王小川：很多学生真的很用心地要做好学术成果，但是缺乏条件，真的希望他们在参赛过程中，也许在一些局部里面做成出成果，甚至超过我们的工程师，反过来能对我们产生刺激。如果他们有想法，有动力，能够比做出差异化或者更好，这就是非常有价值的。

张宏江：当我们企业自己做业务的时候，我们更聚焦于我们目前的业务，怎么来服务我们的用户，当我们把数据开放出来以后，给更多的人，包括学校，学生，另外希望更多创业公司，无论做算法、应用的，atv，能够看到数据以后对他们也有所帮助，从而对他们提出更新的算法、应用。

李开复：我希望全国每一个教AI的老师和学生都参加这个比赛。前一阵我见了一个老师跟我讲，找课题多么难。我就鼓励他们，做AI研究还是要做主流的，他们说没有数据，也没有足够的机器。这次我们也希望在AI Challenger能够彻底解决、而且长期解决这个问题，如果真要做主流AI研究，至少知道自己能做到什么程度，这样的数据集一定要尝试的。一定要鼓励他们参加，要提升中国整个AI水平，一定要让每位老师、研究组知道他们现在位置在什么地方，有多大成长空间，如果基础知识不够可以学习，如果数据集不够我们可以提供数据集等等，真的希望每一位老师、每一位学生都考虑参加。可能有的学生说，看起来很难我不会做怎么办？每个领域我们都会提供基础的算法，比如你不需要从无到有打造完整口语翻译引擎，是在我们基础之上去做的。

蒋涛：一般公司会有自己的主研方向，但是还有很多新的场景可以挖掘是吗？

张宏江：是，尤其当一个小公司开始考虑某一个方向时，很快用数据验证或者是看到数据会产生新的创意、新的应用场景。

蒋涛：创新工场人工智能研究院的研究方向能分享吗？

李开复：我们整体看好的方向还是基于大数据的AI，不用搜集更多信息，已有数据就可以产生价值，这些领域在互联网的电商、广告、金融、保险、贷款或者是信用卡、券商、量化交易这些领域是最快能够看到效益的。长期的话我们还是认可无人驾驶作为重要行业发动引擎，再辐射到机器人领域。我们最近看了一些美国的公司。有的类型的公司中国还有欠缺，比如像IBM的Watson，针对企业需求开发数据，在医疗、零售、教育等等领域都会产生价值。

蒋涛：头条是AI驱动的公司，您对AI人才，包括比赛怎么看？

张宏江：刚才问到我们为什么要做大数据、做比赛，对我本人有什么意义，我觉得这就是一个水涨船高的事，当你有更多数据让更多人用数据，就能提高他们的水平，就能培养更多的学生。一个月前我到斯坦福和伯克利花了一点时间，就像20年前读博士一样跟那边的学生、老师，让他们每个人讲讲他们做些什么。我整体感觉还是非常非常受启发的，他们博士平均的水平和他们对问题的把握，做出研究的领先性或者是创造性跟我们整体国内比起来的话，还是平均值要高很多。往外看的话整体水平跟美国还是有差距的，人才还是有差距的。

我认为新的问题把握，提出把握和解决上我们还是有很多很大空间去改善。我记得在以色列3月份去做过一个讲座，提到以色列人才最好跟中国合作；那么AI就像移动互联网一样，也要中国和美国双赢。中国有人，中国有市场，在人才方面还是有事情要做，我希望我们今天做这件事促进中国在这方面的发展。

蒋涛：小川你们的AI战略是什么？

王小川：两年前我们在讨论一个事：中国在AI时代会不会落后？我当时有一个担忧，2年前的数据互训前10大公司里面中国已经有4家了，5年之后可能一半甚至超过5家都是中国公司。中国公司在互联网公司，AI走出去我们是处于领先位置。但一旦说到高校，前100所学校只有只有2家，而且不在TOP50里面，高校里面相对落后。背后人才的储备，不像谷歌这样的，AI的人满地都是，我们能够捞几个，国外引入几个，都是很幸福的事情。依赖中国高校基础人才供给上有差距的，总体上有巨大缺口的。但今天看起来我觉得还是有希望，中国公司跑得真的很快，现在公司都在反哺高校，让小创业公司能够有起步。今天做这件事情是有非常大意义的，中国在AI里面就可能继续推动，5年后就会把美国压在下面，如果做不到，我们好不容易建起来的全球领先领域又掉回去了。