投资AI不是“追风口”，关键在于场景落地

9月8日，未来科学大奖科学委员会在北京公布2018年未来科学大奖获奖人名单。此次分别设有“生命科学奖”、“物质科学奖”、“数学与计算机科学奖”等奖项。

其中，李家洋、袁隆平、张启发因系统性地研究水稻特定性状的分子机制和采用新技术选育高产优质水稻新品种中的开创性贡献摘得“生命科学奖”；马大为、冯小明、周其林在发明新催化剂和新反应方面作出创造性贡献，为合成有机分子，特别是药物分子提供了新途径，因此获得“物质科学奖”；林本坚因开拓浸润式微影系统方法，持续扩展纳米级集成电路制造，将摩尔定律延伸多代取得的成就荣膺“数学与计算机科学奖”。

会议期间，包括真格基金、金沙江创投、以及北极光风险投资基金在内的捐赠人就人工智能落地问题、科研与工业生态关系问题等进行讨论。

AI更重要的是落地场景问题

在谈到人工智能技术应用落地这一问题时，担任生命科学奖捐赠人的金沙江创投董事总经理丁健表示，金沙江早于五六年前即开始关注人工智能领域，他表示，目前行业问题出在将人工智能过于简单化、泡沫化，“这个行业需要冷却。”

丁健用2000年左右互联网火爆时的情形作类比——那时，随便一家公司贴上“.com”的标签，估值就翻五六倍，如今很多创业公司随便贴“人工智能”标签的举止也是大行其道，反而真正钻研技术的公司不受重视。丁健表示，当资金被吸引到完全不可能成功、或者被过高估值的公司内时，投资人最终拿不到回报，将对行业造成很大打击。“因此，人工智能行业需要冷静下来，包括投资人、创业者，去钻研AI在每个行业真正的应用点在哪里，而不是一味追求风口。”

例如金沙江所投的无人零售行业，丁健称，技术落地场景非常重要——具备自身技术特色、区别于其他竞争者、构筑竞争壁垒，“这些才是创业者更该思考的。怀着找到爆点的心态创业是不可取的。”

此外，丁健很喜欢用“引擎”一词来比如人工智能技术，在他看来，引擎虽然很重要，但若缺少了汽车作为载体，引擎是发挥不了作用的。所以在回答人工智能这架引擎到底是不是泡沫这个问题时，丁健表示“既是又不是”，“因为引擎还远远未被使用起来，根本看不出他所能够发挥的程度，现在更应关注的，是AI行业未来的深刻变化。”

前沿技术人才的生态流动

“物质科学奖”捐赠人、北极光风险投资基金董事兼总经理邓锋在谈到科技新生态的人才“核心”话题时表示，在学术界与工业界之间存在一面透明的、看不见、但很厚的围墙，或者说一堵墙，怎样打破这个墙非常重要。他建议，科学家应该与工业界进行非常频繁、自由、充分的交流与流动。

正如业内一条共识——学术界胜在科研技术，工业界胜在海量数据。邓锋表示，学校实验的数据量是达不到工业环境下所产生的规模与数量的，不论是存储或数据。但另一方面，邓锋表示，科学家在做研究时，不可太功利化——如何变现、如何赚钱；但同时，如今做科研已然不是产学研的顺序，而应该从一开始就将研究的问题与工业界结合起来，否则就是闭门造车。

因此，邓锋表示，科研人员在工业界待一段时间、再回研究室、再过工业环境，进行自由流动，更利于其科研进展。徐小平对这一观点表示了认可。

普林斯顿大学教授、美国工程院院士、未来论坛科学家委员会委员李凯用另一种方式赞同称：美国很多科研院校允许教授每周到公司内担任咨询顾问，国内便没有这类案例；另外，如果外出参到工业界公司运作，院校可为其停职留薪两年。科研人员去过工业界之后，会对市场趋势产生“感觉”，再回到实验室之后，未必就是做产品了——而是基于真实接触过的趋势与项目来培养人才。