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【厚度】學術plus年終巨獻：2017年 你不可以錯過的重磅報告們！（全文閱讀連結）
本文轉載自：量子位
編者按：舊歲已逝， 新年已來。 2017年一年， 中國AI的發展速度有目共睹， 從頂會競技， 到創業融資， 再到巨頭佈局， 乃至大國博弈， AI有關的一切都在加速。 那2018又會在此基礎上塑造怎樣的格局呢？哪些事件成為了AI發展的關鍵變數， 中國AI又面臨什麼樣的紅利？
創新工廠董事長、創新工廠AI工程院院長李開複博士，
我們在不改變原意的基礎上， 對專訪進行了第一人稱改寫。
△創新工廠董事長、創新工廠AI工程院院長李開複最大變數如果你問我2017年關於AI印象最深的一件事，
在科技發展和政策規範的相互作用之間， 最好的政策能夠推動科技進步， 不增加更多的限制， 關於AI的發展規劃， 正在延續這樣的傳統。
我們之前在移動支付、互聯網金融等科技發展中， 都有過類似的經歷， 所以我認為現在AI發展規劃， 能夠讓中國延續類似的成功。
這樣的觀點並非我個人之見， 最近全球著名諮詢智庫歐亞集團發佈了一份中國AI產業的最新白皮書， 創新工廠受邀提供了部分資料， 其中歐亞和我們就中國政策執行落地方面有一致結論：由於中國政府在實現成果方面擁有良好的記錄，
舉例來說， 中國在2010年提出將成為高速鐵路領域的世界領先者。 現今， 中國佔有世界高速鐵路的60%。 2014年， 中國政府提出“大眾創業和萬眾創新”計畫。 幾年內， 中國的創業孵化器數量從2014年的1400個提升到8000個。
所以沒有理由不相信， 擁有強大政策執行力和落地能力的中國， 將會為全球AI的發展注入不可估量的“變數”。
△歐亞報告中國AI政策圖
大國競爭分水嶺既然我認為AI政策是2017最大的變數， 不妨舉了最近的具體例子。
12月18日， 北京刊發了無人車路測的細則， 相比美國原本就寬鬆的交通政策， 中國在允許無人車上路方面算不上早， 而且從細則來講， 限定時間區域、明碼標識“自動駕駛”等都看起來更嚴格。
但對於中國來說， 無人車是全新的新事物， 一切剛開始， 政策從緊到松也情有可原， 因為一開始謹慎一點， 隨著技術提升， 再不斷改善政策， 總會把事情推動得更好， 過去也能看到不少這樣政策推動科技發展的例子。
而且中國與美國不同， 我們不能只看到加州吸引了全世界的無人車公司前去路測， 也要看到有些州在相關政策推進上並不容易。
但中國只要首都性、中央性的政策出臺， 還會帶動地方性法規出臺， 而且地方為了落地， 可能不光會給相關企業政策上的扶持， 也會有財務上的補足， 這會促進整個生態的發展。
另外，不能忽視的是美國選舉和工會傳統會對無人車等AI發展造成的阻力。
前幾天，Jeff Dean（量子位注：Google大腦負責人）還轉發評論了我談論中美AI不同的MIT演講，他為目前美國的AI推進和人才政策感到擔憂。他當然不是一個簡單粗暴的美國民族主義者，一直宣導的科技進步也是為全人類服務的，但對於目前人才和科技發展方面的政策，他開始越來越多出面發聲。
美國正在發生什麼呢？像無人貨車一項，是自動駕駛方向上的重要的垂直應用，但由於貨車司機擔心失業，於是卡車司機工會請求交通部延遲自動化卡車測試，這會造成無人貨車技術研發上的進展緩慢。
所以現在我們無人車路測細則出臺，我不認為中國不是沒有彎道超車的理由。
關於無人車的研發，美國在技術推進上肯定要比中國早和快，但無人車最終還是要落地到具體場景的，在美國跑得很順暢，不一定就能適應中國的路況，所以現在北京允許上路路測，不僅會節省更多中國無人車公司的跨洋協作成本，也能更快在中國路況場景下把無人車開起來。
國情優勢中國在政策方面的優勢還不止於此。還是圍繞無人車，可能還有一些路測之外的側面——無人駕駛引發的安全問題、失業問題，還有交通設施上的作為等等。
比如交通設施上的作為，中國就會主動做一些事情。現在有些地方在和阿裡合作城市大腦，也有和滴滴、摩拜的合作，對現有基礎設施進行一些修改，這都會利於無人車更快推進。
或許不久將來，中國就有一條專門的道路允許無人駕駛上路、允許無人駕駛和其他客用車一起行進，還有可能在道路上裝載感測器，讓定位感知不僅發生在汽車端，也在路網端，這樣也會推進無人駕駛到來。
實際這些措施也不是不會在美國發生，但在中國，大手筆的改革的發生概率總要更高一些。也有一些新城市建設或城市翻新，過程中也會有很多機會，可以把無人車融入其中。
再比如保險理賠，中國也可能比美國更利於無人車發展。假設在美國，一個年輕畫家要是被Google的無人車撞傷了手，可能面臨的將是天價官司，索賠天文數字也不是沒有可能。但在中國或許就有傷害引發賠償的上限規定，這在美國可能性幾乎為零。
這樣的不同是由於國情不同造成的，也不會短時間發生變化，所以對於中國來說，更理性快速解決問題，也就會更加利於整個科技新事物的推進。
至於AI帶來的失業問題，這將是全球性的，不分國界。但中國也有優勢，至少中國現在不懼怕討論，而美國很多大公司都不敢公開談論，擔心引發民眾反對。所以這不是很好地解決問題的方式，歷史趨勢如此，阻礙是沒用的，更多考慮的應該是如何疏導、解決問題。
我並非歷史學家，但過往大的技術革命造成職業變革，人類都經驗可循，而中國可能在集中人力物力應對大變革方面，做得還比其他國家更出色，我對此並不悲觀。
建議OK，已經足夠宏觀而細緻地談論了我認為2017的最重要“變數”。
那也可以在此基礎上給AI創業者一點個人建議：
大趨勢如此，大環境更好，對於整個AI創業者都是好消息，那對於創業者來說，可能最核心的就是利用擁有的資源和技術，實現快速反覆運算和滾動，最好還能夠在垂直場景中做深做透。
我們還是以無人車舉例，如果你現在做垂直行業應用，仍舊有一些機會。比如借助Apollo這樣的基礎平臺，做貨車、巴士，甚至礦車等應用，跟具體場景緊密結合，給出你的產品方案和解決方案，並在市場中獲得驗證。
巨頭推出的平臺Apollo，今年的確做得很成功，但也不意味著別人沒有機會，畢竟安卓之外，iPhone肯定也有市場和前景，你看馭勢科技做的就是具體場景的完整方案，累積得很快。
另一個建議是留意交叉領域出現的新機會。
可能年初的時候還不好說無人車領域會有哪些新機會，但現在總結一年，新的機會還在產生，來自一些結合性的機會。比如電動車+無人駕駛的結合，可能就會在耗電相關方面給晶片機會。
總而言之，對於AI初創公司而言，我認為最關鍵的還是快速切入行業，形成人才、行業的積累，讓自己更快發展，形成技術、行業上的滾動。
歡迎大家評論
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另外，不能忽視的是美國選舉和工會傳統會對無人車等AI發展造成的阻力。
前幾天，Jeff Dean（量子位注：Google大腦負責人）還轉發評論了我談論中美AI不同的MIT演講，他為目前美國的AI推進和人才政策感到擔憂。他當然不是一個簡單粗暴的美國民族主義者，一直宣導的科技進步也是為全人類服務的，但對於目前人才和科技發展方面的政策，他開始越來越多出面發聲。
美國正在發生什麼呢？像無人貨車一項，是自動駕駛方向上的重要的垂直應用，但由於貨車司機擔心失業，於是卡車司機工會請求交通部延遲自動化卡車測試，這會造成無人貨車技術研發上的進展緩慢。
所以現在我們無人車路測細則出臺，我不認為中國不是沒有彎道超車的理由。
關於無人車的研發，美國在技術推進上肯定要比中國早和快，但無人車最終還是要落地到具體場景的，在美國跑得很順暢，不一定就能適應中國的路況，所以現在北京允許上路路測，不僅會節省更多中國無人車公司的跨洋協作成本，也能更快在中國路況場景下把無人車開起來。
國情優勢中國在政策方面的優勢還不止於此。還是圍繞無人車，可能還有一些路測之外的側面——無人駕駛引發的安全問題、失業問題，還有交通設施上的作為等等。
比如交通設施上的作為，中國就會主動做一些事情。現在有些地方在和阿裡合作城市大腦，也有和滴滴、摩拜的合作，對現有基礎設施進行一些修改，這都會利於無人車更快推進。
或許不久將來，中國就有一條專門的道路允許無人駕駛上路、允許無人駕駛和其他客用車一起行進，還有可能在道路上裝載感測器，讓定位感知不僅發生在汽車端，也在路網端，這樣也會推進無人駕駛到來。
實際這些措施也不是不會在美國發生，但在中國，大手筆的改革的發生概率總要更高一些。也有一些新城市建設或城市翻新，過程中也會有很多機會，可以把無人車融入其中。
再比如保險理賠，中國也可能比美國更利於無人車發展。假設在美國，一個年輕畫家要是被Google的無人車撞傷了手，可能面臨的將是天價官司，索賠天文數字也不是沒有可能。但在中國或許就有傷害引發賠償的上限規定，這在美國可能性幾乎為零。
這樣的不同是由於國情不同造成的，也不會短時間發生變化，所以對於中國來說，更理性快速解決問題，也就會更加利於整個科技新事物的推進。
至於AI帶來的失業問題，這將是全球性的，不分國界。但中國也有優勢，至少中國現在不懼怕討論，而美國很多大公司都不敢公開談論，擔心引發民眾反對。所以這不是很好地解決問題的方式，歷史趨勢如此，阻礙是沒用的，更多考慮的應該是如何疏導、解決問題。
我並非歷史學家，但過往大的技術革命造成職業變革，人類都經驗可循，而中國可能在集中人力物力應對大變革方面，做得還比其他國家更出色，我對此並不悲觀。
建議OK，已經足夠宏觀而細緻地談論了我認為2017的最重要“變數”。
那也可以在此基礎上給AI創業者一點個人建議：
大趨勢如此，大環境更好，對於整個AI創業者都是好消息，那對於創業者來說，可能最核心的就是利用擁有的資源和技術，實現快速反覆運算和滾動，最好還能夠在垂直場景中做深做透。
我們還是以無人車舉例，如果你現在做垂直行業應用，仍舊有一些機會。比如借助Apollo這樣的基礎平臺，做貨車、巴士，甚至礦車等應用，跟具體場景緊密結合，給出你的產品方案和解決方案，並在市場中獲得驗證。
巨頭推出的平臺Apollo，今年的確做得很成功，但也不意味著別人沒有機會，畢竟安卓之外，iPhone肯定也有市場和前景，你看馭勢科技做的就是具體場景的完整方案，累積得很快。
另一個建議是留意交叉領域出現的新機會。
可能年初的時候還不好說無人車領域會有哪些新機會，但現在總結一年，新的機會還在產生，來自一些結合性的機會。比如電動車+無人駕駛的結合，可能就會在耗電相關方面給晶片機會。
總而言之，對於AI初創公司而言，我認為最關鍵的還是快速切入行業，形成人才、行業的積累，讓自己更快發展，形成技術、行業上的滾動。
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