国际顶级学术会议CIKM2019即将在北京开幕，重量级嘉宾带你一睹人工智能前沿
06-17
，“一起奋斗，一起创业——弘道蔚然第二届北大青年CEO俱乐部年会”在中关村举行国家自主创新示范区会议中心。
近千名北大校友青年创业者齐聚一堂，展示报告创业成就，讲述分享创业故事，举办北大青年CEO俱乐部“无名之星”颁奖典礼何硬科技高峰论坛发布北大青年创业宣言，为资本寒冬下创新创业注入新动力。
本次年会上，关注前沿科技领域的投资者和创业者也不少。
雷锋网将部分嘉宾演讲整理整理如下： 科技：北极光创投董事总经理杨磊：尖端科技山上雨来了 雷锋网注：北极光创投董事总经理杨磊我们今天实际上处于一个非常特殊的时代。
回顾改革开放40年，我们实际上经历了两个阶段：第一阶段：人口红利阶段。
。
即每个人都希望找到适合自己的职业来创造生产价值。
第二阶段：资本红利时代。
资本通过投资某些资产来创造价值。
然而，今天我们也知道，中国的劳动人口正在减少，所有资产的价格现在都基本处于历史高位。
未来的机会在哪里？其实无非两个字：创新。
我很高兴在开头提到李克强总理鼓励企业创新。
我认为企业创新这四个字实际上表达了创新的本质。
创新本身并不产生价值。
创新必须有一个载体，而它的载体就是企业。
就像我们人自己无法创造价值一样，我们人只能在合适的职业中创造价值。
基金本身并不创造价值。
资金只有投资到正确的资产上，才能创造价值。
有一位投资人在俄罗斯学过交响乐。
他对创造力、创新和创业之间关系的描述给我留下了深刻的印象。
他说这就像贝多芬的《命运交响曲》。
前几拍是创意，创意后10秒的旋律是创新，但创业其实就是整首交响曲。
不管是交响乐，还是我们任何一个公司，里面其实有很多复杂的元素。
如何组织这些复杂的元素来创造价值？这其实就是创业的本质。
我们现在的时代其实是一个非常特殊的时代。
我在幕后谈论的是我们作为风险投资从业者关注的一些领域。
你可以看到这里有很多泡沫，从云计算到人工智能到物联网，到基因编辑到3D打印。
事实上，有很多行业或者很多技术正在经历快速的变革。
这是第一章。
一个特征。
首先是快速变化，这种情况发生在每个泡沫中。
其次，许多技术正在快速发展。
第三个是多个泡沫之间其实是有相关性的，所以还是有跨界的机会的。
新时代，我们实际上需要的是具有管理专长的多面手企业家。
未来该何去何从？作为投资者，我们花了很多时间思考今天可能不可能实现的事情。
但我认为有四个方面：第一，计算架构正在快速变化。
我们今天的计算架构，大家都知道一个词，叫云计算。
云计算实际上是一种中心化的计算架构。
未来10年，我们将再次走向去中心化。
这是一个我们称之为智能物联网的时代。
，我们连接到这个智能物联网计算架构的设备数量将是现在的两倍，达到一万亿。
所以，无论是在云端、在边缘，还是在我们的智能终端上，从设备到系统再到软件，都会发生翻天覆地的变化。
这是我们关注的一个大方向，就是计算架构的变革。
二是移动终端。
我们可能厌倦了拿着手机。
这款手机自苹果 iPhone 以来，大约 10 年来没有发生太大变化。
不过，未来2-3年，新的移动终端形态将会出现，很可能有两个类别，一是AR/VR，可能被称为凤凰涅槃，二是灵活可折叠的移动终端设备。
事实上，很多行业的企业已经在非常积极地为此做准备。
第三，机器人。
机器人、人工智能、物联网等技术将融合，从工业进入商业和家庭。
第四，基因技术与比特技术相结合。
如果这两种技术能够很好地结合起来，实际上可以大大加速生物生命科学领域的创新。
我还非常重视另外两个趋势。
一是经营半径无限大，二是产业链价值将重新分配。
回顾历史，人类管理的半径正在迅速扩大。
在农耕时代，管理半径实际上是家庭。
在工业时代，我们的管理半径是公司。
但今天我们其实看到很多企业的管理半径就是生态。
我们有很多初创企业，用了很短的时间就达到了非常大的规模。
美团目前约有5万至6万人，但如果将其管理的快递员加在一起，估计无法处理30万或40万人。
VIPKID从一个只有几十个人的公司发展得非常快，到了1万人，然后我就从一个1万人的公司管理着一个10万老师的团队。
技术使我们能够管理更大的半径。
更大的半径也意味着我们可以收集更大半径内生成的值。
。
其实这是一件非常可怕的事情。
今天我们仍然依靠人来扩大管理半径。
如果有一天我们用机器人来控制管??理半径，那么到那时管理半径将趋于无限，这意味着富人和穷人将变得更加分化。
随着分化，赚钱的企业会越来越少，迎面而来的会越来越少。
现在人工智能、大数据、物联网等几大技术趋势，实际上正在各个行业发挥着巨大的作用。
我们不相信算法。
我们觉得算法太薄弱，不足以对一个行业产生根本性的影响。
变化中，我们相信技术的融合，无论是芯片技术、大数据技术，还是物联网技术与算法的结合，才能真正改变一个行业。
我们也从我们投资的一些公司身上看到，他们的努力不再是单纯的算法，而是能够彻底颠覆一个垂直领域的解决方案。
我相信这里的各个行业都会发生很多变化，创建这样的公司对于创业者来说其实是非常困难的。
他需要有一个非常广阔的认知边界。
这里我要提一句我非常喜欢的一句话，这是最近的书《原则》的作者Dalio所说的，“做出良好决策的两个最大障碍是你的自我和你的盲点。
”我们常常因为骄傲而不愿意扩大自己的认知界限。
我们犯错误是因为我们不知道自己的认知界限在哪里，并且我们在盲点中做出决定。
我认为今天执行力已经不再是核心竞争力了。
如果你创业，你会说执行力非常重要。
我认为这是最根本的。
今天每个人都在争取的是认知，而拓展认知是每个创业者的关键。
也就是说，它变得更加重要。
任何一个行业的变革，都有非常巨大的技术变革，都会在其中发挥非常大的作用。
因此，作为CEO，技术意识非常重要。
如果您无法理解技术可以做什么和不能做什么。
什么，那么很有可能你是在自己的盲点里做出的决定，而且这个决定也很有可能是错误的。
这就是为什么当我们看到每一次技术变革时，被留下的人往往不是上一代人，而是新的英雄。
美中经济合作组织董事总经理彭世臣：首都冬天给创业者的十大秘诀 雷锋网注：美中经济合作组织董事总经理彭世臣 硬科技这几年成长得非常好。
如果你在硬科技领域创业是一个非常好的时机。
其中包括人工智能、生物技术、信息技术、光电子、智能制造、新能源、新材料、航空8个赛道。
我们谈论资本冬天，这是一场危机，但我们的中文很有趣。
危机既是危险，也是机遇。
我个人认为，裸泳公司的危险对于硬实力公司来说是一个机会，因为这个时候，资本退潮，很多没有竞争力的公司会逐渐消亡。
如果你做得好，既然是冬天，春天一定会来。
当春天到来的时候，如果你做得好，你就能在这场危机中站稳你的基本功。
春天来了，就是你的机会。
因此，我认为我们没有必要害怕这场资本冬季危机。
以下是我给创业者的十大建议： 第四范式联合创始人田峰：在经济不确定时期，人工智能将展现更大潜力 雷锋网注：第四范式联合创始人田峰当我们谈论人工智能 说到智能，大家第一反应可能是感知层的人工智能。
什么是感知层面的人工智能？就是机器代替一些人的能力，比如听、听、读、写或者开车的能力，以及图像识别、语言识别、自动驾驶等方向的技术应用。
事实上，今天我们看到一些真正依靠人工智能技术获得巨大商业价值的公司，比如BAT、今日头条等，他们并不依靠人工智能技术在感知层进行提升。
那么他们使用了什么样的人工智能技术呢？可以使用什么应用程序来实现这样的改进？一般来说，企业的运作分为三个层次。
最高层次是企业的经营战略。
接下来就是根据这个策略来制定策略，也就是决策层。
下一个层次就是这个决策的执行层次。
在过去几十年的技术发展，包括互联网、移动互联网的发展中，这一层的实施帮助企业实现了运营上的巨大改变。
比如说，以前我们想要获得潜在客户，可能就得去街上发传单，或者一一打电话。
今天，我们或许可以通过互联网来实现这个目标。
然而，在中间决策层面，传统上人们一直在解决这个问题，第四范式认为，中间层将是未来人工智能实现其价值的非常重要的一部分。
对于决策者来说，之前的做法是什么？我们凭借自己的经验以及对这个行业的一些知识，包括这个行业领域的经验，总结出它的规律，包括分析数据，分析数据里面包含的一些信息，然后结合这些规则和信息来开发一些业务策略，然后在您的运营中使用它们。
在当今数据相对完整的时代，机器可能已经能够比人类做得更好。
机器拥有比人类更强大的计算能力，并且不知疲倦。
同时，它们的记忆力更强，能够识别和记忆比人类更多的规则。
我们相信机器可以比人类做得更好、更详细。
，可以覆盖更多的规则，带来更大的价值提升。
事实上，我们在近年来的实践中已经看到了大量这样的改善效果。
我很幸运能够成为中国第一批亲身体验人工智能对决策的影响以及最终商业价值提升的人之一。
2009年，我加入百度商业搜索部门。
我当时的主要工作是分析广告数据并找出规律。
比如什么样的广告更适合男性，什么样的广告更适合女性，什么样的广告更适合不同的年龄段。
发现它们背后的规则后，我们就可以将它们制定成规则并运用到广告展示系统中。
当时百度在国内已经是一个比较大的规则体系了，已经有很多像我一样从事从数据中寻找这样的规则的同学了。
然而，从今年开始，我们开始将人工智能技术引入到系统中，利用人工智能来分析海量数据，来分析每一个广告的展示行为和反馈，以及这些规则中包含的信息。
基于人工智能，规则数量从数千条手动规则增加到数十亿条。
过去，人们受制于倾向于集中大量精力的规律，比如只把人分成性别，或者只分成这个年龄段。
然而，人工智能系统可以非常详细地看到每个人的行为习惯和每个人的习惯。
特点，然后在这方面做出有针对性的策略，可以非常精确，从而带来巨大的改进。
如今，我们看到越来越多的企业将人工智能应用到企业运营的决策层面，从而带来商业价值的巨大提升。
我们相信，未来大部分一线决策将逐渐被机器取代。
是的，相信大家都看到了这样的趋势。
去年，大家开始谈论资本冬天，甚至有人说AI已经冬天了。
但我们认为，经济越是低迷或者经济充满不确定性，人工智能就会展现出更大的潜力。
当经济存在不确定性时，可能很难找到新的经济增长点，尤其是能源、金融或零售等已经非常庞大的传统行业。
但如何利用人工智能来提高他们的决策能力，提升他们商业决策的价值，将是一个非常大的需求。
将人工智能应用于这些行业，释放其潜力，是我们今天主题的目标。
过去几年，当我们与这些行业客户一起探索人工智能如何与行业融合时，我们发现我们在人工智能的应用上仍然面临着几大门槛。
阈值1：认知水平的阈值。
人工智能的技术，比如今天的神经网络算法，对于业务人员来说并不像传统的统计技术那么友好。
它实际上是一项不太容易直观理解的技术。
同时，人工智能用于改善业务运营的方式，或者说业务系统的组织方式，也不同于传统的构建系统的方式。
这是认知上的差异。
另一方面，在各个公司或行业中，其业务专家的业务经验都是多年积累的，并不是人工智能技术专家能够在短时间内获得的。
那么如何弥合差距，将人工智能应用或人工智能算法方面的专家与了解业务的专家联系起来，构建更多应用呢？这是一个亟待解决的大问题。
如果有一个像JAVA这样的中间平台，学习和使用都非常简单，那么通过基于这个平台做一些基础配置，或者通过一些组合，就可以构建一个人工智能应用程序，而不必过多关注AI??算法部分。
这会给行业带来非常大的爆发和提升。
阈值2：数据阈值。
俗话说，好妇人不可无米之炊。
刚才提到，人工智能是基于海量数据，用来挖掘知识和经验的。
很多公司说我已经有数据了，为什么不能用呢？传统上，很多数据并不是为AI应用而构建的，而是基于BI应用。
有什么不同？ BI是为人服务的，而人的特点就是抓大放小，只抓重点。
因此，BI系统往往会取出生产中产生的大量数据，然后去掉一些没人能看到的信息，做一些统计和总结，然后只保留最关键的信息在数据仓库中。
，而且这个过程不是在线的，而是离线的。
人工智能实际上需要第一手、非常详细、非常实时的数据来帮助做出决策。
这就是为什么今天很多企业可能没有能够很好支持人工智能的数据。
门槛三：人才门槛。
要构建一个好的人工智能应用，我需要知道我应该选择什么样的数据，如何处理数据，如何建模，以及如何调整神经网络的结构等等，这些实际上需要非常有经验和经验培训只能由具有大量商业应用经验的科学家来完成。
如今，业内如此优秀的科学家与行业的需求相比还??远远不够。
而如果机器能够自己解决这些技术问题，自己建模，自己调整参数，甚至自己选择数据，对于这件事情会有很大的帮助。
教育：几何投资合伙人石石：资本市场越来越关注教育领域。
今天台上有很多创业者，所以我先分享一个关于创业者的故事。
清末有一位大实业家，名叫张謇。
成为高中状元后，他并没有选择从政。
相反，他回到家乡南通创业。
由于他选择了当时比较先进的技术，他创办的大盛棉纺厂也非常成功，被视为成功创业的代表。
赚到钱后，他开始思考更多。
后来他提出，在当时的社会环境下，实业救国和教育救国同等重要，于是他用自己赚到的钱开始兴办学校。
据后来统计，张謇一家只住在南通。
，他们建立的学校数量达到了40所。
所以，张謇其实是成功商人的代表，也就是说，他们认为教育和工业是推动社会进步的两个非常重要的方面。
让我们回到过去，看看中国教育的一些现状。
我们先看大数据和国民教育支出。
2000年之前，国家总体教育经费占GDP的2%-3%。
今年以后，这个数据将会有巨大的增长，几乎达到3%-4%。
2019年的最新数据是4.3万亿，已经超过5%，这个水平与美国类似。
从家庭教育支出来看，城镇家庭教育支出可占家庭总体支出的20%左右，教育支出在家庭总体支出中跃居第二位。
因此，我们可以看到，无论是国家还是我们小家庭，都越来越重视教育。
事实上，资本市场越来越关注教育领域。
过去几年，市场融资总额和融资事件也不断上升。
近年来，很多教育公司都完成了上市，包括我们投资的卓越教育，最近也完成了港股上市。
随着技术的进步，我们实际上看到教育信息化、在线教育越来越普及，所以很多优质的教育资源可以流动，让更多的受教育者受益。
当然，我们也发现，教育作为一个产业和产业，还处于比较早期的阶段，所以我们也看到了很多问题。
当然，这些问题也是机遇。
比如，素质教育非常重要，但素质教育在我国实际上还处于比较早期的发展阶段。
很多STEAM教育机构还在关注如何将自己的课程和研究体系发展成更好、更系统的发展。
我们也看到，在职业教育领域，高等教育其实还是着眼于如何让其培养的人才更加适合行业的要求。
国家长期以来一直在推动新旧产能转换。
我们也希望更多的职业教育领域的企业能够真正将针对这个市场的更好的教育产品带入学校，帮助学校培养学生。
更好的技术技能人才将进一步满足行业人才需求。
蓝象资本创始合伙人宁白宇：科技是解决普惠教育问题的唯一出路。
我们投资的是教育，这实际上是一个新兴产业。
我从北大化学系毕业后，先去了新东方，后来去了好未来。
这两家公司的市值恰好超过了100亿。
在他们的巅峰时期，可能接近1亿，使他们成为世界上最大的教育公司。
但我刚加入新东方的时候，这个行业根本不是这样的。
我印象特别深刻。
一个春节，我打车回到辽宁沉阳老家。
出租车司机问我是不是过年从北京回来的，是不是大学生。
我说我刚从北大毕业。
司机兴奋地说：“你也为沉阳感到骄傲，大学毕业后你会做什么？”我说我在新东方，出租车司机说：“完了，可惜了这个宝贝。
”毕业后，你没有进入政府、没有进入国企，而是进入了培训学校。
“所以，当时这个行业大家其实是比较不认可的。
但是，事情发生了变化，15年后，大家可能会认为教育行业是一个可以投资的行业，有很多投资机会。
因为我们投资，大家都希望投资有代表性的项目，其实我一直有一个梦想，就是投资一个有代表性的项目，叫北大，但是公立学校可能不让你投资，所以教育行业其实主要是投资。
但总体而言，每个人都能获得的教育产品质量仍然很差，你可能很幸运成为享受北大如此高质量教育的一万名受益者之一。
所以说要解决这个问题，最重要的是要吸引更多的人才进入教育行业。
所以，作为国内最早专门做的早期基金。
在教育领域的投资上，蓝象其实对我们来说是一个重要的投资。
我们的使命是通过资本吸引更多优秀人才进入教育领域。
三年半来，我们一共投资了64家早教公司。
目前来看，回报率和回报都不错。
目前，64家公司中有60家还活着，平均回报率超过10倍，达到30%。
估值超过1亿的公司可能有10家。
我们投资的第一家公司是三年半前，我们投资了1万元。
这家公司最近估值已经达到10亿元了，我们大概有11%的股份。
从这个个案来看，教育投资其实有其独特的商业模式。
最后，教育行业其实有自己独特的商业模式。
由政府监管，国家每年也在教育领域投入4万亿元。
教育领域的商业化、资本化程度比较弱，但从微观来看，教育行业目前有很多。
我们是投资者。
三年半前，这个行业专门关注教育的人可能不超过10人。
如今，已经有投资者将目光投向教育领域。
平均每年约有三四千家新教育公司成立。
之所以被称为“蓝象”，是因为蓝色代表着科技的颜色，而创业者的教育其实与大象有很多相似之处。
教育公司可以变得很大并且寿命很长。
我认为技术不是解决方案。
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