讲者1：非常欢迎大家光临我们 idea 大会，参加 22 号下午的一个圆桌论坛。 我们的这一场圆桌论坛叫做领军者圆桌，我们的这些大咖的嘉宾是非常的名副其实，他们是万科的郁亮总，还有旷视的创始人印总，他们都非常关注这个科学的研究。 今天上午，我们在政府领导的一个见证之下，也看到了万科和 idea 成立的联合实验室。 我想先请问一下玉总这个联合实验室最开始是一个什么样的一个构思，它其实是一个非常创新的一个模式。
讲者2：其实我们那个万科，我们有 29 条工作原则，其中有一条是全面主动拥抱科技变革。 因为现在看来我们的很多工作离开了科技就没法再展开了。 比如说我们现在管了几百万家庭，几万家庭里面光靠人手去管理已经是管不过来。 所以必须要用科技去科技去解决它。 我们想起来了，我们能不能用我们的 AI 所审图？ 通过 AI 来审图，我们当初这个起出发点还是说把我们遇到的常见的问题，我们 110 条常见的错误把它放进去，这样的话帮省出来。 比如说我们经常发现说省我们的车位有 100 个车位，通常每个 100 车位有两个车位没法卖卫生预防脉，因为不知道什么时候又装了个那个那个消防的栓，这一方装消防栓之后车位停不进去了，就这样的话我们就每年损失好多钱。
讲者2：后来我们在想我们能不能把这个损失的钱，因为万科大概大几百亿的车位，哇这个 2% 也很大个数值值好多个亿，说我能不能把这个浪费的车位的钱来投到科技上去。 只得说我们至少万科我们所有四季的房子里面停车位，不要因为这个多了个消防栓等等变得没有价值，所以我们才有这个想法，才这个。
讲者2：有了想法之后发现难度蛮大，要简单做要也容易，好像我们这错误很容易发现，真要做大之后就难了。 为什么呢？ 我们主要是没 Henry 这样的号召力，我们很难招人，人家说你万科虽然带个科字，你这个科不像一个科技的科是吧，然后你没有科技基因这么一说你造的你们是玩票还是你们有钱呢？ 想想弄一弄。 这个时候让我们觉得很为难，的，招人很难的。
讲者2：后来好不容易捍卫了到深圳的，我们就觉得有机会了，因为我们这联合实验室就希望能够借助于我们 idea 他那个全球的人才的号召力跟影响力，我们共同来推动这件事情。 后来越想，在 Henry 的引导底下，我们越想这个路觉得越来越光明。 比如说我们发现在声音不小，我们现在的 BIM 我们的 CAD 这些主流软件还是在国外软件手里。 那么中国这么大建筑市场，这么大的未来，还有孪生城市人的需求。 那么像这一切的软件，我们也应该有一席之地，应该有相应的东西出来。
讲者2：所以我觉得这样的话，有了那个 ID 给我们壮胆，我们就斗胆可以提出一个说我们联合金额实验室看看，我们除了浅这个浅浅层的一些常见错误的解问题解决之外，能不能到一些更深入的领域里面，能够借助 ID 力量能够吗？ 把我们在这方面有所突破没有。 所以我们就这么个缘起于总。
讲者1：果然于总是江湖传言最大的问题就是太谦虚。 其实万科在这个科技的领域上已经做出了非常好的一个尝试。 据我所知，像印总你们的旷视里面有一个研究院，他有百十来号人，但是其中有一个组是专门做一些基础科研，他到底是能给你带来一些正向的商业回报，还是说他只是一个技术信仰的点缀而已？
讲者3：首先那个今年是旷视第十年，算是一个时间稍长一点的创业公司，我觉得我们还是很深刻体会在一个公司里，这个还是以商业价值来驱动。 所以我想这肯定第一不是点缀。 那我想其实到今天为止，其实 AI 的这些创业公司里还没有形成一个比较平台化的体系，也是因为技术还在不断迭代。 其实我们讲的技术研究，我认为还没有到真正学术界的这种更原创更底层的一些理论创新，而是在这个理论创新到一个应用的中间这样的一个环节里面，如何保持一个相对长期。 对于未来三到五年的一些基础性技术的研究。
讲者3：这个我想可能首先是一个还是从比较功利性角度出发，因为我想作为一个 AI 公司，包括我个人也是一个工程师，这个我也是 MSRA 的一个intern 。 然后这我们之所以能够创业，还是因为说我们持续保持在技术和工业界之间的那个一定的领先性。 我想这可能是这个公司价值的一个立身之本。 特别是当我们这个商业化能力还偏弱的时候，我们要靠着这个不断地来发挥自己价值。 然后当然我觉得第二点可能也是我们之所以这个在这样一个特别好的面向这个工程师创业的时代，我觉得可能是在以这个商业化的价值的基础上啊，啊我觉得也满足一些包括我觉得对吸引最优秀的科研的人才我觉得一个很重要的一个加持，就大家还是愿意去做一些偏 3 到 5 年有一定原创性和虽然眼前不一定有一个具体的商业化应用，但是未来可能有机会变成一个更核心和综合的一个技术能力这样的一个研究。 所以我想可能这是所谓叫产学研，就在产业界里面的研究院，他可能需要承担的一定角色。
讲者1：刚才印总提到了一个人才的问题，那我其实接接问一句，包括像玉总，万科现在在所在领域已经做得非常好了，那他有一个非常庞大的这样的一个员工的体系。 在像 AI 之路往这边走的时候，您怎么解决万科内部这个人才升级？ 您刚才其实也提到了招一个科学家，其实在万科来说还是蛮难的。
讲者2：已经放弃的想法了，有沈向阳博士在，我就放弃了我们不再做的努力了。 我觉得既然有这么很好合作伙伴，好好合作就可以了。 就对我们来说最重要的不在人才，最重要是有一个运用。 好的应用对我来说，尤其行业级应用对我们来说的对于业务发展就有帮助了。 我要去干沈博士的活，给我一万年时间都干不出来。 所以我觉得我们放弃的想法就算了。
讲者1：人才为我所用，不一定为我所有。 其实万科在线下做得非常好，你们有非常多的很好的应用场景，AI和大数据对于万科未来的发展有什么样的启示呢？ 在这些应用场景之中。
讲者2：其实确实我们战略定位是城乡建设、生活服务商，所以我们跟着城市，跟着老百姓的方面都有关联。 其实比如说那个深圳的我们有 200 多条盒子，万科在管理的 200 多合流。 那么如果只是靠人是不行的，一定靠技术跟人结合在一起。
讲者2：然后的话比如说我们场景里面那个我们城市里面的话，我们刚才说的河流街道边上的上部街道，沙头街道，那个纱布街道，纱布街道。 纱布街道万科是提供了整个的那个整个街道的服务。 那么这里面的话我们有一辆有六辆车，每天路上在走着，刚才我看陈主任提到的，那个走了之后就发现有没有乱摆卖，有没有乱张贴，它会自动形成工单，然后发给网哥撞的那个我们的巡逻，然后直接就把活半拍下去把他干了。 如果说管这么个街道，如果没有是这种技术手段，根本是不可能管过来。 再比如说我们万科小区里面有 15 万的独居老人，子女不在身边，老伴去世了。 完了这些都最大问题是这些独居老人照顾他们生活上照顾相对比较简单。 而麻烦的是，比如说他要交流他跟人沟通，有的时候我们管家我也我们一个管家管大概三五百户。 那么他逮着我们管家一说，说半小时以后一小时以后，那管家照顾别人就不行，就是他特别需要迫切交流的需要，说逮着我们那个我们的安那个安全员维修的。 那么所以他这种感情需要很大意思是我们说我们没还还没解决方案，我们可以有什么防止摔倒的等等，坚持的健康状况都可以有，但现在是如何解决他这种交流的需要还没有。
讲者2：所以我一直跟沈博士说，这个我们能不能通过微软小冰，能够有一个陪老人聊天的，狗，不能靠养条狗来解决问题，人根不根本现在人宿舍人口越来越少了，现在大学毕业生都快 1000 万，新增加人口归来两三年可能 1000 万以内了，都人均来越少情况之下如何解决交流问题。
讲者2：所以对我们而言，我觉得我们的场景应用是特别的丰富。 但是我们的困难在哪里呢？ 我们困难在于说确实我们这些场景里面这些技术是否可靠等等都有很大问题，因为比如说我们不成熟技术不敢用的，我们这个的话我不举是行业，我们举的隔壁科技行业的例子，比如说环保材料很多，环保材料有一种说会呼吸的涂料，他可以免甲醛的，好是很好，确实可以免甲醛。 问题是他三五年之后就变成仨，一手指一按就掉下来。 那么这个不符合要求，因为我们是管七四年，防止七十年有效，所以不能够说三五年就坏东西不行。
讲者2：而且我们科技场景应用里面，我们在第一代用科技住宅的时候，用上了当年苹果第一代那个平板刚出来的时候，我们给配上了第一代苹果都是显示屏，控制屏，整个家居智能系统全有了。 问题是到现在三不用说是不用，现在三年之后就全落伍了，有些东西怎么及时更新的问题及其实更新问题。 所以现在我们遇到的问题是场景特别多，没有特别适合我们长期可以使用的东西，这是我们今天很大个难题。 当然我顺便刻意回应一下刚才说到的在科技方在 AI 方面投资的问题，我觉得任何在这方面投资都不会浪费的。 我觉得他只不过说短期之内能不能在会不会产生价值的问题或者资本上产生价值的问题，即使说这个证明不通，那也很好，科技上有价值的证明此路不通而已。 所以我觉得科技上投入我觉得都是不会浪费的东西，总会有用。
讲者1：总说科技上的投入总会有用。 但是面对像应总我不知道您的投资，人们会不会也非常这样想？ 或者是现在大家都会说很多 AI 的企业他们在烧钱，您可能也会面临着很多这样的提问，您怎么看这个问题？
讲者3：在回答这个问题之前，其实我想再往前找一个问题。 当刚才在讲到这是可能第 N 次的 AI 的浪潮。 但其实如果回头来看的话，其实往往 AI 因为是人类对科技一个比较终极的追求，其实最后 AI 往往是取之上得之终。 所以我们如果回头来看的话，其实比如说像图灵就是计算机的最早的追求，也是说当年就会觉得那时候就能实现 AI 后来我们获得了计算机。 包括我们现在可能用的像我们可能特别熟悉手机上的安卓系统，它之所以叫安卓，其实它早期是 design for AI 的一个操作系统。
讲者3：所以我其实第一个想说回到这个 AI 这个时代，我自己认为 AI 是那个很终极的追求。 但有可能比如说 AI 这是一个从大命题，下面它会有很好的一个阶段性的产出。 比如说我们现在提到另外一个词，很多其实叫AIoT，就是可能是以物联网为核心，包括刚才玉总也讲到，我认为在像万科万物已经做了非常多好的尝试。 所以我第一期对于 AI 本身的商业化其实是很有信心，但它往往可能未必是那个我们想象的 AI 而是可能 AI 的衍生的一个非常宏大的一个阶段性的技术变革。 这是第一点。
讲者3：第二点，其实回到这些 AI 公司了，其实刚才讲旷视，因为十年算是时间比较久的一个 AI 公司。 其实回到 AI 公司商业化里面，我自己感觉从我的角度看，我觉得有几个问题我们可能可以拆解来看。 第一个，刚才讲到这波 AI 公司里面，比如像我们可能有大概 3000 人左右的同学，这里面可能大概有 1/4 左右的同学是在做一些比较 AI 的基础性研究。 所以确实这里面其实是一个比较庞大的一个，属于 rnd 的开支。 所以当然这些公司可以选择说我可以用一个更轻量级的方式来做。 但我想可能确实在现在这样一个技术驱动，包括可能有资本去做加持和加速的过程中，我想这些 AI 公司是可以 afford 来，其实可能我们相对用于一个比较大的投入来去增加自己的核心的 AI 的竞争力。
讲者3：这是第一点。 第二点，我觉得当我们在讲 AI 是否盈利的时候，其实我认为在商业化的前面其实可能本质上是场景和产品。 我觉得这波 AI 的公司而且大家还在探索那个很终极的那个应用场景和真正那个可规模化的载体。 但我想可能经过很多很多探索，我觉得可能大家都在一些很垂直的领域去找到自己的价值。 所以我想可能在未来两三年时间是对这波 AI 公司第一轮的一个大考。
讲者3：就当大家可能讲 AI 是一个 10 年 20 年的事情，它能不能先形成一些短的小闭环那我想可能确实包括对于这些 AI 的创业者也是一样一个考验。 因为可能大部分的 AI 创业者是技术背景，往往可能我自己基本上是用 10 年的时间，从技术到学产品、学商业到学管理学组织，可能 10 年的时间学得不够快。 但我想可能这些 AI 公司终究就是要完成这样一个第一轮的闭环。 所以至少我觉得我们的投资人对我们还比较有耐心，或者说现在可能其他行业没什么好投的，这个可能大家最后只能投云科技，至少刚才讲的总是有价值。
讲者1：对是的。 但事实上，AI在发展的早期，它肯定在各个场景都是一个非常大的垂类。 可能有的时候 AI 的创业公司就会遇到一个问题，他要从早期的科技到产品，到后了一系列的解决方案，他们都要做。 所以怎么样去定义一个好的 AI 产品？ 请殷总回答一下。 第一个。
讲者3：我感觉大家可能就我至少作为行业内的我觉得其实 AI 这个产业是中国的创业者第一次面临从一个比较根节点的技术，而且这个技术可能没有那么好的参照性，完成整个商业化的闭环。 所以这件事首先就确实很难。 就是因为我们看之前的中国的创业公司，我觉得本质上至少是产品和市场这两个要素有一个是确定性的比如说我们觉得华为特别牛，那华为当年可能是产品比较确定，然后用市场上的一些创新来做。 而 AI 是一个去寻找叫 product market fit 就产品和市场两边都不确定来往中间找这么一个过程。 所以我觉得第一确实很难。
讲者3：第二点我自己感觉就是比如旷视，我们选择认为未来要规模化的路径。 刚才讲的 Alt 我们其实认为软件和硬件的结合非常重要。 所以如果从这样一个产品定义角度，我们其实会发现当它很难有很不确定的情况下，但是它会有一些基本的菜单。 就比如当一个公司，如果想做好一个 AIoT 的产品，他至少要把供应链研发和市场的沟通 market 这三个要素你可能都要有比较好的设计，而这三个要素其实链条就很长。 所以其实可能这些公司在学习怎么把这三个要素木桶的短板一点点补起来。
讲者3：所以我想第二个点就说我觉得虽然很难，但是它是有些法则的。 如果你想做好一个 AIoT 的产品，你就是需要把供应链研发和市场这三侧的整个要素能够全闭环来看，这是第二点。 第三点，我感觉其实做 AI 的产品其实是一个 0 到 0.1  的事情，最终我觉得其实还是需要人。 所以我们其实会发现我们在旷视内部的一些小的产品创新的成功本质上都是有一些很关键的人，他往往可能比如说是 MSRA 的毕业生，然后但是他又对商业很感兴趣，那可能他确实有这样一个相对比较综合的一些关键人，可能才能做好一些产品创新。 我想这可能等到这个产品真正慢慢越来越形成一个可能定式的时候，也就代表这个行业我就形成一个真正大规模发展的阶段。 我觉得现在可能是在那个黎明前的那一小段。
讲者1：AI 的技术发展，它一部分的企业冲在头部的，比如像万科，像旷视这样的已经开发出了非常好的一些应用。 我们今天上午的产品发布会上，也有一些非常硬核的产品的发布。 但是也有一些普通人在他们眼中， AI 只是一些科学的科幻的电影或者是一些机器人。 三位觉得在什么样的一个时刻时间点，AI该真正能够触及到普通人生活的方方面面？ 玉总，你先来回答一下。
讲者2：我们那个有个具体应用，特别有意思。 万科每年我们那个业务比较大，有很多应收款，以前催应收款这个事情特别复杂。 你说这个打电话不太管用，发邮件不太理。 后来我们跟微软我，我们跟小冰团队合作之后，我们产生虚拟人叫崔小盼，人工合成一个肖像，然后他就自动地发邮件，有名有姓的发邮件给大家，确实要大幅提高。 以至于我们有些外地同事到总部来，非常想认识那个崔小潘是谁。 我觉得他那个人工合成照片，把大家所喜欢的特点全放在一块了，有照片的，所以大家都特别想我觉得这个就是属于一个科技如何改变日常的人的行为，还不是说一个简单的就是好像虚拟的一定没感情，发现虚拟比真实的效果好得多些的。 当然我们也不成功例子也要讲，我觉得不成功例子，我们觉得我们开始搞小区巡逻，说你自动驾驶都行了，你说小区巡逻固定线路这太简单了，做个东西，后来我们把它放弃掉了，是做出来了，放弃掉什么原因呢？ 你说他大晚上的无声无息的在路上走的多可怕，又方头方脑黑乎乎是吧，有这玩意让他们害怕。
讲者2：而且小区环境不比道路环境，就是我们社区内的环境不比道路环境来得简单。 因为它有减速档，它有各种各样的东西，还有小孩老人经过，所以挺复杂的东西，而且经常会吓死人，这大半夜的吓人。 所以后来我们决定这个玩意就不带温度，所以取消了。 那最近还有一个问题，让我们也是我们。 那好我们不用小区巡逻了，门口可以用那个机器人了吧，叫黑猫，我们扫了个，只要你识别，你自己刷脸，指纹啥都可以是吧，就过了说刷卡都一过，见不到人，我们就要很多投诉说你万科物业管理水平下降了，为什么下降了呢？ 说以前你们有人在门口就会说问个好，帮忙提一下东西，开个门，现在不见不到人了吗？ 你们为了省人工，你看把这个东西全省掉了。
讲者2：后来想到有 AI AI 没有带来温度，主要是科技没有温度这个事情还是不讨客户好。 所以对我们而言，我觉得一个好的 AI 产品是我们叫产品好不好？ 客户说的是没经过客户认可的，我们全把它放一边去了，客户认可的好好做下去。 所以对我们来说，我们根据自个的不断地在尝试着，有现在看来的话有好的一面是吧的催优派搞得大家很受欢迎。 一直想尤其身为很多男生的梦想一说自己是认识她望开真漂亮员工。 然后的话，那效率好很多能有效不成功的黑猫有没带来温度的那个什么那个门岗机器人？ 所以我想我们下面还是需要那个好好的。 如果说我们能够 AI 能够结合到温度的话，能够沦晰的温度的两个相结合的话，我觉得那个产品才是无敌的产品。
讲者1：看来 AI 已经润物细无声的已经到了人们的身后的方方面面。 同一个问题，印总您怎么看？
讲者3：其实也举两个很有意思的例子。 第一个，其实这个旷视的第一张商业订单，客户叫美图秀秀。 在 13 年的时候，在当时美图就给我们提出个需求，说 AI 能不能让这个女孩的照片变得更美。 其实当时我们觉得这是一个 mission possible ，但是从 13 年开始，我们帮助美图，包括后面很多很多，包括手机和，那我们会发现我们把这件事完成得特别棒所以其实某种下来我觉得如果没有美颜的技术，包现在不光是美颜了，现在都有什么元宇宙可能更新的东西。 但是一步一步确实比如说现在我们的短视频各方面，你会发现这是一个非常基础的东西。
讲者3：大家可能您不感觉是为什么在网上有那么多长得这么靓丽的这个男孩女孩，这个说明其实 AI 其实是在非常底层地方在引导很多行业的变化。 这是第一个。 第二个其实也是我们觉得挺骄傲的一件事。 就是其实大家讲刷脸这件事情，其实我们在一五年的时候最早跟支付宝做刷脸件事，当时其实全球就没有用人脸来做支付和做验证。 当时我们其实有一个很重要的技术，就说可能识别率挺 OK 的，但是怎么能够避免是一张照片或者一段视频。
讲者3：所以后来我们自己的一个研究员就是创造了说可能要有个动作活体，就有当时都没有活体验检测这样一个概念，可能要眨个眼睛摇个头。 所以我们现在比如说各种健康码，可能往往都有这个东西。 其实这些东西还是很本质的，让生活的一些细节东西效率变高了。 所以我想可能 AI 这件事没有某一个节点，让所有人都觉得原来 AI 已经到来了，可能很多时候是回望的就是当这个很多方面都用到的时候，有一天你会发现就像互联网一样已经无处不在了。
讲者1：我们看来，每一张好看的照片后面都有一群默默无闻的程序员在耕耘 AI 给我们生活带来的改变。 它似乎给我们带来了一个粉红色的未来。 但是今天我们在主旨演讲中沈院士提到的一个问题，我想我们这个 panel 能不能试图去回答一下？ 就是他当时说了一个这个基辛格在 192018 年的时候写的一篇文章，就是启蒙时代的终结。 我们说了那么多 AI 给我们社会变来发来的变化。 那么回看 AI 这个技术本身，到底他的智慧超过了人类之后会有这样的情况发生吗？ 然后他到底是低还是是有呢？ 我想请易总你先回答一下这个。
讲者2：看沈博士介绍这个记性格文章之后，没听说之前每天晚上睡得很好，听完之后睡不着觉了。 因为人的尊严以后在哪里是吧？ 听完之后人显然是算了，有各方面显然不如机器的。 然而的话的对事物的判断也不如机器看得更清楚的，一切算法全一切尽在算法之中的。 那么人活在干嘛呢？ 我在琢磨着，你们就负责点赞还是干嘛？ 所以这些问题我觉得今天晚上回去好好思考一下，我觉得我们现在只看到好的一面。 对于沈博所提醒的坏第一面，我们可能还真是这个包括人如何定义是人的问题都是一个很大的问题了。 所以如果没有这么一个哲学的高度，我们很难去评价它了。 所以回去我好好研究学习再说。
讲者1：玉总今天晚上有活干了。 印总，您作为一个资深的这个科研人员，您有预案了吗？
讲者3：有那个，但我自己本质是一个非常纯粹的科技的信仰和乐观主义者。 我还是觉得就是人类别无选择，是要一直点这个科技树往前走，因为我们有很多其他更本质的问题。 所以我倒是相信所有的科技的发展，我觉得最后都相信有人力有智慧为自己所用。 所以我觉得人工智能并不特别。
讲者3：这是第一点。 第二点，其实我分享一个小的故事，其实我们大概可能在5，可能大概 10 年前，我们当时还没有这个现在的一些概念。 当时有 AR 和 VR 这两条路的时候，我们总体还是觉得我们应该做 AR 而不应该做 VR 因为我们感觉 AR somehow 还是在 empower human 就是 AI 机器人，总之还是在让人类的能力的边界的扩展。 但是好像当时我们觉得 VR 更多是再让人类变得更 weak 然后来可能沉浸在一些更封闭虚拟的一些娱乐环境中，这就是现在所谓的元宇宙，所以我们自己感觉人工智能总体上无人，还是在让人的能力边界更强来能做更多的事情，做得更高效。 然后第三点我觉得也是因为 AI 这个概念实在是太获得大家的关注。 所以其实我们看今年一年光中国就对 AI 对数据有非常非常多的立法，所以我想可能在 AI 这个领域里面，因为大家可能对它非常非常的这个谨慎和担心，所以我倒是非常不担心，我们其实无论是从 AI 的治理到很多法律法规的跟进，我想可能都会很及时。 所以我觉得玉总不用睡不着觉这样。
讲者2：我能补充一下吗？ 好的。 好的，我觉得对科技进步来是好与稳是乐观的。 因为科技进步日新月异。 但是人性千万不要高估人性，因为人性来说都很难改变的，所以比如达成一致意见，达成个伦理规则，这是太难的事情了，包括气候变化等等，一堆我们人类全越到这生死存亡的问题的时候，达成共识，如此艰难。 所以说我觉得科学家们对科技进步当然很乐观，但是从人情角度来说，我觉得大家千万不要太乐观了。
讲者1：好的，谢谢。 刚才在我们的问题中有一趴，其实于总已经提到了万科在 AI 的探索之中踩过的一些坑。 我想请问一下印总就是初创企业肯定是会踩到一些坑的，但是您怎么让这个试错的成本更低一点？
讲者3：我觉得对 AI 公司的创始人可能 learn deep 可能更重要。 就我其实觉得我们是很愚蠢的，基本上把所有的坑都踩了一遍，而且还在踩的过程中，但好像似乎大家都在踩，所以其实你只要可能就是你的鲁棒性强一点。 然后同时我觉得核心是你能够本质去弥补一些短板。 那我觉得 3 号因为这是一个很长的赛道，你可能可可以这个真正能够一步一步的可能通过这些踩坑的过程中来去成长。
讲者3：我倒觉得我们其实踩每个坑的时候花的代价都挺大的，但确实可能因为这件事足够难，所以我觉得也给了我们挺多机会。 因为如果比如像互联网这样那样的那个节奏竞争，我想我们可能早就败下阵了，但是 AI 确实是一个挺长的赛道。 这是，我可以举几个例子，其实挺有意思。 我们最早公司创立的时候，我们当时觉得我们公司只需要两三百人就可以上市了。 当时我们的那个这个 ROI model 叫Google ，我们当时觉得 AI 是算法跟搜索引擎特别像，但后来发现所有跟 AI 能应用在线上的应用基本都被各大互联网公司把持着，所以我们这条路走不通。 所以我们后来这个从 Google 的作为 role model 后来就说是华为，因为要进入 ToB 和产业的市场。 但后来发现我们的这个组织基因跟它又很不一样，所以我们兜兜转转。
讲者3：最后我们发现我们的 romodel 还是Microsoft ，因为 Microsoft 你也很难定义它到底是什么，但它是一家高科技又很成功且延续了 30 年的高科技公司。 所以我想可能如果把周期拉长一点，我觉得可能本质上就是你的方向是正确的，且你还比较坚定前你还愿意走出舒适区间，我觉得本质的去变化你的一些短板，我想可能你就能一步一步还继续往前。

Answer: AI技术已经在企业和日常生活中得到了广泛的应用，但仍存在着技术不成熟、可靠性欠缺、缺少温度等问题；对于AI领域的企业而言应勇于尝试、加强投资和规划，脚踏实地的一步步前进。