早些年李开复从SGA公司做一个内部创业。这个创业做的是，能不能让每一个网页充满了 3D，3D 的游戏、动画让网页显得更精彩，让人们浏览的不是网页而是一个一个房间。一定程度上和今天的 VR 非常相似。但这次创业非常失败，2000 万美元的投入，100 个员工，几乎全军覆没。从这个失败里李开复得到了一些教训，在此前的MIT演讲时也提到过——“创新固然重要，但不是最重要的，最重要的是做有用的创新”。

　　科学家在科研领域中关心的问题是，这件事情别人是否做过，是不是全新的；如果有人做过一定要看别人科研的报告，看自己有没有增加的价值，但增加的价值不如突破的价值大。所以每个科学家不断要求创新，所谓创新是做前人未做过的工作。这句话代表了科学、追求科学精神的一种含义。

　　但是一个创业者，或者一个 VC，他更重视的是什么？怎么样打造产品，开奖，怎么样产生商业价值。甚至在 VC 今天投资过程中，想想我们投的每一个团队冒了人才的风险、商业的风险、竞争的风险、执行的风险，我们非常不愿意再冒科技风险了，所以我们更愿意看一个团队说：这个技术已经被证明了，只是把它应用在场景里。

　　刚才两段话能够让大家看到科学家本质和创业者、VC 本质截然不同。一个是仅仅追求做前人未做过的工作而不考虑它有没有用，另一个是只需要赚钱不希望冒科技风险。因此，如果两者可以有效融合才是应对挑战的最佳组合。

　　科研选题与风口有很大差异，而将技术转换成价值的洞察力和执行力又是创业中的重点所在。 眼下，科学家创业迎来了一个有史以来的最好时机，可以看到除了今天谈的人工智能以外，在区块链、生命科学、高能电视、细胞扩增、基因编程等等，几乎每个领域都是创业的机会。科学家与VC的有效结合是可以拿下这个风口的。当然，人工智能时代最核心、最需要的依然是AI科学家。因为今天 AI 技术还没有进入主流，AI 平台还没有产生，因此 AI 应用还不能井喷，只有少数手中掌握着如何把 AI 应用起来的科学家能够创业。

　　AI扩张的“三步曲”

　　AI 最大突破是七年前深度学习。我们可以理解深度学习是一个超级 EXCEL 表，很多数据丢进去以后，再丢一个数据，就能够做出预测、判断或者分类；很多人脸丢进去就区别认清每一张脸；很多淘宝商品和用户丢进去，就知道你想买什么了。所以未来的 AI 就能帮你解决人生难题：今晚我想吃什么？因为AI比你更了解你自己。这就是一个先知的、对未来能够做非常强大预测的 AI。AI 在这个阶段是单领域大数据驱动的引擎，开奖，可以把它认为是一个黑核，可以进入各种领域。AI 扩张一定会经过下面三个阶段：

　　第一个阶段，把已有的大数据用起来；BAT 在用，今日头条、快手、滴滴、美团都在用。另外，金融领域可以用，比如创新工场投资的智融集团的用钱宝，一个月放出 30 亿的贷款，因为可以把已有的数据、用户数据激活做小额贷款，还有医疗。

　　第二个阶段是把没有的数据收集、上传；用各种摄像头把人脸收集起来，收集了 500 亿张人脸，所以随时识别 300 万张人脸，这不是一个人类的功能，而是超人类的功能。

　　第三个是无人驾驶的机器人时代的来临；从工业走向商业走向家用机器人，再走向全方位的无人驾驶。

　　这三步曲大概是未来五年、十年、十五年的蓝图。我们无法确定的是AI是否有意识、有人类情感、掌控人类、做我们的工具、是否能自我重新迭代、自我重新重写等等，这些都是未知。但已知的可以推出这些应用，应用推出后产生巨大结果、产生巨大价值，国家征税，取代大量的工作，这些工作可以用大量的征税补助下岗工人重新训练自己，以改造教育。

　　对科学家参与AI创业的4条建议

　　李开复在演讲中给想要创业的科学家提了4条建议路径：

　　第一，自己撸起袖子做创业；这个最困难，因为科学家本质是创新，而不是创造商业价值；

　　第二，找个商业合伙人一起做；

　　第三，留在学校，继续做创新；把技术授权出去，让学生或者别人做，这是我大大鼓励的。

　　第四，是提供开源，发布数据和内容。

　　恪守自己的科研岗位也会得到商业价值，比如经过技术授权。如果你决定创业，也希望你能够了解，创业的话就要知道客户才是上帝，需要知道怎么样去拿最有价值的 VC 钱帮助你补足短板，比如创新工场，要能够有纪律、有效率的解决问题，而不是一个又一个问题的提出，不是提出问题，而是解决问题，解决的时候重视效率，做你擅长的事，找合作伙伴，补足你的短板。