以下內(nèi)容根據(jù)陸奇的演講整理，未經(jīng)本人確認(rèn)。（注：本文圖片來(lái)自陸奇在智源大會(huì)的演講截圖）

首先，陸奇從 AI 技術(shù)的本質(zhì)與 AI 價(jià)值的產(chǎn)生模式出發(fā)來(lái)分析 AI 創(chuàng)業(yè)的趨勢(shì)，同時(shí)討論整個(gè)業(yè)界應(yīng)該如何幫助創(chuàng)業(yè)者更好抓住 AI 帶來(lái)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

他表示，現(xiàn)代 AI 技術(shù)的內(nèi)核是基于深度學(xué)習(xí)的新計(jì)算基實(shí)；在分布式重疊向量空間中學(xué)習(xí)特征表達(dá)能有效解決多種任務(wù)任務(wù)特征表達(dá)，本質(zhì)上是知識(shí)的獲取。

基于此作為基石，再加上工程化的能力，可以建立一個(gè)“三體合一”的系統(tǒng)架構(gòu)，“三體”是指感知體系、思考體系、行動(dòng)體系。三體合一的架構(gòu)是任何智能體系的核心架構(gòu)，因此 AI 系統(tǒng)的核心是通用的，AI 技術(shù)是獲取知識(shí)，使用知識(shí)來(lái)達(dá)到目標(biāo)的通用能力。

AI 產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的主要模式是怎樣的？陸奇認(rèn)為，首先要有完整的應(yīng)用場(chǎng)景，這是其價(jià)值基礎(chǔ)；其次，數(shù)據(jù)是價(jià)值創(chuàng)造的紐帶，此外，從數(shù)據(jù)中抽取知識(shí)、解決任務(wù)是整個(gè)的價(jià)值核心，最后，能有更多數(shù)據(jù)產(chǎn)生閉環(huán)迭代是價(jià)值長(zhǎng)期提升的關(guān)鍵。

陸奇表示，從信息工業(yè)化發(fā)展的歷史去看從 AI 的核心技術(shù)、主流商業(yè)模式，可以推演出 AI 商業(yè)化的宏觀趨勢(shì)。主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：

1、建立新的 IT 基礎(chǔ)。具體包括，

• 傳感器及 on-sensor 計(jì)算（芯片 + 軟件 + 模型）；

• 新的芯片技術(shù)棧，其對(duì)于開啟垂直化時(shí)代的到來(lái)具有重要意義；

• 新的軟件技術(shù)棧 software stack : 從底層到 fabric 到 middleware 到 device OS，再到應(yīng)用，到工具鏈。

2、開發(fā)應(yīng)用。目前已經(jīng)逐步轉(zhuǎn)型到娛樂、制造、金融、醫(yī)療、教育、零售等所有產(chǎn)業(yè)和醫(yī)生、分析師、客服、醫(yī)生、教師等等所有職業(yè)。

3、打造未來(lái)智能平臺(tái)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，如，

• 如主系統(tǒng)（自動(dòng)駕駛、機(jī)器人），新移動(dòng)；

• 智能化場(chǎng)所：包括新工作與生活的空間和時(shí)間等；

• 個(gè)人助手：個(gè)人助手未來(lái)將是規(guī)模巨大的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

4、形成產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)環(huán)境，需齊備人才資本、金融資本、數(shù)據(jù)等主要生產(chǎn)資本、基礎(chǔ)設(shè)施、及政策扶持等要素

在明確了趨勢(shì)和方向后，AI 創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該如何推進(jìn)商業(yè)化進(jìn)程？陸奇認(rèn)為，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新是發(fā)展 AI 商業(yè)化的核心路徑。

創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新包括三大要素：AI 技術(shù)、需求和市場(chǎng)。AI 技術(shù)是創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力；需求是創(chuàng)新落地的基礎(chǔ)；市場(chǎng)是創(chuàng)新成長(zhǎng)的環(huán)境。

創(chuàng)業(yè)者通過利用 AI 技術(shù)來(lái)打造產(chǎn)品，用產(chǎn)品試探市場(chǎng)，滿足用戶的需求，讓新的產(chǎn)品發(fā)揮出商業(yè)價(jià)值。

AI 商業(yè)化需要不同的實(shí)體一起合作，AI 的發(fā)展過程中需要大量的技術(shù)投入，現(xiàn)有的大企業(yè)擁有豐富的資源和人才，基于其戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)可以做大量的、長(zhǎng)周期的投入；現(xiàn)有的研究機(jī)構(gòu)擁有高端的技術(shù)人才，也在不斷開拓和探索前沿的 AI 技術(shù)。

在 AI 發(fā)展的過程中，其實(shí)創(chuàng)業(yè)公司是“主力軍”的角色，它們比較靈活，能“見縫插針”，能夠從 0-1-100 加速 AI 技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。當(dāng)然需要注意的是，受限于資本規(guī)模結(jié)構(gòu)和投入周期限制，并非所有的工作都適合創(chuàng)業(yè)公司來(lái)做。

早期創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的趨勢(shì)可以系統(tǒng)地從數(shù)字化進(jìn)程發(fā)展的生態(tài)結(jié)構(gòu)和趨勢(shì)來(lái)推演。

工業(yè)數(shù)字化發(fā)展過去 60 多年的進(jìn)程有節(jié)奏和規(guī)則的，基本上每隔 12 年就會(huì)出現(xiàn)新的平臺(tái)和生態(tài)，這些生態(tài)有結(jié)構(gòu)化的發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)字化發(fā)展進(jìn)程的模式是由不同時(shí)代的計(jì)算平臺(tái)所驅(qū)動(dòng)，早期比較關(guān)注基礎(chǔ)技術(shù) — 早期的應(yīng)用開發(fā) —建立平臺(tái)，形成生態(tài)，— 在生態(tài)環(huán)境下引發(fā)產(chǎn)業(yè)繁榮創(chuàng)新，在這個(gè)過程中核心驅(qū)動(dòng)力是數(shù)字化的廣度和深度。

數(shù)字化的深層次架構(gòu)，生態(tài)核心是計(jì)算平臺(tái)，包括前臺(tái)，如交互能力，交互設(shè)備和體驗(yàn)端；后臺(tái)，指計(jì)算規(guī)模，其支撐是基礎(chǔ)設(shè)施的堆棧、服務(wù)器和服務(wù)網(wǎng)等，后臺(tái)的能力深度學(xué)習(xí)是核心，智能云也有可能成為定義性能力。

在計(jì)算平臺(tái)上有早期應(yīng)用，到了大的應(yīng)用后就可以建立生態(tài)了。早期開發(fā)應(yīng)用誕生了很多個(gè)生態(tài)，具有廣泛商業(yè)價(jià)值，未來(lái)有可能智能駕駛、智能場(chǎng)所、零售、機(jī)器人個(gè)人助手等早期應(yīng)用有足夠?qū)挾瘸蔀槲磥?lái)的生態(tài)的技術(shù)。這些都是很大的 AI 早期應(yīng)用，都是創(chuàng)業(yè)公司可以參與進(jìn)入的新的領(lǐng)域和趨勢(shì)。

云和移動(dòng)是目前數(shù)字化創(chuàng)新的主流生態(tài)，AI、邊緣及 5G 是正在早期發(fā)展的并逐步形成下一代數(shù)字化及智能化平臺(tái)和相應(yīng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。在 AI 之后，數(shù)字化進(jìn)程，有新的技術(shù)在探索，如 AR，腦機(jī)接口等技術(shù)是驅(qū)動(dòng)新前沿發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。

目前 AI 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的前沿領(lǐng)域有很多，例如在 AI 基礎(chǔ)前沿技術(shù)、AI 交互能力、AI 前端、AI 未來(lái)產(chǎn)業(yè)生態(tài)、垂直行業(yè)、移動(dòng) / 云生態(tài)應(yīng)用、數(shù)字化前沿應(yīng)用等領(lǐng)域，很多創(chuàng)業(yè)公司非?；钴S，都在積極參與。一些領(lǐng)域如智能云、AI 前端等領(lǐng)域雖然是大企業(yè)的戰(zhàn)場(chǎng)或者較適合大的公司，但對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)仍然有很大的機(jī)會(huì)。

陸奇表示，現(xiàn)階段的 AI 創(chuàng)業(yè)還面臨一些挑戰(zhàn)。

從技術(shù)上看，AI 技術(shù)的最大弱點(diǎn)就是太脆弱了，特別是在一些特定的場(chǎng)景很難達(dá)到效果。算法層面魯棒性不夠；數(shù)據(jù)上獲取比較難，數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本和代價(jià)高，此外，還面臨著數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)割裂的問題。此外 AI 技術(shù)門檻高，例如自然語(yǔ)言處理技術(shù)等 AI 技術(shù)往往需要高端人才多年的積累，一些 AI 公司并沒有核心技術(shù)，依賴第三方公司。

在產(chǎn)品層面，從體驗(yàn)上看，C 端應(yīng)用針對(duì)效應(yīng)往往不及格，B 端客戶滿意度較低。在交互方式是哪個(gè)，定制化過多，難以產(chǎn)品化和平臺(tái)化，集成商生態(tài)不足。

市場(chǎng)層面，在上游，供應(yīng)鏈資金和時(shí)間要求在某些生態(tài)對(duì)創(chuàng)業(yè)公司造成困難；在下游，往往銷售周期長(zhǎng)，渠道資源稀缺，2B 和 TG 的資源是成功要素。

人才層面，在技術(shù)上，聘用有效技術(shù)人才耗時(shí)耗資，內(nèi)部管理效益需要提高；從行業(yè)上看，對(duì) 2B 細(xì)分行業(yè)需要聘用有深度行業(yè)能力的銷售和 BD 人才。

在資本層面，AI 公司成長(zhǎng)周期長(zhǎng)，一些創(chuàng)業(yè)公司因?yàn)榍屑?xì)分賽道，天花板不夠高，很難獲得融資。

對(duì)于如何解決這些挑戰(zhàn)，陸奇也提出了自己的建議。

在技術(shù)上，要提供新一代數(shù)據(jù)管理技術(shù)；要通過系統(tǒng)化的開放數(shù)據(jù)集、服務(wù)接口、軟件體系等，將技術(shù)門檻大大降低；

在產(chǎn)品層面，要針對(duì)產(chǎn)品和體驗(yàn)上做很多工作，管理用戶預(yù)期，可借鑒搜索引擎模式；在服務(wù) B 端的要切的更細(xì)，可以從階段性的流程上切入，從客戶需求端切入。在交付方式上，通過項(xiàng)目合作累計(jì)平臺(tái)能力，降低邊際成本，提高集成商的能力。

市場(chǎng)層面，要幫助幫助創(chuàng)業(yè)公司利用政策環(huán)境，如“新基建”等抓住發(fā)展機(jī)遇。

人才上，要幫助創(chuàng)業(yè)公司聘用和管理技術(shù)和行業(yè)人才。要聘用技術(shù)核心人才，這些人才需要足夠深的行業(yè)能力，了解 B 端企業(yè)，最好是在甲方做過的。另一方面加強(qiáng)對(duì)大專院校、研究機(jī)構(gòu)人才的投入與引進(jìn)。

資本上，幫助 AI 創(chuàng)業(yè)公司對(duì)接風(fēng)投資金、銀行貸款等，此外，風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)也需要做適應(yīng)調(diào)整，適應(yīng) AI 公司長(zhǎng)期成長(zhǎng)的特性，目前有很多 AI 公司雖然短期發(fā)展不足，但長(zhǎng)期看，存在很大的價(jià)值。