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人工智能企业创立初期的高风险、长周期、高成长性，决定了其离不开天使投资的服务和扶持。为了契合人工智能行业的发展特性，应该有更多的科技型、技术型天使投资人出现，为人工智能创业者提供更有附加值的服务，包括商业模式摸索、技术指导和判断、人才队伍构建、人脉资源积累等，进而搭建一个良性的天使投资生态系统。

2001年史蒂文·斯皮尔伯格执导的科幻电影《人工智能》上映，让社会对赋予机器人情感后带来的道德伦理问题展开深思。15年后的今天，人工智能（AI）虽然尚未发展到电影里描述的科技程度，但是已经以更积极的形象、更丰富的内涵、更多元化的应用存在于日常的工作生活中。

毫无疑问，过去两年，在产业资本的助推下，人工智能——这个诞生已有60年的词汇站在了“风口”上，包括Google、Facebook、IBM在内的产业巨头在该领域都加快布局的步伐。不久前，白宫发布了《国家人工智能研究与发展策略规划》，人工智能这把火“烧”到了美国国家战略层面。在最近闭幕的第三届世界互联网大会上，人工智能更是一个高频词、关键词。

“我个人认为，人工智能领域是中国达到世界级水平的一个重大机会。”30年前就涉足人工智能，后来又专注天使投资的创新工场董事长兼首席执行官李开复日前在京接受上海证券报记者独家专访时指出。

确实，最新发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》显示，中国在人工智能这股浪潮中表现抢眼，相关领域投资达到146笔，融资规模超过26亿美元，企业数量和专利数量仅次于美国。

人工智能企业创立初期的高风险、长周期、高成长性，决定了其离不开天使投资的服务和扶持。李开复呼吁，为了契合人工智能行业的发展特性，希望有更多的科技型、技术型天使投资人出现，为人工智能创业者提供更有附加值的服务，包括商业模式摸索、技术指导和判断、人才队伍构建、人脉资源积累等，进而搭建一个良性的天使投资生态系统。

AI是中国达到世界级别水平的重大机会

上海证券报：近几年，人工智能已成为投资的“新风口”。您在之前的演讲中也提到，人工智能将给社会带来经济效益几何级的提升。您如何看待这一行业，这个论断基于什么分析？

李开复：目前，人工智能是最重要、最具爆发性增长的领域。我认为人工智能可以分为两种：

一种是利用大数据的公式，将已有数据经过计算机做出更精准的分类、推荐与预测，并直接产生经济价值。

这种人工智能可以取代不用深度思考的工作，比如当人工智能识别人脸的能力超过人类时，保安的工作就被取代了；当人工智能能够听懂语音时，客服和电话销售的工作就没有了。当人工智能在一个封闭的领域时，它能颠覆各种人类现在的生活方式，人类工作中的重复性、无创新性的工序与工作量将被取代。这其中产生的经济价值就是大数据人工智能最大的机会。

实际上，人工智能已经广泛应用在我们的日常生活中。电商购物时网站推荐给顾客可能感兴趣的产品、搜索引擎浏览到的前几条网页、新闻客户端推送的新闻内容，这些都是人工智能判断出来的，但它们都还停留在传统互联网的应用上。

目前传统的行业尚未被打通，事实上很多传统行业手中有着大量的用户和数据，可以被激活并清晰地评估出来，金融、医疗和教育等领域在未来都有被人工智能彻底变革的可能性。比如通过传统授信方式，银行有3%的坏账率，现在通过人工智能可以降低到2%，一个百分点的下降就意味着巨大的利润提升。诊断病患时，人工智能也许比不了最好的医生，但它的判断比普通医生更加准确。

另一种人工智能更“科幻”。具体来说，包括无人驾驶、机器人，通过计算机模拟人类，能听、能看、能懂、能判断甚至能动。这种人工智能需要较大的资金才能启动，不是特别适合天使投资人参与，并且这些项目需要对技术有一定的了解与判断，在产品和应用方面提供一些参考,提供价值的切入点。真正做成一个项目，比如做一个完整的机器人或者是无人驾驶，需要更长的时间、更庞大的团队，对于一般天使投资人来说具有挑战。

上海证券报：近年来，中国的人工智能领域出现一些技术“大牛”，在应用方面也有所突破，出现一些高成长性的企业。目前来看，中国在发展人工智能领域有哪些优势，前景如何？

李开复：我个人认为，AI领域是中国达到世界级水平的一个重大机会。回顾计算机科技的发展，在个人计算机（PC）时代，中国明显落后于美国，当时出现联想这样的公司已经是奇迹；到了软件时代，坦诚地说，中国落后得更多；到了互联网时代，中国开始逐渐推出自己的品牌，从新浪、搜狐到网易、百度，越做越好；到了移动互联网时代，中国部分专注的领域，如移动APP、社交网络等，不能说全面超越美国，但至少各有千秋，尤其是微信、支付宝都做得比美国好。

如今在全世界AI领域，中国水平很高。创新工场AI工程院副院长王咏刚近日做了一个深度数据分析，2015年华人作者参与的顶尖AI论文占全部顶尖AI论文数量的比例约43%，而十年前这一比重仅为23%。这与10月份美国政府发布的《国家人工智能研究与发展策略规划》报告中揭示的结论一致。无论从哪个角度看，中国人或者说整个华人正在人工智能领域里发挥举足轻重的作用。

比如戴文渊，曾是中国最成功的机器学习系统总设计师，做过百度凤巢的总架构师、华为诺亚方舟实验室主任科学家，他把一些专家拉到自己麾下，创立了第四范式，推动大数据在金融领域更广泛的实践应用。

相比美国，目前中国这一类掌握大数据核心技术的人才还相对稀缺，但成长也很快，因为做AI的门槛正在逐渐降低。我已经看到了一个趋势，即一个聪明的计算机本科毕业生在六个月之内就可以在这个领域产生价值。因此从一个行业发展的速度和规律来看，AI越来越能够平台化和速成化。

同时，中国在人工智能的相关应用、产生商业价值的企业数量方面仍与美国存在差距，但这也是机会所在。中国应该尽快将人工智能技术在各领域尤其是传统领域普及，进行价值呈现。当前，在中国大量传统领域中，人工智能技术应用的前景远大于美国，例如美国的银行常年拥有自身的数据分析系统，已磨合得很好。相比之下，人工智能及大数据技术在中国本土银行能更加迅速地产生价值。此外，中国用户量和巨型城市更多，对人工智能形成了更大的需求空间。

因此，我说AI是中国最大的机会，中国有充分的理由在人工智能时代达到世界领先的地位，因为人才在这里，市场在这里。

天使投资需有更多“附加值”

上海证券报：高科技企业的高风险、长周期、高成长的特性，与股权投资具有天然的契合性。有关统计数据显示，2005年以来全球人工智能领域的融资主要集中在天使轮。如您前面所述，中国在人工智能领域有重大的机遇，那中国的天使投资人的发展现状如何？能否满足这个领域的初期发展需求？

李开复：2009年创新工场刚成立时，国内基本没有机构化的天使投资人。当时早期投资领域，有太多的创业者、太少的“天使”，供给与需求严重不匹配，而且天使投资人给出的条款对年轻创业者不太公平。在这个背景下，创新工场诞生并成为催化剂，在早期创业年代，提供更公开、透明、信息对称的条款。

过去的7年，中国的天使投资成长特别快，并逐渐发展成一股庞大的力量。透过这一平台，我们发现，有非常多的天使投资人在各领域展现出才华、能力，比如阿里出来的人员在商务领域具有优秀的判断力，百度、腾讯出来的在技术领域具备优势。

但坦诚地讲，为数不少的天使投资人的目的在于投钱、赚钱，那么就面临以下几大挑战：

其一，有可能把初创企业的估值做得太高。对于一个初创企业来说，一开始就把估值做得太高未必是好事，将直接影响下一轮融资与走向。

其二，有可能造成劣币驱逐良币。有些创业者看到更高的估值就直奔而去，忽略了那些有附加价值的投资人。反过来，有些天使投资人会觉得估值被炒这么高，真正的附加价值却不被重视，可能索性就不做“天使”了。

其三，创业者拿到过高的估值却没有得到亟需的帮助。这一方面容易造成下一轮融资陷入困难，另一方面因得不到帮助或找不到更好的发展方向，公司容易倒闭。

因此，纯粹做财务投资的个人或机构未必适合做天使投资人，我希望有巨大附加价值的天使投资人数量能够增长。我期待，一个良性的天使投资生态系统应该是这样的：有附加价值、技术、市场和人脉优势的人，做他们擅长做的天使投资；有钱但没有太多经验与附加价值的“富豪天使”们，不妨投这些天使基金，成为有限合伙人(LP)。以美国为例，Angels是美国最著名的一个网上天使社区，有一批专业的天使投资人领投项目，带动有资金的主要做财务投资的“初学者”们跟投，跟投者需要支付一些费用给领投者，如此一来，这种良性生态系统将会走得更好、更远。

上海证券报：您认为在人工智能时代，挖掘创业者潜力、推动创业公司成长方面，一个合格的天使投资人应该怎么做？或者说，何谓上述的“有巨大附加价值”的天使投资人？

李开复：我认为，每一个创业者起初找“天使”，并不只是寻找资金，更多的是需要“天使”在他们初创时给予一些解决问题的办法与对策。创业者可能会存在某方面短板，诸如技术人员不懂销售、市场营销人员不懂产品，他们希望能够弥补这些不足。除此之外，初创者还需要寻找合伙人与同创者，这些人承担着决定公司未来方向与文化的使命，重要性不言而喻。“天使”可以帮初创公司寻找这批人，并根据行业判断、技术方案、市场用户等因素，尽可能地帮其搭建合适的人脉圈。以上所说种种都应是“天使”的职责。

具体到人工智能领域，我希望有更多的科技型、技术型的天使投资公司出现。事实上，越是创业早期越需要技术，如果说创业后期的重点是财务、上市，成长期是发展、扩张与融资，那早期其实最需要技术的判断。比如，2009年我们看好安卓系统，不看好塞班系统，在当时属于“少数派”，但是这一判断确保我们的第一批投资得到良好回报。又如，如今普遍看好的人工智能到底适合运用在银行、医院还是教育？发展无人车还是机器人？机器人到底该家用还是商用？无人驾驶到底适合L1(辅助驾驶阶段)、L2(半无人驾驶阶段)，还是L3(高度无人驾驶阶段)?什么时候会成熟起来？种种问题都需要作出技术判断。可以说，天使投资人不是绝对需要技术，但是相对来说，技术型天使投资公司的数量可以再增加一些。

更具体一点，AI跟过去的移动互联创业有很大不一样：第一，如果只是纯科学家或者纯工程师参与，团队的完整度不够；第二，AI能够使用的前提是足够多的数据量，独特闭环的系统无法保证创业者获取数据；第三，有没有足够多、足够贵的可以储存、计算、分析巨量数据的机器。所以简单来说，AI的创业成本相对较高，更需要懂这个行业的投资者，不然有可能投一个倒一个。

从人才角度，AI要创业成功，应该是两类人的结合。一类人是AI的科学家，他们知道怎么用数据进行预测与分类；另一类人是懂行业、懂商务的面向企业的销售。之所以要后一类的人，是因为大部分AI的解决方案是卖给企业的，比如医疗解决方案卖给医院，金融解决方案的销售对象是银行、保险公司、券商,并非直接卖给个人消费者，所以要会做B2B的分析。

两类人都很稀缺，同时兼具两种特质更是难上加难，因此合格的天使投资人需要去“牵线搭桥”，“撮合”双方。当然最初始、最重要的是先找AI科学家，他们对产品有一定的理解，才能打造出一个AI，之后再找一个面向企业的销售做科学家的初始搭档。目前，很多业务都是按照这种方向发展的。

真正做到了这些的天使投资人，可以被称为真材实料、蕴含巨大附加价值。同时，我想对创业者呼吁，当你找第一笔投资的时候，千万不要只看金额和估值，更多的是要看投资背后能帮上你的附加值。创业失败概率很大，如果有人能帮你把成功的概率从5%提高到20%，或者将产品的周期从一年压缩到半年，又或是扩充创业团队，他才真正有价值。