图书在版编目(CIP)数据

    AI·未来李开复著.—杭州：浙江人民出版社，2018.9

    ISBN 978-7-213-08885-8

    Ⅰ.①A… Ⅱ.①李… Ⅲ.①人工智能 Ⅳ.①TP18

    中国版本图书馆CIP数据核字(2018)第186052号

    AI·未来

    AI·WEILAI

    李开复 著

    出版发行 浙江人民出版社(杭州市体育场路347号 邮编310006)

    责任编辑 张世琼 徐 婷

    责任校对 朱 妍

    整体设计 沐希设计

    图片来源 视觉中国 达 志 创新工场

    印 刷 北京盛通印刷股份有限公司

    开 本 700毫米×990毫米 116

    印 张 16.75

    插 页 2

    字 数 212千字

    版 次 2018年9月第1版

    印 次 2018年9月第1次印刷

    书 号 ISBN 978-7-213-08885-8

    定 价 62.00元

    如发现印装质量问题，影响阅读，请与市场部联系调换。

    质量投诉电话：010-82069336

    在这本书即将出版时，我最亲爱的母亲永远地离开了我。正是母亲

    对我的谆谆教导和无私的爱，让我找到了人类与人工智能共同成长的繁

    荣之路。愿母亲在天堂平安快乐!

    目 录 前言

    01 中国的“斯普特尼克时刻”

    北京视角

    一场赛局和赛局的改变者

    围棋机器里的幽灵

    深度学习发展简史

    揭开深度学习的面纱

    人工智能新时代，谁能保持领先

    实干的年代

    数据的年代

    中国的优势

    天平一端的重要推手

    人工智能时代真正的危机

    人工智能时代的新世界秩序

    02 从竞技场杀出的世界级创业者

    “成二代”和“穷二代”

    皇帝的模仿钟

    什么都可以模仿

    模仿到底是一种阻力，还是助力？

    eBay和阿里巴巴：谁说免费不是商业模式

    谷歌与百度：黄页与购物商场

    硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”

    击败对手，或者被对手击败

    天生“精益”的创业斗士

    王兴的蜕变

    创业者、电力与燃料

    03 中国的另类互联网世界

    互联网的未知海域

    人工智能时代的数据王国

    移动互联网的纵身一跃

    微信：低调的雄心

    移动支付的珍珠港

    盖好了，他们就会来

    万众创新

    深入文化的革新

    到处都是O2O

    轻量与重磅

    扫描或被扫描

    联网的“自行车赛”

    模糊的界限与美丽新世界

    04 两国演义和七巨头

    人工智能超级大国的那些事

    诺奖得主与无名工匠

    人工智能知识的开放与速率

    避开中国新年的国际会议

    七巨头和下一个深度学习

    谷歌战群雄

    人工智能的电网、电池之战

    中国芯片的机会与挑战

    太平洋两岸的两个计划

    押宝人工智能

    自动驾驶的困境

    05 人工智能发展的四波浪潮

    第一波浪潮：互联网智能化

    算法与编辑

    机器人报道与假新闻

    第二波浪潮：商业智能化

    商用人工智能事业

    炒掉银行客户经理

    请到算法诊所就诊

    看不见的法庭助手

    谁能取得领先地位？

    第三波浪潮：实体世界智能化

    界限模糊的OMO世界

    每辆购物车都知道你的姓名

    OMO驱动的教育

    如何收集数据？如何应用于改进教育流程？

    公共数据与个人隐私

    深圳制造

    小米先行

    第四波浪潮：自主智能化

    草莓园与机器甲虫

    蜂群智慧

    谷歌模式与特斯拉模式

    中国的特斯拉模式

    围绕自主人工智能技术的较量

    征服当地市场武装当地公司

    从中国市场打到国际市场的共享出行

    展望未来

    06 乌托邦、反乌托邦和真正的人工智能危机

    人工智能发展现状

    《北京折叠》：科幻小说和人工智能经济学

    真正的人工智能危机

    技术乐观主义者和“勒德谬误”

    盲目乐观的终结

    人工智能：让技术变得通用

    硬件：更好，更快，更强

    人工智能的“可以”与“不可以”

    经济学家的研究结果

    这些研究忽略了什么

    两类失业：“一对一取代”和“彻底清除”

    中美失业问题对比与莫拉维克悖论

    担心算法还是担心机器人？

    人工智能导致的不平等

    随之而来的个人危机

    07 一个癌症患者的思考

    1991年12月16日

    铁人

    你想在墓碑上写什么？

    诊断

    遗嘱

    向死而生

    山顶上的法师

    第二意见和第二次机会

    解脱与重生

    08 人类与人工智能共存的蓝图

    危机考验与新的社会契约

    3R：再培训、减时间、重分配

    全民基本收入

    硅谷的“魔杖”心态

    人机共存：优化与人情

    芬克的信与影响力投资

    政府的角色

    当司机的CEO

    “社会贡献津贴”：护理、服务和接受培训

    尚未解决的问题

    环顾周遭，展望未来

    结束语 现在已是未来

    没有军备竞赛，这是我们共同的未来

    做好准备，迎接未来

    人人都是撰写者

    忘记优化，珍爱彼此

    致谢

    前言

    1991年12月16日上午11点，我的太太先铃躺在医院病床上。她这样

    承受着待产的煎熬已经12个小时了。虽然我一直坐在床边陪着她，但每

    隔几分钟总忍不住看看手表：如果接下来的一个小时内，我们的第一个

    孩子不能顺利出生，我就不得不选择离开医院去做一个关乎我一生志向

    的人工智能主题演讲，错过迎接孩子诞生的时刻。

    幸运的是，李德宁——我的女儿“准时”地来到了这个世界，没有

    耽误我的“正事”。苹果公司当时的CEO(首席执行官)斯卡利因为听

    了我的演讲，决定启动人工智能项目。一瞬间，我觉得自己可能成为发

    现人工智能新大陆的“哥伦布”，这一强烈的自豪感与职业骄傲使初为

    人父显得像人生旅程中不出意外的“小确幸”，波澜不惊。此刻回首，我明白27年前这两个差一点儿相撞的事件并非平行时间轨道上的“黑天

    鹅”，它们背后的隐喻是千万年来人类进步过程中屡遭考验的价值观，也是我在帮助、促进人工智能成功的过程中错失、遗漏了人生最重要的

    东西。

    27年间，人工智能迅猛发展，更趋成熟。这一革命性技术改变着经

    济和社会的面貌，重塑了企业和国家的竞争格局，在全球范围推动新

    的“超级势力”的产生。这将令成千上万的知识精英和万亿美元的金融

    资本第一次体会到我在女儿降生那个下午感受过的兴奋与雄心，也将迫

    使全世界一起思考同一个把我曾经推入梦魇的哲学命题。

    人类历史进入2018年，在北京和华盛顿，在中关村和硅谷，在瑞士

    达沃斯和加拿大温哥华TED (1)

    的现场，关于人工智能所有人关心的问

    题只有两个：一、人工智能会给人类带来什么威胁和挑战？二、中国会

    不会超越美国，领跑人工智能？在我看来，两个问题只有一个答案：人

    工智能时代不存在三国演义，中美将成为无可争议的双雄，两国应该一

    起面对并解决人工智能带来的挑战。我写作此书，正是希望促使人工智

    能时代两个拥有绝对优势的精英群体——中、美两国政府、投资人和企

    业家放下偏见，客观地看待对方的长处，在技术和商业的创新竞争中加

    强合作，面对共同的挑战，携手塑造人类美好的未来。

    美国是世界上人工智能研究积累最深、应用成果最多的国家。会集

    美国的研究人员仍在引领全球人工智能发现的前沿。今天席卷全球的人

    工智能飓风可能源于20世纪80年代美国卡内基·梅隆大学计算机科学系

    办公室里某个人类大脑深处的一连串灵感火花。我在那里读博士时，和

    杰弗里·辛顿(Geoffrey Everest Hinton)的办公室斜对门。他在学

    校任教，还是我隔壁室友的导师。我为了开发奥赛罗(一种黑白棋对弈

    游戏)人机对弈系统，还去找他指导签字。寥寥数语之后，辛顿的眼神

    已随思绪远游，那时他应该是醉心于人工智能的下一个突破性研究吧。

    之后，我和辛顿先后离开卡内基·梅隆大学，沿着各自的热情与执着继

    续前进。1998年，奥赛罗击败了该游戏的人类世界冠军队成员，也坚定

    了我在语音识别研发上的信心。2006年，辛顿则以一篇论文为人工智能

    再次兴起奠定了基础。

    美国一流高校有着传统悠久的自由开放的人才流动机制、鼓励特立

    独行的研究精神，无疑是人工智能原创研究的乐土。被称为“计算机界

    诺贝尔奖”的图灵奖由美国计算机协会于1966年设立至今，共有67名得

    主，大多数是美国学者，仅有一位华人学者姚期智，也是在美国学习、研究并获得了重大成果。更引人注目的是，因人工智能研究获奖的8位

    计算机科学家，全部是美国学者。截至目前，美国计算机科学专业排名

    靠前的100所大学都有5—10年人工智能研究的历史。不仅如此，这些研

    究型大学的人工智能科学家还必须为本科生开课。而他们的老师也都是

    在一流大学毕业的上一代人工智能学者。以斯坦福大学为例，参加人工

    智能课程的学生人数从1990年的80人增长到2016年的800人。

    美国互联网科技企业的技术积累和研发仍具备相对优势，它们对世

    界一流研究人才的资金支持与研发放权，是孕育、催生人工智能应用的

    环境基础。谷歌、微软、Facebook(脸书)、亚马逊……正在成为人工

    智能研究的新巨人，在人工智能开发平台、无人驾驶和用语音识别技术

    打通无所不包的个性化服务的商业尝试方面也还处于前沿。而从2014年

    起，每年给图灵奖提供100万美元奖金的谷歌更是个中翘楚。除了具有

    技术理解与研发上的天然优势——解决搜索最优化问题的系统和方案与

    机器学习同出一理，谷歌更开创了让一流科学家写代码、变身一流工程

    师的人才培育路线。这一管理创新，使得全美人工智能一半以上理论加

    工程的厉害角色在谷歌济济一堂。辛顿出名之后，门庭若市。前来招募

    的大公司中有谷歌，也有百度。最后谷歌以不可思议的条件把他抢到

    手，其中包括辛顿每年只需要有一半时间在硅谷和谷歌团队合作，另一

    半时间则可以在加拿大多伦多大学自由地进行研究。此外，帮助谷歌取

    得人工智能应用世界领先地位的吴恩达、李飞飞也早已家喻户晓，而其

    收购的DeepMind的创始人戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)更是被

    市场寄予厚望，期待其研发能进行人类一切智力活动的人工智能。

    但是，随着由辛顿等先驱推动的“深度学习”技术被广泛应用于互

    联网和商业，人工智能从孤蓬远征的发现时代进入了“撸起袖子加油

    干”的实干时代。在两个时代的过渡阶段，人工智能超过“摩尔定

    律”的发展速度促使研究人员立即分享成果，中、美两国的研究人员和

    工程师均可从即时连接的全球研究资源中获益，这给了中国这个人工智

    能学生赶超美国老师的平等机会。更重要的是，人工智能实干时代竞争

    力的天平将倾向商业化执行、产品质量、创新速度和大数据，而这些要

    素恰是中国优于美国之处。

    中国互联网最有价值的产品不是产品本身，而是产品背后精于执行

    的企业家。15年前从“学习”起步的中国互联网初创公司从美国商业模

    式中获得灵感，激烈地相互竞争，为中国用户的“个性”进行专门调整

    和优化。学习了雅虎的搜狐张朝阳，学习了eBay(美国知名电子商务网

    站)的阿里巴巴马云，学习了谷歌的百度李彦宏，学习了Facebook和一

    大堆其他美国式创新的美团点评王兴，都已经成为世界级的企业家。当

    这一代中国企业家学会利用人工智能时，将彻底颠覆游戏规则。

    此外，直接跳过了美国发达的传统商业时代，高速发展40年的中国

    市场和中国消费者接受新产品和新模式的速度超过世界上所有其他国

    家。短短3年，中国的移动支付就拥有世界上最棒的基础架构：几乎不

    收取交易费用，支持小额付款和点对点支付。仅2017年一年移动支付的

    总交易额就达到了惊人的18.8万亿美元，超过了中国当年GDP。

    随之而来，拥有世界最庞大手机用户群的中国得以最快地积累移动

    应用数据。移动用户基数使得中国的数据优势是美国的3倍，移动食品

    配送是美国的10倍，移动支付是美国的50倍，共享单车设施是美国的

    300倍。而利用这些丰富的数据资源，中国的计算机视觉、无人机、语

    音识别、语音合成和机器翻译公司，成为全球价值最高的创业企业。

    当然，威力无比的人工智能也会带来巨大威胁，比如就业。上一次

    工业革命曾将许多技术活转变成普通工作，增加了生产线上的人工工

    序。而人工智能革命将完全取代这些生产线上的工作。同样，汽车驾

    驶、电话销售以及放射科医生等工作在15年内都将被人工智能所取代。

    仅有那些通过了“李开复五秒钟测试”的复杂或最具创造性的工作才能

    幸存。我将在本书中提出一些对策，以此缓解人工智能革命对普通人生

    活和国家社会的冲击。但对于人类来说，最大的挑战并不是失去工作，而是失去了存在的意义。因为，应工业革命而生的个人价值观让大多数

    人相信生活的意义在于工作。我本人就是最好的例证。

    回顾对人工智能魂牵梦绕并与之荣辱与共的半生，我除了是充满理

    想的科学家、勤奋务实的工程师和追求卓越的管理者，几乎忘记了自己

    还是一个儿子、丈夫和父亲，直到5年前我被诊断出淋巴癌四期。这场

    疾病让我的工作狂生涯戛然而止。在那段充满未知的时间里，我想了很

    多。我开始意识到完全通过在工作中的成就来实现自我价值感是一件多

    么愚蠢的事情。我忽略了最亲爱的家人。父亲走了，我再也没有机会告

    诉他我是多么爱他。母亲患了阿尔茨海默病，再也认不出她亲爱的儿

    子。孩子们长大了，我错过了她们成长的美好时光……我的生活和工作

    重心完全是混乱的。痛定思痛，恢复健康的我开始花更多的时间来陪伴

    亲人，和母亲的关系越来越亲近，经常陪太太去旅行。当女儿们回家，我会推却一部分工作来跟她们相处。与死神擦肩而过的经历不仅改变了

    我的生活，而且让我意识到人工智能所不具备的人性。

    人工智能将会取代人类，完成不属于人类专有的各种重复性工作。

    爱，才是人类的特质。当我们看见初生的婴儿，当我们一见钟情坠入爱

    河，当我们的经历被朋友倾听，当我们通过帮助别人而实现自我……人

    类的爱就在那里。爱让我们区别于人工智能。不要相信科幻电影为我们

    描绘的人工智能形象。我可以负责任地告诉你们，人工智能不会去爱，它们甚至没有感情和自我意识。AlphaGo(人工智能算法)虽然能击败

    世界冠军，但是它体验不到手谈的乐趣，胜利不会给它带来愉悦，也不

    会让它有拥抱爱人的渴望。

    相比人工智能，人类的优势在于创造力和同情心。让人工智能做它

    擅长的，我们可以创造更多有人情味的职业和岗位，可以有更多富有同

    情心的医护人员利用人工智能进行医疗诊治、护理，可以有超过现在10

    倍的老师来帮助孩子在这个新世界获得生存能力并勇敢地茁壮成长。

    是的，在人工智能这个横冲直撞、扑面而来的未来面前，人类会遭

    遇前所未有的挑战。但人类不正是从各种挑战中一路走来，挣扎奋起的

    吗？人工智能革命的结果如何将取决于我们是选择被过分天真的乐观主

    义或并无实证的悲观思想毒害，还是努力解决问题。就像我，一生最大

    的挫折莫过于患了癌症。然而，这个最大的挫折如今是我最大的财富。

    34年过去了，作为一个理工男，曾经的科学家，今天的投资者，我

    非常自豪地看到人工智能创造着巨大的价值，改变了商业和世界。但我

    不再像21岁时那样，认为机器最终会取代大脑。我相信，人类最有价值

    的并不是大脑，而是心。

    (1) TED：technology, entertainment, design的缩写，即技术、娱乐、设计，是美国的一

    家私有非营利机构，该机构以它组织的TED大会著称，这个会议的宗旨是“传播一切值得传

    播的创意”。

    01 中国的“斯普特尼克时刻”

    2017年5月27日的下午，戴着黑框眼镜的柯洁全神贯注地看着眼前

    的棋局，整个身体陷进了座位里，显得局促不安。截至2017年5月，19

    岁的柯洁已经连续32个月在人类围棋排行榜上排名世界第一。但在这一

    天，这位平时自信满满、骄傲到近乎自负的世界冠军，一边揉着太阳

    穴，一边思考着眼前的棋局，这时的他怎么看都不像是为人类背水一战

    的英雄，倒更像是个冥思苦想、正在解答一道几何难题的高中生。

    逼他使出浑身解数的，是世界上最智能的机器之一AlphaGo——一

    款由全球顶尖科技公司谷歌开发的人工智能应用。柯洁与AlphaGo的战

    场是19×19的棋盘，上边摆满了黑色与白色的小圆棋子。这就是看似简

    单，实则玄机无限的围棋：对弈双方要轮流把黑子与白子下到棋盘上，试图包围、消灭对手的棋子。当时，世界上还没有一个人的战绩能超过

    柯洁，但在这一天他受到了前所未有的挑战。

    围棋发明于几千年前，在现存棋类运动中历史最为悠久。在古代中

    国，围棋是文人必须熟练掌握的四种技艺(琴棋书画)之一，中国人相

    信下围棋能够孕育禅思智慧。国际象棋等其他棋类非常依赖战术，而围

    棋不仅需要战术，还要耐心布局、慢慢包围，这些特质使它升华为了一

    门艺术、一种心境。

    围棋不但历史悠久，棋局本身也极其复杂。围棋的基本规则九句话

    就能说清，但棋局本身的变数比可以观测到的宇宙原子总数还要多。如

    此多的可能性导致每步棋的着法选择组合起来极其复杂，远超人类的想

    象。于是在人工智能领域，战胜人类围棋冠军成了高不可攀的珠穆朗玛

    峰，让众多挑战者望而却步。有些骨子里带有浪漫诗意的人说，在围棋

    上人工智能战胜人类是无法做到的，因为机器缺少人性，这进一步给围

    棋增添了一种近乎神秘的感觉。而工程师的看法直截了当：围棋棋盘上

    的可能性太多了，计算机无法评估。

    但这一天，AlphaGo不仅击败了柯洁，还取得了压倒性胜利。三局

    漫长的对抗，每局都超过了三小时，柯洁绞尽脑汁，交替用不同的战术

    对付AlphaGo，保守、激进、防御、出其不意……遗憾的是这些战术全

    都无效。AlphaGo令柯洁无机可乘，在迈向胜利的过程中，一步步收紧

    着它的铁钳。

    北京视角

    从这场对抗赛中能看到什么取决于我们的视角。在美国的一些观察

    家看来，AlphaGo的胜利不仅代表着机器战胜人类，也展示了西方科技

    公司睥睨全球的科技力量。过去20年，硅谷的科技公司征服了全球的科

    技市场，Facebook、谷歌等公司成了最热门的互联网社交与搜索平台。

    在征服全球的过程中，它们势如破竹般碾压了从法国到印度尼西亚等国

    家的本土创业公司。这些互联网巨头让美国在数字世界的实力能够媲美

    其在现实世界的军事与经济实力。AlphaGo原为英国人工智能创业公司

    DeepMind的产品，DeepMind在2014年被谷歌收购。如今，AlphaGo在棋

    坛所向披靡，而西方国家似乎想让人工智能进一步发展，推动人类进入

    人工智能时代。

    在柯洁与AlphaGo对弈时，我从自己中国办公室的窗户向外望去，看到的却是一幅完全不同的景象。我创立的创业投资与服务公司创新工

    场位于北京的中关村，这里被称为“中国硅谷”，现在的中关村是中国

    人工智能发展的核心地带。在这里，人们认为AlphaGo的胜利既是挑

    战，又是激励。这一天成了中国人工智能的“斯普特尼克时刻”。

    斯普特尼克一号是苏联于1957年10月发射的世界第一颗人造卫星。

    它的成功升空并进入地球轨道，对美国人民的心理和美国政府的政策都

    产生了深远影响，该事件引发了美国大众对苏联科技领先的焦虑。当时

    美国人在夜晚追寻这颗卫星，并试图接收它向地球发送的无线电信号。

    这也促使美国政府设立了国家航空航天局(NASA)，加大了对数学及科

    学教育的补贴，从而推动美、苏两国进入了“太空竞赛”。如此规模的

    全民科技动员，在12年后收获了巨大的成果——美国的尼尔·阿姆斯特

    朗(Neil Armstrong)成为首位踏上月球的人类。

    AlphaGo的第一次重大胜利是在2016年3月，它和韩国传奇棋手李世

    石展开对抗，对弈五局四胜一负。这场没几个美国人感兴趣的比赛，却

    吸引了超过两亿八千万中国人观战。 (1)

    几乎在一夜之间，中国陷入了

    人工智能热潮。这一事件没能像斯普特尼克卫星那样引发美国的军事竞

    赛，却在中国科技界点燃了一把火，至今仍未熄灭。

    当中国的投资人、创业者及政府官员聚焦某个产业时，他们能集结

    撼动世界的力量。现在的中国掀起了对人工智能领域投资、研究及创业

    的空前热潮，创业投资人、科技巨擘及中国政府都在人工智能领域注入

    了大笔资金。中国的学生也加入了人工智能热潮，他们选修前沿科技的

    课程，使用智能手机观看国际知名研究人员授课。创业者为追赶人工智

    能浪潮，专心改造、转型，甚至重新命名自己的公司。

    柯洁向AlphaGo投子认输后不到两个月，国务院公布了《新一代人

    工智能发展规划》 (2)。这是中国国家发展人工智能的远景规划，明确

    提出未来将要对人工智能发展给予更多资金、政策支持，以及国家级的

    统筹规划。该计划明确提出了2020年及2025年的发展目标，并希望到

    2030年中国能成为人工智能领域的全球创新中心，在理论、技术及应用

    等方面领先全球。嗅觉灵敏的中国风险投资人积极响应号召，2017年一

    年，他们给予人工智能创业公司的风险投资占到全球人工智能投资的

    48%，中国在这一数据上首次超越了美国。 (3)

    一场赛局和赛局的改变者

    中国政府的大力支持，源于人工智能与经济之间新的化学反应。人

    工智能科学虽已持续发展了数十年，但最近才从学术成果落地为应用实

    例。

    我对机器在围棋赛中击败人类所涉及的技术性挑战非常熟悉。1986

    年，我在卡内基·梅隆大学攻读人工智能方向的博士学位，那年我设计

    了第一款击败黑白棋(Othello，又称为奥赛罗棋，一种简化版围棋，使用8×8棋盘)世界冠军队成员的计算机软件。 (4)

    这在当时是了不起

    的成就，但核心技术其实只能应付简单的棋类游戏。

    1986年，我设计的黑白棋(又称奥赛罗棋)计算机程序界面与发表的论文。

    使用与我设计黑白棋软件差不多的方法，IBM到达了下一个里程碑

    ——他们创造的“深蓝”(Deep Blue)，一举击败国际象棋世界冠军

    加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。这场1997年的“人脑背水一

    战”一度引发了世人的焦虑，担心机器人在未来随时会统治人类。但最

    终深蓝计算机的胜利只不过是推升了IBM的股价，对真实的人类生活并

    未产生什么重大影响，人工智能在真实世界的应用仍然很少。研究人员

    数十年的努力并未能产生根本性突破。

    “深蓝”基本上是以“蛮力”取胜——使用定制的硬件，飞快计算

    当前局势下每一步棋可能产生的影响。它也需要真正的国际象棋手进行

    指导。从工程角度来说，“深蓝”的胜利是很了不起，但它背后的技术

    只能应用在有限的问题上。离开了8×8的国际象棋棋盘，“深蓝”就不

    是很聪明了，说到底，它只能对国际象棋选手产生威胁。

    但与此不同的是，柯洁对弈AlphaGo虽是棋盘上的战事，却和真实

    世界中的巨变密不可分。这些改变包括AlphaGo对抗赛在中国激起的人

    工智能热，以及让AlphaGo制胜的核心技术的应用。驱动AlphaGo的核心

    技术深度学习，是人工智能领域的突破性技术，大大增强了机器的认知

    能力。使用深度学习的程序如今已经在人脸识别、语音识别、核发贷款

    等工作上超越了人类。在过去长达数十年间，人工智能革命总像是“再

    过5年”才会到来，5年复5年，直到深度学习在过去几年里有了长足发

    展，这场革命才终于到来。生产力会因此爆发式增长，人工智能也会在

    各个领域取代人工，颠覆劳动力市场，对人们产生深刻的社会心理影

    响。

    柯洁对弈AlphaGo期间，真正让我担心害怕的不是其他知名科技界

    人士都惧怕的人工智能杀手机器人，而是真实世界里大规模失业可能引

    发的严重冲击，以及伴随而来的社会动乱。人工智能对就业构成的威胁

    来势之快，远远超过多数专家的预期。而且无论是蓝领、白领，无论劳

    动者受教育程度的高低，都可能被卷入人工智能革命的大潮中，受到被

    人工智能替代的威胁。柯洁对弈AlphaGo的那天，深度学习摘下了人类

    棋王的桂冠，很快这项技术就将进入工厂和办公室，端走人们的饭碗。

    围棋机器里的幽灵

    不过，在柯洁与AlphaGo的对弈中，我也看到了希望。其中一局比

    赛进行到2小时51分时，柯洁遇到了瓶颈。他已经竭尽全力，但他也知

    道这还不足以对抗强大的AlphaGo。他的头低垂在棋盘上方，皱着眉

    头，噘起嘴唇……他取下眼镜，再也无法克制自己的情绪，用手背轻拭

    双眼泛出的泪水。这些动作转瞬即逝，但所有人都能看出他的情绪。

    柯洁输给AlphaGo后落泪(图片来源：达志)

    那些泪水引发了人们对柯洁的同情与支持。在这三局比赛中，柯洁

    流露出了人类起伏的真实情绪——自信、焦虑、害怕、希望和心碎。这

    展现了他的拼搏精神，我也看到了真正的爱——出于对围棋、围棋历

    史，以及对这项游戏纯粹的爱，他愿意与无法战胜的对手缠斗。看了柯

    洁比赛的人，也对他报以同样的爱意。AlphaGo获得了比赛的胜利，落

    败的柯洁却成了人们心目中的斗士。在人们相互之间的爱意中，我窥见

    了人工智能时代寻找工作与生命意义的希望。

    我相信，如果能用好人工智能技术，中国就有赶上甚至超越美国的

    机会。更重要的是，这还会让人们有机会看清身为人类的真正意义。

    首先得从了解这项技术的基本原理，以及它将如何改变世界开始讲

    起。

    深度学习发展简史

    机器学习(machine learning，涵盖深度学习的一个人工智能技术

    领域)是一项改变历史的技术。这项技术历经了半个世纪纷乱无章的探

    索研究，最终幸存下来。自问世以来人工智能几经兴衰，每当人们以为

    看到了希望，紧接着就会迎来“人工智能寒冬”——由于缺乏落地的应

    用成果，导致研究经费大减。要了解深度学习为何能带来不同于以往的

    发展，就要回顾人工智能是如何走到今天的。

    20世纪50年代中期，人工智能的先驱者们为自己制订了一个极其宏

    大且定义明确的使命：在机器上搭建人类智能。这项结合了明确目标与

    复杂任务的使命，吸引了新兴的计算机科学领域中最杰出的人士如马文

    ·明斯基(Marvin Minsky)、约翰·麦卡锡(John McCarthy)、赫伯

    特·西蒙(Herbert Simon)。关于人工智能的这一切使一个1979年年

    初进入哥伦比亚大学计算机科学系的学生大开眼界，引发了这名学生对

    人工智能未来的无限遐想。

    我在1961年出生于中国台湾，11岁时移居美国田纳西州，在那里完

    成了初中及高中学业。在哥伦比亚大学取得学士学位后，我决定开始钻

    研人工智能，同时申请了卡内基·梅隆大学计算机科学系的博士，那里

    是世界人工智能尖端研究的温床。1983年，我在博士生研究计划中针对

    这个领域写下了一段初生牛犊般的宣言：

    人工智能是人类学习过程的阐明，人类思考过程的量化，人类行为

    的解释，以及对智能原理的了解。它是人类了解自身的最后一步，我希

    望投身这门新的、有前景的科学。

    这段让我得以进入计算机系攻读博士的文字，显示了当时我对这个

    领域天真的理解：既高估了我们人类了解自身的能力，也低估了人工智

    能在特定领域产生超人智能的能力。

    我开始攻读博士时，人工智能领域已经分化为两个阵营：其一是规

    则式(rule-based)方法，其二是神经网络(neural network)方法。

    规则式人工智能系统有时也称为符号式系统(symbolic systems)或专

    家系统(expert systems)。之所以称“专家系统”，是由于该阵营的

    研究人员认为，要使人工智能软件更好地适应现实世界，必须将相关领

    域的人类专家的智慧编写进软件。他们用一系列写好的逻辑规则来教导

    计算机如何思考，如“若X，则Y”。这种方法很适用于简单且定义明确

    的游戏(所谓的“玩具问题”——toy problems)，但是当可能的选择

    或操作数目大增时，这种方法就行不通了。

    “神经网络”阵营则另辟蹊径，他们不把人脑熟稔的逻辑规则传授

    给计算机，而是干脆在机器上重建人脑。科学研究结果已经得知，动物

    的智能只有一个源头——动物脑部错综复杂的神经元网络，于是这个阵

    营的研究人员决定从根源做起，模仿人脑结构，构建类似生物神经元网

    络的结构来收发信息。不同于规则式方法，人工神经元网络的建造者通

    常不会给人工智能系统设定决策规则，而只是把某一现象(图片、国际

    象棋赛、人声等)的大量例子输入人工神经元网络，让网络从这些数据

    中学习、识别规律。换言之，神经网络的原则是来自人的干预越少越

    好。

    用这两种方法处理某个简单问题如“辨识一张图片里是否有猫”，就可以看出它们的差别。规则式方法确定以“若X，则Y”的逻辑规则来

    帮助程序做出决策：“若一个圆形物体上方有两块三角形，那么，这张

    图片中可能有一只猫。”神经网络方法则是把数百万张标示了“有

    猫”或“没有猫”的样本图片“喂”给计算机系统，让它自行从这数百

    万张图片中去辨察哪些特征和“猫”的标签最密切相关。

    20世纪50年代到60年代，早期的人工神经网络获得了乐观且让人振

    奋的成果。但到了1969年时，规则式阵营予以还击，使得很多研究人员

    认为神经网络法不可靠且用途有限。神经网络方法很快“退烧”，人工

    智能随之在20世纪70年代陷入了早期的寒冬。

    接下来数十年，神经网络方法在短暂的时间内恢复了一些声望，但

    后来又几乎被完全放弃。1986年，我使用一种近似神经网络、名为“隐

    马尔可夫模型”(Hidden Markov Models)的方法，建造出世界上第一

    套非指定语者连续性大词汇语音识别系统Sphinx。 (5)

    这项成就使我登

    上了《纽约时报》(The New York Times ) (6)

    ，该系统也被《商业

    周刊》(Business Week )评为年度最重要创新产品，但这并没有改变

    神经网络法再度失宠的命运，几乎在整个20世纪90年代，人工智能再度

    陷入了冗长的寒冬期。

    1988年《纽约时报》专文报道：《和机器对话》(Talking to Machines )

    最终使神经网络法复活，并让人工智能再次复兴的，是神经网络系

    统赖以存在的两项要素出现的变化，再加上一项重大的技术性突破。神

    经网络需要大量的计算机运算力及数据：大量的样本数据输入系统，以“训练”程序去辨识形态，计算机运算力则让程序得以高速分析样本

    数据。

    人工智能问世的20世纪50年代，数据来源不多，运算力也不强。互

    联网的崛起带来了海量的数据：文本、图像、视频和点击、购买的数据

    等。如此多的数据，成了研究人员手中源源不绝的试验材料，用来训练

    他们构建的人工神经网络。同时，他们可以使用的运算力也变得又强大

    又便宜。例如你手中智能手机的运算力，甚至比美国国家航空航天局

    1969年登月计划中最先进计算机的运算力还高出几百万倍。这两项变化

    结合起来，为神经网络法的发展提供了优良条件。

    不过，人工神经网络能做的事仍然非常有限。复杂问题若要得出准

    确的结果，必须构建很多层的人工神经元，但神经元层数增加后，研究

    人员当时还未找到针对新增神经元有效的训练方法。在21世纪头10年的

    中期，深度学习这项重大的技术性突破终于到来，知名研究人员杰弗里

    ·辛顿找到了有效训练人工神经网络中新增神经元层的方法。这就像是

    给旧的神经网络打了一针兴奋剂，使它们的能力倍增，可以执行更多、更复杂的工作，例如语音及物体识别。

    性能大增的人工神经网络——现在有了新的名字“深度学习”——

    开始把旧的系统远远甩在身后。多年来对神经网络根深蒂固的成见让人

    工智能的许多研究人员忽略了这个已经取得出色成果的“边缘群体”，但2012年杰弗里·辛顿的团队在一场国际计算机视觉竞赛中的胜出 (7)

    ，让人工神经网络和深度学习重新回到聚光灯下。

    在边缘地带煎熬了数十年后，以深度学习的形式再次回到公众视野

    中的神经网络法不仅成功地让人工智能回暖，也第一次把人工智能真正

    地应用在现实世界中。研究人员、未来学家、科技公司CEO都开始讨论

    人工智能的巨大潜力：识别人类语言、翻译文件、识别图像、预测消费

    者行为、辨别欺诈行为、批准贷款、帮助机器人“看”，甚至开车。

    揭开深度学习的面纱

    深度学习是怎么做到的呢？本质上来说，深度学习的算法使用了大

    量来自特定领域的数据，为想要的结果做出最佳决策。其方法是让系统

    使用这些输入的数据，训练自己识别数据和期望结果之间的关联性。当

    数据与期望结果直接相关(“猫”vs“非猫”，“点选”vs“未点

    选”，“赢了赛局”vs“输了赛局”)时，这个流程就容易多了。然

    后，算法可以运用找到的这些关联性所累积的庞大知识(其中很多是人

    类看不到或觉得无关的)，做出比人类更好的决策。

    这么做需要大量的相关数据、强大的算法、足够细化的领域以及明

    确的目标，欠缺任何一个都无法成功。数据太少则样本不够，算法无法

    发现有意义的联系；但如果目标太广泛，算法则缺乏衡量最优解的明确

    标准。

    深度学习是所谓的“狭义人工智能”(narrow AI，或译作“弱人

    工智能”)——仅用于在特定领域能做出决策、预测和分类的人工智能

    应用。这已经能产生巨大价值，但仍远远未成为科幻片里的“通用人工

    智能”(general AI，或译作“强人工智能”)——人类能做的，人工

    智能都可以做。

    深度学习最自然的应用领域是保险、贷款之类的金融业务，因为借

    款人的相关数据非常多(信用评分、收入、信用卡近期使用情况等)，而最优的目标(降低还款违约率)很明确。更进一步的话，深度学习还

    可以进行自动驾驶，帮助车辆“看”到行驶的路况，如识别像素组成的

    形状(比如红色圆形)，判断它和什么有关(比如红灯“禁行”)，以

    此信息来做出决策(刹车并停车)，以达到期望的结果(用最少的时间

    把我安全送到家)。

    人们听到深度学习就兴奋，是因为它的核心能力——识别规律、得

    出最优解、做出决策可应用在很多日常问题上。所以，包括谷歌、Facebook在内的许多公司争相出高薪聘请为数不多的深度学习专家，开

    展它们雄心勃勃的研究计划。谷歌在2013年收购了杰弗里·辛顿的创业

    公司，翌年又斥资超过5亿美元，买下英国的人工智能创业公司

    DeepMind，运用其技术开发出了AlphaGo。 (8)

    这些行动无不让众人惊

    叹，同时也成了媒体的焦点。它们改变了当代文化思潮，让我们意识到

    人类正站在一个新时代的边缘：在这个新时代，机器的能力将赋予人类

    更强大的能力，但也可能会大规模取代人力。

    人工智能新时代，谁能保持领先

    在这一切变化之中，中国处在什么位置？深度学习这项技术从诞生

    到婴儿期的发展，几乎全都发生在美国、加拿大和英国。之后，有一小

    部分中国创业者和创投基金(包括创新工场在内)开始投资这个领域，但直到2016年中国的“斯普特尼克时刻”到来之前，绝大多数的中国科

    技界人士都尚未察觉深度学习革命的到来，这整整比该领域突破性学术

    论文的发表落后了10年，也比这项技术在国际计算机视觉竞赛中得到证

    明晚了4年。

    美国的大学和科技公司由于数十年来都能够吸引到全球各地的人

    才，从而获取了巨额利润。人工智能的发展似乎也不例外，美国好像又

    要遥遥领先，尤其是聚集在硅谷的顶尖研究人员，可以利用硅谷丰沛的

    融资环境、独特的文化和群聚的产业龙头来发展和研究人工智能。在华

    尔街分析师眼里，中国科技业在未来的全球人工智能发展与应用中，注

    定要继续扮演数十年来一直保持的角色：一群被尖端领导者远远甩在身

    后的模仿者大军。

    在后边各章我会说明这样的看法是错误的。这是基于对中国科技环

    境的过时假设，也在根本上误解了人工智能革命背后的主要动力。西方

    国家点燃了深度学习的火炬，但最大的受益者将会是中国，这种全球性

    的变化是由两方面转变引起的：从发明的年代转变为实干的年代；从专

    家的年代转变为数据的年代。

    许多人之所以误认为美国在人工智能领域具有重大优势，主要是因

    为他们还停留在我们生活在“发明的年代”的印象中：在发明的年代，人工智能的顶尖研究人员不断打破旧有典范，最终破解存在已久的谜

    题，媒体不断报道人工智能的最新成就，更是助长了这种印象。例如在

    某些癌症的诊断上，人工智能做得比医生更好；在德州扑克的人机大赛

    中，人工智能击败了人类冠军；不用人为干预，人工智能就自己学会并

    精通新技能等。媒体如此关注报道人工智能的每一项新成就，也难怪一

    般观察者甚至是专业分析师会认为人工智能研究将不断获得突破性的新

    发现。

    我认为，这种现象有误导作用，因为在这些“新里程碑”中，很多

    成就其实只是把过去10年的技术性突破应用到新问题上，其中主要是深

    度学习，但还有一些互补的技术，例如强化学习(reinforcement

    learning)和迁移学习(transfer learning)。研究人员做这些事，需要卓越的技能和深度的专业知识，不仅要有能力思考、撰写复杂的数

    学算法，还要能够处理巨量数据，针对不同问题调整人工神经网络。这

    往往需要博士级的专业知识技能，但这些发展都不过是依赖着深度学习

    这项科技的大发展所做的渐进式改善和优化。

    实干的年代

    这些渐进式的改善和优化，其实是把深度学习在模式识别与预测上

    的强大能力应用到种种不同的领域上，如疾病诊断、核发保单、开车、中英翻译等。但这些改善和优化并不代表我们正在朝着“通用人工智

    能”的方向快速前进，或是出现了类似深度学习的重大技术性突破。简

    单来说，人工智能正式进入了实干的年代，想要利用这个时期赚钱的公

    司，需要拥有有远见和才干的创业者、工程师和产品经理。

    深度学习的先驱吴恩达认为，人工智能类似于第二次工业革命中电

    力的发明 (9)

    ，本身是一项突破性的技术，一旦被大幅采用，就能革新

    许多不同的产业。就像19世纪的创业者很快学会运用电力烹饪食物、照

    亮房间、启动工业设备，今天的人工智能创业者也运用深度学习来落实

    各种创新应用。人工智能许多抽象的研究工作大都已经完成，研究中遇

    到的困难大都也已解决，现在是创业者“撸起袖子加油干”，把深度学

    习算法转换为持续经营的事业的时候了。

    当然我绝对没有对基础研究泼冷水的意思。唯有真正落地应用于生

    产生活中，学术研究才能变得有意义，才能真正改变我们的日常生活。

    实干的年代指的是在历经数十年看似前景不错的研究之后，我们终于能

    看到人工智能在真实世界中开始运用，这是我在成年后一直期盼看到的

    场景。

    我要表达的是只有分辨清楚发明的年代与实干的年代，才能理解人

    工智能将如何影响我们的生活，以及什么力量(或哪个国家)将主导人

    工智能的发展。在发明的年代，所有重要的成就主要是由少数几个顶尖

    思想家所驱动的，他们几乎全部聚集在美国和加拿大，他们的研究洞察

    力和独特的知识创新，引领电脑科学与人工智能产生了重大的突破。自

    从深度学习出现以后，目前还没有其他领域的研究人员或工程师达到过

    类似规模的创新。

    数据的年代

    数据量越大，研究人员的算法就越精准。

    这就把我们带到了第二项重要转变的讨论上：从专家的年代转变为

    数据的年代。现今，成功的人工智能算法需要三样东西：大数据、强大

    的电脑运算能力，以及优秀(但未必顶尖)的人工智能算法工程师。想

    在新领域善用深度学习的能力，这三者都是必要的。但在实干的年代，这三者当中最重要的还是数据，因为当电脑的运算能力和工程师的能力

    达到一定门槛水准之后，数据量的多寡就成为决定算法整体效能与精准

    度的关键所在。

    就深度学习而言，数据量越多越好。人工神经网络获得的样本数据

    越多，就越能够正确识别出形态，准确辨认真实世界里的东西。如

    果“喂”入的数据量更多，即使是由一群中等水准的人工智能工程师设

    计出来的算法，表现也会比世界级顶尖深度学习研究人员设计出来的算

    法更好。情况已经不同，现在已经不再像以往那样，独家拥有顶尖的人

    才就能享有绝对的压倒性优势了。

    不过，顶尖的人工智能研究人员，仍然有强大潜力把人工智能的发

    展推升至全新水平，但这类重大进展几十年才会出现一次。在我们等待

    下一项重大突破出现时，数据的快速成长和可取得性的提升，将是深度

    学习深刻影响世界各地无数产业的主要动力。

    中国的优势

    一个世纪以前，想妥善利用新发现的电力，需要四项要素：用来发

    电的化石燃料、电力领域的创业者、电力工程师，以及致力于发展公共

    基础设施的政府。今天，若想妥善利用人工智能的能力(即21世纪的电

    力)，也需要四项要素：大量的数据、热切的创业者、人工智能科学

    家，以及对人工智能友善的政策环境。比较各国在这四项要素上的优

    劣，可以预测未来人工智能新世界的发展情况以及权力天平向哪边倾

    斜。

    前述的两项转变——从发明的年代转变为实干的年代，以及从专业

    知识技能的年代转变为数据的年代，使得现在人工智能发展的竞争情况

    对中国有利，因为这两项转变弱化了中国的不足之处，强化了中国的优

    势所在。从发明的年代转变为实干的年代，弱化了中国最大的不足之一

    ——研究问题采用脱离框架思考的方法，但强化了中国最重要的优势之

    一——国内有很多极具抱负、有敏锐头脑的创业者有机会创立强大的企

    业。从专业知识技能的年代转变为数据的年代，也为中国带来同样的好

    处：降低顶尖研究人员的重要性，这是中国所欠缺的；增强数据的重要

    性，这是中国所拥有的——中国有大量翔实的数据。

    硅谷创业者被封为全美最卖力的工作者。年轻、热情的创业者召集

    了一群同样疯狂的有志之士，加夜班赶制出产品，然后不断地进行修

    正、迭代，同时关注下一波重要趋势的来临。我在硅谷和中国科技圈都

    待过几年的时间，曾经任职过苹果、微软、谷歌等公司，后来回到中

    国，致力于培育、投资中国的创新公司。硅谷创业者确实在非常卖力地

    工作，但我可以负责任地说，和太平洋彼岸的中国创业者比起来，硅谷

    创业者可以说是十分懒散的。

    中国成功的互联网创业者，几乎都是从世界上最残酷的竞争中脱颖

    而出的，在他们的世界里，速度是创业者必备的特质，模仿与借鉴是可

    以接受的做法，竞争者为了赢得新市场的份额会想尽各种办法。在中国

    创业圈，每天都是血与火的试炼，就像古罗马竞技场上的斗士，不是你

    死就是我亡，竞争者之间毫不留情。

    想在这种竞争中存活下来，唯一的方法就是不断地改良产品、革新

    商业模式，同时采取必要的保护措施。如果你唯一的优势只是一个创新

    点子，那么这个点子最后可能会被剽窃，你最重要的员工也可能会被挖

    墙脚，最后因为比不过其他获得了创投资金的同行而惨遭淘汰出局。如

    此激烈辛苦的竞争环境，和硅谷完全不同。在硅谷，模仿和借鉴别人的

    作品简直就是耻辱，很多公司崛起靠的就是一个原创的点子，或者刚好

    红运当头，在众多竞争者中顺利脱颖而出。在硅谷，缺乏竞争也许导致

    了相当程度的自满，创业者没有对初始创新进行所有可能的修正与迭

    代。中国在早期的模仿年代，确实产生了一些不体面的公司，但也培育

    出世界上新一代最敏捷、能干、吃苦耐劳的创业者。这些创业者将帮助

    中国成为第一个在实干的年代利用人工智能赚钱的国家。

    这些创业者可以很容易获得中国科技界的另一项“天然资源”——

    多到爆炸的数据。中国已经超越美国，成为数据产量最多的国家，拥有

    的数据量多到惊人。同时由于中国独特的科技生态系统，这些数据似乎

    先天就是为了打造赚钱的人工智能公司而产生的。

    5年前，直接比较中、美两国的发展很合理，网络公司的竞争就像

    赛跑一样，大致处于相邻的跑道上，美国稍微领先中国。但是到了2013

    年左右，中国互联网产业奋起直追，中国的创业者不再跟着美国公司的

    脚步前进，也不再一味模仿，而是开始研发硅谷没有的产品与服务。以

    往分析师常用类比形容词来描述中国的公司如“中国的Facebook”“中

    国的Twitter(美国社交网站)”等，但在过去几年，这样的类比不再

    适用，因为中国互联网产业已经成为一个平行宇宙。

    中国的城市居民开始流行在真实世界用移动支付消费，刷手机条码

    付费，这样的移动支付革新在全球各地罕见。中国到处都可以看到外卖

    送餐员，或是其他上门服务人员(例如随叫随到的按摩师、打扫卫生的

    保洁员)骑着电动摩托车穿梭在大街小巷。这一批批的上门服务大军，代表的是“从线上到线下”(Online To Offline, O2O)的创新商业模

    式，将电子商务的便利性与真实世界的服务业串联在一起，从餐饮服务

    到微小的美甲服务一应俱全。在许多大城市街头还有几百万辆涂着鲜艳

    色彩的共享单车停在路边，供用户通过手机扫码使用。

    中国有上百座城市可见共享单车(图片来源：视觉中国)

    把这些服务串联在一起的是中国的超级移动应用程序——微信

    (WeChat)。对现代中国人的日常生活来说，微信像瑞士军刀一样用途

    繁多，非常便利。微信用户可以用手机发送短信息或语音信息给朋友，也可以购物付费、预约门诊、报税、租借共享单车、订机票等。微信已

    经成为全中国通用的社群app，用户可以建立不同的群组如工作群组、亲友群组、团购群组，或是其他兴趣组群。无论是工作管理、办生日派

    对还是讨论当代艺术等，一个app就可以搞定。在美国和世界上的其他

    国家，不同app通常有不同用途，微信则是把十几种功能统一在了一个

    app里。

    用户通过微信app做财务规划

    中国快速迭代的互联网王国，如今创造、搜集了真实世界的海量新

    数据，拥有非常丰富、详细的用户信息，如每天用户在何时身处何处、通勤的方式、喜欢的食物、什么时候会在哪里购物或喝啤酒等。这些丰

    富的数据在实干的年代是宝贵的资源，可以让各家人工智能公司详细了

    解用户的日常习惯，结合深度学习算法，为用户量身打造出从财务审核

    到旅行规划等各种不同的服务。这些深度学习算法得出的结果，会比硅

    谷顶尖公司从用户的搜索结果、用户点过的“赞”，或用户在各个平台

    上不定时消费所得出的用户习惯的总结更为精准。在不久的将来，这些

    巨无霸一般的真实世界数据，将会是中国公司发展人工智能服务的重要

    优势。

    天平一端的重要推手

    近年来，上文提到的强大优势让天平自然地倒向中国这一方。同

    时，中国政府也尽其所能，推动人工智能的发展。国务院发布的人工智

    能国家规划，承诺对人工智能研究提供全方位的支持，同时也会投入大

    量资金。但更重要的是，这项规划为各地方政府提供了明确指导，使得

    各个地方政府纷纷跟进，推出了支持人工智能发展的相关举措。中国的

    国家治理组织架构，远比多数美国人想象的更复杂，中央政府不仅会发

    出短期的全国性指令，也会设定长期的国家目标，并且大范围地动员人

    力物力来完成目标，如闪电般兴建的高铁网络就是一个很好的例子。

    得到了国家规划的指示后，各地方政府领导人对人工智能热潮的反

    应，就好像田径运动员听到比赛枪响一般，铆足了力量全力竞争，颁布

    各种补助和优惠政策，争取更多的人工智能公司和创业者来本地发展。

    这场比赛才刚刚开始，对中国的人工智能发展将产生多大的影响，目前

    尚不确定，但不管结果如何，有一件事非常明确，那就是中国当前的人

    工智能发展势头明显和美国不同，美国政府对创业界刻意采取不干预的

    做法，而且正在削减人工智能基础研究的经费。

    前面讨论的这两项转变——当今世界转变为了实干的年代和数据的

    年代，再加上中国如今拥有世界级的创业者和主动、积极支持人工智能

    发展的政府，这一切结合起来，使我相信中国在人工智能的发展与应用

    方面很快就会与美国匹敌，甚至超越美国。我认为，在人工智能应用上

    的领先，将转换为生产力的大幅提升，而且是工业革命之后最大幅度的

    提升。普华永道估计，到2030年人工智能的应用部署将为全球GDP增加

    15.7万亿美元，预估中国将囊括其中的7万亿美元，几乎是北美(囊括

    3.7万亿美元)的两倍。 (10)

    随着经济的天平向中国倾斜，政治影响力

    和软实力的天平也将出现同样的情形，中国文化将伴随着人工智能的发

    展推广到世界各个角落。

    面对新世界秩序的变革，最感到震惊的将是一路顺风顺水成长至

    今、对“美国主宰全球科技”这个印象习以为常的美国人。过去，我们

    大多数人的印象是美国科技公司推出一流的顶尖产品，向全球各地的用

    户传扬它们的价值。久而久之，美国的公司、一般大众和政府官员，自

    然会忘记被动接收那一方，也可以说是“科技的被殖民者”的感受。当

    然，中国无意运用当前所拥有的优势，成为人工智能时代的“科技殖民

    者”，但人工智能未来对世界政治、经济秩序的影响，将使世界各国体

    验到数字全球化产生的重大改变。

    人工智能时代真正的危机

    人工智能引起的中、美两国的科技发展变化固然引人关注，但是比

    起全球各地将产生的严重失业问题，以及分配不均的加剧(国内与国家

    之间)，就不足为道了。随着深度学习应用的普及，人工智能势必会冲

    击全球经济，整个经济体系上上下下数十亿的就业机会如会计师、流水

    线作业员、仓储作业员、股市分析师、质检员、货车司机、律师助理、放射科医生等，都会受到冲击，上述工作只是其中的一部分。

    人类文明过去曾经成功地消弭了科技对经济造成的冲击，例如在19

    世纪和20世纪，有数亿的农民成功地转为了工厂员工。但是，先前的那

    些重大科技变迁，从诞生到发展的速度没有人工智能这么快。照目前科

    技发展和应用的趋势来看，我预估在未来15年内，人工智能将会减少美

    国40%到50%的就业机会，但实际的就业损失还会延迟若干年，因为必须

    考虑到很多现实因素，例如雇主相信人工智能的程度、法规限制等。但

    我预测，人工智能对就业市场的冲击将会非常大，而且冲击很快就会到

    来。

    我们必须担心的不只是严重的失业问题，还有未来庞大财富将落入

    新崛起的人工智能巨擘手中，导致财富分配严重不均衡的问题。

    Uber(优步)是当今世界上最有价值的创新公司之一，虽然它将每趟载

    客收入的约75%分给司机。如果再过几年，Uber可以用自动驾驶技术取

    代所有的人类司机，那么该公司的价值将会变得多么惊人？再比如在核

    发贷款时，由于算法核贷的能力更高明、贷款的违约率更低，而且完全

    不用人类干预，如果银行能用算法取代所有的贷款专员，又会发生什么

    事呢？这不是想象中的情节，类似的转变很快就会大规模发生在货运

    业、保险业、制造业、零售业等各种产业中，有些变化已经在小范围进

    行当中了。

    还有一点值得注意，人工智能产业倾向于“赢家通吃”，这种倾向

    将会加剧获利与财富集中的问题。深度学习与庞大数据量的密切关系，会自动形成一种良性循环，不断增强最好的商品与公司的力量——数据

    量越多，就会产生越好的商品；商品越好，就会吸引到更多用户；用户

    越多，就会产生越多的数据；更多的数据又能进一步改善商品。顶尖的

    公司把充足的数据量与资本结合起来，就能吸引到顶尖的人工智能人

    才，进一步扩大产业领先者与落后者之间的差距。

    良性循环的人工智能生态系统

    过去，实体商品是主流，再加上地理上的限制，都有助于抑制厂商

    在消费市场中的垄断能力(美国的反托拉斯法当然也有助益)。但在未

    来，数字产品与服务占消费市场份额的比例将会持续扩大，自动驾驶车

    辆和无人机将使送货成本大幅降低，产业营收获利分散在不同公司和区

    域的情况将会改变，我们开始看到营收和获利会越来越集中在少数几家

    公司，同时失业人群的长龙将会排得更长。

    人工智能时代的新世界秩序

    财富分配不均的问题不会局限在各国国内，中、美两国在人工智能

    领域的发展，已经领先其他国家一大截，形成了新一代的两极世界科技

    秩序。其他国家如英国、法国和加拿大等，也有顶尖的人工智能研究实

    验室以及非常优秀的人工智能人才，但它们没有创投生态系统和足够庞

    大的用户群，无法产生实干的年代所需要的庞大数据。随着中、美两国

    的人工智能公司聚集更多的数据和人才，由庞大数据所带动的良性循环

    逐渐成形，这些公司的领先幅度会持续扩大到无法超越的地步。中、美

    两国正致力孵化日后将称霸全球市场的人工智能龙头企业，而这些龙头

    企业将会把全球消费者的财富揽入怀中。

    与此同时，工厂内的人工智能自动化，将会大量破坏发展中国家具

    有的优势——大量廉价劳动力的存在。由机器人操作的工厂，可能会搬

    到更靠近大型市场所在的地点，让日本和新加坡发展高收入、科技导向

    经济体的路径消失无踪。结果就是全球的贫富不均持续扩大，而且目前

    没有任何已知的方法可以消弭这种落差。

    人工智能时代的世界秩序，将会结合下列因素进一步发展：“赢家

    通吃”的经济，财富空前集中在中、美少数几家公司。我认为，这才是

    人工智能造成的最大的潜在威胁，因为严重的失业和财富分配不均问题

    将会造成社会不稳定。

    就业市场和整个社会的不稳定，背后是更加个体性质的人性危机

    ——个体丧失了人生目的。许多年以来，人类以工作度日，用时间和汗

    水换得温饱、居有定所，由此建立了根深蒂固的文化价值观。很多人已

    经习惯从日常工作中找到自我存在的价值，人工智能的普及将会挑战这

    些人类价值，有可能在很短的时间内摧毁很多人的人生目的，让他们短

    时间内失去依靠。

    这些挑战非常严峻，但并非无法克服。这几年，我自己就在生死关

    头走了一回，对生命的意义产生许多省思。罹癌的经验改变了我，打开

    了我的视野，让我预见到解决人工智能带来的失业危机的潜在方法。想

    要解决这些问题，需要清醒地分析，了解到对个体的生命而言，什么事

    情最重要，而这需要一些深层的哲学思考，对身心而言都是一项修炼功

    课。在本书最后的章节里，我会分享对人类如何在人工智能时代与机器

    和平共处，甚至借助人工智能发展得更好的看法。

    想要在科技发展、社会进步和人类的生活水平提高上取得成功，我

    们得先了解我们是如何走到今天这一步的。首先，必须回到15年前，那

    个硅谷睥睨全球，自豪地站在科技的最前沿，而中国则刚刚起步，处于

    模仿和借鉴阶段的年代。

    (1) Cade Metz, “What the AI Behind AlphaGo Can Teach us About Being Human”,Wired ,May 19, 2016, https:www.wired.com201605google-alpha-go-ai.

    (2) 《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，中国政府网，2017年7月8日，http:www.gov.cnzhengcecontent2017-0720content_5211996.htm。

    (3) 数据源自知名大数据调查机构CB Insights《2018年人工智能趋势报告》，报告下载地

    址：http:www.199it.comarchives693759.html?from=groupmessage。

    (4) Kaifu Lee, Sanjoy Mahajan, “The Development of a World Class Othello

    Program”, Artificial Intelligence 43, no. 1 (1990-04): 21—36.

    (5) Kaifu Lee, “On Large-Vocabulary Speaker-Independent Continuous Speech

    Recognition”, Speech Communication 7, no. 4 (1988-12): 375—379.

    (6) John Markoff, “Talking to Machines: Progress Is Speeded”, New York Times ,July 6,1988,https:www.nytimes.com19880706businessbusiness-technology-

    talking-tomachines-progress-is-speeded.html?mcubz=1.

    (7) “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012”, Full Results,http:imagenet.orgchallengesLSVRC2012results.html.

    (8) Catherine Shu, “Google Acquires Artificial Intelligence Startup for Over

    500 million”,TechCrunch, January 26, 2014,https:techcrunch.com20140126google-deepmind.

    (9) 吴恩达：《AI是新的电力》，2017年8月8日，http:bbs.pinggu.orgthread-5998776-

    1-1.html。

    (10) Dr. Anand S. Rao, Gerard Verweij, “Sizing the Prize”,PricewaterhouseCoopers, June 27, 2017,https:www.pwc.comgxenissuesanalyticsassetspwc-ai-analysis-sizing-the-

    prizereport.pdf.

    02 从竞技场杀出的世界级创业者

    美团创始人兼CEO王兴曾被《福布斯》(Forbes )杂志称为“克隆

    家”(“The Cloner”)。 (1)

    他靠着连续模仿与借鉴，在早期中国互

    联网创业圈打响了自己的名号。王兴分别在2005年、2007年及2010年把

    美国当年度最热的创业公司“带回”了中国。

    王兴的创业故事起源于他在特拉华大学(University of

    Delaware)攻读工程博士学位的时候。在接触到早期社交网站

    Friendster之后，虚拟交友网站的概念和他的想法一拍即合，于是他中

    断了博士学业，决定在中国创办类似的社交网络。

    但王兴并没有直接复制Friendster，而是选择了和几个朋友使用数

    字社交网站的核心概念，构建自己的用户界面。但最后的成品被王兴形

    容为“丑陋”，这个网站并没有成功。 (2)

    2年后，Facebook出现了，其以简洁的设计和精准的定位席卷了美

    国高校。王兴仿效Facebook的这两个特点，创建了“校内网”。这个社

    交网站只开放给在校的中国大学生，其用户界面借鉴了马克·扎克伯格

    (Mark Zuckerberg)设计的网站。 (3)

    王兴学习了Facebook大量的经

    验与细节，如首页、个人主页、工具栏、色彩配置等。

    校内网很成功，但王兴不得不把它卖掉。在校内网快速成长时，王

    兴出于财务等各种原因，无法支付服务器的运维成本，被迫将其出售。

    新东家把它改名为“人人网”。人人网于2011年在纽约证交所挂牌上

    市，募集到7.4亿美元。王兴在2007年卷土重来，靠着之前创建校内网

    的经验，用一个名为“饭否”的网站把Twitter也带入了中国。饭否网

    的架构跟Twitter非常相似，曾经红极一时，但因为某些问题而被关

    闭。2010年，王兴再次仿效Groupon(美国团购网站)的商业模式，在

    中国推出团购网站“美团”。

    王兴的做法和硅谷精英是背道而驰的。在硅谷众多的神话中，评论

    家们认为模仿与借鉴别人是不光彩的，他们觉得这种模仿创业的风潮会

    阻碍中国产生能够真正“改变世界”的科技创新公司。中国的一些创业

    者也不认同王兴借鉴Facebook及Twitter的行为。中国公司常仿效美国

    公司，但至少把产品做了一定程度的本地化，或是添加了自己的风格。

    但王兴对他创立的校内网和饭否网非常有信心。他说，模仿是创业拼图

    的一部分，但选择模仿哪些网站，以及之后在技术与商业层面的执行，也都是创业拼图的一部分。 (4)

    笑到最后的是王兴。2017年年末，Groupon的市值缩减至25.8亿美

    元，股价不及2011年首次公开募股时的五分之一。当年备受宠爱的美国

    创业公司在团购热潮消退后，未能及时做出反应，从而陷入了多年的停

    我与美团创始人王兴

    滞。王兴的美团则在激烈竞争环境下胜出，击败了数千个相似的团购网

    站，在这个市场中称王。

    经过数年的不懈努力，美团已经成为中国最大

    的互联网公司之一，据彭博社报道，美团预期估值

    达到了600亿美元。有了如此大的成就之后，王兴

    开始将竞争对手设定为阿里巴巴和亚马逊。 (5)

    (6)

    在分析王兴和其他中国创业者的成功时，西方

    的观察者们犯了一个基本错误，他们认为中国公司

    的成功是因为模仿美国公司出色的创业点子，同时

    受到中国政府对本土公司的保护。他们觉得中国互

    联网的市场竞争没有那么激烈，本土公司因为受到

    保护，尽管先天体质薄弱，但也能在竞争中存活得

    很好。这种分析在本质上误解了中国市场的动态

    性，反映出从“硅谷观点”分析所有互联网创新时

    表现出的自我中心主义。

    经济学与社会学里有一个共同的概念：后发优势，社会学家M.列维

    与经济史学家格申克龙是该领域研究的佼佼者。后发优势指的是后进入

    市场中的企业，可以借鉴先行者的成功经验，规避先行者已经犯过的错

    误，学习和利用先行者成熟的技术和管理方式，甚至可以接受先行者的

    资本扶持，以较低的成本取得更大的成就。中国的互联网行业起步较

    晚，因此中国的互联网创业者们把后发优势的理论发挥到了极致——王

    兴就是严格遵循这一理论的创业者。幸运的是，中国的互联网创业者们

    在践行后发优势的同时，并没有陷入经济学家与社会学家所谈到的“后

    发劣势”陷阱中(即后发者在获得一定的成功后，会失去创新的动力，安于现状)。相反，中国的创业者们为了获得更大的市场份额，为了在

    激烈的市场竞争中脱颖而出，他们不断地迭代产品、更新思想，在创新

    思维和创新行为上，甚至超过了海外的同行业公司，以至于部分的美国

    企业被他们远远地甩在了身后，之前提到的Groupon就是一个非常好的

    例子。

    早年，王兴在模仿与借鉴Facebook和Twitter时，确实完全仰赖硅

    谷的创业点子。在中国互联网的起步阶段，创新公司会大幅借鉴硅谷的

    网站，这有助于完善中国当时缺乏的基础工程和创业技能。但是到了第

    二阶段，中国创新公司不再只是简单地模仿，而是从美国的商业模式中

    获得灵感并在市场中激烈竞争。在发展过程中，创业者不断调整商业模

    式，最终优化为最适合本地市场的形态。也就是这个阶段的历练，使王

    兴成了世界级的创业者。

    美团这家超级独角兽公司不是仅仅靠引进团购商业模式而建造出来

    的。包括Groupon在内，中国有5000多家公司在做团购业务。Groupon甚

    至通过和中国社交巨头腾讯的合作，在竞争的初始阶段就领先了一众中

    国本地的同类公司。从2010年到2013年，Groupon和本地同类公司之间

    的竞争剑拔弩张，为了抢夺市场占有率及顾客忠诚度，它们投下了海量

    资金，用尽各种方式来争取胜利。

    中国团购市场的激战是中国互联网生态系统的一个缩影：互联网行

    业是一个无数同类公司生死决斗的罗马竞技场。在混战中，来自国外的

    先发者往往变得无足轻重。国内竞争者逼着彼此变得更快速、更敏捷、更精简。他们不断模仿彼此的创新，发动价格战、公关战，采用各种合

    理甚至不合理的方法来打压竞争对手。这些角斗士出的招数就连Uber的

    联合创始人特拉维斯·卡兰尼克(Travis Kalanick)都自叹不如。同

    时，他们还执行着令人难以置信的连轴转的作息时间。

    硅谷人士可能会觉得这些行为不光彩，竞争手段很过分。对一些案

    例来说确实如此，但就是因为大家都在模仿和借鉴，同类公司之间的竞

    争才变得异常激烈，才迫使中国的公司要不断创新。想在中国的互联网

    竞技场上生存下来，需要持续不懈地迭代产品、管控成本、完美执行、正面公关，从而获得高估值，来募集庞大资金，进而设法建立坚实的护

    城河阻挡其他竞争者。这一系列血与火的考验，练就了世界上最强韧的

    创业者。

    进入人工智能落地年代后，这种竞争残酷的创业环境将成为中国构

    建机器学习导向经济的核心财富。深度学习即将给全球经济带来剧烈转

    变，这种变化不是由麻省理工学院或斯坦福大学计算机科学实验室里的

    几个尖端研究人员促成，而是由接地气、追逐利益的创业者和人工智能

    专家一起，把深度学习的巨大力量应用在现实世界里所成就的。

    未来10年，中国的创业者将冲向各个行业，把深度学习应用于任何

    有赚钱机会的项目上。若把人工智能比作第二次工业革命时的电力，那

    么中国大大小小的创业者就是把电力应用在生活方方面面的一家家公

    司。他们不断调整商业模式的能力和对利润敏锐的嗅觉，在未来会帮他

    们创造出无数实用甚至可以改变生活形态的深度学习应用。这些应用不

    仅在国内使用，也会拓展至海外，席卷全球大多数发展中国家的市场。

    美国企业界对中国创业者掀起的全球浪潮尚未做好准备，因为他们

    从根本上误解了“克隆家”的成功秘诀——王兴的成功并不是因为他只

    会借鉴，而是因为他是从血与火的竞争中熬炼出来的冠军角斗士。

    “成二代”和“穷二代”

    创新公司和创办人并非是凭空出现的，这些公司的商业模式、产品

    及核心价值，都是所处时代独特文化的一种表现。

    硅谷街景，中间的圆形建筑物是“苹果公园”(Apple Park)。(图片来源：视觉中国)

    硅谷和中国的互联网生态系统，生长自不同的文化土壤。硅谷的很

    多创业者都是成功专业人士(如计算机科学家、牙医、工程师、学者

    等)的后代，在成长过程中他们(没错，就是“他们”)经常被告知自

    己能够改变世界。他们在大学生涯中可以向世界顶尖的研究人员学习如

    何编写程序，同时接受素质教育的熏陶。进入硅谷工作之后，他们上下

    班时会经过加州市郊平坦的、两旁树木枝叶扶疏的街道。

    如此优质环境的培养，使得人们产生了崇高的思想，为抽象问题构

    思精妙的解决方案。硅谷的发展史，就是电脑科学创新突破的历史，这

    样的环境为“极客—嬉皮”的混搭文化提供舞台，形成了硅谷特色。这

    种“极客—嬉皮”混搭文化的核心使天真且单纯的技术乐观主义者相信

    每个人和每家公司都能通过创新与思考改变世界。在这样的氛围下，模

    仿和借鉴别人的点子或产品特色，被视为对时代精神的背叛，是真正的

    创业者所不齿的行为。硅谷追求的是从0到1的创新，追求做出完全原创

    的产品，就像史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)说的：“在宇宙中留下印

    记。”

    在这种环境下成长的创新公司多半为使命导向。这些公司大多发轫

    于一个新奇的点子或一个理想目标，全公司上下为实现这个点子或完成

    目标全力以赴，公司使命宣言简单且崇高，没有一点儿世俗或铜臭的味

    道。

    较之于硅谷，中国创业界的文化迥然不同，可以说是天差地别了。

    不同于硅谷创业公司的使命导向，中国的创业公司是市场导向的，这也

    是改革开放赋予中国创业者的使命——中国政府主导的改革开放，最重

    要的理念之一就是“市场对资源配置起决定性作用”，市场的力量是中

    国创业者必须借助的。这些企业的主要目标是盈利，为了盈利它们愿意

    创造任何合法的产品，采用任何合法的商业模式。这种心态造就了商业

    模式及执行层面的高度灵活性，而这也正是硅谷推崇的“精益创

    业”(lean startup)的完美典范。对中国的创业公司而言，点子来自

    何处或来自谁并不重要，重要的是能够实现它。由于市场驱动，想尽办

    法生存下去的中国创业者，创新和创业的主要动机不仅仅是追求声名、荣耀或改变世界(虽然这些都是很不错的额外收获)。

    这在一些美国人看来很刺眼，但中国的商业文化自有其历史渊源。

    在古代，想进入朝廷任职，必须一字不漏地熟记古文，有能力写出结构

    严谨的八股文。苏格拉底鼓励他的学生通过质询一切来追求真理，孔子

    则建议其追随者师从古圣先贤。对事物细致的模仿被视为真正的成才之

    道。即使到了今天，为了通过中国竞争激烈的高考，莘莘学子仍需要花

    费很多时间在记忆和背诵上。

    除了模仿和借鉴的文化因素外，20世纪因生产力欠发达而养成

    的“匮乏心态”也是影响创业动机的因素之一。在中国的科技界，多数

    创业者都是一个世纪以来第一代脱贫的中国人，也是“计划生育”政策

    下家中唯一的孩子，被父母和父母的父母——六个长辈寄予了最大期

    望，也受到了全家的倾力帮助。相对于改变世界，上一代中国父母会首

    先教育孩子要学会生存、赚钱，既为自己，也为有朝一日有能力奉养年

    老体衰的父母。

    中国经济的飞速崛起没能明显减轻这种匮乏心态，反而在某种程度

    上加强了大众对新创富机会的极端渴望。很多中国人都曾目睹在政策和

    法规与市场竞争的状态不充分匹配时，产业、城市与个人是如何在崛起

    和倾覆间徘徊的。改革开放的总设计师邓小平说“先让一部分人富起

    来” (7)

    ，才能进一步发展。闪电般的发展速度在某种程度上加重了部

    分人的焦虑感：如果不抓住新的机会，进入新的市场，就只能眼睁睁地

    看着身边的人变富。

    以上三个要素：接受借鉴的文化环境、匮乏心态，以及为抓住创富

    机会而愿意投入有前景的新产业的迫切，构成了中国互联网生态系统的

    心理基础。

    但我并不是在此宣扬文化决定论。中、美两国文化我都很熟悉，我

    知道行为不仅仅是由地域和传统决定的，个人倾向和政府法规对公司行

    为有着非常重要的影响。北京的创业者常开玩笑说，Facebook是硅

    谷“最中国化的公司”，因为他们总爱模仿其他创业公司，扎克伯格也

    有着强烈的竞争倾向。同样，我在微软任职时也发现，反托拉斯法可以

    让最强大的公司失去锋芒。但历史与文化的确重要，在比较硅谷与中国

    科技界的进化史时，必须了解不同的文化熔炉如何孕育了不同的公司。

    多年来，中国文化催生的产品被硅谷精英人士嘲笑，被视为廉价仿

    制品，损害了原创者的尊严，真正的创新人士对这些产品和公司不屑一

    顾。但是，局外人看不到中国市场的风起云涌，中国模仿年代最宝贵的

    结晶不是产品，而是创业者。

    皇帝的模仿钟

    位于紫禁城内廷东侧的奉先殿，曾经是中国最后两个封建王朝的皇

    帝上香行礼、祭祀先皇之地。现在，奉先殿变成了北京故宫博物院钟表

    馆，收藏了一些极其复杂、巧夺天工的机械作品。时钟的表面精雕细

    铜镀金嵌珐琅葫芦顶渔樵耕读钟

    (清乾隆年间中国广州制造，现

    存于故宫博物院)

    琢，用料考究，但最引人入胜、让大家争相

    排队观看的，还是其内部极其复杂的机械运

    作。

    随着秒针移动，一只金属鸟在一个金笼

    子里转圈。还有一座木雕莲花的花瓣，会随

    着发条转动一开一合，莲座上边还有尊小小

    的禅坐佛像。另一旁有一头雕工精致的大

    象，上下挥舞着象鼻，身后拉着一辆小战车

    转圈。在各式各样令人惊奇的展品中，有一

    座最受乾隆皇帝喜爱的“渔樵耕读”钟，钟

    表启动后，有悠扬的音乐传出，底层两侧水

    法模仿流水，鸭子在“水上”循环游

    动。“渔樵耕读”四个人物也有精巧的动

    作：渔翁上下挥动钓竿，樵夫肩扛柴火，农

    夫手扶耕犁在洞口出入，读书人则在亭中摇

    扇。葫芦下部的门也会打开，能看到里边的人物在有规律地转动。

    这些物件令人惊叹不已，杰出的工艺可流芳百世。当年，前来中国

    的耶稣会传教士擅长“钟表外交”，试图以用欧洲先进技术制造的产品

    作为礼物打开朝门。清朝乾隆皇帝尤其喜爱钟表，英国制造商很快就开

    始生产迎合中国天子口味的时钟。奉先殿收藏、展示的许多钟表，都是

    17世纪与18世纪欧洲最出色工匠的作品，这些精湛的工艺品结合了艺

    术、设计与机械的专业技艺，就好像现代硅谷的许多创新产品。

    担任谷歌中国区首任总裁时，我曾亲自带着来访中国的谷歌高管团

    队到钟表馆欣赏这些时钟。我并不是想让他们陶醉于欧洲先人的杰出发

    明，我希望他们能仔细查看，发现许多最杰出的欧式时钟其实是在广州

    打造的。

    欧洲时钟赢得皇帝喜爱后，中国各地出现了许多钟表作坊，专门钻

    研及复制西方进口的时钟。在与西方通商的南方港埠，中国最优秀的工

    匠把欧式时钟拆解开，检视每一处连扣与设计，他们学习并精通制造技

    术后，就能造出几乎一模一样的欧式时钟。之后，他们用制造时钟的基

    本原理，打造出具有中国特色与文化传统的时钟：栩栩如生的丝路商

    队、逼真的北京街道、恬淡平静的佛经故事。最终，这些作坊能造出媲

    美甚至超越欧洲工艺的时钟，并且在工艺中融入属于中国的感情和温

    度。

    奉先殿建造于明朝，中国钟表匠的故事发生于数百年前，但驱动该

    产业的文化依然源远流长。看着神奇的机械时钟转动鸣响，我担心这股

    潮流很快会冲走我身旁这些渐渐故步自封的21世纪的互联网巨匠。

    什么都可以模仿

    中国早期的互联网公司，虽然借鉴了很多海外的成果，但看起来没

    什么杀伤力，可以说是小巧可爱。到了20世纪90年代末期，中国第一波

    互联网发展热潮涌现，中国公司开始为创新事业向硅谷寻找人才、资

    金，甚至包括公司命名的方式。中国的第一个搜索引擎是麻省理工学院

    物理学博士张朝阳建立的。他在美国目睹了互联网的早期腾飞，想在祖

    国带动类似的发展。于是他带着麻省理工教授提供的资金返回中国，试

    图建造中国互联网的核心基础设施。

    但是，在和雅虎(Yahoo!)的创办人杨致远面谈之后，张朝阳转

    换了焦点，打算做一个简体中文的搜索引擎和入口网站。他把这家创新

    公司命名为“Sohoo”(搜乎)，直白地结合了中文“搜索”里

    的“搜”字，代表这家公司的主要功能，并且仿效了美国公

    司“Yahoo”的尾音。不久，他把公司名称改为“Sohu”(搜狐)，降

    低两者的关联性，避免了人们过度联想。当时这被视为是对雅虎的致

    敬，而不是威胁。那个时候，硅谷把中国互联网的发展，当作新鲜、有

    趣的事来看——一个技术落后的国家，正在进行的一场有趣的小实验。

    别忘了，在那个时代，模仿加速了中国许多领域的经济发展。中国

    南方工厂仿制名牌包，中国汽车制造商仿制外国车，甚至可以应顾客要

    求，把车标改成洋气一点儿的外国名车车标。北京郊区甚至有一个仿制

    的迪士尼乐园，员工会扮成相似的米奇和米妮，热情拥抱入园玩耍的小

    朋友。游乐园的门口还挂了一幅宣传标语：“飞到迪士尼太远了，请来

    ×××游乐园!” (8)

    在开发商模仿迪士尼的同时，王兴也在努力研究

    Facebook和Twitter的特点。

    同样是在谷歌中国区任总裁时，我亲身体会到了模仿对品牌形象的

    威胁。2005年，我投身于谷歌的中国搜索引擎事业，建立中国用户对谷

    歌的信任。但是在2008年12月11日晚上，中国某家知名媒体在新闻节目

    中花了6分钟时间，播出了一则对谷歌中国造成严重伤害的报道。节目

    里，用户在谷歌中国网站搜索医疗信息，结果却出现了假广告，镜头拉

    近，谷歌的中文标志刺眼地出现在上方。

    模仿的迪士尼乐园(图片来源：视觉中国)

    谷歌中国立刻陷入严重的大众信任危机。看到节目后，我立刻在自

    己的电脑上尝试同样的搜索，却没有找到新闻报道中的页面。我尝试改

    变关键词及自定义设定，仍然无法得到新闻镜头中的页面，我们的工程

    师也无法找到和移除有问题的广告。而同时，我被记者们的信息淹没，要求我对谷歌中国的误导性广告做出解释，但我只能说些听起来站不住

    脚的借口：谷歌正在快速移除有问题的广告，还需要一定的时间，有问

    题的广告可能还会留存几个小时。但我们的团队一直无法找到电视里报

    道的广告。那天晚些时候，我收到一位工程师的电子邮件，他说自己查

    出了无法找到相同页面的原因：电视节目里用的搜索引擎并不是谷歌。

    中国的一个山寨搜索引擎完整地复制了谷歌——从版面设计到字形、体

    验……几乎一模一样。该网站的搜索结果和广告是它本身的，但他们包

    装的效果让用户完全无法将它和真正的谷歌中国区分开。那位工程师也

    只能看出一个小小的差别：网页上一个字体的颜色有轻微的不同。那个

    网站的山寨抄袭功夫太了得，谷歌中国的700名员工里只有一名员工看

    出了这个细小的差异。

    最别致、最尖端的硬件也会被全盘模仿。乔布斯发布第一代iPhone

    仅仅几个月后，中国的电子产品市场就开始贩卖“迷你iPhone”。这些

    手机的样子跟正品几乎一模一样，体积只有正品的一半，刚好可以放在

    手掌中。这些仿制的手机无法上网，它们也成了市面上最笨的“智能手

    机”。当时一些来北京的美国人都热衷于购买“迷你iPhone”，觉得可

    以带回美国当成玩具送给朋友。在依旧沉浸在硅谷创新神话的人眼中，这些防制的“迷你iPhone”正是那个年代中国技术的缩影：复制了美国

    产品的华丽外表，内在却缺乏创新，甚至不能使用。硅谷的精英们普遍

    认为，王兴这类人可以借鉴Facebook的外观，但体会不到驱动硅谷前进

    的神秘创新魔力。

    模仿到底是一种阻力，还是助力？

    硅谷投资人深信，纯正的创新心态是打造谷歌、Facebook、亚马

    逊、苹果等一流公司的基石。“不同凡想”(think different)的能

    力，驱动乔布斯、扎克伯格、杰夫·贝佐斯等人打造出了改变整个世界

    的公司。拥有这种思维的人认为，像中国钟表工匠模仿舶来品那样的路

    是行不通的，模仿别人无法达到真正的创新，只会盲目地前行，同时还

    会阻碍想象力，扼杀开发出原创产品的机会。

    但我认为，早年的借鉴如王兴的校内网和饭否网，并不是绊脚石，而是一种添砖加瓦的行为。早期的借鉴行为并没有演变成其创造者永远

    摆脱不掉的反创新心态，反而成了迈向更原创、更加本地化的科技产品

    的必经之路。如前文所述，中国创业者并没有掉入后发劣势的陷阱中，进步的速度反而与日俱增。

    创造出世界级科技产品所需要的工程思维与设计灵感不是凭空产生

    的，在美国，大学、公司和前辈工程师培养后来人，传承经验。每一个

    时代出现的突破性产品及创造这些产品的公司都建立在教育、指导、实

    践和灵感的基础上。

    但当时的中国没有这样优越的环境。比尔·盖茨在1975年创立了微

    软公司，中国在3年之后才迎来改革开放的伟大转折，当时并没有建设

    好能够促进创新、促进互联网发展的商业环境。谢尔盖·布林和拉里·

    佩吉创立谷歌的1998年，只有0.2%的中国人(12亿人口中的240万人)

    能上网 (9)

    ，而在当时的美国这个比例已经达到30%。早期中国的科技

    创业者在国内找不到能提供指导的良师益友或是可供效法的公司，因此

    他们只能去海外寻找，尽他们所能地学习、模仿和借鉴。

    当然，把别人的成果直接商用肯定会被人诟病。但这段经历让中国

    的互联网公司积累了用户界面设计、网站架构和后端软件开发的初步经

    验。仿制的产品问世后，由市场导向的创业者抓住用户满意度这一基

    准，不断迭代产品。想要赢得市场，创业者不仅得击败他们仿制的、来

    自硅谷的产品，还得击败国内大批竞争对手生产的相似产品。他们了解

    什么适合中国用户，什么不讨中国用户喜欢，开始迭代、改进、本地化

    产品，以更优质的产品迎合用户。

    这些用户有自己的喜好，用不惯硅谷那种全球一体化的产品。谷歌

    及Facebook这样的公司往往不喜欢根据当地顾客的习惯与偏好对核心产

    品或商业模式进行改变或调整，它们坚信只需要打造一款很好的产品就

    够了。互联网问世初期，这种模式帮助它们横扫全球，因为那个年代多

    数国家的技术还落后它们一大截，生产不出本地化的产品。但是随着技

    术在全球的普及，强迫处于不同国家与文化背景的人们接受在美国创

    造、针对美国人偏好的产品越来越难了。

    结果就是当中国的互联网产品和硅谷原创产品直接竞争时，美国公

    司对产品本地化的不情愿成了中国创业者最大的机会。中国用户偏好和

    全球化产品之间的每一项分歧，都成了中国本地竞争者的机会。他们开

    始把自己的产品和商业模式本地化，让中国互联网用户和硅谷之间的鸿

    沟日益增大。

    eBay和阿里巴巴：谁说免费不是商业模式

    在中国电商龙头阿里巴巴集团发展的早年，马云把商业上的进攻手

    段变成了一种艺术。马云在1999年创办了阿里巴巴集团，企业发展初期

    主要的竞争对手是本地公司。到了2002年，当时全球最大的电商龙头

    eBay进入中国，它是硅谷与华尔街的宠儿。阿里巴巴集团旗下的在线商

    城淘宝网被西方嘲笑为又一个模仿的产品，没有资格和硅谷的大公司相

    提并论。于是，马云对eBay发动历时5年的游击战，把eBay的庞大规模

    转化为对eBay自身不利的条件，让这个外来者为无法做好本地化不断付

    出代价。

    eBay于2002年进军中国市场时，收购了当时中国领先的在线拍卖网

    站——模仿eBay的“易趣网”。这次联合造就了无比强大的巨头：全球

    顶尖的电子商务网站与中国当时最大的电商网站强强联合。完成收购

    后，eBay开始移除易趣网原本的用户界面，把网站改造成eBay全球统一

    的风格。公司领导层为中国区运营引进了国际经理人，将易趣网的所有

    流量和数据导回eBay在美国的服务器。但是新的用户界面不符合中国人

    浏览网站的习惯，新的领导层不了解中国市场，远在太平洋彼岸的服务

    器又拖慢了网页加载速度。有一次太平洋海底地震破坏了海底光缆，导

    致该网站停摆多天。

    而这时阿里巴巴创始人马云正忙着研究eBay的核心功能，并根据中

    国的实际情况调整电商网站的商业模式。他首先创建了一个拍卖风格的

    平台“淘宝网”，直接和eBay的核心业务竞争。然后他的团队不断调整

    淘宝网的功能以适应中国用户独特的需求。他最强力的本地化措施是支

    付及营收模式：为克服用户对在线购物信任感的不足，马云创立了“支

    付宝”(Alipay)，在买方确认收到商品之前，冻结购物款项，不即时

    转给卖方，经过订单的逐步积累，支付宝成了有信用的中间商。淘宝网

    也增加了即时发送消息的功能，让买卖双方能够实时沟通。这些业务上

    的创新帮助淘宝网逐渐蚕食了eBay的市场。而eBay的全球统一化产品心

    态和决策权在硅谷的高度集中，让eBay的反应和新功能开发都较为迟

    缓。

    不过，马云的最大武器是他的“免费+增值服务”营收模式：基本

    功能免费，增值服务收费。当时，在eBay上发布商品需要收费，商品售

    出时要收费，若买方使用eBay旗下的PayPal付款，卖方还得再支付一笔

    费用。传统人士认为，拍卖网站或电子商务网站必须这样，才能获得稳

    定营收。

    与eBay的竞争日渐激烈，熟悉中国用户的马云打出了致命的一枪：

    他推出了新的模式，保证接下来3年，在淘宝网上发布商品完全免费，很快这一规则又变成了无限期免费。这无疑是出色的公关技巧，也是高

    明的商业手段。短线来看，他赢得了对在线交易仍然存有疑虑的卖方的

    信任。让卖家免费发布商品，帮助马云在低信任度的市场中创立了一个

    新的蓬勃发展的市场。长线来看，这个市场规模最终会变得非常大，大

    到为了让人能看到自己的商品，大卖家必须选择付费购买广告和搜索排

    名。而知名品牌势必也会支付更多的费用，在淘宝网更高级的兄弟网

    站“天猫”销售商品。

    eBay的反应呢？他们发布了一篇居高临下的新闻稿来教训马

    云：“免费不是商业模式” (10)。身为在纳斯达克上市的公司，eBay

    承受着营收和利润必须持续增长的压力。美国的上市公司往往把国际市

    场当成印钞机，认为某个产品在本国取得了胜利，理应也能在国际市场

    获得源源不断的利润。这家硅谷当时最富有的电子商务公司不愿意只为

    了跟中国的同类网站竞争，就对全球统一的商业模式做出个性化的调

    整。

    缺乏长远眼光的顽固思维决定了eBay在中国的命运。淘宝网飞快地

    抢走了这家美国巨头的用户——无论是买家还是卖家。eBay的市场占有

    率如自由落体般下跌。eBay的CEO梅格·惠特曼(Meg Whitman)曾在

    2006年短暂来到中国驻守，试图拯救业务，但没能奏效。她回国后，曾

    经邀请马云前往硅谷洽谈收购的事宜，但马云已经嗅到了胜利的味道，他想要大获全胜。不出一年，eBay完全撤出了中国市场。

    谷歌与百度：黄页与购物商场

    无独有偶，当时我领导的谷歌中国也面临着全球统一化产品与本地

    用户脱节问题的挑战。当时，谷歌中国是全球最著名互联网企业的分公

    司，具有很大的品牌优势。但是在调整产品形态以适合中国用户这方

    面，我们和硅谷总部的从属关系成了绊脚石。谷歌中国2005年发布时，主要竞争对手是中国的搜索引擎百度。该网站由出生在中国、曾在硅谷

    工作、专长为设计制作搜索引擎产品的李彦宏创办。百度的核心功能和

    极简主义的设计风格借鉴了谷歌，但除此之外，李彦宏在坚持不懈地优

    化网站，以迎合中国用户的搜索习惯。

    这些差异当中，最明显的是用户与搜索结果页面的互动方式的差

    异。在焦点小组的研究中，我们能够追踪用户视线和鼠标在搜索结果页

    的移动轨迹。我们使用这些数据，制作出页面上的活动热度图，绿色部

    分是用户一扫而过的内容，黄色则是他们专注观看的内容，红点代表鼠

    标点击。比较美国用户和中国用户的活动热度图，可以看出显著差异。

    美国用户的活动热度图里，绿色与黄色集中出现在左上角，即排名

    靠前的搜索结果，而排序第一及第二的结果上有部分代表鼠标点击过的

    红色点。美国用户平均在搜索结果页面上停留约10秒钟后离开。而中国

    用户的活动热度图非常混乱，快速浏览与鼠标点击集中在左上角，但其

    他部分也布满绿色点及红色点。中国用户平均在搜索结果页面上停留30

    至60秒，视线几乎穿梭在所有搜索结果上，任意点选他们看到的内容。

    追踪中、美两国用户的视线移动，可以看出搜索习惯的差异，左图是美国用户使用谷歌，右图

    是中国用户使用百度。

    视线轨迹的活动热度图显示了两国人民在使用搜索引擎习惯上的不

    同以及背后的深层次原因：美国人把搜索引擎当作黄页，用来找寻特定

    的信息；而中国人把搜索引擎当作购物商城，用来查看、试用各种商

    品，并最终选择购买一些商品。对当时一亿左右刚接触互联网的中国人

    来说，这是他们首次接触种类如此繁多的信息，得全部尝试一下。

    用户在态度上和使用习惯上的这些根本性差异，理应促使公司针对

    中国用户的特定需求调整产品。在谷歌的全球搜索平台上，用户点击一

    个搜索结果，就会离开搜索结果页面，这意味着我们让来自中国的“顾

    客”点击购买，然后把他们踢出商场。而百度则是在用户点击搜索结果

    时，开启一个新窗口，而搜索结果页面还在，用户可以返回页面尝试各

    种搜索结果，不必“离开商场”。

    用户需求存在如此大的差异，于是我建议谷歌在中国破例效仿百度

    调整产品，每次点击都打开一个新窗口。但是核心产品的改变，需要在

    公司总部经过冗长的审核流程，因为增加出来的代码“分支”会增加维

    护的难度。谷歌和其他的硅谷公司竭力避免这样的情况出现，它们相信

    硅谷总部打造的经典产品完全适用于全球的任何用户。我为此力争数月

    才获得调整产品的认可。在此期间，百度已经用其更加本地化的产品赢

    得了更多用户。

    我在谷歌的4年期间，这样的奋战层出不穷。平心而论，谷歌总部

    给予我们的自由度，已经远大于大多数硅谷企业给其中国分公司的自由

    度，我们也利用这一点，发展出许多针对中国需求而优化的产品特点，赢回不少谷歌中国前几年流失的用户。但是总部一直拒绝过多代码“分

    支”，我们发展每一项新功能，都要与总部打一场硬仗，这让我们动作

    迟缓，也让我们精疲力竭。许多谷歌中国的员工厌倦了和总公司的斗

    争，沮丧地离开了。

    硅谷大腕为何在中国变成“纸老虎”

    Google(谷歌)、eBay、Uber、Airbnb(爱彼迎)、LinkedIn(领

    英)、Amazon(亚马逊)……这一个又一个美国巨头都想赢得中国市

    场，却纷纷铩羽而归，西方分析师很快便把这一现象归结于中国政府的

    管控。他们认为，中国公司之所以能生存下去，是因为中国政府对本地

    企业的保护主义，束缚了他们来自美国的竞争对手。

    我在美国公司工作多年，又花了许多年给它们在中国的竞争对手做

    投资，我发现硅谷进军中国的方式才是它们在中国市场上失败的重要原

    因，它们输在了自身的策略与管理上，与中国政府的管理并无关系。美

    国公司把中国市场和其他市场一视同仁，把中国企业当作一排排等待它

    们征服的对手，等待着把这些企业从市场的“生死簿”中一个个勾选

    掉。他们不投入资源，没有耐性，也不给中国团队自由，让团队没办法

    和中国顶尖的创业者(也是全球顶尖的创业者)竞争。他们认为，在中

    国市场的主要工作就是向中国用户销售目前已有的产品。而实际上，他

    们应该根据中国用户的特性与需求，针对性地调整已有产品，或是从头

    打造更适合中国市场的新产品。他们对产品本地化的抗拒降低了产品迭

    代的速度，使得本地团队举步维艰。

    在顶尖人才的招揽方面，来自硅谷的公司也不再受到追捧。如今在

    中国的创业公司里有无数成长与发展的机会，那些雄心勃勃的年轻人都

    会选择加入中国公司，或是自己创业。他们知道，如果加入美国公司的

    中国团队，公司高层永远会把他们当作“当地员工”，仅限在中国工作

    发展，很难得到升迁至硅谷总部的机会，最多只能达到“中国区经

    理”的级别。而这些雄心勃勃、希望左右全球市场的年轻人要摆脱这种

    限制，他们会选择自己创业，或是加入中国顶尖的科技公司寻求发展。

    外国公司往往只能招募到更顺从的员工，或是选择从其他国家空降的销

    售人员，但这些员工更关心自己的薪资和期权，而不是在中国市场奋

    战。这些更加谨慎的职业经理人与在市场中参加激烈搏杀、经受血与火

    考验过的中国创业者竞争，胜率实在不高。

    外国分析师在美国公司无法占领中国市场这个问题上纠结的时候，中国的公司正忙着打造更好的产品。微博平台“新浪微博”的灵感来自

    Twitter，但新浪微博更快地拓展了多媒体功能。和Uber竞争的共享出

    行服务平台滴滴出行，大幅拓展其产品功能，如今滴滴出行在中国每天

    的出行次数，已经超过了Uber在全球每天的出行次数。被比作中国

    BuzzFeed的“今日头条”，使用了先进的机器学习算法，为每一个用户

    提供定制化的新闻内容。现在，今日头条的市值也已超出BuzzFeed许多

    倍。美团的灵感来自Groupon，但其业务线却从团购一路拓展至电影、外卖、酒店、旅游等本地生活服务等，现在美团的估值已经10倍于

    Groupon。西方分析师只会将这些公司的成功视为依赖政府保护的结

    果，却看不到其中蕴含的世界级创新。

    中国创业圈生态系统的成熟化进程，不只是中国公司与美国公司之

    间的激烈竞争。阿里巴巴、百度、腾讯等公司的迅速发展，证明了中国

    的互联网市场有巨大的盈利潜力，一拨又一拨的风投资金和人才开始涌

    入互联网行业。市场如火如荼，创业公司的数量呈几何级数增长。这些

    创业公司的产品灵感有的来自大洋彼岸，但真正的竞争却是与国内其他

    公司的本土大战。

    和硅谷的竞争的确产生了中国本土的互联网巨头，但真正造就了一

    代创业者斗士的是中国市场难以想象的残酷竞争。

    击败对手，或者被对手击败

    360公司的创始人周鸿祎喜欢射击训练，也喜欢在社交媒体上贴出

    自己与各种冷热兵器的合影。他在社交媒体上的1200万粉丝经常可以看

    到他站在大炮旁，或举着强力弓箭进行训练的照片。在很长一段时间

    里，他的办公室有面墙挂满了一张张瞄准用的靶纸。他的公关团队给媒

    体提供的照片里，有时会出现周鸿祎穿着军装玩真人CS (11)

    的照片，他偶尔还会靠着一把机关枪。

    周鸿祎创办了好几家公司，这些公司在早期中国互联网行业都是最

    成功的。他第一次创办的公司卖给了雅虎，自己同时出任了雅虎中国的

    总裁。但他经常与硅谷的雅虎总部高层爆发冲突。据传，他曾经在激烈

    争吵中，把一张椅子甩出办公室窗外。我担任谷歌中国区总裁时，曾邀

    请周鸿祎给我们的高层普及中国市场的知识，他在讲授经验的过程中曾

    经痛批美国高管，说他们太天真，根本不懂如何在中国市场竞争。他

    说，美国的高管应该把指挥权交给像他这种千锤百炼的战士。周鸿祎后

    来创办了中国知名的网络安全公司360集团，并推出一款图标设计借鉴

    IE(Internet Explorer)的浏览器——360安全浏览器。

    周鸿祎体现了中国互联网创业者的竞争心态。在他眼里，竞争就是

    战争，他会用尽一切方法去求胜。若是在硅谷，他的战术必定会被排

    斥，很可能还会招来反垄断调查和无尽的官司。但在中国的竞技场上，这些因素阻止不了场上的斗士去战斗，对手出招时，你唯一的办法是做

    出更厉害的反击，包括针对其产品、公关的反攻，以及诉诸法律解决争

    端。在360公司与中国网络巨头腾讯之间的“3Q大战”中，周鸿祎承受

    了对手进攻时使用的所有手段，为了反击，他也用尽了自己的方法。

    2010年某天晚上，我目睹了双方直接开战。当时，周鸿祎邀请我和

    创新工场的员工去北京郊区的一个真人CS游戏场馆，跟他的团队一起玩

    真人CS。周鸿祎玩得不亦乐乎之际，他的手机突然响起，公司的一名员

    工给他发来了一条坏消息：中国最大的即时通信工具QQ的东家腾讯推出

    一款与360产品构成竞品的安全软件，腾讯把这款软件自动安装在了几

    乎所有安装了QQ的计算机上。当时腾讯已经是一家非常强大的公司，对

    QQ用户群具有极大影响力。腾讯这次的举动直接挑战360的核心业务。

    周鸿祎在自传《颠覆者》 (12)

    里写道，当时他认为这个举动事关公司

    生死。他立刻召集身边的团队赶回公司总部，制订反击策略。

    360公司董事长周鸿

    接下来的两个月，周鸿祎使出了所有他能想到的招数来回击腾讯。

    首先，360推出了一款新的隐私保护软件“360隐私保护器”，当用户开

    启使用腾讯QQ，软件就会发出严重的安全警告，这些警告虽然可能不是

    基于真正的数据安全威胁而发的，但能够有效影响到腾讯这家大公司。

    10月29日，周鸿祎推出了一款可以有效过滤QQ所有广告的安全软件“扣

    扣保镖”，这等于是扼杀了腾讯QQ的主要收入来源，而这一天正是腾讯

    创办人马化腾的生日。过了几天，周鸿祎在前往公司途中，接到了一通

    电话：有30多名警察到360总部搜查，正等着周鸿祎过来，准备拘留审

    问他。周鸿祎认为这是腾讯举报的结果，于是他直接开车前往机场，飞

    到香港拟定下一步的对策。

    2010年11月3日，腾讯投下了一颗“核弹”：腾讯要求用户做出选

    择，即著名的“二选一”——任何安装360软件的电脑都将无法使用

    QQ。这就好比Facebook告诉用户，如果你用Google Chrome浏览器，就

    无法登录Facebook。总之，在这一天两家公司彼此杀红了眼，它们的战

    场是全中国用户的电脑。同一天晚上，360呼吁用户罢用QQ三天，抗议

    腾讯QQ对用户的不尊重与强迫行为。中国政府很快介入，要求这两家杀

    到血流成河的公司停止纷争。两家公司在不到一周时间内很快恢复了正

    常运作，但商业战争留下的伤疤，一直留在了两家公司和公司的领导人

    身上。

    周鸿祎是这些创业者中最善战的一个，但战场里不止他一人。还记

    得本章一开头提到，王兴模仿Facebook成立校内网吗？他在2006年卖掉

    校内网后，新东家将网站改名为“人人网”，成为中国第一家借鉴

    Facebook的社交网站。然而，一山更比一山高，人人网在2008年遭遇了

    创新公司“开心网”(Kaixin001)的挑战。开心网不像人人网那样把

    核心用户定位在大学生群体，起初瞄准了都市里的所有年轻人，结合社

    交网络和许多线上游戏，例如借鉴《乡村度假》(Farmville )的“偷

    菜游戏”。玩家不是因为觉得合作种菜获得奖励好玩，而是因为到别人

    那里偷菜很有趣。开心网很快就变成成长速度最快的社交网站。

    开心网的产品已经做得很扎实，但其公司创始人没有“互联网角斗

    场”里的那些斗士能征善战。他在做这个网站时，想用的网站域名名称

    kaixin.com已经被买走，他不想从域名主人的手里买下这个网站域名

    (也可能是买不起)，所以选择使用了kaixin001.com。这是一个致命

    的错误决定，跟没戴头盔就走进危机四伏的竞技场没什么两样。

    当开心网的发展对对手构成了威胁时，人人网的主人千橡互动就从

    kaixin.com的拥有人手里买下了这个域名，然后把用户界面做得跟

    kaixin001.com一模一样，只是网站主色调略有修改，起了一个“正牌

    开心网”的名称来与开心网竞争。这样很多用户想要注册使用开心网这

    个人气很高的社交网站时，在不知情的情况下就变成了人人网的用户，也很少有用户知道两者的差别。后来，人人网宣布和旗下的开心网(上

    文的“正牌开心网”)互通，用户账号可以彼此登录使用。这简直就像

    是直接绑架了原本开心网的用户，断绝了开心网的用户成长，让它失去

    了动能，一次性解决了它对人人网地位构成的重大威胁。

    面对这样的竞争者，开心网一纸诉状将人人网告上了法院，但打官

    司也无助于消弭已经造成的伤害。2010年10月，在历经一年半的诉讼之

    后，北京人民法院判决人人网赔偿开心网人民币40万元，但这个前途似

    锦的挑战者此时已经元气大伤。一个月后，人人网到纽约证交所挂牌上

    市，融资7.4亿美元。

    在中国竞技场上学到的教训很明显：击败对手，或者被对手击败。

    那些无法在技术、业务甚至人事层面完全把自己与竞争者分隔开来的公

    司，都会成为被攻击的目标。而赢家的战利品价值可能高达数十亿美

    元。

    把竞争视为生死存亡的头等大事，也使中国创业公司有了史无前例

    的“工作狂”团队，对于这些工作狂人来说，创业远远不只是一份工作

    那么简单。硅谷经常以较长的工时而自豪，这是靠公司提供的免费餐

    饮、桶装啤酒和公司内的健身房实现的。但是跟中国的创业界比起来，硅谷的公司员工说是懒散也不为过。创建“谷歌大脑”计划(Google

    Brain)，后来领导过百度人工智能事业的深度学习先驱者吴恩达，在

    创新工场于加州门罗公园(Menlo Park)举行的一场活动中比较过两边

    的环境：

    “中国的速度实在惊人。我在中国带团队时，可以在周六、周日或

    者其他任何时间召集同事开会，团队中所有人都会准时到达并且毫无怨

    言。我晚上7点吃晚餐时给同事发短信，如果到了晚上8点还没回应，我

    就会认为项目出现了意外情况。在中国，必须一刻不停地做决策。市场

    随时变化，你最好也能随时做出反应。我认为正是这点让中国互联网的

    生态系统善于使创新落地，以及使产品面市……我在美国与一个供货商

    合作过，在这里我不提他们的名字，他们有一天打电话给我，说：‘安

    德鲁(吴恩达的英文名)，这里是硅谷，别再把我们当成中国了，我们

    没法以你期望的速度发货。’” (13)

    天生“精益”的创业斗士

    那个年代教会中国科技创业者的，不只是层出不穷的竞争手段和疯

    狂工作的态度。高财务风险、模仿倾向以及市场导向心态也培育出了贯

    彻“精益创业”方法的公司。

    “精益创业”方法最早出现于硅谷，《精益创业》(The Lean

    Startup ) (14)

    一书的出版让这个方法流行起来。“精益创业”的核

    心理念是：创始人不知道市场需要怎样的产品，只有市场才知道。因

    此，创业公司不应该花大量时间，投入大笔金钱，默默地开发自己眼中

    完美的产品，而是应该快速推出“最小可行产品”(minimum viable

    product)，以此测试市场对该产品不同功能的需求。互联网创业公司

    能根据用户反馈获得实时数据，立刻开始迭代产品：丢弃用户不用的功

    能，加上需要的新功能，继续在市场中试水。精益创业公司必须察觉到

    消费者行为的微妙改变，坚持不懈地调整产品以迎合用户需求，它们必

    须自愿放弃已经无利可图的产品或业务，以利润为导向改变或重新部署

    策略。

    2011年，整个硅谷的创业者和投资人都把“精益”挂在嘴边。众多

    研讨会和主题演讲宣扬精益创业，哪怕这种方法并不适合硅谷培养的使

    命导向型的创业公司。对媒体或投资人宣讲时，“使命”可以讲出精彩

    的故事，但在快速变化的市场中，“使命”也可能变成负担。市场需求

    和使命出现分歧时，公司创始人该怎么办呢？

    在中国，市场导向的创业者不会面临这种两难境地，崇高的使命或

    价值观并不是他们的负累，也不是他们的核心。他们的核心是用户，他

    们愿意让用户需求牵引公司往前走。而用户的不同选择可能会促使几百

    家同类型的公司在市场上激烈拼杀。就像淘宝对eBay采用的战术一样，这些公司绝不会向用户收一分钱。高密度的竞争和不收钱的策略，迫使

    公司迭代产品、调整方案、发明新的商业模式，在坚实的商业模式周围

    筑起高高的城墙，阻止其他公司来分一杯羹。

    在模仿与借鉴司空见惯的市场上，创业者只能选择比竞争对手工作

    更努力，执行更到位。硅谷以反对模仿而自豪，却往往变得志得意满：

    大家都不愿被称为模仿者，只会把新市场拱手让给第一个吃螃蟹的人。

    中国的创业者可没有这种待遇，如果成功打造出了一款用户想要的产

    品，第一时间不是宣告胜利，而是开始宣战。

    王兴的蜕变

    所谓的“千团大战”就是这种现象最好的例子。Groupon在2008年

    创立后不久就成为美国创业界的宠儿。它的核心理念很简单：买家购买

    的产品达到一定数量时，优惠券才有效。买家获得了折扣，而卖家的销

    量也得到了保证。在后金融危机时代的美国，Groupon一发布就轰动一

    时。该公司的估值在短短16个月内就冲破了10亿美元，是当时进步最快

    的公司。

    在买家痴迷打折、讨价还价成为一门艺术的中国，这个核心理念简

    直是为他们量身定做的。于是大批寻找下一个风口的中国创业者快速涌

    进了团购市场，根据Groupon的“每日特惠”(Deal of the Day)模

    式，创办了不同的团购平台。大门户网站也纷纷成立了自己的团购事业

    部，数十家新公司加入了战局。竞争者很快就从数十家增加到数百家，最后达到了数千家。到了Groupon上市的2011年(Groupon上市是自2004

    年谷歌挂牌以来，美国规模最大的IPO)，中国已有超过5000家团购公

    司。在外行看来这像是个笑话——这5000多家同类型的公司，大部分是

    雄心勃勃却又懵懂无知的创业者，抱着侥幸的心态，走向“死亡游

    戏”。

    但是，在这个竞争激烈的角斗场的中心，存在一个叫作王兴的人。

    在此之前的7年，他模仿和借鉴过三家美国科技公司的产品，创办过两

    家公司，有着在竞技场上生存所需的娴熟技巧。这时的王兴，已经从学

    习借鉴美国网站的极客工程师蜕变为一个对科技产品、商业模式和竞争

    搏杀有着丰富经验和敏锐嗅觉的连续创业者。

    在“千团大战”中，王兴用上了他所有的技巧。他在2010年年初创

    立美团，招募了他先前创立校内网和饭否网时身经百战的老员工来领导

    公司。他不再采用过去原样借鉴Facebook和Twitter的手法，而是打造

    了更加迎合中国用户偏好的用户界面——把信息填满了用户界面。

    美团创始人王兴(图片来源：视觉中国)

    美团建立时团购大战刚开始升温，竞争者在一年时间内为线下广告

    砸的钱超过了10亿元人民币。当时的主流思想是要想在众多竞争者中脱

    颖而出，公司必须通过融资获得一大笔钱，并把这笔钱花在广告和补贴

    上以赢得用户。更高的市场占有率可以融更多的钱，进而重复这个循

    环。热情的投资人在数千家几乎完全相同的公司上投入了大笔资本，中

    国的城市居民用低到不可思议的优惠价格，成群结队地在餐馆内用餐。

    这几乎是中国的创投界在招待全中国人吃晚餐。

    但是，王兴觉察到了烧钱的危险性——他当年就是这样被迫卖掉校

    内网的。他也预见到试图用短期的廉价收买长期顾客忠诚度的风险。如

    果只靠补贴，用户只会不断在各平台之间跳来跳去，寻找最划算的一

    家。他选择了让竞争者们去砸钱补贴教育市场，他默默等待收割其他竞

    争者的成果。他在保持低成本的同时，开始迭代产品，美团不打线下广

    告，而把资源放在了调整与改进产品上，降低获客及留客成本，同时优

    化复杂的后端系统——这个系统能处理来自数百万个顾客的付款，并转

    付给数万个商家。这虽然是工程上的艰巨挑战，但王兴十几年的经验让

    他胸有成竹。

    美团和其他竞争者的主要差异之一是与商家之间的关系，这是执着

    于市场占有率的创业公司往往会忽视的重要部分。美团首创了自动化支

    付机制，让款项能更快地转入商家手中。当时几乎每天都有团购公司阵

    亡，餐厅与商家的大笔款项在转账过程中搁浅，美团利用这项变革建立

    了庞大的忠诚商户网络。

    Groupon于2011年年初正式进入中国市场，与腾讯合资经营。这是

    全球首屈一指的团购公司和既熟悉本地市场又有庞大社交媒体影响力的

    中国本土巨头之间的联姻。未来本该美好，但Groupon与腾讯的合伙事

    业一开始就举步维艰。当时腾讯还不熟悉如何与电子商务公司建立有效

    合作，而Groupon还在盲目套用在国际市场扩张时的标准：聘用数十位

    管理顾问，使用劳务公司万宝盛华(Manpower)建立庞大的低端销售团

    队。万宝盛华赚了大笔的中介费，导致Groupon的成本远远高于中国本

    土竞争者。Groupon烧钱烧得太快，产品优化工作却做得太慢。中国市

    场的激烈竞争一直在持续，在一次又一次的战斗中，Groupon逐渐变得

    无足轻重。

    在外人看来，这类靠融资支撑的市场占有率争夺战，输赢完全取决

    于谁能募集到更多的钱，比竞争对手撑得更久。但这并不是全部，融资

    数额固然重要，烧钱速度以及靠补贴收买来的“用户黏性”也很重要。

    陷入战争的创业公司几乎从未赚到过钱，反而是能把单用户亏损额降到

    最低的公司，会比资金更充沛的竞争者撑得更久。一旦恶战结束，价格

    回升，这种铁血的效率将变成盈利的一大驱动力。

    随着“千团大战”的推进，竞争者纷纷用不同的方式谋求生存。竞

    技场上的斗士们也有帮派，较小的创业公司开始合并，希望能扩大收

    入，也有创业公司靠着高调的广告，短暂地脱颖而出。而美团虽然低

    调，但能持续排在前十位，只不过一直未能登顶。王兴使用了明太祖朱

    元璋领导起义军建立明朝时的策略：“高筑墙，广积粮，缓称王。”对

    王兴来说，风投资金是他的粮，优异产品是他的墙，数千亿美元的上市

    公司是他未来的王座。

    到了2013年，有史以来最猛烈的中国“团购大战”尘埃落定。绝大

    多数竞争者因为承受不住其他公司的商业进攻，或因本身的错误经营管

    理而阵亡，最终屹立不倒的是三位斗士：美团、大众点评、糯米网。大

    众点评网是一家存在已久的公司，提供类似Yelp的产品，后来跨入了团

    购领域。糯米网是王兴创办并卖出的人人网与其他公司联合创立的团购

    网站。这三个网站合计占据了超过80%的中国团购市场，王兴的美团此

    时估值已达30亿美元。学习借鉴美国网站许多年之后，他已经领悟了创

    业的精髓，并赢得了庞大市场中的一大块蛋糕。

    不过，美团发展成今天的模样，并非只靠坚守团购事业。Groupon

    主要依赖自己的主业，靠着团购折扣的新颖概念顺利开疆拓土。但是到

    了2014年，Groupon的股价已经跌破了发行价的一半，现在的股价更是

    大不如前。王兴则不停地扩展美团的业务线，持续改造自己的核心产

    品。伴随着中国经济的一波波风潮——高涨的电影票房、爆炸的外卖生

    意、庞大的观光旅游潮、兴旺的从线上到线下(O2O)的服务业，王兴

    对美团也在随时进行调整，并最终成功转型。他对新市场的胃口永不满

    足，美团持续迭代新产品，是市场导向的精益创业公司典范。

    2015年10月，美团和大众点评合并，合并后的公司继续由王兴掌

    舵。到了2017年，这个合并后的巨头月度活跃用户达2.8亿，每天处理

    2000多万笔订单。如今没几个人还记得美团是以团购网站起家的，他们

    眼中的美团是蜕变后的巨头：一个庞大的消费服务王国，从餐饮服务到

    购买电影票、从酒店预订到美容美发，一应俱全。美团在2018年6月22

    日正式向港交所递交IPO申请，据媒体报道，预期估值将达到600亿美

    元，超越了Airbnb和埃隆·马斯克(Elon Musk)的太空探索技术公司

    SpaceX。

    2018年6月25日，美团点评向港交所递交IPO申请。

    (图片来源：视觉中国)

    创业者、电力与燃料

    王兴的故事并非只是“借鉴致富”，他的创业故事背后是中国互联

    网科技生态系统的进化史，这个生态系统最大的资产就是一批坚毅勇

    敢、百折不挠的创业者。他们先是在本土节节击退硅谷巨头，学会了如

    何在全球最残酷的创业环境中生存下来，然后利用中国互联网革命和移

    动互联网的爆炸式发展，为现在由消费带动的中国新经济注入了活力。

    这些成就固然了不起，但与这些创业者即将用人工智能带来的改变

    相比，则是小巫见大巫。互联网在中国的萌发，就像电报的发明，缩短

    了人与人之间的距离、加速了信息流通、促进了商务拓展。而人工智能

    在中国的萌发，则会像电力的应用那样，为各行各业赋能，改变市场格

    局。在竞技场上磨炼过的中国创业者现在看到了这项新技术的潜力，已

    经在寻找能借此获利的产业与应用。

    要做到这一点，需要的不仅仅是他们敏锐的商业嗅觉和精明的头

    脑。如果把人工智能比作电力，那么大数据就是发电所需要的燃料(如

    石油)。伴随着中国充满活力且独特的互联网生态系统在2012年之后的

    起飞，中国已经成为人工智能时代全球最大的“产油国”。

    (1) Gady Epstein, “The Cloner”, Forbes , April 28, 2011,https:www.forbes.comglobal20110509companies-wang-xing-china-groupon-

    friendster-cloner.html1272f84055a6.

    (2) 同注(1)

    (3) 孙进：《社交媒体冲向互联网巅峰：Facebook为参照系》，腾讯科技，2011年4月21日，http:tech.qq.coma20110421000014.htm。

    (4) 陈庆春：《“静攻者”王兴》，《财经》，2015年8月31日。

    (5) 焦丽莎：《王兴的密匙》，《中国企业家》，2017年10月31日，http:www.iceo.com.cncom201320171031302953.shtml。

    (6) 王玄璇：《美团发布招股书，600亿美元估值如何撑起？》，搜狐科技，2018年6月25

    日，http:www.sohu.coma237725508_115280。

    (7) 《邓小平：让一部分人先富起来》，人民网，http:cpc.people.com.cnGB341362569304.html。

    (8) 《北京建了“迪斯尼”近七成网友指其为“盗版”》，网易财经，2007年5月16日，http:money.163.com070516133EK9P5IV00251RJ2.html。

    (9) Xueping Du , “Internet Adoption and Usage in China ”, 27th Annual

    Telecommunications Policy and Research Conference, Alexandria, VA, September.

    25—27, 1999,https:pdfs.semanticscholar.org4881088c67ad919da32487c567341f8a0af7e47e.pdf.

    (10) 李宽宽：《Ebay中国前CEO吴世雄：“免费不是一种商业模式”》，南方网，2005年12

    月21日，http:it.southcn.comitgdxw200512210455.htm。

    (11) 真人CS：一种军事模拟类户外竞技运动。

    (12) 周鸿，范海涛：《颠覆者：周鸿自传》，北京联合出版公司2017年版。

    (13) Dr. Andrew Ng, Dr. Sebastian Thrun, and Dr. Kai-Fu Lee, “The Future of

    AI”,moderated by John Markoff, Sinovation Ventures, Menlo Park, CA, June 10,2017, http:us.sinovationventures.comblogthe-future-of-ai.

    (14) 埃里克·莱斯：《精益创业：新创企业的成长思维》，中信出版社2012年版。

    03 中国的另类互联网世界

    曾任中关村管委会主任的郭洪看起来是一个很寻常的公务员，他在

    工作时喜欢穿着中规中矩的深色西装，戴着厚重的眼镜阅读文件和观察

    市场。但当他和创业者或科技人员共处一室谈论科技话题或未来的落地

    项目时，就像变了一个人，比创业者们还要活跃。他有各种新想法，侃

    侃而谈的同时也能专注倾听他人的构想。他对未来科技的发展有着浓厚

    的兴趣，对创业公司与科技发展趋势之间的关系有着清晰的把握。1980

    年至2010年，大量工程科学专业的大学毕业生选择了公务员作为职业，他们用大学学到的知识，使一个贫穷的农业国家快速成长为一个满是忙

    碌工厂和大城市的现代化国家。郭洪就是这一代政府管理者中的典型代

    表人物：善于制定目标和计划，执行力也非常强，脚踏实地地采取行

    动，集创新能力和实干精神于一身……他们的职务是制定政策的公务

    员，身体里流淌着创业者的热血。

    从某种意义上来说，郭洪和他的前任、继任者们助推了中关村的飞

    跃。被称为“中国硅谷”的中关村，在过去无论是创新企业的数量还是

    科技发展的进度，都还有很长的路要走。甚至曾有一段时间，中关村布

    满了各类电子产品卖场，主要销售低端的电子产品和软件，缺少真正的

    创新事业。2010年，郭洪和他所在的中关村管委会的同事们着手改变这

    一切，他们大力调整业态结构，把位于北京西北部的中关村西区建设成

    创新企业的孵化基地，他首先来到刚成立一年的创新工场考察。

    郭洪负责“中国硅谷”的管理长达10年

    创新工场是我在2009年秋天离开谷歌中国后，创办的创业孵化器和

    风险投资机构。当时，我觉察到中国的创业生态系统涌现出一股新的活

    力，在“模仿”年代锻炼出的世界级企业家们，开始用他们的技巧解决

    在中国的商业环境中独有的问题。中国的互联网产业快速转型至移动互

    联网，城市中心蓬勃发展，形成了一个截然不同的新环境，创新产品及

    新商业模式很容易就能够发展起来。我想参与到这波浪潮中，为创业公

    司提供指导与资金。

    郭洪考察创新工场时，我和前谷歌中国的员工组成的核心团队正在

    寻找有潜力的工程师，打造一款为中国第一批智能手机用户提供服务的

    产品。郭洪与我探讨如何支持这项事业。我告诉他，我们支持创业的资

    金被租金吃掉了很大一部分，若能降低租金成本，就能省下更多的钱来

    研发产品、创办公司。郭洪说，像创新工场这样符合政策支持的机构，中关村园区可以联合区政府免除3年租金。

    这对我们来说是个好消息，但郭洪不想止步于只给一家孵化器一点

    儿财政支持，他想了解硅谷成功的全部秘密。郭洪不断地询问我20世纪

    90年代在硅谷的经历。我告诉他，硅谷早年的许多创业者后来变成了天

    使投资人及创业导师，地利和人脉催生出了一个自给自足的创投生态系

    统。

    交谈的过程中，我可以看出郭洪的脑子转得飞快：“硅谷的生态系

    统历经几十年的发展才成熟。如果政府帮着创造地利，加速这一过程

    呢？如果在中关村挑选一条街，把创新生态系统中的关键角色：风投公

    司、创业公司、孵化器、服务提供商等聚集在一起，这样做又会如

    何？”我们俩谁也没有想到，这次交流促成了中国创新创业的新地

    标“中关村创业大街”的诞生。

    中关村创业大街

    这种自上而下建立的创新生态系统，与硅谷的观念截然不同。在硅

    谷的世界观里，真正使硅谷与众不同的是一种抽象的文化思潮：致力于

    原创思考与创新——这不是用砖块和补贴就能建造出来的东西。但郭洪

    和我都能看出在中国是不同的，也能看出这种神圣使命感的价值。想在

    现今的中国加速这种过程，资金、不动产、政府支持都很重要。这个过

    程需要所有人亲力亲为，用中国的特色来融合硅谷精神，使其适用于中

    国的互联网创业者。我们会结合硅谷的一些核心价值，把中国互联网行

    业引导至一个崭新的方向。

    后来，这个生态系统渐渐变得独立自强。中国的创业公司的创始人

    不再需要迎合外国风投的口味，他们现在可以打造满足中国用户需求的

    中国产品，凭借国内的资本和技术，反过来把产品推向海外。这巨大的

    变化，改变了中国城市的结构，象征着中国互联网发展的新纪元。这一

    变化也让人工智能时代所需要的自然资源——数据在一夜之间爆发式增

    长。

    互联网的未知海域

    早期的互联网行业既在模仿、追赶硅谷，也在同硅谷竞争。但是到

    了2013年左右，中国互联网发展改变了方向，不是简单地超越硅谷，而

    是变成了另一番模样——有自己的原材料、制度和规律。虽然许多用户

    还是只能用廉价的智能手机上网，但智能手机可以扮演信用卡的角色，与人口密集的城市一同创造了融合数字世界与现实世界的超大型实验

    室。

    支配这个世界的中国科技公司与任何一家硅谷公司都不像。“中国

    的Facebook”已不足以描述称霸中国市场的微信，这个社交应用飞快地

    进化成一个多功能工具——用户可以用它购买日用品、叫外卖、预约门

    诊、购买电影票……微信几乎连接了用户生活的每个方面。凭借倾向于

    移动优先的互联网用户、超级应用微信、把智能手机变成钱包的移动支

    付，中国的创业公司引爆了本土创新。它们首创了O2O服务，让互联网

    与中国经济深度融合。中国的城市自以物易物经济出现后，大量的交易

    第一次脱离了现金。人们用共享单车组成的全球最大物联网，彻底改变

    了城市交通。

    政府对创新提供了空前的支持。“中关村创业大街”项目，只是

    2014年中央政府出台鼓励创业政策中的一处缩影。在李克强总理“大众

    创业，万众创新”的号召下，中国各大城市纷纷设立新的创新园区、孵

    化器和政府支持的创投资金，“创业大街”遍地开花。西方分析师认为

    这一举动缺乏效率，可实际上它促成了中国移动互联网创业的爆发与进

    化。

    要想在这一环境下繁荣发展，需要高超的工程技术和大量的劳动

    力：无数外卖骑手骑着电动车穿梭在城市的大街小巷，数万名销售员在

    街上推广移动支付，数百万辆共享单车遍布城市的各个角落……这些服

    务业的爆炸性增长让中国的科技创业公司必须更加卖力地工作，以保持

    现实世界里那些需要重度运营的业务能够正常运转。

    在我看来，愿意在现实世界里认真耕耘，是中国和硅谷科技公司之

    间最大的差别之一。美国的创业公司喜欢坚守自己的认知领域：建立干

    净的数字平台，促进信息交流。商家可以用这些平台进行交易，完成线

    下服务，而科技公司本身则不愿意亲力亲为去线下做事。他们向往HBO

    剧集《硅谷》(Silicon Valley )中描绘的神话：一群聪明的极客在

    旧金山的公寓里足不出户，就能打造出数十亿美元的事业。

    中国的科技创业公司没有这么好的条件，它们身边满是凶猛的竞争

    者，虎视眈眈地准备对它们现有的产品逆向分析。它们必须用规模、资

    金以及劳动力的效率来跟竞争者拉开差距——疯狂烧钱，依靠大量廉价

    劳动力来运作它们的产品，使它们的商业模式难以复制。这是中国互联

    网世界的重要特质，是脑袋里根植着硅谷正统观念的美国分析师们无论

    如何也无法理解的特质。

    人工智能时代的数据王国

    送外卖、汽车维修、共享单车、街头便利店等行业的互联网化，使

    中国拥有了人工智能时代的大量关键资源——数据。靠着实地苦干，中

    国在这方面远远超越了美国，成为全球最大的数据生产国(并且差距还

    在日益扩大)，为中国在人工智能实干年代的领导地位奠定了基础。

    如同我在本书第一章中提出的论点，深度学习的问世，意味着我们

    将从专家的年代转变为数据的年代。想要训练出成功的深度学习算法，需要运算力、工程能力及大量的数据。在未来这三点中最重要的是数据

    量，因为工程能力达到一定水平后，就会开始出现收益递减，这时数据

    量才能决定一切。只要数据量足够大，由优良但非顶尖的工程师设计出

    的深度学习算法，也有机会超过全球顶尖专家设计的算法。

    中国的数据优势不仅体现在数量上，在质量上也有保证。中国庞大

    的互联网用户群(比美国和欧洲加起来都多)提供了海量数据，这些用

    户在现实世界的行为又支撑了数据的质量。创办人工智能公司时，中国

    特有的应用程序收集到的数据更为实用。

    硅谷巨头从用户在线活动中收集数据，如搜索、上传照片、观看

    YouTube视频、点赞等。中国公司则根据用户现实世界的行为收集数

    据：何时何地购买了什么物品、餐饮习惯、化妆品的选用、交通服务的

    选取等。深度学习只能根据“看到”的数据进行优化，中国接地气的技

    术生态系统为深度学习的算法提供了更多“眼睛”，让它们“看”到我

    们日常生活的内容。随着人工智能为许多新产业“通电”，中国科技公

    司与现实世界的紧密结合，会使得它们在与硅谷科技公司的竞争中具备

    天然优势。

    中国在数据领域的突然崛起，并不是什么宏大计划的结果。郭洪在

    2010年找我时，根本无法预测一个不同于硅谷的互联网世界会是什么样

    子，也无法预料到机器学习会突然把数据变成宝藏。不过他确信，只要

    提供适当的环境、资金和助力，中国的科技创业公司就能够创造出独特

    且有价值的产品。就这点而言，郭洪的创业直觉完全正确。

    移动互联网的纵身一跃

    我创办创新工场几个月后，谷歌决定退出中国大陆市场，此举令我

    们的团队非常失望，毕竟我们辛苦了多年，才让谷歌在中国站稳脚跟。

    不过，谷歌的退出也为中国创业公司打开了机会之窗，让它们得以借着

    最新的潮流——移动互联网——研发一系列全新的产品。

    自iPhone 2007年问世后，科技界开始渐渐调整他们的网站与服

    务，让人们可以通过智能手机上网。最简单的方法是创建一个既适合智

    能手机的小屏幕，也适合大屏幕的网站。但这需要研发全新的工具，如

    应用商店、照片编辑应用程序、杀毒软件等。谷歌退出中国后，安卓系

    统(Android)移动应用程序的市场大开。创新工场最早孵化的一批创

    业公司就希望能填补这些空缺。在此过程中，我希望探索和互联网互动

    的新方式，这是硅谷还未涉足的领域。

    在中国的模仿年代，一小部分中国网民和美国人一样，使用台式计

    算机或笔记本电脑上网。可是对多数中国人而言，计算机的价格仍然太

    贵。2010年，中国仅有约三分之一的人能够使用计算机上网。因此，相

    对便宜的智能手机问世后，中国大批用户跳过了个人计算机时代，使用

    智能手机实现了第一次网络体验。

    这一跨越听起来简单，实际上对中国互联网形成自己的特色有着深

    远影响。智能手机用户不仅行为与计算机用户不同，他们的需求也有很

    大差异。对倾向于移动优先的用户而言，互联网并非只是固定地点存取

    的数字信息的抽象集成，而是个体在城市里随身携带的一个工具，当我

    们需要吃饭、购物、旅行或交通时，可以随时随地帮助我们解决问题。

    中国的科技创业公司必须根据这些需求来研发产品。这显然是创业公司

    开垦处女地、促进中国式创新的大好机会。创新工场第一轮投资了39家

    公司，有数家最终被百度、阿里巴巴和腾讯收购或控股。中国的这3家

    互联网公司常被称作“BAT”，在转型升级为移动互联网公司的过程

    中，我们孵化的公司对其起到了“内部助推器”的作用。不过，真正激

    发“另类互联网世界”潜力的，是腾讯秘密进行的一项内部计划。

    微信：低调的雄心

    全球最强大的移动应用程序问世时，几乎没人注意到它。2011年1

    月，腾讯推出了新的社交信息移动应用“微信”，当时只有一家英文新

    闻媒体(The Next Web)注意到了它 (1)。当时的腾讯已经拥有了中国

    两大社交网络：即时通信工具QQ和社交网站QQ空间，这两款应用分别拥

    有几亿用户，但美国分析师却认为它们是美国产品的二流仿制品。一开

    始，腾讯新推出的这款智能手机应用连英文名称“WeChat”都还没有，只有中文名称“微信”。

    微信是腾讯专门为智能手机而开发的，试图从内部颠覆自己在计算

    机桌面上大获成功的QQ。作为互联网巨头，腾讯此举是一次冒险，但最

    终在市场上大获全胜。微信除了发送文字，还可以发送照片和语音。在

    某些应用场景下，用手机输入中文相当不便，能够收发语音消息是微信

    的一大优点。

    这款功能简捷的应用软件大受欢迎，不出一年注册用户数就达到1

    亿，2013年1月用户数达到3亿。在发展的过程中，微信添加了语音电

    话、视频电话、电话会议等功能，在今天看来这些功能似乎没什么了不

    起，但是要注意，微信在全球市场的竞争者WhatsApp直到2016年才推出

    了这些功能。

    微信早期的改进与优化只不过是开场戏而已。它很快发明了“应用

    中的应用”——微信公众平台，改变了媒体机构和广告客户使用社交平

    台的方式。微信公众平台是一个基于订阅的第三方内容平台，完全植根

    于微信内部，有人将这一功能比作Facebook的媒体公司主页。但不同于

    Facebook，微信公众号为第三方提供了几乎所有独立应用程序的功能，无须单独研发应用程序。微信公众号在社交媒体领域快速发展为主流应

    用，许多媒体、产品提供商、服务公司索性不再自己研发移动应用，开

    始完全依赖微信。最近微信小程序的推出又使微信成为操作系统和浏览

    器之外的又一个应用平台和用户获取渠道。

    在短短2年内，微信从一个默默无闻的移动应用发展成为一个包含

    通信、传媒、营销、游戏等功能的强大平台。腾讯垄断了用户的数字生

    活，但它还想延伸到智能手机之外——线上与线下的支付。不过在此之

    前，微信必须先进入用户的钱包，这意味着他们要挑战电子商务领域的

    龙头——阿里巴巴和支付宝。

    移动支付的珍珠港

    为争夺移动支付市场的份额，腾讯在2014年除夕夜发动了“空

    袭”，武器就是中国的传统习俗“发红包”。微信用户可以对不论远近

    的好友发送“真金白银”的数字红包，只要在微信上绑定银行卡，就可

    以对指定用户发送一定金额的红包，或是在聊天群组内发红包，看谁先

    抢到。打开红包后，里面的钱就存入了用户的微信钱包里——微信钱包

    是微信当时新设置的功能。微信钱包里的钱可用来消费、转账或是提

    现，前提是在微信上绑定银行卡。这一举动把历史悠久的中国传统习俗

    完美移植到了数字时代，同时在过程中添加了游戏元素。用户非常喜爱

    这项功能，2014年春节微信用户一共发送了1600万个红包，在微信上绑

    定了500万个银行账户。

    实体“红包”vs微信“红包”

    在微信里发红包既简单又有趣，多数人没有察觉到背后的硝烟味。

    当然，阿里巴巴和支付宝的创始人马云除外。

    马云把腾讯的这一举措称为“珍珠港行动”，即对阿里巴巴的电子

    商务龙头地位发动的攻击。 (2)

    2004年，阿里巴巴首创了针对中国用户

    的数字支付平台“支付宝”，后来又为适应智能手机改造了该产品。但

    微信用新的支付手段一夜之间抢了支付宝的风头。马云对阿里巴巴的员

    工发出警告：如果再不拼命保住移动支付业务，阿里巴巴就完了。当

    时，观察者们认为马云的言论过于夸张，但现在看来马云是有远见的。

    在腾讯发动攻击前的4年间，中国互联网世界的一块块版图经过发

    展和竞争走到了自己的位置上。中国早期互联网创业公司之间的搏杀，训练出了一代精明的互联网创业者。中国的智能手机用户数量在2009年

    至2013年间增长超过一倍，达到了5亿人的规模。早期风投培育的新一

    代创业公司针对智能手机的用户市场开发了新的移动应用。在这些应用

    中，微信打造了中国移动互联生态系统的“一站式入口”。如今，微信

    红包给消费革命的最后一块拼图指明了方向：用户能凭借手机支付购买

    任何东西。

    接下来的几年，阿里巴巴、腾讯以及数千家中国创业公司争相把这

    些工具应用到中国城市生活中的每一个支付场景：外卖、电费账单、网

    红直播、上门美甲、共享单车、火车票、电影票、交通罚单等。线上与

    线下世界以独一无二的方式交融在一起，它们改造了中国的都市景观，也创造出全球最丰富的实体世界数据。

    不过，若没有中国经济最重要的一环——中国政府，这个延伸到经

    济每个角落的互联网世界不会这么快速出现。

    盖好了，他们就会来

    在创新工场搬到中关村之后的几年里，郭洪和他的同事们逐渐

    把“创业大街”由计划转化为现实。他和海淀区负责人挑选了中关村里

    一条混杂了书店、餐馆、电子产品商场的步行街进行了实验。

    20世纪80年代，为了发展经济，政府一度改造了这条街。当时的中

    国正为了出口导向和都市化而辛苦奋斗，这两项都需要用到当时欠缺的

    工程专业知识与技术。因此，政府把这条步行街变成书城，摆满了现代

    科学及工程教科书，吸引附近清华和北大的学生。到了2010年，互联网

    的兴起使许多书店关门大吉，取而代之的是兜售廉价电子产品及软件的

    小店。

    当时的计划是翻新整条步行街，然后租给高科技企业。这个项目得

    到了北京市政府的大力支持，中关村与海淀区一起，整合扶持资金、高

    效的基建部门、人才等资源，使用补贴和转移安置相结合的方法，成功

    让这条街上几乎所有的商铺迁出。2013年，施工队进入已经搬空的街道

    开始改造与翻新。2014年6月11日，创业大街开放给新租客。这是中关

    村发展历史上的一个里程碑。由于收到了良好的效果，中关村创业大街

    的模式被全国各地纷纷效仿。

    万众创新

    2014年9月10日，在天津“夏季达沃斯”(Summer Davos)论坛

    上，李克强总理致辞，在讲话中他描述了科技创新在推动中国经济增长

    与现代化中扮演的重要角色。值得注意的是，他在演讲中反复提到了一

    句新的口号：“大众创业，万众创新” (3)。

    李克强总理的演讲点燃了中国科技业的熊熊大火。“大众创业，万

    众创新”变成政府强力推进创业生态系统、支持科技创新的口号。中关

    村积极促进创新创业的举措在短时间内被推广到全国各地，激发了世界

    上唯一能够和硅谷抗衡的力量。

    中国的“万众创新”措施很多，改变了不少人的择业观。下海创业

    成了不少人跃跃欲试的新选择。政府为创新者提供资金(补贴)与办公

    场所，让他们尽情施展才华，使得他们的父母不再催促其在当地国有企

    业找个“铁饭碗”的工作。

    李克强总理发表演讲的9个月后，国务院发布了《关于大力推进大

    众创业万众创新若干政策措施的意见》 (4)

    ，呼吁建立数千个科技创业

    孵化器(孵化平台)及创业园区，鼓励各地方政府建立创业投资“引导

    基金”以吸引民营创投资本。国务院的计划也鼓励地方政府制定租税优

    惠措施，并简化政府对创业的审核流程。

    国务院发布政策指令后，全国各个城市快速复制了建设中关村创业

    大街的方法，在当地推出“创业大街”。他们采取减税和减免租金等措

    施来吸引创业公司，还设立了一站式政府办公室，方便创业者能够快速

    注册公司。各式各样的措施在全国各地催生了6600个创业孵化器，短时

    间内数量翻了4倍多。中国的创业公司更容易用更低的租金租到更好的

    办公场所，省下了更多的钱投入自己的事业。

    部分省市则设立了不同的“引导基金”模式，用政府资金吸引风投

    资金。政府使用创业引导基金投资民营风投公司，做起了民营企业的合

    伙人。倘若该基金投资的创业公司失败，包括政府在内的所有有限合伙

    人的投资，都将遭受损失。但如果有创业公司成功，如市值在5年内翻

    倍，那么政府只保留收益的一部分如10%，并允许民营资本收购政府的

    股份，剩余90%的收益则分配给市值已经翻倍了的民营投资者。这种方

    法可以激励民营投资者追随政府，投资地方政府希望扶植的创投基金和

    产业。根据清科集团旗下私募通数据显示，截至2015年12月底，国内共

    成立780只政府引导基金，基金规模达21834.47亿元 (5)。

    在此影响下，民营风投资本当然会积极跟进。创新工场创立的2009

    年，中国民营资本青睐的还是快速增长的制造业和房地产业。2010年往

    后的3年时间里，中国每年投出的风投资金一直稳定在30亿美元左右。

    到了2014年，金额激增至4倍，达到120亿美元，2015年又增长到260亿

    美元 (6)。一瞬间每个聪明且有经验的年轻人，都能给自己的新点子和

    科技才能写一本商业计划书，想要找到风险资金来进行创业。

    华尔街分析师和投资人对于政府的这种做法不以为然。但这些批评

    忽略了一点：在长期利益非常可观时，短期多支出可能是正确的。中国

    政府想加快促使中国经济从制造业驱动增长转变为创新驱动增长。

    如果中国政府采取不干预的方法，坐等传统产业投资回报降低，民

    营资本渐渐转向高科技产业，很可能会遇到信息不完整、老派投资人对

    互联网不信任以及固有的经济惯性等种种阻力。如果继续等待这些阻力

    最终被克服至少得花数十年的时间。高层想缩短时间，加快发展速度，他们想用政府的钱来加快转型，越早转型，增长质量越高，政府的回报

    就越多。

    深入文化的革新

    “大众创业，万众创新”的成果，深刻改变了中国百姓对互联网创

    业的认知，也彻底革新了文化思潮。

    中国传统文化强调对权威的服从与尊敬，比如父母、教师、政府官

    员等。新的产业或是活动如果未获得权威认可，大家就会认为是在冒

    险。反之如果获得了政府的支持，人们就会抢着去分一杯羹。这种自上

    而下的结构使得创新创业有了权威支持、方向确立，社会所有阶层都会

    同时行动起来。

    2014年之前，尽管有百度与阿里巴巴的成功，但是中国政府从未明

    确表达过对互联网行业崛起的看法。借着“大众创业，万众创新”的浪

    潮，中国政府首次表态，大力支持互联网创业。于是全国各地纷纷张贴

    海报及横幅，鼓励大家加入互联网汹涌澎湃的大潮中。官媒积极报道本

    土创新的优点和本土创业公司的成功，大学竞相提供创业相关课程，书

    店摆满了可供创业公司和创始人参考的书籍以及知名成功创业者的传

    记。

    在李克强总理发表演讲9天后，阿里巴巴在纽约敲钟上市。阿里巴

    巴夺下了“史上最大规模IPO”的头衔，马云则成了中国最富有的人之

    一。但更重要的不是财富，而是新的中国英雄诞生了。中国早期的互联 ......