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李凱在“理解未來”講座現場。
科學家能否成為成功的創業者？所謂的“顛覆性創新”又是什么？前不久，美國普林斯頓大學教授、美國國家工程院院士李凱以“顛覆性科研與創新”為題，在《賽先生》與“未來論壇”聯合主辦的“理解未來”系列講座上發表演講。
李凱的經歷頗為傳奇，他既是計算機領域的頂尖科學家，同時也是上市公司創始人。作為科學家，李凱在上世紀80年代提出分布式共享內存技術，開創了新的研究方向，成為上世紀90年代國際計算機系統結構領域研究的熱點，對后來的分布式計算、并行計算甚至今天的云計算都有深遠的影響；作為創業者，李凱在2001年與合伙人共同創辦了Data Domain公司，研制出世界上第一款，同時也一直是業界領頭羊的商用重復數據刪除存儲系統產品系列，代替了用于備份的磁帶庫產品。這家公司2007年上市，2009年被EMC以24億美元收購。
李凱的“顛覆”沒有隨著Data Domain的成功而沉寂。21世紀初的幾年里，李凱與現任斯坦福大學人工智能實驗室主任、計算機視覺實驗室主任李菲菲（Fei-Fei Li）教授共同認識到，如果要“教”計算機識別圖像，必須讓計算機像小孩一樣看很多不同圖像然后“學會”識別，因此須要“看”（輸入）很多圖像才行。
2007年，他們建立了一個名為ImageNet的項目，借助亞馬遜的“眾包”平臺Mechanical Turk，發動了167個國家近5萬人，搜集到近10億張圖片，最終處理成21841種類型的1400多萬張圖片。在圖片類型有1萬種的時候，他們做了個實驗，用當時的主流算法來讓計算機識別圖像，發現當圖片類型數增加兩個數量級的時候，識別精確度就會降到5～7%，說明既有的算法對多類型大數據是不起作用的。這意味著，一些多年的科研成果對大數據并不管用。ImageNet這個數據集顛覆了以前解決圖像識別問題的方法。
2009年，ImageNet項目將所有處理數據集公開，任何人都可使用。這對推動整個計算機圖片識別技術的發展起到很大作用，如今，這里成為世界上最大的視覺數據池。
究竟何謂“顛覆性”科研？李凱用這個例子說明，“顛覆”的標志就是取代一系列傳統知識、技術或成果。如果是企業研發產品，“顛覆”就是取代現有的產品類。
李凱曾說，是否產生顛覆性技術是科技創新能否成功的三個公認標準之一，另外兩個則分別為：是否在某個領域的國際市場上占據領頭羊地位；是否通過核心知識產權創造出很高的毛利。
2010年起，ImageNet發起大規模視覺識別挑戰賽，參賽者通過改進技術不斷提高計算機圖片識別的精確度。2014年的大賽結果和2010年相比，識別準確率已提升4倍以上。今年的最新消息則稱，微軟亞洲研究院視覺計算組開發的系統已在ImageNet挑戰賽中，首次超越了人類進行對象識別分類的精確度——5.1%的錯誤率，將計算機識別的錯誤率降低至4.94%。谷歌則宣布其錯誤率只有4.8%，實現了最好成績。（注：今年5月，百度宣布在ImageNet挑戰賽中將圖像識別錯誤率降至4.58%，超越微軟和谷歌，但6月2日ImageNet宣布百度在競賽中有違規行為，隨后百度承認并道歉。）
“做出顛覆性工作當然事后很滿足，它讓我們看到很多新的方法、新的知識，推動了整個領域向前發展。但實際上，一開始是要冒很多風險的。”李凱說，ImageNet項目沒有政府資助，當初也有很多人認為應該投資在算法上，而不是投資在數據集上。
“要辦成一個顛覆性的公司不是容易之事。”李凱認為，技術研發成功后，還有很多路要走，首先就是要教育大家用你的新產品，而市場推廣不是所有人都能做的事，他自己就很不在行。李凱統計了自己在公司所花的時間和公司產值的關系，數據表明，當他把全部時間投入市場營銷之時，公司產值幾乎低到“貼著地平線前進”，而他在這方面花的時間越少，公司產值反而越高。
“這證明什么呢？證明不是所有人都可以做好任何事。”李凱總結說，要辦成一個有顛覆能力的公司不光要有技術，要能設計出好的產品，還需要有各種不同的人，都能夠站在顛覆性產品的后面幫助它前進。
結合經驗，李凱總結了4條促使顛覆性企業成功的標準：第一，必須有最好的人。這些最好的人不光是研究技術和做產品的，還要有最好的懂市場、懂客戶、知道用什么商業模式的人，所有這些不同方面都要做到最好；
第二，必須對市場有非常深刻的了解，要知道須解決什么問題才能讓客戶滿意并愿意付費；
第三，必須與主流技術趨勢一致。比如他2001年創建的Data Domain公司，其所推出的重復數據刪除產品不僅在取代磁帶上與主流技術趨勢相同，而且產品制作采用了支持并行計算的多核處理器（Multicores）來支持對重復數據刪除的吞吐量的改進，這與計算機主機的發展趨勢是一致的，而用互聯網傳輸壓縮數據到遠地備份跟云計算也是一致的；
第四，要想成功顛覆傳統技術及產品，可能需要建立一個新的產品類。因為在一個已有的成熟大市場里，新技術很難變成第一，但如果能夠形成一個新市場，則可能成為領跑者。
一段時間以來，比爾·蓋茨和埃隆·馬斯克等科技界知名人士都公開警告，人工智能有反噬人類的可能。但李凱直截了當地說：“我建議大家不要保守，一旦保守就走到了顛覆性的反面。關鍵是要敢于顛覆，要能提出新的問題，解決新的問題，然后腳踏實地去執行。如果某種研究造成了什么問題，我們應該敢于想辦法解決這些問題，而不是為了擔心某種研究要出問題就不去做。”
那么“顛覆力”和年齡有沒有關系？李凱認為，年紀大的人可能在對顛覆性工作的具體執行上沒有優勢，但顛覆性的想法則與年齡無關，“只要能夠放得開就可以”。“放得開”就是指正確提出問題的能力。
李凱曾在“文革”時期以工人身份入讀吉林大學，工作后考入中科院讀碩士，后出國在耶魯大學讀博。而在接受這一系列高等教育之前，李凱并未讀過高中。他說：“我沒上過高中可能是有益的，因為中國的教育不提倡提出問題，只重視解決問題。解決問題是不用去學十年二十年的，而關于提問題的能力，學一輩子都不一定能提出好問題。”
李凱提出，中國要作出真正有顛覆性的技術創新成就，首先要顛覆性地改革教育體制和科研管理體制。中國政府對教育的投入不足，與家庭對子女教育往往“敢下血本”的風格完全不同。
相比之下，美國為教育投入巨資，成功吸引了全世界的人才，并且還能留住人才，從而造就了硅谷的成功。此外，硅谷的公司在設計新產品時，一開始就有全球視野，想的是世界市場，而不是本國市場，而中國的教育傾向于讓學生為國服務，視野狹窄，因而很難出現顛覆性的成就。
就科研管理而言，李凱批評道：“我發現中國是很多非專業人員管專業人員，他們告訴你應該做什么科研，把什么科研做成產品，也不管有沒有市場就讓去做，浪費了很多資金和時間。”
而關于科研與創新的關系，李凱也給出了自己的看法。
“科研是把金錢轉換成知識，創新是把知識轉換成金錢。”李凱表示，之所以要大力推動高科技研究，是因為要做出一個新的顛覆性產品，需要累積很多知識，而這些知識可能是早在十年、二十年以前就已經獲得的。科研工作者如果要以剛剛作出的發現去建立公司，往往只能做生命力在一兩年之內的事情，不能發揮十幾年甚至更長期的影響力。
“有時人們會掉進這種陷阱，因為他們尋求在短期之內取得成績，這會導致錯失很多重要的發現?？茖W界有一種說法：那些通過了時間考驗的工作才是真正有影響力的。現在，有很多領域以能否通過時間檢驗為標準來頒獎，結果是，當大家回顧過去十年到十五年的時間里所做的工作時，找出的最有影響力的成就，往往與當年被評為最佳論文的工作不一樣。這說明，近期的影響和長遠的影響是不一樣的，而且有很多以前的工作影響到了現在的工作。”李凱說。
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