丹華資本——跨界直通車
　　我在斯坦福任教已經有23年之久，并于三年以前創辦了一個風險投資基金——丹華資本，丹取自Stanford University （斯坦福大學，也譯為史丹佛）中的“tan”音，華即中華。取這個名字的意思是，但愿能把斯坦福的研究成果與整個中國的創新大發展緊密結合起來。
　　在斯坦福，大約有三分之一的教師會住在學校里，也就是說，我的同事中，有很多成為了我的鄰居。這使我有了非常多的機會與他們交流，而交流的過程就可以做出非常有效的跨界。而在我的鄰居中，有一個人，因為突破了云計算里面一個非常核心的技術，從而帶領了云計算的發展。也正基于此，他所創辦的小小的公司，在上市之后，最高市值曾達到了480億美元。而我在一個非常偶然的機會與他結識，并對他做了電視的投資，并獲得了巨大的成功。
　　這并不偶然，斯坦福大學每屆的師生中都會有人創辦出非常成功的企業，這取決于斯坦福大學的學術支持力度。當年，在大蕭條的時候，曾經有兩位本科畢業生找不到工作，我們科學院的院長親自簽發了五千美金的支票，支持他們創業。還曾經有兩個研究生，他們研究出了網絡搜索排序的算法，準備把這個技術以100萬美元的價格賣給雅虎，但是雅虎沒有購買。在這種情況下，我們當時的一位教授為他們投資了10萬美金，支持他們創辦自己的企業，于是就有了谷歌。也正因為如此，斯坦福師生與很多世界級企業都有著很深的淵源。
　　基于這些成功的投資的案例，結合中國的雙創背景，使得我開始深思，我們如何在這樣的時代創造有影響力的企業？大家可能會問，創業都是一些小的公司，到底對國民經濟能夠帶來多大的影響？我們有一個非常驚人的統計數據，就是在斯坦福大學，大概只有16000名學生，與國內許多大學都無法相提并論。但是如果把我們歷屆師生所創辦的企業組成一個經濟實體的話，它的GDP會占到全球第十名，這是一個非常非常驚人的數字。
　　如今，斯坦福以其優秀的研究體系成為全球頂尖的大學之一，斯坦福學子平均每年有1.5個諾獎獲得者，這也使她成為了全球最難進的大學之一。我們的錄取率低于4%，對中國大陸學生而言則是難上加難。中國有那么多人口，但是每年能夠被斯坦福大學錄取的本科生只有4到15位左右。因此，有這樣一個優秀的研究體系的支撐，如果我們能夠把投資面向經過斯坦福大學選擇過的學生，真正能夠投資于那些最優秀的科研成果，我想我們是一定會獲得成功的。
　　所以，作為一個在斯坦福大學任教的中國人，在這樣一個雙創的年代，我想我能做出一些貢獻。于是我決定創辦一個風投機構，讓那些有創新能力的人，能夠像斯坦福的學生們得到歷屆老師的支持一樣，也能夠抓住最前沿的科學技術，能夠得到好的投資機會。丹華資本建立在斯坦福悠久的金融體系、成功的研究體系、優秀的教育體系之上，力求成為產、學、研三足鼎立的頂級投資公司。
　　在這樣一個科學創新的年代，我們要實現兩個跨界，一個是把科學與投資真正地連接在一起，投資于最新、最前沿的科學領域。而對這些領域最為了解的，當然是在第一線工作的科學家們，所以科學家和企業家的聯系就顯得非常可貴；另一個是要在中國與硅谷之間打造一列“直通車”。
　　到目前為止，丹華資本已經創辦了兩期基金，第一期大約9200美元的基金規模，第二期有13億美金。我們國內成功的企業像百度、阿里、新浪、攜程、聯想、藥明康德、京東等等企業，都投了這個基金。而我要跟大家分享的喜訊是，我們準備做人民幣基金，能夠真正投資于斯坦福的中國學生所創辦的企業，比如最優秀的人工智能企業。
　　我們現在投資覆蓋的領域已經非常廣，包括大數據、移動互聯網、人工智能等等。比如機器人的核心技術有兩個，一個是用云端大量的數據來做計算，但是只有一些大公司具備這樣的能力。而如果是家用的小型機器人，它沒有云端的計算能力，但是又需要有足夠的智能，那么，能否在在一個小的芯片上做運算？我們就投到了這樣一家公司，它們的技術是全球領先的，這是非常搶手的一個項目，我們準備把它孵化之后，在整個硅谷推廣。
　　此外，我們還投資于三D眼鏡領域里面是領先的AR、VR項目，有一家是mikishopping（音）做的flash，另一家是谷歌頭的叫Magics（音）。由于虛擬現實是利用電腦模擬產生一個三維空間的虛擬世界，提供使用者關于視覺、聽覺、觸覺等感官的模擬，讓使用者如同身歷其境一般，可以及時、沒有限制地觀察三度空間內的事物。要實現這一目標，一定需要一個三維的相機。因此，我們還投了一家做三維相機的公司，看上去與普通相機無異，但是它真正能夠做到三維的效果。進而，當把它的軟件跟我們的芯片放在一起，就能夠成功地帶動無人機在飛行過程中真正不受限制地識別周圍的三度空間場景。
　　同時，我們還投資于騰訊、聯想以及李嘉誠先生的維港科技等等企業的項目，我們也希望與更多的企業家實現更廣泛的合作。
　　人工智能的未來
　　生物科技領域也非常需要人工智能。通過人工智能，我們可以讀x光圖片、超聲波圖片、核磁共振圖片等等醫學圖片，所以我們在生物科技領域也做出了科學的布局。人工智能之所以能夠取得突飛猛進的成長，首先取決于前文所述的摩爾定律。由于我們的計算能力每過十八個月就翻倍，所以我們使用了GPU的芯片，可以做出非常迅速的信息處理。
　　機器所能夠進行的信息處理比大腦的神經元迅速得太多，如果芯片能夠模仿人的神經元的工作原理，那么芯片則可以組成一個能夠進行深入學習的網狀結構，這是人工智能突飛猛進的原因之一。然而，雖然大數據的存在使機器人能夠進行快速的學習，但是人工智能目前卻只是停留在仿生學的階段。就如同遠古時代，人類看到鳥兒在天上飛，于是就非常向往飛翔。最初，我們希望自己也能長出一雙翅膀，比如偉大的科學家達芬奇就曾經試圖設計過，怎樣能夠讓人的身體長出翅膀，并且能夠飛起來，這是簡單的仿生學。但是人真正能夠實現飛行，是由于我們理解了飛行的原理，那就是空氣動力學，然后，大飛機出現了。大飛機的飛行原理雖然跟鳥的飛行不太一樣，但卻是從鳥的飛行中得到的啟發。有了空氣動力學，我們就可以造出比仿生學更先進的飛機。
　　而現在的人工智能還僅僅停留在現象層面，停留在仿生學，仿造人的神經元工作原理的水平上，我們真正要理解的是智能理論的基礎，對我們來說，這是一個巨大的挑戰。我認為，中國有足夠多的人才，相信在這方面會有所作為，能夠真正理解人工智能的理論基礎。就像理解了空氣動力學之后就可以制造飛機一樣，一旦理解了人工智能的原理，我們才能夠真正在人工智能方面突飛猛進地成長。
　　人工智能是一個新的物種，我們怎樣才能知道這個物種已經降臨了，或者這個物種已經超過人了呢？曾經有一位偉大的人工智能科學家，他提出的測試標準是，如果與一個機器人背對背地進行長時間的對話，但是直到對話完成，你都無法判斷你背后的到底是機器人還是人，那就說明機器人達到了人的標準。我認為這個判斷是不夠科學的，因為人是通過復雜進化而達到的一個物種，我們有許多不理性的地方，而我們卻很難讓機器人也能夠學會人的不理性，并且也沒有這個必要。所以，我們需要一個完全客觀的標準，去評價這個新物種已經真正演化到超過人的時代。
　　我們知道在100年以前，有人曾經成功地預言了引力波的存在，但是人類在2016年才探測到了引力波，從而證實了這個預言。那么，如果哪一天機器能夠做出一個新的科學預言，人類通過實驗，驗證了它的正確性，這才說明機器人達到了人腦的地步，從而證明，人工智能時代的真正來臨。而人工智能時代并不可怕，因為整個生物界也是一層一層建立起來的，并最終形成了完整的生態圈，所以我認為，未來的世界一定是人機互動的和諧世界。所以在今天這樣一個激動人心的時代，在科技突飛猛進的時代，中國希冀能夠從一個制造大國轉向創造大國，那么人工智能將是一個非常好的方向。
　　有人問我，你到底對中國的發展有沒有信心？中國哪一天能夠真正趕上硅谷，成功成為真正的創新大國？我回答說，我非常有信心，過去多年，我始終能夠感受到，在全球范圍內，中國人都是最好學的。我們這個民族有著強大的學習精神和能力，并且曾創造過非常多的世界奇跡，我相信，未來，我們一定能夠創造出更多的奇跡，創造出一個更加美好的未來。