回到AI創(chuàng)業(yè)的當(dāng)下，有些節(jié)點(diǎn)性的重大事件教育了眾人，實(shí)在是一個(gè)非常好的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，也確實(shí)會(huì)提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

采訪丨張麗娟

來(lái)源丨投中網(wǎng)

當(dāng)下，新一輪AI正在以科技革命的勢(shì)能呼嘯而來(lái)，凡事皆為序章，而ChatGPT也只是一個(gè)新的更宏大敘事的剛剛開(kāi)篇。

對(duì)于愛(ài)筆智能創(chuàng)始人兼CEO林元慶這樣一位早在2017年就見(jiàn)證阿爾法狗帶來(lái)的AI浪潮親歷者而言（2017年創(chuàng)立愛(ài)筆智能），接下來(lái)的30年、40年乃至于更長(zhǎng)的時(shí)間，AI如何進(jìn)入真實(shí)的物理世界，物理世界數(shù)據(jù)化后怎么形成完整認(rèn)知，并因此帶來(lái)各種前景廣闊的應(yīng)用，這寬廣的產(chǎn)業(yè)畫(huà)卷，也并不會(huì)因?yàn)樗查g擠不進(jìn)去就永遠(yuǎn)擠不進(jìn)去了。

也因此，基于技術(shù)創(chuàng)業(yè)底色的AI創(chuàng)業(yè)，這樣一件難而正確的事，當(dāng)下國(guó)內(nèi)眾多創(chuàng)業(yè)者在國(guó)內(nèi)也有實(shí)力做到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的時(shí)候，還是要順應(yīng)趨勢(shì)，當(dāng)仁不讓。

畢竟，市場(chǎng)上永遠(yuǎn)是不缺錢(qián)的，只是資本都在判斷到底有沒(méi)有特別好、能做強(qiáng)做大，還能做的長(zhǎng)遠(yuǎn)的事情。回到AI創(chuàng)業(yè)的當(dāng)下，有些節(jié)點(diǎn)性的重大事件教育了眾人，實(shí)在是一個(gè)非常好的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，也確實(shí)會(huì)提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

創(chuàng)業(yè)者只需要做的是，厘清技術(shù)創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)，盡量做到先以行業(yè)驅(qū)動(dòng)，要在行業(yè)扎進(jìn)去，理解行業(yè)場(chǎng)景，也理解什么樣的數(shù)字化和智能化的頂層設(shè)計(jì)才能真正幫到行業(yè)，才能研發(fā)出更加適應(yīng)各個(gè)行業(yè)并具有極高壁壘的通用技術(shù)，聚集資源，提高本身的創(chuàng)業(yè)成功率。

市場(chǎng)永遠(yuǎn)不缺錢(qián)，當(dāng)下只是AI的序章

投中網(wǎng)：你怎么看待當(dāng)下新一波由GPT帶來(lái)的AGI浪潮？以及新一輪的AI軍備競(jìng)賽？是否真的會(huì)催生出萬(wàn)億級(jí)別的市場(chǎng)，跟不上的企業(yè)將徹底失去未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力？

林元慶：今年自ChatGPT橫空出世后，大家都被它所施展出來(lái)的才能所驚艷了，這是之前很多專業(yè)人士都沒(méi)預(yù)料到的，特別是大眾都可以直觀地體驗(yàn)到，AGI在海量數(shù)據(jù)下不斷自我學(xué)習(xí)、訓(xùn)練大模型，所呈現(xiàn)出來(lái)讓人驚艷的語(yǔ)言交互結(jié)果。

這再一次證明了AI大方向的正確性，我之前2015年剛回國(guó)時(shí)，彼時(shí)百度剛開(kāi)始講All in AI，還有很多質(zhì)疑的聲音，當(dāng)下，七八年之后有很多實(shí)踐，乃至于此次的ChatGPT，都更讓人確信，AI就是下一幕。

因此，往前看，當(dāng)下凡事皆為序章，語(yǔ)言、視覺(jué)，特別是物理世界的交互，ChatGPT都讓我們感受到，此次也只是一個(gè)新的更宏大敘事的開(kāi)始。

投中網(wǎng)：當(dāng)下，在熱鬧的AI新一波創(chuàng)業(yè)潮中，有人喊著時(shí)間窗口很重要，要搶占先機(jī)，OpenAI 的 CEO Sam Altman甚至大膽預(yù)測(cè)了新版“摩爾定律”，你怎么看待各方的動(dòng)作？為什么？

林元慶：以搜索引擎為例，AGI可以讓搜索引擎直接給出搜索的完整解決方案，作為本身就已經(jīng)確定的萬(wàn)億級(jí)賽道，這本身就蘊(yùn)含了巨大的機(jī)會(huì)，更不用提一旦AI進(jìn)入物理世界這樣更加終極形態(tài)的事情。

當(dāng)然，如果你現(xiàn)在要做類GPT的創(chuàng)業(yè)，時(shí)間已經(jīng)很緊迫了，因?yàn)镃hatGPT已經(jīng)指明了方向，用怎樣的數(shù)據(jù)，加上怎樣的模型，可以達(dá)成什么效果，所以就會(huì)演變成賽馬機(jī)制，很多資源涌入的前提下，晚半年可能就沒(méi)有機(jī)會(huì)了。

不過(guò)對(duì)于整個(gè)AGI大賽來(lái)說(shuō)，ChatGPT只是拉開(kāi)了序幕，且做得更多是信息收集與整理，之后AI如何進(jìn)入真實(shí)的物理世界，物理世界數(shù)據(jù)化后怎么形成完整認(rèn)知，各種應(yīng)用前景非常廣闊，且長(zhǎng)坡厚雪的賽道也不會(huì)因?yàn)樗查g擠不進(jìn)去就永遠(yuǎn)擠不進(jìn)去了。

投中網(wǎng)：所以你怎么看待當(dāng)下眾多AI大牛紛紛出來(lái)創(chuàng)立AI公司的現(xiàn)狀？當(dāng)下各家融資的情況是否還能做到諸如當(dāng)初愛(ài)筆智能“不可復(fù)制的幸運(yùn)”？為什么？

林元慶：當(dāng)下的情況只能說(shuō)是非常正常且市場(chǎng)化的，我自己大概在2017年左右出來(lái)創(chuàng)業(yè)，彼時(shí)，因?yàn)榘柗ü反髴?zhàn)李世石，所有人都把對(duì)AI的期望值拉滿，且確實(shí)認(rèn)知了AI強(qiáng)大的能力，也因此當(dāng)時(shí)也有過(guò)一波AI創(chuàng)業(yè)的浪潮。

當(dāng)下的這波浪潮，甚至要高于五年前，歸根結(jié)底，現(xiàn)在的共識(shí)是，AI具有強(qiáng)大能力的同時(shí)還具有很強(qiáng)的商業(yè)化價(jià)值，這比之前更前進(jìn)了一步，因此業(yè)界眾人有所反應(yīng)，也實(shí)屬正常。

至于愛(ài)筆智能，幸運(yùn)不僅在于融資，還在于成長(zhǎng)過(guò)程中收獲了一批行業(yè)客戶，特別是戰(zhàn)略型客戶的支持，更重要的是回頭看確實(shí)選對(duì)了行業(yè)，確實(shí)非常幸運(yùn)。

市場(chǎng)上永遠(yuǎn)是不缺錢(qián)的，只是資本都在判斷到底有沒(méi)有特別好、能做強(qiáng)做大，還能做的長(zhǎng)遠(yuǎn)的事情。回到AI創(chuàng)業(yè)的當(dāng)下，有些節(jié)點(diǎn)性的重大事件教育了眾人，實(shí)在是一個(gè)非常好的創(chuàng)業(yè)機(jī)遇，也確實(shí)會(huì)提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

行業(yè)驅(qū)動(dòng)可以快速啟動(dòng)飛輪效應(yīng)

投中網(wǎng)：近幾年人工智能項(xiàng)目的估值越來(lái)越貴，投資的門(mén)檻越來(lái)越高，且單筆巨額的融資事件頻現(xiàn)，好像現(xiàn)在的AI創(chuàng)業(yè)徹底成了頭部巨頭之間的競(jìng)爭(zhēng)？你怎么看待這樣的現(xiàn)象？

林元慶：其實(shí)創(chuàng)立一家技術(shù)驅(qū)動(dòng)的公司，本身很難。這其中的邏輯也很簡(jiǎn)單，研發(fā)技術(shù)的很長(zhǎng)一段時(shí)間里面，不僅沒(méi)有關(guān)鍵技術(shù)，更有可能沒(méi)有產(chǎn)品對(duì)外，就會(huì)面臨很長(zhǎng)一段時(shí)間營(yíng)收的空窗期，但此時(shí)不僅不能不投入，且還要重投入，所以這種情況下，就需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者能夠聚集資源，否則成功的概率就會(huì)極低。

當(dāng)下的AI創(chuàng)業(yè)正是如此，研發(fā)產(chǎn)品成本很高，人才成本也很高，前期投入很多，創(chuàng)業(yè)的第一年、第二年，甚至第三年可能就是沒(méi)產(chǎn)品，但就是需要一直做相關(guān)投入，且不僅需要算力，還需要數(shù)據(jù)，這些都是需要資源投入，從這個(gè)層面看，AI創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)就是技術(shù)創(chuàng)業(yè)。

現(xiàn)在做GPT相關(guān)的挑戰(zhàn)則是來(lái)自于競(jìng)爭(zhēng)激烈，各家都在比速度，但相反，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品并不可能一蹴而就，而且做出來(lái)之后還要看是否真正切中市場(chǎng)痛點(diǎn)，這是技術(shù)創(chuàng)業(yè)非常難，但卻也很酷的地方。

以愛(ài)筆智能來(lái)看，我們也是真正做了三年，才有第一版可以稱之為產(chǎn)品的產(chǎn)品出來(lái)的。

投中網(wǎng)：那是否先下場(chǎng)者會(huì)有先發(fā)者優(yōu)勢(shì)，還是后來(lái)者會(huì)居上？

林元慶：大家都看到了樹(shù)上的果實(shí)，如果你先到了，樹(shù)上果實(shí)摘得很少，沒(méi)法把先發(fā)優(yōu)勢(shì)落到實(shí)地，后來(lái)者可能就更占優(yōu)勢(shì)，所以核心并不在于先后，先來(lái)當(dāng)然先到，但關(guān)鍵在于是否能把時(shí)間優(yōu)勢(shì)抓住，快速占領(lǐng)市場(chǎng)，并通過(guò)市場(chǎng)反饋成功啟動(dòng)飛輪效應(yīng)，相反，如果沒(méi)法形成正反饋，可能后來(lái)者吸取你的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)跑得更快，那就會(huì)有相反的效果。

投中網(wǎng)：你之前也提及，人工智能創(chuàng)業(yè)路徑有二，其一是“從技術(shù)出發(fā)”，其二是“從行業(yè)出發(fā)”，這兩條路，截然不同，這其中，愛(ài)筆智能選擇了第二條路，是否可以展開(kāi)闡述下為何選擇從行業(yè)出發(fā)？這背后的思考是什么？

林元慶：回到2017年，我們創(chuàng)業(yè)之初是希望AI可以賦能垂直行業(yè)，這樣確實(shí)有兩種做法，一種是技術(shù)驅(qū)動(dòng)，一種是行業(yè)驅(qū)動(dòng)，后者的做法是深入行業(yè)，在行業(yè)里面因地制宜地迭代技術(shù)和產(chǎn)品，并跟行業(yè)結(jié)合，真正做到降本增效。

毫不客氣地說(shuō)，愛(ài)筆智能已經(jīng)成長(zhǎng)為行業(yè)的必選項(xiàng)，而不是可選項(xiàng)，就是因?yàn)槲覀兿茸隽诵袠I(yè)驅(qū)動(dòng)。比如，具體到機(jī)場(chǎng)，包括停車(chē)場(chǎng)、綜合交通、航站樓、停機(jī)坪，愛(ài)筆智能都有一整套解決方案，且還在今年年初獲得了民航科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)的一等獎(jiǎng)，就是因?yàn)槲覀兣茉诹诵袠I(yè)前列。

當(dāng)然，當(dāng)下ChatGPT以及大模型確實(shí)給了我很多啟發(fā)，接下來(lái)五年，愛(ài)筆智能也會(huì)在行業(yè)布局的基礎(chǔ)上，再回頭做好自己的技術(shù)驅(qū)動(dòng)，研發(fā)出很強(qiáng)的通用技術(shù)，再反哺到行業(yè)場(chǎng)景之中。

很多時(shí)候，很多事情都是螺旋式上升，不斷迭代的，我們采用先做行業(yè)驅(qū)動(dòng)，做到擁有行業(yè)里落地能力非常強(qiáng)的產(chǎn)品，同時(shí)又可以用技術(shù)驅(qū)動(dòng)來(lái)搭建起自身很高的壁壘，從而更加有競(jìng)爭(zhēng)力。

投中網(wǎng)：也有人提及，美國(guó)公司是典型的美式英雄主義，一出場(chǎng)就是王炸完全的顛覆式創(chuàng)新，中國(guó)公司是典型的中式實(shí)用主義，沒(méi)有英雄，沒(méi)有浪漫，很務(wù)實(shí)的市場(chǎng)需求理解，中美不同氣質(zhì)會(huì)引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)之后會(huì)有哪些不同的發(fā)展方向？

林元慶：從行業(yè)出發(fā)，不代表是做什么賺錢(qián)就馬上做，朝令夕改，兩者并不能畫(huà)等號(hào)。

我們以行業(yè)出發(fā)，但也確實(shí)是整整用了三年才有第一個(gè)真正意義上的產(chǎn)品，我們前兩年也是在厚積薄發(fā)，先做好自身的基本功，畢竟，技術(shù)創(chuàng)業(yè)還是要建立起很高的技術(shù)壁壘，不然就會(huì)像流沙一樣站不住，要么就是會(huì)很賺錢(qián)，更多的人迅速涌進(jìn)來(lái)，要么就是不賺錢(qián)，把自己都燒沒(méi)了。

創(chuàng)業(yè)之時(shí)，很多創(chuàng)業(yè)者都會(huì)說(shuō)要做難而正確的事，技術(shù)創(chuàng)業(yè)更是如此，技術(shù)創(chuàng)業(yè)周期很長(zhǎng)，真正成功的企業(yè)一定是有自己殺手锏的，以愛(ài)筆智能為例，我們雖然不是OpenAI這樣大眾都能看到的王炸，但我們?cè)谛袠I(yè)里面確實(shí)是行業(yè)王炸，歸根結(jié)底就是因?yàn)槲覀儼训讓舆壿嬕呀?jīng)理解透徹了。

比如，無(wú)論是購(gòu)物中心也好，還是機(jī)場(chǎng)也好，我們把底層產(chǎn)品化做好，解決方案里面的核心技術(shù)做好，反而可以很快拓展到不同的方向，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景里面搭成很多應(yīng)用。

做好行業(yè)頂層設(shè)計(jì)才能真正產(chǎn)業(yè)落地

投中網(wǎng)：5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息通信技術(shù)不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下，如何真正才能抓住產(chǎn)業(yè)方想要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的真正需求？尤其是，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在進(jìn)入“深水區(qū)”之時(shí)，如何才能真正以行業(yè)核心價(jià)值為原點(diǎn)，研發(fā)出提升核心業(yè)務(wù)的整體解決方案？

林元慶：智慧商業(yè)或者智慧機(jī)場(chǎng)，也并不是愛(ài)筆智能第一個(gè)提出來(lái)的，且先行者應(yīng)該也已經(jīng)提了不下十年，但實(shí)際上真正能把事情落地且做的特別好的幾乎沒(méi)有。

尤其是最近大熱的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，行業(yè)確實(shí)需要有抱負(fù)的公司出來(lái)真正把事做好，不然單單數(shù)字化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，很多人都沒(méi)意識(shí)到自身數(shù)據(jù)誤差很大，在這樣的基礎(chǔ)上想要數(shù)字化成功，幾乎是不可能的。

大數(shù)據(jù)分析里面有一個(gè)很經(jīng)典的詞叫g(shù)arbage in、garbage out，這里面如果沒(méi)有那種決心幫助行業(yè)把事情做好的公司，真正落實(shí)這些事情，取得進(jìn)展就會(huì)很難。

所以我的想法是，很多行業(yè)機(jī)會(huì)是一直在的，只是要真正扎下去，把事情真正實(shí)現(xiàn)好，這反而是一個(gè)非常難的過(guò)程。

投中網(wǎng)：高科技產(chǎn)品在早期市場(chǎng)和主流市場(chǎng)之間存在著一條巨大的鴻溝，能否順利跨越鴻溝并進(jìn)入主流市場(chǎng)，是企業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。眾多AI公司如何才能將多種場(chǎng)景下不同的需求真正轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，并快速實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地？

林元慶：關(guān)鍵在于要在行業(yè)扎進(jìn)去，理解行業(yè)場(chǎng)景，也理解什么樣的數(shù)字化和智能化的頂層設(shè)計(jì)才能真正幫到行業(yè)，反而不是用戶一提需求就直接立項(xiàng)，單單線性地執(zhí)行項(xiàng)目制的落地，這反而會(huì)非常碎片化，后續(xù)更會(huì)寸步難行，且容易深陷局中而不自知。

我們的做法就是先非常仔細(xì)地梳理清楚行業(yè)的頂層設(shè)計(jì)和架構(gòu)，過(guò)程中也遇到過(guò)很多困難，比如技術(shù)研發(fā)延遲，或者突然發(fā)現(xiàn)成本高居不下，這些都會(huì)帶來(lái)不同程度的挫折感，有創(chuàng)業(yè)者甚至都會(huì)直接放棄，所以也只有在把終極態(tài)思考透徹的情況下，才能真正堅(jiān)持下去。

有很多創(chuàng)業(yè)公司都把自己定位成一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，這就意味著你要研發(fā)出很多場(chǎng)景都可以通用的技術(shù)，這樣就可以有一個(gè)平臺(tái)可以更好地生產(chǎn)模型，我們還是更想在有底層復(fù)用的基礎(chǔ)之上，做好各個(gè)行業(yè)落地解決方案。

投中網(wǎng)：如果站在To B的角度，GPT之后的AI 2.0時(shí)代，又會(huì)對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來(lái)哪些新的影響？

林元慶：ChatGPT給我?guī)?lái)了兩點(diǎn)觸動(dòng)，第一，大模型通過(guò)海量的自學(xué)習(xí)，使得自己能給自己標(biāo)注很多的數(shù)據(jù)，積累起非常海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，之后再去訓(xùn)練大模型，這是之后發(fā)展的大趨勢(shì)；

大模型的能力非常強(qiáng)，等到物理世界里面物體的互動(dòng)等每一幀的動(dòng)作，都需要大模型去model，比如現(xiàn)在的transformer的framework，這些是非常好的framework來(lái)做這件事情，這是ChatGPT給我非常強(qiáng)的inspiration，這是個(gè)大方向。

第二則是，AI需要漸漸地能幫人類提供整體解決方案，比如找信息就可以把我想找的信息，自動(dòng)幫我總結(jié)好呈現(xiàn)給我，這是非常強(qiáng)的整體解決方案，此后線上越來(lái)越智能，線上線下應(yīng)該一體化，企業(yè)也應(yīng)該提供線上線下一體化的整體解決方案。

因此，一個(gè)從技術(shù)層面，要利用大模型的技術(shù)很好地model這個(gè)世界，ChatGPT作為語(yǔ)言模型已經(jīng)展示了自身能力；另外一個(gè)，數(shù)據(jù)越多，AI能力越強(qiáng)，線上線下打通的整體方案，在飛輪效應(yīng)下就變成了重要趨勢(shì)。

投中網(wǎng)：之前周鴻祎公開(kāi)也表示，盡管 GPT 還有很多缺點(diǎn)，但是我們國(guó)家一定不容錯(cuò)過(guò)，因?yàn)檫@不僅是一個(gè)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，還是一個(gè)國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力，所以不發(fā)展才是最大的不安全，您是如何看待的？

林元慶：過(guò)去二十多年，互聯(lián)網(wǎng)大趨勢(shì)已經(jīng)是眾所周知，畢竟互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于整個(gè)社會(huì)效率的提升確實(shí)有目共睹，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)本身也是技術(shù)創(chuàng)業(yè)，但可以因?yàn)殡y而不做么？答案顯而易見(jiàn)。

AI對(duì)于技術(shù)要求更高，創(chuàng)業(yè)可能也更難，但AI浪潮才是剛剛開(kāi)始，可能會(huì)持續(xù)30年、40年甚至更長(zhǎng)時(shí)間，這樣難而正確的事就應(yīng)該堅(jiān)持。當(dāng)下國(guó)內(nèi)是有能力的，如果沒(méi)有能力另當(dāng)別論，但在有能力的時(shí)候，還是要順應(yīng)趨勢(shì)，當(dāng)仁不讓。

投中網(wǎng)：最后，一個(gè)老生常談的話題，OpenAI剛發(fā)的論文預(yù)言80%美國(guó)人的工作都會(huì)受到AI的影響。高盛也預(yù)測(cè)，生成式AI會(huì)使全球3億個(gè)工作崗位實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并且美國(guó)7%的工作崗位將被AI取代，你又怎么看待這樣的觀點(diǎn)？為什么？

林元慶：社會(huì)發(fā)展到這個(gè)階段，隨著某些技術(shù)的爆發(fā)性發(fā)展，確實(shí)可能有很多工作崗位在不斷變化，但人也是會(huì)適應(yīng)時(shí)代的。有些工作確實(shí)會(huì)被替代掉，但人總是能找到非常有意義的事情去做。

此前幾次的工業(yè)革命也帶來(lái)了工作崗位不同的替代，但確實(shí)技術(shù)讓社會(huì)往前發(fā)展，且變得更加高效。

總體而言，技術(shù)還是在服務(wù)人類，技術(shù)固然越來(lái)越智能，確實(shí)也會(huì)把我們服務(wù)得更好，大家的生活水平還是變得越來(lái)越好了，只要把AI當(dāng)做人的輔助工具，生活就會(huì)越來(lái)越高效。