在这个问题上，突然感觉到在天使阶段一定要划成0到1，1到10，10到100，在我的个人感觉，一个学者、博士，即使他全心的投入去创业，他有可能80%只能做0到1的事情。

　　其实在这个转化过程当中，我认识到大部分中国人喜欢做1到10的事情，10到100的事情也不容易做，大部分人只做到1到10，所谓1到10就是A轮到B轮到C轮，D轮以后就做不了，因为到后面就是一种规模。

　　在这个问题上，这个坑还是很厉害的，一般来说，在从0到1的时候，需要技术人员为主，，但到了一定程度，他也许只能做技术总监或者董事长，它的CEO位置一定要让给有商业经验或者有商业基因的人，这是我的一个理解。

　　第二个体会是刚才说的机器人也好，人工智能也好，首先从宏观上来说，机器人是硬家伙，它是有形的，人工智能是无形的，我们称为思考、认知、计算，在无形的事情把它转化为价值，周期要长，从态势上来感觉，先2B后2C，这个路子是对的，因为这个B你只要解决一个需求，用户就可以掏钱去应用，而2C由于客户需求量太多了，就不容易解决了。

　　这个过程现在越来越多的显现出来了。比如说无人车、无人飞机，其实都是这样的一个过程。还有一点，任何高科技，从我的理解来看，它始终的价值观有这几个：

　　第一，效率；

　　第二，安全；

　　第三，健康；

　　第四，快乐。

　　其实所有的技术是围绕这个来去推动的，越接地气，这个产业化转换的越快。

　　黄明明：王教授是我认识的教授和学者里面最接地气的，如果王教授这样的人在多一点，天使投资真的不好做了，又是技术大牛，人才又抓在手里，还懂商业的运作。

　　杨静：泉灵更是跨界的牛人了，想请你分享一下，你在投人工智能的项目当中，有什么样的经验或者教训来跟大家分享？

　　张泉灵：我们投人工智能就看两件事情：第一，因为这一代的人工智能本质上你还是用强数据来驱动的，所以你是否有稳定的数据源，这件事情对我们来说非常的重要，就是要有稳定的、合法的数据源。

　　我们看到最近有各种各样的说法，说我要做医疗图象，辅助诊断，但数据从哪来的？这个数据源是否是稳定的？你正在用什么样的方式对他进行标注？这是我们一开始一定会问到的问题。后面一半我们要问的就是，当你有了稳定的数据源，你的模型也表示它是有效果的，那你把它落在哪？谁来买单？这件事情可能有一些团队说我不着急考虑这件事情，我先有效果也可以。但是长远来说，总要有人来回答，谁来买单的问题。对于我们来说，前面和后面的我们都会特别的关注。

　　还有一些人工智能的项目落在端上，我们会特别要关注，你既然落到一个产品上，你是否真正考虑到这个产品的应用市场，就是你是否理解用户，无论你是2B的，还是2C的，你的用户能力、产品能力是否足够强，这是我非常关注的一件事情。

　　我曾经见过在全国各种机器人比赛当中得奖的一个团队，技术能力、综合能力很强，他们也接到了订单，给一个银行要做一个在银行大厅里的机器人，但是这样的一个团队，我认为在新产品的研发上，缺乏足够的经验。

　　杨静：所谓AI的技术创业公司，面临着数据从哪来，谁为你买单，你的产品怎么应用和开发，这其实是一个很哲学的问题。雷鸣你也在投资，你认为人工智能的商业化过程当中，或者投资上面有什么可以跟大家分享的？

　　雷鸣：首先我是比较坚定人工智能未来机会特别大， 在我的眼里面，我觉得人工智能可能在未来20年，会是一个大主题词，跟过去20年互联网一样，这是我的一个观点。甚至说，它比互联网对整个社会影响更大一些，产生的商业机会也会更多一些。