IDG资本2016投资趋势详解：人工智能、消费升级、泛娱乐

3月27日，IDG 资本在其主办的 “2016「IDGVIEW·思享前行」投资趋发布大会上，提出了他们看好的三个方向：人工智能、消费升级、泛娱乐。

IDG 资本创始合伙人熊晓鸽认为，做投资的成功很重要的一点是选对市场、找对方向，也就是 “风口”，同时他认为“世界再变，羊毛还是出在羊身上”。IDG 本身非常重视技术的风口和进入市场的时间，同时很重要的一点还是投资 “人”。对于上文提到的三个 “风口”，IDG 试图讲解其背后的商业逻辑，并与相关领域被投企业进行了讨论，以下为现场实录（36 氪略作精简）：

IDG 资本合伙人李骁军：人工智能，很近也很远

IDG 在 TMT 领域去年做了 100 多个研究，以理工男的思维 “大胆假设、小心求证”。至于人工智能技术，其实在 20 世纪便有很多臆想与讨论，如今有些东西实现了，但更多的还停留在想象中，所以说人工智能 “很近也很远”。

人工智能领域大家最近聊的都是 AlphaGo，深蓝早都在象棋里把象棋冠军打败了，为什么 AlphaGo 还能带来这么大的冲击，主要原因就是围棋复杂度大多了。另外，AlphaGo 不受情绪影响，在需要计算、有固定规则的领域，人工智能一定会打败人类。（点此查看 36 氪有关 AlphaGo 的诸多讨论）

人工智能的定义就是有统计功能的程序，性能主要取决于三点：一是硬件的水平提升，包括计算机工艺、计算速度；二是人去设定的算法，也就是 “脑子”；三是记忆量、数据量，人大大脑存储量一定会有一个局限性，但是机器这块从现在可以无穷大存储。所以，人不干预就没有人工智能，人有多聪明，机器才有多聪明。

为什么看好这个行业，是因为如今很多条件可以满足了：

• 第一，硬件，不管芯片也好、系统也好，存储也好，硬件已经达到了基本的要求。
• 第二，算法，各个学校都把机器学习等人工智能课程作为基础必修课，这个领域已经积累了足够多的人才储备。
• 第三，数据，现在从民用到企业都积累了足够多数据，让数据分析作为可能。

我们看到很多机会都是在垂直领域，找到看得懂、听得懂，很贴心，能够干活的事儿，这是我们比较关注的方向。具体而言，IDG 已投的相关项目包括：

Sensetime（有香港中文大学汤晓鸥教授背后支持，主要方向是人脸识别，在安防、互联网金融、移动互联网行业应用），智齿科技（客服机器人），Rokid 家庭机器人，小源科技（信析宝，纳入手机系统的 SDK 产品，可以改造手机自带短信），EverString（根据客户特征提出新客户拓展建议），极意验证（通过鼠标轨迹验证人与机器），百分点（智能选品推荐），百融金服（征信风险评估）等。

另外，谷歌很大程度上实现了无人驾驶车，国内也有公司做了一辆车从重庆到北京，整个高速路上可以完成无人驾驶的过程，这块也是我们比较关注的领域。

 IDG 资本杭州负责人楼军：移动电商、消费升级与生活方式

我主要负责 IDG 电商领域的投资，已经把接下来的电商的方向归纳为三个 “原点” 起步，这样解释大家比较容易理解：

第一，移动电商；第二，消费升级；第三，新的生活方式。这三个延伸出来是什么意思？

• 移动电商延伸出来的是一个新的模式，因为它的相对是以前的 PC，PC 延伸出来的就是 PC 电商，但是实际上大部分人包括我们以前的理解，PC 和移动的区别是两块屏幕，但是后来我们把应用场景或者是使用的场景全部考虑进去以后发现是完全不同两件事情。
• 消费升级，针对的是用户这边的新的崛起，中产阶级、伪中产阶级。
• 生活方式变化，更加针对 90 后的年轻人和 70 后、80 后有什么不同。

解释一下移动电商，这三个原点要理解的非常深入以后才能够看现在的趋势。移动电商是基于价值观发起的消费行为，为什么？它的模式和 PC 电商最本质的区别在哪里？PC 电商是线下零售的升级，但是没有发生变化，而是先有货再有交易的流程，不仅是京东、淘宝、唯品会，都是陈列琳琅满目的商品库，接下来就是买流量、玩转化，所以先有货，再有交易的模式。移动上一定是先有人，再有交易，然后再生产货都来得及。

有一个公式，做连接以后，产品和人之间或者卖家与人之间一直做的是价值观的输出，价值观的输出有两个形式：一是内容上的输出；二是商品的输出。大家看到移动开始的时候有点像微商这个模式崛起的时候，是一个标志性事件，就是移动电商崛起了。后来一批电商死掉了，活下来的电商后来进化成网红电商，网红电商再进化，类似于社群电商了，微商背后是个人，网红电商涉及到以个人为中心的组织，到后来去去个人化的模式了。一个典型的网红电商，平时不论在朋友圈还是在微博，一直在表达自己的价值观，人以群分物以类聚，喜欢这个价值观的人自然变成他的粉丝，喜欢他的内容。内容过程中间夹杂一些他喜欢的衣服、下午茶或者是保健品，卖的特别好。表面上他们是跨类目的，但是实际上是在用价值观在选品，这个和 PC 电商非常不一样的现象。我们如果把 PC 电商叫做垂直品类的电商，那么移动电商本身是一个垂直人群电商，它是跨品类的。

我们把移动电商归结为三个关键点：卖货可以跨品类的；价值观传导的越好天花板越高；选品的时候一定要符合价值观本身。

消费升级这方面，主要针对中产人群和伪中产人群，归结到几个关键点：一是强调品质；二是强调效率；三是强调体验。现在价格敏感玩不动了，PC 电商刚刚开始都是价格敏感性电商，打的点就是价格敏感，用什么样的最好模式把价格降到最低就可以了，但是现在玩不动了。因为在中产阶级和伪中产阶级人群中，伪中产阶级人群就是中产阶级二代，中产阶级是 70 后、80 后，钱赚的够多了，希望追求更高品质的生活。

80 后是一个典型的价格敏感，而且还有点稍微自卑，但是 60 后不一样，他们是最幸运的，因为刚好是 79年 高考的时候赶上了，那一代大学毕业的人就非富即贵的人，所以很多 90 后就是 60 后的后代。在这样一个很好环境长大以后，90 后的特点就是价格不敏感、消费理念和消费方式直接进入了中产的消费理念和方式。所以他们的消费行为很像欧美人和四川人，没有什么存款，可能一年年 薪是 10 万，但是一年照样花 30 万，所以他们品味追求很厉害。这两群人加起来，是非官方的统计，就是 60 后和 90 后。

把这几个消费的侧重点归结为下面几个解释：

• 第一，价格敏感变为时间敏感。为什么是时间敏感？外卖是怎么起来的？外卖是吃中午饭吃不起了，是时间上吃不起了，因为中午下馆子一个小时到一个半小时，太浪费时间。
• 第二，去超市的年轻人越来越少，几乎没有，特别大型超市，家乐福、联华，从出家们开始，开车，停车，逛超市，回来三个小时左右，以前说周末的时候去，现在周末也去不起了，所以很多年轻人在 APP 上比超市贵还要买，为什么？追求金钱买时间。所以就是追求高性价比和高的品质。
• 第三，追求时尚和追求健康更加提升。一开始爱美是买化妆品，后来开始买进口化妆品，但是到今天年轻人开始玩微整了，微博都是网红脸，这个产业非常快。
• 第四，追求精神和思想上提高的意识比以前强，现在有钱的中产阶级用户愿意为好的内容付费，如果这个内容给自己带来思想上的个人提高或者给自己带来愉悦，可以为内容付费。

这几个点推出来的新的投资机会有三点：

• 第一，新的商品品牌可能出现。随着每一代人的迭代，会有新的符合年轻人新的价值观的品牌出现，现在年轻人希望有新的品牌，符合年轻人价值观。
• 第二，新的渠道品牌可能会出现。欧美那边在线下有很多很多，或者整个消费结构是买手店为主的，中国没有几家买手店，中国会用很多渠道品牌形成选品逻辑，中国会出现很多屈臣氏这样的线上和线下都有出现的机会。
• 第三，工匠精神。到了中产阶级他们追求高性价比、高品质的极致表现，所以工匠精神一定会崛起。

生活方式方面，其实是正在发展的，我们归结到 “0 到 1”，以前没有，现在有。新的生活方式的变化在年轻人身上特别明显，几个特点：

• 第一，多元文化的崛起。不管二次元、三次元，以前世界是平行的，现在我们看到又结合到一块的，所以有一个 “宅文化”，是多维度世界结合在一块，这是以前没有现在开始有的现象。
• 第二，从 1995年 开始是装逼，他们可以为了装逼买单。
• 第三，特别强调话语权，语不惊人死不休，如果 70 后和 80 后特别强调精英文化，95 后不崇尚精英文化，崇尚自己的话语权要强。
• 第四，男同化，从 90 后和 95 后，其实 “男男”、“女女” 的现象比较普遍了，男男是网状的，不忠诚，女女是非常单一的，而且非常长久的，这个不细解释了，既然是网状的，在互联网上有很多机会。本质是弱基因文化，回归天性了。80 后特别喜欢周杰伦，他靠自己的实力，出身平凡，一开始不被认可，后来突然一下子翻身了。但是现在 90 后、95 后喜欢的都是鹿晗，用我们 80 后的说法都是长的 “小白脸”，这个放在 10年 一定不会伙，为什么今天特别火？当一个女孩已经有钱了，生长环境不错，有安全感，母性天性就出来了。

还有一个本质的变化，人们开始有安全感。70 后、80 后本质上缺乏安全感，所以特别在乎拥有，所以在 70 后、80 后的时候不太接受二手，不管是二手车、二手房、二手媳妇，在 95 后以后，生下来就有安全感，对这个 “二” 字不是特别在乎，所以会延伸出来个新的模式：第一，暂时拥有，发现租比买好；第二，不拥有也可以，就是共享经济。在这个方向出现很多从 “0 到 1” 的现象出来。

最后，把这三点结合起来看未来的趋势，就是一定要想一个办法把这个想法揭示出来的时候，最后用 “八卦” 的理念，它是一个多维度的，“两仪生四象，四象生八卦”，这张图是往外扩散的，以这个思路做可以发现现在很多创业公司会起来，因为迎合了这三个点。

这个是 IDG 已经在移动电商和消费升级上布局的一些项目，有一些是投的比较早的，有一些是最近的，我们在这方面都有一些新的尝试：

IDG 副总裁童晨：泛娱乐的投资逻辑

我们只列出了很少一部分之前曾经投过的泛娱乐的企业：

我列了三点：一是泛娱乐的投资逻辑；二是行业的热点；三是 IDG 的选择。

80 后寒暑假的时候，同学们基本上在一遍一遍的刷《还珠格格》。现在选择太多太多了，我们自己在想和在做的就是逻辑的出发点还是希望在一些普适性的趋势当中寻找善于抓住变化的创业团队，这个是我们判断整个项目的核心。

我把逻辑本身分为两条主线：一是方式型的变化；二是内容性的变化。

首先看娱乐方式的变化。基于一些产品的原则，某些小的方式的改变更容易被接受，什么意思？分享一下最早我们在考量 B 站项目的时候，实际上它的弹幕娱乐互动是一种新的方式，我们更关注就是在一些产品上有独特的、突出的亮点的变动。

移动、移动、移动，重要的事情说三遍。移动给我们带来很多思考，低门槛、随时、私密都是我们在移动当中考虑很多项目的出发点。2015年 大型设备非常普及，5 寸以上的手机可以做到单价 900 元以下，4G 网速提升，16年 支付的普及带来方式红利，点播、打赏、游戏会变的更牛。

大家在泛娱乐当中，很多关注线上的机会，其实娱乐很多还是需要到线下接地气的，在场景地迎来一些技术升级。在用户流量极其密集的地方，竟然比旁边卖羊肉串排队长很多，说明用户愿意为一些特别的体验付费，对于一些线下和技术相结合的项目，我觉得应该也是比较好的方式。

顺着从方式端寻找投资机会的角度来讲，我的理解是屏幕可能更远的交互方式的变化，和在不断发展的光学技术，我觉得应该是再下一拨大的机会。

另外一条主线是娱乐内容端的变化。我们有内容的新制作和新传播方式，我们用手机可以拍视频，相机的分辨率越来越高，移动端也出现一些新的渠道，这些都是为内容端带来最大的一些变化。

提到内容端，IP 本身是最近大家炒的非常热，因为 IP 是所谓的我们为什么叫泛娱乐，泛娱乐的概念全部是由 IP 在当中做串联，现今 IP 确实有点太过于泛滥。什么叫做 IP，有些事别人的观点，有些事我自己的观点。首先，你要能够卖出衍生品，能够影响大家的三观，且具有一定的人群发展空间。符合前亮点可能有一侧产品也可以，但是符合更小众的 IP 投资价值不会太大。我认为一个好的 IP 一定可以需要对人有长时间的陪伴，像《新闻联播》、迪斯尼等等。

在内容端的变化就是新媒体的制作方式，现在有了新兴的媒体渠道，原来一些年轻的、比较有才华的制作人需要大量的资金才能够拍一些电视剧、电影，在一些大的渠道上得到崭露头角的机会，现在有了新媒体的制作方式和传播渠道，对一些年轻的有才华的人可以过好的崭露头角。

新的传播方式，现在 95 后网民已经到了开始装逼的年龄，其实装逼最主要的表现形式就是喜欢在网上表现自己和传播自己，大家并不一定对一个事情理解特别深，抓住了这样一个心理和变化，我们觉得新一代的平台会导致新一代的内容。

最近几个大家讨论比较多的一些热点，直播肯定是泛娱乐的热点，我们是怎么看待直播的？直播这个概念应该算是 2016年 瞬间崛起的流量变现模式，究其逻辑因为在直播上不管付钱和受直播，装逼荷尔蒙的刺激是更能够得到快感。

直播这个产品本身，技术门槛已经不算很高了，我们投的金山云，已经可以完全提供，基本上现在可以到了人人可以做一个直播软件的程度，但是技术门槛不高的同时，运营监管的难度非常高。从之前我们有一些微博的例子，现在可能缺少一个行业性的事件，可能让本身这个产业变的更加有监管。

垂直品类，我们觉得可能会有一些平台产生，先发固然有优势，但是依然本身的直播的生意属于流量的生意，YY 本身比其他平台玩，但是现在 YY 自身收入超过第二名 4 倍还要多。

直播本身肯定是一种新的社交方式，因为用户可以真正从图片和声音的朦胧感迅速提升，换一句比较时髦的词叫做 “升维打击”，现在相当于是一个立体打击。既然所谓的线上 KTV 可以，大卖场本身也有一些机会，传统一些电视购物和购物方式都会有挺大的机会。

说一下网红，网红一定是迅速崛起的一个流量主，其实我个人认为，像没有网红之前，本来没有所谓的 “一口吃成的胖子”，现在有了幕后的推手，包括一些买来的流量，包括社会舆论，可能有一些网红是有水分的，有一些是真材实料的，这个只是我们判断网红本身事情的时候背后所需要想到底是流量来源是怎么量的。

前段时间有很多朋友在问我怎么看 papi 酱的事情，对于网红投资和产品的逻辑和本质没有区别，如果把网红作为流量主和流量来源，流量的扩展性和流量变现能力。自己红和让别人红，让我选肯定是投让别人红的。当网红最终的目的实际上是进行观点输出和对你想影响的人有影响力，如果说在座的有创始人、CEO 的话，在现在这个阶段，创始人 CEO 其实需要适度的包装，作为 VC 来讲也一样，今天组织这个大会，我们更多愿意喜欢我们的创业者听到我们的声音，我们希望能够把我们的影响力传达给你们。

VR/AR，宅男肯定是 VR/AR 第一批的享用者和尝鲜者，我刚刚从日本非常大型的动画展回来，我观察这个会议本身没有像大家想象的 VR/AR 那么热，中国的概念是远远领先于他们的。

硬件需要先于内容来 Ready，但是这个周期多长？我猜测至少需要 5年，IMAX 是 1976年 发明的一个产物，大家普遍大众接受 IMAX 产品理念是在 2010年，因为阿凡达，基于内容的爆发，但是本身如果没有之前的硬件积累，本身产品也不会爆发，依据摩尔定律，IMAX 本身在那个年代需要发展速度是 30 多年，现在对于 VR 本身的产品或者硬件来说，至少需要五六年。

也有很多巨头来切入 VR 领域，很多巨头在移动领域是慢半拍的，当时忽视了移动端的娱乐化和游戏趋势，所以导致了慢半拍，因为现在的信息也好，包括大家的投资理念也好，国内巨头在 VR/AR 领域看起来是布局的早，但是究其本质来讲，他们目前没有掌握最核心的技术。

极大可能在 VR/AR 领域先爆发的还是主机市场，因为主机市场最 “宅”，更改起来最容易的人，和线下体验店，线下体验店大家也看到新闻，在美国也有，非常适合在中国大城市商圈，尤其现在房价这么贵，地方这么小，在这种地方开展。

电竞，发展起来的原因是因为亚文化变成了主流认同，因为我是 80 后，当时打游戏被家长还是很禁止的事情，但是当现在越来越多的战队、越来越多的赛事被主流文化所认同，80 后有了自己的话语权以后，这个事情相当于从原来的亚文化变成现在的主流。在电竞里用户肯定会更加追求所谓的体验升级，包括自己技术的升级、装备的升级。尤其是认同感带来的机会，我这里列了一个，现在最贵的一个打 LOL 的选手转会会达到 4000 万人民币，这个概念超过了很多体育运动里顶尖选手的水平，或者基本上和顶尖运动选手差不多，电竞肯定和娱乐完美的结合。由于这是一个新兴行业，大家随便做点什么都是比较新的事情和概念。

泛娱乐的投资方向，我们最爱的还是有智慧且有情怀的人。本身来讲，不像之前我们讲的两个领域，人工智能可能需要技术，电商本身也要对产业链包括消费升级非常懂，泛娱乐创业门槛不高。同样，对于创业门槛不高的公司，天花板也是非常重要的事情，我们看中能够在自己的创业当中逐步突破自己，来变成模式创新的人和团队。

我们希望能够过来找我们，和我们愿意投的项目，你配得上 “新型” 两个字。

附圆桌讨论实录：

Sensetime、Rokid 联合创始人 Dan、徐冰，以及浙江大学教授张宏鑫对人工智能的讨论（已将重点用黑体标注）：

李骁军：有哪些根据今天的人工智能技术可以做到的、未来 5 到 10年 是可做到或者是根本不可能做到的？

徐冰：现在深度学习实际上是在模仿人的大脑，用输血模拟人脑的结构，人脑有接近 3000 亿量级的神经元，没有任何的计算机设备存储和数据处理能力可以到这样的量级，现在可以落地的技术和 10年 后可以落地的技术，主要局限在硬件层面和计算机的计算速度。现在哪些技术可以真正看到已经落地的？我们在真正拿机器、拿算法模拟人脑的时候，我们不需要模拟整个大脑出来，而且往往是去逼近某一项特有功能，比如说人脸识别、语音识别、图像分类和理解、下围棋这项单项任务，当前在单项的应用级的应用上，单项技术可以做到非常好，并且超过人的能力。

在中国，怎样落地这个东西？在中国劳动力非常丰盛，虽然深度学习很强，或者机器学习这个算法非常好，但是技术没有超过人，很多行业还是倾向与利用中国的人口红利，比如说文字识别，现在快递单、银行单据很多都是人手接入到计算机，为什么不是计算机自己认识这些字进行结构化管理？就是人工识别的准确率不如人眼，但是一旦到了这样一个临界点，就是我们看到的技术落地的关口，很多技术超过人，这个时候取代人口红利，进行劳动力解放的事情就变成现实了。目前随着人口红利不断下降，国内老龄化问题出现的时候，在成熟的单项技术上的需求会越来越多。

张宏鑫：我们把目前人工智能，特别是深度学习目前达到的状态叫做感知，我们看到一个图像，谈到一段声音，告诉你这是什么，但是这个后面到底是一个什么样的，人在做什么样的行为，包括你讲一句话是什么意思，没有丰富的语义理解。感知的计算任务，理论上有很多方式可以做，但是实际情况里太复杂了，比如说视觉的方法，在正常情况下，光照充足的时候识别率特别高，但是阴暗角落就有很多失效了。所以现在对人工智能来讲可能对感知如何提高可用性的角度来做事情。

还有一个问题很有意思，我们以前研究都是各归各的，视觉做听觉的，听觉的做听觉的，但是人在和世界进行交流的时候，是 5 种感知在一起的，这是一个很有意思的观点，最近从感知层面怎样把各种因素叠加在一起进行融合来做一些识别，可能会有一些新的东西冒出来。

人工智能不光为了做一个简单的是什么？当我给你一张图案的时候，我们更加想知道背后的含义是什么，这个称为叫做 “认知”。斯坦福大学的李菲菲教授，最近他们在搜集更大的数据库，这个数据库里有将近 10 万图像，除了 10 万张图像以外做了大量的语义标注，他们想知道图像和语义之间的关联是什么。一旦把这个事情推动起来，我们在工业界也会看到类似的应用，从简单的感知 “是什么”，到认知背后的语义的事情，这个在 5 到 10年 以后会有很好的突破，我认为就是很好的机器学习的算法背后可以做出来的。

因为这些人工智能有的时候有一些不可预期的结果，我们现在生活当中在用，以后人工智能可以和人一起合作做太空探索，在这些探索任务中人是不可及的，可能有危险性、可能因为时间很长，这个部分很适合机器去做，甚至机器和人协同来完成，这是远期可以干的事情。

我经常和心理系老师聊天，他们有一次问了一个问题，把我问住了，他们说你研究这么多你知道什么试意识，一台机器有没有意识、一辆车有没有意识，这个我回答不了，“意识” 到底是什么，这个不好研究，即使是 20年、30年 当中还是有很多需要探索的。

Dan：很多行业的公司，包括很多大公司，谷歌也好、微软也好，大家都在做很浅的。比如说我们，我们做人工智能的方法主要有几块：一是语言识别；二是人脸识别。能够做到从一个很远的地方，当你和设备讲话，他能够和你讲话，而且准确率很高，这个是很有冲击力的。有很多人通过软件去安排会议时间，在美国写了一个应用程序，就是一个手机 APP，当做你的助手，帮助你安排你的会议。但这都是比较浅的。

一旦谈到人工智能或者机器人的想象空间、那个梦想是极大的，很多人觉得虽然我听过图灵测试，当然人工智能或者机器人和我有交谈，而且我不可能分不出来，很多人还是觉得以后的机器人或者人工智能应该能够自由交谈的，很多人希望人工智能能够懂我，甚至知道我的情绪。很多大学也好、公司也好在做这方面的尝试，但是这方面的难度很高。

李骁军：能否从人文、社会、哲学层面谈谈人工智能？（附 36 氪文章：别恐慌，大众关心的人工智能问题学界都在努力求解）

徐冰：现在出现了人工智能的 “恐慌论”，很多大公司的 CEO 都聚集在一起人工智能，需要提前预备这样的事情的发生。为什么会有这样的现象？确实在当前的人工智能和前几年有极大的不同，之前人工智能一定程度上是我们设定一个程序，让它按照这个程序重复性的做这个事情。但是前几年，谷歌做了一个实验，拿着他们一套超计算机处理大量的视频，计算机自己学出来了一个 “猫” 的概念，相当于并没有指定这个目标，但是他经过大量的数据训练自动得出来的结论，在其他没有看过的视频里找到这只猫在哪里。

一定程度上在这里包含了社会的机制在里边，如何把技术真正产生的生产力转化为我们作为一个整体的效益，这是一个社会体制的问题。未来一定程度上人工智能在某些重复性的劳动上有可能会取代劳动力，但是只要我们保证这个社会相对公平的分配，本质上在这个行业里提升的生产力可以造福所有人。这样的机制是在技术发展的过程中，同时在社会层面要考虑的问题。

张宏鑫：万一以后这个机器整天和他在一起，很多模型对你的家庭自适应，时间长了会产生感情，这个怎么进行管理，这个算是公司的资产还是个人的隐私信息，这个东西有一些规范或者是标准会出来，这是一个很有意思的地方。

 第二个方面，安全性的威胁。现在越来越多的东西会通过物联网、通过传感器连成一体，最近我们在调研发现有些安全性极差，经常采用一些私有协议，黑客很轻松就攻破了。而且这些智能设备本身能力很强，能够控制温度，这个方面是需要做一些东西，安全方面要立法，还要城市级别的大规模计算，现在政府在想把好多监控连在一起，背后肯定是一个大的云处理平台。这个东西再往下走，可能变成城市级别的大脑，如果不经过监控、管理，很可能变成一个帮助 “老大哥”（注：乔治奥威尔笔下的极权独裁者）的帮凶。

我相信共产主义这个理想是可以有的，因为现在通过它生产力得到解放了，人将来可能是分享经济底下更加自由，也许可以往艺术方面做更多的探索。

Dan：我想说的一点是，科技的发展到现在大方向是造福人类、帮助人类的，我也相信人工智能以后的发展是造福人类的。

李骁军：有人说美国年轻人都在研究怎么把人送到火箭上，或者改变人类，我们都在讨论外卖，怎么补贴用户。在人工智能技术上我想听听我们和国外有什么差距？

徐冰：这是意识观的差距。我们看到中国很多公司少有颠覆性的技术出来，但是其实在整个世界层面上，很多的技术突破的团队里都有中国人的身影，智商层面中国人不落后于世界的，甚至很多时候是领先于世界平均水平的。更多我们如何在国内、在非本土做技术突破的中国人聚集起来，把这些技术上的突破能够尽快的落地到中国。

中国相比于国外有两个明显优势：

1. 中国人口非常多，导致了我们在国内拥有数据量非常庞大，比如我们做人脸识别单项技术训练的时候用的是 7000 万人的照片，我们有这么大的照片数量，用一个领先的引擎，就是设计一个领先的脑子，加上大数据、加上我们自己的超算能力所看到的就是我们在这些技术上甚至是领先国外的，包括像苹果、三星这类的公司，实际上都在向我们来采购相关技术。
2. 中国有非常强的意识，在制度层面，或者政府层面做一些改变，想在智能时代做弯道超车，这些行业里去使用新技术的意向非常强，比如说互联网金融，这也是中国比较独特的现象，上千家的互联网金融公司出现，普惠金融这样的事情，大家在手机端、在网上可以享受金融的服务。这样的现象在国外看到的不那么明显，比如说日本等发达区域，并没有非常强的推动互联网金融往前走的意识，因为基础的设施，去银行办一个业务已经非常方便了，这也是另外一个国内现在我们看到的优势。

张宏鑫：我是比较悲观的， 觉得我们国内的技术和国外技术，特别是谷歌比，至少有 5 到 10年 的差距，我说的是整体实力对比。有两个方面：

1. 国内研究者我接触很多，他们在一个点上做的非常好，但是缺乏长期目标或者哲学上的思考。哲学层面的思考少了以后，东西就在眼前，没有后劲。
2. 人工智能背后需要大量的工程力量堆积，在这个方面我们落后的更加多。比如说大规模计算的底层技术，云计算方面我们和国外差距仍然很大，硬件的芯片技术，还有包括硬件的系统设计，操作系统这些等等没有完全掌握核心，这些技术没有达到优化，再做上层应用会吃亏。

以上两点是悲观的。但是乐观的我们看到很多华裔都出现在哪些优秀产品的背后，包括最近 AlphaGO 也是，三个主创有一个就是华裔的，所以这方面是很好的消息，因为我们有后劲，反而有机会超到前面去。

Dan：我比张教授乐观。说两点：

• 第一，全球最出名的人工智能的大会，里边有一半的人是华裔，而且大多数都是中国人。不管个国内或者是中国人，在各个领域里的经验是有的，把这些领域能够串起来才有新的突破，这方面我是蛮乐观的。
• 第二，语音识别领域中的 NLP 技术，我们知道数据越多、越精、越好，这个技术是针对个人的，当你和机器人聊天他记得你以前讲的什么，可以预判。但是有隐私方面的疑虑，很多美国公司没有做，反而国内可以做。比如说微软，他们的这项技术在中国做的，所以可以看到，有一些国内是国内有机会取得领先的。

注：作为 1993年 第一家进入中国市场的外资 VC 机构，IDG 累计投出了 450 多家企业，其中有 100 余家公司已经通过上市 /M&A 途径退出。