“姚老，AI进入产业落地的深水区：从技术成熟度曲线来看，人工智能正处在“死亡之谷”的泡沫期，不带来真实价值的AI将被淘汰出局。”

“在过去20年里，从互联网到移动互联网，下一个自然延伸下来是物联网时代。AI是物联网里一个核心技术能力，短期内是延续未来技术创新的主轴，但不是产业落地的核心点。[21]AI真正的商业价值的变现，真正能够有规模、商业化落地的公司，大部分是面向线下的，是和实体行业相结合，AI和IoT未来会越来越多关联在一起。

如果把人工智能比作「大脑」，物联网就是「身体」，二者相结合，能够让世界更加智能化。

算法是AI和IoT时代的核心变量。更具象化一点，是基于深度学习的算法。

人工智能创新就是一场无限游戏：它始于几十年前，并终将超越这个时代。有限游戏通常受时间限制，有赢输双方及明确的规则；但无限游戏会一直持续，规则和参与者也会不断改变。”

姚老听了章杉的话，也认可般地点点头。

章杉继续说道：

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虽然谈了很多内容，但是说到底也只是四十多分钟的谈话罢了。

……

和姚老的谈话章杉收获很多，但是却没有再次激发高人指路成就。

章杉知道，这是他成长了。

成长到不是专门的学术探讨，只是闲聊的话。

纵然高达姚老的地步也不会让章杉触发高人指路成就了。

至少在系统眼中眼中的章杉远非当日的吴下阿蒙了。

不过系统不激活成就也就算了，怎么最基础的经验和金钱都不给！！！

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才出了办公楼，章杉正感慨之际，就被一个漂亮的小姐姐带着一些人堵住了去路。

来人章杉还认识——韩烟凝。

章杉记得她是是法律系的韩烟凝，在校园之声广播电台。

好家伙，又是来访谈的？

章杉很想拒绝的，但看在韩烟凝如此聚人心的份上章杉选择了屈服~

韩烟凝：是什么让贵公司上市没有一蹴而就？

章杉：大的国际环境，去年年底到今年确实多变。

韩烟凝：贵公司自己怎么看“上市”？

章杉：两个大方面吧。

第一，我们能把这个业务，包括公司治理在内，已经能用上市标准去审视了，代表自信。

第二，虽然贵公司还挺年轻的，但当时上市的时候我们认为“1+3”业务已经比较成形，知道未来3-5年大概会达到哪个地步。我们希望在一个公开的平台上，让大家更透明地看到公司的治理，让大家认为这个行业有guideline（路线），这是我们上市的初衷。

韩烟凝：即便现在不那么顺利？

章杉：不管大家相不相信，我们真的把上市当成手段，而不是目的。

大环境变幻所有人都看得到，过程里我们也经常会自己问sowhat。

一般来说，你问一个人问题，他回答一个答案，你不断问sowhat，他就崩溃了。

但问贵公司上市完了之后——sowhat？我们认为，上市是手段，上市之后也希望股价是坚挺、稳定的，很健康地和公司业务一直往上走。

所以一定要选择合适的窗口来上。

韩烟凝：但上市这个“手段”也会带来好处？

章杉：肯定是能带来好处的，第一能给我们带来更好的品牌，对我们一些toB的业务确实是有帮助的；第二是更灵活的资本政策，使得我们做一些业务的时候，能够更方便。这是核心的点，而不在于其他的东西。

韩烟凝：心态会有变化吗？

章杉：我们一直以平常心看待它，但依然会很积极地考虑所有可能的选择，上市只是其中一个事情而已，而不是最重要的事情。

最后还是长期主义，就像章杉说的，有的人上市是起点，也可能是终点，对我们来说上市只是其中一个里程碑而已。

我觉得只有想不清楚的人才不淡定，想清楚自己到底要什么，在追求的东西是什么。

如果这些问题是思考过的，你的答案是清楚的，你就很淡定；你没想过，不知道答案，就会被其他的想法牵着走。

二问AI

韩烟凝：外界把上市跟AI冷暖联系在一起，你们怎么看今年外界对AI的唱衰？

章杉：我们在AI产业已有九年时间，但AI产业真正快速爆发是这5-6年间，今年真正进入AI产业落地的深水区。

这是大家熟悉的Gartner曲线。

之前，中国企业很少有机会在全世界引领一项技术从技术创新到产业落地的全过程，所以从创业者、投资人到媒体，中国各方都没有完整经历过Gartner曲线。

现在，所有AI企业都已经步入到「死亡之谷」。

韩烟凝：你怎么看「死亡之谷」周期？

章杉：我自己感觉可能在18-24个月，现在行之将半。

在AI产业里已经有了很多问题和很多解决方案，我想「死亡之谷」的持续时间可能不会那么短，也不会那么长。我们有信心穿越周期。

韩烟凝：之所以唱衰，也有AI算法壁垒的原因？

章杉：真正对于算法的供给侧，AI提供的远远不够。

我听到这种说法：「AI已经没有什么技术壁垒，AI算法似乎很容易了。」

但大家真正在生活里用到的AI算法好像还是「老三样」，还是极少的AI供给。

AI算法侧其实还在极度稀缺的阶段，而且还面临可交付和规模化两个问题。

虽然算法的供给未来会越来越海量，但算法的供给不是说一下子赋能很多行业，而是在每个行业有很饱和的供给，每个行业不仅仅需要人脸识别的算法，可能需要同一个场景里有100种、1000种算法，用真正的算法解决每个场景里饱和工具的问题。