2016硅谷高科技创新创业高峰会召开： 科技创新助力经济发展突破桎梏

飞贷金融科技、猎豹移动等企业获得全球商业关系创新奖（Global Business Relationship Innovation）。畅游太空的VR设备，能进行陪伴的机器人，3分钟借你30万的贷款App……9月30日至10月1日，来自中美最前沿的上百个“黑科技”在美国硅谷圣克拉拉会议中心集中展示，诠释着科技改变生活的力量。与此同时，第六届硅谷高科技创新创业高峰会成功举办。

会议以“创新时代、万物互联”为主题，中华人民共和国驻旧金山副总领事邓繁华致辞，前美国能源部部长朱棣文发表主旨演讲。斯坦福大学教授及丹华资本创始人张首晟、创新工场董事长及首席执行官李开复、飞贷金融科技总裁曾旭辉等多位来自世界各地的企业高管、资深风投、创业者以及投资人，全方位多领域地探讨人工智能、能源环境、虚拟现实、增强现实、云计算、大数据、互联网金融和新媒体等领域的最新趋势，并就创新创业等话题接受《经济参考报》专访，分享他们的行业洞见和视野。

诺贝尔奖获得者、前美国能源部长朱棣文：风能和太阳能将成未来能源革新重点在未来的5-10年，可再生能源将在世界范围内被广泛地使用。能源革命迫在眉睫。风能和太阳能将会成为未来能源革新的重点。在未来，太阳能的使用成本将会逐步降低。像秘鲁、墨西哥、迪拜这样的国家和地区，他们正在广泛使用太阳能，因为这些地方的日照比较充足，为了促进世界可再生能源的发展，太阳能将会成为人类能源使用的第一选择，这些变化在几年内就能产生。

我预测，在2020年，太阳能的使用成本将为大众所接受，能量转换率也将有显著的提高，能够供应人类的基本生活。新能源的应用中，也将侧重于环境保护与可持续资源的创新。

要想达成百分之百的能源可再生，碳回收势在必行。最新的净功力技术Net Power，能够捕捉二氧化碳，转变为石油和天然气。在我看来，清洁能源汽车的革命是人类历史上浓墨重彩的一笔，尤其是电池技术的发展。特斯拉的千兆工厂的建成，标志着电池革命的爆发，到2018年，电动汽车的整体续航将会有一个质的提升，并引领一个时代。

飞贷金融科技有限公司总裁曾旭辉：科技创新求解移动互联信贷难题今天来到美国硅谷，倍感亲切，因为飞贷与美国有一段特别的关系，那就是飞贷是唯一入选美国沃顿商学院的中国金融案例。而且据我所知，现在不只沃顿商学院在讲飞贷，康奈尔等大学也开始讲飞贷。为什么美国商学院会研究飞贷模式呢？过去的几年，互联网已经改变了传统金融较为容易的领域，比如投资理财、网络支付等，一些伟大的互联网金融产品，美国的PayPal，中国的余额宝、支付宝应运而生。

但我认为，纯移动互联网线上的信贷服务是金融互联网革命最难的部分。因为信贷服务的商业本质是信用管理，是风险控制。互联网线上信贷的风险控制已经很难了，而基于纯粹的移动互联网信贷的风险控制，就更是世界级难题。而要在中国实现移动互联网信贷的风险控制，则是难上加难。

毕竟中国征信体系的建设时间还比较短，社会征信体系还不够健全，信贷机构能够采用的，用于交叉评价借款人信用状况的征信数据的维度有限。另外，互联网上的欺诈防范对每一家信贷机构，都是一项艰巨的挑战。互联网欺诈呈现的特点为更集中，数量更大和更容易。几年前，中国一家机构试水移动互联网信贷，就是因为欺诈防范存在漏洞，据说1天损失了几亿人民币。

现在中国的一些互联网巨头，如阿里巴巴、腾讯，也开始试水移动互联网贷款。但基于前面说到的这些困难，他们也只是谨慎地迈出半步，采用体系内的数据，进行白名单的筛选，挑选少量优质客户进行主动授信。而无法面向所有有需求的借款人开放申请。因此要实现移动互联网信贷，难！在中国，更难！在这一问题上，飞贷进行了一系列有益的尝试和探索。飞贷在2015年10月推出了手机App贷款，这是全球首款完全基于移动互联网的贷款产品。通过飞贷APP，客户只需要一部手机，3分钟就能借到最多30万元人民币。借款客户所有的交易行为，包括注册、申请、提现、还款，全部在手机上完成。而且飞贷面向所有人开放，所有有借款需求的客户都可以来申请。在飞贷手机App贷款服务的背后，飞贷利用了人脸识别、设备指纹等先进技术，整合了中国最具支撑性和权威性的征信数据源，并和全球排名第一风险管理方案提供商FICO合作，创建了全球领先的科技体系和风控体系。这套体系不但能有效识别欺诈用户、拦截失信用户，更能以秒级速度对客户进行信用评价、信用等级划分，并对客户的授信额度与贷款定价进行动态调整。而飞贷发放的资金都来自中国大型国有银行。

飞贷所扮演的角色，只是持牌金融机构与借款客户之间的一个连接者。从2016年2月底开始，我们开始向中国部分一二线城市开放业务，5个月的时间，在仅仅覆盖部分城市、没有大规模市场推广的情况下，飞贷用户已突破300万，授信额度破100亿元，日放款峰值破1亿元，且飞贷风控表现明显优于市场平均水平。从这个意义上来说，飞贷是一家已被证明可被信赖的金融科技公司，并已经跻身中国金融科技企业第一阵营。在我看来，飞贷当前还只是处于起步阶段。中国的微小贷款和消费金融的市场潜力可用数以十万亿元来计算，飞贷作为科技连接者，将金融机构资金和金融消费者高效连接，市场前景不容小觑。之所以敢于挑战移动互联网这一难题，是因为飞贷的团队既懂金融、又懂科技，是双料的专业选手。

飞贷的不少核心团队成员来自金融行业，同时飞贷也是中国微金融领域唯一的一家国家级高新技术企业。讲到这里，可以回答一开始提出的问题了，为什么飞贷是唯一入选美国沃顿商学院的中国金融案例？编写飞贷案例的Amit教授给出的理由是，飞贷的创新不仅体现在通过不断倾听客户的声音来改进产品和服务，关键还体现在商业模式上的创新，它把个人信用贷款行业，乃至全球的个人信用贷款行业都进行了一个革命性的变化。

斯坦福大学教授、丹华资本创始人张首晟：人工智能、新能源、精准医疗是创新发展关键领域今天，我们正处在一个历史的转折点，我列了一个清单，是当前所面临的几个重大问题：第一个是摩尔定律。这条定律是经过之前五六十年间我们快速进步的信息社会所检验出来的结果。摩尔定律认为，元器件的容纳量每18个月就会增加一倍。这是一条非常卓越的定律。当时人类的产业革命还未发生如此翻天覆地的变化，但在今天，摩尔定律能否继续沿用呢？如果没法继续沿用，人类的信息社会将会饱和，这是人类社会所面临的最重大的问题之一，同时也是硅谷所面临的最重大的问题，因为我们都是这条定律最大的贡献者。硅谷之所以能称之为硅谷，正是基于每18个月能够翻倍的计算能力。对于这个问题，学术界提出了不同的解决方法，这其中需要硅谷的投资界和企业界的共同协作。同时，这也是一个很好的机遇，让我们能够回到最初，去构想不同的计算方法。你也许听过一些巧妙的构思，例如量子计算，它打破了模型计算的禁锢，为人们提供了一个全新的计算思路。

第二个问题有关人工智能，困扰了硅谷很长时间。去年，我们都亲眼目睹了谷歌DeepMind的AlphaGo击败人类顶尖围棋手，这是一个历史的转折点。机器学习正在飞速发展着，我本人也在怀疑人工智能是否有一天真的会取代人类。也许，我们是人类历史上最特殊的一代，也许我们能够亲眼目睹有史以来人工智能第一次超越人类，或是通过人工智能去加深我们对世界的认知。同时，这也将带来很多涉及伦理、道德方面的忧虑，它们是真正能帮助人类，还是超越人类呢？这也许是我们目前所面对的最深奥的问题。目前人类对地球进行着过快的开发，占用着大量的地球资源。

人口不断增加的同时，我们对能源也有着不断增加的需求，那么这能否实现可持续地发展呢？这需要工程界和学术界寻找新的方法从而将新能源的效能最大化，并寻找保存能源的方法。只有通过国际合作，才能实现人类的可持续发展。我们正生活在医疗产业高速进步的时代，这其中最重要的动力是基因组学的进步。现在，我们已经能够解读人类的全部基因组，这对精准医疗的发展有着巨大的推动作用，例如我们可以根据每个人的基因组提供个性化定制的医疗解决方案。唯有在学术界和投资界的紧密合作下，才能取得健康、快速的进展，就像我们在硅谷所看到的一样。

中国一直保持着高速的经济发展，目前面临的一个重大挑战是：如何从制造型经济转变为创造性经济。应对这一挑战，需要我们把科学发现和创新发明，以及资本力量结合在一起，最终，有效地把科学发现转变为创新力量，从而更好地服务人类社会。

创新工场董事长兼首席执行官李开复：中国创新企业能更快创造商业价值目前融资是要比以前困难一些，但作为投资人，我们还在持续投资那些成长好、市场前景好的，或是一些有品牌、有技术优势的公司。近日，创新工场已顺利募集到25亿元人民币规模的第二期人民币基金和3亿美元规模的第三期美元基金，募资总额以人民币计共超过45亿元。

此次新基金募集完成后，创新工场管理的三支美元基金、两支人民币基金的总规模超过12亿美元（约合80亿元人民币）。创新工场的特色是做技术型的投资。我们认为自己的专长是看到一个趋势的崛起，并对这个趋势做深度分析，且做非常早期的布局。比如在2009年我们对移动互联网的投资，2011年左右我们对娱乐内容的投资。

而目前，我们正在对人工智能做一个大布局， 我们已经投资了近一亿美元，共25家公司。这25家公司，大概2/3在中国，1/3在美国。从金额上看，95%在中国，5%在美国。就目前看，中国和美国是世界上最好的两个创业环境。中国市场比较大，公司有更多机会得以快速成长；在美国市场，更多的还是为了情怀，为了改变世界而做的创业。这各有优势，如果说谁能更快地实现创造商业价值，平均来说可能中国更有优势，但是说谁能打造一个千亿美元级别的伟大公司，可能还是美国创新突破性更强。

美国创业者会有一些新点子，这样的项目失败概率可能会高一些，但改变世界、改变全球的概率也会高。世界顶尖的人才、系统集成和人工智能，再加上超高的商业执行力，这构成了我们认可的中国公司的典型形象。

特斯拉早期投资人、DBL集团创始人Ira Ehrenpreis：能源革命将为人类社会带来颠覆式改变新能源将在我们未来的运输和生产制造方面扮演重要的角色。新能源的革命将很快到来，为人类社会带来颠覆式的改变！能源储存的技术是最主要的基础和要素，它将以人类难以想象的速度去发展。

另外，空间技术革命发展的时代即将到来，DBL Partners也将在未来对空间技术进行大量的投资，去支持诸如SpaceX这样的公司。随着空间技术的成熟，卫星的成本会逐渐降低，重量也逐渐减小，技术也越来越成熟。人类进行太空旅行的梦想也将越来越近，这也意味着人类文明的高速发展翻开一个新的篇章。我们的世界正在不断改变着，地球的人口也在持续增长着，能源问题越来越成为一个重要的议题，DBL Partners将能源革命称之为“绿色的无牺牲的革命”。

我们有望看到，未来的人类将在清洁、健康、能源可回收转化的环境中进行着可持续的发展。中国将成为世界上最大的可再生能源的使用国和发展国。甚至，美国很多时候在这方面都要向中国学习。

在中国，我发现很多能源的使用都以太阳能、风能和LED为主，这在国际上都属领先。很多巨头公司，如可口可乐、宝马、通用电气等，都在以100%使用可再生能源为目标。可再生能源的发展将促进很多产业的颠覆式创新。以运输业为例，让汽车使用可再生能源，并配备以车联网技术，再和OEM进行整合，从整合产业链进行颠覆式改革，将为地球减少大量的排放，人们将有望在更好的地球生存，而不必总想着移民外星球。

飞贷金融科技有限公司首席风控官周立勇：飞贷如何开创新一代风控科技我之前在美国Fico咨询事业部任中国区负责人，飞贷开创了全球首款手机App贷款，并在全球率先实现了信贷业务的移动互联网化，产品背后的逻辑就是基于移动互联网化的风控体系，而这也是我在Fico多年以来致力于研究的问题。因此飞贷解决的是全球的信贷、风控难题。

飞贷风控科技的第一支柱就是欺诈防范和侦测。手机App贷款有两类典型的欺诈类型：身份欺诈和团伙欺诈。前者是申请人伪冒他人身份，后者是有组织地仿冒或伪造资料来进行集中的申请，骗取贷款。对于身份欺诈，飞贷采用了人脸识别技术作为主要防范手段之一。在客户申请时，会被要求扫描身份证，同时打开手机摄像头，根据提示做出各种动作，用于记录个体的脸部属性，如两眼之间的距离、眼睛和鼻尖构成的三角区域的形态等，称为“活体检测”。每个人的特征都是唯一的，可以用来识别身份。

飞贷App会将身份证照片和手机拍下的照片进行程序运算比对，根据“活体检测”获得的特征来判断是否与公安部后台数据中留存的高清照片一致。对于团体申请，飞贷采用了一种叫复杂网络的技术识别欺诈分子。飞贷把已经发现的欺诈分子作为种子，如果发现申请人在单位地址、手机设备号、IP地址等代表个人信息的数据和已知的欺诈分子一致，就会在申请人和欺诈分子之间划一条线，把他们关联起来。同样道理，正常申请之间如果存在相似的信息，也把他们用连线关联起来。我们会发现，有的欺诈分子周围可能聚合起一团这样的连接。通过特定算法，可以把这种集中度的网络识别出来，我们称之为社团，这个技术叫分团技术。

飞贷利用这样的复杂网络技术，有效地防范和侦测了团伙欺诈。飞贷风控科技的第二支柱就是大数据和信用评分。在美国，征信体系比较完善，个人拥有征信报告和评分的比例相当高，银行发放贷款的时候，都要去查询。

在中国，情况有些不一样。虽然中国人民银行在积极推动征信体系的建设，但也仅有不到30%的适龄人群有征信报告。央行虽然已完成了征信局评分的开发，但还没有大面积推广使用。基于现状，飞贷的解决办法是和商业化的第三方数据公司合作，通过位置信息、通讯行为、交易信息、房车等资产信息，开发我们称之为大数据评分的信用评分模型。

这主要适合于没有征信记录的人群。对于有征信记录的人群，则接入央行的征信系统。在征信报告中，可以了解到申请人的年龄、性别、居住和工作地址等基本信息，信用卡、房贷和个人借款等贷款明细；同时，如果申请人在不同的银行申请借款，这种查询也会记录下来。飞贷利用这一系列的信息，开发了自己的金融信用评分。

这其实是飞贷自己的FICO评分，其中技术框架和方法都和FICO评分是一致的。如果申请既有征信记录，又有上面罗列的大数据，我们会结合大数据评分和金融信用评分综合评价申请人的信用等级。这两部分评分的结合，我们称之为飞贷的新一代个人信用评分。飞贷风控科技的第三支柱就是生命周期管理。我们认为最佳的风险管理不是控制风险损失最小，而是扣除了风险成本之后的利润最大。

因此精细化的“以客户为中心”的经营模式要求飞贷关注客户生命周期的每一个环节。不仅是在审批环节需要准确的评估客户的风险，给予合理的定价和初始额度。随着用户的使用飞贷产品次数的增加，需要动态的评估客户的信用和欺诈风险，从而动态的调整客户的额度和价格。飞贷通过开发自己的行为评分模型，从客户的金融交易行为和非金融交易行为等方面衡量评估客户的风险。

举个例子，如果客户在短期内出现多次扣款失败的情况，系统提示是储蓄卡内还款余额不足，经过短信提醒，客户增加了卡内的存款，还款顺利进行，没有产生逾期。虽然没有逾期，但余额不足这种状况将被记录，作为动态信用评估的一个依据。基于这个行为评分，分数高的客户，即信用风险低的客户有机会得到更低价格的贷款和更高的额度。

（编辑：张梦迪）