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雷锋网AI金融评论报道，2018杜克国际论坛近日在昆山召开，大会以“人工智能：跨境竞争与合作驱动因素”为主题。在人工智能投资与创业环节，IDG 资本全球董事长熊晓鸽、金沙江创业投资董事总经理丁健受邀进行了发言。
丁健在2013年底、2014年初接触到人工智能，引路人还是时值微软高级副总裁的陆奇。2014年到2016两年，他“在所有的场合都在谈应该重视人工智能，他做过一个演讲其中一张写“人工智能：下一场核战争”。然后到了人工智能爆火的这几年，“我已经不讲AI了，而是泼冷水。”他认为AI已经开始出现一种泡沫现象，尤其是从2017年底至今。“我借用李飞飞的一句话，她说‘AI本身是非常实实在在的一个领域，它本身不是泡沫，但是它被包了一层泡沫。’”
丁健表示，中国AI启动资金数额占全球48%，超过了美国。但在基础研究领域与美国仍有相当差距。“这种领先程度和我们不是一个‘量’的差别，而是在‘质’上的差别，不是你花几十亿就能追上的。在半导体领域，我们和美国，至少还是差十年的时间，差不多4—5代的芯片。”再比如深度学习领域，加拿大、英国、美国领先，人才也多被大企业垄断，每个人才的投入大约都是数千万美元。
还值得注意的是，中国的AI投资偏于应用领域，包括安防、金融、推荐、客服、交通等。这主要有两大支持因素：政府的大力支持、法律法规包容性更大。
从投资者角度出发，熊晓鸽表示，AI的技术最重要的一点，就是与实际的应用和场景结合起来。同时他也指出，凭借国内人口红利，BATJ等公司商业上取得了很好的成功，但是他们的年报也透露出一个问题——海外销售额非常少，另外还包括2B业务还是比较少。所以，创业公司想要超越BAT，可以在两方面做文章，比如推行2B业务，以及国际化。
但在另一面，丁健认为中国面临的挑战也非常大。核心原因与AlphaGo也有关系，“AlphaGo给社会带来的期望值太高，大家觉得理论上能够打败最聪明的人，但实际上AI还是一个低能儿，甚至连宠物的智商都比它高。”
由于这两方面原因，中国在人工智能的研究丝毫不能懈怠。由于AI的应用还是处在一个可扩展性非常差的阶段，极度依赖大数据，需要经常进行人工的干预和调试。“这与传统IT行业的进展是不匹配的。整个IT之所以能够快速地增长，就是因为它的自动化程度非常高，而我们一旦引入了这种非常强的人工的干预，实际上造成了效率的降低，以及成本的提高。”
“进入壁垒很低，也是一个很重要的原因。”丁健还表示，“虽然我们现在有几个所谓的独角兽，但是实际上他们用到的大部分都是开源算法，即使不是开源的，在很多改进方面也是有限，而开源也变成了一个趋势，道理很简单，就是因为整个目前在深度学习方面它所起到的作用是有限的。”另外还包括价值链的不完整、用户的体验、人才奇缺等问题。
而 AI未来的挑战更严峻，关键就是AI安全以及社会影响。丁健举例道，最近美国卡车工会已经正式宣布反对无人卡车上路测试，这说明社会已经意识到人工智能对于工作的危险。另外像国际关系，美国已经在谈怎么样限制人工智能的交流。
而应对之道则是从基础结构、数据平台的共享、人才教育、基础科研入手，另外还要强化安全与社会责任，并通过国际合作解决AI这些真正的问题。
熊晓鸽也表示了类似的观点，他指出中国当前的AI项目重复投资得太多。许多项目基本上大同小异，而美国投的钱虽然没有那么多，但是更有原创性。尤其美国是一个国际化的市场，所以在这点上来讲，中国和美国可以琢磨一下一起合作。
“举个例子，特斯拉的第一辆样车是在台湾组装的，95%以上的电子的元器件都是亚洲提供的，所以我有一个判断——特斯拉如果只在美国生产，永远不可能盈利。目前它相当晚礼服，很好看，但是一年穿不了几次。”
那么在当前的局势下以及科技巨头的存在情况下，中美两国推进合作是否会有阻碍？
对此，熊晓鸽表示，“贸易摩擦是短期的事，实际上工业、技术界的合作是完全没有国界的。”
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