点，这就是它对我们的价值。
这个领域非常特别，比如说无人车主要还是做数据智能，你刚才澄清这一点非常好，还有真正的人工智能能够解决问题和我们现在讲的应用还是有区别的，我们有很多的场景，有一些是结构性的场景，可以通过这些途径提高业务效率，要看我们要做什么领域和什么场景来区分这个概念。我自己觉得数据智能可以去解决有很多不确定性的问题，它其实只是另一个叫法而已，但是他们用的这个方法只是人工这个词，有点让人迷糊，因为人工讲出来别人觉得像人一样有人的观点，这是有误导性的，但是我们面对的是数据，我们要跟数据去学，而不是跟人学，这才是我想强调的，我们可以少讲人工智能，可以换一个方法来讲，这是我的观点。首先我们有一个抽象的方面，我们会让机器解决问题，有一些随机数据，比如说拿我的游戏来打比方，我让一个AI去玩游戏，人类的行为是很随机的，可能会有一些模式，但是如果你跟普通的机器人去打就很无聊，因为他的行为是可以预测的，其实这跟数据没有关系，和智能方面有关系，所以我说你刚才说人工智能加起来就会让人觉得很迷惑。所以我想把他们两个区分清楚，用一条线把它划开。我们在洛杉矶的投资有没有很多的投资人去追捧AI领域?当然有，在硅谷就有很多。关于VR有点过时。
我不太同意主持人说十年后自动驾驶不会实现的讲法，我有一个相反的观点，因为现在很多人都不想开车了，其实这个市场本身就会改变很多，如果你讲的不是近期比较远的东西，我想讲的是生物工程，不单单是MPT，我要讲的是比如说瘫痪的人，没有行动能力的人，我们可以用这些技术去识别他大脑里面的信号，同时还可以识别这个人的动作，我觉得10年以后会出现这个东西，我希望人工智能在这个方面有应用。
