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[爆卦]偶函數除奇函數是什麼？優點缺點精華區懶人包

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「偶函數除奇函數」的推薦目錄

偶函數除奇函數 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Instagram 的精選貼文

2021-07-06 05:58:15

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  • 會計人的Excel小教室

    偶函數除奇函數 在 會計人的Excel小教室 Facebook 的最讚貼文

    2021-03-23 22:58:59
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  • 何景窗

    偶函數除奇函數 在 何景窗 Facebook 的最讚貼文

    2020-07-31 15:41:13
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    【重返○○】黃崇凱／但不能想起太多

    圖◎吳怡欣

    2019年的最後幾分鐘，我在台南市區一家沒有名字的酒館。室內爆棚，許多人沒地方坐，店貓鑽進來客堆放的羽絨外套，穿行窗外，從煙霧熱烈交談的陽台吸菸區繞了進來，找不到一個角落窩著。我問朋友十年前在哪裡跨年，朋友露出被迫面對三角函數習題的表情，好像沒人可以準確回想起來。
    　
    我記得的是二十年前20世紀結束的午夜，我跟高中同學在往淡水的捷運上跟一大群陌生乘客互祝新年快樂。那列捷運中途停下，車廂廣播傳來司機急促的倒數聲，像是臨時決定那樣，帶點喘地從九開始數起。那時我回嘉義蹲重考班不到一個月，每天擠公車通勤，在兩百人的大教室裡分到一小塊位置，聽著全台跑的名師授課，在布道會般的氣氛下，反覆參詳考試拿高分的祕密。我忘了怎麼收到通知，在那個B. B. Call褪流行（我沒有），小海豚手機正在興起（我也沒有）的通訊過渡期，讀淡江大學的高中同學號召大家到台北跨年（難道是誰寫信給我）。當時沒多想上去要住哪裡，重考班年末最後一堂課結束，我跳上客運巴士，一路晃上台北。由南向北的高速公路，像是從很深很深的地底往上的電梯，我在一個方形鐵盒緩緩迎向最亮的夜空。
    　
    找到同學住處，發現他的學生套房門口疊了有十幾公分那麼高的鞋子，沒人清楚知道等等要去哪裡、怎麼移動。有同學說，當然去市政府那裡啊，我們這些桃園來的、新竹來的、台中來的、嘉義來的毫無地理概念，只能跟著走。所有開往市區的捷運列車都塞滿人，一路塞到台北車站換線過程中，有些人沖散了。擠上藍線列車，隨著人潮吞吐推擠到市政府周邊，又沖散一些人。我跟搭著彼此肩膀的兩、三個同學決定放棄，打算折回淡水，但無法估算時間，就這樣在捷運上像一包冷凍雞肉被拎到新世紀的起點。
    　
    到了夏天，我重考完，聽說讀淡江的同學兵役體檢出心臟雜音，還來不及進一步安排檢查，某天午後他突然心口絞痛昏倒，被送到北港的媽祖醫院。他沒再醒來，幾個星期後過世。
    　
    2005年的最後一晚，我在巴黎的旅館房間，跟當時共處一室的女友嘔氣不說話，偶然想起那個早逝的同學。我從沒到過那麼冷的地方，而在將近兩個星期的旅行後，我非常疲憊。旅行之初，我一抵達戴高樂機場就轉高鐵往女友住的小城翁傑待幾天。接著我們一起到史特拉斯堡、日內瓦、尼斯，完成法國東部外掛瑞士的大縱走，最後回到巴黎。起先幾天，我們懷著些微焦慮跟彼此相處，擔心自己和電話裡、信件裡的形象不符。因為我們真的不是那麼熟。但戀愛濾鏡開到最大，一切都很好。我向熟識的學長借了十萬元好讓我開立存款證明，以便申請申根簽證買機票。我向我媽說我非到法國找這女孩子不可，拜託借我旅費。那陣子我病急亂投醫似地丟文學獎比賽，讓我那僅有的幾篇爛小說四處流浪。沒有一篇中獎。我蹺了兩星期的研究所課程，不遠千里為的是專程戳破我的幻想大泡泡。我本來以為我是去合唱那首陳綺貞的〈太多〉，一起上巴黎鐵塔、寄明信片給彼此，到羅浮宮看畫。結果一項也沒達成，只有在羅浮宮外面的玻璃金字塔周圍頂著冷雨寒風走來走去。回程飛機上，我才明白自己唱的其實是巫啟賢的〈太傻〉。還不到夏天，那段短促的感情就像包廂時間快用完時，潦草唱個幾段就切歌了。
    　
    有兩、三年，我幾乎每星期都會從公館出發，騎摩托車過橋，沿著中永和旁邊的環河路找那時在蘆洲經營卡拉OK小吃店的媽媽拿零用錢。媽媽做了大半輩子的紡織女工，婚後生完兩個孩子，在農村糾集一批主婦開設代工廠專攻絨毛娃娃，據說代工品質一流。90年代曾有玩具製造商到對岸設廠，找她去做管理職，她說我又不認識字去那裡做什麼。但我很確定她識字。她曾經堅持下工後每晚騎機車到嘉義市區讀小學補校，從ㄅㄆㄇ學起。有次我跟著她去上課，順手和她一起作弊應付隨堂考試。課程結束，我媽拿到畢業證書，據說是全班第三名。媽媽在兩個兒子上大學後，突發奇想北上蘆洲找地方開卡拉OK店。她獨自找店面、搞定一切，開張營業，居然生意不惡。隔年我爸就隨著妻子的腳步，在店裡做起頭家，幫忙上菜、敬酒，招呼客人。我總是在週末傍晚六、七點到蘆洲，店裡偶有三兩來客，打完招呼隨即上二樓，窩在客房看電視。我國中時在家聽過我媽深夜call-out給電台節目，握著麥克風似地對話筒唱歌。她坐在裁縫車前，歌聲迴盪在漆黑的鐵皮屋內，穿過其他裁縫車、裝訂絨毛娃娃眼珠的橡膠槌、分堆放置的組裝零件、拆解的樣品模版。如果拿著電話分機聽，大概會有多聲道環繞感。她似乎跟電台主持人、常常call-in到節目唱歌的其他聽眾也成了朋友。我想她真的很喜歡唱歌，也很喜歡交朋友，才會想開一家唱歌的店。
    　
    那時我也很愛唱歌，三不五時約同學挑便宜的通宵時段唱整晚。但我從來不在我媽的店裡唱歌。我討厭每星期都要騎車到蘆洲拿零用錢。我討厭那家卡拉OK小吃店，我甚至不覺得那是可以唱歌的地方。我討厭到了蘆洲店裡整晚只想窩在二樓房間的自己。我跟爸媽沒太多話好說，於是每週來找他們就只是為了零用錢，讓我變得更厭惡自己。只要我能忽略他們「錢怎麼用那麼快」的輕微抱怨，我就能要到兩千塊。SARS爆發期間，城裡人人戴口罩，電影院、KTV這類公共娛樂場所生意慘澹，自然也包括我媽那家店。那陣子的週末，我總會看到我爸稀釋一水桶漂白水，拿著拖把勤快拖地，要不就拿著酒精噴槍、抹布，擦拭店內桌椅。我只是在一旁看著，從沒出手幫忙。我知道店的生意不好，我知道我的學費是親戚湊錢幫忙出的，但我還是要來拿我的兩千塊。有時我甚至不過夜，拿了錢就掉頭騎回宿舍。
    　
    在我整個大學四年加研究所四年總共八年的學習年代，我爸媽只來過學校看我一次。雖然他們的主要目的是要去看師大路的超高人氣皮膚科診所。他們讓朋友送進城，來我宿舍，東看看西看看，最後像對沒錢開房間的小情侶爬上我宿舍的單人床睡午覺。他們睡到傍晚起來，我幫他們叫了計程車到師大路。送走他們後，我發現我們沒說幾句話，我沒帶他們到校園走走，也沒買福利社的牛奶或冰淇淋給他們嘗嘗。後來聽我媽說，他們等到將近半夜才看到醫生，醫生看不到五分鐘就打發他們領藥了。
    　
    我媽在我大學最後一年頂讓蘆洲店面，準備回鄉開一間更大的卡拉OK小吃店。她的大計除了開店，還要找地蓋新屋，串連各路親友，打算弄民宿套裝行程。我乍聽覺得真是異想天開，在這個每逢大雨就淹水的海邊鄉里，哪有什麼景點可看？海岸堤防外，隨著浪潮推擠的是漂浮垃圾、保麗龍碎粒和消波石粽，沒有一片可以活動的沙灘。堤防內是切割成一塊塊的養殖魚塭，只有細得像血管的小路延伸連接。靠近鄉公所的街上有當時唯一一家便利超商，各村落都只有一、兩條街能擺上菜販肉攤，間有賣羹麵、炸粿之類的攤商、小吃店。我那時想，難不成有人會專程來看「汪洋中的一條船」鄭豐喜的爬行路線？或者有人要看亞洲鐵人李福恩國中時候練標槍跳高跳遠的操場？還是要探訪秦漢當年拍電影飾演鄭豐喜任教的口湖國中教師辦公室場景？或者包幾架膠筏載客看每隔幾年就來一次的淹水，附贈全身防水撈海藻的工作服可下水體驗救災？反正我媽就是有信心做民宿能成，她照樣開店，慢慢看地，找朋友打牌聊天。
    　
    那年夏初口湖鄉做大水，我毀棄了一個女孩子的心，投向另一個即將飛往法國的女生。我媽找到一塊法拍魚塭地，打算填土蓋房子，規畫在這間大平房弄五間套房，內含寬敞的飯廳、客廳，完全以日後的民宿想像來設計。我年初向她要錢補習日文，年末又跟她借旅費到法國。隔年我沒等到對方回來，我的日文拖拖拉拉學到五段動詞就停滯，直到補習班會員資格過期。我總是這樣隨便浪費我媽辛苦賺來的錢。
    　
    在我困於感情、寫作和一無是處的課業期間，我媽生病，我媽跟我爸吵架，新房子施工走走停停，我媽開車到處拜訪親友。有一小段時間，我會到三重的老公寓看她。那是設有神壇的迷你宮廟，起乩的神要她吃蓬萊蕉還什麼神祕草藥治病，要她在神壇下打地舖睡覺養病。一年過去，我媽依然走跳各地，我申請到浙江大學交流三個月。我天天揹著筆電到分配的研究室看書、看電影，到校外吃五塊人民幣一盤的雞蛋炒飯，有時騎著龍頭歪一邊的腳踏車，奮力避開洶湧人車，繞西湖一圈。浙大認識的朋友常跟我聊侯孝賢、楊德昌、蔡明亮和馬英九。我跟媽媽通過幾次電話，她都說還不錯。
    　
    回到台灣，我得在年限最後半年寫出論文。我媽愈來愈頻繁進出醫院。那年的總統大選，我媽要我相信台灣選給民進黨，我陪她到投票所，心裡不以為然地投了廢票。當晚她靜靜睡著了。當年的美國職棒大聯盟開季，王建民投得極其神勇。我媽在清明假期後的一天清晨，永遠睡著，成了新房子第一個離開的人。那之後，王建民跑壘受了大傷。我總算趕上期限交出論文畢業，在夏天入伍。那個夏天來了六個颱風，據說幫《海角七號》創下票房紀錄。我在嘉義中坑新訓中心打掃營區好多次，穿了好多天又重又臭的軍用雨衣。結訓前抽籤，我志願到南沙太平島，但體檢沒過，沒成，回到雲林海邊服完兵役。大概是我媽不讓我去的緣故。

    photo：吳怡欣。www.facebook.com/yihsinwuillustration/

  • 李開復 Kai-Fu Lee

    偶函數除奇函數 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答

    2019-12-09 19:37:30
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    本文來自：量子位微信公眾號 QbitAI

    李開復周遊列國AI後分享，誰會吃掉最大紅利？

    “見過最瘋狂的中國創業者是馬雲”、“一個群裏辨別 AI 的方式是發紅包”、“120 歲打算退休”……以及準備開始基於科學的科幻創作計畫。

    以上熱議“段子”，或許前幾天你已經被刷屏了，但這都並非段子，而是創新工場董事長兼 CEO 李開復博士在 MEET2020 智能未來大會上開場對談內容的截取。

    面對量子位主編李根的提問，李開復博士分享了對於人工智慧發展現狀和未來的看法，比如政府政策對AI研發與落地運用的支持、對 AI 公司價值重估的趨勢、對 AI 賦能傳統領域帶來新邊界的看法，以及人才驅動的新格局的展望等等。

    為了完整展現李開復博士最新的所想所感，量子位精校了現場訪談速記，希望周遊列國 AI 後的開復所思，同樣能給你帶來啟發。

    在這次訪談中，李開復博士將提到：

     2019年最大感悟是全球政府都在積極擁抱AI。
     AI行業正在回歸理性，需要回歸商業本質。
     AI跟傳統企業不是誰顛覆誰的問題，而是賦能的問題。
     AI賦能的本質決定了AI公司不會To C式爆發成長，而會像To B企業一樣穩定壯大。
     互聯網和移動互聯網依靠前端紅利壯大，AI最大的機遇是後端創新。
     技術公司要接受傳統公司掛帥，要有服務心態，落地為王。
     今年見到最酷的黑科技是3D列印心臟。
     基於科學的科幻作品，能夠用想像力啟迪科技人尋找方向。

    訪談實錄：

    李根：謝謝開復老師的到來，聽說您前兩天剛過了生日，收到特別的一份禮物是今年新書《AI未來》的斯洛文尼亞版成為他們國家暢銷榜第一，這個國家我們瞭解的不是很多，聽說第一方面是個歐洲的小國家，另外一方面可能足球踢的比中國好，更多就不知道了……

    李開復：還有出了一個美國第一夫人，現任特朗普總統的夫人。（現場笑）

    李根：所以今天還是想圍繞您的新書開始，大家也看到了部分展示，聽說有21個國家和地區的版本，都是暢銷書。所以今年周遊列國AI之後最直觀的感受是什麼？

    李開復：直觀的感受可以按時間來說。在2017年，我覺得AI最火的領域就是VC，所有的VC都要把自己包裝成AI投資人，看到某一個博士出來了就瘋狂的搶專案。2018年看到的更多的是所有的企業，尤其傳統行業開始醒來，發現不擁抱AI可能就會有很大的麻煩。到2019年——正好是我出書這一年，我覺得最多的是全球政府都在擁抱AI，每個國家都要出一個國家戰略書。

    講一個小故事，有一天我接到一個電話，一早，他說他們的President想和我講話，我問他來自哪家公司，他說他來自阿根廷，他們的總統要跟我講話，所以可以看出全球政府在推動，我們就可以很必然地看到AI正在全球範圍內得到最重要的支持，這也讓我們一定可以把這個領域推到更高的高度。

    ▍AI公司面臨價值重估，回歸理性的時刻

    李根：今年AI在中國進入了一個新的階段，之前有很多的博士精英，有很多的黑科技，比賽冠軍的數目。今年更被關注在商業落地、營收方面比拼。

    李開復：這是最火的領域，包括當年的互聯網都經歷了這樣的過程。但用博士的數量、或者AI得獎的次數做一個公司的估值都不理性。當年還有很多不理性的做法，比如為了抬高自己的估值，不找一家領投，用10家各出2000萬，無領投者，大家就是沾光投上某某著名的博士，這種做法導致的後果非常直接——當你沒有領投者，大家都不會覺得這是我必須要花全力的專案，只是花2000萬買個名而已。

    AI公司重估的問題，我在2017年第一次被問到，但當時一切才開始，大家要接受這種混亂的現象，可能少數的公司被過高估值了，但是未來還是非常好的。

    到2018年初我被問這個問題，我預測2018年底會有泡沫來臨，而且確實大約在2018年9月-12月大多數公司面臨了挑戰。

    再到今年，有AI公司上市、Pre-IPO，這就是退潮時刻，誰在裸泳一眼便知。每個公司都必須面對最後一輪投資人，或者上市之後必須要回歸商業本質。所以之前估值AI公司的方法，或是過不了上市這一關，或是上市後很難持續。

    所以我覺得今天毫無疑問在回歸理性。而大家在過去一年經受了很多估值受到挑戰、下一輪很難融等等的問題，都是這種回歸理性的表現。

    今天我們看到出來融資的AI公司，也比當年更明確地去瞭解自己需要落地、需要產生收入。並且也越來越明確：人工智慧是很偉大，但它跟互聯網、跟移動互聯網不一樣。

    在移動互聯網和互聯網的時代，我們是在重構一個完整的介面，它可以推動和顛覆各種傳統業態。而人工智慧的本質是提升效率，降低成本、創造價值，AI跟傳統企業不是誰顛覆誰的問題，而是賦能的問題。

    如果你接受了這個觀點，你也不可能期待說人工智慧什麼時候會有美團、滴滴、阿裏出來，因為它本質上不是一個爆發式成長的to C的公司，而是穩定成長的to B公司，更需要我們沉下心來把這個公司慢慢做出來，而不是看到一個巨大的拐點、指數級的增長。

    所以現在更是需要回歸理性、回歸商業本質的時候，雖然會讓一些公司面臨挑戰，但應該會讓我們有更好的健康發展。

    李根：您在世界人工智慧大會上的主題演講，也提到了AI+的階段，說告別精英創業的階段，現在的AI是不是走過了技術創新的階段，可以進入商業模式創新階段了？

    李開復：我覺得是的。在那個大會上我講了AI的四個階段，其實就是互聯網的四個階段。

     第一個階段就是黑科技階段，做出來的東西大家都看不懂，誰有厲害的科技就會被追捧。
     第二個階段是嘗試商業化to B的階段。
     第三個階段是AI賦能，把AI注入傳統行業來產生價值。當年也是互聯網注入傳統公司。
     最後是遍地開花。

    從互聯網發展來看AI階段，第一個階段可能就是在網景的創業，第二個階段是大家賣一點互聯網的軟體、伺服器、編輯工具等等。

    第三個階段就像微軟，當時我在微軟創造了一個互聯網部門，有一個首席互聯網專家，然後測定公司在什麼地方應該引入互聯網。但是最終這個部門就被取消了，因為整個公司都要擁抱互聯網。那麼AI也是一樣，在初期是曠視、商湯各種黑科技公司，再下一批可能是B2B公司，像第四範式、創新奇智這樣的公司。第三個階段，有海量的傳統公司會看到AI可以創造的價值，而且今天中國面臨的巨大的機會和挑戰。

    一方面，互聯網和移動互聯網的發展，把前端的紅利——最核心的是人口紅利吃掉了，能夠實現指數增長。

    但另一方面， 其實後端有非常多低效的效果，比如說海量的夫妻店，有非常低效的物流，在零售、製造方面，在三四線城市後端都需要提效，要不然的話是沒有辦法支撐其他的90%的經濟的成長。

    而後端效率的提升，就很需要AI的賦能。

    所以AI的賦能，就是傳統公司和AI公司最好的合作點，這是現在面臨的下一個AI賦能的機會。

    這些公司要尋找一個像行業顧問，或者AI公司合作夥伴也好，或者自身建設AI部門也好，讓AI賦能，在業務和流程中實現降低成本、增加效率。

    在這些傳統的公司慢慢擁抱AI之後，再過幾年就會和互聯網一樣，每一個公司的每一個部門不考慮AI幾乎都沒有辦法生存了，行業的期待就是你不用AI就會效率低下。

    而且在越是分散的行業，每個公司的都有很多成本的問題，哪一個公司能夠增效或者降低成本3%、5%，就可能會勝出。

    於是在行業整合的時候，可能本來有10家10%份額的公司就會有一家勝出，這時候除了有AI帶來的效率、市場整合的能力，還有更大的規模帶來的更多的效率，以及行業龍頭甚至壟斷者帶來的機會……

    所以AI的四個階段，每個階段都充滿著機會。今天更是尋找傳統行業比如醫療、製造、零售等等這些行業怎麼樣去賦能的時機，能夠創造更多的價值。

    李根：所以聽起來不僅是AI公司正在2019年經歷重塑，可能傳統公司、傳統企業也在經歷重塑。

    李開復：對的。

    ▍誰吃掉最大紅利？

    李根：聊到的傳統公司的問題，今年有兩種聲音，第一種就是有一些技術的公司，比如說自己找到一個落地的場景，然後就能吃掉AI時代的最大紅利。也有一些來自於場景數據的公司，覺得一開始技術沒那麼強，但是接下來的時間有後發優勢，也可以吃掉AI最大的紅利，在您看來誰會吃掉AI的最大紅利？

    李開復：在國內創業，競爭環境都是非常劇烈的，大家都在尋找最成熟的果實。但這些最大的果實在初期的AI前面落地的第一、第二階段都被摘掉了。

    什麼是AI最容易使用的行業呢？一定是那些已經有海量的數據，而且數據被結構化整合的行業。

    另外，這些數據還能直接關聯到具體的商業指標，作為它的目標函數。比如說金融界、互聯網，這些行業應該都已經被吃掉了，所謂“被吃”，大的意思就是這些公司都發現了AI真的好用，能夠幫我賺錢、省錢，我自己需要擁有這個東西。

    起初先有幾家公司跑了出來，同時大部分的互聯網公司都自己擁有AI團隊，接著保險公司、銀行也開始有這樣的傾向，於是造成第一批有得天獨厚優勢的傳統行業擁抱了AI。

    再接下來的AI落地就會有挑戰了。比如說在製造、零售、健康、醫療、教育這些領域，數據和落地基礎並非一蹴而就。

    你問的問題就是在這些領域裏，到底誰比較有優勢？我們做AI的人必須意識到一個很清楚的事實：學習運用AI這件事情是越來越容易的，也就是門檻越來越低了。

    這就是為什麼創新工場能夠在4周的時間（DeeCamp夏令營）培訓600個電腦的學生，讓他們4個禮拜培訓以後就變成了所謂的神奇的AI工程師。

    在五年前，這是不可能的，因為那時候的演算法還要自己寫代碼，現在已經有很多大公司，包括國內的百度、阿裏、騰訊，都在提供AI框架，讓AI的門檻降得越來越低。

    所以這個結果很明確：最終一定是傳統公司擁抱AI的難度，遠遠低於AI技術公司去學零售、學制藥，後者都是遙不可及的事情。

    如果從AI紅利目前是一杯水半空的角度來看，傳統公司會是最大的獲利者，AI公司很難獲得最大的利潤。

    但是從一杯水是半滿的角度來看，這些傳統公司現在並不知道怎麼去擁抱AI，所以你如果是個好的AI公司，你在未來的三五年還是有機會跟他們共贏的，只要你的收費他們可以接受，也就是說你的價值大於你的收費。在未來的三五年AI公司賦能傳統行業是有機會的。

    從更宏觀的角度來看，畢馬威預測在2030年的時候AI帶給全世界的GDP應該是差不多1萬億人民幣。這裏面可以看到，他們的90%以上都還是把這個數字給了傳統行業，也就是說真的是在為了傳統行業賦能，最後得到的紅利必然是傳統行業的。

    那麼一個傳統行業得到了某一個領域的1000億賦能，或者降低成本。這1000億裏面有可能有5%-10%給了AI公司。

    所以我們AI公司還是要面對現實，作為一個AI的創業公司，你去顛覆傳統公司的概率是低的——雖然在有些領域是有可能的。

    對傳統公司來說，應該把AI公司當做最好的朋友。

    我覺得也不排除有很多新的模式跟打法，但中國的整體現實就是這樣。而且美國是不可參考的，美國很多傳統行業的數據積累得很好，參考美國參考AI賦能，在中國是不成立的。

    所以中國公司還是要尋找最有創意的方法，來找到我們能吃到的最大紅利。

    舉兩個例子，一個是創新工場分出去的創新奇智。當時我們看到這樣的一個機會，尋找了一個企業家，而不是博士來領導這個公司，然後針對製造業和零售業去做賦能的工作，現在做出來了一個最快速的成長，得到最高收入的一個AI公司，因為他從一開始就把自己當做傳統公司賦能的合作夥伴。

    另外一個角度，從創新工場本身來說，我們2019年幾乎沒有再投AI黑科技公司了，當然偶爾還會看到一兩個，但是我們投了很多行業AI公司，比如說在健康領域、制藥領域、教育領域，做的公司其實是AI教育、AI制藥，或者是AI醫療大數據。這些公司的領導者一般不是AI專家，而是行業的專家，同時搭配AI方面的合夥人。

    李根：之前有很多人問到技術的精英更像是空軍，對於傳統的公司——陸軍，會有一些新的方法上的不適應。

    李開復：我們要接受，最後的元帥還是傳統的公司，我們的空軍還是給傳統公司賦能，提供價值的。不要認為我們空軍跟他們陸軍是平等的，還是要放下心態，1萬億的市場很大，我們能吃5%-10%就已經很好了。服務心態，落地為王。

    ▍AI邊界：Android還是IOS？

    李根：技術公司也開始有新邊界，今年的現象是之前很多語音、視覺為主的公司，開始做到晶片，也有AI晶片的公司開始向上打造語音演算法。所以大家之前更多在講社會化分工，現在AI時代裏現在看起來並不是這樣。Android還是IOS？這是一個問題。

    李開復：對，這個過去幾年也變了好幾次。剛開始的前10家AI公司都號稱自己是AI平臺，現在很少有公司這麼說了。

    因為AI平臺這個詞本身可能就是一個偽概念，在AI注入各個行業過程中，它的應用不一樣，一個通用的AI平臺，除非是TensorFlow這樣底層框架，否則很難。

    我覺得當前業態裏有這樣的變化，可能還是跟資本環境變化有關，大家本來走的道路不好走了，需要轉型。但是也融了很多錢，所以希望用這樣的機會來轉型。

    這些轉型我覺得可以支持，但它不見得是一個良性的發展，所以當你轉型的時候還是謀定而後動，我覺得如果發現自己原來的市場沒有想像的那麼好，但是有幸在前一兩年AI很火的時候融了很多錢的公司，不妨可以把已有的壁壘從上游到下游來拓寬，然後形成一個IOS的形態，我會覺得是一個比較穩妥的打法。這樣去做一個平臺型的公司，我覺得好像機會比較大。

    而轉型，比如從語音到視覺，從視覺到晶片，從安防到醫療等等，這些探索我覺得如果是商業驅動必需的，裏面有核心技術可以支持，也不妨可以做。

    但整體上，我會抱比較保留的態度。因為我們還是應該去尋找最大的商機，不是被逼的走路走不通了，看誰最火做什麼。

    尤其是晶片方面的切入，挑戰更大。因為做晶片這件事，不是寫過論文就可以能出晶片的，真正跑出來的晶片公司非常少。

    這也是為什麼中國晶片沒有過一個特別高速成長的紅利期的原因。因為它需要一個特別大的資本推動，從回報上跟軟體行業、互聯網，AI是不可比的，所以這不是很好做，也不是很容易拿到投資。

    當然今天國家有晶片的需求，這是一個機會，能更容易融到錢，或者說幫助中國發展，以及美國潛在的挑戰——脫鉤的問題，做出商業的彌補。

    但是從商業的本質來說，一個軟體公司做晶片，獲取成功的概率依然是偏低，挑戰很大。

    ▍為什麼MSRA創辦可以改變中國科技格局？

    李根：今年還有一個關鍵字是新格局。但AI創業公司、巨頭的格局，其實都源自微軟亞洲研究院，螢幕上您周圍的戰友，後來都各有各的身份，還有好幾位今年都退休了，不知道您有沒有這樣的計畫？

    李開復：有，差不多120歲的時候就退休，但是還比較遙遠。（全場笑）

    李根：所以這是今年投了一些AI制藥生物公司的原因？

    李開復：對，我們投的一個公司很有意思，我們年會的時候請了一個我們投的科技制藥方面的專家來演講，我就問他，我到底還能幹多少年，他說你只要再能撐20年，我們就有可能有抗衰老的藥，讓你撐更久。所以我現在努力地活20年，不要生病，先達到這個目標。

    李根：所以回顧21年前，您創辦的微軟亞洲研究院的時候，中關村還是一個很荒蕪的地方，會預料到今天會有這麼大的變化嗎？或者MSRA成為「黃埔軍校」？

    李開復：當時我們有很大的自信和期待，這批人是會為國家、科技領域做出特別大的貢獻的。因為我們真的非常有幸——在正確的時候做正確的事情。

    在中國即將崛起的時候，在中國科技即將崛起的時候，帶來了一個全球頂級的品牌（微軟），一個不要求回報的科研投資（微軟研究院），一個很寬鬆的環境，一個特別好的學習環境，特別大的資源，很自然的就把國內最優秀的一批人吸引來了。

    而且正好也碰到了海外有一批特別優秀的，有十年左右經驗的大牛：像張亞勤、張宏江、沈向洋，正好把他們拉了過來，這麼一對接之後就有火花。

    所以對研究院培養的過去21年來的5000人，他們今天的貢獻我覺得是必然的、可期待。

    但無論如何，回過頭去看，對於今天中國整個科技的規模，快速成為世界巨頭的速度，依然超過了我過去的想像。

    李根：今年也是創新工場創辦十周年，站在這個時間點回顧，哪些事情是被預料到的？哪些趨勢是之前沒有預料到的，但是給現在的產業格局帶來很大變化。

    李開復：我覺得十年前可以預測AI的發生，但是實際發生在哪一年比較難預料。

    當年創新工場第一次募資的時候，很大的挑戰就是，你憑什麼覺得中國還會再出三到五個獨角獸？

    你要融兩億美元，至少要投中兩三個獨角獸，你作為一個基金投兩三個獨角獸，意味著中國有二三十個獨角獸，怎麼可能呢？這是很多投資人挑戰我們的問題。

    但現在回頭看過去十年，不但出了幾百個獨角獸，而且是超級獨角獸，100億美金的，甚至500億美金的都出了好多個，所以我覺得中國是一個很獨特的大市場。有海量用戶、資金、提供幫助的VC，以及一批很強悍的創業者，最後創造更好的市場並且閉環滾動。這樣的迴圈我們當年可以預測，但是迴圈帶來最終的價值依然超乎想像。
    快問快答

    李根：回國20年最自豪的是什麼？

    李開復：創新工場。

    李根：創業十年裏印象最深刻的是什麼？

    李開復：是我生病的時候整個公司到臺北來看我。

    李根：如何判斷一個群裏的開復老師是不是AI？

    李開復：這是真實情況，我常常到一個群裏，人家說你是真的李開復嗎？然後我就自拍，他們說現在可以做假，我就錄一段語音，他們說也可以作假。我說怎麼自證呢？「發個紅包」。

    李根：今年見到最酷的技術產品或者應用是什麼？

    李開復：應該有幾個，一個是特斯拉的自主召喚接駕——你購物之後，自己來找你，這是很聰明的應用，但並沒有特別強的黑科技。

    如果講真的是黑科技的話，3D列印的心臟，雖然還有很長時間的發展，但還是比較震撼的，以後我們的壽命延長、內在的移植都會得到很大的顛覆。

    李根：我知道您很喜歡喬布斯之前說過的一段話，「那些瘋狂到以為自己能改變世界的人……才能真正改變世界」，那麼問題來了，誰是您見過中國最瘋狂的創業者？

    李開復：還是馬雲。原因是能夠有這麼大的想像力做一個如此大的事情，最後還實現了。

    很多中國創業者還是比較理性，強方法論，把事情一步步滾動出來。從李彥宏、馬化騰、王興、程維，都是戰略家、策略家、企業家，只是真正有瘋狂氣質的還是馬雲。

    李根：最後一個問題，您是非常科學的人，但也愛好科幻作品，怎麼看二者關係？《AI未來》這麼暢銷，是否考慮一下科幻作品？

    李開復：科幻小說和電影其實對整個AI行業的推動非常巨大。

    我們看當年《2001電影漫遊》、《銀河系漫遊指南》，甚至有些很負面的作品……都很成功地預測了今天，比如《星際迷航》裏很多東西都開始發生了。

    所以我覺得科幻電影是用想像力來幫助我們這些科技人尋找到方向的。

    但是我一直對科幻電影有保留，特別是過去這五年，AI再度復興，大家熱情高漲，於是想像太豐富，尤其是對AGI（通用人工智慧），對人能愛上機器，對機器想要控制人類的欲望，有過度解讀。
    我們需要明確，AGI還遙不可及。過度強調AGI會導致整個社會對AI有一個負面的影響，今天在美國做調查已經超過50%的人聽到了AI覺得是負面，而不是正面的事情，這是很可惜的。

    我覺得作為一個小說電影的愛好者，也作為一個AI人，我會希望能夠描述一些故事，這些故事基於真實科學能力，比如說20年之內是80%會發生的技術，然後用這些去更好地推動我們的創業者和科學家。

    所以我會希望做Science Faction——基於真實的科學的科幻。於是想寫這樣的一些東西。如果在座的各位有什麼想法能夠寫出又精彩又可行的AI技術——20年之內可行的未來，可以投稿到量子位，以後如果我寫書拍電影的話，一定會標注致謝。（全場笑）

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