李开复还提到，人工智能要做出特别有价值的产品，有五个条件：海量的数据、顶尖的科学家、清晰领域界限、自动标注数据、超大计算量。

他举例称，银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，这些领域是能最快产生价值的。

李开复认为，中国的人工智能有一些特殊的机会，世界上的人工智能论文，43%都是中国人写的。

今天，似乎成城的安排是个接力赛，从40后到50后，我作为60后代表是下个演讲者。今天既然是独角兽论坛，我希望谈一下我对未来独角兽的看法。

我觉得，未来十年，出现最多的独角兽公司，肯定是人工智能公司。另外我认为，在座的每一位独角兽，或希望做独角兽的公司，在你们公司发展中，必须了解人工智能。

这就和二十年前的互联网、十年前的移动互联网，是一样的，作为先知者是有优势的。今天我想谈一下：人工智能。

我认为，在未来十年，世界上50%的工作，都会被人工智能所取代。尤其是，这里列出的一些：助理、翻译、保安，这些工作真的都会被取代。你想，今天的人脸识别，在有些场景上，已经可以做到比人20倍更精确的辨识人脸。那么保安还需要再辨认脸吗？边防、前台，这些工作都可以被机器取代了。这只是一个例子，当然我们看到AlphaGO为什么这么厉害？是因为，它自己与自己下了很多棋。

人脸识别为什么这么厉害？因为，它们看了上亿张脸，然后从中学习。机器学习，在任何狭窄的领域，看到大量的数据，是人脑完全不能够和它竞争的。

所以，这已经不是机器取代人类的问题，而是在一些人类只需要5秒钟思考的问题中，有大量数据的问题里面，有狭窄领域的问题里面，人绝对不会是机器的对手。而且，一个一个领域，都会被机器超越，不只是取代。

看过去的发展，从AlphaGO的下棋，到感知、认知，到做决策，甚至到反馈(就是让机器自己可以有手有脚或者有轮子，可以动)，这四件事情在过去五年，有非常非常大的进步。

这里有很多例子，由于时间今天就不多说了。我们可以看到，博弈有AlphaGO，感知有微软小冰，决策这里有个例子是Google现在已经有技术，可以自动帮你回复Gmail了(不过在座可能没有太多用Gmail的，所以不像我有机会用这个功能)。汽车，从最近的特斯拉，还有GoogleCar，发展的都非常非常迅速。因为，这五年有非常多技术的突破。

其实，我自己在30多年前就做人工智能了，可是很可惜的是，创业必须要生逢其时，所以我做的很多工作，无论在对弈、语音识别、自然语言理解，很不幸的是都没有生逢其时。因为，当时机器不够快，数据不够多，算法不够先进。但是，今天够先进了。

所以，我想介绍一下，机器学习里面最重要的一个突破，就是深度学习。

深度学习，简单的理解，就是给非常非常大的神经元，用特别大量的数据充进去训练。它就可以在某个领域，在识别方面、分类方面，或者预测方面，远远超过任何过去的算法。这是过去五年中，所推演出来的。

这个学习的算法，特别适合特别大量的数据量。所以，当你数据量大的时候，就可以做出各种以前做不了的东西。

什么情况才能用人工智能？人工智能不是万能的，我们在很多情况下还是远远超过电脑的。但是，下列5个情况的时候，人工智能绝对可以做出特别有价值的产品：

1、海量的数据。这基本是千万以上的数据，所以当你听很多人说大数据(有一万个样本)，都是没有用的，千万级别的数据。

2、这时候还需要顶尖的科学家，不是一个程序员、工程师就可以做的。

3、要有非常清晰领域的边界，因为人工智能只能懂一件事情，让它跨领域是做不到的。就像现在我跟你说“中午我不想吃汉堡”，你们都能听懂，但是如果你跟一个人工智能这样跳跃领域去讲，它是搞不懂的。

4、要有非常好的标注，比如你用百度时候每一次的点击，去淘宝时每一次的购买，你在滴滴每次成功的搭上车，都是告诉系统我成功了。当你每次在百度没有点击，在淘宝没有购买，在滴滴没有打上车，也是告诉系统这是一个标注。没有标注的数据，意义是不大的。

5、用这么大的数据，要有非常多的计算量，这时候人工智能才可以形成。

可能很多人说，人工智能是什么机器人、无人驾驶，这个好长远啊。其实不是的，你每次在用百度、淘宝、滴滴的时候，它背后都是一个人工智能的引擎。

我们在这里可以看到一些过去认为比较遥远的数据：

上面是图象识别的比赛，机器已经超越人了。

下面这个图是语音识别的比赛，机器也已经超越人了。

标注，把算法对进去，就会产生价值，刚才谈到的每个例子，淘宝、百度、滴滴，都是真实的人工智能的例子，以后只会有更多。

所以，如果你是一个创业公司，当你的用户达到了千万级别的时候，你肯定是需要这个的，因为在你的系统里面绝对需要做一些判断和推荐，你要推荐什么商品给用户，该放什么样的广告，这背后都可以用到人工智能引擎。

所以，做人工智能创业的，最好是已经有互联网数据的公司。

当然，还有很多公司是没有互联网数据的，这些公司也能创造价值。这就是为什么人工智能比移动互联网还要伟大的原因，因为它影响了很多行业。

哪些领域会最先呢？我们认为，一定是数据最大、最快能产生价值的领域。比如说，金融领域：银行、保险、券商、智能投库、AI量化基金，这些领域是最快能产生价值的。

哪些是对人类最有意义的？一定是医疗领域，癌症的检测、切片，基因个性化的治疗，这些都是特别适合人工智能的领域，还有教育，等等，这里细节就不多说了。

所有的领域里面，我们认为最大的一个领域，应该是无人驾驶。这虽然可能是个十年的目标，但是当电动车、共享经济、无人驾驶，三件事情同时发生的时候，人类经济会产生最大最大的提升和改变。以后我们出去打车，应该是随叫随到，人都不需要买车了，停车场也不需要了，路上的车也变少了，空气也变好了，这些都是一些会发生的很好的“副作用”。

很多人谈到机器人，我倒认为无人驾驶做出来以后，机器人就迎刃而解了。因为，当你能听、能看、能走、能动的时候，这无论是汽车还是机器人，这些技术都是通用的，传感器的价钱也会逐渐降低。

世界最厉害的AI公司肯定是Google，当Google搜索里面的引擎被提炼出来，成为一个Google大脑的时候，它把它用在互联网，就变成了Gmail的自动回复，变成了Google的搜索和广告。如果用在了汽车，就是GoogleCar，用在了人的健康就成了GoogleHealth，用在了围棋就是AlphaGO。所以，这个大脑是非常有野心的动作，它想要再创造26个字母，除了Google之外还要再创造25个公司。

我们看到，百度大脑也是一个类似的项目。所以，其实每个伟大的互联网，都应该考虑，拥有这么大的数据，是不是也像Google一样，用更多的深度学习，来创造商业价值。

当你要做这个产业的时候，有几个建议：

1、你要有特别大的数据，而且最好是，只有你别人没有的，闭环的。

2、买很多机器，尤其考虑GPU，所以如果要买股票，可以考虑一下GPU公司的股票，因为人工智能会让它快速的成长。

3、还是非常需要有特别多经验的深度学习专家，最后把一些年轻人训练起来，就可以创造价值了。

为什么我特别提到最后一点呢？这点，可能很多谈人工智能的没有谈到。人工智能，它并不是一个火箭专家，或者互联网安全专家，这些是学习十年的累积才能做的事情。一个特别优秀的数学和计算机当届毕业生，培训6个月，就可以创造人工智能的价值，就可以做人工智能的工程师了。

所以我认为，最领先的人工智能国家，当然是技术最领先的、论文最领先的、应用最领先的。还有，也是年轻人，最上进、最努力、最勤奋的。

所以我认为，中国有一些很特殊的机会。

这里提到几个重点：为什么人工智能崛起，中国很有机会？

前几天有一篇报道，是有一位美国人工智能的公司写信给美国当选的总统特朗普的。提到，美国必须正视中国在人工智能方面崛起，必须向政府提供更多的基金。这表示，这个作者看到了这几个现象：

现象1：中国教育特别优秀的理工、数学底子，这里可以发出威力了。世界上的人工智能论文，43%都是中国人写的。

现象2：我们可以快速训练大批的年轻人，创新工场就在做这件事情。

现象3：传统企业比美国落后，但是表示人工智能注入进去，就会产生很大的价值。比如，我们投资的第四范式，他在银行注入了一些他的功能，他的用户转换率就马上提升65%。当然，我相信第四范式有很好的算法，但其中很重要的理由是，中国的银行算法非常落后，很容易帮他提升。

现象4：在座每一个潜在的独角兽公司和快到独角兽的公司，像我们投资的美图、知乎、BRPK，都在快速的招人工智能专家，帮他们提升价值，你们可能也要注意一下。这些公司在中国会比美国多，因为中国市场大，也是中国的机会。

现象5：美国领先的公司，无论是Google、坦斯福罗，或者微软、CNTK、Facebook，在中国都会很难本土化，这都是我们中国公司的机会。

最后，有些政策方面的问题，在美国可能会很担心，每一辆车可能出的每个车祸，会比较限制无人驾驶的发展。

比如说，无人驾驶最快的应用是什么？可能是在美国的高速公路取代卡车司机。但是，美国有150万卡车司机，他们可能都投了特朗普一票。所以，他们肯定会用他们的工会和各种对美国国会或对美国政府的拉比，希望特朗普政府不要那么快推动卡车在高速公路。这每一个美国各种组织的阻碍，都是中国的机会。

人工智能概念股：埃斯顿、科大智能、汉王科技、江南化工、华东数控、和而泰、中科曙光、永创智能、北京君正、通富微电、永创智能、劲拓股份。