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Momenta完全無人駕駛首次曝光！城區道路混行無接管，遭遇逆行也不怕，特斯拉Waymo路線二合一

本文來源：量子位微信公眾號 QbitAI 作者：李根
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Momenta（現在）是一家怎樣的公司？
宏觀印象：學霸創業、中國無人車獨角獸、賓士母公司戴姆勒加持、自動駕駛第一梯隊玩家……
產品業務：高速場景方案產品、L4級自主泊車產品交貨、最高等級高精度地圖資質……
一千個維度有一千種答案，但也頗顯盲人摸象。
只是從今往後，Momenta的技術路徑開始完整清晰。
在通往自動駕駛實現大道上，之前有漸進式的特斯拉，也有一步到位的Waymo，天下方案，莫過於此。
而現在，Momenta集二者之所長，避二者之所短：
Tesla+Waymo，就是Momenta。

▌完全無人駕駛發佈
12月26日，Momenta對外正式發佈L4級無人駕駛技術MSD (Momenta Self Driving)，開始支持城市內完全無人駕駛場景。
如果說2019年來Momenta發佈的前裝量產產品Mpilot，更像是特斯拉方案。
那麼現在，MSD上馬，則顯出Waymo路線雄心。
萬萬沒想到，自動駕駛業內一度紛爭的兩種路線，如今讓Momenta實現二合一。
但MSD究竟是一套怎樣的方案？
區別於量產前裝方案，Momenta完全無人駕駛方案中最明顯不同在於多了雷射雷達。
在其測試車中，共搭載12個攝像頭，5個毫米波雷達和1個雷射雷達。整套系統感測器方案以攝像頭為主，雷射雷達為輔，多感測器冗餘。
而且Momenta強調，除去雷射雷達，方案中的硬體選型與前裝量產保持一致——這也是Momenta“兩條腿”向前的關鍵考量，後面還會詳細講到。
不過，說一千道一萬，無人駕駛——還得以身試乘看一看。
MSD方案的試乘，選在了Momenta（蘇州），地點毗鄰蘇州高鐵北站，屬城建頻繁區域，路線全程約12公里，沿途經過30餘個紅綠燈路口：
 既包括無保護左轉等典型場景，也有非機動車混行、立交橋下長路口等複雜路段。
 路線中還有多處工地，也有學校、居民區、寫字樓、商業中心等生活場景。
符合Momenta該方案目標所指：城市區間內，完全無人駕駛。
而且路段基礎設施也沒有過V2X改造，依然拼的是單車智慧實力。
車流交匯交互，也是最有意思的場景。MSD方案雖初發佈，但智慧程度已有老司機風範，在試乘的幾次交互場景中，有讓行、也有選擇先過，並不基於單一規則。
同車試乘的Momenta研發總監夏炎解釋，這能體現MSD在預測規劃方面的實力和學習能力。
不過整體試乘而言，因為城市區間不同高速場景（無人車混行）和停車場（低速），Momenta的AI司機給人的印象是：安全第一，寧慫不偏激。
比如在蘇州相城道路，會出現不規則的異型車——挑戰自動駕駛系統的感知識別。
其實從當天道路實際情況來看，系統完全可以“偏激”一些，讓路不減速通過。
但安全第一思考下，Momenta工程師打造的該系統，在交通中不確定性較大的情況下，先減速，甚至刹車，確保交互雙方的安全。
而且相比人類老司機，MSD雖初生牛犢，但也展現出不凡實力。
遭遇人類司機深為苦惱的大貨車時，既要對大貨車的載貨品類多樣、形態各異準確感知，還要對大貨車行為上的激進行為有應對：
MSD跟隨慢速行駛的大貨車一段時間後，“決定”變道超車，但在超車過程中仍保持對貨車一定的安全距離，通過接近路口的實白線後才拉大橫向距離超車，保證了超車過程中的安全性。

▌完全無人駕駛新速度
12公里左右里程，按道路交規限速行駛（40公里每小時為主），近40分鐘，歷經城區內各種場景——有臨時施工、有不規則車輛，還有逆行，但全程無接管。
這樣的完全自動駕駛能力，起步最早的穀歌用了近十年，百度從開始研發到落地也超過5年，一眾自動駕駛新勢力從無到有也走過了快3年……
雖然深度學習、大數據和大計算帶來的指數加速，已再明顯不過。
但得知Momenta的速度，依然讓人不可思議：
50人左右的團隊，5個月左右的時間。
沒錯，從今年下半年交貨量產自動駕駛產品後，Momenta才開始囤積重兵，依靠公司長期的技術和數據積累，以及量產自動駕駛和完全無人駕駛通用的平臺支持，開始攻堅完全無人駕駛。
至於能夠達到城區開放道路全程無接管，之前行業內最快的友商也差不多用時1年，且積累了至少十萬公里以上實際路測里程。
所以Momenta之速，背後究竟有“引擎”？
Momenta CEO曹旭東認為，與他們內部看問題的角度、方法和戰略選擇有關。
Momenta創辦，從一開始就明確目標，要打造自動駕駛大腦。
這並非傳統汽車產業內“換輪子”，而是行業開始AI化變革後，供應鏈環節中的新機會。
汽車產業鏈中：
 有最基礎的Tier1一級供應商，如博世、大陸，在系統層面、硬體層面提供產業支援。
 再往上則是OEM廠商，賓士、寶馬、豐田……即車廠。
 還有智慧化的基礎——計算晶片，如TI、NXP、瑞薩和英偉達。
 最後，核心新增的玩家，一方面是提供出行網路的滴滴Uber等，另一方面則是提供自動駕駛所需核心演算法和軟體的技術公司。
比如定位“自動駕駛大腦”的Momenta，就處於這一層。
但即便如此，如何實現完全自動駕駛，如何最高效擁抱未來，也沒有清晰明確的答案。
至少在打造自動駕駛大腦這件事上，特斯拉方案和Waymo路線一度不可調和。

▌兩個路線的爭論
所謂特斯拉路線，是按照自動駕駛等級的劃分，從低級往高級不斷升維，通過量產汽車對場景、數據和演算法的反覆運算，最終實現完全無人駕駛。
而且正是因為堅定量產路線，也為了最低門檻獲取數據、場景和功能回饋，偏執狂馬斯克完全依靠攝像頭方案、不使用價格昂貴的雷射雷達。
所以即便2019年發佈為完全自動駕駛而生的FSD硬體，外界也不相信馬斯克2020百萬RoboTaxi的豪言。
而Waymo路線，則認為只有從一開始L4才能實現RoboTaxi。該路線中，人機共駕的高級輔助駕駛被認為有天然Bug——既要機器輔助駕駛，又要人類在緊急時刻接管，顯然不靠譜。
於是Waymo從2009年正式推動後，逐漸明確了實現方式：
原型車、規模化路測、在豐富場景中不斷反覆運算，區域內落地，終極場景是讓無人車行駛運營在任何時間、任何地點和任何場景。
但Waymo路線中，最難的是無窮無盡的“長尾”問題，現實中總會有出乎預料的新場景、特殊挑戰，這就要求自動駕駛系統足夠聰明、且學習反覆運算得足夠快。
所以概括而言，二者優缺點都很明顯。
特斯拉方案：想依靠低成本感測器方案不斷升維，難且有道德挑戰；但好處是數據“眾包”，能在量產中獲得現金流和數據流程。
Waymo路線：希望一己之力不斷擴大無人車隊規模，最終真正實現完全落地，險且依賴融資燒錢；而好處是安全性相較而言更可控，不用把車主當小白鼠。
但如今Momenta之行動，所謂“兩條腿”戰略，卻實現了特斯拉和Waymo路線的二合一。
即，通過量產自動駕駛產品獲得海量數據，持續研發數據驅動的核心演算法，打造閉環自動化工程體系，發揮數據價值，高效反覆運算數據技術，最終實現完全無人駕駛。
同時，MSD的技術框架中不同感測器的感知演算法相互獨立冗余，並非完全依賴某一種感測器，因此目前量產感測器收集的數據，如視覺、地圖、軌跡數據等可以無縫應用並有效助力MSD演算法提升。
最終，一個數據流程和技術流的閉環搭建完成，量產自動駕駛和完全無人駕駛，真正互相補益。
但為何能打通？又為什麼是Momenta？
一切要從Momenta創立之初對自動駕駛的認知說起。

▌終局視角思考無人車
Momenta 2016年創辦，當時就分析過特斯拉模式和Waymo路線。
但並非為結合二者而生。
曹旭東回憶，從一開始就希望從本質出發、從終局角度思考問題。
Momenta的思考中，自動駕駛的終局，一定是L4級以上，不需要方向盤、不需要人類司機。
但要實現這個終局，結合深度學習為核心的AI新浪潮，兩大要素就格外關鍵：
 一是數據驅動。
 二為海量數據。
之所以要數據驅動，是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的。
唯一的可能性只有數據驅動，自動化解決大部分的問題，例如99%問題。
所以Momenta內部，“架構師”文化興盛，他們目標是架構能夠自動化解決問題的系統。
在當前系統中，Momenta的 “閉環自動化”方法論就已發揮作用，通過建立對問題自動化發現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環過程，為技術和數據提供自動化的反覆運算能力。
而關於海量數據，這是數據驅動的原料和前提。
之前有粗略估計，實現完全無人駕駛，需要100萬輛車跑一年，每輛每天跑10小時以上。
如此海量數據，完全依靠自建車隊採集，幾乎不現實。
量產自動駕駛數據流程能夠助力完全無人駕駛，源自統一量產感測器方案。
MSD感測器方案包括視覺感測器、雷射雷達與毫米波雷達，均覆蓋360°範圍，該感測器方案子集與量產感測器方案保持一致。
所以理解了無人駕駛終局的兩大要素，或許也就不難明白Momenta此次談及的兩條腿戰略：
一條腿是量產自動駕駛；
另外一條是完全無人駕駛。
量產自動駕駛，人車共駕，以人為主，但解放人類在高速環路、停車場等場景下的駕駛時間，提升駕駛安全性及駕駛體驗。
而且通過量產自動駕駛，實現海量數據獲取——學特斯拉又超乎其外。
進一步，量產自動駕駛可以給完全無人駕駛帶來數據，通過數據驅動的方式，去自動化地解決99%的問題。
未來隨著量產產品上市，像 “活水”一般源源不斷注入MSD，推動MSD演算法不斷升級，使得完全無人駕駛系統不斷進化。
這是數據流程上的打通。
而通過完全無人駕駛，還能給量產自動駕駛回饋技術流，不斷提升體驗和能力，讓量產自動駕駛持續進步，提升行業份額。
當然，數據流程和技術流形成閉環，聽起來不算稀奇。
但真正實現這樣的戰略並不容易，關鍵是量產感測器方案的一致性、互補性，並在量產自動駕駛戰略中真正快速低成本交貨、落地。
這也是特斯拉和Waymo難以跨公司二合一的原因。
另外，作為創業公司，在數據流程和技術流閉環之外，靠融資燒錢顯然不可持續，必然還需要現金流。
所以Momenta創辦3年來，先在量產自動駕駛發力，實現數據流程和現金流方面的驗證，然後發力完全無人駕駛，同時著力於打通兩者之間的數據流程和技術流。
現在，完全無人駕駛方案發佈，數據流程和技術流的戰略雛形形成，現金流也能讓公司不受輿論和資本市場變化而左右。
曹旭東說， 目前Mpilot 和MSD的原型發佈，標誌著兩條腿的雛形期形成。預計到2019年-2024年，量產自動駕駛大規模上市，以及MSD真正的完全數據驅動，完全自動化，則是“兩條腿”戰略得到驗證的時刻，也是戰略的成型期。

▌道阻且長，行則將至
不過，也還沒到一腳定江山的時刻。
雛形初現，一切還只不過是開始。
更何況這樣的戰略完整披露，一方面會面臨質疑，另一方面也有被複製的風險。
但曹旭東並不擔心。他說：“戰略沒有優劣，戰略是選擇。這個戰略有其優點，也有難點和挑戰。我們在選擇戰略同時，也必須克服和解決其背後難點。我相信，戰略發佈後，看到的不是抄襲，更多的是爭議。在戰略執行時，遇到困難，可以選擇繼續走下去，也可以去選擇其他戰略，但我們選擇迎難而上。道阻且長，行則將至。”
按照Momenta的說法，執行層面主要面臨兩個維度的挑戰：包括技術難度和商業難度。
技術層面的難，例如數據流程的打通。曹旭東認為，行業主流都是以雷射雷達為主的技術解決方案，但Momenta是以統一量產感測器為主，需要打通量產自動駕駛到完全無人駕駛的數據流程，而他們在其中做了大量的技術創新。
在矽谷拜訪時，曹旭東也講到Momenta的戰略和已解決的技術難題，得到很多行業專家的認可和欣賞，因為Momenta在做原始的技術創新，而不是簡單的複製跟隨。
商業層面的難，包括如何深入行業、理解客戶，如何拓展能力邊界及更好的服務市場。
曹旭東進一步解釋：“To B是系統性的業務，面對的是一個組織，需要得到方方面面的認可。一線客戶都有很強的技術能力和很高的技術標準，需要經過非常嚴格的技術評測。而我們經過層層驗證，最後獲得了客戶的認可，進入了量產體系。”
Momenta也有相對長遠的完整時間表。
他們內部，認定2016年-2019年是戰略雛形期，2019年-2024年是戰略成型期。
然後2024年-2028年才是真正的戰略爆發期，那時候在完全自動駕駛“這條腿”上將加速趕上Waymo。
只是現在開始，自動駕駛“面壁者”Momenta，戰略意圖一覽無餘。

▌告別盲人摸象
作用力也才剛剛開始。
從Momenta自身來說，徹底告別被“盲人摸象”狀態。
高精度地圖供應商？高級輔助駕駛玩家？量產自動駕駛交貨……
都不準確。
大道至簡，Momenta（現在）是一家怎樣的公司？
Momenta = Tesla + Waymo。
而且這種結合帶來的新場景新技能，還可能不是線性相加。
或許也是聚變反應。
比如特斯拉一直是從車角度提供方案，Waymo則是運力技術維度……
但二者結合，就是完整軟硬體集合體，載人載貨，私家車共用車，都有了可能。
簡而言之，能做的更多，可以做的更多，新價值已經展現，新邊界也就要重勘。
自然還會進一步帶動行業新格局重塑。
自動駕駛發展中，特斯拉方案和Waymo路線，一次次被提起，一次次被模仿，一次次被對標。
這樣的新玩家新勢力，無論中美，都可以舉出很多。
但今日之Momenta，在理論上真正達到二合一，並且驗證了可行性。
於是，之前衡量自動駕駛的時間表，曾經理解Momenta的框架，可能是時候刷新了。
▌One more thing
雖然Momenta是中國自動駕駛的獨角獸，但作為Momenta的船長，曹旭東最關心的並不是公司的估值。
他認為商業世界一切有為法，一定離不開價值規律本身，估值並不需要過分關心。
他關心什麼？
作為CEO，他說核心還是人，組織的學習、進步和提升。
這位Momenta創始人，今年來自上而下改變了一件小事：不再把“創始人”放在對內對外的任何地方，僅以職務——CEO示人。
他解釋說，Momenta正在最大限度通過組織變革、文化塑造，形成合夥人文化。
合夥人不分加入先後，不論年齡資歷，核心關注的是技術、貢獻和志同道合。
他希望以此吸引最頂級的牛人，讓更多有識之士加速自動駕駛終局到來。
《道德經》裡說，夫唯不爭，故天下莫能與之爭。
但真正能邁步實踐者，少之又少。
如今，無人車獨角獸Momenta，宣示兩條腿，放下“自我”，立志要做推動終局實現的那個玩家。
這就是Momenta。

搜狐科技專訪陶寧：無論技術VC、商業VC，本質都是關注技術創業者

本文轉載自搜狐科技
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2010 年，李開復給陶寧發郵件邀請她加入創新工場，當時陶寧剛完成在耶魯大學 MBA 的攻讀，一心想要回到中國，在中國企業上班。經過和創新工場團隊前後溝通兩個月的時間，她覺得這是一個值得加入的團隊，他們所做的也是在中國急需的一件事。

從 2009 年 9 月到今天，李開復創辦的創新工場已經走過了整整十個年頭。十年成長過程中，創新工場不斷調整自身的營業模式和管理模式，這其中都離不開總裁陶寧，一定程度上講，陶寧的成長就是創新工場的成長。

在加入創新工場之前，陶寧自己也曾是創業者。她告訴搜狐科技，自己的創業經歷很好地銜接了從一個打工者的狀態轉變，使得她現在更能設身處地地為創業者考慮。

「九年前曾經有一個說法是很可怕的，創業者為什麼沒有出路？因為你做的產品大公司很快就會做出同樣的產品，把你們碾壓掉。」陶寧指出，她剛加入創新工場時，創業環境並不成熟。

創新工場於 2016 年成立人工智慧工程院，2018 年創立商業落地子公司創新奇智，在裁判員的身份之外，創新工場也做起了運動員。

陶寧對此表示，人工智慧工程院能夠幫助創新工場作為技術 VC 對技術的理解和把控，避免「眼高手低」的情況出現，而創新奇智則是在工程院做研發和客戶對接時發現了很多空白領域，由此碰撞出來的產品化公司。

今年 6 月 5 日，創新工場大灣區總部正式開業啟動，這是十周年之際，創新工場的重大佈局，同時，創新工場宣佈已募集完成第三期人民幣基金，基金規模 25 億。截至目前，創新工場管理的雙幣基金規模約為 150 億元人民幣。

以大灣區總部建立為節點，創新工場正在進入新的階段，也就是陶寧在同我們的訪談中一直強調的「三位一體」，即產業投資、AI 研究院、商業賦能落地組成的生態。

人工智慧從 80 年代到今天，經歷了波段式的成長過程。「用開復的話說，三起三落，這中間給了大家很多希望，也有很多失落，這是第三次上揚。」陶寧表示，很希望第三次能夠站得住腳。

▍談創業變革：九年前缺人缺錢缺見識

搜狐科技：先聊下您此前的創業經歷吧，第一段創業經歷是怎樣開始的？您自己的創業經歷又是如何反哺在創新工場的工作的？

陶寧：當時的創業實際也是因為打工打了十多年，總覺得好像沒有完成自己的興趣和心中所想，於是決定自己去做，做的時候也蠻小女生狀態，小女生嘛都會喜歡紅酒、咖啡，所以我的創業也是圍繞著紅酒和咖啡做的，最終的結果全盤失敗。

回頭總結來說，我還是很不後悔的，尤其是對我後來加入創新工場這一段經歷有很大的幫助。從我的短暫失敗裏面可以看到，我憑興趣而做，這也是很多創業者問到為什麼創業這件事情的時候，也說這是我的興趣，我要滿足我的興趣，我要實現我的理想。

但是我在追求自己興趣的時候犯了一個很大的錯誤，創業是件嚴肅的事情，應該在自己的知識範圍或者經驗範圍之內去選擇自己的創業，紅酒、咖啡跟我原來的打工經歷是完全不相干的，我原來是一個 IT 女，一直在 IT 圈子裏面打拼，突然要追求自己所謂的理想，又沒有一個懂行的合夥人，最後的失敗可想而知。剛開始的時候可不這樣認為，認為我憑著十幾年的工作經驗去做一個似乎看起來比較簡單的事情，應該很輕而易舉，而且又是我的興趣所在，但最終的結果證明，憑興趣而不顧自己的專業知識和經驗，同時沒有一個懂行的團隊來做創業完全是不靠譜的，這也是我給今天打算創業的人第一個忠告。

搜狐科技：您加入創新工場之後，覺得之前創業的經歷對現在有什麼幫助？

陶寧：我自己這個短暫的創業實際使我有了一個初步的瞭解，什麼叫創業，創業的人群應該具備什麼樣的特質，創業到底要完成什麼樣的理想，有了一個初步的感覺。在我接觸創新工場所投資的 300 多家創業企業的時候，實際也會發現也有跟我一樣抱著理想而經驗不足的創業者，同時也對創業者裏面的堅韌不拔也好，對於自己產品的精益求精也好，有了自己更深刻的瞭解和佩服。那段經歷比較好地銜接了我從一個打工者的狀態進入創新工場，圍繞著投資，圍繞著創業者服務的生態裏面去。

搜狐科技：看過您 2010 年剛加入創新工場時的採訪，當時您提到「中國的創業環境還不是很成熟」，現在 9 年過去了，您覺得中國創業環境發生了怎樣的改變？

陶寧：翻天覆地的變化，九年前整個創業圈缺人缺錢缺見識，九年過後在 2019 年我覺得我們得到了長足的進步，比如從資本上九年前我們幾乎看不到天使機構、VC 機構在創業圈裏面活躍，今天有無數的天使基金、VC 基金來幫助創業者，政府的引導基金也大力傾斜於創投機構，從資本方面我們真的從原來沒有到現在有巨大但資金來等著我們的創業者去拿到錢。

當然這裏面還有很多的路要走，比如我們的資金應該更耐心一點，更長期一點，對創業者能夠等待他們的成長。原來缺人缺見識，當時從大家的理念上來講並不接受創業這件事情，所以很多技術大牛也好商業大牛也好，實際更加傾斜於去打工而不是自己創業，尤其在 2015 年「雙創」之後大家的觀念有了很大的改變，至少現在大家認為創業是一條光明大道，是可以選擇的一條很好的路徑，甚至在自己的朋友圈或者家人圈裏面也是地位很高的。

九年前曾經有一個說法是很可怕的，創業者為什麼沒有出路？因為你做的產品大公司很快就會做出同樣的產品，把你們碾壓掉。但是今天可以看到，我們很多大公司願意收購這些創業團隊，收購他們的人才，收購他們的技術和產品，所以今天的創業出路更廣闊了，包括剛剛推出的科創板，尤其對於技術創業者來講，都有了更好的前景。

搜狐科技：就您自己來說，當時您對公司的管理運營模式，時至今日，發生了怎樣的改變？

陶寧：創新工場今年是第十個年頭，這十年裏面隨著創業環境的改變和技術的變革，我們自己的組織結構也好，提供的服務內容也好，有巨大的改變。

第一點，我們是 VC，主要是管理資本的，要把資本投資給創業者。十年前我們剛剛起步，第一筆錢加起來只有 1 億人民幣，1500 萬美金，今天管理 150 億人民幣，7 只基金，大大增加了。第二點，我們提供的創業服務內容，創新工場成立之初就是圍繞著早期創業者或者初期創業者，我們的創業者大部分原來沒有創過業，進入到創業這個行列的時候需要一個身份的轉變，也需要一個知識的轉變，在這個轉變過程中創新工場就特別在意對於創業服務這方面內容的提供。

在十年前我們提供的服務大家今天聽起來像笑話，幫他們報銷，簽每個員工的勞務合同。創新工場的空間很大，那時候沒有共創空間，創新工場是中國第一家用共創空間這樣的模式來服務我們的創業者，我們按座位收錢的收費模式也是創新工場第一個提出來的。

我們會提供堅持每週每個月的法務 newletter 給創業者提供今天法律的變化，市場部更多培養已經做得比較好的 CEO，提供一對一的媒體公關培訓，這在之前時機都不適合。我們推出的兄弟會、耶魯創新學者都是原來在平臺服務上的升級版。

搜狐科技：人工智慧的發展會經歷起伏，曾經也從大發展進入到寒冬，其實每次人工智慧的熱度被炒起來，大家對其的認知深度都是不一樣的，創新工場對這條賽道的發展有怎樣的預判？

陶寧：人工智慧從 80 年代到今天，用開復的話說三起三落，這中間給了大家很多希望，後來發現又失落了，這次是第三次，很希望第三次能夠站得住腳。如果用「起起伏伏」放到一個技術領域裏面，至少說明一件事情，大家很關注。為什麼會起起伏伏？說明這個技術發展本身是有難度的，並不是一蹴而就，而是高門檻的事情。為什麼會有這樣的關注？這個技術至關重要，大家關注度那麼高是因為這個技術對我們的方方面面，無論對於個人還是對於商業社會都可能發生翻天覆地的變化，所以才會變成一下子爆發，沒有達到大家的預期之後又會淡落。

我們今天做人工智能的投資僅僅是剛剛開始，我認為人工智慧的投資或者技術的發展一定會持續大概 20 年、50 年甚至上百年，只不過也許 20 年之後我們不會那麼關注它，它已經融入到我們的日常生活當中甚至日常商業之中。我們今天很多人不懂這樣的技術，所以在學習的階段，才關注它，等將來我們越來越瞭解它，會變成一個平常的技術。

▍談創新工場的生態圈：三位一體

搜狐科技：創新工場是一家 TechVC，有自己的人工智慧工程院，商業化落地的子公司創新奇智，還會見各種各樣的創業者，所以您平時接觸的也應該是最頂尖的科技人才。您作為理工科學霸投資人與這些學霸們是怎麼打交道的？他們怎麼融入創新工場打造的 AI 生態圈？

陶寧：我們看到 AI 技術是有前景的技術，改變方方面面改變整個社會，因此我們就會接觸更多對 AI 有興趣或者有熱情的技術男、技術女，他們加入到這個圈子裏面，我們第一個要選擇這樣的創始團隊，要去檢測他們對於 AI 是否真的技術完備，真的懂這個技術。第二，和他們一起探討他們所選定的商業方向是否現在能夠做得出來、是否有需求。第三，把他們的技術和用戶的場景結合的時候，這樣的過程之中需要什麼樣的幫忙，也就是創新工場無論在技術上還是商業客戶上還有人才上我們可能要不僅僅給到錢，還要把這三個方面的資源也要對接給我們的創業者。

這些創業者之間也需要很多交流，他們自己的技術交流也好，還有參加我們已經舉辦了三年的人工智慧 DeeCamp 夏令營，其實在夏令營裏面，有多個企業跟我們一起做。在這個過程中也是發現人才、解決問題，這樣的交流是創新工場打造的平臺。

當然除了技術和產品，很重要的還有商業客戶，商業技術怎麼進入到千家萬戶或者各行各業當中，這個過程需要一定的客戶磨合，我們通過舉辦各種各樣的商業研討會，甚至我們帶領創業者去認識到具體的某一家客戶裏面去，跟客戶掰開來揉碎了講什麼叫大數據，什麼叫數據的分類，這樣的數據怎麼通過 AI 的技術提高他們的效率，這些都是創新工場跟創業者一起去做的生態。

我們在這樣一個生態裏希望第一把創業者融入進去，讓他們能夠快速地完成從原來的身份轉換成人工智能創業者的身份。同時把學校裏面的人才，快速地加入到今天的創業 AI 企業之中。其次客戶，無論是政府客戶還是行業客戶，讓他們更快瞭解人工智慧技術到底能夠幫助企業做什麼事情，讓他們能夠搭上人工智能這條船。這三個缺一不可，當然最後還有資本。

搜狐科技：很多時候，投資都是一個投人的過程。那創新工場作為一家聚焦人工智慧的投資機構，創新工場看中的人才有哪些特點？有沒有自己的一套「看人體系」？

陶寧：首先我們要看的是創始團隊，它一定是一個團隊的概念。任何一個人都不是 360 度全能的，一定要有團隊大家互補。我們又是一個專注技術的投資人，是 TechVC，第一個要考察的是這個團隊的技術能力，無論你做什麼樣的技術，尤其是人工智慧創業，首先你的團隊裏面有沒有很懂技術類似 CTO 的角色，真正做人工智能的技術。

第二點，一開始我們就認為人工智慧做到創業這個地步，一定要商業化產品化，團隊內一定有可以商品化和產品化的隊員，甚至我們希望這樣背景的隊員最好作為 CEO 的角色，這樣才能把技術更好輸送到客戶手中，團隊的技術能力和團隊的商業能力是我們非常看中的。當然團隊本身之間的默契和溝通也是我們很在意的一件事情。

搜狐科技：創新工場不只是一家投資機構，本身也有人工智能工程院和做技術落地的創新奇智。既當裁判員，又當運動員，這種策略是否會受到質疑？創新工場是如何做到這兩種身份的平衡的？

陶寧：我們作為技術的 VC 很強調三位一體，我們首先是一個投資機構，用我們的七只基金投資今天做 AI 的所有創業者，今天的 AI 所能賦能的企業是各行各業，比我們在前十年所做的互聯網領域所覆蓋或者賦能的行業要多的多。

三位一體的第二體就是技術和人才，無論怎麼樣發展，我們的人才永遠是第一位的，而高端人才的缺乏永遠是有缺口的。我們在三年前設立了人工智慧工程院，目的在於加強我們作為技術 VC 對技術的把控和技術的瞭解，同樣也是通過人工智慧工程院這樣一個機構培養發現出更多的人才，而我們今天這個人才不僅僅提供給創新工場人工智慧研究院自己用，更多把這些人才提供給我們已經投資的人工智慧創業者，甚至原來投資的互聯網創業者轉型成為人工智慧的企業，他們從哪里得到人才？也是通過人工智慧工程院，通過夏令營培養的也好，通過我們自己的各種專案培養的也好，人工智慧工程院是解決人才和技術跟蹤的問題。

第三，賦能。當我們看到人工智慧的前景如此之廣闊的時候，今天的創業者並沒有覆蓋全部的領域，而我們在自己的人工智慧工程院做研發和客戶對接的時候發現有很多空白的領域，創新奇智就是碰撞出來的產品化的公司。

今天創新奇智所關心的零售業好，智能製造領域也好，比起我剛才說的廣闊領域也僅僅是滄海一粟，通過創新奇智落地使我們更加瞭解人工智慧技術今天的局限或者今天的優勢，這樣我們會更加瞭解客戶的需求和技術和產品的優缺點。

搜狐科技：曾經有人形容紅杉資本沈南鵬老師是「穿著西裝的鯊魚」，您更願意用怎樣的詞形容開復老師？

陶寧：開復本來就是科學家出身，他心裏一直相信技術能夠改變世界，如果用短短的句子來形容李開復的話，我更願意叫他「技術派的投資人」。

▍談創業人才及產品：人才缺口反而更大了

搜狐科技：前段時間，開復老師在接受採訪時說，創新工場每年暑假培訓大概 600 個學生，主要是電腦背景的，他們從不太懂 AI 到直接成為 AI 工程師，5 周時間就夠了。學習 AI 已經沒有那麼難，以前可能要讀博士，再練 3 年才能用，現在只要 5 周，證明門檻在快速下降。這是不是意味著 AI 人才已經沒有那麼難找了呢？

陶寧：我們已經做了三年人工智慧的夏令營叫做 DeeCamp，經過 5 周培訓，他們不能夠成為人工智慧的大拿，但是從學生的身份，從理論的領域轉變成一個可以進行人工智慧實操的入門級的人工智慧工程師，這是一個實實在在的轉化，但是也不是魔術，他們成為大師還有很長的路要走。

談到人才這個問題，實際人工智慧人才在前幾年一直很稀缺，現在也缺乏，為什麼今天似乎有所緩解？有兩方面。第一方面，人工智慧的課程在這幾年大學裏面開始開設這樣的課程，倒回去三年前很多大學根本沒有人工智慧的課程，當有了更多課程去開設的時候，我們的在校學生已經開始學到很多人工智慧的知識，在他們走入到社會走入到企業之中的時候，他們已經是一個具備了人工智慧基本知識的初級工程師。

第二，這幾年人工智慧越來越商業化，越來越被大家所重視，除了開發人工智慧的原始技術之外，有越來越多的人工智慧平臺、人工智慧工具來輔助大家做人工智能的技術研發。知識的賦能和工具的開發，使我們今天的人工智慧工程師已經不需要從頭做起。因此，看起來似乎我們可以更好更多地去提供人工智慧的工程師，但是反過來講，人才依舊是匱乏的，有兩方面的人才匱乏。

第一，人工智慧還需要更多的基礎研究，當然基礎研究更多是交給高校和像中科院這樣的研發機構去做。第二，人工智慧在前幾年缺乏是因為知識或者工具問題，但是需求也比較少，在這幾年，隨著大家認為人工智慧真正幫到我們的商業，現在無論是人工智慧的創業企業也好，還是我們的傳統互聯網企業，還是真正的傳統行業都已經意識到他們要進行「人工智慧+」這件事情，因此他們的需求量開始疾速擴大。我看過一篇文章，有一個投行裁掉大量的交易員，增加了大量人工智慧的工程師，從就業角度來講，缺口反而更變大了。

搜狐科技：您之前主導過 20 個產品的發佈，在您來看，什麼樣的產品稱得上是優秀的產品？怎麼樣才能讓這些優秀的產品更好地實現商業化？您能不能分享一個優秀的投資案例來具體講一講？

陶寧：我加入創新工場之前主要在 IT 領域裏面做產品經理，我認為一個好的產品首先要能給客戶帶來價值，這是最最重要的。第二，能夠讓用戶比較容易地、比較低成本地獲取這個產品。這兩個特質是一個好產品的標準。

比如，知乎是知識的社區，就是提供了讓知識份子能夠容易發表自己對於知識的看法的平臺，同時讓用戶非常方便地得到知識，所以才會被廣大用戶使用並熱愛。比如 VIPKID，大家發現它要解決少兒英語學習的問題，而且我們要解決的是真人教育的問題，用了互聯網的技術才能把六七萬家在北美的英文老師對接給中國學習英語的小朋友們，這樣的產品就是通過技術讓它容易到達，同時產品解決了小朋友學習真人英語的痛點。

搜狐科技：您一直在強調技術，TechVC 和普通的 VC 的區別到底在哪？普通的 VC 在科技上的建樹和人才可能積累不多，就做不好投資嗎？

陶寧：實際所有的 VC，無論是技術 VC 還是商業化 VC 大家都有一席之地，大家是互相取長補短的，技術 VC 有一點點特長，我們可以縱觀無論是 VC 行業還是後期 PE 的投資，幾乎關注的都是技術創業者。

技術在所有社會的變革之中應該是最大的助燃劑，也是最大可能改變競爭格局的因素。所有的投資人都會關注技術的創業者，只不過關注的階段不一樣。技術 VC 的特點因為對於技術瞭解比較深刻，因此會比較早地關注到一個可能要被商業化的技術。

那麼對於商業 VC，如果並不是對技術很擅長，當技術創造者、技術創業者成長起來之後，那麼他們就會看得懂，最終來講還是走商業化這條路。最後技術的產品還是要送到用戶手上，要變成商業化。無論是技術 VC 還是商業化 VC，只是角色不同、階段不同，但是最後實際大部分關注的仍然都是技術創業者。

搜狐科技：但是看創業公司時，對技術評判其實很難。創新工場在這方面是怎麼做的？工程院是否承擔了這部分角色？

陶寧：坦率講，做技術投資是風險很大的，技術做早了產品不夠成熟，如果做晚了，這個技術可能已經過時了，對技術的把控非常重要。但是做技術的風險前景又是最大的，如果縱觀從二戰之後的整個世界，60 多年，最大的變化者和最有商業價值的公司都是技術型的公司，大家又不得不去關注這樣的技術創業者，因為他們的前景最廣闊。

作為一個技術 VC 創新工場也相信這件事情，怎麼做好這件事？三年前我們成立的人工智慧研究院，全球都是獨一份，為什麼這麼做？

想瞭解技術不是很容易的事情，需要專業的人，不僅僅是投資的團隊基本都是學電腦出身的，光我們學電腦不夠，還要真正有技術人員去跟蹤新鮮的技術，去研究新的技術，甚至把這個技術真正寫成代碼去開發，這樣的技術看它能不能做成產品，而這個產品到底有多大的成熟度，用戶會不會接受，這個就是工程院在做的事情，不斷追蹤，還要做初級的產品，同時把產品推薦給用戶。這樣一個過程裏面，讓我們真正看到有些技術可以變成商業化，當我們的創業者用這樣的技術做這樣方向創業的時候，我們就會比較有信心。

也有一些技術並不成熟，僅僅還是在 paper 的階段，當創業只是選用這樣的技術路線，我們就比較存疑甚至不去投資，也會規避技術投資可能的風險，但這個大前提都是確實要有一批技術人員給你做技術把控。

我也知道很多 VC 會聘請很多技術顧問去做這樣的技術把控，這也是非常有效的手段。對於更更前沿，更新興的技術，有自己的技術團隊可能更好用一些。

甚至創業者在創業的過程中我們自己因為有人工智能工程院，他也可以第一時間去幫到我們的創業者，可以共同探討一些技術的挑戰。

搜狐科技：您曾經在接受採訪時提到過，一項新的技術，從技術研發到商業盈利至少有 7、8 年的時間甚至更長。但是作為投資機構，資本運作的週期可能要比 7、8 年更短一些，創新工場是如何做到這種平衡的？
陶寧：實際有兩方面，第一技術發展的確需要有耐心，從技術變化成產品就需要一段時間，從產品變成一個成熟的產品也需要一個打磨的時間。這個過程坦率講七八年是很正常的過程，作為一個投資人要有耐心，我們的公眾也要有耐心。

我們今天可以看到在過去的一段時間裏有一定的壓力，我們的資本市場給了我們創業者一些壓力，希望能夠短期出成績，這樣的壓力最後的結果並不好，導致我們的產品不夠成熟，甚至用戶的接受度不夠高，有些反彈。

今天這件事情在變好，現在的資本開始變得更長期，我們變得更有耐心，尤其從政府層面的引導基金正在開始把自己的期限拉長，這樣一個變化都說明我們開始更加願意等待技術。如果縱觀整個世界，凡是技術大國或者有技術成就的一些國家都是有耐心的國家，都是具有耐心的資本，有等待的時間。我們中國正在往這方面好的方向轉變。

創新工場的資本基金也是很長效的，基本上都做到了 10 年的基金，給了創業者一定的時間讓他們成長，我們也看到整個市面上的創投基金也開始慢慢變成 8 年、10 年，這樣一個變化對於中國的技術創業者是一個福音。