张宏江对话李泽湘：科技创业如何破局 | 码会2018

编者按：本文来自微信公众号“源码资本”（ID：sourcecodecapital），36氪经授权转载。

4月20日，“开源迭代·解码未来”源码资本2018年码会年会在北京召开，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。

源码资本投资合伙人 张宏江博士

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。

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！