投資AI不是「追風口」，關鍵在於場景落地

9月8日，未來科學大獎科學委員會在北京公布2018年未來科學大獎獲獎人名單。此次分別設有「生命科學獎」、「物質科學獎」、「數學與計算機科學獎」等獎項。

其中，李家洋、袁隆平、張啟發因系統性地研究水稻特定性狀的分子機制和採用新技術選育高產優質水稻新品種中的開創性貢獻摘得「生命科學獎」；馬大為、馮小明、周其林在發明新催化劑和新反應方面作出創造性貢獻，為合成有機分子，特別是藥物分子提供了新途徑，因此獲得「物質科學獎」；林本堅因開拓浸潤式微影系統方法，持續擴展納米級集成電路製造，將摩爾定律延伸多代取得的成就榮膺「數學與計算機科學獎」。

會議期間，包括真格基金、金沙江創投、以及北極光風險投資基金在內的捐贈人就人工智慧落地問題、科研與工業生態關係問題等進行討論。

AI更重要的是落地場景問題

在談到人工智慧技術應用落地這一問題時，擔任生命科學獎捐贈人的金沙江創投董事總經理丁健表示，金沙江早於五六年前即開始關注人工智慧領域，他表示，目前行業問題出在將人工智慧過於簡單化、泡沫化，「這個行業需要冷卻。」

丁健用2000年左右互聯網火爆時的情形作類比——那時，隨便一家公司貼上「.com」的標籤，估值就翻五六倍，如今很多創業公司隨便貼「人工智慧」標籤的舉止也是大行其道，反而真正鑽研技術的公司不受重視。丁健表示，當資金被吸引到完全不可能成功、或者被過高估值的公司內時，投資人最終拿不到回報，將對行業造成很大打擊。「因此，人工智慧行業需要冷靜下來，包括投資人、創業者，去鑽研AI在每個行業真正的應用點在哪裡，而不是一味追求風口。」

例如金沙江所投的無人零售行業，丁健稱，技術落地場景非常重要——具備自身技術特色、區別於其他競爭者、構築競爭壁壘，「這些才是創業者更該思考的。懷著找到爆點的心態創業是不可取的。」

此外，丁健很喜歡用「引擎」一詞來比如人工智慧技術，在他看來，引擎雖然很重要，但若缺少了汽車作為載體，引擎是發揮不了作用的。所以在回答人工智慧這架引擎到底是不是泡沫這個問題時，丁健表示「既是又不是」，「因為引擎還遠遠未被使用起來，根本看不出他所能夠發揮的程度，現在更應關注的，是AI行業未來的深刻變化。」

前沿技術人才的生態流動

「物質科學獎」捐贈人、北極光風險投資基金董事兼總經理鄧鋒在談到科技新生態的人才「核心」話題時表示，在學術界與工業界之間存在一面透明的、看不見、但很厚的圍牆，或者說一堵牆，怎樣打破這個牆非常重要。他建議，科學家應該與工業界進行非常頻繁、自由、充分的交流與流動。

正如業內一條共識——學術界勝在科研技術，工業界勝在海量數據。鄧鋒表示，學校實驗的數據量是達不到工業環境下所產生的規模與數量的，不論是存儲或數據。但另一方面，鄧鋒表示，科學家在做研究時，不可太功利化——如何變現、如何賺錢；但同時，如今做科研已然不是產學研的順序，而應該從一開始就將研究的問題與工業界結合起來，否則就是閉門造車。

因此，鄧鋒表示，科研人員在工業界待一段時間、再回研究室、再過工業環境，進行自由流動，更利於其科研進展。徐小平對這一觀點表示了認可。

普林斯頓大學教授、美國工程院院士、未來論壇科學家委員會委員李凱用另一種方式贊同稱：美國很多科研院校允許教授每周到公司內擔任諮詢顧問，國內便沒有這類案例；另外，如果外出參到工業界公司運作，院校可為其停職留薪兩年。科研人員去過工業界之後，會對市場趨勢產生「感覺」，再回到實驗室之後，未必就是做產品了——而是基於真實接觸過的趨勢與項目來培養人才。

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