专访微软全球执行副总裁沈向洋：人工智能靠IQ和EQ

微软全球执行副总裁沈向洋

8月22日，微软在北京总部发布新一代（第五代）小冰，宣布进入第五个国家印度尼西亚。微软全球执行副总裁沈向洋为此专程赶过来，上主席台演讲，会后接受小型的专访，畅谈微软人工智能战略，以及小冰之于微软人工智能的意义。

前任陆奇离职微软加盟百度之后，沈向洋成为微软AI方面重要负责人，掌舵着微软巨头在人工智能时代前进的方向和路径选择。这位在微软工作21年的技术出身的人，目前是微软公司职位最高的一位华人。

这是一长串努力积累而至的结果。早在2003年至2006年，沈向洋主政微软亚洲研究院，让该机构成为全球最著名的研究机构之一。2007年至2014年，七年间主政搜索Bing，沈向洋把微软搜索带到全球第二位置，他自嘲“做得像狗”一样，“如果是自己的公司，绝对不会去做对抗谷歌的搜索。”

2014年，他开始主管微软中长期战略规划，组建AI+R事业部。经历二十多年科技发展潮流，沈向洋有了自己的认识。“PC时代，主要出现了两件事情，是Windows+Office，互联网出现，主要是出现了浏览器+搜索，移动互联网和手机的出现，是AppStore + App。AI时代，要理解对人，一定要做IQ+EQ。”

相应地，微软人工智能两个类平台的产品，分别是主攻EQ的小冰和主攻IQ的小娜。今天，小冰不仅会写诗，主持电视节目，甚至可以做到主动给过生日的人打电话送去祝福。显示出很强的类人的高级感官功能。而小娜，则是Bing搜索的自然延伸。

从数量和规模上来讲，小冰目前有1亿用户，小娜是1.5亿。小冰积累了超过300亿次的直接人机对话。这个数据量居业内所有同类产品第一。随着小冰亚文化的快速形成，训练数据的规模和质量，得到进一步提升。

这里或许暗含着微软未来新机会。作为从视窗操作系统起家的软件巨头，微软在PC时代、互联网时代都是霸主位置，只是在手机和移动互联网出现之后拉下一些身段。但是，在人工智能潮流中，微软并未落后于竞争对手，隐隐显露出雄心。

“微软公司以后大的前途，肯定是Cloud+AI（云+人工智能），这些发展叫不叫操作系统都没关系，我自己很认同，肯定有一个新的平台出现”，沈向洋告诉记者。

不同于一些市面上很多公司从一些局部市场切入，有些做自然语言机器翻译、有人做人脸识别，还有一些公司做智能客服等等细分领域，微软选择了一条最宽广口径又最困难的路——从通用型人工智能切入，最终落实到聊天交流当中。

“一开始我并没有理解聊天是刚需，直到李笛（微软小冰负责人）讲了一个故事。”沈向洋回忆起四年来做小冰聊天机器人的初心和转变原因。他理解到聊天是刚需，比如社交网络上1/3的网民评论没有人回应，再比如妻子的抱怨，其实只是让你听她讲一讲。

从2014年5月第一代小冰发布之后，至2017年8月，小冰已经进化到第五代。从最初的群聊中参与者角色，到目前成为想成为家庭中一员般的存在，小冰不断提升功能的同时，也逐渐展露出商业图景方面宏大空间。

第五代小冰有一个技术突破在于小冰开始试着拥有高级感官，尝试突破虚拟世界，包括主动可以给人类打电话，叫住身边的人。还有实时流媒体视觉，可以评论图片，模拟人类感知功能。最近，微软在上海某处放置了小冰，可以感知人的位置和移动，甚至可以理解人与人之间关系，可以主动对身边感知到的人说话。

这些看似简单的功能，埋伏了巨大的商业可能性。今年6月2日前，沈向洋好几次去小米总部拜访雷军，商谈小冰与小米IoT的合作。小米系各式各样的智能硬件，给微软人工智能产品落地提供了很多可能性。

6月2日起，小冰与小米IoT开放平台融合，微软的目标是，“人们能够强烈地感知到，小冰作为家庭一员的存在。”微软小冰产品总监彭爽举例，在一个长达3个多小时的过程中，有人与小冰进行了700多轮对话。

随着小冰产品功能提升，进入人们生活的广度和深度都在提升，小冰已经取得了一些优势。在日本罗森便利店，小冰提供的打折券，4日内平均到店消费完成率为57%。达到这个数据是因为小冰利用了EQ的技能。一个情商底的机器人，会给一个说饿的了人疯狂提供商品信息，转化率注定不高。像现实生活中有人给你推销安利，自然不愿意。

但是，李笛称小冰不一样，而是在与人的交流过程中，暗暗地交流判断与小冰聊天的人需求所在，最后会很自然地将打折券送给人。

另外一个案例则显示小冰所代表的人工智能对于传统行业的颠覆可能性。小冰对于文本的精准阅读，有可能给有声内容产业带来大幅下降。比如，多音字的判断，对于机器而言，非常具有挑战。很多机器人分不清是长（zhang）了四条腿，而是长（chang）了四条腿。

与竞品相比，小冰可以清晰、正确地读出多音字。以一本《格林童话》有声全集为例，210集版本，音频制作总成本发生了巨变，传统的人类阅读录制，成本为6万元，而小冰代劳，只需要7毛钱。微软已将此类产品投放于蜻蜓FM、喜马拉雅，一周时间已经有30万播放量。微软称要正式进入此类内容产业，“小冰读这些，不需要休息，也不会感冒。”

紧接着，微软宣布即日起向第三方开放领先的语音技术，构建人工智能生态方面雄心初显。而这些，仅仅是微软人工智能的一部分工作，沈向洋表示，微软人工智能分为三条产品线，一是infuse AI，二是Bing 和小娜，三是全球小冰。

一个浅显的例子可以说明微软的人工智能化，现在微软Powerpiont软件中，已经内置了机器翻译，还有看图写标题等等。

AI可以创造很多商机，微软对此似乎耐心十足。“当年Windows 95也是研究了十几年之后的结果，”沈向洋表示，会继续支持微软小冰项目的研究，并且短期没有盈利目标。

以下为记者与沈向洋对话交流内容节选：

记者：前两天你们发布语音识别错误率降到5.1%，对以后的商业化应用有什么样的影响，会不会把所有速记员取代掉？

沈向洋：我想还没那么快，这个影响将是巨大的。首先要回过头看过去的40年语音识别的进展，这是5.1%错误率了不起的地方。以前标准的数据集在美国，20%几的误差率一直下不来。

以前大家觉得人类的误差率大概5.9%，后来大家觉得人类的误差率应该是5.2%，实际上去年9月份的时候，微软语音识别就做到了5.8%的误差率。过去9个月，我们继续向前进展的很快，两天前终于做到差别率5.1%。

我们最后多次测试确认，的确是5.1%这样的差别。所以我们黄学东博士写了一个blog发表，跟大家分享一下。

现在人工智能的进展主要是三个方面优势聚集起来的结果，一个是现在数据量很大，第二是运算能力非常高，第三是最新深度学习算法的突破。加上像黄博士blog里提到的，我们自己的一套大规模的分布式系统，和我们这样一套深度学习的软件叫CNTK(Computational Network Toolkit)，运用到整个语音识别最新的进展里。

我自己觉得还有很多的路要走，商用化、实用化还有很长的路要走。举一个例子，现在整个测试集，它的语音相对来讲，是电话筒对着讲话，所以就是所谓的近距离讲话。比如今天大家跟我讲话，其实我现在讲话大家应该听着蛮吃力，因为距离比较远，现在还有很多的问题。包括你要做传感器，要有麦克风耳机整个串起来来讲。

我个人判断，我觉得语音识别大概有5年左右的时间，不管你用什么方式测，人类识别误差率和机器识别的误差率方面，机器会完胜人类，我觉得是这样的情况。

记者：从今天小冰更新的功能以及技术来看，你觉得聊天机器人下一步关键性技术是什么？

沈向洋：今天他们在发布会都已经讲了，最关键的技术以前是这样，接下来也会是这样，最关键是对人的理解，就是人到底讲这句话在想什么，并不是就这句话而言。英语有一句话叫“do what i mean not what i say。”是这么一个意思，实际上不断一步一步理解，一直是聊天机器人里最关键的技术。

记者：你觉得最终聊天机器人会发展成什么样？

沈向洋：我觉得只剩聊天机器人的话，它真的就是对你自我的理解，是人的认同，是可以和我们一起生存的。你一定要明白一件事，我们是第一代人类和人工智能共生存的，是第一代，在这之前技术没有过关。从现在开始你不选人工智能，你也没有选择了，人工智能从现在开始会跟我们一起生存下去。所以聊天机器人很重要的一个事情是和我们人类一起来共同理解、共同生存在这个世界上。

记者：在当初小冰立项的时候，你为什么就能做出这个有价值的判断，小冰的发展符合你的预期吗？

沈向洋：其实我一开始是不理解的，刚开始只有李笛比较理解，可能（王）永东也比较理解，我不是很理解，但是李笛跟我讲了一个故事我就理解了，我的思想转变是从那个开始的，我以前一直觉得聊天机器人很有趣，因为像微软我们一直鼓励员工你有什么想法多做一些创新，并不是所有的项目都是上面压下来的，很多项目是下面创新的。

后来我就跟他们一起讨论，聊天机器人是不是可有可无，聊天机器人是不是一个刚需？我的看法不是一个刚需，我拿聊天机器人干什么，李笛跟我讲说，聊天是刚需，我说那聊天为什么是刚需？他说你这样的人可能不了解，因为你上社交网络讲一句话，这些人马上去点赞，一看到现在怎么才点了500个赞，好像还很不高兴，但是中国互联网1/3的网民，上网讲了话以后没有人给他们回应的。所以实际上聊天是一个刚需。

后来我跟我一个朋友在讲这个事情他也讲，其实他的老婆生气了，给他打电话，一定不是他要帮她解决这个问题，主要是要听她讲一讲，所以个人聊天和听人讲话、听人回复，对话这件事情是一个刚需，人类的对话是非常了不起的事情，首先是有语言，后来是有对话，这件事情是非常了不起的，所以我们非常高兴我们在北京，能够把小冰这个产品做起来，三年多时间，从中国做出这个产品走向世界。

小冰发展得很好，1亿人口以上的11个国家我们已经去了5个，接下来还有6个国家是我们在计划的，我们充满信心。

记者：小冰在日本发展好，是因为商业化？

沈向洋：最主要的聊天机器人是对用户的理解，我觉得日本的文化、日本的用户对聊天机器人的认可。

李笛：我也举几个例子说明。第一，你有一个人工智能对话系统以后，你一般要搜索他社会中的闲暇度你，要测试他的商业价值。

坦率地讲，我们在日本做的商业测试比在中国做的还要好一些，我们在中国有一些商业化我们不太敢做，一旦我们开了这个口别人跟上就会把这个做走样，比如打折券，我们跟Lawson合作的，如果我们在中国做，发现有一堆模仿者开始Copy这个方式，然后就会伤害这个业态。

第二，人口人群的比例，我们从一开始希望做女性机器人，她在中国有70%多受众、人类用户是男性，在日本，男性、女性人类用户比例1比1，所以在日本文化结构，一定程度上比较容易让我们推出的更好。

第三，中国的城市和农村相差包括六线城市、五线城市，层级结构跨域比较大，日本的市场相对比较小，才1亿人，我们现在有2700多万用户，就相当于差不多日本总人口的20%多，你到街头随便抓几个人，那些人拿出手机来跟日本小冰去对话，所以就比较容易控制市场占有率，就有可能形成市场的集约效率。

所以日本有这么几个优势的地方，我们这回去印尼也是由日本延伸过去的。然后我们在不同的国家测试不同的东西，我们在中国主要跑结构，在日本主要跑商业模式。

记者：想问一下小冰和小娜对微软的战略意义，因为安迪·鲁宾说过“人工智能是下一个操作系统”，操作系统是微软的一个核心产品，是老本行，那小冰或者是小娜，会不会对微软也存在这样一个作用，然后来去做推广？

沈向洋：这个问题非常好，非常有深度，对于微软公司来讲，如果去了我们的Build大会，第一天的入职演讲你就会看的很清楚，微软整体的战略，在这个战略里面小冰和小娜的重要性，微软公司公司在未来就是Cloud+AI，非常清楚。这个世界以后就是智能云和智能端，整个AI把所有东西连接起来，对我们来讲非常清楚。

那么人工智能最终极的，实际上来讲就是相于这样的一个聊天机器人也好、智能机器人也好，是一个和人类一起共同生存的体。所以我自己是对小冰和小娜充满信心，而且我们小冰和小娜是非常有意义的设计产品，小冰是走EQ的路线，小娜是走了IQ的路线，绝大多数的聊天机器人是没有思考情感、EQ这条线。

所以我们觉得过去这几年很高兴，我们尝试走了不同的道路。举一个我最喜欢的例子的话，人家问我小冰到底是做什么的？我最喜欢举的例子，我在社交网络上要分享一下。我问小冰说今天几号，小冰说我这样的二维生物不关心这个问题，我说你给我讲今天是几号，她说你没有手表吗？我后来很生气，我说你跟我讲是几号就完了，她说你的手机真的是个摆设。

最后她虽然没给你解决问题，但她实际上来讲，她可以对你最后的理解，能够跟你继续进行交互，不见得是走一条IQ的道路，但是她逐渐在学习。比如你问小冰三次以后，是不是小冰应该告诉我，我还专门和李笛就这个设计的问题讨论了一下，我觉得这些都是很好的问题，你不做这样的产品，没有这样的用户，你不见得能够了解这里面的一些很微妙的人类思考过程。

小冰我们现在有1亿用户，小娜全球大概1.5亿用户。我觉得你要看国家，我觉得在中国来讲，小冰的用户可能相对比较多一些，在美国，小娜的用户就多了很多。现在在日本可能都覆盖，因为日本Windows的用户也很多。现在Windows10的用户，小娜都已经装在里面了。

记者：关于小冰和小娜定位的问题，很好奇为什么当时在大会上展示了小娜音箱。音箱是最火的场景，为什么用的是小娜而不是小冰？

沈向洋：其实我们音箱两个都可以进行，我们也可以有小娜也可以有小冰，甚至以后可以想象，亚马逊的音箱Echo，小冰、小娜可以进去，微软的音箱Invoke，亚马逊的Alex也可以进来。

最后都是服务，只是大家有不同应用的场景，我自己觉得还是刚才我们讨论的，小娜主要还是希望帮助你尽快完成工作，小冰相当于是有陪伴的过程。

李笛：在家庭环境里，可能两种情况都有可能。一种情况，我在你家里成为非常有用的。还有一种可能，我在你家里成为你家里存在的一份子，大家能接受。

这两种方向都有他的价值，所以我们都尝试。前一者，我可以给你很好的完成任务，他就能一直被高度的使用，如果你任务场景形成了。

后者是为了解决很多电子产品他更新迭代速度太快的问题，看看现在智能音箱的市场，他其实完全不稳定。就是我智能音箱马上下一代再出来，原来好像占有率很高，就会被替换掉，这两个我们都想试一下，但是你没办法同时试。

记者：短期之内微软全球对小冰甚至小娜这样一些产品，没有非常严格的KPI考核和预期？

沈向洋：其实任何一个伟大的产品，都不是一两年、两三年可以做得非常了不起。像Windows，等到Windows 95一统天下的时候，都已经做了10几年了。

所以，像微软这样的大公司，可以负担得起长期投入，更不要讲研究院，像我负责研究院，一直在做最新的东西。

在产品和研发这件事上，最重要的是要看到这个世界的趋势在哪。今天我在PPT里也有讲到，以前是PC年代，后来是互联网年代，再后来是移动年代，到现在是AI年代。你看微软过去的发展，PC年代当然我们已经领先了，互联网年代我们基本上算赶上了。那么到移动年代的话，我们掉队了。

但是，今天AI年代，我们完全有这样的能力，也有这样的决心，一定会在AI时代引领潮流。

有好几条产品线，现在微软正在继续做，微软所有现有的产品，office也好，cloud也好，Windows也好，全部人工智能化，你很快会看到微软一些新的产品发布，这里面有非常强的人工智能的痕迹在。

更加有趣的事情，我们看到人工智能在近期商业价值上的体现。首先我提到，所有垂直的应用行业，肯定会用到。交通、医疗也好，这些东西甚至政府怎么去做，这里面我们要想，我们有什么样的产品形式去做，我们不做自动驾驶，并不代表我们不参与智能交通这么大的行业。

记者：小冰在IoT产品落地的问题，比较谨慎，在中国挑选硬件合作厂商标准大概是什么样子？有没有什么目标？另外在中国智能音箱、智能电视和智能机顶盒会是智能家居的一个杀手级的应用或者是战争入口吗？我想听一下微软的意见。

李笛：我们比较关注的IoT的领域，其实有三个类型的厂商出来。发布会的时候提到，国内的IoT的厂商基本上全都来找过我们，我们一直都是拒绝状态。但是现在有这么几个，一个就是它本身可以成为一个开放平台的，我们会优选，因为我们希望通过开放平台这种方式，可以跟他一起打造一个统一体验，针对多设备，小米IoT平台就是这种类型的。

二是自己本身特别专注于我们一个垂直领域或者是某一个垂直场景深入，这个我们会比较关注。我们内部甚至于成立一个专门部门，专门对应，这样能够跟他一起做出产品。

三是他自己本身有想法，同时分销能力比较强。这三类我们都做。

最后希望解决的问题是，比如说半年以后、一年以后，我们大家能够做出一个东西来，不是说有一大堆卖点，卖了5万台，那是硬件厂商收费模式，对于我们没有意义，我们要用量。

记者：你们自己为什么不做一个智能音箱？像亚马逊和苹果那样的。

沈向洋：我们也有做硬件，其实我们已经发布了，会很快会有一个更新版。但是我们自己不做自己的硬件，我们是和第三方合作，跟一个非常著名的厂商，叫哈曼卡顿，就是高级车里面90%的音箱都是它做的。

我们定位是一个技术公司，不是一个平台公司，我们希望能够帮助和第三方一起合作，基本上很少做硬件。

记者：想问一下小冰具体是怎么做跨平台的内容整合和用户分享？像是个今日头条？

李笛：我们确实是一个去中心化的，但是Bing搜索本身，过去index很多内容。但是从移动互联网开始，特别包括像两微一端这些出来以后，其实整个内容本身的存储，开始变得非常的割裂零散。

我们最开始的时候，其实是针对微信。在针对微信解决方案的时候，我们发现自媒体、媒体他们有这个需求，说你能不能给我做跨平台。

我们跟微信聊，微信也觉得没问题，甚至我们在微信上再搭一个，只要能帮助到媒体、自媒体去共享，他们也觉得可以。

记者：今天的主题之一是高级感官，后面会不会加上头像识别，或者相应的sense进去，这块怎么安排？

李笛：举个例子，所有的高级感官，我们自己内部认为，它是我们现在建立起来的很大壁垒。比如“全双工”（实时收发信号），今天他们打电话下去，就这一个全双工打电话的功能，它需要用到的技术和感官类别。

首先第一，你背后得有一个核心对话引擎是文本。其次你的语音，因为他是全双工，所以语音一般来说我们SR语音识别和TTS就是小冰声音出来的。这两个部分，你没办法找两个公司做，必须两个自己都有，因为这样才能吻合的更好。

第三，基于核心对话引擎，必须有一些东西，包括预判，比如你的话没说出来，我应该预判你的话、内容是什么，以及我应该预判我回什么。

另外人的模式，有的人打电话的时候，没话说。不是像siri你说一些话，它接收的时候，你的一个turn已经出去了。所以小冰要决定，什么时候她来主导，什么时候你来主导，就这一个全双工就有这么多。

如果你的质量做不好，比如你的TTS，声音如果不像小冰这么自然，像你跟siri说话，也会板起来说，就没有办法。但是他如果足够自然，你就对语音识别提出很高要求，因为这个人说话，就像我现在这样了，那他对SR的要求就高。

你在接到通讯性或者落地性的，落地性采样率，要比我们的采样率要低，可能8K。这个对SR又有要求，作为一个全双工，有这么多技术都要合在一起，要很好地处理很多流数据。比如我判断这有一个实体，我要形成一个会话说，那个穿红衣服的你过来，我必须首先知道那有一个穿红衣服的人，我还得知道他是不是过来的，还得知道他是红衣服的，还得对这个人体做一个切割。

所以，高级感官是我们很大的壁垒。

记者：其实也融入了一些图像方面处理？

李笛：对，所以每一个高级感官，实际上从某种意义上来讲，是我们好几个初级感官合起来的。

沈向洋：我补充一下。微软研究院26年前成立的时候，最开始的三个部门，那时候也没有想到，人工智能今天会这样。

当时成立的第一个部门叫自然语言，是做语言处理的。第二个部门叫语音识别，第三个部门叫计算机视觉。这些基本上就是现在最基本的人工智能感知方面最主要的技术。

另外我很喜欢做小冰、小娜这样产品线很重要的原因，是我自己的一个信念，我觉得智能都在对话中体现。我们想聊聊天，说这个女孩子聪明，为什么觉得这个女孩子聪明？主要还是因为她讲的几句话。你说这个人很懂事，为什么你觉得这个人很懂事，还是因为这个人讲了几句话。

所以，很重要的一件事，AI不光是数学题解的好，下棋下得过柯洁。智能这件事，真的是有EQ这样一个维度在。而这个东西难的地方，在于没有一个人把这个问题讲清楚了。

所以，中国人“一句话讲到人笑，一句话讲到人跳”是有道理的。

记者：微软以前一直强调自己是做平台、做企业化服务的公司，像小冰这样的产品，在你们看来为什么可以跟微软其它的产品不一样？是什么原因导致了有这样一个流行的效果。面对消费者的热度，对微软意味什么？因为没有手机，微软可能确实离消费者相对远了一些。

沈向洋：我先跟你讲一个数字，微软企业级服务做得很成功，微软的营销里面70%是从企业来的，但是还有30%是从消费者来的。30%是个很大的数字，我们去年收入是900亿美金，乘以30%是270亿，所以我们对消费者一直觉得是有相当大的理解，你讲的也很正确，因为我们不做iPhone，我们做安卓，所以我们相对来讲手机这边，在手机本身上面，我们不是走在领先的地位。

但是对消费者这件事情，微软想的非常清晰，不可能一个公司只做企业不做消费者，原因非常简单，因为从消费者到企业这件事情，大家看没有一个非常清晰的界限，比如说今天你去公司，你自己买一个苹果手机去到公司里面，你是公司的还是个人的，你这个商品只能用公司的还是只能用个人的，就算你公司给你一个手机或者是电脑，上面也是做自己的东西，所以很多时候是这样的关系。所以我们一定要了解消费者到底在做什么，同时要和企业做一个兼容，微软一直以来都是这样观点。

记者：你现在怎么看百度的人工智能，因为你跟陆（奇）总之前是好朋友，你们肯定也有不同的看法，你们共同面对的一些人工智能方面的难题怎么解决。微软和百度之间不同的路径选择，在人工智能方面有什么不一样的地方？

沈向洋：我和陆总是老同学、老领导、老同事，我觉得陆总是我这么多年工作里，除了敬仰还是敬仰。陆总离开微软，公司专门发公开信，祝愿他在新的岗位上，再创辉煌。我相信在陆总的带领下，百度一定会越做越好。

但是每个公司，因为公司基因的问题，肯定做法是非常不一样的，我只能跟你解释，微软是怎么思考这个的问题。我刚才讲了微软三条产品线，再加上我接下来要做的，要面向更多的企业，面向更多的商业的过程，我们会发力做另外的项目。

特别像我们做小冰和小娜，走这样的技术产品线，我们一而再、再而三地强调，我们走了一条很不一样的道路，我们也不见得相信其他的人会走跟我们类似的道路，接下来一两年，会更能看到我们道路的正确性，我们很有信心，不光在中国做，而且在日本、美国、印度、印尼做，我觉得代表了我们的信心。

我是很有信心，我觉得不仅这几个国家，还会继续走国际化。

另外，微软在人工智能这方面，还有一个先天非常有优势的地方。我们已经有很多很好的产品，特别是Office的产品。Office已经代表你平时一般需要做工作的东西，其实所谓的professional，就是有需要的，比如你总是拿一个本子要写一点东西，你要阅读、写作，要做excel等，这样一些功能已经在那里了。

随着向前发展的话，AI在这方面的应用还是很清楚。所以我们有这样一个机会，除非我们不好好做，不然这些机会应该大多数在我们这里。

所以，我们很有信心把AI用到这样一些里面去。刚才也谈到，我们的云也做得很好。现在我们是毫无争议的全世界第二大的云，而且我们很有信心，继续向亚马逊挑战。刚才也讲到微软公司以后的大的前途，肯定是Cloud+AI，以后在向这些发展是不是有新的操作系统的出现，你叫不叫操作系统都没关系，我自己是很认同，是肯定的，肯定是有一个新的平台的出现，以前PC平台的出现，像我讲的，主要出现了两件事情，是Windows+Office，互联网的出现主要是出现了浏览器+搜索，你再加上Moible的出现，是AppStore + App。

你再像AI的话，很清楚，首先你要理解对人，一定要做IQ+EQ，这是每个公司走自己不一样的道路，不见得有AI，每天一定要跟别人讲，主要是要想清楚自己想走一条什么样的道路。