丰元创投李强：人工智能真正的门槛是数据，中国切入基因实现弯道超车

2017年04月21日，中国人工智能学会与亿欧联合主办“新科技·划时代”峰会在深圳举行，此次峰会基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力，因此集合学会、企业、政府之力，将人工智能和产业融合，提升企业效率和带动产业升级。

出席此次峰会的嘉宾包括奇点汽车战略合作总监高华、将门CEO高欣欣、智童时刻创始人郭长琛等。

丰元创投创始合伙人李强就“投资人：我们在硅谷看到最前线的AI”发表了演讲，以下为李强现场主要观点提炼：

1、人工智能最根本的问题是要解决数据怎么处理的问题；

2、人工智能在基因方面取得了特别大的进展；

3、癌症方面，基因筛查等对中国来讲是一个弯道超车的机会；

4、人工智能最关键的，第一是数据，第二是人才。

以下为李强就“投资人：我们在硅谷看到最前线的AI”的演讲内容整理：

一、没有数据，做不了真正的人工智能

人工智能的根本要素有几大点：第一是数据，第二是算法，第三是硬件。大量的分布式计算的算法上有极限，所以这三个要素使得人工智能真正得以实现。

关于AlphaGo，人的智力水平是平的增长，而机器人是曲折的，在某一个时间点必然会超过人，这是一个很自然的事情。这不仅仅是一个游戏，google做完这个事情之后有实际的应用，它的数据中心靠着这个算法每年省电15%，这是一个巨大的节省。

没有数据，做不了真正的人工智能。人工智能最根本的问题是要解决数据怎么处理的问题。现在斯坦福有各方面的研究，其中一个是不仅仅实现图象的识别，而且一开始在同一个图象上可以识别多个元素，最后做到了通过一个图片进行识别。最新的结果是可以通过一张图片可以造一个句子，讲一个故事。

苹果总部的这个建筑，在美国要花八九年的时间，但是我们只用了三年的时间。用所有能够找到的最新的技术，其中一个是通过无人机采集数据，连续的采集，对充分的管理就产生了巨大的推动作用。如果没有很好的调度的话，连停车都不知道怎么停，现在直接通过图象，可以调度卡车，而且还可以看用料，监测用料，监测工程的进度。

看起来比较简单的东西，用不同的办法做可以取得很大的商业效果。比如说我们投的一个项目，做了三年，很艰苦。但他通过人工智能的办法，用人脸识别做得非常精确，包括年龄的识别，性格等等。高价被亚玛逊收购之后，这个团队的图象识别又应用在亚玛逊的一个核心的产品上，团队的另外一部分人就去参加亚玛逊的研发。所以这对人工智能来讲不仅是积累了产品，而且建造了很好的团队，这个团队也为投资人取得了很大的回报。

其他方面的应用，其中一方面是在基因方面取得了特别大的进展。

人工智能的机会在哪儿？现在炒得很热，各种公司也很多，在硅谷看了100个项目，99个都说自己是人工智能，有没有真正把人工智能做起来的？人工智能并不简单的是一个理念，一个算法。我们觉得人工智能如果想要做到最好，最根本的条件是要把数据采集起来，今后的十年二十年，谁有了数据，谁才是真正的国王。算法总是可以找到一些博士、硕士来算一算的，数据采集是最根本的问题。所以我们关注的是，我们投的项目是不是可以真正的采集到数据，能不能为之提供服务。

二、人工智能对中国人来讲是一个弯道超车的机会

以前移动互联网的时候是很好的机会，因为中国很多地方没有蓝牙，没有电话线。移动互联网本身产生了大量的数据，人工智能真正的门槛是数据，所以我们产出大量的移动互联网的数据，这本身对人工智能是很有帮助的。

癌症方面，基因筛查等等，人工智能用得很广，但这是这方面最难的问题。特别是欧美方面数据量的采集，因为人们有什么病都是很保密的，任何一个医生都很难依靠这个拿到这个数据。而在中国，首先是病人很多，第二个大家为了治病很愿意分享数据，所以这个又给了我们一个弯道超车的机会。去年癌症新发病例就是500万左右，本身这个数据量对于研究癌症的预防就有很大的帮助。

癌症的监测还有另外一个方面是基因测序，以前是测一个人的基因，现在可以降到一两千美金，在不久的将来可以到500到600美金，这个东西本身又会产生大量的数据。中国的人口量大，可以产生很多数据，这样对癌症的筛查、预防就有很大的好处。

三、人工智能最关键的，第一是数据，第二是人才

因为大量的数据产生，对算法的要求很高，这个方面靠一两个人不一定解决得了，所以需要有大量的人工智能方面的人才。我们基金为了参与这方面的投资和竞争，经常在斯坦福大学介绍一些人工智能方面最新的发展，以此可以吸引更多的人才。