华标·峰湖御境项目位于黄埔区（原萝岗区）天麓南路，距离广汕公路800米，地处帽峰山山脉南段的联和村内。峰湖御境是华标集团2013年倾力打造的豪宅项目，位于广州市天河北天鹿南路以东，天鹿湖风景区。项目总占地面积约600多亩，总建筑面积约80万平方米，规划共607栋，积率1.5，绿化率30%，项目四面山林环绕、生态资源突出，产品分为院子、高层洋房。华标·峰湖御境地理位置优越，环山抱湖、坐北朝南、冬暖夏凉。三脉交汇，紫气东来，占据广州龙脉贵地、广州商脉重地，既能享受山居的清新与宁静

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截止 2018 年上半年，全国 AI 企业达到 4040 家。其中，26％的 AI 企业在北京，北京 61％的 AI 企业注册在海淀。

海淀为何能得到如此多的 AI 公司的青睐？

张弓是犹他州立大学博士，前美国 NASA 科学家。2015 年，他与三位背景相似的团队成员成立了佳格天地，聚焦农业大数据。回国之前，他从黑龙江走到云南进行考察，最终选择了海淀。

他说，选择这里有两个原因：一是这里有极其丰富的人才的优势，能够在这里找到志同道合的人一起做事；二是，在中关村政府工作人员的帮助下，他们注册了公司。

「我们三个人回来的时候，可能读书读傻了，完全不知道怎么注册公司。我记得当时是在创业大街有一个中关村党委办公室的牌子挂在那儿，我想这肯定不会骗人，然后就过去了。他们说很好办，要帮我们推进。」

除了人才，政府的支持，海淀还有创投。

由于这里曾经孵化了百度、搜狐、新浪等中国第一代互联网公司，因此这个地方也成了新一代创业者心中的高地。宾夕法尼亚大学机器学习博士胡一川 2011 年从硅谷回国创业毫不犹豫选择了海淀便是因为这个原因，他期待自己的企业也能从这里出发，在这里成长。

在美国待了几年后回来，胡一川感觉对国内不是很熟悉。

「对于国内的创新创业到底是以一种什么样的方式开展，以什么样的速度开展，心里也没有底。」但是当他真的加入创新创业大潮里面之后，却真真切切感受到了「速度」：2011 年，微博刚刚兴起，智能手机开始普及，然后是微信，滴滴的诞生。

同时，他也感受到了人才竞争的激烈程度。

胡一川说，「我们当时从美国回来，两个海归的博士，拿到了风投，（以为）招募人才应该是很容易的事情，但回来之后发现中国人才竞争激烈程度远远超出了我们的想象，甚至于远远超出了美国硅谷人才竞争激烈的程度。所以创业第一年，我们在人才招募上遇到了很大的挑战。」

在人才招聘上遭遇挑战的，不只胡一川。

美国肯特液晶所博士，唯酷科技 CEO 李风华在招募一号员工时，经历过「三顾茅庐」。

「一个女生，从武汉华科刚刚毕业，她不是特别确定到底要不要来，所以请她父母专门跟我谈了一次，请她叔叔谈了一次，后来又从广州来了一个表哥跟我谈了一次。」

网罗了 8 个清华博士的驭光科技 CEO 田克汉也在烦忧：「我招到高管团队，中层员工和骨干员工该怎么招，整个人工智能涉及到光学，制造，精密加工和芯片行业，还有人工智能算法各方面的人才，该怎么招？」

好不容易招揽来的人才还可能留不住。风口一个接着一个，再加上资本的助推，人才高流动率成为常态。

诺亦腾 CEO 刘昊扬（美国约翰·霍普金斯大学博士）感慨：「北京尤其明显，很多很好的（人才）培养一两年就走了，然后又从零开始，周而复始。」

好在事情总有转机。「现在经济稍微有点冷却下来，可以好好来做事情。」刘昊扬说。

尤其在中美贸易战，中国技术还不敌美国的大背景下，沉下心来做事，显得尤为关键。

田克汉是清华大学精密仪器系硕士，美国麻省理工学院博士，他曾在 IBM 工作过 8 年，担任（教授级）资深科学家/技术经理。回国后创办了驭光科技，致力于先进衍射光学和微纳光学的设计、制造及应用，以及为客户提供完整的衍射光学解决方案，他介绍自己的公司是用半导体的芯片做光学芯片的。

在他看来，在基层的制造、精密加工和芯片这几个方面，中国和美国相比，差两三代都不止，大概相差六七年的时间。「中国要在这个行业追赶美国，是有希望的，但要有耐心。」田克汉说，这也是他当初愿意回国的原因。

「我在美国学了那么多年，我也工作过，我也看过这些东西，我回来是因为我觉得，我的所学能够对国内有用。另外，做光学器件、做芯片，我做不过 IBM ;但如果我们利用这种差异化，也许能在某些行业比美国更领先。」

得益于国内企业，政府和个人对新技术，新应用的快速适应，人工智能在国内的落地情况可能要好于美国。

但美国有英特尔、IBM，中国没有；美国有波音，中国也没有；美国有 GE，中国也没有。

「这些行业反而是中国真正应该重视的，或者说，人工智能行业应该重视怎么样去帮助中国在制造行业，基础行业去产生新的公司。」田克汉说。

在田克汉看来，制造业才是中国真正的核心。

「中国在青海发现了硅片，出口到日本，日本再切成丝，再卖给中国，利润的 90％都留在了日本。也许，这个行业反而是我们这一代或者我们这一批创业者应该思考或者注意的。」

张弓，胡一川，李风华，田克汉，刘昊扬，李远（美国维克森林大学博士，北醒光子 CEO）均是从硅谷回国创业的博士，均为70后或80后。10 月 14 日下午，他们在来也举办的「归来也 - 人工智能海归博士圆桌」论坛上，分享了各自回国创业的经历，以及遭遇的难题，也就中国发展 AI 的优势，AI 企业何时长出 BAT 等问题进行了探讨。

以下为圆桌对话的内容，机器之心做了不改变原意的编辑：

主持人：黄慧（前联想之星创业 CEO 特训班担任项目主任，现任职于来也市场部）

有人才，创投有钱，政府给支持

黄慧：你们为什么要回国创业？

李风华：2014 年之前，我一直在硅谷做光学方面的研究。在硅谷最适合创业的应该是互联网、生物以及人工智能，对于我们这种边缘人物，就只能回到中国。因为我们是做制造的，在海淀这边很难找到一个地方做工厂，所以我们扎根在深圳。然后把制造业务扩展到了日本、台湾，这几个地方是最适合做制造的。

张弓：我回国的时候问过风华，要不要回来，回来会怎么样。回国之前我也是在国内转了大半圈，一方面是业务考察，另一方面考虑在哪里落地。因为我们做的是数据产业，需要大量的高精尖人才和相应的科研背景知识的行业。

当年我们从黑龙江一直走到云南，实际上中国各个地方我们都看过了。但说实话，真正让我下定决心回国，包括我最后做的公司注册在海淀，其实很核心的原因是我去创业大街，包括去我们当时落地的北大加速器（我原来是北大的），当时感觉这个地方有特别独特的两个优势：

第一，这里有极其丰富的人才的优势，我们能够找到志同道合的人一起做。因为当时回来的时候，我们就是三个（美国的）博士，完全人生地不熟。所以这种人才之间的感应是很关键的，我们觉得在这个地方能找到合适的人，大家一起做这件事。

第二，我很感谢海淀区和中关村政府的支持。我们三个人回来的时候，可能读书读傻了，完全不知道怎么注册公司。我记得当时是在创业大街有一个中关村党委办公室的牌子挂在那，我想这肯定不会骗人，然后就过去了。他们说很好办，帮我们推进，帮我们做。这是我去过那么多的地方，真的是回到家。我那个时候问过了很多北京市相关的人员，我是朝阳人也去过朝阳，真的就觉得只有在海淀这里，才最适合我们发展的。

李远：北京这边有人才，气候好，环境好，这边的创投有钱，这是真正把我们吸引回北京的原因。

刘昊扬：我在美国是想转行，因为美国待得太无聊了，没有风险投资，觉得国内的机会更多一点，就回来了。

黄慧：田克汉，你的公司明明是注册在海淀，是海淀的企业，为什么老是代表杭州呢？

田克汉：因为人工智能的人才在北京是最聚集的，同时我们也做一些高精密制造，当时在海淀注册生产企业不是那么容易，后来我们就回到了我们的起点，就是杭州。

我们注册在桐乡，杭州也代表了长三角，是中国创业比较集中的上海杭州这一带，对我们来说有几个优势：

第一，我们的客户大部分都在长三角和珠三角，包括欧菲光、顺禹光电、海康等。

另外，现在我们要加工一些器件，在北京可能很难找到。在长三角基本上无论是桐乡、苏州和无锡都能很容易找到这些供应链，这也是我们当时选择杭州的一个原因。我们基本上在杭州和北京都有很多的人，希望能够借助两边的优势，把公司发展起来。

国内人才竞争激烈，为招募员工，「三顾茅庐」

黄慧：基本上通过这一轮的问答，我们大概能够了解到凡是涉及到硬件制造，要供应商，需要开厂，大家就会觉得海淀这一块太贵了，而且没有合适的厂子给大家。问一下胡一川，你回来之后，海淀最超预期的，以及你并没有想象那么好的是什么？

胡一川：我是 2011 年的时候回到国内，开始第一次创业我是在北京读的书，汪冠春是在上海读的书，我们讨论一下选择对于两个人来说比较合适的地方，同时北京还有几大优势：

第一，北京是创新创业的中心，这个至少在我们心目中，我们看到中国第一代互联网公司，像搜狐、新浪、百度，都是在北京在海淀在中关村这个地方成长起来的。其实在我们心目中，一直认为这是中国的创新创业的中心，所以毫不犹豫回到这里。

回到北京之后，我们也不知道怎么注册公司，我们找到徐小平老师。那个时候我们连正规的办公场所都没有，因为我们是在（朝阳的）民居里办公，所以没有办法注册。

这个时候徐小平不慌不忙地从他的抽屉里面拿出了一张房产证，说你拿这个去注册，这个房产证的地址恰好就是在海淀区的知春路，所以我们公司注册地址就是在海淀区。

关于超预期和不达预期，我觉得各谈一点。先说超预期的地方，在美国待了几年后，回来对国内还是很不熟悉的。或者说，对于国内创新创业这件事情到底是以一种什么样的方式开展，以什么样的速度开展，心里也没有底。真的加入创新创业大潮里面之后，就真真切切感受到了速度。

我觉得最最超出我预期的，就是身边大家创新和创业成长的速度。我 2011 年回来，那个时候微博刚刚兴起，发展速度非常快，智能手机开始渗透，然后是微信刚刚诞生，今天大家耳熟能详的滴滴，陌陌，这些都是在当时成立的。在这个大的浪潮中，我们也深受感染，我们也以最快的速度进行创新，不断的试错，然后去发展我们的企业。

跟自己预期差别最远的，其实是关于人才的吸引和招聘上。因为我们当时从美国回来，两个海归的博士拿到了风投，（以为）招募人才应该是很容易的事情。但回来之后发现中国人才竞争激烈程度远远超出了我们的想象，甚至于远远超出了美国硅谷人才竞争激烈的程度。

反过来说明，中国创新创业发展太快了，对人才的需求太旺盛了。所以创业第一年，我们在招募人才上遇到了很大的挑战。后来我们也总结出来了一些经验，更多地从我们同学朋友，包括朋友的朋友这样一个圈子里面去找到了我们最初的创业团队的第一批小伙伴，然后使企业越变越大。

黄慧：刚才说到人才争夺的程度，李远你们在海淀也感受到了吗？

李远：如果在北京都招不到人才，至少在国内更招不到人才。

张弓：我觉得这是海淀的一个优势。因为我们可能做的东西相对来说比较尖一点，比较偏移大家的路线。很多时候我们是需要自己培养人才的，我觉得海淀是我们能够待得最好的地方。因为我们能够跟附近的大学，研究所招到不管是刚毕业的年轻的学生，还是正在上大学的学生，让他们来我们这边一边学习，一边工作。

这样的话，能够把我们的一些技术，包括从国外多年的经验带给他们。这样，我们培养出来的团队会是非常有战斗力，而且非常年轻，很有朝气。

我自己觉得，我们也培养了很多相关的人才，为中国空间应用领域在各行各业的应用奠定了基础，这也是令我非常自豪的事情。我们不仅自己建立了一家公司，还为中国在空间的商业应用这样一个领域培养了一批人才，这是我自己非常非常自豪的。

黄慧：可能招不到马上就能满足需求的人，但是可以招到一批高潜质的人，然后自己来培养，并且为行业培养了很多的人才。下面一个问题，西城怎么去跟海淀抢人？

刘昊扬：有两点感受：人才确实是一个问题，我们做的特别有特点。AI 企业很多都有这样的问题：从技术到应用，要求人才的综合能力非常高，中国人才培养是全世界每个人垂直方面非常精英，但是横向不强。

国外人才从小以项目式为培训，综合能力比较强。国内人才和国外人才的优秀点对比非常明显。所以在早期，我们有一些核心的人是国外的人，互相可以弥补一下。今天，我觉得中国有改善，这跟我们教育培养体系有关系的。

再就是创业大潮，钱很多了之后，一个风口接一个风口，带来的人才流动性非常高，北京尤其明显，很多很好的（人才）培养一两年就走了，然后又从零开始，周而复始，这是很痛苦的。现在经济稍微有点冷却下来，我觉得这是一个好事，可以好好来做事情，这是我们对人才的看法。

李风华：人才对于我来说，实际上最开始的时候是非常有挑战的。我跟大家讲一个故事：我招第一个员工非常艰难，因为我是 2014 年从硅谷回到深圳创业，我一个人在朋友工厂非常偏的一个小角落里。

招的第一个人，从武汉华科刚刚毕业的女生，她不是特别确定到底要不要来，所以请她父母专门跟我谈了一次，请她叔叔谈了一次，后来又从广州来了一个表哥跟我谈了一次，我就觉得还是蛮有挑战的。但是，从第一天开始，一直到现在，她还是我们公司的人员，「三顾茅庐」还是有后面的意义。

到现在为止，我是觉得企业的竞争就是大家去竞争人才，当你想去做一件比较有挑战性的事情，你背后的团队一定要足够强，不光是深圳的人才，日本的工程师，台湾的工程师，硅谷的工程师，你要逐渐有新鲜血液来加入你的团队，你才能跟大公司竞争。

黄慧：现在在深圳招聘人才难吗？

李风华：深圳正好是制造的中心，包括整个珠三角，所以我不需要世界级的顶尖人才。所以在深圳，相对来说，比较容易去发掘这种专门做工程，做工艺，做生产管理的人才。但是要真正招到靠谱的，还是比较难的。所以要不断地补充新鲜血液，不给力、负面的，要进行淘汰。

黄慧：田克汉是清华大学的，我有一个同学跟他是校友，说他特别牛，一个系里，有七八个去了田克汉的公司。

田克汉：回应一下，联想之星最重要的一个理念，就是柳总讲的「搭班子，带队伍，定战略」。我觉得做公司最自豪的事情就是有一个非常好的团队，尤其是高管团队。我们公司加上我一共有九个清华的，而且是精密仪器和电子系，是光学方面非常顶级的。

作为 CEO 来说，招人是永恒的话题，招人永远难。我招到高管团队，中层员工和骨干员工该怎么招？而且整个人工智能是一个非常长的，涉及到光学、制造、精密加工和芯片行业，还有人工智能算法，各方面的人才，该怎么招？我们在这个地方的确是遇到了一些困难，我们也在逐步去克服这些困难。

北京的人才很好招。最近我也关注到人才的流动，尤其是公司内部。我们公司最近招了一些人，他并没有离开我们的公司。他愿意从北京到杭州到天津，再到桐乡，觉得北京的生活成本太高，在北京没有户口。

我们注册了一个合资公司，很有可能选择在天津或者是合肥。因为这些地方的高端人才也相对比较集中，他们可以迅速地落户，武汉也是这种情况。这就是我观察的人才的流动情况，现在也并不是往北京去集中，也向外流动。我们公司两个员工都离开北京去了杭州，这是一个蛮有趣的现象。

回到招人的问题，还是要用心和静下心来。我不是做得特别好，我也希望能够在这个问题上能够做得更好。

硅谷有先发优势，但中国更快

黄慧：中国在 AI 应用层面的优势，是不是传说中的「政府支持多，数据多」？和美国比起来，我们在底层算法，芯片和人才方面，有没有优势？

胡一川：这个话题很大，我想挑一个方面，跟政府有关的方面来谈一下人工智能落地在任何一个国家做事情，都会强调要做到政治正确。

但是因为政治正确，人工智能在美国的落地比在中国要难很多，为什么这么说呢？我举一个例子。

前一段我看到的一个真实新闻报道：因为大家知道，今天在中国用人脸识别去做一些安防，这其实是非常非常普遍的。美国政府也想做类似的事情，他们做了一个尝试，拿很多犯人的照片去做人脸训练。不可避免的，在犯人里面，黑人的占比更高，这导致更容易把黑人判成潜在的嫌疑犯。

这个结果一出来，整个美国的新闻界就炸开了锅，各种组织给白宫写信，认为这件事情是绝对不能做的，是政治不正确的。所以从总统开始回信，包括总统办公室写信，说这个东西是基于虚拟 AI 技术做的，要避免这个事情的发生。

中国首先不存在美国的多民族，多语言，要在种族上强调政治正确。美国是过于强调，导致了很多合理的事情反而不敢去做。

中国首先在人工智能的落地上，第一个最有价值，最容易落地的就是政府牵头的，主导的涉及到公共安全的场景。在美国，这样的事情恰恰很难落地。所以从这个角度来讲，我特别看好人工智能在应用上，在中国的落地可能会比美国快很多。

李远：因为我所接触的是基于硬件的人工智能，像激光雷达，可以采取过去几个行业：手机、PC 和无人机这些领域有一个特点，叫起于欧美，兴于中国。开始的时候都是在欧美，垄断世界市场的时候都是在中国。

任何领域的发展、人才、资金和市场一定要在一起的。人才，美国 100 分，中国 90 分；资金，两个国家差不多；市场，中国 100 分，美国 70-80 分，都非常广阔。

中国正处于国家整体高速发展的时期，动能更大一些。我们来赌人工智能，不管是波士顿动力，还是新的自动驾驶设备，不必非要较真我也要起源于中国，我们努力用后面的时间把它消化为中国的领域。我觉得中国在人工智能上，前半段不一定能够打赢，后半段有可能垄断这个市场。

张弓：我觉得是在硅谷兴起的，从人工智能应用的角度，这个事是需要技术支持，市场支持等一系列的扶持。我自己觉得，硅谷都会有初始上面的优势，中国一个很核心的是：更快。中国不管是企业，政府还是个人，对新技术的应用，适应是非常快的。

像语音类型的，我父亲也在用 Siri 的，他其实接受得很快。我们服务的一些行业，大家觉得特别传统，比如说农业和养殖业，我们也在用 AI 去养猪。中国有一个最大的特点，就是大家对这种技术的热度，包括接受程度和适应程度，其实在某些方面是远超美国的，比欧洲肯定要强得多。

AI 核心的事情是形成一个快速的训练，形成一个循环，这个过程越快，你的应用结果会越好。中国数据是特别多，其实真正有用的数据是在应用里面生产出来的，而不是前期准备了很多的数据。

核心就是，中国这种快速的应用，快速的市场化，使得很多数据，包括相应的应用深度都在加强，我觉得这种速度可能是中国最大的一个优势。

田克汉：前面大家讲的都是优势。我觉得从「中美贸易战」和「中兴事件」可以看出来，中国的技术跟美国还是有差距的。在基层的制造、精密加工和芯片这几个方面，中国和美国的差距是两三代都不止，大概相差六七年的时间。摩尔定律大概两年一代，这个东西是国家综合实力的体现。

美国真正的优势在于各个方面都很强，虽然有很多东西没有，并不是做不了，而是觉得这个东西不值得做或者不够赚钱。而且美国也有全世界最顶级的人才，人才的优势比中国更明显。

美国另外一个优势是，美国有很强的工程师文化。我在 IBM 做过经理，也做过研发人员。我做经理的时候，我知道下面的人，有工资比我高的。

我做工程师的时候，我也知道我的工资比经理高。中国对工程师的文化的尊重是有缺点，认为做着做着就要做经理。这个在一些行业，尤其是在芯片行业是有很大的影响。另外，美国在各个基础应用领域都是很强的，不管是材料，还是检测设备，中国都有差距。

中国要在这个行业追赶美国，要有耐心。中国现在可以说是比欧洲和日本等，都有相当大的差距。我们可以看到，台积电是世界上做的最好的，它处在台湾，得到了日本和美国各个地方供应链的支持。如果日本不给硅片，他们也做不出来。

但是我觉得中国是有希望的，还是要有耐心，这也是我当初愿意回国的原因。我在美国学了那么多年，也工作过，也看过这些东西。我回来是因为我觉得，所学能够对国内有用另外的用处，做光学器件、做芯片，我做不过 IBM；但如果我们利用这种差异化，也许能在某些行业比美国更领先。

黄慧：双创升级的时代，人工智能有没有在这几家之间诞生下一个BAT ？或者你认为，诞生下一个 BAT ，需要做到哪几点？

刘昊扬：双创升级，我的理解是从量到质的提升。以前是重量，现在开始要有质，而且看到双创 2.0有几个势头非常好的：政府要对创新的产品优先采购，我觉得这个是特别重要的。

我们把 AI 这个行业搞起来，与其给这些企业钱，不如给他们市场。有了市场，就可以把这个企业做起来，然后他们去招募人才。所以，我觉得是从重量到重质，这些事情是对这个行业大的促进。

在快速变革的时候，BAT 未必能跟得上节奏，因为他们有大的惯性，也许这个时候会出现新的大的企业，这是有机会的。

李风华：回国以后，我是看到了，从总理到地方政府到所有民众，都在参与双创。所以从量变到质变，从最开始只要有想法就可以上，从家庭美容到滴滴打车，到现在，更多地提倡人工智能。我觉得，双创到了一个新的阶段。

为什么呢？比如说，在美国做人工智能，70％的人都是在小团队里面，5-10 个人的团队，他们有很强的爆发力，我不觉得要用几千人的人海战术去做人工智能这个事。所以在双创新的阶段，人工智能是很合适的方向。

黄慧：不需要诞生 BAT 吗？

李风华：可能很多应用在 BAT 产生，但是很多基础的技术诞生在小的团队，因为他们最有创新的基因，他们会在一些真正的最底层的技术有所创新，比如说芯片，机器学习和神经网络。

BAT 因为掌握了市场，所以应用可能在他们那边。对于小团队来说，现在是最好的机会，因为一个大公司没有这个耐心去做最底层的技术，所以我觉得做最创新的。最基础的技术，实际上是最有价值的。我觉得双创最应该支持这方面的事情。

张弓：我觉得 BAT 更多是 to C，to 个人的，这是互联网时代的一个结果。我越来越感觉到，未来，AI 和各种技术会深入到更多 B 端的客户，不管是企业、行业，还是跟政府相关的。

美国除了 BAT，有很多基础的技术底蕴是在 IBM，甲骨文等这样的企业里面。我觉得，中国可能下一代会需要有一些真正有技术根基，能够为 B 端企业客户、行业客户和政府客户提供有高附加价的，高度精细化的产品，提供大范围，全面服务的这样一个时代。

如果是这个时代，应对这个时代的状况，不会是 BAT，可能最主要的是像美国的甲骨文这样的公司，微软也在向这一方面去做。未来 AI 更多是深入底层，深入行业，去解决真正的行业问题。

田克汉：非常同意张弓讲的，我觉得中国不一定需要 BAT 。我很早以前就说了，美国的企业是谷歌，Facebook 能够提供解决方案，我觉得制造业在国家中是非常重要的，制造业是中国真正的核心。如果有战争的话，不可能靠 BAT 去打。

中国比美国落后的一点是，美国有英特尔、IBM，中国没有；美国有波音，中国也没有；美国有 GE，中国也没有。但是这些行业是中国真正应该重视的，或者说，人工智能行业应该重视怎么样去帮助中国在制造行业，基础行业去产生新的公司。

中国原来有乐凯，现在大家不需要胶卷。中国在青海发现了很大的硅片，出口到日本，日本再切成丝，再卖给中国，利润的 90％都留在了日本。也许，这个行业反而是我们这一代，或者我们这一批创业者，应该思考或者是注意的。