李开复：从“AI+”到“+AI”，科技正在重塑中国经济《从“AI+”到“+AI”：以技术重构中国经济》发表演讲。 李开复指出，过去几年，人工智能实现了从技术驱动到业务驱动的重大转变。人工智能产业化和商业化的速度越来越快。这有几个原因：软件工具的进步、硬件落地的加速、云等技术的进步、AI相关人才的培养，共同推动AI创业从“AI+”时代到来。“+人工智能”。 所谓“AI+”，就是寻找以AI为核心，以科学家和工程师为核心的商机。而“+AI”，要为传统应用创造价值，必须与传统企业合作，甚至传统企业引领AI的应用。再过5年，我觉得AI会进入下一个阶段，就是AI无处不在。 普华永道的预测显示，人工智能将在2030年为世界带来1万亿人民币的价值，而这个价值主要体现在传统企业。 李开复认为，“AI+”的价值会持续存在，但“+AI”的体量要大得多，是对社会经济贡献更大的方向。 在他看来，传统企业让“+AI”产生价值的途径有四种。第一种是简单的用AI来省钱，第二种是简单的用AI代替一个环节。三是用AI改造公司的几个重要流程。那么第四个就是用AI来重构整个行业。从整个行业的发展来看，我们可以看到，在过去的10到20年里，巨大的价值来自于前端的创新，让很多行业都可以在线使用APP，创造了很多价值，产生了很多数据的。那么未来10年，我们会看到更多的传统行业，比如制造、医疗、教育等，需要提升现阶段的效率，用AI赋能，用刚刚提到的四种方式创造新的价值. “传统行业要想用好AI，那么数据中心、5G、IoT、大数据、AI都非常重要。它将能够一步实现数据化、信息化和云化，这将对中国经济的结构调整和提升发挥重要作用，”李开复总结道。（本文首发于钛媒体App） 以下为李开复演讲内容： 大家好，我是创新工场的李开复，很高兴参加世界人工智能大会。今年我的话题是讲《从“AI+”到“+AI”，用技术重构中国经济》。 我们可能还记得，在互联网时代，大家的一场大辩论是，未来的互联网会是什么样子？是互联网公司加传统公司，还是传统公司加互联网？ 大家可能都还记得马云和王健林的辩论，当然我们现在回过头来看，从2012年到今天，互联网站肯定是占了上风，但最后两者融合，所以“AI+”和“AI+”+AI”当然最终会融合。但是这个过程会不会和互联网一样呢？ 我们可以看到，在过去的几年里，AI发生了一个特别大的转变，就是从从技术驱动到业务驱动。即使是非常深的技术，比如最近的Transformer技术，也就是BIRD技术，也只用了两年时间，深度学习就走了一条用了30年的路。仅仅两年时间，从从谷歌的论文发表到应用的出现遍地开花。 所以即使是最深奥的技术，其产业化和商业化的速度也越来越快。为什么这么快？这有几个重要的原因。 首先是我们的软件工具有了改进，其次是硬件加速和更易于使用。第三，有很多云等技术，最后培养出越来越多的人才。大量的AI人才以及这四大重要原因，让我们能够真正推动AI创业从“AI+”进入“+AI”时代。 所谓“AI+”创业，如果回顾早期的AI公司，技术型创业，以天才科学家为核心。这样的公司很少，因为毕竟懂AI的人才很少，所以这些AI天才得到了资本的支持，成为了第一批“AI+”的公司。 然后大约四五年前，我们看到虽然“AI+”做了很多好的工作，但是越来越多的人才了解AI，工具也越来越普及，于是更多的传统公司开始思考他们应该如何融入AI，于是我们正式进入了“+AI”时代。 那么“AI+”和“+AI”有什么区别呢？ “AI+”是以人工智能为核心，以科学家和工程师为核心寻找商业机会。而“+AI”，要为传统应用创造价值，必须与传统企业合作，甚至传统企业引领AI的应用。再过5年，我觉得AI会进入下一个阶段，就是AI无处不在，AI的应用越来越简单。传统企业也可以聘请工程师，也可以用更简单、更接地气的模式，将AI引入企业，就像今天IT的状态一样。 所以更具体一点，我们可以看这几个例子。 “AI+”公司早期专注于语音和视觉芯片，因此我们可以看到一些“+AI”公司的好例子，比如文远知行与广州出租车公司的合作。创新旗帜与宝钢合作，追一科技与广发银行合作等，这些人工智能公司是存在的，但人工智能公司是辅助传统企业实现业务目标，这就是“AI+”和“+AI”的区别。 我们可以看到，在普华永道的预测中，其实是告诉我们人工智能在2030年会给世界带来1万亿元的价值，而这个价值主要体现在传统企业。 为什么人工智能对下一阶段的传统企业如此重要？其实有几个重要的原因。一是传统行业体量大。可以想象一家银行或一家汽车制造公司拥有如此庞大的体量。如果AI可以帮助它提高3%、5%的效率，那么它产生的价值就已经非常巨大了。 第二，传统公司的门槛其实很高。我们可能希望做高科技，认为高科技的门槛是最高的，但是前面说了，AI越来越容易，所以AI的门槛越来越低，那么传统企业的门槛就很高了.简单来说，AI公司要成为银行是非常难的，但银行融入AI相对容易。 第三，传统产业在产业链中具有如此重要的作用，上下游的衔接将使传统产业形成必要的功能。 最后，我们还发现，人工智能虽然很强大，但是它的普及度还是有限的。没有可以直接使用的人工智能平台。每个传统企业公司都有相当大的定制化。例如，它有独特的数据需要收集和清理；例如，制造公司需要添加更多传感器。这些都是定制的。因此，没有一套传统企业可以使用的产品。 互联网和人工智能也有很大的区别。互联网触及每一个用户，形成一个巨大的平台；人工智能更像是一项伟大的技术，它将为那些现有的平台提供支持。那么会有一个人工智能平台吗？我不是那么乐观。AI本身给世界带来的价值和互联网一样大，但是好像不会产生像互联网那么大的平台。 所以基于这些原因，我们可以看到“AI+”会继续有价值，只是“+AI”的体量要大得多，是对社会经济贡献更大的方向。 那么什么样的传统企业需要考虑加入AI呢？其实AI对每个企业都是有价值的，但传统行业往往有很多固化的习惯，今天并不是每个企业都适合跳入AI。 这里我有三套建议：第一套，公司一定还是增长型的，现在需要扩张或者降低成本。有这样的业务需求。 第二是自己的数据要做得足够好。它有足够的数据，足够的结构化数据，以及与其业务指标相关的数据，可以整合AI数据，创造真正的商业价值。 第三，在传统公司，有时候会比较固化，老的越老，越难改变自己，所以更适合融入AI的公司，会是有远见的CEO，和那么公司就会有Goodenoughculture，愿意改造像我这样的公司。 所以如果今天这样的公司做AI，它有4种方式让AI产生价值。 第一种是单纯用AI省钱，第二种是单纯用AI代替一个链接。三是用AI改造公司的几个重要流程。那么第四个就是用AI来重构整个行业。 当然前两三个远看的例子比较多。这些都是比较经典的传统企业加上AI。这里我们可以看到4个案例，我们在一个环节上都在节约成本，这一切都来自于创新的旗帜。 第一个案例是用AI视觉做质量检测，看我们生产的衣服有没有颜色或者尺码问题。第二，我们可以用AI看我们陈列的商品是否有足够的空间放我们每个商品，然后还有多少存货是帮助零售店做AI智能赋能的。那么在第三种情况下，我们可以看到我们可以用AI来检测一些生产过程，这里是一个电机，看看它里面有没有缺陷，最后在铁水的过程中检查一下，用智能的方法让过程比较顺利，有没有什么问题。 另外，我们也可以举个单链接优化赋能的例子，就是第二种方式。比如在贷款金融行业，我们是不是可以用AI来代替单一的环节，比如在谈贷款的时候，用AI来决定要不要借钱给一个人，用海量的数据来训练。 然后我们在人工智能与创新工场工程学院也进行了这样的实验。在一个非常大的贷款公司，我们用AI代替人做贷款判断，降低了约14%的违约率，节省了巨大的成本。 更复杂的流程赋能是在智慧运营方面。如果我们可以用AI来帮助一个店铺预测他在每家店铺销售的每种产品的数量，我们不仅可以做出更好的预测，还可以让他减少它缺货的可能性，也就是增加它的库存量。业务并使其库存更智能。 这个过程完成后，我们就可以把整个物流、仓储甚至制造都和AI一一对接起来。渐渐地，我们就会聪明到知道每种产品应该生产多少，储存多少。发到哪里门店，什么时候卖完，什么时候需要补货，甚至应该放在商场的什么地方，都可以优化它的最终销量。 最后，我想谈谈重构整个行业规则的可能性。 其实医疗是一个非常巨大的机会。这里有几个例子，我想更深入地谈谈。 用AI做药，我们投资了一家公司，就是用化学的方法寻找最合适的小分子，用AI来订购各种药品，看哪些药，哪些病，能够产生最大的经济价值，帮助更多人康复，更有可能通过临床试验。在这个过程中，我们发现，如果一切顺利，有可能发明出一种新药，比过去快4到5倍，从而成功地重构了医疗行业。 创新工场投资人工智能领域40余个案例。最近我们也发现，越来越多的AI企业一定要能落地，一定要能和传统企业对接，用AI赋能传统产业，创造价值。 今天，中国也面临着一个非常重要的时刻。我们的传统产业尤其需要降本增效。我们面临几个主要问题。首先是作为世界制造业大国，我们的劳动力成本越来越贵，我们的生产力和效率都相当不足。 如果我们实际去看看我们的一些零售和生产环节，就会发现有很多方面需要提高效率。比如工厂里的生产力，或者说虽然有淘宝拼多多带来这么大的消费效率，但是他后台很多东西都缺乏效率。此外，还有很多线下业务也需要提高效率。例如，有超过700万家这样的夫妻店。 最后，还有很多行业，包括教育行业、医疗行业等等，效率都需要提升，而人工智能正好可以用来提升效率。所以从整个行业的发展来看，我们可以看到，在过去的10到20年里，巨大的价值来自于前端的创新，让很多行业更方便的上线，使用APP，创造了一个很多价值并产生海量数据。 所以在接下来的10年里，我们看到更多的传统行业，比如制造业、医疗、教育，面临着他们下一个阶段的提升，他们需要有针对性的改变，提高他们现阶段的效率，用AI来提升赋能，用刚才提到的4种方式创造新的价值，这将是整个经济提升的最大机会，也是我们投资看到的最好的方向。 还有另外两大因素让我们特别看好加入AI。第一个因素，虽然今天的疫情对世界来说是一场巨大的灾难，但它实际上改变了我们的使用习惯，让更多的线下业务线上化。非数字化的电子数据如果进行转化，那么产生更多的数据之后，就可以做出更好的人工智能。 所以我们看到越来越多的医疗、办公、教育等行业都在走数字化的路线，所以我相信这些“+AI”的行业也会加速AI的发展，因为疫情登陆。 最后一点当然是新基建。做好人工智能的产业化，让传统企业拥抱人工智能，那么我们必须在计算、通信、数据等各个方面都有非常好的基础，才能跑起来。就像过去，如果没有好的基础设施、道路、城市建设，我们造车就发挥不了作用。 今天，我们要在各个传统行业用好AI，那么数据中心、5G、IoT、大数据、AI都是非常重要的，这些环节都会结合起来。因此，我深信，“+AI”可以在新基建下一步实现数据化、信息化、云化，对中国经济转型提质发挥重要作用。
