公司收入200万，税后到手只有2.14万，哭了！ 来源：陈硕坚 分类：职场励志目前在中国如果自己创业，开家公司，要多高的利润才能在纳税后，还有赚头呢？200万元销售收入的公司，房租、工资、办公、材料、设备合计成本160万元，毛利40万元。创业者一阵狂喜，赚了40万元，不错……但是，如果交完各种税费，结果到手只有2.14万元！你没看错是2.14万元（不是21.4万元），是不是欲哭无泪。具体收入、成本、税收清单如下，童叟无欺。假设你开了家公司，用黏土烧制瓷器卖，一年下来，经营状况如下：厂房是租的，占地面积2000平方，谈的是税前租金，相关税费由租户负责。厂房月租1万元（税前），年租金12万。黏土是买回来的，花了10万元。公司有两台车，一台载重5吨的货车用来送货，一台2.5升的轿车用来办公。每年汽油费4万元。雇佣员工的支出（含工资、奖金、社保、代扣个人所得税等）共花了110万元。水费、电费、煤气费、通讯费、办公费共花了15万元。设备维护和折旧9万元。今年卖了200万元产品（含税）。我今年能挣多少钱呢？是不是挣了200-12-10-4-110-15-9 = 40(万)？当然不是，要先交税。下面算一算要交多少税：税项1：租厂房的税费(a) 营业税： 12*5% = 0.6(万)(b) 城建税： 0.6*7% = 0.042(万)
（这是在城市的税率，镇的话低一点，5%）(c) 教育费附加： 0.6*3% = 0.018(万)(d) 房产税： 12*12% = 1.44(万)(e) 土地使用税：以广州为例，广州市工业用地税率分为五档：15元、12元、8元、5元、3元按三级用地的标准，每年每平方米8元。2000*8 = 1.6万(f) 印花税： 12万*1‰ = 0.012万以上(a)~(f)，租厂房税费合计：0.6+0.042+0.018+1.44+1.6+0.012 = 3.71(万)税项2：车船税720+480 = 0.12万税项3：印花税购销合同（不含增值税价）的0.3‰：200/(1+17%)*0.3‰ = 0.05(万)税项4：增值税(200-200/(1+17%))-(10-10/(1+17%)) = 27.61(万)税项5：城建税——增值税的7%16.15*7% = 1.93(万)税项6：教育费附加——增值税的3%16.15*3% = 0.83(万)税项7：地方教育费附加——增值税的1%16.15*1% = 0.28(万)以上1~7项税费合计：3.71 + 0.12 + 0.05 + 27.61 + 1.93 + 0.83 + 0.28 = 34.53(万)下面计算税前利润，这是企业所得税的税基。计算所得税时，增值税不得抵扣成本。所以计算税前利润时，也不得用增值税抵扣成本。税前利润 = 200/(1+17%)-12-10-4-110-15-9-3.71-0.12-0.05-1.93-0.83-0.28 = 4.02(万)税项8：企业所得税，税率25%税前利润*25% = 4.02*25% = 1.01(万)下面计算企业税后利润： 4.02-1.01 = 3.01(万)要把企业利润提出来，作为企业主的个人收入，就要分红。分红需缴个人所得税。税项9：个人所得税，税率20%3.01*20% = 0.6(万)企业主最后到手的钱为：3.01-0.6 = 2.41万。如果摊分到12个月的话，月收入是2008元。以上还没计算企业主应给自己缴交的社保费用，如果按年广州的标准，每个月至少要交一千多元的社保费。这样企业主可支配收入每个月只有几百元。你原以为全年有40万利润，事实上在这么薄的利润之下，全年基本白干。在以上的计算过程中，企业主缴交的税费合共是：34.53+1.27+0.76 = 36.56(万)这里至少还有一项税费还没算进去：汽油税。根据号汽油的油价和税率，每100元汽油含税50.36元。本案中年花费4万元油钱，其中包括油税：4*50.36% = 2.01(万)这样，企业主全年缴税就是36.56+2.01 = 38.57(万)还要说明的是，这38.57万的税费，只包括了企业和企业主所缴税费，尚未包括企业员工所缴的个人所得税。本案中，根据员工人数和工资的不同，所缴个人所得税总金额可能在几万元到几十万元之间。这个案例告诉我们，目前在我国，照章纳税的话，微利行业难有生存空间。要做就要做暴利行业。延伸阅读：110万的雇员工资，有一半进了政府部门员工月薪1万，扣除五险一金个税实际到手7454元，但老板实际付出14410元来源 ： 21早新闻综合新华社、央视财经、 新浪 微博很多人都抱怨，说自己的工作累，上班苦，工资还低，你知道吗，其实你拿到手的工资，可是经过了几道税的关卡才到你手上的。那这其中到底是经过了几层呢？为什么工资其实不低拿到手的却很少？月薪1万，你只能拿到7454.30元，而你老板要付出的是14410元。今天，小编要告诉你一个残酷的现实：你到手的工资，其实还不到工资总额的六成。而且，更残酷的是，接下来，可能还要少下去。那么，谁“扣”了你的钱？虽然都是“心疼肉疼”的事儿，但还是觉得不吐不快。1、说多了都是泪月薪1万，你只能拿到7454.30元，而你老板要付出的是14410元。近日，国务院副总理马凯表示，目前养老保险缴费水平偏高，“五险一金”已占到工资总额的40%至50%。也就是说，你拿到手的工资，还不到工资总额的六成。那么，剩下四成多差额都去哪儿了？税前月薪1万，五险一金、个税就要6955.70元。税前月薪1万元，每月五险一金以及个税加一起就要6955.70元，这看起来，好像有问题，有些人可能会问，再加上交纳的个税，难道税后就拿不到3000元。这就是不了解五险一金除了个人缴纳的部分外，主要还要靠企业交纳。（1）个人缴费－社保与公积金缴费明细：养老8%：800元；医疗2%：203（200+3）元；失业0.2%：20元；公积金12%：1200元。个人缴费合计：2223元。个税：应纳税额总计：4277元，缴纳个税：322.70元。（2）单位缴费－社保与公积金缴费明细：养老20%：2000元；医疗10%：1000元；失业1%：100元；工伤0.3%：30元；生育0.8%：80元；公积金12%：1200元。单位缴费合计：4410元。从上面的计算中，可以知道，到手收入：1－322.70=7454.3元；单位用工支出总计：＝14410.00元。雇主每月付出了14410元，职工个人拿到了7454.30元。之间6955.70元的差额，究竟去了哪里？下面再以图表作出说明。其中单位缴纳的五险3210元、个人缴纳的三险1023元，上缴了社保机构；单位缴纳、个人缴纳的公积金各1200元，上缴公积金管理机构；个人所得税322.70上缴税务机构。你税前月薪为10000元时，实际拿到手的现金为7454元，占企业实际用工成本14410元的比例为51.73%，已经超过一半了。企业需要负担的金额，约为个人到手金额的两倍。该惊叹了吧，是不是也算得让我们心惊肉跳。当然，你可以和我辩论说，那些“五险一金”还是有相当一部分会回到我们手中的。我不管过几十年后还能不能拿回自己的养老金，就算能百分之百拿回，并且拿回的钱也已经早也贬值，那是毫无疑问的。今天我们的收入，再加上个人拿工资去消费时再缴纳的商品税款，确确实实有一半以上被政府拿走了。这一点，谁都无法否认。2、被扣得多，别流泪，你可是在“好”企业在不同的企业中“社保”的体现也不尽相同。武汉市社会保障学会理事董登新在其认证微博中曾这样表示，从企业提供五险两金（五险：养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险和生育保险，两金：住房公积金和企业年金）的待遇，可以区分中国劳工等次:（1）至多只有五险的劳工，他们一定是在中小企业工作；（2）拥有完整五险一金的劳工，他们一定是在大企业或上市公司工作，这类就业也称为正规就业，或称体面工作；（3）拥有丰厚的五险两金的劳工，他们大多是在垄断或暴利行业工作。3、一比较，又吓你一跳我国社保缴费率世界排名第一，缴费基数是邻国的4.6倍。据清华大学教授白重恩的测算，中国五项社会保险法定缴费之和相当于工资水平的40%，有的地区甚至达到50%;我国的社保缴费率在全球181个国家中排名第一，约为“金砖四国”其他三国平均水平的2倍，是北欧五国的3倍，是G7国家的2.8倍，是东亚邻国的4.6倍。4、泪啊，还是接着流社保缴费上涨已成全国趋势。天津市人力资源和社会保障局近日公布，2015年天津用人单位和职工缴纳城镇职工基本养老、城镇职工基本医疗、失业、工伤和生育保险费基数的最低和最高标准分别为2812元和14058元。按此测算，社保缴费基数下限上调282元，上限则上调了1278元，涨幅分别为11%和10%。这意味着，即便月工资不到2000元，企业和员工也得按照2812元的缴费基数下限缴纳社保。我们梳理发现，除天津以外，福建、江西等地也上调了社保缴费基数的下限和上限。广西、湖北等地社保部门介绍，近年来社保缴费基数年年都会上浮，一般会根据上一年的“社会平均工资”确定。我国社会保险的主要项目包括养老社会保险、医疗社会保险、失业保险、工伤保险、生育保险，统称“五险”。按照《社会保险法》《社会保险征缴暂行条例》等相关法规，社保缴费以上一年社会平均工资的60%至300%为缴纳基数。相关专家表示，这就意味着社会平均工资增加，缴费基数也会随之上浮，上涨是普遍现象。公开资料显示，2012年北京社保缴费基数下限为1869元，2014年已提高到2317元;浙江的缴费基数下限也从2012年的1908元提高到了2014年的2230元。财政部发布的历年全国社会保险基金也呈连年上涨态势。网友评论@安静的慕容白：在异地打工，为了买房子，五险一金交到异地，老了以后养老金拿不到手，还要干到65岁，恐怕50岁以后就找不到工作了。现在退休人员工资一直在涨，用的都是现在年轻人交的税，等现在的年轻人需要养老金的时候再去盘剥下一代，然而由于计划生育，又没有那么多的年轻人去盘剥。养老金有缺口，医保有缺口。@RobinFood：收了这么多钱，福利还很烂，看病还是挂不上号，拿养老金还要延迟退休，交了这么多住房公积金，申请个贷款还要装孙子@章友文：这个道理30年前我就知道，绝大部分退休的人认为是政府在养他们。@Samuel_Steve_Chan：我就想问问失业保险在中国有个卵用？那么多的p证明，真正用到失业保险的比例有多高，有多少人？呼吁取消失业保险！[怒]@iFantasyzj：严重同意。医疗，养老金交了半天到时候亏空了 还不一定拿的到。乡下的爹妈啥都没有，都为别人父母养老了，能活到退休，其实也是个大问题@马靖昊说会计目前中国法定的社保缴费之和已达工资的40%以上，在181个国家中排名第一，为北欧五国的3倍和G7国家的2.8倍，东亚邻国和地区的4.6倍。但如此高的缴费率却仍然可能导致未来退休者存在退休金支付的巨额缺口，与其这样，社保还不如改为个人保险。将钱交给它人去管理，要么管理人很聪明，要么管理人很爱你。本文链接: /85612.html (转载请保留)
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现在知道我的老板不容易啊！难怪去年喊亏，今年也玄
无语，沉默
制造业就是这么悲哀，一般零售业又有淘宝京东，日子不好过，创新是出路，哪里那么容易创新？
傻逼才搞实业做老板
楼猪，有你这样算税的吗？把房东要交的税，让租房的人交？
消费型增值税消费型增值税指在征收增值税时，允许将固定资产价值中所含的税款全部一次性扣除。这样，就整个社会而言，生产资料都排除在征税范围之外。该类型增值税的征税对象仅相当于社会消费资料的价值，因此称为消费型增值税。中国从日起，在全国所有地区实施消费型增值税。征收范围
听语音一般范围增值税的征税范围包括销售（包括进口）货物，提供加工及修理修配劳务。[3]特殊项目货物期货（包括商品期货和贵金属期货）；——货物期货交VAT，在实物交割环节纳税；银行销售金银的业务；典当业销售死当物品业务；寄售业销售委托人寄售物品的业务；集邮商品的生产、调拨及邮政部门以外的其他单位和个人销售集邮商品的业务。特殊行为视同销售：以下八种行为在增值税法中被视同为销售货物，均要征收增值税。将货物交由他人代销代他人销售货物将货物从一地移送至另一地（同一县市除外）将自产或委托加工的货物用于非应税项目将自产、委托加工或购买的货物作为对其他单位的投资将自产、委托加工或购买的货物分配给股东或投资者将自产、委托加工的货物用于职工福利或个人消费将自产、委托加工或购买的货物无偿赠送他人纳税对象
听语音简介在中华人民共和国境内销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物的单位和个人，为增值税的纳税人，应当依照本条例缴纳增值税。[4]外资企业1994年之前缴纳工商统一税，并不是增值税的纳税义务人，从日起成为增值税的纳税义务人。[5]类型由于增值税实行凭增值税专用发票抵扣税款的制度，因此对纳税人的会计核算水平要求较高，要求能够准确核算销项税额、进项税额和应纳税额。但实际情况是有众多的纳税人达不到这一要求，因此《中华人民共和国增值税暂行条例》将纳税人按其经营规模大小以及会计核算是否健全划分为一般纳税人和小规模纳税人。一般纳税人（1）生产货物或者提供应税劳务的纳税人，以及以生产货物或者提供应税劳务为主（即纳税人的货物生产或者提供应税劳务的年销售额占应税销售额的比重在50%以上）并兼营货物批发或者零售的纳税人，年应税销售额超过50万的；（2）从事货物批发或者零售经营，年应税销售额超过80万元的。小规模纳税人（1）从事货物生产或者提供应税劳务的纳税人，以及从事货物生产或者提供应税劳务为主（即纳税人的货物生产或者提供劳务的年销售额占年应税销售额的比重在50%以上），并兼营货物批发或者零售的纳税人，年应征增值税销售额（简称应税销售额）在50万元以下（含本数）的。（2）除上述规定以外的纳税人，年应税销售额在80万元以下（含本数）。免征范围
听语音《中华人民共和国增值税暂行条例》第十五条规定了下列7个项目免征增值税：农业生产者销售的自产农产品；避孕药品和用具；古旧图书；直接用于科学研究、科学试验和教学的进口仪器、设备；外国政府、国际组织无偿援助的进口物资和设备；由残疾人的组织直接进口供残疾人专用的物品；销售的自己使用过的物品。除前款规定外，增值税的免税、减税项目由国务院规定。任何地区、部门均不得规定免税、减税项目。税率和征收率
听语音税率一般纳税人适用的税率有：17%、13%、11%、6%、0%等。适用17%税率销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物。[4]提供有形动产租赁服务。[6]适用13%税率《中华人民共和国增值税暂行条例》粮食、食用植物油；自来水、暖气、冷气、热水、煤气、石油液化气、天然气、沼气、居民用煤炭制品；图书、报纸、杂志；饲料、化肥、农药、农机、农膜；[4]《财政部 国家税务总局关于部分货物适用增值税低税率和简易办法征收增值税政策的通知》农产品。音像制品。电子出版物二甲醚。[7]适用11%税率提供交通运输业服务。[6]适用6%税率提供现代服务业服务（有形动产租赁服务除外）。[6]适用0%税率出口货物等特殊业务。[4]日，国务院常务会议决定，7月1日起，将增值税税率由四档减至17%、11%和6%三档，取消13%这一档税率。中国第一大税种增值税税率简化合并将踏出第一步。[8]征收率小规模纳税人适用征收率，征收率为3%。[6]特殊规定：（一）一般纳税人销售自己使用过的属于《中华人民共和国增值税暂行条例》第十条规定不得抵扣且未抵扣进项税额的固定资产，按照简易办法依照3%征收率减按2%征收增值税。（二）小规模纳税人销售自己使用过的固定资产，减按2%征收率征收增值税。[7]（三）一般纳税人销售自产的下列货物，可选择按照简易办法依照3%征收率计算缴纳增值税：1.县级及县级以下小型水力发电单位生产的电力。小型水力发电单位，是指各类投资主体建设的装机容量为5万千瓦以下（含5万千瓦）的小型水力发电单位。2.建筑用和生产建筑材料所用的砂、土、石料。3.以自己采掘的砂、土、石料或其他矿物连续生产的砖、瓦、石灰（不含粘土实心砖、瓦）。4.用微生物、微生物代谢产物、动物毒素、人或动物的血液或组织制成的生物制品。5.自来水。6.商品混凝土（仅限于以水泥为原料生产的水泥混凝土）。一般纳税人选择简易办法计算缴纳增值税后，36个月内不得变更。（四）一般纳税人销售以下物品，暂按简易办法依照3%征收率计算缴纳增值税：1.寄售商店代销寄售物品（包括居民个人寄售的物品在内）；2.典当业销售死当物品。3.经国务院或国务院授权机关批准的免税商店零售的免税品。应纳税额
听语音一般纳税人计算公式为：应纳税额=当期销项税额-当期进项税额 [6]销项税额=销售额×税率销售额=含税销售额÷（1+税率）[6]销项税额：是指纳税人提供应税服务按照销售额和增值税税率计算的增值税额。[6]进项税额：是指纳税人购进货物或者接受加工修理修配劳务和应税服务，支付或者负担的增值税税额。[6]基本示例A公司4月份购买甲产品支付货款10000元，增值税进项税额1700元，取得增值税专用发票。销售甲产品含税销售额为23400元。进项税额=1700元销项税额=23400/（1+17%）×17%=3400元应纳税额=00小规模纳税人应纳税额=销售额×征收率销售额=含税销售额÷（1+征收率）[6]起征点
听语音个人提供应税服务的销售额未达到增值税起征点的，免征增值税；达到起征点的，全额计算缴纳增值税。增值税起征点不适用于认定为一般纳税人的个体工商户。按期纳税的，为月应税销售额元（含本数）。按次纳税的，为每次（日）销售额300-500元（含本数）。[6]发票类型
听语音增值税发票分为：增值税普通发票、增值税专用发票。区别是增值税专用发票可以抵扣进项税款。优缺点
听语音优点有利于贯彻公平税负原则；有利于生产经营结构的合理化；有利于扩大国际贸易往来；有利于国家普遍、及时、稳定地取得财政收入。点击加载更多词条目录百科名片内容范围和税率税收类型征收范围一般范围特殊项目特殊行为纳税对象简介类型免征范围税率和征收率税率征收率应纳税额一般纳税人小规模纳税人起征点发票类型优缺点优点缺点纳税申报税制改革法律法规增值税和消费税的区别消费型增值税消费型增值税指在征收增值税时，允许将固定资产价值中所含的税款全部一次性扣除。这样，就整个社会而言，生产资料都排除在征税范围之外。该类型增值税的征税对象仅相当于社会消费资料的价值，因此称为消费型增值税。中国从日起，在全国所有地区实施消费型增值税。
就这种缴费水平还要延迟退休到65岁？天天哭穷没钱没钱！也不知道钱都去了哪里了！
你的人工成本太高了，正常人工成本占销售额10-15%
我估计楼主都没看明白是怎么计算的，就转发了。如果按楼主说的营业额和成本算，一年绝对能赚30万以上。我猜楼主肯定没管理过公司。朱民李稻葵激辩夏季达沃斯：人工智能到底有没有泡沫
　　6月27日至29日，第11届夏季达沃斯论坛在大连举行。论坛以“在第四次工业革命中实现包容性增长”为主题，重点关注科技进步中的商业模式与政策创新，旨在引导全球增长模式向更具包容性的方向转变。　　在第四次工业革命的中国机遇与挑战----2017腾讯财经达沃斯晚宴暨“新争鸣”论坛上，包括清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织前副总裁朱民、小i机器人公司创始人袁辉、清华大学苏世民书院院长李稻葵、明势资本创始人黄明明等众多知名经济学家、科学家、投资人，围绕当前最热的AI到底有没有出现过热的泡沫情况进行了激烈的争论。　　在朱民看来，AI在过去的18个月，一个是算法大大提高，一个是神经网络的发展，运算能力大大提升，大数据场景的提高，人工智能热得不行。在中国更是热得不得了，也产生了一系列的问题。具有眼光长期投资者获益，短期的投资者会遭到淘汰，在今后的两三年里，新一轮的淘汰也是不可避免的。　　中科院天宫二号有效载荷运控中心副主任饶骏认为，这个可能需要一定程度的明确，明确完之后才能决定它是泡沫，如果说基于现在大家媒体或者说大众眼中的通常的认知，就说可能是以深度学习，机器学习为主领域的趋势，我认为是有泡沫的。　　小i机器人公司创始人袁辉则不同意泡沫论，他觉得这个泡沫是个人的看法，要看个人的承受力的问题，“如果我们看得更长远看人工智能，现在根本刚刚开始，还根本谈不上有什么大的泡沫，我们未来的二三十年，这个真正的人工智能会不断涌现，而且深刻改变我们的生活，现在最近五年，六年这样的投资的话，相比未来三十年来讲的话，根本谈不上任何的泡沫，我们应该是有更大的这个投资在人工智能上。”　　“这不是泡沫是什么？马上就露馅了。”清华大学苏世民书院院长李稻葵直言不讳地指出，泡沫的定义有两种办法，一个严谨一点，一个宽泛一点，严谨的定义是什么？投资者大部分奔着人工智能去了，五年，十年以后发现没赚钱，大部分没赚钱，平均的投资回报率远远低于投资于银行的理财产品，这叫泡沫。我看宽泛一点，五年以后，十年以后不谈这个事，社会效益，投资的社会效益发现很低，就像我们过去谈第三次浪潮一样，还记得第三次浪潮吗？我们读书的时候谈，现在不谈了，如果按这个第二个定义来看的话，按照第一个定义肯定有泡沫，按照第二个定义恐怕有泡沫，我不知道五年以后大家最热门的话题还是不是人工智能？如果还是的话我错，如果不是的话那我对。　　明势资本创始人黄明明则从投资人角度进行了分析，他认为任何一个新生事物在刚出来的时候，人们容易过高对它有预期，拉长了时间线看，人们往往降低对它的预期，人工智能是这样的东西，对人类社会的改变在同样一个行业刚刚开始，自动驾驶，医疗领域产生的影响，今天是冰山上的一角。　　人工智能商业化专家、原美国伯克利加州大学中美战略研究中心主任吴霁虹表示，现在大家争论的其实是风投的泡沫，不是这个行业有泡沫，这个行业的项目特别少。吴霁虹举例说，电话刚刚起来的时候，人们在投资电话产业，在今天一百多年，电话不但没有泡沫，我们每个人身上的一部分，我们人生事业的一部分，还有另外一个从更科学一点，就是投资真正的有两个指标，是不是开始投资了？一个是专利，一个是专利诉讼，大家看看语音识别的专利上，2008年高峰期，专利注册是高峰期，之后走了下坡路，为什么？创新的活动已经从技术领域到了商业的这个活动的领域，还有一个就是专利诉讼，也是在2014年已经开始上升，也暗示着其实人工智能是可以赚钱了。在说它没有泡沫的时候它有噪音，肯定是有的，就是说很多投资人他并不懂得人工智能的商业模式，产业化，所以他的投资打一点水漂太正常不过。　　以下为论坛实录：　　Peepe：尊敬的各位来宾，欢迎大家来到2017腾讯财经夏季达沃斯论坛活动现场，请您尽快就座，活动马上开始。请大家把手机调调整至静音或震动状态，谢谢您的配合。　　朱民：我们为机器鼓掌，这是一个聪明的机器人。大家晚上好，欢迎到腾讯和这个北京大学国家发展研究院共同举办的关于AI的辩论，今天晚上是彻底搞错了，做一个经济学家，然后来到一个讲人工智能的场所，而且特别反串做一个主持人彻底搞错了，所以犯错误你们就举牌位，你下去，我们就请这个机器人来当主持人，好不好？这是我们今天的这个规矩。　　AI我觉得在过去的18个月，一个是算法大大提高，一个是神经网络的发展，使得算法提高，这个运算能力大大提升，是大数据场景的提高，人工智能热得不行。在中国更是热得不得了，产生一系列的问题，今天很高兴有这个场合请了各路的专家，各路的神仙讨论大家所关注的关于AI的各种各样的问题，我觉得这个还是很有趣的。　　今天腾讯把这个东西搞成争鸣，我觉得还是很有意思。我们先把我们的各种神仙请上来。第一个请饶骏，天宫二号副首席工程师，我们有请，Erica R.H. Fuchs，还是我们梅陇大学的摇篮，还是做工程的还是做公共政策的，欢迎Erica R.H. Fuchs，李稻葵是我们的经济学家，他是全书，请李稻葵，特别吴霁虹教授，他是加州伯克利大学的教授，他写了一个未来地图，这本书值得一读，有请吴老师。袁辉是机器的创始人，你的能回答吗？为什么不把你的机器人带来？黄明明是投资的，他的公司只投科技，很有趣的，我们有投资人，有做创业，有做科学的，有政策的，有经济学家，我们把各路神仙请全了，我们大家来讨论特别好玩的事情。　　我们讲人工智能这个问题，我们现在面临的第一件事，就是争议最厉害的，人工智能有没有泡沫？大街上所有人在讲人工智能，这个题目在报刊上，在过去的4个月里开了无数人工智能的会议，天底下最大的泡沫我觉得就是作为一个经济学家，在4月2号深圳的IT峰会上，当着马云、马化腾和李彦宏的面，做了一个关于人工智能的主旨发言，我觉得这个大概是最大的泡沫。经济学家来讲人工智能这个事情很麻烦，这个泡沫肯定很大，我们很多人都认为有泡沫，我看了一下有点我通的赵建峰，他们认为有泡沫，有英语天时的，朱天宇他认为泡沫，刘润他认为人工智能的泡沫很大。　　反过来有很多不这么认可，科大讯飞刘他认为没有泡沫，世界好得好，吴英他认为人工智能浪潮好一点。我们面临的第一个问题，今天中国的人工智能有没有泡沫？我觉得这个是一个比较有意思的事情，所以我想我们从这个袁辉开始，你是做这个行业，你觉得有泡沫吗？　　袁辉：我觉得这个泡沫是个人的看法，要看个人的承受力的问题，从我的观点上看，如果我们看得更长远看人工智能，现在根本刚刚开始，还根本谈不上有什么大的泡沫，因为的话，我们未来的二三十年，这个真正的人工智能会不断涌现，而且深刻改变我们的生活，现在最近五年，六年这样的投资的话，相比未来三十年来讲的话，根本谈不上任何的泡沫，我们应该是有更大的这个投资在人工智能上。　　主持人：你说没泡沫很简单，你是业界内，你不会鼓吹泡沫论。　　李稻葵：我认为有泡沫，我怎么定义这个泡沫？非常清晰，泡沫的定义有两种办法，一个严谨一点，一个宽泛一点，严谨的定义是什么？投资者大部分奔着人工智能去了，五年，十年以后发现没赚钱，大部分没赚钱，平均的投资回报率远远低于投资于银行的理财产品，这叫泡沫。我看宽泛一点，五年以后，十年以后不谈这个事，社会效益，投资的社会效益发现很低，就像我们过去谈第三次浪潮一样，还记得第三次浪潮吗？我们读书的时候谈，现在不谈了，如果按这个第二个定义来看的话，按照第一个定义肯定有泡沫，按照第二个定义恐怕有泡沫，我不知道五年以后大家最热门的话题还是不是人工智能？如果还是的话我错，如果不是的话那我对。　　主持人：你认为五年以后不可能再谈人工智能了？　　李稻葵：五年以后最热门的话题不是，就是泡沫。　　主持人：两面打起来了，我们还有四位，你们举举牌子好不好？你们认为有泡沫就举的红的一面，如果没有泡沫就举黄的笑咪咪的脸，你们四位投投票，你们认为有泡沫还是没泡沫？你认为没泡沫，你是投资者，你也认为没泡沫，三比三，我们鼓掌好不好？这个世界上没有这么愉快的事情，居然三个一边倒有泡沫，三个一边倒没有泡沫。吴老师为什么没有泡沫？　　吴霁虹：电话刚刚起来的时候，人们在投资电话产业，在今天一百多年，电话不但没有泡沫，我们每个人身上的一部分，我们人生事业的一部分，还有另外一个从更科学一点，就是投资真正的有两个指标，是不是开始投资了？一个是专利，一个是专利诉讼，大家看看语音识别的专利上，2008年高峰期，专利注册是高峰期，之后走了下坡路，为什么？创新的活动已经从技术领域到了商业的这个活动的领域，还有一个就是专利诉讼，也是在2014年已经开始上升，也暗示着其实人工智能是可以赚钱了。在说它没有泡沫的时候它有噪音，肯定是有的，就是说很多投资人他并不懂得人工智能的商业模式，产业化，所以他的投资打一点水漂太正常不过。　　主持人：第一没有泡沫，第二没有噪音，第三个投资人有些盲目。　　吴霁虹：不能说它是泡沫，泡沫是整个社会。　　主持人：你是投资者。　　黄明明：我是论坛的唯一的投资者，我代表投资者发言，我们不是笨蛋。形容有一句话我们是贪婪，我们是长期贪婪，我们追求五年，十年以后大的回报，从这点的角度讲，任何一个新生事物在刚出来的时候，人们容易过高对它有预期，拉长了时间线看，人们往往过低对它的降低，人工智能是这样的东西，对人类社会的改变在同样一个行业刚刚开始，自动驾驶，医疗领域产生的影响，今天是冰山上的一角。　　主持人：跟李稻葵的观点不一样，他认为五年以后就不是。　　Erica R.H. Fuchs：我的观点是没有泡沫。总体来说，在人工智能这个领域还是有诸多的潜能和发展趋势，这些趋势是不是能够变成现实？还是有待观察，人们现在情绪非常高涨，针对AI的发展，但是很多没有实现。在我们大学我们对未来充满着信心，我们有各种形式的人工智能在进行开发，我们在加速这个开发以及商业化的过程，我们有诸多的专家在一起合作，无论是材料科学的，还是设计方面的，包括在数据模型和计算过程当中都在做着各种努力。　　饶骏：我其实刚才想说的第一，虽然我举的是红的觉得是泡沫，但是我还是要有个前提，什么是AI？什么是人工智能？这个范围我觉得咱们讨论的这个范围和定义，一定是有一个统一的框架下面才能讨论，就跟我写标准一样，一定有适应范围，否则大家自说自话。讲到这个AI自动化算不算？数控机床算不算？它是软件化的东西，还是硬件化的系统？我觉得这个可能需要一定程度的明确，明确完之后才能决定它是泡沫，如果说基于现在大家媒体或者说大众眼中的通常的认知，就说可能是以深度学习，机器学习为主领域的趋势，我认为是有泡沫的。　　而且我个人认为，这可能不是中国，是全世界，因为它可能是世界经济的最后一根稻草，这是我的观点。　　主持人：这是很大的结论。我们听听大家的意见好不好？来辩论所有人都可以参加，认为AI有泡沫的举红牌，好不好？没有泡沫的举黄牌，请大家举一下好不好？我们看一眼。没有泡沫的多，有泡沫的很少，绝大部分都是没有的。　　Karine Hirn：我们做投资，我们看到很多中国公司做了一些量的投资，我们做了一些评估，我们也看到了AI发展的前置和未来，所以从这个意义上来讲，我认为没有。　　丁远：我和刚才那位女士的想法是一样，我听台上讲其实讲得很乱，最乱的是什么？你主持人没主持好，最大的问题我们在讲到泡沫，泡沫是什么？什么方面的泡沫？刚才谈到很多指这个技术或者这个领域，未来会不会长期存在下去？实际上我非常同意这位女士的讨论，其实我们讨论问题的比这个要简单，作为一个估值这个领域被投企业的估值是不是有泡沫？我觉得这个问题上是非常明显的，是一个狂欢我不同意投资人做长线的故事，他做不了长线，签的合同要三五年开的，没办法做长线，等隧道那一头是世外桃源，你有足够的氧气瓶穿过这个隧道吗？穿不过去，最后有几个鲜花盛开，这个AI肯定会有一些非常出色的企业出来，你投的那个企业是那个吗？或者你活到那个企业变成那个吗？我个人认为是泡沫很大。　　张坤：我做投资，我特别看中是说刚才Karine Hirn说的一样，目前这个估值跟她现在的这个财务水平是否相称，当然我是一个投资方的话不担心这个问题。　　另外一个最简单的话题来说，刚才你问这个机器人，你让它回答一下这个问题，AI中国是否存在泡沫？它如果回答这个问题，一百个机器人的钱值得花，如果不能回答肯定是泡沫。　　主持人：它还不能回答我的问题，估计大概有泡沫。　　黄爽：我认为没有泡沫，是因为首先我是金融从业者，金融是世界上最古老的事业之一，最传统的事业之一，在这样的一个行业里面，其实能被人工智能带来的改造和升级，还仅仅只是开始。　　黄明明：我反驳一下台下的嘉宾，第一市场上有很多基金是短线，我们基金是12+2，下一个基金是做的(英文)，即使从(英文)的角度，十年前回到中国的时候，(英文)的市值是40美金，十年以后300倍的回报，你说这个东西估值是高还是低？　　主持人：估值肯定是高，是两个概念，估值相对财务发表是高的，中国的估值相对国外类比相似相同的公司是3―4倍，你所讲很高的发展的前景，高估值现在可以接受，不一定是泡沫。　　黄明明：我们做投资是看的未来。　　李稻葵：中国的互联网企业有几个是腾讯？有两三个，大部分当年投互联网是泡沫。　　黄明明：投资的另一个特点，尤其做早期投资你必须接受失败。　　吴霁虹：从估值来讲，这次的估值高和以前不太一样，因为这个领域的项目少，钱多。这个领域的顶尖人物也就50个全球。　　主持人：如果有泡沫的话是风投的泡沫。　　吴霁虹：是风投的泡沫，不是这个行业有泡沫，是这个行业的项目特别少。　　主持人：他们主动挑战，把我这个主持人扔在一边，这个事情比较麻烦。　　jana Rosenmann：1999年到2000年的时候有网络泡沫，现在很难说是否有泡沫。　　女：今天准备来到这儿悄悄学习，我认为有没有泡沫？从几个方面来看，投资界无论是硅谷还是中国，对同样阶段的公司的估值肯定有泡沫，第二媒体有泡沫，媒体倾注太多的时间精力资源，在过去的三个月跟朱民三四个场合碰到了，你在主持AI，所以我们太多的媒体，太多的会议给了太多的资源倾向，我们全中国现在只有一个话题吗？我们投资界只有这个小的细分市场可以投资吗？这是泡沫。　　主持人：这是媒体泡沫。　　女：我们作为投资者来看我们看的是趋势，从这个人工智能、AI大数据改变，第四次工业革命的技术浪潮，来改变人类的生活方式，改变我们整个从移动互联网到这个DT到AI的时代，整个技术的发展变化，整个的创新的公司，给整个社会带来的贡献和新的一些创业的公司，还远远没有开始，所以说这个来看，刚刚开始，还是一个小婴儿。　　主持人：讲的很精彩，你们所有认为没有泡沫，谁愿意说两句。　　男：我刚才举的有泡沫的，我是一个比较微观的点很简单我是个创业者。我们做的是一个语言学习的一个app，不仅是APP，在APP上做AI的老师。我说的觉得有泡沫很简单，就是今天我们要去招人对不对？后来发现很多的，你只要稍微招两个PHD你可以拿一笔钱，就开始做公司。　　其实从一个成功的角度来讲，这样的纯技术团队即使拿到第一轮投资，也许有人拿到第二轮投资，很难变成(英文)，今天内部总结AI的发展过去有三个阶段，一个有团队没技术，第二个叫做有技术没产品，产品没有出来，过了半天也出不来。第三个叫做有产品没有利润，产品出来了卖不动，我们是三有。最后一点我想说的，如果我们不要说五年，十年，就说两年之内经历一个洗牌，很多东西是一个一开始升，会死一批，很多人才会重新分配。　　Ben：我们在估值的时候，我们放到三组所有的AI公司，可以分成三组，看到去年美国的数字，我们有很多公司的名字像(英文)等等，备受媒体的关注，从这个意义上有泡沫，现在的公司有一部分像成为商品化的产品，像谷歌公司有这样诸多的平台，有一些硬件商业化了，比较单纯的智能公司实际上在估值这个问题上还是在争夺的。这些公司有收入流，有相应的预算，当把这个和目前的AI结合在一起的时候，涉及到效率加工过程等等，我们都是需要考虑的。从这个意义上讲确实是有一定的泡沫。　　杨海超：我来自北京精琢机器人，这个机器人是我们的。你说AI中国是否存在泡沫？　　Peepe：我们认为人工智能在中国存在开始阶段，在某些方面存在泡沫，人工智能领域非常巨大，市场非常广大，还没有热起来。　　包云岗：我从技术的角度来看看这个题目，大家在看到泡沫，把它当做一个负面，其实从技术角度来看，大家知道(英文)，每个技术都是存在这样的一个过程的。第一个客观看待一个技术发展的规律，它必然会存在这样的一个阶段，这是第一个。　　第二个关键词AI，其实AI大家都说过去已经有两轮这样的曾经起来，又下来，60年代，80年代到现在今天，我觉得这次跟以前不太一样的地方，以前的主导政府，还有科研界多一些大的企业，但是这次很多的民间的资本介入进来，这个带来很多的作用，包括它吸引了更多的人才投入进来，这是比在60年代，80年代都要有很大的一个区别。　　第三，其实我觉得在关键词“中国”，其实刚才饶博士讲的我非常认同，不是在中国，在全世界范围内存在这样的情况，我从学术界来看，最明显的学生，学生的去向，在报研究生的时候，90%的人在选择AI，美国很多朋友大学里面的教授也是一样。陈景润出名的时候所所有人学数学，现在看AI的技术在当前的阶段，如果发展的曲线来看，处于这样一种吸引人才，吸引资金，能够使得这个技术快速推进的阶段。　　主持人：不应该产生泡沫的阶段。　　马腾：我觉得刚才女士说的传媒关注AI有泡沫，我不这么认为，对传媒来说热点的形成是自然而然，一个没有热点的一个新闻的话，它是炒作不起来，所以我觉得AI一定是一个趋势性一个话题，另外我个人认为，我在家里我有一个扫地的机器人，我就觉得它非常好用，我想要一个擦窗户的机器人，我买了一个，我现在想能不能有一个机器人管家，帮我打理很多事务的机器人，这种人的需求我觉得还在不断提出来，所以我认为不管从需求来说，还是从传媒来说没有存在泡沫。　　主持人：你认为AI没有泡沫，传媒也没有泡沫。给了很明确的这个答案。听下来我觉得第一件事，就是估值还是高的，这个还得承认，估值高是因为项目少，人少，钱太多，可能跟流动性高有点关系，在这个初始阶段很多公司借AI的名在造势，做各种各样的活动，我觉得也很正常。　　泡沫有没有现在看来取决于，这个阶段应该是有泡沫的阶段，就跟啤酒一样有泡沫，无非是多还是少，归根结底取决于未来的前景。　　Peepe：我在这里。　　主持人：对不起，我让你泡沫了。　　李稻葵：这不是泡沫是什么？马上就露馅了。　　主持人：这个取决于未来，在未来的前景大家判断，我觉得都是看好的，除了李稻葵认为五年以来，AI还是不是主题不一定。　　饶骏：我不认为，为什么刚才说AI可能是经济的最后一根稻草？因为现在实际上把AI，如果算做信息技术领域的话，从信息技术投资来看的话，从美国今年有一个很著名的智库统计，从1970年到2014年全要素生产率的统计，现在的美国的劳动生产率的增长和计算机刚刚开始的时候是一样的，就是说三十多年的信息科技的进展并没有提高。　　主持人：走了高峰又降下来。　　饶骏：最高峰的时候就是2000年互联网泡沫的时候，固定资产投资造成了生产率的提高，我的观点我是做航天的，从更远从1920年到1970年，是工业文明的黄金时期，最高从1940年到1970年最高峰，这期间发生了什么？期间发生以政府为主导的重大的工程项目，登月，导弹卫星，我想说的就是这个期间发生的一切，它带来的技术红利导致了现在三十年的信息科技的发生，而现在经济发生的问题是因为这个红利的老本吃完了。　　主持人：你说政府主导的下一个项目是在航天。　　饶骏：这个话题展开就太多了，我只是从数据。　　主持人：这个问题挺重要的。　　饶骏：我想理清AI的定义，是软件还是硬件系统，如果作为一个AI它在产业链中是什么样的环节和地位？它是一个算法是个模型，还是整个一个工艺，实际上如果说从智能体来说，分为软件、机器人和非移动的机器人，如果说一个机器人光有算法，不能够支持我们整个工业文明的，其实我们整个是靠机器，石化，靠电力，一个所谓AI的东西为什么大家会这么热衷于投资它呢？它可能只是我们某个装备，比如说我们装备中的汽车装备上很不错的催化剂，为什么不去投资其他更有前途的东西呢？整个工业体系。　　主持人：饶博士是科学家，他要严格定义AI在整个科学和创新和价值体系中的定位，我们来看这个泡沫。　　李稻葵：经济学里面有一位老教授，他(英文)做了多年的研究，至少十年前的研究表明信息科技到十年前，没有带来全要素生产效率提高，主要的信息科技的带来是什么呢？游戏多了，大家投资的热点多了，投资多了，雇的人多了，硅谷热闹了，房价上去了，当代世界经济一个特点，您是专家了，就是我们大量的产能的过剩，找不到兴奋点，资金过剩，一有兴奋点蜂拥而上，一上去之后盖工厂，搞投资，雇人，好得很，这个经济活动量一上去，运营的负荷上去了，经济有活力。你真正说科技本身带来了多少效率提高？很难讲，每个游戏，以手机为例，手机改变了我们的生活，让我们生活很简单，为了做这个手机的软件和硬件，耗费了多少人，不得了这个人力在里面，我不是反对，我是受益者，你们是投资者我很乐意见到你的投资打水漂，我等于免费占便宜。　　我的意思说从这个意义上讲它是一个泡沫，不见得真的带来效率提高，只不过游戏多了。　　Erica R.H. Fuchs：我要说三点，听刚才讲AI的定义我觉得很好，当然我听到也是硬件和软件都相提并论，所以我认为，当然我们提到深度学习等等的，实际上我们也看到很多的一个发展学习的过程，包括AI本身也在进行一个发展的过程，所以我们说的这个概念上的一些东西。　　第二点我想说，就是我也不是经济学家，也不是工程师，所以我可能从一个学术界的角度说一些，我认为对我来说，我们实际上在阐述它的生产力的问题，在这样一个场景下，AI可以给我们很多的一个机会，它有很多能力产出很多的产品，当然也是从不同的领域的角度去衡量这个事情。　　但是我们有很多公司都在进行此类的研究和生产，所以我认为这里面的能力还会有所进展，我们会出现很多的一个发明、发现，所以这个领域是大有作为的。刚刚我们谈到一个很多泡沫的问题，也提到概念上的一些界定，实际上我们大家指望着AI可以囊括进很多领域，我们也看到了一个电子电信方面的一些泡沫，实际上很多公司都囊括进去，可能在那之前很多技术都是可用的，但实际上在那之后，很多专家也在从事类似的发展，很多公司和工程师都在从事这方面的工作。　　所以我认为在这个明知估值市场上，我们有些问题，或者其他问题的话，可能投资就谨慎进入。　　主持人：所以看来是否存在泡沫的问题，我们想深点，这个讨论加深了我们的理解，估值是一个问题，很多企业打招牌是问题，传媒的过热是问题，但是更多来说，我们还是要理解AI的基础在什么地方？它是不是一个根本性的这个劳动生产力提高的动力，它是不是有长期发展的可能？它的远景在什么地方？还要看得更远一些，很明显在这个过程里，具有眼光长期投资者获益，短期的投资者会遭到淘汰，在今后的两三年里，新一轮的淘汰也是不可避免的。　　我觉得这个讨论挺有意思，大大加深我们对这个问题的理解。我们大部分人还是认为，这个AI还是有发展前景的，还是有前途的，泡沫可能有，但是不是那么严重，下一个想讨论的问题，就是未来的AI的发展方向在哪里？这个是很有意思的问题，我们逐步往下走。这个是我们刚刚结论，就是说存在泡沫的24%，不存在泡沫81%，加起来是105%，这个机器又不对，你不是AI吧，这个加在一起是204%，99%的没问题，1%的投票没问题。　　AI如果发展的话它的机会在哪里？主要的未来方向在哪里？台上的六位嘉宾你们有一个牌子，能不能请你们每个人写三个你认为AI将来发展的最大的领域、行业或者是技术。牌子在这边，你们自己有牌子。你提三个方向，你认为哪三个方面，你是做机器人的。就今天，人工智能的比较到哪里？　　黄明明：我写的最快，是我们每天24小时作为投资人想的问题，第一个是自动驾驶，代表未来的10万亿级别的机会，整个会改变出行领域。第二个智能医疗，我们知道互联网医疗讲了很多年一直没做起来，我们就讲中国的机会，中国的问题是优质的医生和大广大病患严重的供需不足，互联网解决不了这个问题，你只能解决信息不对称，加上AI，包括我们投的智能医疗的机器人，包括很多二三线的医生对一线的医疗的水平，第三个金融科技，本身用数字来描述这样的科学，关注到最近高盛三分之二的员工是软件工程师，我觉得这三大都是代表着万亿级以上的机会。前两个是美元。　　袁辉：特定应用。我写这个太虚，但是这个实际上目前，因为现在这个全世界最大的问题是什么？包括投资人，包括很多从业者，就大家对AI的理解，只有很少一部分人有深刻的研究学习和理解，因为从业者太少，而且这个AI又是这么前沿的东西，在去年对AI有一个定义，从方向上有个定义，大家手上有很多苹果手机，我们会有siri，像谷歌(英文)类似的这种产品，这个东西属于什么范畴？很多人根本搞不明白，有一个定义是什么？AI叫通用AI，这个是一个很大的人类的梦想，像苹果的siri，像AlphaGo走的这个路数，这个目前全世界没有一家公司看到在什么时候成功实现这个可能？我们为什么觉得AI离我们生活有很长的距离，如果做全发散的领域。　　另外一个叫特定领域的商业的应用，在特定领域的商业应用有很多地方，包括现在有几百种上千种的应用在不同的阶段展现这个商业价值，所以写了往前一步，大家搞明白从投资的角度，我投什么方向，现在全世界AI的方向选择最重要的，如果你现在选变形金刚，即使中国BAT，像谷歌苹果投一万亿美元进去，不代表两三年就会成功，我投这个长期二三十年能不能成功都是一个问题，黄明明写的三个重要的特定方向，你选择特定应用的商业领域，这也是因为第三次AI不会回传回去，所有的人把押在通用领域，这是方向选择的方向，我在这里写的特定应用，这个核心在这个问题。没有一个观点被世界人共同接受。　　主持人：很多人梦想找出一般的应用，像微软的操作器，软硬件结合模块的基本架构，一般意义上，有很多人做这个事，你认为这个不对的，没有希望。　　袁辉：通用AI把它想象成变形金刚，你这么想，变形金刚今天造出来三年以后造出来，这帮人能不能讨论这个问题。　　吴霁虹：我很同意他刚才说的，袁辉刚才说的投资现在最重要的是方向，我从方向这个角度去看这个应用，从方向上来看是三个，第一个就是AI它就是懂用户痛点，它比谁都懂今天，如果你从这个角度看，所有的十大消费领域全部通杀。比如说吃、住、行，还有医、教、娱、乐、健、工、保十个消费领域全部都可以投资，只要AI比人更好的解决痛点问题，就是客户的痛点问题。　　第二个懂运营的，我们关注的第一产业，第二产业，第三产业，特别是第一产业第二产业的供给侧的改革，今天供给改革遇到的阻碍AI可以帮助解决，因为现在供给侧的最大的问题就是碎片化产能过剩，没有链接，没有数据的这个训练的学习，也没有跟前端场景客户痛点连接，因此它是断裂的，当它如果用AI连接客户的痛点，连接内部的运营，连接供应链产业链的这个效率就会大大提高，所以所有的能够今天在供应链上，在内部的运营上能够用上AI解决效率问题的，那么都可以去投资，这个效率大概是一个AI相当于一千万倍的，就是人工产生的经济效益。顺便说一句，因为今天这里有经济学家，我认为GDP指标都要改，今天所有的GDP指标是不准的，因为人工智能今天已经是新的劳动生产力大军，但是我们在GDP这个上面并没有把它当成劳动力生产大军，来做计算和分析。　　第三个就是懂生态，所有今天要建立生态平台的，或者是生态产业的，如果你用了AI，那么你就会有更好的解决方案去优化你的系统，而且还会产生圈套圈，就会跟没有AI的时候，最大的不同就是圈到圈，如果没有AI做商业生态封闭的，没有打通，数据打通，人工智能才会变得更加聪明，数据就是它吸取养分，变得更聪明的氧气，因此它懂生态的连接。　　主持人：在逻辑上吴老师跟袁辉的思路是一样的，讲一个方向，这个是很有意思很有意思。饶博士。　　饶骏：我写的是第一个安防，这是一个特殊领域，其实有很多相关的专业的领域的应用，这块的需求和应用其实没有解决的非常多，为什么说这个？实际上指的刚才人脸识别签到这个，实际上为什么互联网号称是99%点几多突破了，非常理想的，现在不存在任何的动态的环境下，能够识别人的系统，这个不存在。因为复杂场景，复杂图像非常非常难，我手下的博士一直在做这个东西，说实话，因为我们是解决工业问题，它现在做的这个系统比现在应该算是国内第一，图像解决速度在功能功耗下面是一百倍，正确率达到80%，复杂图像，特殊的摇杆图像，同类物体细微差别我们都能分别，动态比，各方面的指标很难，我们能做，我们做的时候依然发现有太多的实际问题我们还是解决不了。这是安防，我认为高精度从这个图像识别，视频识别的高精度方面有太多可做的事情，也是咱们现在深度学习主要的一个方向。　　第二个，就是金融，我觉得用这种大的计算资源，可能有很多暴利的机会，这个也是人工智能能干的。　　第三个，应该是最小难度的，因为娱乐消费，是一个综合性的，不仅仅是某一个算法，可能它需要整个产业链，从传感器，执行到处理整个一套，也许要求不高，但是它这个应用的终端用户很多，也许技术含量不一定特别高，但是一定要可靠，用户体验好。这个要做好不仅仅光是AI能解决的。　　主持人：讲得很好。　　Erica R.H. Fuchs：我好像多写了一个，我写了一些关于技术的问题，我在最后调整一下顺序，我们有一些消费者的产品，谷歌家庭这样的，你可以跟它讲话还可以问问题的等等，那就涉及一个语言理解的应用。比如我可以跟它交流，我想买一双什么样的鞋子，但刚才我们讲到这个图像识别等等，在生产方面我们真的需要深度学习在里边，当然有一些领域已经做得很好了，但是需要提升它的效率，我们还需要有一个定制的学习，当然这也是一个获利很多的一个行业，它的一个商业价值也是很大的，当然也有一些社会以及教育层面的价值，当然也需要科技上的进步来加以支持。所以科学家一直有不同的发现，一些科技上的一个进步，就可以支持我们做这些事情，我们进入到令人兴奋的一些研究领域。　　李稻葵：我是看到从近到远，马上看到有影响的，已经来到工业生产领域，很多工厂原则上讲已经做到无人了，我十年前去参观过一个卷烟厂，卷烟在咱们中国是行业，经理跟我们讲不要印名片，很麻烦，别人求他们，这个厂里面已经实现了无人，管工人很复杂，工人会偷香烟，全是机器人运香烟，打包，一个不差，已经来到了。　　第二个就是自动和半自动驾驶，其中我最看好是半自动驾驶，我认为自动驾驶恐怕是非常非常难，但是半自动驾驶已经来到。比如说我自己，我喜欢开车，我的下一辆汽车，现在两个标准，还不太多选择，一是要新能源，至少插电的可能，为了我们的环境。第二，至少给我自动刹车，我避免追尾，这个不难，这也是一种最简单的人工智能，在以后可能变线左右，避免碰撞，这是我看五年以内应该能够来到我们的生活中的。　　第三个比较宽泛的领域，辅助决策，从一个孩子报志愿，到这个得了一种病要怎么去治疗，我上网一搜，大概给我三四个选择，不能代替我的决策，帮助我的决策，那个跟医疗很近的，人工智能完全代替医生的话，恐怕还需要很长很长的路走，但是辅助决策恐怕已经离我们很近了。　　黄明明：你要的那个车推荐就是特斯拉可以，投的李享的也可以，两年以后可以，自动刹车，自动变线也可以。　　主持人：我们听听大家的意见，对台上有补充的，我们先看有谁补充的，你觉得有新的方向新的领域。　　周园：我是波士顿咨询公司的合伙人，我是全场的唯一的咨询顾问，我们看AI的视角从产业发展的视角，有很多客户进行工业4.0的升级。我要扩展两个定义，一个是AI不止是算法，也包括技术，包括视觉的技术，语言的技术，还包括硬件，数据、技术三个方面。同时我觉得谈到AI应用的方向和机遇，我觉得AI最大的作用不止是AI的本身，跟另外三个技术，包括物联网，包括(英文)，四个根本性的技术的发展的融合，是真正的最大的机遇的所在之处，所以割裂看有一定的作用，但是融合是最大的作用，四个技术在一起，如果简单来讲，以前我们的这个(英文)是隔离的，四个技术在一起，使得我们(英文)合在一起看。　　举一个具体的例子，补充刚才台上嘉宾的，我们看在智慧城市，前几年从硬件角度看，现在帮很多城市也好，未来十年之后我们的城市如何改变，这些技术如何改变人们的生活和工作的方法？当这个(英文)和(英文)合在一起的时候，会重新定义物理空间，比如说零售，是一个储存的功能，发散的功能，这些可以被(英文)代替，这种娱乐的功能，互动的功能，这些(英文)附在物体上，对人的识别，信息的互动，使这个物理空间具备了大量的信息。在这个条件下，如果你把零售作为一个中间的例子，其实存在着很多的可能性，包括这种新的商业模式，新的服务，新的产品的这个可能性。　　所以我用一句话来总结，这句话其实我们跟很多客户会去思考，当我们的(英文)跟(英文)重叠的时候，其实很多时候要想的就是资产变成一个(英文)，变成一个(英文)，就是存在着无数的可能性。　　主持人：因为AI的他们热闹，咨询行业会赚多钱吗？　　周园：其实我们很大一部分是在工业4.0，我们跟西门子一起提出来的，在4.0这块咨询行业增长这块，就是在(英文)，而且这个不止是新的行业，很多传统的行业都在经历这个(英文)，而且以前我们看到很多(英文)是纵向的，就是我在这个里面有些什么新的产品，新的服务，这个局限性很大，现在看到越来越多的用户是做整个横向的，贯穿生产力。　　张拯宁：第一点，我想从大的方向在地球上，因为我是做航天管理工作，我是个工程师，和在座的不一样，饶博士是科学家的，我是工程师。我们的思路可能会跳跃一些，在地球上说事，基本上同意黄老师谈的观点，比较明确的一个是枯燥乏味的事情，它既然是这样的，往往是由不需要高学历的人来做的事情，这个很明确，刚才说的自动驾驶类似，司机的学历要求不是很高，他能做，机器人AI可以做的，第一类。　　第二类是正在即将能够实现的，就是在工业领域，李老师刚才谈了说是卷烟是比较简单的，它是在工厂里，比较复杂一些的场景，比如说我们高压的输电线路是在室外，场景是很复杂，靠人去干没有人干，机器人去干这个难度非常大，比人脸识别很难。　　第三个Erica R.H. Fuchs教授谈到的，包括科研、教育，包括这些领域基础性的领域，这些领域传统上讲创新性要求非常强的领域，是AI比较难以做到的，但是它可以辅助，帮助我们，这个可能要长一点但是有进展，这些事是在地球上说事。　　第二个我跳出地球说这些事情，因为可能我个人观点一直在琢磨这个事情，我们人类社会发展这么多的问题，各种各样的问题怎么样解决？以我们一个工程师的角度，可能会比较简单，你必须跳到系统之外考虑问题解决问题，简单来说，不是因为我在航天我要鼓吹航天，我确实认为解决人类发展的问题确实要到地球之外，那里有更大的市场，那里的估值不知道用什么货币来衡量的。但是有一个问题，宇宙就是在时间和空间上是无限的，我们人有一个最大的问题。　　主持人：你和人工智能结合在哪里？　　张拯宁：你要自动驾驶汽车在地球上做很难，我们能不能全自主驾驶宇宙飞船，我们人生命有无限，我们假定解决这些问题，你需要有一个AI帮你做这个事情，你到那个星球不知道遇到什么问题，这个要求非常高，如果人类走出地球，没有AI完全不可能，刚才问到AI有没有泡沫？其实我的刚才没有得到发言的机会，我们今天的主题是AI中国有没有泡沫？或者我们往大一点，AI地球，AI人类有没有泡沫？从这个角度来讲当然是没有泡沫，我们没有AI，就没有办法想象我们未来的世界是怎样的，地球如果不能容纳人类的发展，承载人类的发展，没有AI不可能的。　　马腾：我想说一下AI对媒体行业有两个革命性的变化，我不知道大家感觉到没有？一个是机器人写作，在我们腾讯已经推出一个机器人，我们管它叫(英文)，已经广泛运用在天气预报，财报，赛事，地震这样的写作领域中，我们看到奥运会比赛的稿子，可能有八千多篇由它来写的，而且同一类的新闻，同一件的新闻可能有八篇到十六篇不同的写法，非常个性化。我们看到机器人写的时候我们在想，这个记者可能会哭，确实是，代替了我们很多记者的工作。　　另外还有一个变化，是智能的信息筛选，因为我们处在一个海量的信息里面，我们可能大家有看到，包括腾讯新闻客户端，包括这个今日头条，都推出这种个性化筛选，比如说李老师你对自动驾驶非常有兴趣，给你推的自动驾驶的方方面面的东西，这个非常节约我们的人力，虽然说是人工智能在这个媒体领域可能会让这个记者和编辑，会有比较大的失业，我们会非常高兴地看到它带来的这种革命性的变化。　　主持人：我们有什么不同的意见？　　包括刚才说的医疗科技这块，那其实我更关心医疗数据，低层数据的打通，如果没有打通，你没有数据什么都做不了，我关注的点把握AI的机会，我更关注在不同领域数据的打通，这是我的一个观点。　　女：刚才包括各位嘉宾讲的都是技术和未来发展方向的问题，我是一个妈妈，同样我也是一个教育者，我们每个人都没有提到，我们下一代，我们的孩子们他们应该是属于人工智能的原住民，对于这样的一些孩子。　　主持人：他们是开拓者。　　女：对于孩子们对于教育来说，我们应该做哪些准备？我们应该讨论的一个问题。比如说对孩子成长来说，以前说IQ说智商很重要，后来说情商很重要，是不是在不久的将来在教育产业，要有一个AI商，所以说我觉得从我的角度来说，除了从技术，包括数据各位嘉宾讲了之外，我们从教育的方法手段上，包括大的指导方向上，是不是也会是人工智能时代发展的一个很好的机遇？　　主持人：Erica R.H. Fuchs提出了教育，提出了AI商，很大的概念，我们这节讨论很多，我觉得提出了很多很多未来的方向，大家争议很多，我觉得特别有意思，就是袁辉和吴老师提出的原则和领域，我们提出了很多具体的方向，所以这个还是。　　张坤：刚才嘉宾很多分享是在应用层面，我们把这个分成像云计算分成三个层面，一个是技术层，一个是基础层，最后一个应用层，每一层有它的特点，有它的独特的不同的投入，比如说应用层来说，它是一个数据为基础来做的，相对来说在这层投入是低一点，变现也快，这是一种。技术层就是做芯片这种公司，这种公司投入很大，是一个长期的过程，这种公司大部分的AI公司到不了很大的规模。在这个地方讲基础层面的话，这种投入不是很多小公司可以做到的，刚才讲大数据，大数据有流量入口的公司才能积累大数据，一家小公司数据有限，像BAT公司收集到的数据不一样。　　刚才说的自动驾驶这个层面说，自动驾驶如果是狭义自动驾驶，刚才李博士讲的，这是一个非常简单的应用，某种程度上，一些数据可以解决。就说无人驾驶，L4的层面以上的，在一条高速公路上的驾驶和在城市道路上的驾驶完全不一样，比如说百度做的这种要复杂得多，和一个简单在高速公路上的货车无人驾驶，完全两个不同维度的数据的概念，一个是要全国所有的高清地图，而且有驾驶行为，另外一个相对就是公路，为什么某某工业园区搞无人驾驶很简单，那个园区就是几平方公里的范围，这个东西很简单，在不同层面。　　如果要这么说，我觉得用刚才的框架来套的话，像百度的自动驾驶肯定更接近于基础层面，那个肯定有万亿的规模，你说在一条高速公路上的帮助货车货运，利用自动驾驶提高效率，减少油消降低司机的数量，这个是相对一个狭义应用层面一个东西。　　主持人：我们回到这个主台。　　Erica R.H. Fuchs：我想回答这位女生的问题关于教育的，今天上午的论坛时，我和一个大公司的CEO，和另外一个公司的副总裁也在谈到您刚才关注的问题，他们的方向就是在研究人工智能在教育方面如何应用，它有什么样的前景？又受到什么样的限制？所以您的问题很重要，期待我们会找到很好的答案。　　主持人：各位还有什么要补充的，或者要讨论一下，关于这个AI的机遇和方向。　　黄明明：我补充一下，我一会要赶飞机。回答几位包括饶老师讲的，我代表投资界稍微证一下明，不是纯投AI的算法，包括比如说我看到很多题目在讨论，为什么AI的应用没有在高端制造，这个也提到，没有在第二产业，生物、农业、制造业，其实恰恰相反，今天AI的应用在制造业领域，我们投的深圳大疆一个分公司，工人原来是很苦，一天工作八个小时，盯一样的器材在看，机器可以代替工人。　　第二个美国的每年有个叫机器任意行动物体的抓取，这个是在李老师你看到卷烟，几十年前有，固定算法做的，今天最难的你给机器人摆一堆东西，他抓不了，几百万美金的机器手抓不了，随意的物体随意的抓取，每年都在做这个全球的比赛，这里面有深度学习的技术在里面，有点像婴儿在抓东西一样，一开始抓不起来，当它抓起来以后机器在学习以后，过了几天以后机器手抓任意的东西出来，这个学习的算法有点像人类的算法，不是告诉他什么算法走什么轨迹，像婴儿学东西，我学会了就起来，我抓不到就改规则。在农业，刚才讲的巡检，田间地头的应用，大规模的应用，我们投了很落项目已经在应用，不是投的有泡沫的算法，我们投的对国民经济产生的效益的，反倒讲的这种机器人，你选了一个最难做的领域，我们投资界有一个观点，所有做人形机器人，至少在五年之内你注定失败，为什么？大家都看过无数的科幻电影和小说，你只要把这个东西做的人形的形状，你做出的东西比用户的期望值低太多，亚马逊做了一个音响，不叫机器人？慢慢听懂我的用户，我去买东西，一点点期望值在升高，那个是聪明的做法，这个从B端到C端的应用领域里面有巨大的场景。　　李稻葵：恰恰我说的泡沫，你大部分说的人工智能是它，以它为人工智能，肯定五年以后会失望的，你说是不是？用你的话打你。　　黄明明：我说这个是误区，不能说人形机器人代表人工智能。　　李稻葵：大量不是专家，他脑子里的泡沫是这么来的。　　袁辉：我不裁判他们的问题，这个问题比较低端。我补充刚才的中国机遇的问题，实际上人工智能有三个要素的，一个是计算能力，包括算法在内，第二个就是高质量数据，第三个就是特定应用，中国未来中国这个机会，实际上从互联网，移动互联网开始，中国是在应用上走在世界的前列，另外在人工智能三个要素里面的话，因为本地化数据，文化的问题，中国在数据上面是没有任何问题的，另外在应用上面我们也走在全球的前列，美国跟中国的比较，未来是中美两国核心的竞争，在美国算算法，基础的研究上面，过去的历史发展阶段的问题，它是领先中国，但是这三个要素是相辅相成的。　　比如说AlphaGo离开围棋的东西，根本就不是AlphaGo，只是一个算法，加上特定的围棋应用，最后失败李世石，在银行在很多领域完成的AI的应用，反过来推动我们算法的进步，中国的机遇在哪里？把握自己的优势，把把握自己的文化优势，加上商业的应用，这条路并肩全球，乃至领先的关键一步。　　主持人：通过特定的应用往前推，包括算法包括技术。　　吴霁虹：因为刚才我没有办法，太短的时间没有办法一个一个去说它，我现在也不会说，如果你去看未来地图，刚刚今年5月份出版这个书，书上讲的万亿级人工智能产业模式和商业路径，我讲的三个领域，我都说不出它可以应用在无数的场合，包括教育，我自己是教育者，我知道现在的教育被摧跨的，现在的教育体系，因为今天的学生们按照这样的上课，上四年出来找不到工作，我们的教育体系根本和我们的人工智能未来的发展是脱节的，因此其实我最关注的也是在教育的领域。　　饶骏：我前年招了一个从卡耐基毕业的一个博士，我问他中国的机器人或者说人工智能和国外到底差距在哪儿？他就说他在所里学习的时候，在机器人所里学习的时候，他们的镇馆之宝是一条机器蛇，从整个缠在人身上整个控制，整个从软件到硬件，他说远远就是不是咱们能够想象的，那个精度能控制的这种能力。比如说咱们机器人里面的电机，减速器，跟你整个工业能力匹配在一起，不是一个算法能够解决的，代表你工业水平的东西，不是一个AI，能够说AI对这个国家产业，能够提升多少，不是在那个层面，要做的东西太多，在整个智能产业或者说机器人产业。　　主持人：重新回到大的整体的产业链。　　饶骏：只是其中很小的一个，很好的一个东西，但它并不能决定我们产业升级也好，或者我们企业的利润，能够提高也好，甚至我们的生产力提高，我觉得并不能，我们做的功夫太多。　　Erica R.H. Fuchs：并不是我专注的领域，但是我非常同意两位的观点，这个具体应用是我非常支持的想法，返回腾讯网首页>>
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