接下来的决策，比如，智能驾驶就是希望把各种类似技术真正到行业的实际应用中去落地的，这应该讲还是在发展当中。所以从机会的角度来讲，我们觉得技术其实已经能够解锁很多需求了，只不过是一开始一些机会可能会在 toB。一些创业企业也还没有能够放下身段来去理解每一个行业的深度需求：它的流程是怎么样的，能解决什么样的问题，如何把产品真正做到企业流程里面来？某种意义上这跟过去是一样的，需要一个行业一个行业做下去，这个时间可能长一些。

　　朱天宇：到底哪个是最大的机会。作为早期投资者我觉得我们应该用更长的时间尺度来看未来。甚至我们提到第一次产业革命，第二次产业革命，到底什么因素深刻的改变了整个社会的经济的面貌？实际上第三次产业革命它对GDP的影响比例是小于10%的，回顾第一次、第二次产业革命，它们对实体经济的GDP影响比例是在超过30%以上的。从这个角度来看，我感觉与AI 趋势交织的另外一个可能性因素是跟能源相关的：最有可能触达的机会未来是自治机器，包含车、机器以及任何辅助设备，它有能源的支持，有自己的感知思考能力，能够帮你做很多的事情。这些东西它会重新改变我们的实体世界。

　　但是这些需要努力去实现认知、感知、决策，跟它交织的还需要一个能源方面的一个很大的提升。未来要衡量一个空间的智能化程度，其实有一个可能很重要的指标是，这个空间里 感应器的密度，感应器的能源连续性能不能支持感应器连续工作？所以，支持我们改变世界因素除了人工智能之外还有别的，这两年这方面需要做一些事情。

　　纪顺友：我们看了很多创业团队，现在普遍存在一个现象，就是在做项目而不是做产品，这不是很健康的状态，我们希望看到创业团队能选择可以标准化、产品化的业务，这样对长远竞争力更有帮助。另一方面，我们也担心我们自己的同行把估值推高，尤其一些还没在市场站稳脚的项目，就已经是独角兽了，我们觉得这样不是好事。

　　黄明明：我就直接回答问题，我认为人工智能最先产生价值的一定是在自动驾驶领域。Uber 最多解决的是汽车领域变革的上半场，下半场一定是自动驾驶。我们做过多次的模型演算，不管是Uber 的模型还是滴滴的模型，如果在成本项目上不能去掉司机成本，坦率来讲，我看不到它未来5-10年可以大规模盈利的前景。我相信这两年对于这两家公司来说是很辛苦的，当然它们采取的规则不一样，Uber在四五年前就已经几乎挖完了国际上自动驾驶实验室大部分优秀的科学家和专家。

　　同时我觉得自动驾驶公司非常符合我们寻找AI领域有前景的公司的要求：第一，它能够自己不停地产生数据输出；第二，这样的数据现有场景无法生成。所以这也说明了谷歌也好、百度也好，它们走自动驾驶这条路走不通，因为他们没有驾驶这个车的场景。如果没有产生数据的场景，就没有新机会。

　　李竹：我同意在智能出行方面会有大机会，更确切地来说我认为是智能车，智能车领域实际上窗口开启大概也有一年时间了，其实汽车是非常大的也很传统的行业。我觉得智能车领域在未来5年之内能产生比较好的机会。

　　第二我比较看好的是跟医疗健康相关的，一个是替代大夫的；另外就是增强人本身的能力，可能会有胶囊机器人、细胞计算机等等。我们今天没有看到这样的项目我觉得特别遗憾，但是我认为需要一些具有创新精神的人来做这件事情。

　　第三我特别看好智能硬件：延伸人的智能硬件、让人跟数据智能交互的硬件。我觉得中国的公司在这方面有非常强大的能力的，因为中国人敢于试错。所以我觉得未来三星、索尼这样的公司会出现在中国，现在技术创新是没有国界的，我看好中国未来3、5年会出现这样一批公司，在下一个时代中国有非常大的机会。

　　有泡沫，但是是好事：伟大的公司正在泡沫下悄悄发展

　　雷鸣：谢谢，这次嘉宾回答比较多样化，有非常多的信息在里面，整体来讲我们对未来还是非常看好的，刚才提到自动驾驶、智能硬件、人机交互、医疗这些行业都是比较具体的。这里面我觉得石油能源加上机器算法才能赚钱，这里面有很大的问题是石油私有化的问题。其实现在看到如果你做一个东西需要的数据跟BAT有重合，这个难度可能比较大一点，因为这些企业它有丰富的数据，它训练起来更快一点。但是如果刚才提到的这几个行业，自动驾驶，其实BAT、Google、Facebook一开始也是没数据的，智能医疗他们也没有数据，传统医院有数据，但是数据的质量不是很高，中间还需要一个过程去迭代。也包括智能硬件。我当时跟李彦宏也聊过：为什么亚马逊最后在这块能起来，为什么像Siri、Google Now技术领先度不差于亚马逊，为什么没有出来用户特别喜欢的产品？