人工智能时代，科研如何产出有效商业创新？
丹棱君有话说：未来我们的生活场景会发生怎样的改变？也许就在此刻，又一个给我们的日常生活、工作和学习带来颠覆性体验的应用悄然而至。历史告诉我们，人类社会的每一次飞跃，都得益于生产率的质的提升，而这质变则源于有效的产业创新。科研如何能从纸面的理论成立转化为现实中的真实场景？什么样的创新能产生巨大的产业价值和效率势能？如何才能打通科研和产业的壁垒？“百度七人创始团队之一”雷鸣走进丹棱街 5 号，与我们一同交流——人工智能时代，科研如何创造产业价值，如何找寻未来 AI 场景化应用的科研实现路径。
雷鸣在微软亚洲研究院演讲全文（文字内容有精简）：
很高兴能够来到微软亚洲研究院，和在座的大家分享一些个人经验、观点。我是从 2013 年开始关注人工智能这一领域的，在过去的五年时间里我做过很多和人工智能相关的事情，包括投资、孵化、教育等等。
大家都知道，霍金博士在去年提到，人工智能的产生，可能是人类历史上最重大的事情。下图是全球的人均收入，人均收入可以等价于人均产出，也可以等价于劳动生产率，所以一个人单位时间的产出就是劳动生产率。这在一定程度上能够代表当时人类所谓的生活水平，劳动生产率越高就代表社会越先进。从图上看来，公元前 1000 年一直到公元 1801 年左右，也就是工业革命前夕，全球人均收入基本上没有什么进步，单位人均劳动产出没有太大变化，然而工业革命以后这条曲线急速上升，可以说我们人类用 200 年的时间把过去的历史全部都击败了。
还有另外一个简单的佐证，就是我们现在穿的、用的这些东西，几乎都是最近 200 年的产物，我们跟历史基本已经绝缘了。甚至我们可以说得更深一些，因为人类进步是有加速度的，我们身边的东西大部分都是来自于最近 40 年的科技进步。那为什么会产生这样的现象呢？
其实它的根源就在于有效创新。创造这个世界上不存在的东西，产品、服务、技术、商业模式和组织形态都可以进行创新。这种创新作用于社会，使得社会劳动生产率提升，这就是有效创新。我们看到的这些伟大的企业不仅仅是科研上的创新，而是创新本身在真实社会里大幅度地提高了社会的效率。所以，这些企业因有效创新而树立了独特的价值。
所以，工业革命后全球人均收入按指数曲线增长一定是因为工业革命之后所释放出来的大量创新，加速了社会的进步。工业革命的核心是“能源 + 机械”。在工业社会之前，人类 90% 以上在做体力劳动，而到工业社会之后，技能劳动成为社会的主体，现在全球的服务业包括工厂的工人，其实大部分都是技能劳动者。因为大幅度的产生技能劳动者，所以释放出很多创新的力量，这些创新的力量来自于工业社会分工细化所带来的效率提升。当分工到很细的时候，我们发现在每一个细分就开始有专门的人负责在这个点上进行创新了。
而我们现在正在另一个转弯点上。未来，技能劳动也将慢慢从历史中被抹掉，包括那些经过重复训练获得的技能，以及以一种相对标准化的流程所提供的技能化服务。这个转变会把所有人逼向另外一个领域去创新，那时我们都在做这个世界不存在的东西，做出来之后，让机器去做后面需要重复产出的东西。
就好比，以前，一个特定产业链里的所有人要是都去研究产业改造，可能只有 1 个人是在研究，另外 9 个人是在后面的产业链里做技能劳动者。现在，我们让 10 个人都去研究，你可以想象社会进步的速度必定会进一步加速。这就类似工业革命之后我们进入到工业社会。将来在释放更多的创新者之后，社会还会有一个更大的加速，进步会更快。
我们来看一下下面这张图，图上企业的市值领先全球。在这些公司中，我们可以发现高科技公司逐渐独占鳌头，而传统公司越来越力不从心。事实上，当社会进步、科技发展到一定阶段的时候，它就打开了世界的新窗口。如果把握机会，新的科技就是改造社会最好的工具。但如果只是在已经成熟的体系上加以优化，那么则不可能产生很大的机会。看看 2016 年市值最高的五家公司，微软和苹果都是 40 岁左右，剩下的几家企业 20 岁左右，它们都是在一个改变世界的科技诞生的时候，利用科技进步创造商业和社会价值的伟大企业。只有这些真正能够改变科技的公司被很好的应用才是最大的机会。
而且我们发现，这些公司的创业者当时都非常年轻。为什么微软不是 GE 的老总创立的？因为，在社会进步特别快的时候，你会发现你的经验会变成你的累赘。遇到一个问题的时候，你总愿意用以前的经验去解决。但是如果你尝试用新的技术去解决，那么它可能会更有效。所以，到今天为止，我们看到科技的快速进步，很多新公司应运而生，而当新的机会来临的时候，老公司并不容易抓住。经验往往会在新时代中成为束缚。
聪明的年轻人，在这个世界只追求最根本的需求，他们用自己最本身的想法结合最先进的技术去做创新。未来的人工智能时代同样也应该如此，尤其是 2C 的企业背后还是有很大的机会。而这个机会很大程度上有可能是年轻人的机会。
现在我们看到自动驾驶非常热门，大家都在做，当然一是因为自动驾驶产业大，比较标准，第二是这个市场大，价值也大。自动驾驶未来将是交通、运输、物流这三大产业的基石，或者说操作系统。而这三个产业目前占据了中国 GDP 将近 20% 的比例，如果未来这三个产业能够拿到价值制高点，那么自动驾驶的发展空间无可估量。
很多时候一个产业很大，未来的发展空间也很充裕，但做成以后会发现效益并不明显，其原因就在于科研和实际落地之间存在的差异。落地以实用为主，一定要是在实际场景下的刚性需求，问题一旦解决了，用户会自己买单。而科研则有所不同，双方的差异体现在三个方面：
第一，科研追求的是精益求精的学术价值，研究成果要比以前更好，这是一种特殊的创新。然而产业则属于实际生活的范畴，其产品或服务必须满足我们生活中某种实际需要。现在有些所谓的智能创新其实存在一些误区，比如前段时间非常流行物联网、智能家居，于是就有人发明了智能灯泡，拿出手机、打开应用就可以开、关灯。但是开关灯这件事本来就非常简单，智能化很难再精简它的操作程序，反而把简单的事情复杂化，成本也相应提高不少。刻意为创新而作的创新容易跑偏，因此我们应该更多地把关注点放在未来这些产出有没有用，是否会产生价值上。
第二，学术研究是单点突破。学术总是在一个点上不断提升，比如说人脸识别，始终围绕这项技术进行改进和突破。但是产业强调的是产业服务的完整性，同样是人脸识别，则需要考虑各种因素，比如受控环境、光照环境、摄像头选择等等。产业不是单独一个产品原型就能解决的，它必须要投放到现实环境中去解决实际存在的问题。
所以，产业运作往往牵扯到更多的因素，有硬件、有软件、有工程、有采购、有成本等等，很多的事情都要有。相比之下科研需要考虑的问题就比较少，比如，精确度又提升了五个点，我发个论文，荣誉就来了。但是这在产业里就不灵了，别人也许就因为选了不同的摄像头，装在了不同的位置，或者是额外加了灯罩，最终效果可能就比你的要好。最后产业是要解决问题，而研究只是解决问题的其中一部分。
第三，学术往往不惜代价。5000 台服务器算一个月算出一个模型很厉害，但实际场景中识别一个人脸用 5000 台服务器就太疯狂了。所以，产品和服务必须要有良好的性价比，成本要始终控制在可接受的范围内。
最后，科研在不断进步的过程中始终是连续的。就像人脸识别在不断进步，而这种连续的进步是非常受科研界认可的，只要比以前好都会得到荣誉。但是产业界不一样，我们判断人脸识别有一个大坎，就是看它能不能达到人的水平。在没达到人的水平之前，再进步产业也根本不会理你。只有达到，那才是皆大欢喜。
所以，如果大家想做产业，一定要注意看右边，而不是光看左边。左右之间怎么打通、怎么兼顾确实是个难题，但总有一些东西有学术价值，也有实际应用价值。找到一个实际应用有价值的东西，再回来研究的话，解决学术问题也是一个很有意思的东西。
雷鸣 个人介绍
雷鸣，百度七人创始团队之一、酷我音乐创始人、快乐智慧创始人兼董事长、北京大学大数据与机器学习中心联合主任、北京师范大学心理学院人工智能与儿童发展研究中心联合主任、“千人计划”特聘专家。
自 2000 年百度创始，雷鸣担任百度搜索系统首席架构师，领导核心技术团队设计并开发百度搜索引擎，使之成为世界上最好的中文搜索引擎。百度搜索在中国拥有 70% 以上的市场份额并持续排名第一。
2005 年，雷鸣创立酷我音乐，担任首席执行官兼董事长。他秉持以技术和创新改变产业的思想，领导酷我音乐成为中国领先的互联网音乐平台。
目前，雷鸣致力于人工智能相关研究、孵化和投资。担任北京大学人工智能创新中心主任，开设研究生课程“人工智能前沿与行业趋势课程”，以连接人工智能科研和产业需求。同时，他已经孵化并投资了数家人工智能相关的初创公司，横跨儿童教育、自媒体、医疗等多个领域，有效推动了人工智能和产业的结合。
雷鸣 2000 年获得北京大学计算机硕士学位，2005 年获得斯坦福商学院 MBA 学位。他曾任北京大学信息科学技术学院学生会主席，斯坦福大学中国学生与学者协会副会长。
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本文转自微信公众号：微软研究院AI头条
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