李开复在硅谷看到的这些科技趋势,或许也是中国创业者的机会
虎嗅注:本文最开始是通过李开复的微信公众号取得的,他转载了新浪科技整理的这篇《李开复:我在硅谷看到的最前沿科技趋势》。李开复说他在今年初带着100多号人、花了15天的时间,在硅谷考察了苹果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器等18家知名的美国企业,造访了Google皮猜、雅虎杨致远、YC孵化器SAM、DST米尔纳、安卓之父Andy Rubin等26位科技界的名人。
然后,就有了他的此次分享,通过跟这些硅谷企业和科技大佬的交换,李开复试图弄清楚他们是如何看待人工智能、无人机、AR、VR等这些时下正如火如荼的趋势和未来的,和这些企业对产业的布局方面有哪些值得学习的。对1直随着硅谷步伐走的中国科技企业、特别是对那些进入如上科技趋势里进行创业的人而言,李开复的分享可让你跟如上企业和名人隔空“对话”,对创业者来讲,或有1定的参考价值,毕竟,创业维艰,每天都在1个坑里。
以下是李开复分享的1部份:
机器人
先讲1些比较吸引眼球的东西吧。我觉得在每一个会议上都有1些有趣的讨论。比如跟Andy Rubin(Android之父)的讨论就非常成心思,他做的公司叫Playground Global,其实《华尔街日报》上已报导了很多。见到他的那天,我们正好看到了那个Boston Dynamics(谷歌旗下军用大型机器人公司波士顿动力)的那只机器狗。
这只机器狗很好操作,我也玩了1下。说起来还挺有缘分的,由于Boston Dynamics的开创人Marc Raibert,之前是CMU(卡内基梅隆大学,李开复母校)的教授,我是学生的时候,他的办公室就在我隔壁。那个时候他在CMU做的项目是1个会单脚跳,然后跳1分钟都不会摔倒的机器人。不过那个时候,如果你拿着棍子轻轻1碰,它就会倒了。而且当时还有1捆很粗很长的线,连接在电脑上,这就是最早的情形。
头几天刷屏的那个怎样踹都不会倒的机器狗和机器人,其实已迭代进步了很多。当时Marc Raibert创建Boston Dynamics,并且取得了美国国防部的研究经费,专门做机器人研究。从1只脚做到4只脚,再做回两只脚,每步推动都很不容易,所以已花了美国国防部可能接近上亿美元的经费了。然后,谷歌看上了它就把Boston Dynamics买进来了,买进来以后谷歌就没有让它再拿国防部的钱。
当时买Marc Raibert的Boston Dynamics的决策者就是Andy Rubin。由于Andy Rubin做了Android以后,Google希望把Android和Chrome并起来,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)代替他的管理。然后创造了GoogleX,就把Andy Rubin请到Google X去里面做机器人,由于他自己爱好1直是机器人。而且Android本身也是手机机器人。我们和Andy Rubin交换那天,恰好Marc Raibert带着机器狗来造访Andy Rubin,所以我们见到了。这是关于Google机器狗和机器人我所知道的。
机器人平台
Andy Rubin后来离开了Google X,创建了1个叫Playground Global的公司。简单来讲,他的公司就是希望做1个机器人版的安卓平台。那我们如果以手机来参照的话,大概在10年前,你如果要开1个手机公司可能要花1两亿美金做研发,才能把手机做出来,但是现在你可能花1百万美金就可以做出来了。由于你可以有各种代工,有标准模块,然后软件用安卓,还有其他。如果你不要甚么特点,你就是要弄1个手机出来。那现在来讲,创造手机这个的硬件的本钱已被下降了1百倍,然后就普及了。所以你看现在乐视为代表的互联网手机厂商全都跑出来了。固然,小米创业的时候做手机还是挺贵的,不过在此以后就愈来愈便宜。
一样的,Andy Rubin也认为说,如果机器人要普及这1天也必定产生,那他做的事情就是希望下降机器人创业模块之类门坎。比如安卓提供了智能手机的模块,让1个开发手机的,从手机硬件,1直到软件都变得容易,而且本钱下降,让更多人进来了,这1下才能真正让更多人围绕手机进行创业,要不然创业门坎太高了。
Andy Rubin现在认为机器人也差不多在10年前智能手机状态下,所以做1个机器人平台,让更多的人来做机器人的创业,这会是1个改变世界的事情,也是他从孩童时期的1个梦想。所以Playground Global就是1个Android for robot,但是它不只是那种会走路的机器人。如果你要做1个简单的工业机器人,或是1个像IFA的那个扫地的机器人,都是可以的。从机器人模块的角度来看,机器人基本就是1大堆传感器,组合起来,然后有学习训练和控制,让它能够动——动手、动脚、动它的爪子之类的。尔后再有其他部份里加入系统、输入和辨认之类。
这就是Andy Rubin跟我们分享的他的梦想。他的模式其实跟创新工场的早期非常类似,基本上是由1个孵化器来深度参与1些项目,然后把其中发掘到的有价值的模块拿来标准化。接着再把好的项目拆分出去,作为独立的公司发展。
固然他也和我们讨论,在中国有无机会来做1个Playground,他已拿了1些中国的投资,媒体有报导。至于未来是不是会和创新工场合作,我们现在还不方便说。总之,我们很佩服他的远见,但他要做的东西,由于加了硬件,复杂度会变大很多,这个可能会是1个挑战。
而且就我看来,他的这次创业,跟小米在1定程度上有点类似。不是说他做的产品类似,而是做这个东西需要有1种巨大的能量,需要有1个开创人,可以无穷地吸入资金、然后投资,接着来打造他人认为很难的事情。所以在这方面,我觉得雷军跟他有很类似的地方。由于他也有大批鼎鼎着名的投资人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的1个特别长远、困难度很大、风险很高的设计。
另外1个很有趣的事情,也有1点讽刺的意味在里边。Andy Rubin现在的办公室在Fry’s Electronics,这是硅谷极客多年买零件的地方,和中关村差不多,不过Fry’s Electronics就是1个统1的大卖场,只此1家。比较早的时候,像我们这些极客到了周末就会去那边看,有甚么便宜的PC板,然后可以买回家拼凑,或家里的硬盘没有了,去那边看有无打折,总之就是各种电子元器件的批发市场。
但是后来由于电子商务,大家买东西就不去卖场了,所以Fry’s electronics就卖掉了1半的楼层给Andy Rubin。他也跟我们说了下他的“野心”,他说Fry’s Electronics1定是要倒闭的,我现在就拿他楼层的1半,然后等着它倒闭,它倒1层我拿1层。
所以Andy Rubin还是蛮成心思的,有1些收获是:在最前沿的领域里面,在机器人和智能硬件的这个领域里,我们怎样去重复安卓的奇迹。
人工智能
另外一个很有趣的现象,是做深度学习的人工智能博士生,现在1毕业就可以拿到200到300万美金的年收入的offer,这是有史以来没有产生过的。固然我觉得硅谷的公司都在追捧这个方向,而且基本是4大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克利。之前这些学校的博士生在硅谷都可以拿到高薪,但是历来没有到250万美元/年的薪资水平。
这为何会产生呢?
第1,是由于真正懂深度学习的人现在还不是很多,所以供需不平衡。
第2,是由于很值。Google拿到这样的人,他就能够马上用他赚1百倍的钱。由于你只要把这样的1个人用在某个领域,比如说,假定谷歌要用他手上的现金做最聪明的2级市场的财务投资,这1个人1年就赚出1百倍来,所以这事毫无疑问是划算的。
第3,是由于触及竞争。Google会很不希望这样的人落入他的竞争对手怀中。由于Google有这样1个领先的优势,但如果这个人去了Facebook、微软,马上就会给后两家机会。所以现在是1个关于人材的战争。对这1批1年可能少于50个的博士毕业生,这3大公司:Google、Facebook和微软,都在用不公道的价钱去挖。
这个给了我两个启示。1方面是遗憾自己生太早了,我就在这个领域,但是那时候没有公司这样来挖我们。另外一方面是类似的人材战争,可能也会在中国产生。
中国的大学恐怕没有这样的50个博士,但是我们这边有几所“大学”里毕业的,也是跟硅谷1样的。这几所“大学”的名字叫做腾讯、百度和阿里巴巴。所以这些人未来会不会由于数据的诱惑,或对公司的虔诚留下来做点事情呢?还是这几家公司之间互挖,可能会成为很有趣的事。
由于我自己是做这方面的,所以我觉得深度学习虽然很利害,但是没那末了不起。你让1个聪明的人学两年,他也能够有这个价值。所以这也就是说,我们是否是应当来帮助培训1千个中国的深度学习专家,这些都是很有趣的讨论。
然后我也问了他们,你们这样拼命的竞争,再过两3年,中国学这些东西也不难,中国数据也比你们多,你们这套公然了,中国在这个领域的人材可能会比美国多。
由于在中国,百度、腾讯、新浪微博等等的数据量也非常大,如果在中国也有250万美金的年薪诱惑,中国人会更疯狂地冲向这个领域。所以我相信这个领域最后应当也是1个中美领跑的状态,虽然现在中国是远远落后美国,毕竟美国有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出来的人,而且是不断活动。但对中国来讲,这批人可能就在百度、腾讯和阿里。现在百度、腾讯和阿里自己hold得住这些人,但是长时间来讲他们也不可能永久hold住。而且长时间来讲,小米、奇虎360也都会有这样的人,所以这会是1个很有趣的业界竞争的状态。
于此相干的,领英的霍夫曼提到马斯克和彼得-蒂尔他们成立了1个开源平台Open AI。这个Open AI成立主要是为了避免Google、Facebook和微软这样的大公司构成垄断,你们有那末多计算机,那末有钱,又把最优秀的人全挖进去了,所以我们就要弄1个开放式的开源平台,来确保这个东西能够被更多的人快速学习掌握掉。所以这是1个很有趣的事情,硅谷斟酌得很超前。
VR和AR
整体来讲,关于VR各AR,主要感受主要有这么几点。
先拿VR来讲,对这个领域的发展,有1批人是非常乐观的,另外1批人则认为我们还早了1个cycle——就是说现在还在摸索状态,由于内容不够多、体验不够好、太贵,然后还要连1个PC,拉1根线,可能真的还在1个玩家的时期。
就创新工场来讲,我们也综合了1些意见。我们的看法是,VR长远来说对社会的影响应当是特别巨大的,而且随着摩尔定律等作用,它应当会越做越炫,越做越不头昏,越做越没有线,越做越轻,越做越小。终究变成1个,或许不是眼镜,但是是某1种模式,让你不知不觉就把它融入到你的生活里面去了,这1天是绝对会到来的,会是1个巨大的产业,会改变所有的事情。
但是具体方面,我们可能会略微守旧1点。我们可能对这类5到10年的未来,抱有1个很乐观的期待。但是对它到底能不能在1两年以内,Oculus也好,HTC的产品也好,他们在1两年以内能不能打破1个玩家的领域,能不能到达普及的状态,我们可能还是抱1个观看和怀疑的态度。
固然我觉得从投资的角度,现在看到好公司就得投了,由于你不能进入cycle才投,只是说我们如果对它期望值很高,说它要颠覆甚么的话,我们还有1点时间。
还有就是从利用层面来讲,VR我自己之前在SGI做过,做3D的东西。所以我个人对VR的看法是,它的第1个突破1定是在文娱方面。由于我们讲了那末多3D的东西,都还没有被验证,而且人们对3D的需求基本上只有在文娱内容相干的领域得到了验证,所以基本上就是看电影更爽、玩游戏更爽、然后越做越逼真,大概是这样1个状态。有点像电影业和游戏业的1个延伸,但需要说明的是,这个延伸是1个巨大的延伸。
AR来说,它是可以有不同领域的利用。AR可以用在教育方面、辅助方面、服务方面等等。AR的利用是能够直接被证明价值的,而不只是让文娱感更爽更强,可以在1些领域发掘出1些垂直性的利用,这是大家的1个达成的认知。
中国在AR和VR方面的机会,我觉得可能会跟屌丝群体和性价比用户相干,可以再视察1段时间。这个领域竞争的门坎会相对照较低,但到底能不能快速发展,可能还要1点时间。
谷歌的野心
另外还去了Google见了Sundar Pichai(Google CEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李菲菲,和领英的开创人霍夫曼。与他们谈论的主题都是人工智能相干的,具体的就不逐一说了,可以把我的总结分享1下。
去年Google调剂成Alphabet,其实我们也知道他们为何这么做,但这次去了就更加深入地了解了。基本上,Google想要做1个“机器大脑”出来,这个“大脑”具体来说,它实际上是以下几件事情的结合体。
第1,你要有特别大的数据量,而且这个数据量最好不是公然的,是你私有的,而且是可以不断地更新、增加的。由于你要没有这个东西,你就没有竞争优势。
第2,你要有特别巨大的机器平台,能够在上面运作、学习、迭代,让你的“大脑”愈来愈聪明,而且用这个数据能越做越好。
第3,你需要1批特别棒的深度学习或机器学习的专家,他们知道怎样去弄海量的服务器和海量的数据,从里面把数据变成1种认知和知识,和能做的事情。
1旦有这3件东西以后,你是可以利用到其他领域的。用在搜索上,就是1个搜索排序——这个“大脑”能把世界全部索引了,然后你搜甚么我就可以告知你,做1个最好的排序。用在生活领域,就是1个Google Now,可以告知你今天要去甚么地方吃饭,你最好搭地铁去,然后路上可以买花,提示你老婆生日快到了,实际上是把这些东西都结合起来了。用在广告领域,就是怎样投放1个广告能让你赚更多钱。
而且之前我们这些IT人总是想着如何用IT让生活更美好,常常疏忽了这套数据为何不能用在基因排序?为何不可以用在生物科技、制药、健康领域?或是你可以想象的所有领域,由于1旦你有了这个巨大的数据,你的价值就巨大了。
因而你可以看到,Google从Genentech(美国基因泰克公司)挖了CEO,来做Alphabet里面的医药公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和广告来塑造了1个巨大的“大脑”,这个“大脑”让聪明的工程师来调剂,用巨大的数据来学习,加上巨大的计算量来不断地迭代。然后把这3者配到1起,找1个领域的新数据进来,比如说我们要学癌症的医治,假设能够有1个甚么库——某个国家的所有人的1种基因、癌症病例,然后让数据滚起来,你还跟医院结合起来,有1个回馈的途径,知道是不是有效,不断去追踪,实时迭代,可能就会掌握癌症医治的方法。
所以Google的方向,或Alphabet的方向就是不断地找新领域,找1个该领域内的领军人物,具有相干的大数据,再配几个机器学习专家,给他们1大堆机器用来计算,就可以产生价值了。这会在任何领域都战无不胜。帮年轻人找对象、吃甚么、推测所有的事情,乃至军事,都没有问题。
归结起来,Alphabet的野心就是成为1个无所不为,用“大脑”来驱动并颠覆传统行业的1个公司。他们1定有很多内部的方法来分析,接下来展开哪一个领域,是医学、建筑、房地产、金融还是2级市场之类的。
举个例子,Alphabet做1个银行相干的利用,来分析你的信誉和风险能力。你找银行借1千万,如果只看银行内部资料,那末银行只知道你在这里存了5百万、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外1个爬虫,能把你的其他数据都爬来,比如你还在美国高盛藏了两千万、在开曼群岛买了1栋房子,咚咚咚,“大脑”就会告知你可以借钱给他。
所以Alphabet这么1来,可能就会成为世界上最伟大,同时也是最可怕的公司。固然我觉得有这个野心的公司其实很多,但是Alphabet应当是最有基础把它做好的公司。
因而这也就引发了几个很重要的问题。第1个问题,有这么大数据量的公司,他应当如何付出社会责任,实现自我管制?不作恶是1个问题。不伤害人类、伤害用户是另外一个问题。所以Google设立了1个道德委员会专门用来审核他在人工智能方面的1些发展。
与此相干的是,当这个超级人工智能出来以后,它是真的帮助人,还是会毁灭人的?这个话题我在CMU的毕业仪式上专门做过演讲,谈到我们作为计算机科学家的责任感。
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