李開(kāi)復(fù)在人工智能大會(huì)講述 AI 行業(yè)的變化

　　在 2020 世界人工智能大會(huì)上，創(chuàng)新工場(chǎng)創(chuàng)始人兼 CEO 李開(kāi)復(fù)以《從“AI+”到“+AI”：以技術(shù)重構(gòu)中國(guó)經(jīng)濟(jì)》為題發(fā)表演講。

　　李開(kāi)復(fù)指出，過(guò)去幾年 AI 實(shí)現(xiàn)了從技術(shù)驅(qū)動(dòng)到商業(yè)驅(qū)動(dòng)的大轉(zhuǎn)型。AI 產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化的速度越來(lái)越快，有以下幾點(diǎn)原因：軟件工具進(jìn)步、硬件實(shí)現(xiàn)加速、云和其他技術(shù)的進(jìn)步，以及 AI 相關(guān)人才的培養(yǎng)，共同把 AI 創(chuàng)業(yè)從“AI+”推動(dòng)到了“+AI”的時(shí)代。

　　所謂的“AI+”，是以 AI 為核心、以科學(xué)家和工程師為核心去尋找商業(yè)機(jī)會(huì)。而“+AI”，針對(duì)傳統(tǒng)應(yīng)用去產(chǎn)生價(jià)值，必須要和傳統(tǒng)公司合作，甚至是傳統(tǒng)公司來(lái)主導(dǎo) AI 的應(yīng)用。再過(guò) 5 年，我認(rèn)為 AI 會(huì)進(jìn)入到下一個(gè)階段，即 AI 無(wú)處不在。

　　普華永道的一份預(yù)測(cè)顯示，人工智能在 2030 年給世界將帶來(lái) 1 萬(wàn)億人民幣的價(jià)值，而這價(jià)值主要是在傳統(tǒng)企業(yè)里面體現(xiàn)出來(lái)的。

　　李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，“AI+”會(huì)繼續(xù)有價(jià)值，那么“+AI”卻是遠(yuǎn)遠(yuǎn)體量更大，對(duì)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)更大的一個(gè)方向。

　　在他看來(lái)，傳統(tǒng)企業(yè)可以有四種方法讓“+AI”產(chǎn)生價(jià)值。第一個(gè)簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)就是用 AI 省錢(qián)，第二是用 AI 簡(jiǎn)單的替代一個(gè)環(huán)節(jié)。第三是用 AI 來(lái)改造公司比較重要的幾個(gè)流程。然后第四是用 AI 來(lái)重構(gòu)整個(gè)行業(yè)。

從整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)說(shuō)，我們可以看到的過(guò)去 10~20 年，巨大的價(jià)值來(lái)自于前端的創(chuàng)新，讓很多行業(yè)能夠聯(lián)網(wǎng)用 App，創(chuàng)造了大量的價(jià)值，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。那么未來(lái)的 10 年，我們看到的更多的傳統(tǒng)行業(yè)，比如說(shuō)制造、醫(yī)療和教育等行業(yè)需要提升現(xiàn)有階段的效率，用 AI 來(lái)賦能，用剛才講的 4 種方法來(lái)創(chuàng)造新價(jià)值。

　　“如果傳統(tǒng)行業(yè)想好好運(yùn)用 AI，那么數(shù)據(jù)中心、5G、 IoT 還有大數(shù)據(jù)和 AI 都是非常重要的，這幾個(gè)環(huán)節(jié)要結(jié)合到一起。我深深的相信 +AI 在新基建之下能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)化、IT 化、云端化的一步到位，這對(duì)于重構(gòu)提升中國(guó)經(jīng)濟(jì)將扮演一個(gè)重要的角色，”李開(kāi)復(fù)總結(jié)道。（本文首發(fā)鈦媒體 App）

　　以下為李開(kāi)復(fù)演講內(nèi)容：

　　大家好，我是創(chuàng)新工場(chǎng)李開(kāi)復(fù)，很高興參加世界人工智能大會(huì)。今年我的題目是談一下《從“AI+”到“+AI”，用技術(shù)重構(gòu)中國(guó)經(jīng)濟(jì)》。

　　我們可能還記得在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，大家的一個(gè)很大的辯論就是互聯(lián)網(wǎng)到底未來(lái)會(huì)是怎么樣呢？是由互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)加傳統(tǒng)企業(yè)，還是以傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)增加互聯(lián)網(wǎng)？

　　我們可能都記得馬云和王健林這樣的一場(chǎng)辯論，那么當(dāng)然我們現(xiàn)在回頭看，從 2012 到今天肯定是以互聯(lián)網(wǎng)站了上風(fēng)，但是最終這兩者是融合的，所以“AI+”和“+AI”最終當(dāng)然也會(huì)融合。但是過(guò)程會(huì)和互聯(lián)網(wǎng)走的一樣嗎？

　　我們可以看到過(guò)去這幾年來(lái) AI 有一個(gè)特別大的轉(zhuǎn)型，就是從一個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)變成商業(yè)驅(qū)動(dòng)，即便是非常深的技術(shù)，比如說(shuō)最近的 Transformer 技術(shù)，也就是 BIRD 技術(shù)，僅僅花了兩年就走了深度學(xué)習(xí)當(dāng)年走了 30 年這樣的一個(gè)路徑。僅僅兩年時(shí)間，從谷歌它的論文的刊出一直到遍地開(kāi)花的應(yīng)用產(chǎn)生。

　　所以即便是最高深的技術(shù)，它的產(chǎn)業(yè)化商業(yè)化的速度也是越來(lái)越快。為什么會(huì)這么快？這有幾個(gè)很重要的原因。

　　第一個(gè)我們的軟件工具進(jìn)步了，第二個(gè)硬件加速了，也變得更容易用了。第三有很多云和其他的技術(shù)，最后越來(lái)越多的人才培訓(xùn)了出來(lái)，大量的 AI 人才和這 4 個(gè)重要的理由，讓我們把 AI 創(chuàng)業(yè)從“AI+”真的推動(dòng)到了一個(gè)“+AI”的時(shí)代。

　　所謂“AI+”的創(chuàng)業(yè)，如果我們回顧早期的 AI 的公司，以技術(shù)為主，而且是以天才科學(xué)家為核心的創(chuàng)業(yè)。這類的公司他們非常的少數(shù)，因?yàn)楫吘苟?AI 的人才是非常的少的，所以這些 AI 天才們就獲得了資本支持，成為了第一批“AI+”的公司。

　　那么大約在四五年前，我們看到了“AI+”雖然做了很多很好的工作，但是懂 AI 的人才越來(lái)越多了，工具也越來(lái)越普及了，所以更多的傳統(tǒng)公司開(kāi)始思考他們?cè)撛趺礃尤谌?AI 所以我們就正式的進(jìn)入了“+AI”的時(shí)代。

　　那么“AI+”和“+AI”的差別是什么？

　　“AI+”是以 AI 為核心、以科學(xué)家和工程師為核心去尋找商業(yè)機(jī)會(huì)。而“+AI”，針對(duì)傳統(tǒng)應(yīng)用去產(chǎn)生價(jià)值，必須要和傳統(tǒng)公司合作，甚至是傳統(tǒng)公司來(lái)主導(dǎo) AI 的應(yīng)用。再過(guò) 5 年，我認(rèn)為 AI 會(huì)進(jìn)入到下一個(gè)階段，即 AI 無(wú)處不在，AI 的應(yīng)用變得越來(lái)越簡(jiǎn)單。傳統(tǒng)公司也能夠雇到工程師，他們也能夠用更簡(jiǎn)單更更接地氣的模式來(lái)把 AI 引入他們的公司，就跟今天的 IT 的狀態(tài)是一樣的。

　　所以講的更貼切一點(diǎn)，我們可以看到這幾個(gè)例子。

　　“AI+”的公司早期是在語(yǔ)音視覺(jué)芯片方面為主的，那么“+AI”的公司，我們可以看到一些比較好的例子，比如說(shuō)文遠(yuǎn)知行和廣州的出租車公司合作，創(chuàng)新旗幟和寶鋼合作，追一科技和廣發(fā)銀行合作等等，這些 AI 的公司是存在的，但是 AI 的公司是來(lái)輔助一個(gè)傳統(tǒng)公司來(lái)達(dá)到商業(yè)指標(biāo)，這就是“AI+”和“+AI”的差別。

　　我們可以看到在普華永道的預(yù)測(cè)上，其實(shí)就告訴我們?nèi)斯ぶ悄茉?2030 年給世界將帶來(lái) 1 萬(wàn)億人民幣的價(jià)值，而這價(jià)值主要是在傳統(tǒng)企業(yè)里面體現(xiàn)出來(lái)的。

　　為什么傳統(tǒng)企業(yè)在下一個(gè)階段的 AI 這么重要呢？其實(shí)有幾個(gè)重要的理由，第一個(gè)就是說(shuō)傳統(tǒng)行業(yè)它的體量很大，可以想象一個(gè)銀行或者一個(gè)造車的公司，它的體量是這么的大，如果 AI 能夠幫他提升3%、 5% 的效率，那么它產(chǎn)生的價(jià)值已經(jīng)是很巨大的。

　　第二，傳統(tǒng)公司的門(mén)檻其實(shí)是非常高的，我們可能做高科技的希望認(rèn)為高科技的門(mén)檻是最高的，但是如剛才所說(shuō)的 AI 越來(lái)越容易了，所以 AI 門(mén)檻在降低，那么傳統(tǒng)企業(yè)的門(mén)檻很高，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，一個(gè) AI 公司要想做一家銀行，這是非常困難的，但是一家銀行它想融入 AI 這是相對(duì)容易的。

　　第三，傳統(tǒng)行業(yè)它有產(chǎn)業(yè)鏈的這種重要的角色，所以上游下游的這種對(duì)接會(huì)讓傳統(tǒng)行業(yè)形成一個(gè)必須有的這樣的一個(gè)功能。

　　還有最后我們也發(fā)現(xiàn)人工智能雖然很強(qiáng)大，但是它的普及性還是有限的，并沒(méi)有人工智能成為一個(gè)平臺(tái)，能夠直接拿來(lái)就直接使用。每個(gè)傳統(tǒng)企業(yè)的公司它都有相當(dāng)?shù)目椭苹热缯f(shuō)它有獨(dú)特的數(shù)據(jù)需要收集，需要清理；比如說(shuō)制造的公司，它甚至要增加更多的傳感器，這些都是一個(gè)客制化的需求，所以并不是有一套產(chǎn)品傳統(tǒng)公司就可以拿來(lái)使用。

　　還有一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)跟 AI 很大的差別，互聯(lián)網(wǎng)是接觸到每一個(gè)用戶，形成了一個(gè)巨大的平臺(tái)；AI 更多的是一個(gè)偉大的技術(shù)，它將賦能給那些已有的平臺(tái)，所以 AI 到底會(huì)不會(huì)有一個(gè)平臺(tái)的產(chǎn)生？我不是那么的樂(lè)觀，AI 本身產(chǎn)生給世界的價(jià)值和互聯(lián)網(wǎng)是一樣大的，但是他本身現(xiàn)在看來(lái)并不會(huì)產(chǎn)生一個(gè)和互聯(lián)網(wǎng)一樣大的平臺(tái)。

　　所以根據(jù)這些理由我們可以看到的是“AI+”會(huì)繼續(xù)有價(jià)值，那么“+AI”卻是遠(yuǎn)遠(yuǎn)體量更大，對(duì)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)更大的一個(gè)方向。

　　那么什么樣的傳統(tǒng)企業(yè)需要考慮加 AI 呢？其實(shí) AI 在每個(gè)企業(yè)都有價(jià)值，可是傳統(tǒng)行業(yè)往往它有很多固化的習(xí)慣，并不是每個(gè)公司都適合在今天跳入 AI 的。

　　這里我有三套建議：第一個(gè)就是說(shuō)這個(gè)公司一定還是要是成長(zhǎng)型的，現(xiàn)在需要去擴(kuò)張或者需要降低成本，有這樣的一個(gè)商業(yè)的需求。

　　第二是它本身的數(shù)據(jù)化要做的足夠好。它有足夠的數(shù)據(jù)，足夠結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而且和他的商業(yè)指標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，能夠把 AI 的數(shù)據(jù)整合起來(lái)，就能創(chuàng)造出一個(gè)真實(shí)的商業(yè)價(jià)值。

　　第三，在傳統(tǒng)公司有時(shí)候它會(huì)比較固化，比較舊的比較老，比較難于改變自己，那么比較適合于融用 AI 的公司，會(huì)是一個(gè)很有遠(yuǎn)見(jiàn)的一個(gè) CEO，然后公司有足夠好的文化，愿意來(lái)改造自己這樣的一個(gè)公司。

　　那么這樣的公司今天如果做了 AI 他就有 4 個(gè)方法可以讓 AI 產(chǎn)生價(jià)值。

　　第一個(gè)簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)就是用 AI 省錢(qián)，第二是用 AI 簡(jiǎn)單的替代一個(gè)環(huán)節(jié)。第三是用 AI 來(lái)改造公司比較重要的幾個(gè)流程。然后第四是用 AI 來(lái)重構(gòu)整個(gè)行業(yè)。

　　這里面當(dāng)然是前兩三個(gè)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)的看到的例子更多，這些才是比較經(jīng)典的傳統(tǒng)企業(yè)加上 AI。這里我們可以看到 4 個(gè)案例，我們這是一個(gè)單一環(huán)節(jié)的節(jié)省成本，這都是來(lái)自創(chuàng)新旗幟。

　　第一個(gè)案例是用 AI 的視覺(jué)來(lái)去做質(zhì)檢，看看我們的生產(chǎn)出來(lái)的衣服有沒(méi)有任何的顏色或者尺寸的問(wèn)題。第二個(gè)我們可以用 AI 來(lái)看我們陳列的貨品是不是有給我們的一每一個(gè)產(chǎn)品把足夠的空間，然后還有剩下來(lái)有多少的存量是幫著零售商店來(lái)做 AI 的智慧的賦能的。然后第三個(gè)案例是可以看到，我們用 AI 可以來(lái)檢測(cè)一些生產(chǎn)的過(guò)程，這里是一個(gè)馬達(dá)，看里面沒(méi)有任何的瑕疵，而最后是在一個(gè)鐵水的過(guò)程中來(lái)檢查，用智能的方法來(lái)讓流程走得更順，有沒(méi)有任何的問(wèn)題。

　　另外我們還可以給出的例子就是在單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化的賦能，也就是第二種的方式，比如說(shuō)在貸款金融的行業(yè)，我們是不是可以用 AI 來(lái)取代單一的環(huán)節(jié)，比如說(shuō)貸款的時(shí)候用 AI 來(lái)決定要不要借錢(qián)給一個(gè)人，用海量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。

　　那么我們?cè)谌斯ぶ悄艿墓こ淘海瑒?chuàng)新工場(chǎng)的工程院里面，也做了這樣的一個(gè)實(shí)驗(yàn)。在一個(gè)非常大的貸款公司中，我們用 AI 來(lái)取代人，作為一個(gè)貸款的判斷，降低了違約率大約 14%，節(jié)省了巨大的費(fèi)用。

　　然后比較復(fù)雜的一個(gè)流程化的賦能，就是在智慧運(yùn)營(yíng)方面了。如果我們能夠用 AI 幫助一個(gè)商店來(lái)預(yù)測(cè)他賣的每一個(gè)商品在每一家店會(huì)賣出多少份，從此我們可以不但做出更好的預(yù)測(cè)，讓他能夠降低它缺貨的可能性，也就是增加它的營(yíng)業(yè)，而且讓它的庫(kù)存變得更智能化。

　　在這個(gè)過(guò)程做好了之后，我們?cè)谡麄€(gè)物流、倉(cāng)儲(chǔ)甚至制造方面，可以一個(gè)一個(gè)用 AI 對(duì)接起來(lái)，慢慢的我們就很聰明的可以知道，每一個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該生產(chǎn)多少，存多少，送到什么地方去存，什么時(shí)候會(huì)賣完，什么時(shí)候需要補(bǔ)貨，而且甚至在商場(chǎng)里面該放在什么位置，都可以來(lái)優(yōu)化它最終的銷售。

　　最后想談一下重構(gòu)整個(gè)行業(yè)規(guī)則的可能性。

　　其實(shí)醫(yī)療是一個(gè)非常巨大的機(jī)會(huì)，這里好幾個(gè)例子我想更深入的講一下。

　　用 AI 來(lái)制藥，我們投資的有一家公司就是在用化學(xué)的方式來(lái)尋找最合適的小分子，來(lái)加上用 AI 能夠?qū)τ诟鞣N制藥的這種順序，看看哪些藥和哪些病是能夠產(chǎn)生最大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，幫助更多的人恢復(fù)健康，還有能夠有更高的概率通過(guò)臨床實(shí)驗(yàn)。在這個(gè)過(guò)程中我們發(fā)現(xiàn)如果一切順利的話，有可能發(fā)明一個(gè)新藥，可以比過(guò)去快了 4 到 5 倍，這就成功地重構(gòu)了醫(yī)療行業(yè)。

　　創(chuàng)新工場(chǎng)在人工智能方面做了 40 多個(gè)案子的投資，最近我們也發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多的 AI 公司它必須要能夠落地，必須要能夠?qū)觽鹘y(tǒng)公司，要用 AI 做傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能和價(jià)值的創(chuàng)造。

　　而今天中國(guó)也面臨了非常重要的一個(gè)時(shí)刻，我們的傳統(tǒng)行業(yè)特別需要來(lái)降本增效。我們面臨的幾個(gè)大問(wèn)題，第一個(gè)是作為世界的制造大國(guó)，我們的人力成本在變得越來(lái)越貴，而且生產(chǎn)力和效率相當(dāng)不足。

　　如果實(shí)際去看一些我們的零售、生產(chǎn)的環(huán)節(jié)，我們發(fā)現(xiàn)有各種方面是需要提高效率。比如說(shuō)在工廠的生產(chǎn)力，或者雖然有比如說(shuō)淘寶拼多多帶來(lái)那么大的消費(fèi)者的效率，但是他的后臺(tái)很多的事情欠缺效率。另外還有很多線下商業(yè)也需要提升效率，比如說(shuō)還有 700 萬(wàn)多家這種夫妻店。

　　最后還有很多行業(yè)，包括了教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等等的，它的效率都是需要提升，而人工智能正好可以用來(lái)提升效率的。所以從整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來(lái)說(shuō)，我們可以看到的過(guò)去 10~20 年，巨大的價(jià)值來(lái)自于前端的創(chuàng)新，讓很多行業(yè)能夠上網(wǎng)，用 APP 變得更方便，創(chuàng)造了大量的價(jià)值，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

　　那么未來(lái)的 10 年，我們看到的更多的傳統(tǒng)行業(yè)，比如說(shuō)制造、醫(yī)療、教育，面臨他們的下一個(gè)階段的提升，是要針對(duì)性的去改變，提升他們現(xiàn)有階段的效率，用 AI 來(lái)提高賦能，用剛才講的 4 個(gè)方法來(lái)創(chuàng)造新的價(jià)值，這會(huì)是整個(gè)經(jīng)濟(jì)提升的一個(gè)最巨大的機(jī)會(huì)，也是我們做投資的看到最好的投資的方向。

　　另外還有兩個(gè)很大的因素會(huì)讓我們對(duì)加 AI 特別的看好。第一個(gè)因素就是今天的疫情雖然是對(duì)世界是一個(gè)很大的災(zāi)難，但是實(shí)際上它改變了我們的使用習(xí)慣，讓更多的線下的業(yè)務(wù)變到線上了，非數(shù)據(jù)化的電子數(shù)據(jù)化了，那么產(chǎn)生了更多數(shù)據(jù)以后，就也能夠做出更好的 AI。

　　所以我們看到在醫(yī)療、辦公、教育等等的行業(yè)，越來(lái)越多都是走了數(shù)據(jù)化的路線，那么我相信“+AI”的這些行業(yè)，也會(huì)因?yàn)橐咔榧铀倭?AI 的落地。

　　最后還有一點(diǎn)當(dāng)然就是新基建了，要做好行業(yè)化的 AI，要讓傳統(tǒng)企業(yè)擁抱 AI，那么我們?cè)诟鞣矫娴挠?jì)算、通訊、數(shù)據(jù)方面都要有非常好的基礎(chǔ)才能夠跑起來(lái)。就像過(guò)去如果沒(méi)有好的基礎(chǔ)建設(shè)，沒(méi)有公路，沒(méi)有城市建設(shè)，我們?cè)燔囈矝](méi)有辦法發(fā)揮價(jià)值。

　　今天如果我們想要各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)好好的用上 AI 的話，那么數(shù)據(jù)中心、5G、 IoT 還有大數(shù)據(jù)和 AI 都是非常重要的，這幾個(gè)環(huán)節(jié)是會(huì)結(jié)合到一起。所以我深深的相信“+AI”在新基建之下能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)化、IT 化、云端化的一步到位，這對(duì)于重構(gòu)提升中國(guó)經(jīng)濟(jì)將扮演一個(gè)重要的角色。