4月20日，“开源迭代·解码未来”源码资本2018年码荟年会在北京召开，极客公园创始人、总裁张鹏、源码资本投资合伙人张宏江博士，固高科技、松山湖机器人产业基地董事长，香港科技大学教授李泽湘教授共同探讨了当下最热门话题“科技创业”的现状、趋势、难点及如何与商业更好的做结合。
“我们创业不应仅从技术反推场景，而要从场景到技术。今天中国经济、制造业、互联网产业发展如此庞大，中间有太多问题可以用互联网+和AI+解决，我们应该从这个角度来看。这恰好也呼应前面说过的问题，科学家创业往往是从技术往场景走，但更好的模式是从场景往技术走。”
金句 / QUOTES：
- AI作为手段，至少当下来讲是很重要的，各个领域都会涉及到，尤其是制造业，会有很大的应用。但不要忘记重要的一点，它只是很多种工具之一。
- 过去三十年间产业变化和技术变化都很大，但教育模式跟三十年前相比，并没有太大的改变，还是计划经济时的模式。
- 当学校鼓励以不同方式培养学生时，你就不会担心培养出来的学生千篇一律，这个时候你需要的人才就是多样化的。这是我们中国教育体系需要提升的地方。
- 最后发现在挖人过程中，很多在学术上非常高调的人他们没要，留下的往往是对业务感兴趣的人。
- 如果候选人对你的业务感兴趣，就能想方设法把技术往里面用，这样的人是公司最需要的。
- 如果是为AI而AI的话，除了烧一大堆投资者的钱，或者制造一个又一个App之外，不会有太好的应用效果。认为无论什么问题、什么商业模式只要把AI一套就能解决，这种观点非常危险。
- 今天想一想我们的业务，哪块能够数据化，哪块能够软件化，哪块能够体系化，这一块是我们弯道超车的机会，也是未来建立体系的机会。
左起：张 鹏 张宏江博士 李泽湘教授
以下为论坛环节全文
极客公园 张鹏：本场对话的两位嘉宾与科技有关。一位是源码资本投资合伙人张宏江博士；另一位是固高科技、松山湖机器人产业基地董事长，香港科技大学教授李泽湘教授。两位都是我非常尊重的科学家，我们今天想聊一聊三个话题：新公司如何在科技产业中破局？怎样留住人才支撑行业的发展？大的技术趋势是什么？李泽湘教授在业界备受尊敬。最早大疆的推动有您的支持和鼓励，现在松山湖机器人产业基地这块您也有新的想法，能否请您介绍一下这个想法和它的由来？
李泽湘教授：松山湖机器人产业基地的创立，其实是很长过程的积累。我九二年回到香港科技大学，研究方向一直是在机器人与自动化。香港科技大学是26年前建立的一所新大学，它以现代研究型大学为定位。香港以前也有几所大学，但一直是以教书为主，研究不太主要。能不能在中国本土建立一个现代化的香港研究型大学，是当时学校面对的挑战。经过20年发展，科技大学成为世界上被认可的一所研究型大学，基本达到了当时的目标。这里面也有一大批和我一样，早期在国内上高中读大学，随后去欧美读研究生、博士，但一直想回来做点事，最后来到香港科技大学的人。
来香港科技大学建立现代的研究体系，确实是我们早期的目标。如果只是做研究，我相信留在美国也能做。但香港科大有一个非常得天独厚的条件：我们紧靠深圳，紧靠珠三角，这些是在过去20多年制造业高度活跃的地方。我在想有没有可能把科技大学的教育和研究，跟珠三角的制造业结合起来。而后在深圳，我和同事创办了第一家公司，固高科技，这是中国第一家运动控制的公司。在创业过程中我收获了很多宝贵体会，比如什么样的学生、什么样的能力，能够站稳产业第一线。
1、科学家创业
极客公园 张鹏：最近两年发现一个趋势，有很多科研人员开始转向创业者。对于这些转型的科研人员，我们如何评判他是否是一个优秀的创业者？
李泽湘教授：我们发现，在学校里表现很好的学生和科研人员，在创业中可能并不适合。所以需要判断到底还需要哪些东西，才能让老师和学生在两条战线上都能比较优秀。这也是我们创办松山湖产业机器人基地的原因，不只是打造一个机器人产业，更重要的是为学校的教育取得更多的经验和数据。
张宏江博士：刚才泽湘讲得非常好。科研做得非常好，尤其是理论做得非常好的研究人员，出来创业失败的概率，一般比在公司里待过较长时间的创业者更高一些。这里面有几个值得考察的因素，比如说创业的动机和想法，是否是自己喜欢的事；是不是自己擅长、准备好的事。最怕的就是跟风。最近AI是一阵风，导致有些学校的教授和研究院的研究员突然觉得我要是出来创业的话，说不定也能成为亿万富翁，我也能和某些人一样，从一个论坛跑到另一个论坛，风光无限。这样的人出来创业就有很大风险。
我们看到很多AI公司里，几个研究员能力都不错，但根本没想到应用场景就出来创业了。在座各位很多是做投资的，这么多钱盲目投入产业里，导致那些本应该摔一跤醒一醒，然后再好好想想的创业公司，没摔下去、依然活着。这对产业造成很负面的影响。
特别同意泽湘的想法。创业所需的人才，和大学里做研究做技术的人才，其实有不同的维度和需求。在创业这块，你应该想的是未来的产品是什么东西？跟你的竞争对手差异在哪儿？你的技术到底在哪个产品里面能起多大作用？研究技术的人往往把一个产品看作成功了90%。但是我们做技术的人知道，技术只能使你上第一个台阶，能不能上第二个、第三个台阶，要看你对市场的应变能力和融资能力等一系列叠加在一起。我认为当研究员、教授出来创业前，一定要先想清楚这一点。
2、亟须多元化人才培养体系
极客公园 张鹏：并不是所有科学家都天然适合创业，他可能需要补全一些原本教育体系中缺失的东西，或者寻找好的商业伙伴。这件事正好跟教育相关。很多人说中国的教育体系相对欧美比较落后，至少在商业创新层面比较落后。需要用怎样的方式去构建一个适合创新的体系？未来二三十年，树人这件事很重要。我们这群人或许看到了机会，但再往后走，如果没有一代代优秀的人，很多机会也做不实，这群人怎么树起来？
李泽湘教授：我们能看到，创业越来越多地在跟科技，特别是一些需要积累的科技相关。在今天，没有好的科技手段，你去创业是非常难的。过去三十年间产业变化和技术变化都很大，但教育模式跟三十年前相比，并没有太大的改变，还是计划经济时的模式。我们选的人能够进入好的学校，因为好学校是稀缺资源。但选的人是不是跟产业、创业的标准相关，这是个问题。进入学校后，他学的东西是不是为他出来创业，或者解决现代工程的问题，也有关系。我们看到很多问题，也在探索各个不同的解决方案，但还没有一个大家都认可，可以全面铺开的解决方案。
张宏江博士：我认为没有一个标准方案或者统一方案能够培养各行各业都需要的人才,包括创业人才、工程人才、研究人才。英国和美国做得比较好的地方是他们学校多样化。像美国有常青藤这样的综合学校，从本科基础到研究生都做得非常好。也有很小的文理学院，一年只招两三百学生，培养的是学生的文理素质、学习能力、思考能力。州立学校则更训练每个专业的学科基础。当学校鼓励以不同方式培养学生时，你就不会担心培养出来的学生千篇一律，这个时候你需要的人才就是多样化的。这是我们中国教育体系需要提升的地方。
极客公园 张鹏：很多人认为随着中国科技企业的高速发展，未来在世界上将扮演非常重要的角色。这种发展是利用科技进行弯道超车的过程。在教育形式上会不会有新的可能性？今天可能我们没有人家做的好，如果再去学人家，再过二十年是不是又落后了？
张宏江博士：这一点泽湘有很好的想法，并且泽湘做得很漂亮。
李泽湘教授：在做这方面尝试。松山湖其实是一个实践基地，以科技创业和机器人创业，去检验我们的学生到底需要什么样的素质和能力、怎么样去学习，才能够在机器人或者是科技创新的路上走得更远。我们通过实践的检验，获得大量第一手资料，然后再反馈到学校的课程体系设计方面。我们目前还是一个实践。
3、AI公司抢人、养人、留人
极客公园 张鹏：对于未来优秀的技术人才，上哪儿能够有效地获得，这可能是今天非常多的公司和CEO关心的问题。很多科技公司说未来我也要做AI这方面的能力，但前两年AI公司招人都招不到了，都得到大学自己培养。两位都是研究体系出来的，在你们看来，有科学素质、技术能力的人在什么地方？怎样吸引到这些人？能不能给大家一些建议，如何把你们这个圈子里的牛人请过来？
李泽湘教授：这是个很有趣的问题。我观察到，很多初创公司在拿到投资人的钱以后，就用非常高的价格去挖名校的AI人才。反过来也吸引供应端，很多学生在学校往这个方向转。上了一两年AI类的课程，简历上就写着AI、人工智能专业。这是目前看到的现状，工资、就业、机会就会一大把。
但这些CEO可能很快就会为这种草率付出代价。通过这种方式招来的学生，一段时间后可能发现并不胜任工作。与其这样恶性循环，倒不如多花一些精力和资源，去关注或者投入到与学校合作培养的模式。
张宏江博士：补充一点，今天看很多公司，包括很多在座的基金朋友，大家都很焦虑，焦虑为什么公司找不到AI人才。我觉得大家没必要这么焦虑。以头条为例，头条在AI+应用的结合上做得非常好，整个公司业务基本建立在算法之上，无论是人的精准定位、精准广告投放，还是用AI做视频、做文字审核，基本上AI应用在产品的各个角落。从这个角度去想，他们肯定需要大量的AI人才。
但最后你发现在挖人过程中，很多在学术上非常高调的人他们没要，留下的往往是对业务感兴趣的人。如果候选人对你的业务感兴趣，就能想方设法把技术往里面用，这样的人是公司最需要的。如果只是为了撑门面去花钱请一些不了解业务的人，最后发现不合适再解雇，这种成本非常高。
那些有规模的公司，像谷歌、Facebook、微软、亚马逊，我以前一直认为这些公司招人时会看你的专业是否对口，但后来发现并非如此。我的两个儿子在美国春藤的学校和文理学院毕业，我发现这些公司招人时，第一他们招人很早，大三的时候就开始招到公司去做实习。第二是会做分层，过去投行是在大三时把常春藤的学生招进来，给的offer十万出头；现在微软、Facebook也好，上来就是15万、近20万，最好的学生很早就被大公司抢过去。这些公司抢人的逻辑也很清晰，抢过来并不是仅仅看你能做软件工程师，而是有潜力培养成公司未来领袖，是按这种思路去招聘和培养的。
极客公园 张鹏：泽湘老师，您身边的学生众多，桃李满天下，就您的观察，是不是科研出身的人再去招这样的科学家更容易？还是说，我不是技术出身，但我有商业和产业视角，更容易吸引这样的人？我们以前经常讨论的招不到人的原因是什么？
李泽湘教授：我们有很多这方面的体会。比如汪滔发起的机器人大赛，现在范围已经从大学四年级扩展到一年级，现在又延伸到高中。他还不是以挖人才作为目的，更重要的是打造工程师的文化，这个必须从早开始。这也是我们的体会，过去十几年招了很多大公司的人才，但最后都没有好的效果。所以，要从他的素质和对文化的认可开始培养。学技术是次要的，只要他对这个东西热爱，他会有极大的动力快速学会、掌握相关的技术。
极客公园 张鹏：所以长期来看，一家优秀的公司要从大学前就开始抓人才。汪滔是在培养文化，构建对他有帮助的氛围。不然人才越来越少，对企业不利。宏江老师，是不是我们产业要发展，创业公司们也应该开始往大学里去思考？
张宏江博士：我惊喜地看到一线公司和创业公司已经开始这样做了，无论是建立联合实验室，还是举办大赛、招实习生，大家都在往这个方向走。但我也想提醒大家，这件事不是今天做明天就可以收获，一定要长期做下去。
为什么中国的芯片这么多年下来成果不是很好，为什么像操作系统和数据库这样的核心软件，我们做不出来。有人说，如果让中国一流的科学家、清华一流的教授做这个事，就能做成。但我的观点是，至少操作系统和核心软件是一个工程和生态系统的问题。比如Windows是和英特尔加一群合作伙伴，安卓是与所有的手机厂商，再加一系列的App开发、安卓应用商店，这是一个大的生态系统问题。
4、先场景、再技术
极客公园 张鹏：这里面企业起的作用其实蛮大的，需要一个产业在背后支撑。像自动控制方面，如果不是大疆把这样的成果树立起来，其实可能未来我们还是会落后很多。我们第二个话题是，现在大家看重的AI智能将会在未来几年内对商业产生怎样的影响？如何影响？我是被改变，还是把它改变？我想泽湘老师在智能制造领域有很多的实践经验，想听下您怎么看待AI、智能，未来商业领域里怎么影响它的节奏、过程和形式？
李泽湘教授：AI作为手段，至少当下来讲是很重要的，各个领域都会涉及到，尤其是制造业，会有很大的应用。但不要忘记重要的一点，它只是很多种工具之一。想应用好，首先要对我们现在的制造技术和制造场景中存在的问题有根本的理解。如果是为AI而AI的话，除了烧一大堆投资者的钱，或者制造一个又一个App之外，不会有太好的应用效果。认为无论什么问题、什么商业模式只要把AI一套就能解决，这种观点非常危险。尤其芯片的事起来了，可能下面又会来一波类似的东西，而且好像认为一个短平快就可以把这个问题解决了，这种想法是不对的。
张宏江博士：补充一点，源码的曹毅反复强调源码三横九纵的投资理念。九纵这块，每个垂直领域都是对我们有用的一块场景。出行、饮食、生活，这些传统经济本来就存在。所谓三横，是“互联网+”、“智能+”、“全球+”。利用互联网、智能AI使它赋能，或者把中国好的模式移植到海外去。这个东西不能倒过来，我们创业不应仅从技术反推场景，而要从场景到技术。今天中国经济、制造业、互联网产业发展如此庞大，中间有太多问题可以用互联网+和AI+解决，我们应该从这个角度来看。这恰好也呼应前面说过的问题，科学家创业往往是从技术往场景走，但更好的模式是从场景往技术走。
极客公园 张鹏：还是那句老话，是拿锤子找钉子，还是拿钉子找锤子。我觉得泽湘老师在松山湖做机器人产业基地这件事很有意义，未来依托中国这么大的制造业积累和一堆需要解决的问题，去做机器人领域、智能制造领域，而不是用AI去定义问题。上午听企业家在台上聊，有一个共性。他们说机会一直在那儿，只是等着合适的技术、合适的人，和合适社会环境，它就会爆发一次。并不是说哪个东西是新出现的，像九纵是永远存在的。但技术是不断迭代的，人是不断迭代的，我们怎么样运用好的技术去解决问题，这很重要。
最后一个问题，今天大疆已经是非常成功的公司了，您作为大疆的董事长，也是当年推动他们成长的很重要的人。我觉得大疆是个有工业力的公司，它的核心并不是某个技术，而是工业力。或许我的判断不准，想听一听您的评价，今天大疆身上最能体现的是什么价值？
李泽湘教授：可能你说的工业力，是一个软件与硬件结合、产品结合、场景结合、技术结合的公司。深圳跟香港，我们讲的大湾区，提供了非常独特的环境和条件，使得有想法的年轻人能够把硬件、软件、产品、生产很多因素都融合起来，而且还能定义一些以前没有的、非常创新性的东西。从这一点来讲，大疆可能闯出了一条路，你不需要跟着别人屁股后面，把别人已经有的东西做得便宜点，或者通过便宜价格卖出去。你可以利用这个很好的大环境、大平台，去打造一些完全不一样的东西。
极客公园 张鹏：您说的这个高度比较高。我看到的是它的竞争力、供应链、产品生产设计能力很强悍。您说到它做了一个以前科技企业、硬件企业不敢做的东西，我觉得他作为那一代80后的企业家，可能跟60、70后的最大差别是他敢于不一样，这一点真得很令人敬佩。
听一听宏江博士，因为您长期在科技领域观察大的公司、新兴公司，几波热潮您都经历过。您评价一家有科技之心的公司，它未来最关注哪些自己的素质，才能成就千亿的规模，或者成为一家真正了不起的公司？
张宏江博士：这个问题很大，我可能很难达到刚才泽湘那么高屋建瓴的回答。从AI公司来看，中国做AI创业公司的技术创业者，很多都是从微软研究院出来的。我看过一些他们共同的盲区和共同成功的地方，也归纳出一些心得。如果从技术出发，第一点要想到怎么样把我们的技术变成平台技术？从AI这个角度，要看到我这个技术在多长时间能把技术壁垒转化为数据壁垒，我一定要获取数据。这个数据又形成做产品的循环，有了产品，获得用户的反馈，使得技术进一步改善，从而使得用户量越来越多、数据越来越多。这个环是很传统的、互联网迭代的循环。
今天AI也一样，技术推动产品，产品获得更多的用户，用户创造更多数据。这个环一定要转起来，最终你的壁垒不一定是技术壁垒，而是环的壁垒，这个环转得规模越大、越快，壁垒就会越高。同时，在循环迭代的过程中，因为你看到的user case越来越多，看到的数据越来越多，定义出来的应用也越来越多，从而你的技术越来越容易建立。今天大疆无人机占领70%的市场，一定会看到更多的应用，也一定能看到生产过程中出现的问题。它的哪块效率可以提高，这是非常重要的。
刚才提到80后的创业者，确实比60年代、70年代这波人少了很多包袱。第一，他们不是为了脱贫而创业，他们对理想的追求确实比我们那一代人好很多。我们那一代还要解决生存的问题，一个月只能吃到一斤肉的问题。对他们来讲没有，他们看得比我们远，他们的想法，尤其是在技术上的追求比较高。
我最近去了一趟深圳，包括泽湘老师做的松山湖机器人产业基地。我看到在制造领域，在技术升级，在把传统制造变成数据制造上，中国走得非常快。我们要感谢大疆这样的先行者，带动很多制造业，尤其是元器件制造业上走在日本人前面。重要的一点是我们在数据上弯道超车超成了。我们今天想一想我们的业务，哪块能够数据化，哪块能够软件化，哪块能够体系化，这一块是我们弯道超车的机会，也是未来建立体系的机会。
极客公园 张鹏：非常同意，建立完整的闭环，并且高效率地运转。这一点不光是所谓的AI公司，而是任何一个运用科技的公司都应该走的过程。我觉得最终所有的技术都会融入到商业里，所有技术都会融入到场景里，这可能是所有创业者都要思考的问题。今天时间有限，非常感谢两位老师给我们带来的深度思考。让我们对科技与商业之间，如何形成价值交换和形成正向闭环，有了深刻的理解。
谢谢大家！
