哈佛論壇:中國將為機器人創(chuàng)業(yè)提供絕佳市場

時間:2017-04-24

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語: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,從商之路雖有不同,但是趨勢已是不爭的事實。

“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,中國將如何抓住機遇?美國東部時間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”上就此話題進行了激烈的討論。

“學(xué)而優(yōu)則商”已成為當今流行

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,從商之路雖有不同,但是趨勢已是不爭的事實。自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司AutoX創(chuàng)始人、前普林斯頓大學(xué)計算機教授肖健雄就是其中一位。

肖健雄認為,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)價值,吸引大量企業(yè)前來投資;二是各個行業(yè)愈發(fā)依賴前沿科技作為企業(yè)發(fā)展堅實的基礎(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)正當紅-共享經(jīng)濟、人工智能、和機器人。高祿峰,Segway董事長兼CEO認為,中國投資人有一個特點,就是敢于投資尖端科技,所以在中國進行機器人創(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)張鋒認為,“若想要創(chuàng)業(yè)成功,科技人才應(yīng)該走出實驗室,為自己的研究項目找到實際用途”。

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,同時依然不能忘記提高技術(shù)的準確性、高效性,不斷進行技術(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)巨頭紛紛宣布加強研發(fā)項目,向人工智能轉(zhuǎn)型。一時間,人工智能似乎成為了又一個風(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)始主席張首晟補充道,“清晰的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)才是能夠讓機器說話的基礎(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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