正文
所以我们内部有一个团队现在在尝试做医疗子平台，我们也在尝试多角度，包括是不是可以从我们，比如说像微信运动的角度能不能再切入的丰富一点，把很多个人的健康信息能够用起来，从而鼓励更多运动再带起来对健康的关注等等，去辐射或者是给我们这些投资企业提供比较好的场景。
我们也一直在思考，是不是有些我们可以去投资、购买跟医疗有关的知识产权，比如说医疗 IP，知识产权这方面还是很关注的。大家过去最诟病的是网上的信息不知道真假。我们希望有一个很权威的资讯，全球认可非常细致专业的 IP 产品，我觉得是有它的价值的。甚至我也是说，这个从公益角度都值得做，而不是看产业，都值得做。我觉得这也是我们思考的一个点。
那我觉得这个方面很多，我们还是希望国家政策方面能够在这些好的三甲医院和好的医生，怎么能够把他的能量释放出来。因为现在还有一个问题，就是医药不分离，很多的诊费、医药费用是通过药的叠加才来获得收益的。从长期来看这是不健康的，但是一直也没有办法这么简单地改。
所以说这方面是要多一点尝试，如何在民营的这种更健康的（包括高端医疗，包括如何用远程医疗的技术，用互联网信息技术），比如说我最近了解到这方面现在有一些很好的发展，比如说你过去要做一些病理检测的切片报告，你可能要把样本寄到国外或者大医院才能给你测出来。现在如果说终端可以测出来之后，把这些病理的资料透过电子远程去给医生看到，他人都不用过来，然后就可以远程诊断。就让很多人不用去大城市，甚至还出国去看名医等等。
互联网和信息技术可以做很多这方面的事情，还有包括医疗设备怎么跟物联网结合，这方面看到很多可以改造的东西。我看到有这方面的发展趋势，我个人也很有兴趣。所以我觉得也很鼓励这个产业更多的人投入。
记者：在互联网时代，中国是跟随者和模仿者。在移动互联网时代和物联网时代，您认为中国在世界的角色和地位是否有变化？
马化腾：
的确在移动互联网方面，中国是有领先的机会。因为我们的移动互联网的渗透率，跟各行业的结合，包括刚才讲的 O2O、物联网等等方面，都有很多案例是领先全球的，我相信只要有场景、有市场，或者说我们叫有靶场，有靶场你肯定能训练出一支很强的队伍出来的。
记者：共享单车目前遇到一些问题，比如违章停车、或车辆遭到人为破坏，您觉得该如何解决？
马化腾：
共享单车这个新事物来得太快了，短短几个月就迅速成为热点，整个社会在这方面的适应，还是需要一定的时间的。破坏单车也是少数事件，一方面可能也自于竞争。这个领域的竞争正准备进入更白热化的阶段了，可能再下一步大家会更加关注。
总体来说，整个国民素质一直在不断地提升。我担心的是，激烈竞争之下，现在有些共享单车已经从付费往免费方面走了，后续会不会倒贴钱让用户区骑单车？行业会怎么演变呢？那时候会再发生什么事情呢？这是我比较关注的一个问题。
记者：您提出的互联网 + 现在已经是国家战略了，但是过去可能我们谈互联网 + 更多的是互联网和第三产业的结合。您刚才也谈到了对互联网和工业、制造业未来的结合非常地期待，而现在工业互联网和智能制造也确实是非常热门的话题，您如何看待互联网 + 下半场的机会，腾讯在这方面有没有一些思考和布局？
马化腾：
第一个问题，跟工业、制造业我们前面已经讲了很多了，包括讲物联网等等，这些我们都关注了。有些领域，我们暂时没有办法做得很深，可能是会从底层方面会提供一些工具，然后还是让产业去多合作，包括第三方的合作者。
记者：腾讯过去一年多来也不断地在互联网＋政务方面进行推进，互联网 + 政务怎么样促进第三方平台以及企业跟政府更好地合作。同时开放的过程当中，怎么样来保证您刚才也说到的这个信息的安全问题。
马化腾：过去两年我跑了好多省，基本上都是为了推动互联网 + 政务，跟每个省要签战略合作，其实都是在推动跟政务的结合。
这里面好多领域，因为基本上比如说一个省的经信委一牵头，我们可以看到各行各业，包括城市服务、包括刚才讲的医疗、教育等等这些，还有包括公安、人社这方面的很多的需求都有过来。所以我们也是在过去的两年，一个一个地找出它的规律，每个领域都开发解决方案。
其实像智慧城市过去十几年，用局域网的方式做了大量的工作，投入了很多的设备、信息化。这里面很多数据是很有威力的，只是没有释放出来，只差最后一公里，如何把它送到用户的面前。比如说像社保、医保这些数据都有，但是你如果在微信上就可以看到你的社保、医保的情况，你的感受就不一样了，立刻产品形态就不一样了（其实数据都是一样的）。
所以我们希望能够去发掘这种场景。你包括像很多各地的这种公安、交通委员会都有每个公交车的这种实时到站数据（精确到秒，都装了 GPS），但是这些没法用，过去都是用在指挥室里监控（看哪个车到哪儿了），其实这个东西可以放出来让大家坐公交车、地铁的人看的，就可以用这个手机精确了解，秒级到达、上车，这是完全可以做到的。所以这些就是我们想做的事情，而且我们希望把这些能力也分享给第三方的开发者。
还有很多类似的场景非常多，像医院也是非常多的。
记者：蚂蚁金服跟京东金融都有意想争夺
互联网金融
第一股，我不知道腾讯金融在这方面有没有一些动作，有没有可能将来会独立分拆，进一步对接资本市场？
马化腾：
金融方面，我觉得腾讯通常用 “稳健” 的一个思路去看。因为金融其实最核心的问题是稳定和稳健，就是拼谁的命长，而不是谁在短期内跑得多快。
对于腾讯的金融业务来说，我们其实一部分是在体外（比如说像微众银行，是天然银行牌照的）的我们投资的，但是我们核心的（包括支付、包括我们的理财平台）都是在我们体内的。
所以我们这方面不是把它全部包在一个所谓的金融集团这样来做，我们并不是这样的思路，因为这些业务跟我们平台耦合非常紧，没有必要为了分拆而分拆，这个不是我们的风格，我们也一贯不是这个思路，也不会去玩儿什么 “财技”（资本运作），显得好像这块儿资产有多少钱。
我觉得还是踏踏实实地，就是你过两三年，这个事情之前玩儿的花样也就那回事儿了，所以我们都是比较稳健地去看这个问题。有很多人说你们好像落后了或者怎么，说别人家动作很多。我说我们从来都不想搞这类的动作，这是我们的一贯思路。
记者：我想问一个关于教育的问题。能结合您自己的经历谈一谈为什么现在的孩子不那么爱科学了？我们改变这一点要做一些什么？
马化腾：
至于说为什么现在很少孩子爱科学，我不太清楚是什么，我觉得孩子们还是挺爱科学的。而且现在接触互联网的孩子越来越小，我们观察到触网或者用互联网的年轻人从 15 岁现在降到 10 岁了，平均 10 岁就开始接触互联网。所以在这方面的有害信息，还有很多保驾护航的工作还是很重要的。
所以说这个过程中怎样把对科学的这种正确的引导能够融合进去也是很重要的。不像我们当年没有手机、没有网络，你可能就看杂志。
我记得我当时订的是我们《爱科学》杂志，你去看就很有意思。那我觉得这个还是要引导的，然后我觉得还包括我们如何用好互联网技术能够更关注青少年刚才讲的就是说怎么在教育方面、怎么在科普方面，能够做多点儿事情。
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关于人工智能
记者：前两年你一直在强调，腾讯是在战略上专注做连接和内容。去年开始有消息传出，说您在内部提出腾讯未来要做的是一家科技公司。这是否意味着腾讯战略有所调整？特别是过去一年，我们看到很多互联网巨头都在围绕人工智能展开布局，腾讯也在去年很低调地成立了 AI 实验室。能否透露一下腾讯的人工智能现在进展到一个什么样的程度了？ 在腾讯成年之后，您觉得最让您焦虑的问题是什么？
马化腾：
为什么腾讯总是提科技，其实也是焦虑所在。
我们现在越来越感觉到，最终归根结底可能还是要通过技术的进步，企业才有可能有保持在战略方面的制高点。否则当一个浪潮趋势来的时候，很多人都看到了，为什么有的人能把握到，有的人把握不到，就在于你有没有掌握这个技术。
可能过去有很多红利（人口红利、流量红利、内容红利），但是最终还是要看到技术是一个不可逾越的东西。特别是在 AI 更加普及的当下，这方面（技术鸿沟）更加明显了。所以我们还是非常担心，也关注这方面的发展。不止 AI 技术，还有很多其他的方面（包括 AR、VR 等等），它们在终端方面会深刻影响人们的用户体验，人机的交互始终是一个核心。
人机交互的演变，从 PC 到手机，未来可能到视网膜眼镜，甚至通过脑电波、皮肤的电流可以产生一些互动，那可能都会催生很多产业。所以为什么腾讯说研发小程序也是着眼于未来，以后这种应用的计算环境，可能就不是过去 PC 上的软件，也不是浏览器上的一个网站，也不是现在手机上的 APP，而是一个场景和计算的代码，是一个流动的、动态的代码。
所以我们前期的投入、研发和实验是必不可少的。而且我们也越来越感受到，如果和过去一样只做纯软件、纯服务，可能会在未来的一些领域失去制高点。
所以说，既使你不生产硬件，但是你一定要去关注硬件怎么演化，以及谁是可以在硬件方面跟你变成合作伙伴、一起探索这方面的变化趋势。这也是一个很大的变化。
比如说，有没有可能未来的机器人能结合 AI，结合视觉、神经学、机械工程学等等很多元素，深切地影响到我们的生活和工作？我觉得这方面都是我们作为一个科技企业、或者说互联网企业应该更多关注的一些领域。
记者：去年 11 月，您在乌镇互联网大会曾提到 AI，当时您是说，虽然经过几十年的积累，但是在过去一年得到了一点的技术突破，但是想具体地落实到应用上不是那么简单的。我想问一下具体的难点跟阻碍在哪里？腾讯今年会不会在人工智能方面的产品还有具体的方向上有一些落地。
马化腾：
AI 我们其实内部分好几块儿的，我们有 AI Lab 做一些基础性的研究，其实在我们各个事业部门（BG）里面其实都有 AI 的团队。其实过去几年一直在做了。比如说我们的优图团队，我们对
人脸识别
方面的技术是最强的。因为我们每天都有这么多亿张人脸照片往上传，所以想不强也很难，也应用在我们很多产品中。
包括我们在微信里面的语音数据是很丰富的，它其实对语言的这种训练是非常有利的，所以语音识别方面也在做。
