胡峻玲：我觉得工作几年后出来创业的创始人为多。因为人工智能创业需要大量的知识积累，一般必须是博士。也有博士一毕业就创业的，比如说去年卖给Salesforce的 MetaMind，它的创始人的Richard Socher (吴恩达的学生)博士刚毕业就办公司，这样的情况比较少，更多的是一些在谷歌、Facebook 工作过几年的工程师出来创业。小公司的优点是在某个特定的领域中，集中精力在一个切入点上，取得突破进展。小公司发展速度比大公司要快很多，atv，所以小公司总会有机会的。

机器之心：请谈谈您对人工智能创业的理解。

胡峻玲：人工智能的创业者主要是人工智能领域的人，不过我看到一些不是人工智能行业的人也在做。但是涉及到深度和精度的时候，他必须要理解人工智能的尺度——哪些些是人工智能能做的，哪些是人工智能不能做的。比如说，有人希望能用人工智能来简单处理一些大型文本，那么人工智能能处理到多好，能够拿到怎么样的数据内容，能够分析出怎么样的结果出来，这些都涉及到一些根本性的AI技术。

我以前给一个网络安全公司做过顾问，他们当时没有数据科学家，也苦于没有真正的人工智能技术。最近他们招募了一个数据科学家，进步得非常快。所以任何一个 AI 公司必须有懂AI的人在里面。而且我个人认为最好要有好几个非常懂技术的人。这是区分 AI 公司和其它公司的一个根本途径，也是它的一个门槛。

我个人认为AI 公司的另外一个特质是数据为主。这个数据可以是来自其他公司的数据，开奖，也可以是自己的数据。我个人认为，如果能拿到自己的数据是一个巨大的优势。

机器之心：刚才您谈到数据这一块，现在有很多公司主要还是依赖大数据。您觉得随着研究不断取得进展和突破，公司对于数据的依赖是否会不断减小？

胡峻玲：我个人认为，未来的方向是所有公司都会涉及大量的数据。传统的方法是在小型数据上去突破技术、突破算法。但是过去 10 年已经证明这个方法并不实用，最实用的方法还是通过收集大量的数据，然后采用大数据方法来分析。需要大量数据的小公司的出口在于可以拿到很多公共数据，比如说卫星成像的数据。现在有一个创业公司用的就是公共的卫星成像数据集来分析停车场的停车量，从而了解人们购物的模式（pattern）。

因此小公司必须要有足够的创造性去发现有哪些公共领域的数据可以为自己所用，比如说政府公开的那些卫生数据、人口数据等统计数据。我个人认为，数据的收集是人工智能创业公司的一个必要技能。另外它们当然也可以和大公司合作，到大公司内部去拿数据，这是一个切入点。我认为现在已经到了一个离不开数据的时代了。

机器之心：中国国内的产业界、投资界和大众都对人工智能有一种很强的热度，您如何看待现在国内的人工智能行业的发展？

胡峻玲：我非常高兴看到国内人工智能的发展非常迅猛，而且其实国内现在有很多从谷歌、Facebook等大公司回去的创业者，他们手中有着目前最前沿的人工智能技术。而且从人工智能大会和国际学术会议上来看，从中国学者的论文投放和录取量已经接近美国，也就是说国内在这方面已经算是数一数二的了。这说明中国在人工智能领域有非常大的机遇。

机器之心：除了这个机遇之外，是否还存在一些挑战？

胡峻玲：我个人认为存在的挑战是技术的交流和开放。湾区硅谷有一个优点，我可以把不同公司的人请到一起，互相讲他们的技术。硅谷还有一个优势是这些人聚集在距离很近的地方。谷歌就在我们这个城市边上，旁边就是 Facebook，然后再左边就是苹果。如果我举办一个活动，活动参与者中可能就会有来自这 3 个大公司的员工，他们也可以互相交流，也可以和讲演者交流。所以大家对于哪个公司做了哪些事情都非常了解，这是硅谷的一个特色。

我想如果能在中国能创造硅谷这样的氛围的话，也会有助于中国人工智能的发展。

机器之心：最后，您觉得机器之心和 AI Frontiers 有哪些契合的地方？