2 月 1 日，在国家会议中心工业互联网峰会的演讲台上，吴恩达当着上千位观众的面寻找富士康的人。
吴恩达出现在工业互联网峰会上并不是偶然，他在峰会上说：「Landing 是落地，技术是要落地的」。Landing 就是吴恩达新成立的公司，Landing.ai 的定位在帮助大企业 AI 转型，率先专注制造业，并和富士康达成了战略合作。
吴恩达为什么选择了制造业，而且还是富士康？
吴恩达的官方解释是：「IT 行业塑造我们的数字环境。制造业则通过塑造我们的物质环境，几乎浸润到我们社会的每一个部分。通过制造业，人类的创造力超越了显示器上的像素，成为物理对象。通过将 AI 引入制造业，我们将向物理世界提供数字化转型。」
这话不错，但是没有点在点儿上。再进一步推测的话，有两方面起因。
一是以大客户为导向，先要找到一个行业经验丰富的好老师。AI 落地制造业一定是 AI 专家和传统行业的专家一起努力的结果，Landing.ai 和富士康就在准备共同开发和部署全球 AI 解决方案和培训。
二是以数据为导向，富士康在制造业的数据积累应该是毋庸置疑的。吴恩达自己在峰会上的演讲也提到，有数据才可以做 AI，吴恩达觉得没有数据积累的公司转型 AI 是非常坏的战略。
在峰会上，吴恩达也给出了制造业的几个应用场景：智能检测、产量优化、维护预测。这应该也是 Landing.ai 目前主要在做的工作。
这样看来，吴恩达将站在富士康这个巨人的肩上，正在打开他「AI 帝国」的大门。
吴恩达与富士康总裁 Terry Gou（郭台铭）
说是「AI 帝国」可能言之过早，「AI 列车」可能更合适。
吴恩达已经建立起了人才、资金、场景的价值闭环。
自从离开百度之后，吴恩达动作频频。吴恩达之前说过自己要做三个 AI 项目，而 Landing.ai 也只是吴恩达「AI 列车」的一部分，我们再来扒一扒他的其他项目。
目前，吴恩达涉及较深入的项目有四个，分别是深度学习在线课 deeplearning.ai；人工智能投资基金 AI fund；自动驾驶项目 drive.ai（吴恩达和老婆的夫妻店）；智能制造项目 Landing.ai。
?提供人才：深度学习在线课 deeplearning.ai
?资金支持： 人工智能投资基金 AI fund
?行业应用：智能制造项目 Landing.ai 自动驾驶项目 drive.ai
目前人工智能企业发展的三大瓶颈，是人才、资金、行业应用，如果从这个角度考虑商业布局还是非常聪明且合理的。
吴恩达想要做成 AI 项目，首先要考虑的是人才来源，这也就是 deeplearning.ai 课程的初衷，这套深度学习入门课程一共五门，组成了 Cousera 上的全新深度学习专业，用吴恩达的话说就是「当你拿到 Coursera 的深度学习专业证书，就可以自信得把 “深度学习” 四个字写进你的简历。」这一个理由已经足够了。
可以想象，当一批批深度学习的人才从这个专业走出来之后，必定是肥水不流外人田，那些最优秀的学生肯定有些加入吴恩达的项目中。
AI 的市场是广阔的，项目有的是，有了人，就差钱了。而吴恩达搞 AI fund 就是为了不差钱的闪电式创业。
速度是吴恩达搞项目的哲学思想。
吴恩达认为，AI 初创企业能够建立一个反馈闭环，这样就能快速得知一个项目的成败与否，六个月的时间就足以决定一个 AI 创业项目的生死。
所以 AI fund 基金存在的主要意义是能够支撑起吴恩达的快速商业试错，这是一个淘金的过程，是试炼场。Landing.ai 可能只是其中之一，还有更多其他的项目正在组建团队。
占据天时地利人和，人才、资金、合作伙伴都齐了，还有老婆的支持，按说应该是有戏唱了。
但最终还是要问一句，吴恩达的这套商业逻辑到底好使不好使？
吴恩达认为，互联网公司与传统公司的区别在于产品迭代的速度、AB 测试、以及产品经理和工程师的权力更大。而人工智能公司区别于互联网公司又有一些不同，不同在于数据搜集的战略、集中部署的数据库、以及工作流。
总结来说就是，AI 技术公司既要吸取互联网公司的优点，又要以数据流为核心优化工作流程。
吴恩达这套建立 AI 技术公司的方法论，正中传统公司欲要转型的痛点。但是最大的一关还是行业落地。
于是拥有产业知识的行业专家就成了吴恩达下一步棋的关键。这也就解释为什么了吴恩达在峰会的演讲台上呼唤富士康的原因了。
如此看来，未来吴恩达还需要无数个其他行业的「富士康」。
如果你也是一个「富士康」，吴老师这趟「AI 号列车」你会上吗？
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