編輯部 發(fā)自 MEET2022量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
“中國有最聰明的人，一起來打造中國AI黃埔軍校，證明給全世界看，中國人也能做最頂級的科研？”
你或許想象不到，日后為中國AI界培養(yǎng)了無數(shù)人才的亞洲最牛計算機研究院，23年前誕生于這樣的一通“畫餅”電話。
通話的雙方，正是李開復和張亞勤。
如今，他們一個是最具影響力的技術VC代表，他創(chuàng)辦的創(chuàng)新工場已成為很多技術創(chuàng)新和前沿科技企業(yè)的精準捕手，他出版的科技著作，暢銷全球。
另一個則是清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）創(chuàng)始院長、清華智能科學講席教授，前不久他剛當選中國工程院外籍院士，加上此前的美國藝術與科學院院士、澳大利亞國家工程院院士，成為了“三院院士”。
他們的相約1998，可以說是開啟了中國AI的一個新時代，而在2021歲末年終，這一對老友時隔多年再次同臺，在近兩百萬觀眾面前，揭秘相識往事，也分享了各自對于科技發(fā)展趨勢的看法。
更多精彩細節(jié)，我們今天完整分享~
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科學家創(chuàng)業(yè)需要企業(yè)家伙伴。
NLP技術已經(jīng)發(fā)展到了合適的創(chuàng)業(yè)/投資節(jié)點。
今年最看好AI與生物計算和生命科學的交叉。
元宇宙是肯定會來到的，但是在5年之內(nèi)不會有特別巨大的公司或者應用出現(xiàn)，這需要更長的時間。
最想問創(chuàng)業(yè)者的問題，是有沒有想好創(chuàng)業(yè)和過去做的事情差別有多大，有沒有韌性。
跟喜歡的人在一起，做喜歡的事情。
（對話環(huán)節(jié)由量子位總編輯李根主持。為了完整展現(xiàn)李開復、張亞勤老師最新的所思所想，在不改變原意的基礎上，量子位對此次對話內(nèi)容進行了編輯整理。希望能夠給你帶來更多的啟發(fā)與思考。）
李根：江湖傳說，二位第一次聯(lián)系也是類似今天這樣隔空的場景，是李開復主動聯(lián)系的張亞勤。
李開復：第一次是打電話。
張亞勤：對，第一次應該是1998年9月份。我和開復通了一個郵件，然后開復給我打電話。
我記得挺清楚的，當時開復說微軟準備在中國打造一個計算機方面的基礎研究機構，問我有沒有興趣一起加入，一起來創(chuàng)業(yè)。
李開復：我記得最清楚的是把亞勤“騙”回國了（笑）。
張亞勤：當時我其實很多年沒回國了?；貒箝_復花了整整一天帶我去北京最好的地方逛。
那之后其實還有一個小插曲，應該是99年1月份了。那時候微軟中國研究院已經(jīng)成立，我和沈向洋同一天回到了北京，結果馬上就讓開復給“修理”了——那時候太忙了，頭發(fā)特別長，剛見到開復馬上就被他送到了理發(fā)店理發(fā)。
李根：你們相約1998的時候，看好的是什么樣的趨勢？開復有沒有給亞勤畫畫餅什么的。
李開復：那肯定要畫很大的餅。
“比爾·蓋茨給了8000萬美金，快來幫我一起花”。
“中國有最聰明的人，一起來打造中國AI黃埔軍校，證明給全世界看，中國人也能做最頂級的科研”。
這些其實都是我們幾個人的夢想。后來挺快就實現(xiàn)了。
張亞勤：當時我們希望建立一個亞洲最牛的、全球一流的計算機實驗室。我覺得這個是實現(xiàn)了。
回頭看微軟亞洲研究院這23年，的確是做出了很多了不起的成就，在多媒體、語音、人工智能新算法、圖形學領域都有很重要的成績。
但我覺得更重要的是培養(yǎng)了很多人才?，F(xiàn)在不管是在學術界還是產(chǎn)業(yè)界，大公司的CTO或者AI創(chuàng)企的創(chuàng)始人，很多都是從微軟亞研院出來的。
李根：所以23年過去，有沒有一些意料之外的事情？
李開復：我們當時可以預料到的，是我們培養(yǎng)的這些人才會成為中國各個頂尖高校的系主任、院長、副校長，他們會出很多好的論文。有些也可能加入頂級公司，帶起一整個AI團隊，比如現(xiàn)在在百度、騰訊、阿里，都有很多亞研院背景的人才。
但當時無法預料到的是AI創(chuàng)業(yè)浪潮的到來。比如今天的計算機視覺四小龍，都有微軟亞洲研究院的背景。
張亞勤：讓我覺得出乎意料的，還是深度學習快速的應用。
具體來說就是AlphaGo。因為我自己也下圍棋，在AlphaGo和李世石比賽之前，有人問我誰會贏，我說肯定是李世石，還需要十年二十年，機器才能贏過人類。
最后我們看到，現(xiàn)在的AlphaMaster、AlphaZero再和人下，可以讓最頂尖的棋手3個子，這是一個大的震撼。
另外機器學習用到各個領域，包括生命科學，也是我當時沒有預料到的。
李根：今年產(chǎn)學研轉化、科學家創(chuàng)業(yè)的話題很熱，好像跟23年前開復勸說亞勤回國加入微軟中國研究院的情形很類似，不知道開復是怎么看的？
李開復：我覺得現(xiàn)在真的是硬科技創(chuàng)業(yè)最好的時代。
除了人工智能領域，在芯片、企業(yè)級軟件、生物科學、醫(yī)療器械等領域都有特別多好的創(chuàng)業(yè)機會。而且創(chuàng)立出來的公司真的是有硬科技，有差異化、可持續(xù)差異優(yōu)勢的。
這樣的環(huán)境下，這些創(chuàng)業(yè)公司是必然需要頂級科學家參與的，我們也感覺到有些科學家非常有興趣參與。
這種參與的方式跟傳統(tǒng)創(chuàng)業(yè)公司不太一樣。很多情況下，科學家先是從自己的項目里帶幾屆學生，做一些探索，然后再慢慢剝離出去，他/她自己仍然留在高校，讓學生成為CEO。
但是在所有這些科學家創(chuàng)業(yè)的場景里，一個必需的要素是有人能夠了解產(chǎn)品，了解市場，知道怎么樣做營銷。
如果這點沒有做好的話，科學家用做頂級科研的方法去做公司，剛開始其實是挺好的，但是之后很難讓公司進入到一個可運營、有產(chǎn)品、有收入、有利潤的狀態(tài)。
所以科學家創(chuàng)業(yè)是需要一個企業(yè)家伙伴的。這點是我們投資了很多科學家以后看到的，有少數(shù)科學家有興趣，并且能夠自己成長為企業(yè)家，成為一個全才，這當然是最好的，但可遇不可求。
李根：亞勤認同嗎？好像清華AIR就是這樣的模式。
張亞勤：這點完全同意?？茖W家和企業(yè)家的能力、興趣是不一樣的，一個好的科學家未必是一個好的企業(yè)家。要把一個科技公司做成功，科學家也需要企業(yè)家。
一個人同時是好的科學家和企業(yè)家，也有這種例子，但這是一種偶然。
比如說最成功的應該是英特爾，當時Gordon Moore（戈登·摩爾）和Robert Noyce（羅伯特·諾伊斯）都是實驗室里的科學家，他們依靠發(fā)明、技術創(chuàng)立了英特爾。還有一個MIT的教授Irwin Jacobs，他發(fā)明了CDMA中很重要的一些部分，后來成立了高通。我和開復的朋友Rodney Brooks也是MIT的教授，后來創(chuàng)立了掃地機器人iRobot。
有好的例子，但大部分情況下做科研和做企業(yè)還是不一樣的。而且創(chuàng)業(yè)這件事要專注，有想法的科學家其實可以做幾年公司再回學界。
李根：所以開復覺得誰是比較成功的產(chǎn)業(yè)型、創(chuàng)業(yè)型科學家？
李開復：其實我覺得最成功的反而不是科學家，最成功的應該是斯蒂夫·喬布斯，他顛覆了七個行業(yè)，包括PC、手機、音樂、動畫等等。
他的特點是能夠識別特別好的技術，然后將之用在解決真的問題上，或者創(chuàng)造一個他能夠去想象的未來，然后根據(jù)他心中產(chǎn)品的未來形態(tài)把技術做進去。
他自己可能沒有發(fā)明過任何技術，但他有慧眼識英雄的能力。
所以我覺得這個社會上如果能有更多像喬布斯這樣的人，去跟科學家搭配起來，不但能夠想出今天用戶想要什么，還能想出用戶未來想要的東西，我會覺得這個例子更好?？茖W家的話，剛才亞勤給了很多例子，我都同意。
李根：開復跟很多人共事過，也經(jīng)歷了好幾撥創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的浪潮，這些浪潮周期有沒有什么底層邏輯，或者說一個根本性的規(guī)律，您覺得是可以去跟隨的？
李開復：其實是有的。第一，如果你研究一個行業(yè)，基本上可以畫出一條線，看到技術成熟的趨勢。
比如計算機視覺，它多年來的識別率進步非常緩慢，但在2011年到2012年就有一個跳躍式的提升。這時候就給我們一個強大的暗示：投資/創(chuàng)業(yè)的時機來了。
自然語言處理也是一樣的，多年來進步很少，但在深度學習，尤其是最近的自監(jiān)督學習之后，可以看到2018、2019年有特別大的提升。
第二，可以看成功的科研成果。AlphaFold2就是很好的例子：既然已經(jīng)把這么難的問題解決了，難道我們不能找到一個方法，去靶向找到好的小分子或者大分子的其他解決方案嗎？
第三個方法，是可以從一個行業(yè)投射到另一個行業(yè)。比如在PC時代，是先有工具，再有游戲，再有社交，再有電商，然后有了多媒體。
按照這一套邏輯在移動互聯(lián)網(wǎng)起來的時候，把它投射過去，其實也能得到相似的結論。這也是為什么創(chuàng)新工場在早期投的是工具類，比如美圖，之后投社交，比如知乎等等。
我覺得這些邏輯并不難，大家都可以用這三個方法。我想還有更多其他的方法能夠推算未來技術的成熟度，以及多快能成為可用的產(chǎn)品。
李根：我不知道亞勤有沒有什么關于底層邏輯的分享，剛才講的三個事件，有沒有根本的規(guī)律或者底層的邏輯？
張亞勤：我舉個例子，總結一下邏輯。
剛才開復舉了計算機視覺、自然語言的例子。其實在音樂和視頻這些我從事的行業(yè)，也是同樣的道理。
我不知道你們記不記得索尼有一個產(chǎn)品叫做Walkman，大家都在用。就是忽然音樂就變成數(shù)字的了，MP3出現(xiàn)了，數(shù)字音樂編碼壓縮的技術成熟了，加上當時硬盤存儲技術也很成熟，三個東西在一起，形成了一個創(chuàng)新的周期。你可以看到，當時整個音樂市場產(chǎn)業(yè)就被顛覆了。
視頻也是一樣的，過去模擬視頻的技術和產(chǎn)業(yè)形態(tài)在數(shù)字視頻出來之后一切都被顛覆了。
同時我們看到深度學習的進展也是，形成了一個完美的風暴，數(shù)據(jù)、算力、算法幾大因素的突破一結合，就顛覆了很多產(chǎn)業(yè)，所以我想這是深層的邏輯。
李根：所以如果選一個您今年最看好的新領域/新賽道，您會怎么選？
張亞勤：一個是AI與生物計算和生命科學的交叉。另一個是無人駕駛、智慧交通。還有IoT，特別是最近IoT技術在雙碳這些新領域的應用。
無人駕駛不管是L4還是L5，是一個很有意思的行業(yè)。從福特發(fā)明Model T 100到現(xiàn)在100多年了，基本上追隨的是同樣的底層技術：燃油機、變速箱、離合器、線控底盤，但現(xiàn)在真的是被顛覆了。
現(xiàn)在談到汽車，講的是電池的技術、電控的技術，是智能決策、人工智能，是軟件、芯片，技術的要素在發(fā)生大的變化。
所以這個行業(yè)是新的行業(yè)，不是機械工程，而是智能產(chǎn)業(yè)。我對它很看好。
李開復：我講3個，深度的講1個。
第一我同意張亞勤，AI、制藥和大健康領域。
第二是機器人領域，尤其是在工業(yè)制造方面。中國作為世界工廠，非常需要能夠降低成本的技術方案，來繼續(xù)保持我們世界領先的地位。
第三是自然語言。
今天丟一篇文章、丟一本書讓AI來回答問題，效果已經(jīng)可以超越人類了，就跟當年讓AI識別照片里的東西和動物一樣。而道理很簡單，一旦AI超越了人類，就可以做很多輔助人類工作的事，還可以做很多取代人類的工作。
自然語言有一點特性，就是它的理解跟人的理解不一樣，但是答案對了就是超越人類了。這種理解是可以投射在各個應用領域的，所以語音識別會變得更精準，機器翻譯會更精確，甚至可以想象，幾年以后出國在耳朵里放個耳機，就能實時幫你完成交流中的翻譯工作。
再往下可以期待回答問題，回答問題往往就是老板要員工幫著做的事情。
如果智能超過了員工，首先會成為員工的助手，再往后就是員工的替代了。
這也會體現(xiàn)在搜索引擎上，從一個關鍵詞帶來很多網(wǎng)站，到輸入一個問題立刻獲得答案。廣告領域，也可以千人千面，針對每一個人做一個針對性的廣告，讓你欲罷不能地想去買這個產(chǎn)品。甚至是針對每一個人，千人千面地打造一篇文章、一首詩、一個短視頻……
這些當然需要5-10年的時間來成熟。在這期間，我覺得無論是創(chuàng)業(yè)還是繼續(xù)推進技術，都有很大的機會，比如如何不把模型做的那么大——不是每個創(chuàng)業(yè)公司都能買很貴的機器。架構方面也有機會。
李根：今年最大的技術進展是什么？
李開復：AlphaFold2解碼了98%的蛋白質。
張亞勤：我同意。另外量子計算也有不少進展，比如中科大團隊今年成功研制了62比特可編程超導量子計算處理器（祖沖之號）。
李根：元宇宙是一個技術突破嗎？
李開復：元宇宙是一個未來新的設備，就像計算機、手機一樣，一個巨大的APP，一個巨大的場景。它肯定會到來，但是在5年之內(nèi)不會有特別大體量的公司、或者應用出現(xiàn)，這需要更長的時間。
張亞勤：我覺得要用開放的心態(tài)看待元宇宙。
如果說元宇宙是真實世界和虛擬世界的融合，但以真實世界為主的話，我們已經(jīng)在做了。
包括開復25年前做的Cosmo，當年做VRML，就是用AR、VR的技術把真實世界和虛擬世界連在一塊。主流的這些公司，像Facebook、微軟、百度、騰訊都在講元宇宙，我覺得目前的產(chǎn)品形態(tài)是技術的一種拓展，本身是有道理的。
如果說元宇宙是制造一個完全的虛擬世界，和真實世界沒有任何關系，我覺得可能走的太遠了一點。另外現(xiàn)在也有很多炒作，在元宇宙買賣房地產(chǎn)什么的。
真正來講，要用開放的心態(tài)看未來技術發(fā)展的方向，但是很多技術并不成熟，還需要不斷發(fā)展。
李根：一些年輕的創(chuàng)業(yè)者、科學家來到你們面前的時候，你們愛問什么問題？
李開復：我會最想知道他有沒有想好創(chuàng)業(yè)這件事情，跟過去他做的事情差別有多大。
我會比較喜歡科學家型創(chuàng)業(yè)者，多元的、已經(jīng)想的很透徹的類型，但是大部分人不太可能做到。但我至少想聽到，他會去了解很多自己還不知道的事情，并且有信心去克服，而不是說“我一切都能做”，因為科學做得好，只是創(chuàng)業(yè)的一小部分。
張亞勤：我再補充一個韌性。因為創(chuàng)業(yè)會遇到很多挫折，中間有沒有韌性去渡過這段時間很關鍵。
李根：二位有沒有一個指導自己工作、生活的核心原則？
李開復：跟隨自己的心做自己愛做的事。要談創(chuàng)新，但不要只想創(chuàng)新，而要做有用的創(chuàng)新。
張亞勤：跟喜歡的人在一起，做喜歡的事情。
李根：人生下一個小目標是什么？
張亞勤：把清華AIR（清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院）做起來。
李開復：想證明高科技的投資回報要比互聯(lián)網(wǎng)更高。
李根：我們今天是一個隔空對話，亞勤是做視頻多媒體的，怎么確定對面的開復老師不是AI偽造的？
張亞勤：看眼神。
李根：開復老師怎么確定視頻對面是真實的張亞勤？
李開復：我覺得你們兩個理發(fā)都理得不太好，尤其是李根，AI的話，發(fā)型應該會弄得更好看一點。
李根：下一個問題，如果我們有超能力，能復制對方的一種能力，二位會選擇復制對方的哪種能力？
李開復：我會復制張亞勤12歲讀大學的天才，然后周圍一大堆漂亮姐姐，非常希望有這樣的特殊能力。（笑）
張亞勤：每天吃美食還不胖（笑）。嚴肅一點，我覺得開復有一種未來的洞察，還可以用很簡單的語言把很復雜的東西表述總結出來，這個是我特別佩服的能力。
李根：最后一個問題，二位是多年的朋友，這個過程里面什么事是讓你最為對方感到開心的？
李開復：那肯定是找到AIR這樣一個非常棒的實驗，這很難做，當時他提出做這件事，我們都有點為他捏一把汗。但現(xiàn)在他把這件事情做得非常出彩，不但招到了一批超級棒的人，做了很多好的研究，現(xiàn)在也在和孵化創(chuàng)業(yè)對接。這件事我特別為他高興。
張亞勤：我先謝謝開復的支持和鼓勵，我現(xiàn)在在做AIR，腦袋里面經(jīng)?；氐?3年前我們一塊創(chuàng)立微軟亞洲研究院的時候。當時這個經(jīng)歷對我現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)都有特別大的幫助。
開復現(xiàn)在做投資和孵化，我希望他投資的公司更多IPO，每次我看到他公司IPO的時候他都特別高興。
李根：由于時間的關系，二位的巔峰對話就暫時告一段落，能請到開復和亞勤對談，一直是我們量子位的愿望，不僅是因為他們今時今日的成就和地位，更是因為他們23年前的選擇，某種程度上開創(chuàng)了我們現(xiàn)在談論智能未來的基礎，更重要的是他們現(xiàn)在還在孜孜不倦地培養(yǎng)人才，帶來智能的前沿進展，再次感謝亞勤，也再次感謝視頻那端的開復~
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本文來自微信公眾號 “量子位”（ID：QbitAI），作者：關注前沿科技，36氪經(jīng)授權發(fā)布。
