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创新工场_百度百科

_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10创新工场播报讨论上传视频投资机构与创业平台创新工场（Sinovation Ventures）由李开复博士创办于2009年9月，是一家致力于早期阶段投资，并提供全方位创业培育的投资机构与创业平台，旨在培育创新人才和新一代高科技企业。创新工场通过针对早期创业者需求的资金、商业、技术、市场、人力、法律、培训等提供一揽子服务， 帮助早期阶段的创业公司顺利启动和快速成长。同时帮助创业者开创出一批最有市场价值和商业潜力的产品。2015年11月5日，创新工场披露公开转让说明书，正式冲刺新三板。 [1] 2016年9月12日，创新工场完成了45亿元人民币（6.75亿美元）的融资。 [2] 2016年9月22日上午，李开复领导的创新工场在深圳召开2016年度峰会。峰会上李开复宣布创新工场华南总部正式开业。 [3]2018年4月25日，创新工场对外宣布完成第四期美元风险投资基金的超额募集，总规模为5亿美元。截止2018年4月，创新工场共管理6支基金，管理的资产规模达110亿元人民币。 [4]2019年6月，创新工场大湾区总部在广州正式揭牌，该总部集“产业投资+AI研究院+商业赋能落地”三大功能于一体。 [9]公司名称创新工场外文名Sinovation Ventures成立时间2009年9月总部地点北京市海淀区海淀大街3号鼎好电子大厦A座10层创始人李开复 [1]创办人李开复目    的培育创新人才和新一代高科技企业办事处北京 上海 广州 南京 深圳 [10]目录1管理团队2发展历程3公司业务4获奖记录管理团队播报编辑创始人：创始人李开复李开复博士于2009年9月在中国北京创立创新工场，出任董事长兼首席执行官(CEO)。在创业之前，他在谷歌公司担任全球副总裁兼大中华区总裁。在谷歌中国的四年，李博士在大中华区建立了约700人的团队，将谷歌中国在华市场份额从2006年的16.1%已经提高到2009年的31.0%。在加盟Google之前，从2000-2005年，李开复博士任微软公司全球副总裁，负责.Net方面的研发工作，在服务器软件、Windows、Office里面都有着李博士团队开发出的技术。在晋升全球副总裁之前，李博士于1998创办微软中国研究院（后更名为微软亚洲研究院），在极短时间内创建了一个国际计算机研究院，曾被《麻省理工学院技术评论》评为“最火的计算机实验室”。从1996-1998年，李博士在SGI(硅图)公司担任互联网部门副总裁兼总经理，负责多个产品系列的发展方向和公司互联网策略的制定。在SGI，李博士带领的团队开发出一年营业额达2亿美元的互联网服务器业务。同时他也兼任Cosmo软件公司总裁，负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件方面的研发工作。李博士于1990–1996在苹果公司服务。他在苹果公司任职六年中的最后一个职务是其交互式多媒体部门的副总裁，这个团队奠定了苹果在多媒体方面的领先优势，并开发出QuickTime、QuickDraw 3D、QuickTime VR、PlainTalk等产品。在加入苹果公司之前，李开复曾在卡内基梅隆大学任教两年。他1988年获卡内基梅隆大学计算机学博士学位。他的博士论文是世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”。1988年，《商业周刊》授予该系统“最重要科学创新奖”。在校期间，李开复还开发了“奥赛罗”（黑白棋）人机对弈系统，因为1988年击败了人类的世界冠军而名噪一时。李博士曾以最高荣誉毕业于哥伦比亚大学，获计算机学士学位。除了在科技领域的成就，李博士十分关心中国青年学生的成长。他先后写了七封给中国学生的信、出版《做最好的自己》、《与未来同行》、《一网情深》、《世界因你不同》等四本畅销书，并于2011年1月11日出版新书《微博改变一切》，并且每年在高校做数十场演讲。他创办的“我学网”截至2013年已有70万注册用户，还有50多位专家和他一起在网上帮助中国青年学生。李开复还是美国电气电子工程协会的院士，和美国华人组织百人会的副会长。汪华创新工场创始人兼管理合伙人2006-2009年底，汪华供职于谷歌中国商务发展总部，创建了谷歌中国的优质广告网络，并从零开始达到年度运行率八千万美元的营销额。在谷歌中国的三年中，他还负责管理投资，与中国本地互联网伙伴结成战略合作，如点评网，赶集网，天涯，迅雷和傲游浏览器等。在加入谷歌之前，汪华合作创办了银达科技有限公司，为移动和电信运营商以及通信设备商承接解决方案服务，数年之内即达到上百人的规模，到2008年底年营业额达到了一千五百万美元。汪华毕业于美国斯坦福大学，拥有其MBA学位。发展历程播报编辑2016年6月30日，创新工场成为VRVCA的投资机构 [5]。2018年5月，创新工场领投创业公司Fictiv [6]。2019年6月，创新工场大湾区总部在广州黄埔区启动 [7]。公司业务播报编辑计算机软件、网络技术开发；技术转让、技术咨询、技术服务；投资管理；资产管理；投资咨询；企业管理咨询；销售自行开发后的产品；货物进出口、技术进出口、代理进出口；计算机系统服务；出租办公用房 [8]。2016年9月，创新工场人工智能工程院成立，李开复博士亲任院长，王咏刚担任执行院长，与来自世界顶级机构的著名工程师和顶尖科学家共同探索技术、数据、人才、商业价值的结合，推进人工智能在科学研究与商业领域的实践探索，致力于打造人工智能领域的科研转化实验室。现有北京总部、广州研究院、南京研究院。 [11]获奖记录播报编辑2021年12月20日，列入《2021中国独角兽投资机构Top 30》。 [12]2021年12月，创新工场入选甲子光年2021最佳硬科技投资机构Top30。 [13]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

创新工场

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关于创新工场 创新工场由李开复博士创办于2009年9月，作为国内领先的技术型创业投资机构，创新工场深耕在人工智能与硬科技、机器人与自动化、企业服务软件、医疗科技、可持续科技等领域，并不断探索与创新，致力于打造集创业平台、资金支持、投后服务等的全方位生态投资服务平台。  投资领域─────── 最新动态────────创新工场早期项目第四范式港交所上市！2023年10月12日创新工场荣获年度中国最佳早期创投机构Top1等多项大奖恭喜创新奇智港交所上市！创新工场塔尖孵化“AI+制造”第一股李开复：中国、北京，是科学家创业最好的地方北京市委书记蔡奇调研创新工场李开复筹组新公司定名零一万物，“打造AI2.0全新平台，加速AGI到来”2023年7月4日北京市市长殷勇调研创新工场 并与团队座谈交流2023年6月8日创新工场严正声明2023年5月11日查看更多投资人登录 商业计划书bp-beijing@chuangxin.com 媒体合作press@chuangxin.com  投资人关系ir@chuangxin.com 意见与建议help@chuangxin.com零一万物 01.AI  加入我们ai2_join@chuangxin.com 合作探索ai2_partner@chuangxin.comCopyright 2023 CHUANGXIN 创新工场京ICP备10218136号-1创新工场Websitehttps://user-assets.sxlcdn.com/images/987821/FnhDcAt7XLXGi1b8pvGwZF2IoYfe.png?imageMogr2/strip/auto-orient/thumbnail/1200x630>/format/png

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团队介绍 - 创新工场

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李开复_百度百科

百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心李开复播报讨论上传视频创新工场董事长兼首席执行官收藏查看我的收藏0有用+10李开复，汉族，1961年12月3日出生于台湾省新北市中和区，祖籍四川成都，作家、企业家、创新工场董事长兼首席执行官、信息产业经理人，毕业于卡内基梅隆大学，获计算机科学博士学位，后担任副教授。中文名李开复外文名KAI-FU LEE国    籍中国民    族汉族出生日期1961年12月3日毕业院校美国哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学职    业企业家主要成就2009年创办创新工场主要成就曾任Google、微软全球副总裁2009年度品牌中国十大人物出生地台湾省新北市中和区代表作品《做最好的自己》祖    籍中国四川成都妻    子谢先铃女    儿李德宁、李德亭现居住地北京市东城区职    务创新工场董事长兼首席执行官目录1人物经历2个人生活3成就荣誉4个人作品5出版图书6社会评价人物经历播报编辑李开复各阶段的学位照 [3]1966年，李开复在台湾就读小学，1972年，李开复跟随哥哥至美国田纳西州橡树岭就读初中、高中，1983年从哥伦比亚大学计算机科学系毕业，1988年获得卡内基梅隆大学计算机系博士，当年被《商业周刊》授予“最重要科学创新奖”。李开复卡内基梅隆大学计算机学博士毕业后，在该校担任助理教授两年 [4]。1990年到1996年，李开复在美国苹果电脑公司历任语音组经理、多媒体实验室主任、互动多媒体部全球副总裁等职位；同年，李开复受联合国邀请到中国演讲两周。 [18]1996年到1998年，李开复在美国硅谷图形公司SGI电脑公司担任互联网部门副总裁兼总经理、Cosmo软件公司总裁，负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件的研发工作 [5]。李开复在谷歌任职时照片1998年7月，李开复加入微软并在中国创建并领导微软中国研究院（现为微软亚洲研究院） [6]。曾任微软公司自然交互式软件及服务部门副总裁，负责研发各种先进的技术和服务使得人机界面更加简便和自然 [7]。后来李开复被微软调回美国。2000年，担任微软全球副总裁。2002年李开复获选为电机电子工程师学会（IEEE）的会士（Fellow）。 [8]李开复在成立创新工场的发布会上照片 [14]2005年7月19日，Google宣布将在中国设立产品研发中心，李开复将负责其中国研发中心的运营，并担任谷歌（Google）全球副总裁兼大中华区总裁 [9]。当天，微软向美国华盛顿州地方法院提起诉讼，指控Google和前微软全球副总裁李开复违反了竞业禁止协议 [10]。9月13日，美国金县高等法院就李开复违反竞业禁止协议案做出裁决：李开复可以立即为Google工作，但工作范围将受到限制。 [11]这一限制在2006年1月的庭审之前一直有效；12月22日，微软公司终止了对Google以及李开复的诉讼。微软公司、李开复以及Google公司就他们之间的诉讼，已经达成非公开协议来解决各项问题 [12]。2009年9月4日，李开复谷歌正式离职 [13]；9月7日，李开复成立一个天使投资+创新产品和团队的平台，名为“创新工场”，并任董事长兼首席执行官。开辟中国风险投资和创业的一个新模式。 [15]2004年7月，李开复创立“我学网”，致力于帮助青年学生成长。 [16]李开复在谷歌LOGO墙前的照片2010年2月，创新工场帮助第一位大学生成功创业 [17]。2013年9月，李开复对外宣布罹患淋巴癌。2015年11月6日，由李开复创办的创新工场（北京）企业管理股份有限公司于今日在股转系统披露公开转让说明书，正式冲刺新三板。 [1]2021年2月23日，北京迈格威科技有限公司发生工商变更，李开复退出董事。 [44]2021年2月23日，李开复退出北京迈格威科技有限公司董事。 [44]2022年4月，获聘北交所第一届行业咨询委员会委员。 [46]2023年3月19日，李开复宣布筹办新公司Project AI 2.0。 [48]2023年7月3日消息，经过三个月筹办期，李开复亲自带队孵化的AI2.0公司首度对外亮相，正式官宣“零一万物”新品牌，官网（01.AI）同步上线 。 [49]2023年8月，北京零一万物信息技术有限公司成立，法定代表人为李开复，注册资本1亿元人民币。 [50]个人生活播报编辑李开复公布的卡内基梅隆大学助理教授聘书 [19]2011年11月30日，针对方舟子连续多日对李开复职称提出质疑，李开复通过微博公布了来自卡内基梅隆大学的声明和聘书。李开复表示，这些文件表明其毕业后留校先任研究教职（RCS），之后任助理教授（AP）；除教学责任外两者职能相似，工龄皆可计入终身职。 [19]基于此文件，李开复补充说自传中描述的“26岁副教授”与担任AP时的28岁事实不符，对此“深感歉意”，而且将在下一版自传中进行修正。 [20]2012年，李开复在微博发起投票活动，倡议抵制“非你莫属”节目。 [21]李开复称，该节目的面试官和主持人高高在上、强势刻薄，求职者已是弱势，BOSS有权灭灯，但请给求职者最基本的尊重 [22]。截至2012年6月6日，已有四十余万网友转发支持，并有95%的投票者支持抵制“非你莫属”节目。 [23]李开复罹患癌症的微博信息截图2013年9月5日22时许，李开复在微博中发布消息，暗示自己患有淋巴癌 [24]，此消息随后得到创新工场的证实，称李开复或因“熬夜多压力大”患淋巴癌 [25]。此消息一经发出便在短时间内在微博上获得众多网友的健康祝福。 [26]2013年10月21日，李开复发表微博称，身体检查结果有几项指数未降反升，需要更加严格地遵照医嘱，专注于治疗和休养。不得不大幅度减少在社交媒体上的时间。 [27]2015年2月13日，创新工场联合创始人王肇辉称，李开复最近两次的体检结果良好，淋巴肿瘤已不明显，但是癌症并未治愈，仍需继续温和治疗。 [28]2015年6月30日，李开复通过微博和网友分享好消息，晒接受癌症时的多张图片，并透露已康复 [29]。家庭成员李开复（中）与其父母家人合影李开复，生于中国台湾省台北县中和乡南势角（今新北市中和区），台湾人，父亲李天民是中华民国第一届立法委员。曾任教于黄埔军校成都分校以及国立政治大学历史系，解放前担任三青团县团部干事，曾经管理过渣滓洞。后是台湾政治大学历史系教授，母亲王雅清为辽北人。成就荣誉播报编辑李开复在谷歌大会上演讲在位于匹茨堡的卡内基梅隆大学任Assistant Professor期间，李开复开创性地运用统计学原理开发出世界上第一个“非特定人连续语音识别系统”，1988年被《商业周刊》授予当年“最重要科学创新奖”。 [30-31]1996年，李开复担任SGI公司的多媒体软件子公司——Cosmo Software的总裁，负责多平台、互联网三维图形和多媒体软件的研发工作。 [32]在校期间，李开复还开发了“奥赛罗”人机对弈系统，因为1988年击败了人类的黑白棋世界冠军而名噪一时。1998年，李开复加盟微软，并在中国创建并领导微软中国研究院，2000年担任微软全球副总裁。李开复获2009年度品牌中国十大人物奖项现场2002年，李开复获选为美国电机电子工程师学会（IEEE）的会士（Fellow）。2004年7月，李开复创立开复学生网（现已更名为我学网）。2005年7月19日，李开复出任Google全球副总裁和大中华区总裁。2009年9月7日，李开复创办创新工场，实现一种新的天使投资和创新产品的整合。 [33]2009年，获选2009年度品牌中国十大人物。 [34]2018年2月8日，北京前沿国际人工智能研究院正式宣布成立，李开复任研究院首任院长。 [35]2018年12月，入选“中国改革开放海归40年40人”榜单。 [2]2020年12月，位列“2020福布斯中国最佳创投人TOP100”第59位。 [36]2021年，位列“2021福布斯中国创投人100”第64位。 [45]2022年12月29日，福布斯中国发布了2022创投人100榜单，创新工场董事长兼CEO李开复位居榜单第87名。 [47]2023年9月8日消息， 《时代》周刊发布了首届全球百大AI人物，“2023年AI领域最有影响力100人”，李开复被评为AI行业的领导者。 [51]个人作品播报编辑李开复自2005年起，便开始出版发行自己编写的图书，其著作作品往往引用他人成长故事与自己的亲身经历，为世人展示教授学习的方法与新鲜事物的使用。在其作品《一网情深与学生的网上对话》中，将自己和中国青年学生三年对话内容进行梳理和总结，表达对中国文化与教育事业美好未来的无限憧憬。出版时间出版社书名2005-09-01人民出版社《做最好的自己》 [37]2006-10-01人民出版社《与未来同行：李开复文集》 [38]2007-10-01人民出版社《一网情深与学生的网上对话》 [39]2009-09-01中信出版社《世界因你不同：李开复自传》2011-02-01上海财经大学出版社《微博：改变一切》 [40]出版图书播报编辑人工智能作者名称 李开复作品时间2017-11《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》是2017年中国人民大学出版社出版的图书，作者是腾讯研究院、中国信息通信研究院互联网法律研究中心、腾讯AI Lab、腾讯开放平台。一网情深作者名称 李开复作品时间2007-10-01《一网情深与学生的网上对话》是2007年人民出版社出版的一本图书，作者是李开复。做最好的自己作者名称 李开复作品时间2005-9《做最好的自己》是2005年人民出版社出版的图书，作者是李开复。该书用了近百个真实案例，阐述如何运用“成功同心圆”法则选择自己的价值观，阐述如何运用自己的智慧。微博：改变一切作者名称 李开复作品时间2011-2内容梗概： 1、从微博征婚、辞职、3Q例子、唐骏等说起 2、微博的起源，在国外twitter的介绍，到底怎么回事，为什么这么有影响力 3、如何用好微博，怎么增加粉丝，增加传播 4、微博的未来及商业模式 5、开复的微博，有关格言、美食等 6、名人微博特色谈，比如蔡康永等 李开复，2009年创立创...社会评价播报编辑李开复在techcrunch disrupt大会上演讲李开复表现给人的是一幅比较内敛，为人处世随和谦恭的创业导师形象 [41]，在其历任苹果、微软和谷歌高管的经历可以体现出其过人的才华。从2000年起，李开复陆续发表了的七封“给中国学生的信”，也体现了李开复对于当代大学生的热切关心 [42]。作为创业导师，李开复从Google离职创办的创新工场 [43]，不仅在形式上对天使投资进行了创新，也借助着李开复的个人魅力帮助者创业者不断成长、成熟。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000

打造AI驱动型企业： 专访创新工场董事长 兼首席执行官李开复 – McKinsey Greater China

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打造AI驱动型企业： 专访创新工场董事长 兼首席执行官李开复

作者：沈愷

人工智能（AI）应用正在各行各业迅速普及。从全球来看，多数企业都将运用人工智能技术；根据《2021麦肯锡全球人工智能调研报告》（2021 McKinsey Global Survey on AI），56%的受访企业表示，至少在一项职能中应用了人工智能，高于2020年的50%。

麦肯锡研究显示，到2030年，人工智能有望为经济社会额外创造约13万亿美元的价值。而根据另一项近期研究，到2030年，中国的人工智能应用有望创造高达6000亿美元的经济价值。

尽管人工智能取得了不俗的进展，也带来了大量的价值创造机会，但作为享誉全球的人工智能专家，以及投资人兼作家，李开复博士依然认为，我们刚刚触及人工智能全部潜力的冰山一角。

李开复绝对有资格给出这样的洞见，他的风险投资公司创新工场资助了数百家成功企业，其中有的提供人工智能解决方案，有的则正在应用人工智能。

近期，李开复与麦肯锡人工智能业务QuantumBlack中国区合伙人沈愷进行对话，探讨了他对于人工智能发展的预期。

李开复认为，自然语言处理（NLP）应用实现了类似于计算机视觉在过去5-10年所取得的突破，而自监督学习（SSL）将推动人工智能投资进入第二个黄金时代。

李开复还就其他一些话题分享了见解，包括企业领导者怎样在运营中充分应用人工智能，如何转型成为一家真正的AI驱动型企业，以及为何我们仍处于人工智能普及的早期阶段。

李开复博士

教育经历

以优异成绩毕业于哥伦比亚大学计算机系；1988年获得卡内基梅隆大学计算机科学博士学位，并在那里担任教职至1990年。

职业亮点

2009年创办风险投资公司——创新工场，并担任董事长兼首席执行官，管理30亿美元双币投资基金，着眼于打造下一代中国高科技企业。

担任创新工场人工智能工程院院长，该院致力于孵化为医疗、教育、机器人、计算机金融等领域提供人工智能解决方案的公司。

2005-2009年担任谷歌大中华区总裁，并成功推出GoogleÆcn。

2002-2005年担任微软公司副总裁，领导用户界面、语音、自然语言和辅助技术等。

1998-2005年创办并领导全球顶尖计算机科学实验室——微软中国研究院，并担任院长。

20世纪90年代先后在SGI和苹果公司（Apple）担任高管职位，在苹果时负责为Mac电脑开发AppleBandai Pippin、PlainTalk、Casper和GalaTea语音系统。

迄今为止出版了十余本畅销书，包括登上《纽约时报》畅销书榜的《AI Superpowers∫†China¨†Silicon Valley¨and the New World Order》（2018）以及《人工智能》（Artificial Intelligence，2017）和《向死而生》（2015）。他的新书《AI未来进行式》（AI 2041∫TenVisions for Our Future，2021）成为《华尔街日报》《华盛顿邮报》和《金融时报》的年度图书。

麦肯锡：您对人工智能的定义是什么？

李开复：我的定义是，这是一项模拟人类认知和智能的研究。人工智能最重要的分支学科是机器学习，而其中的深度学习是一种具有深远全球影响的算法。这两个词经常被混用，这并不正确。

人工智能最常见的用例，是在使用海量数据的系统中利用深度学习，优化与商业意图相一致的目标函数，以做出更好的决策、预测和分类。企业可以利用深度学习来预测未来的销量和股价，或对物体及语音进行识别和分类。

麦肯锡：据您预测，人工智能未来会取得怎样的发展？

李开复：深度学习是一个承载其他技术的平台。这些技术中包括在过去五六年内出现的两个最显著的进步：一是卷积神经网络（CNN），即利用通用深度学习算法来执行计算机视觉任务：在执行具体任务时，可超越人类水平看见和识别物体，并理解场景；二是自监督学习（SSL），例如，可以训练一套基于全球自然语言数据的系统来学习英语或汉语，然后针对某个领域进行快速微调。以上两个例子表明，深度学习不光能实现匹配、制定决策和优化简单的目标函数，还可以具备视觉、听觉和理解能力。随着人工智能在执行自动驾驶、健康医疗等领域的复杂任务方面取得进步，深度学习也会进一步增强。未来5-10年，深度学习仍会是人工智能最大的支撑平台，而像卷积神经网络、自监督学习等绝妙的新主意，也会在此基础上解决过去无法克服的难题。

另一方面，有人认为，深度学习在更多数据输入、更少人工编程的情况下似乎效果更好，所以不适合模拟人类的能力，如推断、类比或获取常识。这种想法认为，利用数据和深度学习的输入输出对人类认知进行建模不是一件容易的事情，所以有必要对其进行提升，甚至用全新算法来取代它。未来有这种可能，但我们尚未挖掘出深度学习技术的所有潜能。短期内，我对上述观点持怀疑态度，其实许多聪明人都已尝试过，但却没有真正成功，大约从40年前的专家系统就开始了。此外，深度学习凭借大量的数据和计算能力持续取得突破，做成了许多之前认为不可能的事情，所以应该还有很大的发展空间。

麦肯锡：您如何看待人工智能在语言中的应用？您认为这种影响是否会比在计算机视觉领域所产生的影响更大？

李开复：确实会。尽管我们主要通过视觉，其次通过听觉来吸取现实世界的信息，但语言却会对人工智能的商业和科学发展产生更深刻的影响，因为语言是我们交流并获取知识和思想的方式。

我们正处于与2012年相似的阶段，当时Geoffrey Hinton等人展示了如何运用卷积神经网络实现计算机视觉。那时，ImageNet性能飙升，有望在三四年内与人类媲美。创新工场最大的成功之一，就是意识到计算机视觉会超越人类并改变世界，于是投资了卷积神经网络和深度学习；我们预计，当这一天真正来临时，应用程序要么与人类合作共生，要么在很多情况下彻底取代人类以节约成本。后来，我们看到了应用如雨后春笋般出现，虽然也出现了深度伪造、人脸识别等争议问题，但其他技术突破还是得到了人们的普遍认可，如自动驾驶、机器人感知、放射学和病理学识别、数字化、图像、视频、3D数据以及制造过程检测应用等，不胜枚举。

大约两年前，OpenAI的GPT-3，即第三代生成预训练转换器，推出了一种新的语言学习范式。这种范式基于这样一个事实：尽管数据越多，人工智能的效果越好，但我们不可能对万亿级数据库使用通用标签标注。如果只用名词、动词这样的标签来标记语言数据，显然是不够的。你可以标注构建航空预订系统这样的特定任务，但无法进行公认的、通用的标签标注。因此GPT-3彻底放弃了标签，转而训练新的数据大脑，并基于可以根据过去预测未来的前提假设，将世界上所有的数据都喂给它，以最高的保真度作为目标函数。这套系统自组织成一个理解并概括语言本质的网络，或许不同于人类的方式，但足以开发预订、聊天室、语音识别、机器翻译、新搜索引擎、问答、广告定位等系统。

我们的观点是，随着自然语言处理（NLP）应用像计算机视觉应用一样大量涌现，人工智能投资的第二个黄金时代将会开启。我们已投资了四家自然语言处理公司，其中一家在中文自然语言处理领域处于领先地位，还开发了一套类似于GPT-3转换器的模型，并将其压缩到原先的千分之一，使之具备实用性。他们花了大约三周时间，仅用一名工程师和两名实习生就开发了一套英语-阿拉伯语机器翻译系统。整个团队中没有一个人会阿拉伯语。这个例子充分说明，基于全球数据打造一个庞大的自监督学习训练模型，然后针对具体应用和语言进行微调的方法似乎可行。与之相似，我们展示了基于大模型的快速定制化自然语言处理应用如何在定向广告等领域发挥作用，这个技术现在非常强大，因为你可以针对不同个体推送不同广告副本。自然语言处理也被应用到语音识别领域，未来五年，我们会看到自然语言公司的覆盖面和影响力进一步提升，估值也可能会增加，超越5-8年前计算机视觉领域所取得的成就。

麦肯锡：如果以篮球比赛打比方，目前人工智能的商业应用处于赛程的哪个阶段？

李开复：显然还在第一节。比分可能是7∫8，我们用深度学习投中了一个三分球，用卷积神经网络和自监督学习投中了两个二分球。整个比赛可能刚打了两分钟。我们还有很长的路要走——正如我在《AI Superpowers》一书里提到的，我们才刚刚触及冰山一角。有多少企业在真正使用人工智能？只有不到10%，就连这些企业也未充分挖掘应用的潜能，在落地实施方面还蕴藏很多机会。比如，麦肯锡研究显示，到2030年，人工智能有望额外创造约13万亿美元的经济价值。路漫漫其修远兮，我们对未来抱有很大期待。

麦肯锡：打造AI驱动型企业意味着什么？

李开复：首先，这意味着要以数据为驱动，因为没有数据，就没有人工智能。企业需要投入资金，将能够数字化的东西全部数字化，这样才能为人工智能提供养分。不要将数据和存储作为成本中心，而将之视为最能创造价值的资产。如果你只是把数据收集和存储作为一笔预算，每年增长5%-10%，那永远都无法成功，必须彻底转变思维。然后要利用大数据体现商业智能，一旦做到这一点，越来越多的决策就会基于数据来制定，而非经验或直觉。

再后来，要寻找易于实现自动化的领域，包括制定决策这种人类处理起来比机器更费时的事情——这通常是为了节约成本。还要不遗余力地提升利润、争取客户。将一切可以量化的商业指标与人工智能关联起来，从而优化并提出人类与人工智能共生合作的解决方案。人工智能完全可以代表我们执行数据丰富、程序相对固定的单一领域任务。

麦肯锡：如果您是一家传统企业的首席执行官，想要推动AI驱动型企业转型，您首先会用人工智能解决什么商业问题？

李开复：首先考虑公司对人工智能的认知是否准确。有些高管可能会对人工智能的效果持怀疑态度，也有些可能抱有不切实际的幻想，这都很正常。我会请一些专家来提供建议，找出一项在数据方面已经准备妥当、能够与商业结果直接挂钩的任务。这样一来，当人工智能落地时，他们就会说：“哦，果然如此，确实有效。”†之后，我会考虑其他机会，前提条件是我在这方面有很多数据，以及能与目标函数相关联的商业指标，如削减成本、提高利润，或是加强客户营销的精准性。如果公司没有数据，我还要面对一个棘手问题——选出一个可以用合理成本收集数据的领域。

但我的首要目标是用生动的人工智能实例启迪我的高管和领导团队，这样做能激发大家源源不断的创造力，想出更多的应用创意。第一个落地的项目很重要，如果失败了，无论是因为无法证明其商业影响，还是因为数据太少或错误，抑或实施不当，无论出于什么原因，领导团队都会失去信心。

麦肯锡：您能举例说明一家公司怎样开始这个过程吗？

李开复：一种方式是让公司先不要考虑人工智能，而是描述其商业驱动力和挑战，然后让专家运用人工智能和其他技术来交付一套解决方案。比如，某钢铁企业最大的问题是他们的液化铁在输送过程中冷却速度过快。我们用物流管理、无人驾驶和安全传感器等方面的人工智能系统解决了这个问题。当我们赢得这家公司的信任后，他们提出了更多问题，这些都迎刃而解，因为我们已经开启数字化旅程，并且安装了传感器来收集数据。

如果你因为没有数据而难以决定从哪里入手，那就必须了解收集数据的成本。初期收集数据很容易，但清洗数据所需的资源和时间往往超出企业高管的预期。一旦清洗好数据，人工智能的时间成本和工作难度反而不像人们想象得那么大。确定问题，获取数据，并了解清洗数据的成本，之后就可以落地实施了。

麦肯锡：以这种方式切入确实很好，但最终要怎样做才能真正成为一家AI驱动型企业？

李开复：需要对商业流程进行全面数字化，只要是人工智能比人类表现更好的任务，就应该用人工智能去辅助或替代。如果有高管只顾着因循守旧、各自为政，而不愿拥抱人工智能，那就要撤换高管，或转变他们的观念。也就是说，首先要信任数据，要制定数据驱动的明智决策，并部署人工智能。如果你做得不好，别人就会抢你的饭碗；人工智能可以提高员工技能，因为它最擅长做常规、量化的事情，而员工则可以从事更高层次的创造性任务来提升竞争力。应该将人工智能用于管理的方方面面——不只是研发或技术，还可以帮助人力资源部门留住核心员工、初筛岗位简历，帮助营销部门优化和定制EDM（电子邮寄宣传），以增加客户阅读的概率。人工智能也可以运用在销售和IT运营管理中，公司的所有部门无一例外都应该利用人工智能工具来提升业绩。

麦肯锡：最后来一组快问快答：数据和算法，哪个更重要？

李开复：数据。两者都需要，但没有数据，一切都是空谈。如果已经有一套合理算法，就要努力获取更多数据，而不是调整算法。

麦肯锡：行业知识和人工智能知识，哪个更重要？

李开复：在某些行业，算法很重要，因为数据相对简单，如一家拥有用户数据的互联网公司。但在某些领域，行业知识异常复杂。不光要开发应用，还要知道如何选择正确的销售渠道。医疗就是很明显的例子。所以两者都需要。你首先要考虑进入哪个行业，以及是否真的需要行业知识。如果答案是肯定的，那就优先获取行业知识。

麦肯锡：当一家公司出售人工智能解决方案时，最重要的是规模化产品，还是更为迅速的定制？

李开复：定制更重要，因为我们还没有能够满足大量不同需求的人工智能平台。定制不可或缺，没有定制就没有业务。我希望，五年后你再问我这个问题时，我会说规模化产品更重要，因为届时人工智能研究人员已经解决了定制问题。

麦肯锡：对想要用人工智能推动业务转型的企业来说，建立MLOps平台（实现机器学习算法自动化的一种手段）和推动文化变革，哪个最重要？

李开复：推动变革更加紧迫，我们看到许多公司都在这方面遇到困难。完成文化变革之后，就可以关注MLOps了。

沈愷是麦肯锡全球董事合伙人，常驻深圳分公司。

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低调发育 8 个月后，李开复和他的大模型团队首次亮相 - 知乎

低调发育 8 个月后，李开复和他的大模型团队首次亮相 - 知乎首发于极客公园切换模式写文章登录/注册低调发育 8 个月后，李开复和他的大模型团队首次亮相极客公园​科技等 3 个话题下的优秀答主Yi-34B 将支持 200K 上下文，李开复称其多指标击败全球玩家。作者 | 宛辰、连冉、幸芙编辑 | 郑玄11 月 6 日，创新工场董事长兼 CEO 李开复亲自带队的大模型创业公司零一万物，正式开源发布首款预训练大模型 Yi-34B。李开复将公司的首次公开亮相称为「Yi」鸣惊人，表示 Yi-34B 是「全球最强开源模型」，通用能力、知识推理、阅读理解等多指标击败全球玩家。并称零一万物在数据采集、算法研究、团队配置等环节均为「世界第一梯队」，对标 OpenAI、谷歌等一线大厂。这次亮相，零一万物也揭开了其团队构成这个神秘面纱的一角。会上，零一万物两位技术副总裁，Pretrain 负责人黄文灏和 AI Infra 负责人戴宗宏，也一同出席。零一万物方面称，团队核心成员拥有 Google、微软、阿里巴巴、百度、字节跳动、腾讯等国内外顶级企业背景，并持续延揽全球范围内最优秀的华人 AI 精英。而李开复本人，也为零一万物的团队构成做出了最好的背书。作为第一代留学 CMU 的华裔 AI 科学家，经历过微软的 PC 时代，谷歌的移动互联网时代，李开复对 AI Native 应用有异于常人的敏感。不久前，在极客公园组织的西溪论道上，李开复对「什么是 AI Native 的应用」的定义，在产业圈快速蔓延，得到了一致认可。他提出，AI native（AI 原生）的应用可能有这样的特征：如果大模型拿掉了，应用就崩溃了，它是一个完全依靠大模型能力的应用。在这个视角下，微软 Copilot 可能不算是 all in 大模型的产品，因为拿掉 Copilot，Office 软件还是 Office，AI 只是锦上添花。对于接下来的计划，李开复剧透，在模型上，未来会陆续宣布更多团队成果，包括：更大尺寸、对话模型、加强的数学和代码模型、多模态模型。除了模型之外，一个 Super APP 的雏形也会在不久的将来跟大家分享。01Yi-34B：200K 上下文窗口、登顶 Hugging Face「Yi」系列大模型的命名来自「一」的拼音「Yi」中的「Y」上下颠倒，形同汉字的「人结合 AI 里的 i，代表 Human + AI 强调以人为本的精神，为人类创造价值。Yi-34B 拥有全球最长 200K 上下文窗口，可处理 40 万汉字超长文本输入，相比之下，OpenAI 的 GPT-4 上下文窗口为 32 K，文字处理量约 2.5 万字，Anthropic 的 Claude2-100K 上下文窗口也只有 100K 规模。在语言模型中，上下文窗口是大模型综合运算能力的金指标之一，对于理解和生成与特定上下文相关的文本至关重要。在文档摘要、基于文档的问答等下游任务中，长上下文的能力也发挥着关键作用，应用场景广阔，比如在法律、财务、传媒、档案整理等诸多垂直场景里，如果使用更准确、更连贯、速度更快的长文本窗口功能，就能更高效地提高生产力。然而，受限于计算复杂度、数据完备度等问题，上下文窗口规模扩充从计算、内存和通信的角度存在各种挑战，因此大多数发布的大语言模型仅支持几千 tokens 的上下文长度。为了解决这个限制，零一万物技术团队实施了一系列优化，包括：计算通信重叠、序列并行、通信压缩等。通过这些能力增强，实现了在大规模模型训练中近 100 倍 的能力提升。此次零一万物发布的 Yi-34B 的 200K 上下文窗口直接开源，不仅能提供更丰富的语义信息，理解超过 1000 页的 PDF 文档，让很多依赖于向量数据库构建外部知识库的场景，都可以用上下文窗口来进行替代；Yi-34B 的开源属性，也给想要在更长上下文窗口进行微调的开发者提供了更多的可能性。根据 Hugging Face 英文开源社区平台和 C-Eval 中文评测的最新榜单，Yi-34B 预训练模型取得了多项 SOTA 国际最佳性能指标认可，在一些关键指标上优于包括 Meta 的 Llama 2 在内的领先开源模型，是目前唯一成功登顶 Hugging Face 全球开源模型排行榜的国产模型。Hugging Face Open LLM Leaderboard (pretrained) 大模型排行，Yi-34B 位居榜首（2023 年 11 月 5 日）/来源：零一万物目前，「Yi」有 Yi-34B、Yi-6B 两尺寸可选，均为双语（英文/中文），适合多元场景，对学术研究完全开放、同步开放，商用申请免费。其中，34B 为性能成本「黄金比例」尺寸，对开发者友好，原因在于其相比目前开源社区主流的 7B、13B 等尺寸，34B具备更多知识容量＋多模态能力；达到了「涌现」门槛；可实现高效率单卡推理；满足了精度要求以及训练成本友好。同时，李开复宣布零一万物已启动下一个千亿参数模型的训练，接下来也将快节奏推出 Yi 系列量化版本、对话模型、数学模型、代码模型、多模态模型等。在李开复看来，就大模型而言，模型的参数规模仍然是最重要的，需要继续扩大模型大小，同时要注意数据质量、训练稳定性等问题；同时，Infra 结构也非常重要，要确保可扩展到更大规模，解决大批量并行训练时的系统瓶颈；另外，多模态也是发展的重点方向，要处理好不同模态之间的融合以及编码含义等问题。零一万物 AI Infra 负责人戴宗宏透露：两千亿模型的前置实验已经做完，在按部就班训练中；针对万亿模型的相关研究工作已经同步开展，希望整个训练过程一棒接一棒地持续滚动下去。02AI Infra 是护城河训练一个出色的大模型，最重要的是拥有高质量的数据。零一万物强调其对大模型的数据筛选能力，让它获得了更多高质量的数据。首先，它先用 AI 做筛选，再进行人工评估、不断迭代，其数据滤除率约为同行的十分之一。其次，它的英文语料要高于中文语料，因为英文语料的质量更高。此外，团队花了很多时间研究 Scaling Law（规模定律，指在某些系统中，随着系统规模的增加，某些性能指标呈现出特定的变化趋势）。也就是说，团队先在小模型上做好了数据配比和评估，并将其推演到百亿、千亿、甚至万亿规模的模型上。零一万物自研出一套「规模化训练实验平台」，数据配比、超参搜索、模型结构实验都可以在小规模实验平台上进行，对 34B 模型每个节点的预测误差都可以控制在 0.5% 以内。这可以提高训练的效率、降低训练的成本，「整个训练是一个动力学过程，中间每一步都可以通过数学方式预测出来，而不需要做大量的实验。」零一万物技术副总裁及 Pretrain（预训练）负责人黄文灏说。如果说训练大模型是登山，那么 AI Infra（AI Infrastructure 人工智能基础架构技术）则定义了大模型训练算法和模型的能力边界——用登山做比喻，如果说训练大模型是攀登山峰，那么 Infra 就是提供后援的基地。具体来说，AI Infra 主要为大模型训练和部署提供各种底层技术设施，包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等等。零一万物解释为什么选择 34B 的规模，图源 | 零一万物零一万物团队表示，AI Infra 支撑了其超行业水平的训练效果。通过 AI Infra，Yi-34B 模型的训练成本实测下降了 40%——如果说别的公司需要 2000 台 GPU 训练一个模型，那么零一万物可能只要 1200 台——进一步模拟上到千亿规模训练成本可下降多达 50%。截至目前，其 AI Infra 能力能实现故障预测准确率超过 90%、故障提前发现率达到 99.9%、不需要人工参与的故障自愈率超过 95%。这很好地保障了模型的训练过程。AI Infra 能力的背后是人才。李开复曾表示，做过大模型 Infra 的人比做算法的人才更稀缺。零一万物称，其拥有一支行业稀有的 AI Infra 技术团队。零一万物 AI Infra 的负责人戴宗宏，是前华为云 AI CTO 及技术创新部长、前阿里达摩院 AI Infra 总监。他带领的这支 Infra 团队，核心成员是来自阿里、华为、微软、商汤等公司的技术专家，曾参与支持过 4 个千亿参数大模型规模化训练，管理过数万张 GPU 卡，有很强的端到端全栈 AI 技术能力。在完成 Yi-34B 预训练的同时，李开复也宣布即将启动下一个千亿参数模型的训练。「零一万物的数据处理管线、算法研究、实验平台、GPU 资源和 AI Infra 都已经准备好，我们的动作会越来越快。」他说。03下一站，打造 Super App（超级应用）几个月来，零一万物的进展不可谓不顺利：3 月 19 日，李开复在朋友圈发英雄帖，官宣组建零一万物团队，定位是 AI 2.0 全新平台和 AI-first 生产力应用的世界级公司；3 个月后，团队写出第一行代码；7 个月后，零一万物携最新开源产品亮相——Yi-34B 和 Yi-6B；据悉，零一万物已完成新一轮融资，由阿里云领投。当前，零一万物估值已超 10 亿美元。接下来，零一万物将基于 Yi 系列大模型打造 To C 的 super APP（超级应用）。「除了模型之外，我们还在做什么样的工作？一个 Super APP 的雏形也会在不久的将来跟大家分享。AI 2.0 时代，最大的商机一定是超级应用，而这超级应用一定很可能是在一个消费者级别的超级应用，面向海内外的 ToC 超级应用。」李开复在会上说道。李开复认为，super APP 会是新时代下最大的商机，大模型的存在会是当中的「must have」，甚至未来的内容应该主要是由 AI 来创造，人来帮忙，也就是「AI First」。考虑到 AI 1.0 时代有些做不出收入的公司被淘汰的前车之鉴，李开复谈到，在 AI 2.0 时代，做出收入，并且是「持续做出高质量收入」就非常重要，零一万物接下来的 APP 以及未来的 Super APP 都应该基于上述原则去推动与发展。他强调，「AI 2.0 是有史以来最大的科技革命，它带来的改变世界的最大机会一定是平台和技术，正如 PC 时代的微软 Office，移动互联网时代的微信、抖音、美团一样，商业化爆发式增长概率最高的一定是 ToC 应用。」11 月 6 日，李开复在零一万物线上发布会中答记者问｜截图来源：极客公园他认为，如果 PC 时代赋予给开发者用户的机会，是 computer on every Desktop；移动互联网带来的可能是基于位置的、个性化的、随时随地的计算；AI 2.0 时代带来的巨大机会，就是把一个超级大脑对接、赋能给每一个应用。基于上述判断，零一万物选择在 AI 2.0 时代，开发最好的大模型底座、行业模型，一边寻找最大的商机——一个消费者级别的超级应用。对于做 Super APP 的方法论，李开复认为一定是一个很简单的开始，用精益创业的方法不断地迭代。就像抖音和微信的第一个版本，并不是超级应用，而是捕捉到了用户需求，并用新平台的技术精髓，做一个大家喜欢的简单应用，然后根据用户反馈不断调整，最终迭代成为超级应用。零一万物的路径选择，也是 AI 2.0 创业潮的产业缩影。开源、闭源并线进行，基础模型和超级应用都做，甚至 ToB、ToC 的商业化同时探索。这在过去是罕见的，因为 ToB 和 ToC，意味着公司组织、DNA、团队的技术构建方式不一样，原来做用户产品的，很难想象一夜之间能服务 B 端客户。但在大模型这个高门槛、高不确定性的创业赛道上，同时兼顾，已经成为大家共同的选择。发布于 2023-11-06 17:21・IP 属地广东李开复（人物）大模型开源​赞同 5​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录极客公园推动商业

李开复：拐点已至，AI 2.0将诞生新平台并重写所有应用_未来2%_澎湃新闻-The Paper

拐点已至，AI 2.0将诞生新平台并重写所有应用_未来2%_澎湃新闻-The Paper下载客户端登录无障碍+1李开复：拐点已至，AI 2.0将诞生新平台并重写所有应用澎湃新闻记者 邵文2023-03-14 16:20来源：澎湃新闻 ∙ 未来2% >字号·“在深度学习的重大突破之后，AI已经处于从1.0迈入2.0的拐点。多模态、巨型数据集的飞速发展，AI优化目标函数及训练模型的技术方法将大幅精进，能更好地模拟人类的认知智能。”·AI 2.0的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：人机协同、局部自动和全程自动。创新工场董事长兼首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复。“在深度学习的重大突破之后，AI已经处于从1.0迈入2.0的拐点。多模态、巨型数据集的飞速发展，AI优化目标函数及训练模型的技术方法将大幅精进，能更好地模拟人类的认知智能。”3月14日，创新工场董事长兼首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复在北京创新工场总部举办的 “AI 1.0到AI 2.0的新机遇”趋势分享会上说道。李开复指出，“AI 2.0将会带来平台式的变革，改写用户的入口和界面，诞生全新平台，催生新一代AI 2.0应用的研发和商业化。总的来说，AI 2.0将是提升21世纪整体社会生产力最为重要的赋能技术。”“我们来到AI 1.0转向AI 2.0的拐点”李开复认为，AI 1.0是以CNN（卷积神经网络）模型为核心的计算机视觉技术，拉开AI感知智能时代的序幕，机器开始在计算机视觉、自然语言理解技术等领域超越人类，并创造了显著的价值。但是AI 1.0也遇到了瓶颈，大多数行业想利用AI，需要花费巨大的成本来收集和标注数据，而这些数据集和诸多模型各成“孤岛”，缺乏纵效。这是为什么大部分AI 1.0企业投入大笔研发经费但仍然长年亏损。除此之外，AI 1.0缺少像互联网时代的Windows和移动互联网时代的Android一样的规模化能力，来降低应用开发门槛，打造完善生态链。几年下来，AI 1.0尚未真正实现商业上的成功。如今，AI 2.0的巨大跃迁在于克服了前者单领域、多模型的限制，可以用无需人工标注的超级海量数据去训练一个具有跨领域知识的基础大模型（Foundation Model），通过微调等方式适配和执行五花八门的任务，真正有望实现平台化的效应，进而探索商业化的应用创新机会。AI 2.0时代的第一个现象级应用是生成式AI（Generative AI），也就是国内流行的AIGC（人工智能生成内容）。生成式AI能够实现无需标注的自监督学习，AI将从“辅助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面将被重新设计改写。李开复类比道，想象让AI读一本书的前9章之后“猜测”第10章，再让AI对比真正的内容，读过上千万本书后，模型不断优化和迭代。以这样的方式，AI变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。AI 2.0模型不仅可以学习文本和图像数据，还可以从语音、视频、自动化硬件的传感器数据，甚至DNA或蛋白质信息等多模态数据中学习，建构机器超强大脑的运行能力，甚至不止于生成，而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。在李开复看来，AI 2.0不仅仅是个红极一时的高能聊天工具，也不仅仅是图文创作的AIGC生成程序，如今看到的应用都还只是AI 2.0能力的开端，不该限制了人们对AI 2.0未来潜力的想象。AI 2.0生产力应用即将进入井喷期李开复指出，AI 2.0的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：第一阶段人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计：文档工具不再是逐字输入，而是用户告诉AI想要什么样的文章；绘图软件不再需要用户动手，通过文字的描述就可以实现。在这一阶段，人类仍与 AI 保持协作，筛选和纠正AI创作的内容，避免谬误和灾难发生。第二阶段局部自动，容错度高的应用和行业将会实现AI自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。到第三阶段全程自动，AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI医生、AI教师等应用成为可能。基于此，李开复认为，AI 2.0将在六大领域加速点燃商业潜能，进入提升生产力的应用井喷期：1.AI 2.0+电商/广告AI 2.0时代，电商及广告将更为AI大数据驱动，能够做到实时测试和动态调整，甚至把几分钟前的社会热点融入广告内容，最大程度提高转化率。针对不同受众量身定制和实时生成内容，真正实现“千人千面”的营销。2.AI 2.0+影视/娱乐AI可以根据大众的喜好定制电视和短视频内容，使其创作的内容更容易吸引大众的眼球，获得更好的收视率和口碑。AI+多模态的创作，将成为下一世代的娱乐主流，AI辅助创作会逐步形成全新的创意产业生态价值链。3.AI 2.0+搜索引擎未来的搜索引擎将由传统的检索模式，变成“提问-回答”的模式。下一代的对话式搜索引擎将成为全球科技巨头角逐的“AI 2.0圣杯”，当今搜索广告商业模式也将迎来变革。但由于人们对搜索结果有“精准”的期待，如今的技术要做好问答式搜索还需要很多进步。4.AI 2.0+元宇宙/游戏AI 2.0将大大降低游戏和元宇宙等虚拟世界的内容生成的成本。例如AI可以成为实时聊天伴侣，增强互动的乐趣，提高娱乐性，激励用户参与，最大化游戏时长。而AI多模态的想象力内容生成，也将成为元宇宙的中流砥柱。5.AI 2.0+金融更快、更准确、更智能的内容生产方式将大幅度提高财经新闻和市场研究分析的及时性与产出量。但由于财经内容的严肃性，人工进行事实核查和验证仍不可或缺。AI还可以将金融信息的生产和金融产品的上线自动化，提高金融机构信息流及交易量的效率和质量。6.AI 2.0+医疗AI能够快速精准分析患者的整体健康状况，吸纳所有数据、生物特征、体检、病史和个人模型预测，成为医生们的得力助手，大幅加速科学诊断和治疗决策。借助AI能够进行更有的放矢的药物研发，实现个性化的医疗分诊和诊疗方案，推动“个性化医学”的到来。在投资机会方面，李开复也谈到AI 2.0时代创新工场看好的三类投资机会：第一是智能应用。AI 2.0应用将会迎来遍地开花的阶段，包括各行各业的垂类AI助理、元宇宙应用等之前做不出的应用都会出现。除了新的应用，很多现在已有的应用都可以被重新改写，比如搜索引擎、内容创造、广告营销，AI 2.0将革新用户体验，创造出全新的商业模式，蕴含非常巨大的想象空间。第二，AI 2.0平台将会加速新一代AI 2.0应用的研发和商业化，具有战略高度的AI 2.0平台公司将推动AI 2.0的生态循环和良性竞争。第三，除了应用和平台之外，支持AI模型运维、管理、训练的基础设施也是重点关注的方面。这包含支撑AI 2.0巨型模型训练的AI芯片公司，以及那些能够加速、降低成本和简化AI训练的AI 2.0基础设施的创新技术型企业。巨头垄断和信息造假隐患，重复劳动者面临失业技术的进步并非不会带来风险。处在如此庞大的变革之中，大模型训练所需要的算力是空前强大的，训练成本也随之持续上升。在这样的背景下，资金实力雄厚的科技巨头将有垄断优势，导致创业公司和学术界很难做出有竞争力的模型。李开复也指出，现阶段的AI 2.0并不能做到完全正确。AI无法保存全世界的数据，只能通过压缩形成抽象的概念，因此会出现“一本正经地胡说八道”的现象。更重要的是，AI目前还无法分辨真伪和辨别是非，如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。可以想象，曾影响干扰美国选举的“剑桥分析”丑闻，如果发生在AI 2.0的时代，将会给社会造成更大的伤害。AI 2.0也将加剧不可避免的失业风险。毫无疑问，最具创造力的顶尖人才将会乘上AI 2.0的东风，全面提升生产力和效率。但随之而来的是重复性的工作将会被AI 2.0接替，这些岗位上的人不得不寻求职业的转变与技能的升级，其中包含高比例的白领岗位，亟需进入到更需要发挥创造价值的行业。李开复认为，AI 2.0并不意味着通用人工智能（AGI）就此到来。人类有很多与生俱来的关键能力，诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等，这些尚未被破解的深层次能力，是AI 2.0也无法全盘复制的。责任编辑：郑洁校对：刘威澎湃新闻报料：021-962866澎湃新闻，未经授权不得转载+1收藏我要举报#李开复#AI#2.0查看更多查看更多开始答题扫码下载澎湃新闻客户端Android版iPhone版iPad版关于澎湃加入澎湃联系我们广告合作法律声明隐私政策澎湃矩阵澎湃新闻微博澎湃新闻公众号澎湃新闻抖音号IP SHANGHAISIXTH TONE新闻报料报料热线: 021-962866报料邮箱: news@thepaper.cn沪ICP备14003370号沪公网安备31010602000299号互联网新闻信息服务许可证：31120170006增值电信业务经营许可证：沪B2-2017116© 2014-2024 上海东方报业有限公

人工智能工程院 - 创新工场

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我们的使命 研发前沿的人工智能技术Build up reusable world class AI technology base 培养人工智能人才，建设人工智能生态Train the most scalable base of young AI engineers 培育和塔尖孵化人工智能创业项目Venture build and incubate AI startups  促进科研合作与AI科技的商业转化Research in high commercialization potential areas 用人工智能赋能真实世界的商业场景AI Infusion consultancy with leading industry players

DeeCamp 人工智能训练营 由创新工场于 2017 年发起的大型公益人才培训项目，已举办七届，面向热爱AI技术、具备计算机基础的青年人才。 前往DeeCamp官网 塔尖孵化项目创新工场人工智能工程院塔尖孵化项目零一万物打造 AI 2.0 平台和应用的全球公司澜舟科技用自然语言技术赋能商业数字化转型的下一代认知智能创新奇智（2121.HK）提供企业级 AI 解决方案聚焦”AI+制造业”呈元科技人工智能与合成生物前沿科技相结合的生物科技公司倍漾科技AI 构建的投资未来人工智能赋能金融投资捷象灵越新一代叉车 AMR 的引领者以机器人加速智能制造变革MOOTION智能 3D 内容创作和演示工具来自 SeedV Lab投资人登录 商业计划书bp-beijing@chuangxin.com 媒体合作press@chuangxin.com  投资人关系ir@chuangxin.com 意见与建议help@chuangxin.com零一万物 01.AI  加入我们ai2_join@chuangxin.com 合作探索ai2_partner@chuangxin.comCopyright 2023 CHUANGXIN 创新工场京ICP备10218136号-1创新工场Websitehttps://user-assets.sxlcdn.com/images/987821/FnhDcAt7XLXGi1b8pvGwZF2IoYfe.png?imageMogr2/strip/auto-orient/thumbnail/1200x630>/format/png

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对话李开复：医疗产业重塑是巨大机会，创新工场将全面布局|创新工场|李开复|布局|医疗|武凯|投资|赛道|-健康界

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对话李开复：医疗产业重塑是巨大机会，创新工场将全面布局

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创新工场由李开复博士创办于2009年9月，超过十年的时间以来，创新工场投资超过350家项目。以往，消费、教育、AI是创新工场投资的主战场。而从2019年开始，创新工场在医疗领域开始安营扎寨。这一趋势可以从创新工场的一面CEO展示墙上看出，这面墙上的每家公司估值都在一亿美元以上，按照创新工场投资的年份排列。2020年展示的10位创业者中，有六位都是医疗企业创业者。它们分别是沃比医疗、予果生物、安智因生物、镁信健康、贝登医疗、镁伽六家公司的创始人。出于创新工场稳健的作风，创新工场在医疗领域试水了两年后，才正式对外宣布将大规模部署医疗领域。创新工场选择重仓医疗赛道的逻辑很朴素。在过去的10年中，生命科学领域迎来物种大爆发时代，技术不断更新迭代，而定位于Tech VC 基因的创新工场不愿缺席这一技术迭代的盛宴。在医疗领域，创新工场虽然是一支新军，但其医疗团队都有着丰富的医疗投资经验。医疗赛道由杨小龙和武凯两位合伙人负责。杨小龙在2019年加入创新工场任合伙人。他曾在新天域资本和三菱商事亚洲投资基金任职期间领导和参与了总金额超过10亿美元的投资，涉及科技、医药和消费行业。迄今为止他率领创新工场医疗团队投资了近20个项目。另外一位合伙人武凯于2020年8月加入创新工场。武凯曾任软银中国资本的合伙人，主导或参与了对诺辉健康，安翰科技，普门医疗，华大健康等公司的投资，也曾任职于GE医疗的生命科学业务部门和美国Charles River Lab的公司战略部，在医疗大健康行业有超过10年的风险投资，市场营销和业务拓展等经历。在医疗投资中，创新工场选择以什么样的方式开始？在医疗投资中有哪些成功案例？动脉网和两位创新工场合伙人进行交流，并对武凯进行了专访。创新工场医疗投资案例医疗是社会变革中的结构性机会布局两年时间以来，创新工场投资案例跨越了医疗支付、医疗器械、AI制药、精准医疗等多个赛道。两年的尝试和探索，加上武凯的加入，坚定了创新工场内部重仓医疗的决心。但同时，在外部环境中，医疗投资也迎来大热，融资金额和事件快速攀升。虽然创新工场并非跟风进入医疗，但现在进入医疗投资，是否是一个好的时机？诚然，医疗投资和武凯刚入行相比有了巨大的变化。在他入行的2013年，做医疗投资的基金可能不会超过40家，但如今基本上主流的基金都有医疗板块。在这样的背景下，创新工场也思考过现在的医疗投资究竟是已经达到顶峰了，还是走到了半山腰，或者说根本还处于起步。答案是现在进入医疗投资并不算晚。医疗投资仍然是广阔天地，大有作为。首先从社会环境上看，医疗领域的机会是社会变革带来的结构性机会。在创新工场的媒体趋势分享会上，李开复博士指出：“2020年是黑天鹅满天飞的一年，疫情当然是其中影响最大的黑天鹅，政治环境、贸易政策的变化也带来了很多严峻的挑战。但是机会也很多，当然如果我们把钱往整个行业里闭着眼睛去撒，不一定有很好的回报，一定有些领域是特别适合投资的。在当下的环境中，我们认为有六大结构性的机会。”六大结构性机会分别是线上化和消费习惯的改变；硬科技自主创新；政策推动产业变革；降本增效和自动化；逆周期产业整合和逆周期流动性。而医疗则是受益于硬科技自主创新和政策推动产业变革双重利好的领域。医疗领域不受经济下行因素影响，有着抗周期的特性。李开复指出，对比发达国家，中国人均医疗支出仍低于美国、日本。随着政府进一步加大医疗投入，会带动很多行业的机会和改变。从微观的细分赛道上看，武凯表示很多细分市场都还未被满足，同时医疗领域很多细分赛道都处于技术迭代变革中，现阶段很难去预测其天花板。”以IVD(体外诊断)为例，从表面上看，过去的两年间IVD领域喷涌式地发展，上市了近20家公司。那么是否意味着这个赛道格局已定，其实不然。哪怕是在疫情之下，关注度攀升的呼吸道检测，其中分子检测的渗透率还不到5%。而美国分子检测应用渗透率达到了90%-95%。不可忽视的是，另一边新兴技术的出现还在不断带来增量市场。例如NGS这一技术，五年前的市场规模还是空白，而今有了将近100亿的市场规模。所以对于创新工场来说，当下的医疗领域虽然大热，但也无需焦虑跟风。看见了医疗领域迎来结构性变革和技术迭代期这样的大的趋势，这对于创新工场来说，只是完成了工作的一半。投资的另一半关键在于推演环境变迁中的关键时点和关键变化，推演这件事情什么时候发生，如何发生；以及在相关的各方里面，每一个人的行为心理是什么；从而大概率地去把握社会变革的趋势。医疗领域趋势变化的三大主线当下的医疗行业中，老龄化趋势、医保控费、消费升级都是行业共识，多种技术迭代与医疗体系的诸多管理机制改革交织成为产业发展背景。在这样一幅复杂的图景中，创新工场医疗团队梳理出了医疗市场历史性变革的路径的三大主线。                                          第一条主线是市场主体的“混合所有制化”。现有的医疗体系，服务主体以公立医院为主，支付体系为医保主导，但这一体系正在悄然转变，支付能力和用户行为从公立体系导向转向为私立体系导向。原有的几万亿规模的市场由公切到“私”的过程，将会诞生很多投资机会。当主体切换到了一定程度，“市场情报”才真正开始有了意义，数据和AI驱动的商业信息开始影响医疗机构运营行为。创新工场也关注真正的商业情报数据能对自由市场起到推动的作用。第二条主线是供应链企业的“降本增效”。医保的支付压力会传导到整个供应链之中，上游供应链企业也面临着控费压力，需要在利润和可及性之间平衡，还要保证利润可以驱动创新。对于供应链企业来说，如何提升内部的工作效率降本增效间也将诞生很多机会。以生命科学领域为例，大量药企、CRO企业雇佣了大量高学历的人每天进行重复性的工作，而且还有一定的出错率。在这一矛盾差之下，创新工场投资了机器人自动化的企业镁伽机器人，镁伽利用机器人和智能物联网技术，为药物研发、体外诊断和新兴生物学等领域提供智能灵活的自动化解决方案。目前合作的客户包括药明康德、诺禾致源、然石医学、华大基因等精准医学领域的知名企业。第三条主线是医疗技术的提升带来的原创性产品或者差异性产品。这一主线主要是科学技术的突破和创新带来可及性更高或服务质量提升的产品。三大落子方向，医疗技术是当下的重点完成三大主线的推演后，头两年创新工场首先选择落子在三个方向，一是关注数据和AI驱动、对医疗行业产生宏观影响的平台型科技企业；二是关注市场机制下分类人群的垂直服务升级的机会；三是聚焦医疗产品以及服务的升级突破。“在打法的选择上，创新工场选择从自身基因最为熟悉的AI和数字医疗切入，然后进入医疗技术投资。”杨小龙说。在数据和AI驱动医疗行业变革这一方向上，创新工场团队投资了艾登科技。艾登科技基于医院的病历数据进行医疗服务的价值评估，目前已与国内多家顶尖医院建立合作联系。镁信健康是创新工场在服务切换赛道中布局的代表。镁信健康通过和药企、险企和械企合作，为患者提供药品福利管理(PBM)服务。美国的PBM的企业CVS、ESI和联合健康市值都超过百亿美元。在中国，创新工场也相信未来将会有更多的业态来承担更高的医疗服务需求或者说弥补一些边际成本很高的任务。杨小龙表示：医疗服务中有一个三角形非常难形成闭环，即供应链、人的行为和数据、支付。医疗服务不同于消费，人的医疗行为的特点是当治好了病后，与医疗机构的联系很低，它并不是靠自己的主观意愿去正反馈。所以这个体系需要各种各样的方式进行连接，例如保险。在服务切换赛道，创新工场一直都希望能够找到在这三方面能够实现平衡的企业。创新工场在A轮的时候投资了水滴，也是判断水滴聚集了有一定医疗属性的用户，这个路径汇集的人群会对中国的保险和医疗服务产生价值。在产业链的效率提升上，除了前文提到的镁伽外，创新工场还投资了知名的制药公司Insilico Medicine英科智能，Insilico通过人工智能的方式生产小分子，进行药物筛选。在投资阶段上，创新工场通过不同基金的配置，投资阶段覆盖医疗领域的科学家创业早期项目、中期项目以及后期的项目，覆盖医疗整个生命周期。接下来，创新工场将持续关注数字医疗和药械产业链生态，重点关注医疗技术产品。武凯表示：“现阶段，医疗技术的投资是创新工场的重点。对于生物技术和创新药领域，创新工场也在做准备。”深度拥抱产业，看清风口后的本质在医疗技术这个赛道，接下来怎么投。武凯介绍，创新工场把医疗技术按照市场大小和增长速度做了一个评估，选择重点关注IVD和高值耗材。“IVD领域将是2030年最大的医疗器械市场，而高值耗材中的心血管和骨科则是增速较快的领域。”在IVD领域，武凯表示中国IVD市场发展有四大趋势，分别是普检中心化及自动化改造；快速便捷的去中心化检测；公立二级医院快速崛起；技术发展带来多样化特检项目。在IVD这个多层次复杂的市场中，创新工场有四大策略，一是在成熟赛道挑选下一波龙头；关注细分领域的领军企业；密切跟踪新兴技术，挑选其中最具爆发力的公司；关注由强势渠道转自主产品研发的公司。武凯将创新工场在IVD领域战略总结为：在一些成熟的大赛道，创新工场不能失守；而在机会性的市场中，创新工场要抢攻。武凯曾经在2016年代表软银中国，作为A轮的投资人敏锐的发现并投资了通过粪便PCR检测来发现早期肠癌风险的诺辉健康，4年的时间，诺辉健康拿到了中国第一张早癌早筛的三类证，也即将登陆港交所。当时武凯也是准确预判了作为对标美国Exact Science的诺辉健康，会成为早癌早筛领域的颠覆者。他表示：“所谓成熟的大赛道是四大策略中的市场已经明确，天花板足够高的领域例如快速发展的分子诊断领域，这种领域大家都能看懂，那就要求我们布局更加完善。而机会型的市场则是代表着一些颠覆性的技术带来的增量市场，例如几年前的NGS技术、肿瘤早筛、单细胞测序等赛道。所谓抢攻就是当一种新的技术出现的时候，创新工场需要在技术临界点时去把握住。出手太早，或者太晚都不行。”在高值耗材领域，创新工场将重点关注心血管高值耗材和骨科高值耗材，同时也着力于发现眼科、口腔、医美等领域高值耗材的机会。在战术层面，武凯认为执行过程中最重要的是与产业深度结合。“我会时常和团队强调，做投资人是一个很辛苦的职业，要想对案子有正确而清晰的判断，需要大量的行业调研和产业的深入理解。”在正式投资予果生物之前，武凯带领创新工场医疗团队与其产业合作伙伴-测序龙头Illumina公司的中国高管团队进行了深度交流。“在交流中，我们发现Illumina的小型化设备很受基层渠道商的关注，原因就是看好未来基层感染检测这个市场。这让我们对mNGS的认识更深一步，mNGS虽然也是高通量测序的重要应用方向，但它和NIPT以及肿瘤场景不同，mNGS在临床应用中无论是广度还是深度上都更有想象空间。在宽度上，NIPT和肿瘤的产生流量的科室相对比较单一，mNGS可以实现多科室应用，包括ICU、急诊、肝胆外等等，但凡是遇到感染的，都与mNGS相关。这意味着mNGS有机会在多科室产生营收。在纵深上，NIPT和肿瘤看现有的企业的策略，都是瞄准国内头部医院的市场。因为大量的病人集中于此，但感染是一个能够下沉到基层医院的场景。所以我们认为mNGS无论是在广度还是深度上，具备了天花板更高的可能性。”注重与产业的结合，也让创新工场在招兵买马中注重团队成员产业背景。除了杨小龙和武凯有着丰富的产业经验与投资专业，团队中的其他资深成员，投资总监石成蹊在加入创新工场之前曾就职于长岭资本，主导和参与了数个医疗领域的投资项目；在此之前，他还曾就职于艾美仕管理咨询，服务于多家医药企业跨国客户，专注于医疗领域的战略和管理咨询业务。石成蹊拥有卡罗林斯卡医学院的生物医学博士学位；另一位高级投资经理肖海拥有中欧工商管理学院的MBA学位，也是中欧健康产业奇璞论坛的核心成员，在加入创新工场前，在美国丹纳赫集团的诊断平台负责诊断业务的BD和战略、全国经销商的管理，还曾在联合健康和GE医疗担任销售和市场的管理工作。其他几位医疗团队成员也都是科班出身，在加入创新工场之前分别来自于君联资本，咨询公司IQVIA等，并毕业于美国约翰霍普金斯大学，北大生科院等国内外一流的大学。与产业深度结合这一战术，也是创新工场建立认知差，在医疗风口中保持理性的方式。创新工场把风口看作是市场对于很多事的共识，而想要在这个市场赢出来，需要建立认知差。而认知差的建立，关键在于找到一个细分行业核心的竞争力。武凯指出：“五六年前，一起IPO带给基金的平均回报达到了10倍以上，而今年整体医疗领域IPO带来的回报只有2.3倍。当然这一方面反映了项目比较贵，大家都在抢后期的项目。另一方面也说明上市的门槛已经降低了，大家可能不会那么看中上市这一指标。未来比拼的是谁能找到比较大的天花板，有更大发展空间的企业。”武凯也表示，创新工场作为一个市场新兵，在现在市场的泡沫期不会去简单的追风，而是应该结合工场强大的行业研究能力和产业合作伙伴的深度资源，去发现真正的那些还在“”水下浮潜“”的那些优质标的。所以我们一定要去探索这个行业在未来五年内不会变成高竞争、低价格的市场。

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创新工场,李开复,布局,医疗,武凯,投资,赛道

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