李開復對談張亞勤:科學家創業需要企業傢伙伴,開放心態看元宇宙

“中國有最聰明的人,一起來打造中國AI黃埔軍校,證明給全世界看,中國人也能做最頂級的科研?”

你或許想象不到,日後爲中國AI界培養了無數人才的亞洲最牛計算機研究院,23年前誕生於這樣的一通“畫餅”電話。

通話的雙方,正是李開復和張亞勤。

如今,他們一個是最具影響力的技術VC代表,他創辦的創新工場已成爲很多技術創新和前沿科技企業的精準捕手,他出版的科技著作,暢銷全球。

另一個則是清華智能產業研究院(AIR)創始院長、清華智能科學講席教授,前不久他剛當選中國工程院外籍院士,加上此前的美國藝術與科學院院士、澳大利亞國家工程院院士,成爲了“三院院士”。

他們的相約1998,可以說是開啓了中國AI的一個新時代,而在2021歲末年終,這一對老友時隔多年再次同臺,在近兩百萬觀衆面前,揭秘相識往事,也分享了各自對於科技發展趨勢的看法。

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要點

(對話環節由量子位總編輯李根主持。爲了完整展現李開復、張亞勤老師最新的所思所想,在不改變原意的基礎上,量子位對此次對話內容進行了編輯整理。希望能夠給你帶來更多的啓發與思考。)

李開復張亞勤的相約1998

李根:江湖傳說,二位第一次聯繫也是類似今天這樣隔空的場景,是李開復主動聯繫的張亞勤。

李開復:第一次是打電話。

張亞勤:對,第一次應該是1998年9月份。我和開復通了一個郵件,然後開復給我打電話。

我記得挺清楚的,當時開復說微軟準備在中國打造一個計算機方面的基礎研究機構,問我有沒有興趣一起加入,一起來創業。

李開復:我記得最清楚的是把亞勤“騙”回國了(笑)。

張亞勤:當時我其實很多年沒回國了。回國之後開復花了整整一天帶我去北京最好的地方逛。

那之後其實還有一個小插曲,應該是99年1月份了。那時候微軟中國研究院已經成立,我和沈向洋同一天回到了北京,結果馬上就讓開復給“修理”了——那時候太忙了,頭髮特別長,剛見到開復馬上就被他送到了理髮店理髮。

李根:你們相約1998的時候,看好的是什麼樣的趨勢?開復有沒有給亞勤畫畫餅什麼的。

李開復:那肯定要畫很大的餅。

“比爾·蓋茨給了8000萬美金,快來幫我一起花”。

“中國有最聰明的人,一起來打造中國AI黃埔軍校,證明給全世界看,中國人也能做最頂級的科研”。

這些其實都是我們幾個人的夢想。後來挺快就實現了。

張亞勤:當時我們希望建立一個亞洲最牛的、全球一流的計算機實驗室。我覺得這個是實現了。

回頭看微軟亞洲研究院這23年,的確是做出了很多了不起的成就,在多媒體、語音、人工智能新算法、圖形學領域都有很重要的成績。

但我覺得更重要的是培養了很多人才。現在不管是在學術界還是產業界,大公司的CTO或者AI創企的創始人,很多都是從微軟亞研院出來的。

李根:所以23年過去,有沒有一些意料之外的事情?

李開復:我們當時可以預料到的,是我們培養的這些人才會成爲中國各個頂尖高校的系主任、院長、副校長,他們會出很多好的論文。有些也可能加入頂級公司,帶起一整個AI團隊,比如現在在百度、騰訊、阿里,都有很多亞研院背景的人才。

但當時無法預料到的是AI創業浪潮的到來。比如今天的計算機視覺四小龍,都有微軟亞洲研究院的背景。

張亞勤:讓我覺得出乎意料的,還是深度學習快速的應用。

具體來說就是AlphaGo。因爲我自己也下圍棋,在AlphaGo和李世石比賽之前,有人問我誰會贏,我說肯定是李世石,還需要十年二十年,機器才能贏過人類。

最後我們看到,現在的AlphaMaster、AlphaZero再和人下,可以讓最頂尖的棋手3個子,這是一個大的震撼。

另外機器學習用到各個領域,包括生命科學,也是我當時沒有預料到的。

科學家創業需要企業傢伙伴

李根:今年產學研轉化、科學家創業的話題很熱,好像跟23年前開復勸說亞勤回國加入微軟中國研究院的情形很類似,不知道開復是怎麼看的?

李開復:我覺得現在真的是硬科技創業最好的時代。

除了人工智能領域,在芯片、企業級軟件、生物科學、醫療器械等領域都有特別多好的創業機會。而且創立出來的公司真的是有硬科技,有差異化、可持續差異優勢的。

這樣的環境下,這些創業公司是必然需要頂級科學家參與的,我們也感覺到有些科學家非常有興趣參與。

這種參與的方式跟傳統創業公司不太一樣。很多情況下,科學家先是從自己的項目裡帶幾屆學生,做一些探索,然後再慢慢剝離出去,他/她自己仍然留在高校,讓學生成爲CEO。

但是在所有這些科學家創業的場景裡,一個必需的要素是有人能夠了解產品,瞭解市場,知道怎麼樣做營銷。

如果這點沒有做好的話,科學家用做頂級科研的方法去做公司,剛開始其實是挺好的,但是之後很難讓公司進入到一個可運營、有產品、有收入、有利潤的狀態。

所以科學家創業是需要一個企業傢伙伴的。這點是我們投資了很多科學家以後看到的,有少數科學家有興趣,並且能夠自己成長爲企業家,成爲一個全才,這當然是最好的,但可遇不可求。

李根:亞勤認同嗎?好像清華AIR就是這樣的模式。

張亞勤:這點完全同意。科學家和企業家的能力、興趣是不一樣的,一個好的科學家未必是一個好的企業家。要把一個科技公司做成功,科學家也需要企業家。

一個人同時是好的科學家和企業家,也有這種例子,但這是一種偶然。

比如說最成功的應該是英特爾,當時Gordon Moore(戈登·摩爾)和Robert Noyce(羅伯特·諾伊斯)都是實驗室裡的科學家,他們依靠發明、技術創立了英特爾。還有一個MIT的教授Irwin Jacobs,他發明了CDMA中很重要的一些部分,後來成立了高通。我和開復的朋友Rodney Brooks也是MIT的教授,後來創立了掃地機器人iRobot。

有好的例子,但大部分情況下做科研和做企業還是不一樣的。而且創業這件事要專注,有想法的科學家其實可以做幾年公司再回學界。

李根:所以開復覺得誰是比較成功的產業型、創業型科學家?

李開復:其實我覺得最成功的反而不是科學家,最成功的應該是斯蒂夫·喬布斯,他顛覆了七個行業,包括PC、手機、音樂、動畫等等。

他的特點是能夠識別特別好的技術,然後將之用在解決真的問題上,或者創造一個他能夠去想象的未來,然後根據他心中產品的未來形態把技術做進去。

他自己可能沒有發明過任何技術,但他有慧眼識英雄的能力。

所以我覺得這個社會上如果能有更多像喬布斯這樣的人,去跟科學家搭配起來,不但能夠想出今天用戶想要什麼,還能想出用戶未來想要的東西,我會覺得這個例子更好。科學家的話,剛纔亞勤給了很多例子,我都同意。

創業底層邏輯:技術突破會帶來產業顛覆

李根:開復跟很多人共事過,也經歷了好幾撥創業創新的浪潮,這些浪潮週期有沒有什麼底層邏輯,或者說一個根本性的規律,您覺得是可以去跟隨的?

李開復:其實是有的。第一,如果你研究一個行業,基本上可以畫出一條線,看到技術成熟的趨勢。

比如計算機視覺,它多年來的識別率進步非常緩慢,但在2011年到2012年就有一個跳躍式的提升。這時候就給我們一個強大的暗示:投資/創業的時機來了。

自然語言處理也是一樣的,多年來進步很少,但在深度學習,尤其是最近的自監督學習之後,可以看到2018、2019年有特別大的提升。

第二,可以看成功的科研成果。AlphaFold2就是很好的例子:既然已經把這麼難的問題解決了,難道我們不能找到一個方法,去靶向找到好的小分子或者大分子的其他解決方案嗎?

第三個方法,是可以從一個行業投射到另一個行業。比如在PC時代,是先有工具,再有遊戲,再有社交,再有電商,然後有了多媒體。

按照這一套邏輯在移動互聯網起來的時候,把它投射過去,其實也能得到相似的結論。這也是爲什麼創新工場在早期投的是工具類,比如美圖,之後投社交,比如知乎等等。

我覺得這些邏輯並不難,大家都可以用這三個方法。我想還有更多其他的方法能夠推算未來技術的成熟度,以及多快能成爲可用的產品。

李根:我不知道亞勤有沒有什麼關於底層邏輯的分享,剛纔講的三個事件,有沒有根本的規律或者底層的邏輯?

張亞勤:我舉個例子,總結一下邏輯。

剛纔開復舉了計算機視覺、自然語言的例子。其實在音樂和視頻這些我從事的行業,也是同樣的道理。

我不知道你們記不記得索尼有一個產品叫做Walkman,大家都在用。就是忽然音樂就變成數字的了,MP3出現了,數字音樂編碼壓縮的技術成熟了,加上當時硬盤存儲技術也很成熟,三個東西在一起,形成了一個創新的週期。你可以看到,當時整個音樂市場產業就被顛覆了。

視頻也是一樣的,過去模擬視頻的技術和產業形態在數字視頻出來之後一切都被顛覆了。

同時我們看到深度學習的進展也是,形成了一個完美的風暴,數據、算力、算法幾大因素的突破一結合,就顛覆了很多產業,所以我想這是深層的邏輯。

李根:所以如果選一個您今年最看好的新領域/新賽道,您會怎麼選?

張亞勤:一個是AI與生物計算和生命科學的交叉。另一個是無人駕駛、智慧交通。還有IoT,特別是最近IoT技術在雙碳這些新領域的應用。

無人駕駛不管是L4還是L5,是一個很有意思的行業。從福特發明Model T 100到現在100多年了,基本上追隨的是同樣的底層技術:燃油機、變速箱、離合器、線控底盤,但現在真的是被顛覆了。

現在談到汽車,講的是電池的技術、電控的技術,是智能決策、人工智能,是軟件、芯片,技術的要素在發生大的變化。

所以這個行業是新的行業,不是機械工程,而是智能產業。我對它很看好。

李開復:我講3個,深度的講1個。

第一我同意張亞勤,AI、製藥和大健康領域。

第二是機器人領域,尤其是在工業製造方面。中國作爲世界工廠,非常需要能夠降低成本的技術方案,來繼續保持我們世界領先的地位。

第三是自然語言。

今天丟一篇文章、丟一本書讓AI來回答問題,效果已經可以超越人類了,就跟當年讓AI識別照片裡的東西和動物一樣。而道理很簡單,一旦AI超越了人類,就可以做很多輔助人類工作的事,還可以做很多取代人類的工作。

自然語言有一點特性,就是它的理解跟人的理解不一樣,但是答案對了就是超越人類了。這種理解是可以投射在各個應用領域的,所以語音識別會變得更精準,機器翻譯會更精確,甚至可以想象,幾年以後出國在耳朵裡放個耳機,就能實時幫你完成交流中的翻譯工作。

再往下可以期待回答問題,回答問題往往就是老闆要員工幫着做的事情。

如果智能超過了員工,首先會成爲員工的助手,再往後就是員工的替代了。

這也會體現在搜索引擎上,從一個關鍵詞帶來很多網站,到輸入一個問題立刻獲得答案。廣告領域,也可以千人千面,針對每一個人做一個針對性的廣告,讓你欲罷不能地想去買這個產品。甚至是針對每一個人,千人千面地打造一篇文章、一首詩、一個短視頻……

這些當然需要5-10年的時間來成熟。在這期間,我覺得無論是創業還是繼續推進技術,都有很大的機會,比如如何不把模型做的那麼大——不是每個創業公司都能買很貴的機器。架構方面也有機會。

快問快答

李根:今年最大的技術進展是什麼?

李開復:AlphaFold2解碼了98%的蛋白質。

張亞勤:我同意。另外量子計算也有不少進展,比如中科大團隊今年成功研製了62比特可編程超導量子計算處理器(祖沖之號)。

李根:元宇宙是一個技術突破嗎?

李開復:元宇宙是一個未來新的設備,就像計算機、手機一樣,一個巨大的APP,一個巨大的場景。它肯定會到來,但是在5年之內不會有特別大體量的公司、或者應用出現,這需要更長的時間。

張亞勤:我覺得要用開放的心態看待元宇宙。

如果說元宇宙是真實世界和虛擬世界的融合,但以真實世界爲主的話,我們已經在做了。

包括開復25年前做的Cosmo,當年做VRML,就是用AR、VR的技術把真實世界和虛擬世界連在一塊。主流的這些公司,像Facebook、微軟、百度、騰訊都在講元宇宙,我覺得目前的產品形態是技術的一種拓展,本身是有道理的。

如果說元宇宙是製造一個完全的虛擬世界,和真實世界沒有任何關係,我覺得可能走的太遠了一點。另外現在也有很多炒作,在元宇宙買賣房地產什麼的。

真正來講,要用開放的心態看未來技術發展的方向,但是很多技術並不成熟,還需要不斷髮展。

李根:一些年輕的創業者、科學家來到你們面前的時候,你們愛問什麼問題?

李開復:我會最想知道他有沒有想好創業這件事情,跟過去他做的事情差別有多大。

我會比較喜歡科學家型創業者,多元的、已經想的很透徹的類型,但是大部分人不太可能做到。但我至少想聽到,他會去了解很多自己還不知道的事情,並且有信心去克服,而不是說“我一切都能做”,因爲科學做得好,只是創業的一小部分。

張亞勤:我再補充一個韌性。因爲創業會遇到很多挫折,中間有沒有韌性去渡過這段時間很關鍵。

李根:二位有沒有一個指導自己工作、生活的核心原則?

李開復:跟隨自己的心做自己愛做的事。要談創新,但不要只想創新,而要做有用的創新。

張亞勤:跟喜歡的人在一起,做喜歡的事情。

李根:人生下一個小目標是什麼?

張亞勤:把清華AIR(清華大學智能產業研究院)做起來。

李開復:想證明高科技的投資回報要比互聯網更高。

李根:我們今天是一個隔空對話,亞勤是做視頻多媒體的,怎麼確定對面的開復老師不是AI僞造的?

張亞勤:看眼神。

李根:開復老師怎麼確定視頻對面是真實的張亞勤?

李開復:我覺得你們兩個理髮都理得不太好,尤其是李根,AI的話,髮型應該會弄得更好看一點。

李根:下一個問題,如果我們有超能力,能複製對方的一種能力,二位會選擇複製對方的哪種能力?

李開復:我會複製張亞勤12歲讀大學的天才,然後周圍一大堆漂亮姐姐,非常希望有這樣的特殊能力。(笑)

張亞勤:每天吃美食還不胖(笑)。嚴肅一點,我覺得開復有一種未來的洞察,還可以用很簡單的語言把很複雜的東西表述總結出來,這個是我特別佩服的能力。

李根:最後一個問題,二位是多年的朋友,這個過程裡面什麼事是讓你最爲對方感到開心的?

李開復:那肯定是找到AIR這樣一個非常棒的實驗,這很難做,當時他提出做這件事,我們都有點爲他捏一把汗。但現在他把這件事情做得非常出彩,不但招到了一批超級棒的人,做了很多好的研究,現在也在和孵化創業對接。這件事我特別爲他高興。

張亞勤:我先謝謝開復的支持和鼓勵,我現在在做AIR,腦袋裡面經常回到23年前我們一塊創立微軟亞洲研究院的時候。當時這個經歷對我現在創業都有特別大的幫助。

開復現在做投資和孵化,我希望他投資的公司更多IPO,每次我看到他公司IPO的時候他都特別高興。

李根:由於時間的關係,二位的巔峰對話就暫時告一段落,能請到開復和亞勤對談,一直是我們量子位的願望,不僅是因爲他們今時今日的成就和地位,更是因爲他們23年前的選擇,某種程度上開創了我們現在談論智能未來的基礎,更重要的是他們現在還在孜孜不倦地培養人才,帶來智能的前沿進展,再次感謝亞勤,也再次感謝視頻那端的開復~