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  • 李开复:我在硅谷看到的最前沿科技趋势

    发布:长沙网络营销培训      来源:达内新闻      时间:2016-04-21

  • 15天,100人,2016年新年伊始,李开复亲自带队奔赴硅谷。

    26位鼎鼎大佬,DST米尔纳、Google皮猜、雅虎杨致远、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……

    18家时下最富盛名企业,苹果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……

    科技创新圣地硅谷有哪些趋势正在发生?什么样的科技会在下一阶段席卷全球、改变世界?通过投资奠定了当下互联网格局的DST创始合伙人米尔纳如何找“百亿美元公司”创始人?安卓之父Andy Rubin正如何重复他的安卓奇迹?Google升级Alphabet背后怎样的雄心抱负?

    近日,在中国“硅谷”中关村,李开复向新浪科技分享了他的新年“硅谷见闻”。这些见闻包括他对当前中国创业者的思考和建议、硅谷最前沿的科技、正在发生的科技趋势、结合谷歌的战略可以预见的未来,以及对于今年火 当中的VR和AR的思考。

    以下为李开复口述实录的整理:

    1、机器人

    先讲一些比较吸引眼球的东西吧。我觉得在每个会议上都有一些有趣的讨论。比如跟Andy Rubin(Android之父)的讨论就非常有意思,他做的公司叫Playground Global,其实《华尔街日报》上已经报道了很多。见到他的那天,我们正好看到了那个Boston Dynamics(谷歌旗下军用大型机器人公司波士顿动力)的那只机器狗。

    这只机器狗很好操作,我也玩了一下。说起来还挺有缘分的,因为Boston Dynamics的创始人Marc Raibert,之前是CMU(新浪科技注:卡内基梅隆大学,李开复母校)的教授,我是学生的时候,他的办公室就在我隔壁。那个时候他在CMU做的项目是一个会单脚跳,然后跳一分钟都不会摔倒的机器人。不过那个时候,如果你拿着棍子轻 轻一碰,它就会倒了。而且当时还有一捆很粗很长的线,连接在电脑上,这就是最早的情形。

    前几天刷屏的那个怎么踹都不会倒的机器狗和机器人,其实已经迭代进步了很多。当时Marc Raibert创立Boston Dynamics,并且获得了美国国防部的研究经费,专门做机器人研究。从一只脚做到四只脚,再做回两只脚,每一步推进都很不容易,所以已经花了美国国防部可能接近上亿美元的经费了。然后,谷歌看上了它就把Boston Dynamics买进来了,买进来以后谷歌就没有让它再拿国防部的钱。

    当时买Marc Raibert的Boston Dynamics的决策者就是Andy Rubin。因为Andy Rubin做了Android之后,Google希望把Android和Chrome并起来,由Sundar Pichai(谷歌CEO皮猜)接替他的管理。然后创造了GoogleX,就把Andy Rubin请到Google X去里面做机器人,因为他自己爱好一直是机器人。而且Android本身也是手机机器人。我们和Andy Rubin交流那天,刚好Marc Raibert带着机器狗来拜访Andy Rubin,所以我们见到了。这是关于Google机器狗和机器人我所知道的。

    2、机器人平台

    李开复:我在硅谷看到的最前沿科技趋势

    Andy Rubin后来离开了Google X,创立了一个叫Playground Global的公司。简单来说,他的公司就是希望做一个机器人版的安卓平台。那我们如果以手机来参照的话,大概在十年前,你如果要开一个手机公司可能要花一两亿美金做研发,才能把手机做出来,但是现在你可能花一百万美金就 能做出来了。因为你可以有各种代工,有标准模块,然后软件用安卓,还有其他。如果你不要什么特色,你就是要搞一个手机出来。那现在来说,创造手机这个的硬件的成本已经被降低了一百倍,然后就普及了。所以你看现在乐 视为代表的互联网手机厂商全都跑出来了。当然,小米创业的时候做手机还是挺贵的,不过在此之后就越来越便宜。

    同样的,Andy Rubin也认为说,如果机器人要普及这一天也必然发生,那他做的事情就是希望降低机器人创业模块之类门槛。比如安卓提供了智能手机的模块,让一个开发手机的,从手机硬件,一直到软件都变得容易,而且成本降低,让更多人 来了,这一下才能真正让更多人围绕手机进行创业,要不然创业门槛太高了。

    Andy Rubin现在认为机器人也差不多在十年前智能手机状态下,所以做一个机器人平台,让更多的人来做机器人的创业,这会是一个改变世界的事情,也是他从孩童时代的一个梦想。所以Playground Global就是一个Android for robot,但是它不只是那种会走路的机器人。如果你要做一个简单的工业机器人,或者是一个像IFA的那个扫地的机器人,都是可以的。从机器人模块的角度来看,机器人基本就是一大堆传感器,组合起来,然后有学习训练和控制, 它能够动——动手、动脚、动它的爪子之类的。此后再有其他部分里加入系统、输入和识别之类。

    这就是Andy Rubin跟我们分享的他的梦想。他的模式其实跟创新工场的初期非常相似,基本上是由一个孵化器来深度参与一些项目,然后把其中挖掘到的有价值的模块拿来标准化。接着再把好的项目拆分出去,作为独立的公司发展。

    当然他也和我们讨论,在中国有没有机会来做一个Playground,他已经拿了一些中国的投资,媒体有报道。至于未来是否会和创新工场合作,我们现在还不方便说。总之,我们很佩服他的远见,但他要做的东西,因为加了硬件,复 度会变大很多,这个可能会是一个挑战。

    而且就我看来,他的这次创业,跟小米在一定程度上有点类似。不是说他做的产品类似,而是做这个东西需要有一种巨大的能量,需要有一个创始人,可以无限地吸入资金、然后投资,接着来打造别人认为很难的事情。所以在 方面,我觉得雷军跟他有很相似的地方。因为他也有大批鼎鼎有名的投资人,而且投入非常巨大,估值又巨高,又是做的一个特别长远、困难度很大、风险很高的设计。

    另外一个很有趣的事情,也有一点讽刺的意味在里边。Andy Rubin现在的办公室在Fry’s Electronics,这是硅谷极客多年买零件的地方,和中关村差不多,不过Fry’s Electronics就是一个统一的大卖场,只此一家。比较早的时候,像我们这些极客到了周末就会去那边看,有什么便宜的PC板,然后可以买回家拼凑,或者家里的硬盘没有了,去那边看有没有打折,总之就是各种电子元器件的批发市 。

    但是后来因为电子商务,大家买东西就不去卖场了,所以Fry’s electronics就卖掉了一半的楼层给Andy Rubin。他也跟我们说了下他的“野心”,他说Fry’s Electronics一定是要倒闭的,我现在就拿他楼层的一半,然后等着它倒闭,它倒一层我拿一层。

    所以Andy Rubin还是蛮有意思的,有一些收获是:在最前沿的领域里面,在机器人和智能硬件的这个领域里,我们怎么去重复安卓的奇迹。

    3、人工智能

    另一个很有趣的现象,是做深度学习的人工智能博士生,现在一毕业就能拿到200到300万美金的年收入的offer,这是有史以来没有发生过的。当然我觉得硅谷的公司都在追捧这个方向,而且基本是四大名校:斯坦福、MIT、CMU、伯克 利。以前这些学校的博士生在硅谷都可以拿到高薪,但是从来没有到250万美元/年的薪资水平。

    这为什么会发生呢?第一,是因为真正懂深度学习的人现在还不是很多,所以供需不平衡。

    第二,是因为很值。Google拿到这样的人,他就可以马上用他赚一百倍的钱。因为你只要把这样的一个人用在某个领域,比如说,假设谷歌要用他手上的现金做最聪明的二级市场的财务投资,这一个人一年就赚出一百倍来,所以 事毫无疑问是划算的。

    第三,是因为涉及竞争。Google会很不希望这样的人落入他的竞争对手怀中。因为Google有这样一个领先的优势,但如果这个人去了Facebook、微软,马上就会给后两家机会。所以现在是一个关于人才的战争。对于这一批一年可能少于 50个的博士毕业生,这三大公司:Google、Facebook和微软,都在用不合理的价钱去挖。

    这个给了我两个启示。一方面是遗憾自己生太早了,我就在这个领域,但是那时候没有公司这样来挖我们。另一方面是类似的人才战争,可能也会在中国发生。

    中国的大学恐怕没有这样的50个博士,但是我们这边有几所“大学”里毕业的,也是跟硅谷一样的。这几所“大学”的名字叫做腾讯、百度和阿里巴巴。所以这些人未来会不会因为数据的诱惑,或者对公司的忠诚留下来做点事情 呢?还是这几家公司之间互挖,可能会成为很有趣的事。

    因为我自己是做这方面的,所以我觉得深度学习虽然很厉害,但是没那么了不起。你让一个聪明的人学两年,他也可以有这个价值。所以这也就是说,我们是不是应该来帮助培训一千个中国的深度学习专家,这些都是很有趣的 论。

    然后我也问了他们,你们这样拼命的竞争,再过两三年,中国学这些东西也不难,中国数据也比你们多,你们这套公开了,中国在这个领域的人才可能会比美国多。

    因为在中国,百度、腾讯、新浪微博等等的数据量也非常大,如果在中国也有250万美金的年薪诱惑,中国人会更疯狂地冲向这个领域。所以我相信这个领域最后应该也是一个中美领跑的状态,虽然现在中国是远远落后美国,毕 美国有斯坦福、伯克利,CMU、MIT出来的人,而且是不断流动。但对于中国来说,这批人可能就在百度、腾讯和阿里。现在百度、腾讯和阿里自己hold得住这些人,但是长期来说他们也不可能永远hold住。而且长期来说,小米、奇虎 360也都会有这样的人,所以这会是一个很有趣的业界竞争的状态。

    于此相关的,领英的霍夫曼提到马斯克和彼得-蒂尔他们成立了一个开源平台Open AI。这个Open AI成立主要是为了防止Google、Facebook和微软这样的大公司形成垄断,你们有那么多计算机,那么有钱,又把最优秀的人全挖进去了,所以我们就要搞一个开放式的开源平台,来确保这个东西能够被更多的人快速学习掌握掉。所以 是一个很有趣的事情,硅谷考虑得很超前。

    4、VR和AR

    整体来说,关于VR各AR,主要感受主要有这么几点。

    先那VR来说,对于这个领域的发展,有一批人是非常乐观的,另外一批人则认为我们还早了一个cycle——就是说现在还在摸索状态,因为内容不够多、体验不够好、太贵,然后还要连一个PC,拉一根线,可能真的还在一个玩家的 代。

    就创新工场来说,我们也综合了一些意见。我们的看法是,VR长远来讲对社会的影响应该是特别巨大的,而且随着摩尔定律等作用,它应该会越做越炫,越做越不头昏,越做越没有线,越做越轻,越做越小。最终变成一个,也许 不是眼镜,但是是某一种模式,让你不知不觉就把它融入到你的生活里面去了,这一天是绝对会到来的,会是一个巨大的产业,会改变所有的事情。

    但是具体方面,我们可能会稍微保守一点。我们可能对这种五到十年的未来,抱有一个很乐观的期待。但是对于他到底能不能在一两年之内,Oculus也好,HTC的产品也好,他们在一两年之内能不能打破一个玩家的领域,能不能达 普及的状态,我们可能还是抱一个观看和怀疑的态度。

    当然我觉得从投资的角度,现在看到好公司就得投了,因为你不能进入cycle才投,只是说我们如果对它期望值很高,说它要颠覆什么的话,我们还有一点时间。

    还有就是从应用层面来说,VR我自己以前在SGI做过,做3D的东西。所以我个人对于VR的看法是,它的第一个突破一定是在娱乐方面。因为我们讲了那么多3D的东西,都还没有被验证,而且人们对3D的需求基本上只有在娱乐内容相关 领域得到了验证,所以基本上就是看电影更爽、玩游戏更爽、然后越做越逼真,大概是这样一个状态。有点像电影业和游戏业的一个延伸,但需要说明的是,这个延伸是一个巨大的延伸。

    AR来讲,它是可以有不同领域的应用。AR可以用在教育方面、辅助方面、服务方面等等。AR的应用是能够直接被证明价值的,而不只是让娱乐感更爽更强,可以在一些领域挖掘出一些垂直性的应用,这是大家的一个达成的认知。

    中国在AR和VR方面的机会,我觉得可能会跟屌丝群体和性价比用户相关,可以再观察一段时间。这个领域竞争的门槛会相对比较低,但到底能不能快速发展,可能还要一点时间。

    5、谷歌的野心

    此外还去了Google见了Sundar Pichai(GoogleCEO皮猜),斯坦福人工智能方面的教授李菲菲,以及领英的创始人霍夫曼。与他们谈论的主题都是人工智能相关的,具体的就不一一说了,可以把我的总结分享一下。

    去年Google调整成Alphabet,其实我们也知道他们为什么这么做,但这次去了就更加深刻地了解了。基本上,Google想要做一个“机器大脑”出来,这个“大脑”具体来讲,它其实是下列几件事情的结合体。

    第一,你要有特别大的数据量,而且这个数据量最好不是公开的,是你私有的,而且是可以不断地更新、增加的。因为你要没有这个东西,你就没有竞争优势。

    第二,你要有特别巨大的机器平台,能够在上面运作、学习、迭代,让你的“大脑”越来越聪明,而且用这个数据能越做越好。

    第三,你需要一批特别棒的深度学习或者机器学习的专家,他们知道怎么去弄海量的服务器和海量的数据,从里面把数据变成一种认知和知识,以及能做的事情。

    一旦有这三件东西之后,你是可以应用到其他领域的。用在搜索上,就是一个搜索排序——这个“大脑”能把世界全部索引了,然后你搜什么我就能告诉你,做一个最好的排序。用在生活领域,就是一个Google Now,可以告诉你今天要去什么地方吃饭,你最好搭地铁去,然后路上可以买花,提醒你老婆生日快到了,实际上是把这些东西都结合起来了。用在广告领域,就是怎样投放一个广告能让你赚更多钱。

    而且之前我们这些IT人总是想着如何用IT让生活更美好,往往忽略了这套数据为什么不能用在基因排序?为什么不可以用在生物科技、制药、健康领域?或者是你可以想象的所有领域,因为一旦你有了这个巨大的数据,你的价值就 大了。

    于是你可以看到,Google从Genentech(美国基因泰克公司)挖了CEO,来做Alphabet里面的医药公司的CEO,所以Google的野心是非常清晰的。他用搜索和广告来塑造了一个巨大的“大脑”,这个“大脑”让聪明的工程师来调整,用巨大的数据 学习,加上巨大的计算量来不断地迭代。然后把这三者配到一起,找一个领域的新数据进来,比如说我们要学癌症的治疗,假如能够有一个什么库——某个国家的所有人的一种基因、癌症病例,然后让数据滚起来,你还跟医院 合起来,有一个回馈的途径,知道是否有效,不断去追踪,实时迭代,可能就会掌握癌症治疗的方法。

    所以Google的方向,或者Alphabet的方向就是不断地找新领域,找一个该领域内的领军人物,拥有相关的大数据,再配几个机器学习专家,给他们一大堆机器用来计算,就能产生价值了。这会在任何领域都攻无不克。帮年轻人找对象 、吃什么、推测所有的事情,甚至军事,都没有问题。

    归结起来,Alphabet的野心就是成为一个无所不为,用“大脑”来驱动并颠覆传统行业的一个公司。他们一定有很多内部的方法来分析,接下来开展哪个领域,是医学、建筑、房地产、金融还是二级市场之类的。

    举个例子,Alphabet做一个银行相关的应用,来分析你的信用和风险能力。你找银行借一千万,如果只看银行内部资料,那么银行只知道你在这里存了五百万、在新浪科技上班等信息,但如果我有另外一个爬虫,能把你的其他数据 都爬来,比如你还在美国高盛藏了两千万、在开曼群岛买了一栋房子,咚咚咚,“大脑”就会告诉你可以借钱给他。

    所以Alphabet这么一来,可能就会成为世界上最伟大,同时也是最可怕的公司。当然我觉得有这个野心的公司其实很多,但是Alphabet应该是最有基础把它做好的公司。

    于是这也就引发了几个很重要的问题。第一个问题,有这么大数据量的公司,他应该如何付出社会责任,实现自我管制?不作恶是一个问题。不伤害人类、伤害用户是另一个问题。所以Google设立了一个道德委员会专门用来审核他 人工智能方面的一些发展。

    与此相关的是,当这个超级人工智能出来以后,它是真的帮助人,还是会毁灭人的?这个话题我在CMU的毕业典礼上专门做过演讲,谈到我们作为计算机科学家的责任感。


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