万象人工智能研究院成立，上市公司+基金+科技公司组合凭什么玩转AI研究院

【新智元导读】3月30日由东方网力、京山轻机、汤臣倍健三家上市公司与成员单位物灵科技、格灵深瞳以及奇点汽车联合真格基金共同发起万象人工智能研究院宣布成立。其中物灵科技CEO顾嘉唯、格灵深瞳CEO赵勇、东方网力首席科学家吴惟心担任首批研究员。如今企业做AI研究院并不少见，甚至是大公司标配，但是这种组合的研究院很少，他们如何玩转AI研究院呢？新智元给您带来现场报道以及对顾嘉唯的专访。对于人才问题，顾嘉唯认为“技术壁垒只是时间窗口的领先，关键是深入行业产生应用价值”、“最紧缺的人才是顶尖AI产品经理”；作为人机交互专家，顾嘉唯认为“最好的交互一定是视觉和语音的融合”。

2017年3月30日，万象人工智能研究院宣布成立，它由东方网力、京山轻机、汤臣倍健三家上市公司与成员单位物灵科技、格灵深瞳以及奇点汽车联合真格基金共同发起，计划将出资不超过5亿人民币，在北京、武汉、深圳、硅谷设立研究与孵化机构，参考基金模式运营的创新性，以多元化和开放式的结构，帮助科研成果在多个行业和跨产业中开花结果，打造成为产业应用驱动的人工智能加速器。

这个不常见的组合（3个上市公司+3个科技公司+1家基金）是怎么想到要一起做一个人工智能研究院呢？研究院还可以怎么玩？

刘光：拿到人工智能时代下一个十年的门票

万象发起人、东方网力董事长刘光在会上发表主题演讲《万象新生》。刘光认为：传统的生产关系在人工智能时代发生了质的变化。之前是土地、石油、矿产作为生产资源，路、电是基础设备，车轮、蒸汽机是生产工具。现在，数据是生产资源，互联网是基础设施，人工智能就是生产工具，它将对人类文明和产业变革产生重大影响。未来二十年，前十年是弱 AI 加产品，会有一批现象级的公司出现；后十年则是强 AI甚至超 AI，只有少数掌握核心技术的公司可以成为世界级公司，万象要在最好的时代赢得先机。刘光表示我们希望和政府、大型企业合作共同设立创新机制的人工智能研究院，探索和研发更强大的 AI 技术，利用中国强大的市场容量支撑实现快速产业化，拿到人工智能时代下一个十年的门票。

刘光介绍万象研究院区别于传统研究院的核心特色——FOGE，分别是基金模式Foundation、多元开放Open、全球运营Globalization、链接产业Ecosphere——万象参考基金模式运营的创新性，让科学家参与到项目评审、孵化、商业化等各个环节中，更加符合人工智能时代的投资特点。摒弃传统研究院由单一公司主导的局限，吸引全球范围的顶尖科学家和院士参与，持续引进有实力的企业、基金及人才，产品工程化团队辅助快速实现产业落地，打通产业链，共建以人工智能为核心的生态圈。研究领域和方向聚焦计算机视觉、自然语言处理、人工智能硬件支持与人工智能技术平台。

刘光在会上公布了万象人工智能研究院首批招募的三名研究员：分别是物灵科技联合创始人\CEO、全球杰出青年创新者（MIT TR35）顾嘉唯；格灵深瞳创始人\CEO、国家千人计划专家赵勇；东方网力首席科学家吴惟心。全球顶尖AI人才的加盟将为万象今后的发展带来更为广阔的想象空间。

徐小平：对人的敬重，对科学家的敬重，对AI的敬重

万象联合发起人、真格基金创始人徐小平在演讲《从人工智能到智能的人工》中表示：我常开玩笑说，我只有人工，没有智能。我们不懂技术，但我们投了最多的也是最好的AI公司，我们是用智能的人工投资人工智能的公司。万象和真格有着完全一致的姿态：我们都怀着对人的敬重，对科学家的敬重，对AI的敬重来做这个事情。真格会和万象紧密合作，深度分析，一起创造AI领域的奇迹。风来自何方，风来自万象人工智能研究院。

3+1+3的跨界组合怎么看AI的未来，推荐一名研究员奖励二十万

大会圆桌环节，来自万象各家成员企业和机构的代表人纷纷就人工智能的未来以及研究方向展开了精彩纷呈的探讨和交流。

京山轻机董事长李健谈到京山在行业耕耘了多年，见证了工业从1.0到4.0的变迁，现在是最好的机会去实现如何让机器变得智能。期待未来二十年，人工智能在工业领域的应用会让我们变得更好。

汤臣倍健CEO林志成表示现在我们面对的挑战是消费者不再满足标准化的产品。未来更大的健康市场不是大众健康市场，而是人人健康市场。顾客期待更多个性化的东西，我们期待利用已有的产品、数据，健康内容通过人工智能这种新的工具给到我们的顾客。

物灵科技联合创始人、CEO顾嘉唯谈到很多想要创业的科学家往往在初期缺乏商业化的经验和工程化团队。来万象既可以拥抱梦想，也可以拥抱现实，获得辅佐实现人工智能的孵化。这是一个不可避免的智能时代，人机交互的下一轮革命就在眼前，人机共生的灵性世界不是用机器来取代人类，而是赋能予人。

奇点汽车CEO沈海寅认为汽车领域同样也在经历从功能汽车到智能汽车的转变。一家创业公司很难在方方面面具备很强的能力，应该以开放的心态去拥抱开放的领域。万象独特的模式即可以理解科学家，也可以理解产业，可以提供给双方巨大的能量，将融合的力量放大到极大化。

格灵深瞳合伙人兼CTO邓亚峰认为AI领域的研究者需要三个方面的支持：一是要有清晰的落地方向，这就需要经验和判断以及工程化的支持；二是要有足够稳定的资金可以让团队走的更远；三是要有出色的激励机制，万象在这方面做得更为优秀。

东方网力首席科学家吴惟心打了一个很有趣的比喻：好的技术就像锤子，好的行业应用就像钉子，为好的锤子找到好的钉子是巨大的挑战。这也是万象的价值和意义所在。

会上，作为万象发起人，刘光和徐小平更是公开表示，任何人每次成功推荐一名研究员，他们愿意以个人名义各出资十万元人民币推荐奖金。

五亿元怎么做出性价比高的研究院，钱也砸不出AI来

AI时代，企业玩研究院不是什么新鲜事，BAT分别有IDL、AI LAB和iDST等各种研究院，百度更曾爆出两年花了200亿美元研发费，万象研究院的五亿人民币怎么撬动对公司或者产业的最大价值呢？

顾嘉唯表示：首先我不是那么确定百度真的花出去了那么多钱，不过我可以肯定的是万象肯定不会这么有钱，我们不是用钱砸出的AI。

为什么大公司砸再多钱还是有问题？

从导向上看，如果研究院鼓励脱离产品研发去做研究的话，最后一定沦为做论文或专利的中心，大部分公司研究院都是这样的结局。万象要强调模式创新、机制创新。

一方面，企业的产品团队可以招科学家解决一些问题，这里面是效率过程；另一方面，传统研究院是从研究到技术的落地，这里面一定有机制的问题，这也是为什么要用新的模式做AI研究院。

对于万象研究院而言，不仅仅资本是开放、退出机制开放，研究方向的提出也是开放的。这个模式下，一家公司到底投多少钱就不是一个衡量成功与否的标准。

从另外一个角度看，AI人才很贵，据说在美国有些深度学习专业的学生出来起步就是50万—100万美金。万象研究院通过更灵活的方式满足他的诉求，首先我们也不错的报酬，同时也有好的机制让你获得股权、获得项目收益，在这样一个热火朝天又需要冷静判断的AI创投行业里，亲身参与到投资管理，以及对接行业上市公司对于数据对于产业应用的诉求，借助我们成员发起方上市公司的资源、渠道、工程、数据等方面优势壁垒，以及另一波发起方已经初具规模的AI Startup的成功经验和走过的坑，让科学家在这个过程中，择合适时机组最强团队，自己来当CEO。

对于万象研究院，它会像Facebook FAIR一样更偏向于长期的理论研究，还是像Facebook AML一样更偏向于近期的应用型研究？

顾嘉唯说：“这个关于万象的研究方向和划分方式我可以解释一下，首先作为LP的我们这些成员公司内可以解决的人工智能问题，这跟产品研发的迭代非常紧密，这些问题企业自己可以解决，我们内部也有深度学习机器学习的专家和算法团队。然后万象成员单位每年会放两到三个问题抛到需求池，吸引科学家参与解决这些问题，那就肯定相对长线一些，甚至想对开放性高一些的技术难题。”

“百度当时强调的是解决一到三年的问题，万象强调是一年。现在技术迭代速度实在太快，你真的不知道一个月之后会发展到哪儿，但是我相信有的时候行业诉求和用户需求会因为技术的突破而发生转变。例如我们现在做人机交流做到像人和人交流一样，需要建立一套类人的attention system，让以后VUI类交互不再那么生硬机械感，这个在大多数产品型公司内部是没法短期内投入的，我们就把项目放到研究院。我相信如果一个想要创业的科学家通过自己的科研能力最后改变了一个行业，这个影响力和成就感会非常大。”

创业就是要在有限的时间内解决一个清晰、明确的任务目标，这才是创业的，如果上来给你一个非常不明确、开放的，你是没法创业的，这是共识，这也是万象的一个优势，让想要创业的科学家有一个限定的行业应用场景，明确的技术边界。

吴惟心也对此提出两个观点：

第一，大公司的目标可能并不是特别明确，他们是做一个比较通用的人工智能或者研究，这是大公司花这么多钱也没有做成的一个很重要的原因。万象根据需求做研究，目标非常明确，不会泛泛而做。

第二，大公司在做这个事情的时候是希望自己能够主导这个事情，所以投入比较大。而万象带有孵化性质，想创业的研究员做一两年，资金和退出形式是开放的，可能会得到更多的资金投入。

邓亚峰则表示：万象是一个兼硅谷的模式，非常成熟的产业和创业的科学家、研发的良好互动的环境，帮助企业做研发。

技术壁垒不再高不可攀，最紧缺的人才是AI产品经理

大家一直说人才可“贵”，那么对一家企业来说，目前最缺的是什么类型的人才？人才市场的算法工程师要价这么高，是否意味着他们是最缺的呢？

顾嘉唯给出了不一样的见解，他认为工程型的人才供给会根据行业发展不断变化，不论是以前的前端工程师，还是后面的iOS开发，随着行业发展人才供应会越来越多。所以这一类人才并不是最紧缺的。

对他而言，最紧缺的人才第一类其实是对产品定义能力很强的产品经理。现在来看，技术壁垒的领先窗口时间越来越短，他认为即便是人工智能行业，技术本身的壁垒也是不稳固的，会随着技术发展和不断普及化直至成为基础设施，就好比现在的互联网，最主要的壁垒是对行业的渗透程度。在万象，科学家团队和行业企业一旦产生合作，研究员的产品同行业生产环节和数据深度整合，再往后科学家和研究员的行业客户铺开边际成本下降，研究员更了解行业诉求，合作过程中不断优化产品技术，逐渐形成壁垒。所以对于AIstartup如何确保能够迅速变现，在商业中走通，必须深入行业。目前，AI创业公司的最大问题是必须和商业、行业深入绑定，否则没有任何意义。万象研究院有配套的产品工程化团队，将上市公司企业与创业企业对接，在初期能够帮助创业者完成产品工程化，将需求细化到MRD、PRD的文档结构，从而快速的对接技术。

他也认为第二类紧缺人才还是核心算法工程师，或者科学家，这一类人数量较少，依然抢手。但是根据行业规律，那么热门的学科领域现在，这一类的人才会越来越多。对于初期创业者在初期，怎么吸引这种人才？顾嘉唯认为首先是靠足够多的数据。很多科学家最关心是否有数据让我挖掘，让我训练出更好的算法。

这是一个正向过程，一个好的产品，产生足够多的数据，从而让科学家最更好的算法迭优，然后算法再产生更好的产品，又可以获得更优的数据，像滚雪球一样。只有这样的过程，才能吸引到足够好的科学家。如果没有这种正循环的过程，科学家也不愿意进来，哪怕给再多的钱。

万象研究院有一个初衷，希望承载人才的短缺问题。它吸引人才的方式、手段和开放性能够做到这点。对企业而言，这就是换一个解决人才问题的方法。就像之前用锤子和钉子解决不了的问题，换一个渠道让电钻进来解决。

沈海寅详细介绍了万象的机制如何吸引人才。他说：“昨天看王功权的朋友圈，写了一句话，他说你在大企业做高管的经历就想在创业公司拿百万年薪，那你就倒一杯凉水，到旁边该干嘛干嘛去。”

沈海寅认为对于一个创业公司来说，能够吸引人才无非两个方面，一个是高薪，这个是非常难的，花个百万年薪聘请人才，得募多少钱才能养得起这些人？

第二个是给股份，万象研究院的良好机制，使得研究院能够拿到相当稳定的薪水。创业公司每个月拿几千块钱，拿到10%的股份，最后失败，10%的股份一分钱价值都没有，这么大的风险有的人无法承受。万象研究院走中间的路线，薪水没有特别高，但是也不差，让你有一定的稳定性。第二万象具有孵化器性质，这些项目十个项目九个失败都没关系，我只要有一个有一百倍的回报，我的收入就回来了。

相比之下，在大企业里面做研究院的很多缺点，研究人员基本靠高薪，在很多老牌大公司拿多少股票实际上也很难往上升了。但是光靠高薪也不行，所以万象研究院在大企业和创业公司之间找一个平衡点。

最好的交互一定是视觉和语音的融合

万象研究院目前三名仅有的研究员之一，也是非常资深的人机交互专家，顾嘉唯认为AI消费品有非常大的市场。AI消费品很多，就像互联网承载起那么多的应用。AI是一种生产工具，把互联网做的更好成为基础设施，能够挖掘出更多的宝藏。顾嘉唯并不认为智能家居本身是刚需，大众对智能并不敏感，所以过去所谓智能硬件大多没有真实刚需挖掘到清晰场景价值的都失败了，Echo只是家庭消费电子的一款单品音箱，Amazon巨大的流量和内容生态是很难复制的，况且中美对于音箱品类的市场容量又是另一个巨大差异。

他表示这个愿景跟和今天的技术不完全匹配。比如，现在的通用语音技术还需要唤起才能用，他希望做到的效果是像跟人打交道一样，不需要唤起就可以交流。技术一定有突破空间，但是，突破也需要取巧。不能一味地着力于突破语音的唤起率和误识别率的平衡，还有其他的解决方案，就比如可以融合CV，让机器对于用户指令的理解更深入，形成attention system，让机器知道用户是否在唤起它，是否与它进行互动，其实有许多技术方案要从新换一种思路去突破和解决。

顾嘉唯认为人工智能的技术革新一定会催生下一代人机交互的革命。这个革命就是从PC的鼠标键盘，到手机触屏，到下一个VUI（voice），CUI(conversation)。他一直强调情感计算，灵性体验不仅仅是设计，也不是单纯的技术，是由设计+技术整合的结果，路径上还有非常多需要科学家们参与到产品迭代的过程，这个行业潜力巨大。

顾嘉唯说：“视觉和语音在发展得过程中，一定是融合的趋势。CV计算机视觉现在行业应用里也有很多机会，无论是安防监控、金融人证、医疗诊断、制造质检等各行各业。现在大多数从业人员看到的是2B的机会，但是我们已经看到2C的机会。”

顾嘉唯对于创业有很清晰的目标和任务，他认为未来3-5年，AI可以迅速帮助各行各业生产效率提高的挖掘机，如果把互联网的价值比做电，那么人工智能就是电厂。5-10年会有潜力更大的消费级市场的机会，家庭内、汽车、移动过程，这三个就是限定使用场景下的AI消费品的机会。

在智能初期，在用户对智能产品并不感冒时，需要通过有灵性的交互，抓到足够大量级的单品、品类，做0.5步的提升。

顾嘉唯说：“计算机视觉的方式要用的好和巧。 CV是解决行业应用最好的，比如人证比对、安防，但是AI消费品是2C的，是下一个人机交互的革命，2C有更大的机会，每个手机现在都有语音。用户不一定会用语音，会退回去用触屏，电视用户会退回去用遥控器，一切可能被退回去的交互方式都很难被竖起来，这就是Echo为什么会起来，只能用语音。这是否正确？初期教育是要靠强制的方式，但是市场一旦教育起来，会有更大的机会。我认为语音有两个阶段，第一阶段，解决搜索检索直达性的问题，在很多垂类场景，语音比触屏遥控器有更高的效率。开车、做菜等用手不方便时要用语音，这些都是一步直达，不需要视觉的菜单；第二阶段，语音解决助理型问题，管家型问题，秘书型问题，用iPAD点菜效率与直接对服务员说点菜效率哪个高？在若人工智能转向有一些认知智能后，语音一定会变成助理、秘书，这种效率提升是成百上千的。”

对于AI是否是泡沫？顾嘉唯说，大势是人工智能一定会到来，这次第三波兴起不会是泡沫。同时，人工智能一定会带来新的一波智能硬件的复苏。虽然用户对智能不敏感，智能并不是刻意带给用户价值的东西。中国接下去是一个大消费升级的时代，首先是有价值的体验增值的消费品才能够给用户带来价值，那么用AI改造的消费品才是有价值的，重点是消费品而不是智能，也不是硬件。

结语

万象研究院要开放创新，产业融合，应用驱动，万象更新。面对人工智能这个最大的未来，面对下一个十年的竞争，中国要做好准备，中国的企业要做好准备。万象人工智能研究院的成立向我们展示了人工智能科研模式的最新探索，展示了中国企业家在人工智能产业上的决心和魄力。万象研究院向各科研机构、优秀人才、合作伙伴真诚发出邀请，希望能够一起携手推动人工智能技术走进千家万户、各行各业，用人工智能建设更加美好的、实实在在的世界。