回到AI創(chuàng)業(yè)的當下，有些節(jié)點性的重大事件教育了眾人，實在是一個非常好的創(chuàng)業(yè)機遇，也確實會提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

采訪丨張麗娟

來源丨投中網(wǎng)

當下，新一輪AI正在以科技革命的勢能呼嘯而來，凡事皆為序章，而ChatGPT也只是一個新的更宏大敘事的剛剛開篇。

對于愛筆智能創(chuàng)始人兼CEO林元慶這樣一位早在2017年就見證阿爾法狗帶來的AI浪潮親歷者而言（2017年創(chuàng)立愛筆智能），接下來的30年、40年乃至于更長的時間，AI如何進入真實的物理世界，物理世界數(shù)據(jù)化后怎么形成完整認知，并因此帶來各種前景廣闊的應用，這寬廣的產(chǎn)業(yè)畫卷，也并不會因為瞬間擠不進去就永遠擠不進去了。

也因此，基于技術(shù)創(chuàng)業(yè)底色的AI創(chuàng)業(yè)，這樣一件難而正確的事，當下國內(nèi)眾多創(chuàng)業(yè)者在國內(nèi)也有實力做到國內(nèi)領先的時候，還是要順應趨勢，當仁不讓。

畢竟，市場上永遠是不缺錢的，只是資本都在判斷到底有沒有特別好、能做強做大，還能做的長遠的事情?；氐紸I創(chuàng)業(yè)的當下，有些節(jié)點性的重大事件教育了眾人，實在是一個非常好的創(chuàng)業(yè)機遇，也確實會提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

創(chuàng)業(yè)者只需要做的是，厘清技術(shù)創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)，盡量做到先以行業(yè)驅(qū)動，要在行業(yè)扎進去，理解行業(yè)場景，也理解什么樣的數(shù)字化和智能化的頂層設計才能真正幫到行業(yè)，才能研發(fā)出更加適應各個行業(yè)并具有極高壁壘的通用技術(shù)，聚集資源，提高本身的創(chuàng)業(yè)成功率。

市場永遠不缺錢，當下只是AI的序章

投中網(wǎng)：你怎么看待當下新一波由GPT帶來的AGI浪潮？以及新一輪的AI軍備競賽？是否真的會催生出萬億級別的市場，跟不上的企業(yè)將徹底失去未來的競爭力？

林元慶：今年自ChatGPT橫空出世后，大家都被它所施展出來的才能所驚艷了，這是之前很多專業(yè)人士都沒預料到的，特別是大眾都可以直觀地體驗到，AGI在海量數(shù)據(jù)下不斷自我學習、訓練大模型，所呈現(xiàn)出來讓人驚艷的語言交互結(jié)果。

這再一次證明了AI大方向的正確性，我之前2015年剛回國時，彼時百度剛開始講All in AI，還有很多質(zhì)疑的聲音，當下，七八年之后有很多實踐，乃至于此次的ChatGPT，都更讓人確信，AI就是下一幕。

因此，往前看，當下凡事皆為序章，語言、視覺，特別是物理世界的交互，ChatGPT都讓我們感受到，此次也只是一個新的更宏大敘事的開始。

投中網(wǎng)：當下，在熱鬧的AI新一波創(chuàng)業(yè)潮中，有人喊著時間窗口很重要，要搶占先機，OpenAI 的 CEO Sam Altman甚至大膽預測了新版“摩爾定律”，你怎么看待各方的動作？為什么？

林元慶：以搜索引擎為例，AGI可以讓搜索引擎直接給出搜索的完整解決方案，作為本身就已經(jīng)確定的萬億級賽道，這本身就蘊含了巨大的機會，更不用提一旦AI進入物理世界這樣更加終極形態(tài)的事情。

當然，如果你現(xiàn)在要做類GPT的創(chuàng)業(yè)，時間已經(jīng)很緊迫了，因為ChatGPT已經(jīng)指明了方向，用怎樣的數(shù)據(jù)，加上怎樣的模型，可以達成什么效果，所以就會演變成賽馬機制，很多資源涌入的前提下，晚半年可能就沒有機會了。

不過對于整個AGI大賽來說，ChatGPT只是拉開了序幕，且做得更多是信息收集與整理，之后AI如何進入真實的物理世界，物理世界數(shù)據(jù)化后怎么形成完整認知，各種應用前景非常廣闊，且長坡厚雪的賽道也不會因為瞬間擠不進去就永遠擠不進去了。

投中網(wǎng)：所以你怎么看待當下眾多AI大牛紛紛出來創(chuàng)立AI公司的現(xiàn)狀？當下各家融資的情況是否還能做到諸如當初愛筆智能“不可復制的幸運”？為什么？

林元慶：當下的情況只能說是非常正常且市場化的，我自己大概在2017年左右出來創(chuàng)業(yè)，彼時，因為阿爾法狗大戰(zhàn)李世石，所有人都把對AI的期望值拉滿，且確實認知了AI強大的能力，也因此當時也有過一波AI創(chuàng)業(yè)的浪潮。

當下的這波浪潮，甚至要高于五年前，歸根結(jié)底，現(xiàn)在的共識是，AI具有強大能力的同時還具有很強的商業(yè)化價值，這比之前更前進了一步，因此業(yè)界眾人有所反應，也實屬正常。

至于愛筆智能，幸運不僅在于融資，還在于成長過程中收獲了一批行業(yè)客戶，特別是戰(zhàn)略型客戶的支持，更重要的是回頭看確實選對了行業(yè)，確實非常幸運。

市場上永遠是不缺錢的，只是資本都在判斷到底有沒有特別好、能做強做大，還能做的長遠的事情。回到AI創(chuàng)業(yè)的當下，有些節(jié)點性的重大事件教育了眾人，實在是一個非常好的創(chuàng)業(yè)機遇，也確實會提高創(chuàng)業(yè)成功的可能性。

行業(yè)驅(qū)動可以快速啟動飛輪效應

投中網(wǎng)：近幾年人工智能項目的估值越來越貴，投資的門檻越來越高，且單筆巨額的融資事件頻現(xiàn)，好像現(xiàn)在的AI創(chuàng)業(yè)徹底成了頭部巨頭之間的競爭？你怎么看待這樣的現(xiàn)象？

林元慶：其實創(chuàng)立一家技術(shù)驅(qū)動的公司，本身很難。這其中的邏輯也很簡單，研發(fā)技術(shù)的很長一段時間里面，不僅沒有關(guān)鍵技術(shù)，更有可能沒有產(chǎn)品對外，就會面臨很長一段時間營收的空窗期，但此時不僅不能不投入，且還要重投入，所以這種情況下，就需要創(chuàng)業(yè)者能夠聚集資源，否則成功的概率就會極低。

當下的AI創(chuàng)業(yè)正是如此，研發(fā)產(chǎn)品成本很高，人才成本也很高，前期投入很多，創(chuàng)業(yè)的第一年、第二年，甚至第三年可能就是沒產(chǎn)品，但就是需要一直做相關(guān)投入，且不僅需要算力，還需要數(shù)據(jù)，這些都是需要資源投入，從這個層面看，AI創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)就是技術(shù)創(chuàng)業(yè)。

現(xiàn)在做GPT相關(guān)的挑戰(zhàn)則是來自于競爭激烈，各家都在比速度，但相反，相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品并不可能一蹴而就，而且做出來之后還要看是否真正切中市場痛點，這是技術(shù)創(chuàng)業(yè)非常難，但卻也很酷的地方。

以愛筆智能來看，我們也是真正做了三年，才有第一版可以稱之為產(chǎn)品的產(chǎn)品出來的。

投中網(wǎng)：那是否先下場者會有先發(fā)者優(yōu)勢，還是后來者會居上？

林元慶：大家都看到了樹上的果實，如果你先到了，樹上果實摘得很少，沒法把先發(fā)優(yōu)勢落到實地，后來者可能就更占優(yōu)勢，所以核心并不在于先后，先來當然先到，但關(guān)鍵在于是否能把時間優(yōu)勢抓住，快速占領市場，并通過市場反饋成功啟動飛輪效應，相反，如果沒法形成正反饋，可能后來者吸取你的經(jīng)驗教訓跑得更快，那就會有相反的效果。

投中網(wǎng)：你之前也提及，人工智能創(chuàng)業(yè)路徑有二，其一是“從技術(shù)出發(fā)”，其二是“從行業(yè)出發(fā)”，這兩條路，截然不同，這其中，愛筆智能選擇了第二條路，是否可以展開闡述下為何選擇從行業(yè)出發(fā)？這背后的思考是什么？

林元慶：回到2017年，我們創(chuàng)業(yè)之初是希望AI可以賦能垂直行業(yè)，這樣確實有兩種做法，一種是技術(shù)驅(qū)動，一種是行業(yè)驅(qū)動，后者的做法是深入行業(yè)，在行業(yè)里面因地制宜地迭代技術(shù)和產(chǎn)品，并跟行業(yè)結(jié)合，真正做到降本增效。

毫不客氣地說，愛筆智能已經(jīng)成長為行業(yè)的必選項，而不是可選項，就是因為我們先做了行業(yè)驅(qū)動。比如，具體到機場，包括停車場、綜合交通、航站樓、停機坪，愛筆智能都有一整套解決方案，且還在今年年初獲得了民航科學技術(shù)獎的一等獎，就是因為我們跑在了行業(yè)前列。

當然，當下ChatGPT以及大模型確實給了我很多啟發(fā)，接下來五年，愛筆智能也會在行業(yè)布局的基礎上，再回頭做好自己的技術(shù)驅(qū)動，研發(fā)出很強的通用技術(shù)，再反哺到行業(yè)場景之中。

很多時候，很多事情都是螺旋式上升，不斷迭代的，我們采用先做行業(yè)驅(qū)動，做到擁有行業(yè)里落地能力非常強的產(chǎn)品，同時又可以用技術(shù)驅(qū)動來搭建起自身很高的壁壘，從而更加有競爭力。

投中網(wǎng)：也有人提及，美國公司是典型的美式英雄主義，一出場就是王炸完全的顛覆式創(chuàng)新，中國公司是典型的中式實用主義，沒有英雄，沒有浪漫，很務實的市場需求理解，中美不同氣質(zhì)會引導人工智能產(chǎn)業(yè)之后會有哪些不同的發(fā)展方向？

林元慶：從行業(yè)出發(fā)，不代表是做什么賺錢就馬上做，朝令夕改，兩者并不能畫等號。

我們以行業(yè)出發(fā)，但也確實是整整用了三年才有第一個真正意義上的產(chǎn)品，我們前兩年也是在厚積薄發(fā)，先做好自身的基本功，畢竟，技術(shù)創(chuàng)業(yè)還是要建立起很高的技術(shù)壁壘，不然就會像流沙一樣站不住，要么就是會很賺錢，更多的人迅速涌進來，要么就是不賺錢，把自己都燒沒了。

創(chuàng)業(yè)之時，很多創(chuàng)業(yè)者都會說要做難而正確的事，技術(shù)創(chuàng)業(yè)更是如此，技術(shù)創(chuàng)業(yè)周期很長，真正成功的企業(yè)一定是有自己殺手锏的，以愛筆智能為例，我們雖然不是OpenAI這樣大眾都能看到的王炸，但我們在行業(yè)里面確實是行業(yè)王炸，歸根結(jié)底就是因為我們把底層邏輯已經(jīng)理解透徹了。

比如，無論是購物中心也好，還是機場也好，我們把底層產(chǎn)品化做好，解決方案里面的核心技術(shù)做好，反而可以很快拓展到不同的方向，在不同的應用場景里面搭成很多應用。

做好行業(yè)頂層設計才能真正產(chǎn)業(yè)落地

投中網(wǎng)：5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息通信技術(shù)不斷涌現(xiàn)的當下，如何真正才能抓住產(chǎn)業(yè)方想要數(shù)字化轉(zhuǎn)型的真正需求？尤其是，在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在進入“深水區(qū)”之時，如何才能真正以行業(yè)核心價值為原點，研發(fā)出提升核心業(yè)務的整體解決方案？

林元慶：智慧商業(yè)或者智慧機場，也并不是愛筆智能第一個提出來的，且先行者應該也已經(jīng)提了不下十年，但實際上真正能把事情落地且做的特別好的幾乎沒有。

尤其是最近大熱的數(shù)字經(jīng)濟，行業(yè)確實需要有抱負的公司出來真正把事做好，不然單單數(shù)字化產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來說，很多人都沒意識到自身數(shù)據(jù)誤差很大，在這樣的基礎上想要數(shù)字化成功，幾乎是不可能的。

大數(shù)據(jù)分析里面有一個很經(jīng)典的詞叫g(shù)arbage in、garbage out，這里面如果沒有那種決心幫助行業(yè)把事情做好的公司，真正落實這些事情，取得進展就會很難。

所以我的想法是，很多行業(yè)機會是一直在的，只是要真正扎下去，把事情真正實現(xiàn)好，這反而是一個非常難的過程。

投中網(wǎng)：高科技產(chǎn)品在早期市場和主流市場之間存在著一條巨大的鴻溝，能否順利跨越鴻溝并進入主流市場，是企業(yè)增長的關(guān)鍵。眾多AI公司如何才能將多種場景下不同的需求真正轉(zhuǎn)化成標準化產(chǎn)品，并快速實現(xiàn)規(guī)?；涞?？

林元慶：關(guān)鍵在于要在行業(yè)扎進去，理解行業(yè)場景，也理解什么樣的數(shù)字化和智能化的頂層設計才能真正幫到行業(yè)，反而不是用戶一提需求就直接立項，單單線性地執(zhí)行項目制的落地，這反而會非常碎片化，后續(xù)更會寸步難行，且容易深陷局中而不自知。

我們的做法就是先非常仔細地梳理清楚行業(yè)的頂層設計和架構(gòu)，過程中也遇到過很多困難，比如技術(shù)研發(fā)延遲，或者突然發(fā)現(xiàn)成本高居不下，這些都會帶來不同程度的挫折感，有創(chuàng)業(yè)者甚至都會直接放棄，所以也只有在把終極態(tài)思考透徹的情況下，才能真正堅持下去。

有很多創(chuàng)業(yè)公司都把自己定位成一個技術(shù)平臺，這就意味著你要研發(fā)出很多場景都可以通用的技術(shù)，這樣就可以有一個平臺可以更好地生產(chǎn)模型，我們還是更想在有底層復用的基礎之上，做好各個行業(yè)落地解決方案。

投中網(wǎng)：如果站在To B的角度，GPT之后的AI 2.0時代，又會對企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來哪些新的影響？

林元慶：ChatGPT給我?guī)砹藘牲c觸動，第一，大模型通過海量的自學習，使得自己能給自己標注很多的數(shù)據(jù)，積累起非常海量的訓練數(shù)據(jù)，之后再去訓練大模型，這是之后發(fā)展的大趨勢；

大模型的能力非常強，等到物理世界里面物體的互動等每一幀的動作，都需要大模型去model，比如現(xiàn)在的transformer的framework，這些是非常好的framework來做這件事情，這是ChatGPT給我非常強的inspiration，這是個大方向。

第二則是，AI需要漸漸地能幫人類提供整體解決方案，比如找信息就可以把我想找的信息，自動幫我總結(jié)好呈現(xiàn)給我，這是非常強的整體解決方案，此后線上越來越智能，線上線下應該一體化，企業(yè)也應該提供線上線下一體化的整體解決方案。

因此，一個從技術(shù)層面，要利用大模型的技術(shù)很好地model這個世界，ChatGPT作為語言模型已經(jīng)展示了自身能力；另外一個，數(shù)據(jù)越多，AI能力越強，線上線下打通的整體方案，在飛輪效應下就變成了重要趨勢。

投中網(wǎng)：之前周鴻祎公開也表示，盡管 GPT 還有很多缺點，但是我們國家一定不容錯過，因為這不僅是一個產(chǎn)業(yè)的競爭，還是一個國家的競爭力，所以不發(fā)展才是最大的不安全，您是如何看待的？

林元慶：過去二十多年，互聯(lián)網(wǎng)大趨勢已經(jīng)是眾所周知，畢竟互聯(lián)網(wǎng)對于整個社會效率的提升確實有目共睹，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)本身也是技術(shù)創(chuàng)業(yè)，但可以因為難而不做么？答案顯而易見。

AI對于技術(shù)要求更高，創(chuàng)業(yè)可能也更難，但AI浪潮才是剛剛開始，可能會持續(xù)30年、40年甚至更長時間，這樣難而正確的事就應該堅持。當下國內(nèi)是有能力的，如果沒有能力另當別論，但在有能力的時候，還是要順應趨勢，當仁不讓。

投中網(wǎng)：最后，一個老生常談的話題，OpenAI剛發(fā)的論文預言80%美國人的工作都會受到AI的影響。高盛也預測，生成式AI會使全球3億個工作崗位實現(xiàn)自動化，并且美國7%的工作崗位將被AI取代，你又怎么看待這樣的觀點？為什么？

林元慶：社會發(fā)展到這個階段，隨著某些技術(shù)的爆發(fā)性發(fā)展，確實可能有很多工作崗位在不斷變化，但人也是會適應時代的。有些工作確實會被替代掉，但人總是能找到非常有意義的事情去做。

此前幾次的工業(yè)革命也帶來了工作崗位不同的替代，但確實技術(shù)讓社會往前發(fā)展，且變得更加高效。

總體而言，技術(shù)還是在服務人類，技術(shù)固然越來越智能，確實也會把我們服務得更好，大家的生活水平還是變得越來越好了，只要把AI當做人的輔助工具，生活就會越來越高效。