虎嗅注：本文是2017雪球中概高峰论坛的圆桌讨论内容，紫牛基金的创始合伙人张泉灵，猎豹移动CEO傅盛，创新工厂AI工程院副院长兼技术副总裁王咏刚，明势资本创始合伙人黄明明讨论如何抓住人工智能风口，虎嗅有删节。
主持人：如果人工智能真的是下一个领域的重大的机会，这对在场所有的人来讲，我们怎么上车为我所用，或者说要准备一些什么。
王咏刚：人工智能我们基本的判断相对比较早期，无论是外面的普通公众怎么看，投资人或者是真正做人工智能技术的人来讲，我们知道人工智能实际上能够真正把流程做一个大幅度的提升，把business提升一个档次的两只手数得过来，真正的远见的机会大的公司BAT都见到了，并且已经在做了。
移动互联网里面的，包括风控和营销这些集会都是眼见的机会，这些领域已经有了非常好的大数据平台和积累，而且有了传统亟待提升效率的流程在那边，所以我们很容易在眼见的机会里看到人工智能的落地点。
但如果说三五年内人工智能还能在哪样的机会里得到更潜在的应用，我觉得不同的投资机构的看法未必完全一样。我觉得三五年内我个人的意见，最重要的人工智能落地点还是要结合现在的互联网应用，结合现在的商务解决方案，人工智能还不大可能以一个特立独行或者是独领风骚的领军人物的角色来带领一个产业的革命。
主持人：可是他们的问题恰恰是结合的环节出问题了，第一人类的自然语音语义的处理上人工智能没有突破。第二，落地的环节没有形成利润落地的问题。结合问题有没有答案？
王咏刚：我觉得是这样的，因为人工智能独立来讲，现在看不到有一个人工智能单独做成一个产品的盈利模式，比如说单独做到机器人，把人工智能融合在现有的水到渠成，我相信人工智能独立占到产业革命的顶峰还需要大概5年以上的时间。
主持人：如果大家确认很短时间内不能成为产品，为什么坚信成为一个巨大的机会呢？是不是机会
傅盛：我跟搜狐的张朝阳喝酒的时候说，有一天他去南下搞了一个讲座讲互联网和创业，说底下坐了一个年轻人叫马化腾，后来马化腾创办的腾讯。作为从业者是坚定不移地跳下去，预期观测不如往里跳，你不打一仗怎么可能有认知呢？那就成了编辑部了。
第二个点我认为正是因为技术不够成熟，所以很多机会来自于和你原有的一些东西的结合，有时候是要逆向思考的，有一个第一原理，你想想这个东西到底是怎样的成本构成，反过来找路径。
我读过一篇文章说当时福特做汽车的时候，不是因为他认为技术可以把它降成300美金，是因为只有300美金的汽车才能大卖，所以想尽所有的办法把几千美金的汽车降成300美金，当年特斯拉推出电池车的时候，在那个角度怎么可能电池车呢，出去怎么加油呢？先找到一个对电池车最大的优势可以发挥的地方就是加速，再找到不在乎成本的那群人就是跑车。
我认为产品从来不是一个在技术已经完整到拿出来就是一个好产品就能出现的，这样的话就不需要做产品了。我没有那么悲观，我认为在未来的5年中会找到很多细分点。比如说人工制造的机器人，现在机器人的定义是在20年前、30年前产生的，那时候不是机器人是要自动化机器，那时候没有人工智能看上去加了传感器什么也感知不到，只能自动地做东西。
第二，当人工智能出现使得很多便宜的传感器大量感知数据的时候，很多机械化的东西可以被重新思考，有巨大的缝隙的存在。这是我的一些看法。
张泉灵：当前的人工智能所能替代的是需要大量的经验累计起来的工作，极有可能被人工智能替代。它替代过高盛的交易员，可能能替代一个律师，未来一部分能替代一些医生，这都是觉得未来5到10年真心能看到的部分。
还有一部分是岗位不值得看，比如说内容分发，理论上如果放一个人在你身边每天看你到底看了什么样的内容我就会知道你是一个什么样的人，可以给你推荐，本质上原来不值当，所以只能用编辑去猜，可是编辑去猜每一个click都会形成一个数据，这中间有多大的差异？
这一代的人工智能因为有了大数据才能巨大的了解你，从而产生更有价值、更有效率的商业模式。因为从投资的角度来说，我们看哪里有数据，哪些是靠经验累计的。
黄明明：我非常同意傅盛那句话，甭管看不看得清楚，你相信这个事情你先跳下去。大家知道去年自动驾驶很火，所以我们基本上花了所有的时间把国内国外的最主流的自动驾驶创业团队看了一个遍，我们讨论自动驾驶这个事，我心里有一个内疚感，我的司机跟我有十年的时间了，可是我知道我现在在讨论的以及将要投资的公司，一定会在未来的3到5年替代掉他的工作。这是一个很残酷的现实。
第二，我们对这个事情一定是非常乐观的，虽然AI有很多的泡沫，几个大牛团队一出来动辄几亿美金的估值，可是产生价值的领域已经出现了，自动驾驶我坚信是第一个而且是几十万亿的市场，它对整个出行领域的重构，如果UBer和滴滴的革命是出行革命的上半场，真正的决定者是自动驾驶。
保险公司动辄都是万亿资产的公司，险资里面最重要的财产是出行险，我前两天跟去哪儿的张总聊天的时候他想抛弃所有的财险的股票。所以财产险的模式在可能不成立，车险的模式在未来是不成立的，保险公司的市场价值会严重地下降。
主持人：在人工智能的哪些领域有比较明确的应用价值。黄总说在自动驾驶的领域里找标的，找到标的就发了，这个角度来回答会不会让答案更直接和清晰一些。
王咏刚：医疗是我们非常关注的下一个领域，为什么是下一个领域，医疗不像金融或者是像互联网一样，数据是相对来说比较充足或者说数据平台已经比较成熟了，医疗现在还是一个离人工智能很近，但又没有完全准备好的行业，这个行业里的想像空间非常大。
不仅仅是图像的问题，人工智能一下会认图像的我们就可以帮医生看片，这当然是一个很大的领域，实际上远远不止这个领域，因为医疗本身是数据理论和经验三者一起驱动的理念，人工智能这三方面都可以起到非常好的价值，特别是医疗对整个人类最大的作用在于解决医疗资源公平性的问题。
人工智能作为医生和助理没有必要达到平均医生的水平，可以帮助医疗资源不均的地方解决有平均医疗水准的医疗资源的问题，帮助社区医生达到三甲医院平均医生的水平，不要误诊、不要耽误用户的病情，这已经是对全世界来说是非常非常大的进步了。
傅盛：肯定是机器人，我刚才举了特斯拉的例子，刚开始切入一定是垂直的，如果你指望着一个人还能跟你谈恋爱一定是做不了的，以情感陪护为主的是不可能的，听不懂人的语义，予以是只能被映射的的，但它成为生活助理是非常有机会的。
亚马逊的Ehco在美国大概卖出了800多万台，三个月有1000项，现在有1万项了，这会发出巨大的让用户非常爽的点。最开始苹果手机推出的时候我下定决心要买它，它降低了100美金那时候大家都觉得用智能手机干什么？我认为我心里的机器人长远是一个完美的目标，但开始的时候是一个能帮助你完成具体事情的东西。
张泉灵：我同意王总的说法，人工智能+健康和医疗这是非常大的市场，这个市场风不是刮一阵，随着人工智能的进步可能会持续很久，而且每一个单病种都是一个巨大的市场，这个是在投资的角度可以迁延很长时间的方向。
我前不久看了一个项目，这个项目研究了大概几十年的AD，阿尔茨海默症的脑CT和脑核磁的片子，有一个特殊的渠道拿到连续几十年的图像。结果用人工智能训练之后就可以预测现在，因为大多数老年痴呆症的症状会发生在70岁以后，比例会急剧上升，现在50岁，它可以预测你10年、20年之后有没有这种可能性，如果有的话要做什么样的早期干预，光这种可能性在未来就是非常好的商业模式。
这只是一个很小的单病种的例子，其实有大量这样的公司，目前正在起步的状态中。另外，从一个紫牛基金的角度我们特别关注的是人工智能和教育的结合，因为教育特别需要好老师的经验。
主持人：时下最热的是学区房我们解读一下，教育加人工智能能不能颠覆学区房。
张泉灵：等到线上的学校能给大家发文凭的时候再说吧，里面有政策的因素，我坚信线上教育有一天可以很大程度地取代学校的教育，可是孩子面对面社交的部分还是要靠线下的聚集才能完成。
从线上的部分我们想想，一个好老师的价值在什么地方？第一，好老师积累了大量的经验，他讲完一个知识点出一个题目，他看一秒钟就知道你做这道题的思路和知识点掌握得好不好，如果没有掌握他可以再给你解析思路，你想想围棋数据是完全的，我们假设所有的数学题在一定的知识范围内的数学题都是可被标注的，总有一天会给你智能化的推荐，好老师用直播和录播的方式给知识点，可是在座的1000多人，每个人拿到的题是不一样的。你们做完了以后人工智能应该知道你有没有掌握这个知识点，你们又拿到了不同级别的不同的题，这是能够发生的，而且我我认为它在3年之内就能发生。
黄明明：我觉得在一些初级的分析的领域，包括我刚才讲的金融衍生品的一些领域，很快我们会看到很多初级的人力工作会被替代。这里面我为什么一直拿高盛举例，可能因为我是商学院毕业的，这家公司在我们这里是全美最顶级或者是全球最顶级的全球商学院，面试高盛的10个里有1个能进去的，面对这样最优秀的大脑的公司，他的人力已经被人工智能将近替代了20%到30%，他们觉得未来的3年里，50%、60%的员工会被人工替代，这个事情已经在眼前，而不是在很未来的时间了。