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李凯在“理解未来”讲座现场。
科学家能否成为成功的创业者？所谓的“颠覆性创新”又是什么？前不久，美国普林斯顿大学教授、美国国家工程院院士李凯以“颠覆性科研与创新”为题，在《赛先生》与“未来论坛”联合主办的“理解未来”系列讲座上发表演讲。
李凯的经历颇为传奇，他既是计算机领域的顶尖科学家，同时也是上市公司创始人。作为科学家，李凯在上世纪80年代提出分布式共享内存技术，开创了新的研究方向，成为上世纪90年代国际计算机系统结构领域研究的热点，对后来的分布式计算、并行计算甚至今天的云计算都有深远的影响；作为创业者，李凯在2001年与合伙人共同创办了Data Domain公司，研制出世界上第一款，同时也一直是业界领头羊的商用重复数据删除存储系统产品系列，代替了用于备份的磁带库产品。这家公司2007年上市，2009年被EMC以24亿美元收购。
李凯的“颠覆”没有随着Data Domain的成功而沉寂。21世纪初的几年里，李凯与现任斯坦福大学人工智能实验室主任、计算机视觉实验室主任李菲菲（Fei-Fei Li）教授共同认识到，如果要“教”计算机识别图像，必须让计算机像小孩一样看很多不同图像然后“学会”识别，因此须要“看”（输入）很多图像才行。
2007年，他们建立了一个名为ImageNet的项目，借助亚马逊的“众包”平台Mechanical Turk，发动了167个国家近5万人，搜集到近10亿张图片，最终处理成21841种类型的1400多万张图片。在图片类型有1万种的时候，他们做了个实验，用当时的主流算法来让计算机识别图像，发现当图片类型数增加两个数量级的时候，识别精确度就会降到5～7%，说明既有的算法对多类型大数据是不起作用的。这意味着，一些多年的科研成果对大数据并不管用。ImageNet这个数据集颠覆了以前解决图像识别问题的方法。
2009年，ImageNet项目将所有处理数据集公开，任何人都可使用。这对推动整个计算机图片识别技术的发展起到很大作用，如今，这里成为世界上最大的视觉数据池。
究竟何谓“颠覆性”科研？李凯用这个例子说明，“颠覆”的标志就是取代一系列传统知识、技术或成果。如果是企业研发产品，“颠覆”就是取代现有的产品类。
李凯曾说，是否产生颠覆性技术是科技创新能否成功的三个公认标准之一，另外两个则分别为：是否在某个领域的国际市场上占据领头羊地位；是否通过核心知识产权创造出很高的毛利。
2010年起，ImageNet发起大规模视觉识别挑战赛，参赛者通过改进技术不断提高计算机图片识别的精确度。2014年的大赛结果和2010年相比，识别准确率已提升4倍以上。今年的最新消息则称，微软亚洲研究院视觉计算组开发的系统已在ImageNet挑战赛中，首次超越了人类进行对象识别分类的精确度——5.1%的错误率，将计算机识别的错误率降低至4.94%。谷歌则宣布其错误率只有4.8%，实现了最好成绩。（注：今年5月，百度宣布在ImageNet挑战赛中将图像识别错误率降至4.58%，超越微软和谷歌，但6月2日ImageNet宣布百度在竞赛中有违规行为，随后百度承认并道歉。）
“做出颠覆性工作当然事后很满足，它让我们看到很多新的方法、新的知识，推动了整个领域向前发展。但实际上，一开始是要冒很多风险的。”李凯说，ImageNet项目没有政府资助，当初也有很多人认为应该投资在算法上，而不是投资在数据集上。
“要办成一个颠覆性的公司不是容易之事。”李凯认为，技术研发成功后，还有很多路要走，首先就是要教育大家用你的新产品，而市场推广不是所有人都能做的事，他自己就很不在行。李凯统计了自己在公司所花的时间和公司产值的关系，数据表明，当他把全部时间投入市场营销之时，公司产值几乎低到“贴着地平线前进”，而他在这方面花的时间越少，公司产值反而越高。
“这证明什么呢？证明不是所有人都可以做好任何事。”李凯总结说，要办成一个有颠覆能力的公司不光要有技术，要能设计出好的产品，还需要有各种不同的人，都能够站在颠覆性产品的后面帮助它前进。
结合经验，李凯总结了4条促使颠覆性企业成功的标准：第一，必须有最好的人。这些最好的人不光是研究技术和做产品的，还要有最好的懂市场、懂客户、知道用什么商业模式的人，所有这些不同方面都要做到最好；
第二，必须对市场有非常深刻的了解，要知道须解决什么问题才能让客户满意并愿意付费；
第三，必须与主流技术趋势一致。比如他2001年创建的Data Domain公司，其所推出的重复数据删除产品不仅在取代磁带上与主流技术趋势相同，而且产品制作采用了支持并行计算的多核处理器（Multicores）来支持对重复数据删除的吞吐量的改进，这与计算机主机的发展趋势是一致的，而用互联网传输压缩数据到远地备份跟云计算也是一致的；
第四，要想成功颠覆传统技术及产品，可能需要建立一个新的产品类。因为在一个已有的成熟大市场里，新技术很难变成第一，但如果能够形成一个新市场，则可能成为领跑者。
一段时间以来，比尔·盖茨和埃隆·马斯克等科技界知名人士都公开警告，人工智能有反噬人类的可能。但李凯直截了当地说：“我建议大家不要保守，一旦保守就走到了颠覆性的反面。关键是要敢于颠覆，要能提出新的问题，解决新的问题，然后脚踏实地去执行。如果某种研究造成了什么问题，我们应该敢于想办法解决这些问题，而不是为了担心某种研究要出问题就不去做。”
那么“颠覆力”和年龄有没有关系？李凯认为，年纪大的人可能在对颠覆性工作的具体执行上没有优势，但颠覆性的想法则与年龄无关，“只要能够放得开就可以”。“放得开”就是指正确提出问题的能力。
李凯曾在“文革”时期以工人身份入读吉林大学，工作后考入中科院读硕士，后出国在耶鲁大学读博。而在接受这一系列高等教育之前，李凯并未读过高中。他说：“我没上过高中可能是有益的，因为中国的教育不提倡提出问题，只重视解决问题。解决问题是不用去学十年二十年的，而关于提问题的能力，学一辈子都不一定能提出好问题。”
李凯提出，中国要作出真正有颠覆性的技术创新成就，首先要颠覆性地改革教育体制和科研管理体制。中国政府对教育的投入不足，与家庭对子女教育往往“敢下血本”的风格完全不同。
相比之下，美国为教育投入巨资，成功吸引了全世界的人才，并且还能留住人才，从而造就了硅谷的成功。此外，硅谷的公司在设计新产品时，一开始就有全球视野，想的是世界市场，而不是本国市场，而中国的教育倾向于让学生为国服务，视野狭窄，因而很难出现颠覆性的成就。
就科研管理而言，李凯批评道：“我发现中国是很多非专业人员管专业人员，他们告诉你应该做什么科研，把什么科研做成产品，也不管有没有市场就让去做，浪费了很多资金和时间。”
而关于科研与创新的关系，李凯也给出了自己的看法。
“科研是把金钱转换成知识，创新是把知识转换成金钱。”李凯表示，之所以要大力推动高科技研究，是因为要做出一个新的颠覆性产品，需要累积很多知识，而这些知识可能是早在十年、二十年以前就已经获得的。科研工作者如果要以刚刚作出的发现去建立公司，往往只能做生命力在一两年之内的事情，不能发挥十几年甚至更长期的影响力。
“有时人们会掉进这种陷阱，因为他们寻求在短期之内取得成绩，这会导致错失很多重要的发现。科学界有一种说法：那些通过了时间考验的工作才是真正有影响力的。现在，有很多领域以能否通过时间检验为标准来颁奖，结果是，当大家回顾过去十年到十五年的时间里所做的工作时，找出的最有影响力的成就，往往与当年被评为最佳论文的工作不一样。这说明，近期的影响和长远的影响是不一样的，而且有很多以前的工作影响到了现在的工作。”李凯说。
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