他在題為《SaaS結合大數(shù)據(jù)和人工智能，將成為下一個新的引爆點》的演講中曾提到，SaaS能成為互聯(lián)網(wǎng)下一個引爆點是由于互聯(lián)網(wǎng)進入下半場后，C端流量的紅利然消失，包括PC搜索，門戶、微博等傳統(tǒng)形態(tài)的產(chǎn)品發(fā)展處于下坡狀態(tài)，但手游、電商和分享經(jīng)濟等細分行業(yè)在彎道超車。
AI與SaaS結合，就像“鍋和米”的關系。有了數(shù)據(jù)之后，借助人工智能算法的鍋將米變?yōu)榭衫玫膬?nèi)容，結合各類行業(yè)SaaS對企業(yè)進行輸出，SaaS將成為未來人工智能新的引爆點。
對企業(yè)來說，節(jié)約效率變得越來越重要。人工智能越來越多地應用在B端，這正是互聯(lián)網(wǎng)與企業(yè)合作的場景。無論是從資金還是從創(chuàng)業(yè)角度來看，只偏重AI的算法是遠遠不夠的、是片面的。
用鍋和米的關系可以形容AI，AI的算法和引擎就像是一個鍋。行業(yè)應用是數(shù)據(jù)，也就是米，我們要把米做好。即便鍋很高級。可連米都沒有，如何做好一碗飯？
所以人工智能的核心是米的問題。智能醫(yī)療，我們可以拿到真實的數(shù)據(jù)嗎？很多應用場景，我們打不通這些數(shù)據(jù)，就沒辦法進行模型訓練，這是一個核心問題，要找到可以結合的應用場景，才能有機會商業(yè)化。
人工智能團隊要具有核心算法和引擎方面的能力，要將行業(yè)應用垂直化，通過SaaS場景，把云端的SaaS服務部署到B端，以此獲取用戶和使用黏度。
總之，無論是資金方還是創(chuàng)業(yè)方都要思考鍋和米的問題。有了米之后，鍋是很自然的事情。只不過是選擇幾百塊錢的鍋，還是幾千塊錢的鍋的問題。
