人工智能被视为“互联网下半场”的重要风口，越来越受到各方关注。但巨大的蓝海背后，行业仍面临应用前景不明、估值过高等诸多痛点，一系列问题有待解答。

　　人工智能演变到什么阶段？是否存在泡沫？小公司如何弯道超车？在日前刚刚结束的“一π即合·华兴π对”上，傅盛、黄明明、邝子平、汪华、吴甘沙、徐立、余凯等一线创业者、投资人围绕行业热点话题展开了一场长达3个小时的对话。以下是这场对话的部分文字实录。

　　对话嘉宾

傅盛 | 猎豹移动联合创始人兼CEO

黄明明 | 明势资本创始合伙人

邝子平 | 启明创投创始主管合伙人

汪华 | 创新工场创始人/管理合伙人

吴甘沙 | 驭势科技联合创始人兼CEO

徐立 | 商汤科技CEO

余凯 | 地平线机器人技术创始人兼CEO

刘英航 | 华兴资本董事/科技及房产业务负责人

　　AI 创业淘金期

刘英航：人工智能在现实当中演变到什么程度，什么时候可以颠覆现有的场景？

　　吴甘沙：现在基于大数据的暴力计算型人工智能在很多领域已经超过了人类智能，意味着人工智能在历史上第一次真正可以创造客户价值，不仅仅只是一个概念。当然人工智能目前解决的问题还是比较早期的，比如中低级白领做的事情。高级白领做的事情、需要深入思考的，以及需要灵巧控制的蓝领工作，人工智能还做不了。

余凯：人工智能作为一个推动者的技术，本身要构成一个产业缺乏很多关键要素。一些传统产业因为人工智能技术发生了两个变化：第一，这个技术在产业里有大规模应用；第二，使这个产业里面的新玩家能够颠覆老玩家，比如搜索广告，在电视里全国都看到同一个广告，搜索则是千人千面，这正是基于深度学习的技术。

地平线关注三个机会：第一，智能语音；第二，智能摄像头；第三，自动驾驶，从辅助驾驶、半自动驾驶到全自动驾驶，里面有大量的机会。人工智能刚刚开始，是一个淘金期，你不知道哪个领域你可以淘到金子。

徐立：现在从业者做的事情，短期来看可以分为两个阶段：第一阶段是超过普通人的能力。现在人工智能做的很多事情是纯数据驱动，需要大量的人把知识传递给机器。这些能给劳动力密集型企业带来效率提升，但不会带来新的场景。真正带来服务升级的是第二个阶段：超过专家。专家的能力和知识比较稀缺，比如驾龄较长的司机、医院专家号等。

现在，在第一阶段（超过普通人），AI技术很多垂直领域已经可行，未来可能应用到更多的垂直领域，实现工业的突破。第二阶段（超过专家）可能还有待算法的进一步演进，包括用算法生成专家数据，这是值得探讨的问题。

傅盛：关于人工智能的应用，我认为基础是技术，但并不认为技术是唯一的决定力，技术完美了，到了一个显而易见的边界值的时候，这个世界不需要产品，不需要创业者，需要银行家就够了。

第二是产品，你要思考在不完美的情况下怎么组合你的产品，包括重组你对产品的思路。我不认为特斯拉今天真正解决了让电池可以跑两千公里不用充电，它真正改变的是你对电动车的定义。人工智能也一样，怎么找到一个尖端的产品应用？我那个时候自己催生的想法就是机器人。

第三是需求，产品和技术的结合是为了满足需求，哪个大的需求一定发生，它就一定能倒逼技术重构。因此，要从需求角度重构产品和技术。很多人问，你要做机器人，机会在哪里？机会就是人越来越贵。当有一天机器成本比人便宜的时候，机会就出现了，哪怕这件事是最简单的端茶送水。

黄明明：我认为判断人工智能领域是否有泡沫、价格是否贵，核心就要看有没有价值。一种商业模式能否帮助原有行业大幅度提升效率、降低成本，是我们判断其是否有价值的关键点。现在人工智能在很多领域已经能创造出切实的价值，比如自动驾驶。

邝子平：第一，我认为人工智能已经到了可以大规模商用的阶段。前些年看的一篇文章认为，技术发展都遵循某种规律，就像在棋盘上放米粒的寓言，当一粒米变两粒，两粒变四粒的时候，没有人考虑用它做饭，而当过了某个红线，确实可以做一锅饭。现在人工智能就进入了棋盘的第二半，每一次的平方所产生的效率都是巨大的。

第二，最近确实存在很多伪AI。现在很多项目，你去聊的时候，都会有人跟你说大数据、人工智能，这确实造成了目前行业的一些虚火。

第三，从机会上讲，现在还是蛮令人兴奋的一个时间点，还能够找得到纯技术的平台公司，而不是应用+AI。

汪华：我认为AI由两条腿驱动。一条腿是技术驱动，前几年，深度学习、GPU等各种新理论出现，成就了很多黑科技企业，这些企业往往驱动的是一些更加久远的、中长期的东西，比如自动驾驶、真正意义上的家用机器人等。但受制于科技、算法，产品大规模应用于生活可能还需要三到五年时间。但黑科技领域更容易产生独立的公司。

另一条腿是需求驱动。需求驱动跟技术没有关系，它来自于互联网和移动互联网在中国的发展，从1995年开始的互联网，到最近的移动互联网，将所有的人和场景连接起来，使得交易量和交互量几何级数般上涨，如此庞大的数据不得不交由机器自动化处理。而只要一家公司采用人工智能技术，效率提升到足够高之后，就会相比竞争对手产生巨大优势，逼着其他人不得不采取行动。因此，需求驱动这些公司不断提高线上化率，并向其他行业延伸。

但缺点是，这个领域产生的公司，很难是纯粹意义上的AI公司，大多是AI+场景或者AI+业务，且大多数是2B的公司，技术相对复杂，对创业者要求比较高。

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