院友会 | 技术人才都适合创业么？四位微软亚洲研究院前院长这么说

编者按：在第二届微软亚洲研究院院友年度大会的“ 投资未来” 论坛上，微软亚洲研究院的几位前任院长、副院长——创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰、硬蛋CTO李世鹏坐在一起，与院友们聊了聊当前炙手可热的人工智能创业，探讨什么人适合创业，如何拿到融资等一系列热门问题。

本文授权转载自36氪（微信公众号：wow36kr），作者石亚琼。

从左至右：硬蛋CTO李世鹏、创新工场CEO李开复、源码资本合伙人张宏江、海尔集团CTO赵峰

Q：什么样的人适合创业？

李开复认为计算机领域的技术人员都适合创业，但不一定适合做CEO。

创新工场观察到，当前AI创业大概有四个波浪：第一种是互联网AI创业；第二种是商业AI创业；第三种可以说是数字化的AI创业，捕捉新的数据，并使其带来价值；第四种是全面自动化的AI创业。AI创业一定要有AI人才或者技术人才。这四种AI创业其实需要的人是不一样的。

创新工场CEO李开复

互联网AI创业，今日头条为代表，现在已经没有创业机会了，但是这类公司如果要挖人，作为就业机会很好。商业AI创业，主要服务于B端客户，这类公司的CEO往往需要成为大Sales，做这类公司可能更适合做CTO，找到合适的CEO。第三类AI创业，往往是要该表某个行业，做一个新的东西，其实并不是技术人员能干的活。全自动AI创业以无人驾驶、机器人、芯片等为代表，很适合创业，但最好是已经被验证的技术。

Q：钱在哪里？

张宏江认为，优秀的科研、技术人员想创业，钱是最不需要担心的，如果项目好、团队好、切入点好，一定找得到钱。在退休之后，张宏江加入到源码资本，出任合伙人。在源码资本，看项目完全从应用开始看起。源码过去三年的投资都是沿着场景来做的，有所谓的几纵或者几横，在AI的领域也同样。对于有好技术、好团队的，源码出手也非常快。

源码资本合伙人张宏江

李开复表示，作为投资人，还是会更看好其中的一些创业方向，比如金融、自动驾驶等方向。金融领域还是有机会的，它是一个纯数据的行业，有充分的数据，也有很好的标注，可以立即产生价值，且这个价值就可以迭代。金融还有很多未被挖掘的机会，除了消费金融外，还有风控等场景。无人驾驶行业，做完整系统已经有点拥挤了，但是做垂直的可立刻产生数据迭代的还是有机会的，比如最近创新工场就投了一家院友创办的企业，做无人货车，环境相对可控，且能马上产生经济价值。李开复判断，如果能够找到比较快产生数据，又可以产生价值的领域，很多VC都愿意投。

不过，张宏江也提醒院友，作为一个创业者，拿投资人的钱，最重要的不只是钱，还有VC的附加的价值——提升创业成功概率。

Q：担心现在AI创业么？

赵峰表示，像海尔这样的制造业企业，引入大量的互联网、AI人才，遇到的挑战也很大。作为传统的企业经营，海尔文化是从制造业、传统的销售模式出来的。互联网企业的文化要融入还是有很大的挑战，这实际上是从企业内部来产生变化，变成了传统制造业+人工智能或者+互联网。赵峰分析，人工智能里面平台级的技术，接下来几年大公司都会开放，已经没有什么壁垒了，初创公司更好的机会是在垂直领域当中，很多垂直领域有大量的数据，大平台实际上无法直接提供这样的服务。

海尔集团CTO赵峰

Q：为了应对这种变化，投资机构做了哪些创新？

李开复表示，创新工场过去两年发生了特别大的蜕变：一是三四年前停止孵化业务，专心做VC，二是做有特色的VC，即VC+AI。

在2008年和2009年，国内特别被欺负的一批人就是创业者，很多天使就占它60%、70%、80%的股份，创业者非常努力，但最后钱都到了坏天使的口袋里面，因此创新工场希望做一个好天使，帮助当时比较稚嫩的创业者，补足短板，最大化成功率，占比较小的比例。但一段时间后就变成全民天使，加上“双创”，任何一个名校、名公司背景的创业者就可以和土豪要到两三千万融资，竞争激烈。因此，创新工场的募资金额有特别大的转换，创新工场刚创立的时候孵化基金是1500万美元，前年募了接近7亿美元，接下来准备募大概12亿美元。

创新工场不但是投资机构，还成立了研究院，愿景是中国的IBM watson，在AI还没有成熟到可以做很多产品时，服务传统企业，从中提炼产品。

最后是China first。当前，国内的市场变化非常快，今天中国已经成为全世界最大的市场，虽然中国的移动互联网人口只是美国的3倍，但手机移动支付是美国的60倍；共享单车是美国的500倍。这意味着中国在以比美国快50倍到200倍、300倍的速度生产数据，这些数据转化成为价值特别巨大。在一些之前没有做的很好的方向，有弯道超车的机会，今天的中国医疗、医院、教育都还有一些不能让人满意的地方。

创新工场对中国未来的创业非常看好，尤其是几个方向。其中一个词叫OMO（online merge offline），与O2O不同，它是指线下的消费、用户习惯都可以完全捕捉，线上线下的融合会给AI带来特别大的机会。

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