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李开复|李开复：单凭AI科学家颠覆行业的机会几乎不存在，这个领域除外( 三 )


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如何理解不同时期如何做商业？
开复老师举了不同时期AI企业的几个例子：
2011年成立的旷视 ， 处在AI的发明期 ， 聚拢了一大群清华姚班的人才 ， 可以从游戏开始 ， 花三年探索商业模式 。
到了2017年 ， 这一年成立的创新工场子公司创新奇智 ， 则是直接开始做商业落地 。 创始团队6位高管中 ， 四位是商业背景出身 ， 两位是技术背景出身 。 这家公司在创立第三年的收入已经超过了8亿RMB ， 即将成为创新工场投出的第6家独角兽 。
此外 ， 还有一家教育公司「河小象」 ， 用AI教孩子写字 ， 教育行业的核心是优质的内容 ， AI技术是它的底层支撑 。
此外 ， 也有一些不太成功的例子 。
比如有一大批医疗影像读片公司 ， 创始人都是技术出身 ， 但他们不懂医院如何运转、如何采购 ， 找不到商业模式 。
还有教育公司做了非常复杂的实体AI机器人 ， 机器人老师可以在黑板上写字 ， 可以和孩子交流 。 但这样的机器人老师缺乏市场需求 ， 不如直接做一个卡通形象老师 ， 借助屏幕和孩子交流 。
而且 ， 李开复还强调AI赋能产业的定制化 ， “不要觉得具体功能很low ， 一开始就做平台不是那么容易的 。 ”
年轻AI技术人如何做选择
了解这些基础知识之后 ， 面临毕业的AI专业学生要如何做选择呢？
如果投身产业界 ， 做AI赋能的话 ， 有三个机会：
一是自己创业 ， 学术研究者的商业经验不足 ， 加入一家创业公司是最好的方向 ， 但是要把顾客当做上帝 ， 先考虑行业需求再考虑做多酷的AI 。
二是加入传统公司 ， 最适合的是金融公司 ， 因为互联网公司自己都会做AI ， 而金融公司数据丰富 ， 目标函数和指标很明确 ， 并且金融公司重视科技人才 。
三是加入咨询公司 ， 因为一些非常传统的公司、家族企业 ， 他们的文化大部分科研人员很难适应 ， 但麦肯锡这一类的咨询公司 ， 就可以帮助这些传统公司做AI转型 。
如何不完全进入产业界 ， 留在学术圈的话 ， 也有三个方向：
一是可以专注AI理论研究 ， 发明不考虑商业应用的新技术 ， 就像Geoffrey Hinton一样 ， 等待AI认知方向的新突破 。
二是先创业 ， 创业成功之后再回学校做研究 ， 像普林斯顿的李凯教授一样 。
三是像李飞飞一样 ， 立足于学术界 ， 做兼职参与谷歌的AI 。


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