WAIC产业发展全体会议 | 李开复：从AI+到+AI 以技术重构中国经济

　　人工智能应用在不同的行业当中能够产生的都是一些神奇的结果，能够让我们的生活变得更加美好，重要的是让我们在方方面面效率变得更加提高。作为人工智能的先驱者，创新工场创始人及首席执行官李开复在2020世界人工智能大会产业发展全体会议发表演讲，用未来视角来启迪我们超越当下。

创新工场创始人及首席执行官李开复

下文为演讲实录：

　　大家好，我是创新工厂李开复，很高兴参加世界人工智能大会，今年我的题目是谈一下从AI+到+AI，用技术重构中国经济。在互联网时代大家一个很大辩论就是互联网到底未来是怎么样，是由互联网公司来+传统企业?还是以传统企业+互联网?

　　我们记得马云和王健林的辩论，我们现在看2012到今天肯定是以互联网占上风，最终这两者是融合的，所以AI+和+AI最终也会融合，但是这个过程会一样吗?

　　我们可以看到过去几年来AI有一个特别大转型，从一个技术驱动变成商业驱动，它的产业化和商业化速度越来越快，为什么这么快有几个重要原因，第一个软件工具进步了，硬件加速了也变得更容易用了，有很多云和其他技术最后越来越多人才培训出来，大量AI人才与这四个重要理由，把AI创业从AI+推到+AI时代。

　　AI+时代回顾早期AI公司是以技术为主，以天才科学家为核心创业，这类公司非常少数，因为毕竟懂AI人才是非常少的，所以这些AI天才们就被资本支持，然后追求成为第一家AI公司，大约在四五年前我们看到AI+虽然做了很多很好的工作，但是懂AI人才越来越多，工具也越来越普及，所以更多传统公司开始思考他们该怎么样融入AI，所以我们就正式进入+AI时代，AI+和+AI差别是什么，AI+是以AI为核心，AI工程师科学家为核心来寻找商业机会，+AI是针对传统应用去产生价值然后必须和传统公司来合作，甚至是传统公司来主导的AI应用，而传统公司会寻找AI公司来帮助他们，当然在过五年左右我们相信AI会进入下一阶段也是AI无所不在，AI应用会变得越来越简单，传统公司也能够雇到工程师，他们也能够用更简单，更接地气模式把AI引入他们的公司，就跟今天IT状态是一样的。所以讲得更贴切一点可以看到这几个例子，AI+公司早期是在语音、视觉、芯片方面为主的，+AI公司可以看到一些比较好的例子，比如说文远知行和广州出租车公司合作，可以看到AI公司是存在的，但是AI公司是来辅助一个传统公司达到商业指标，这是+AI和AI+的差别。可以看到在普华永道预测上告诉了我们人工智能在2030年给世界将带来一万亿人民币价值，这个价值主要从右边可以看到是在传统企业里面体现出来的。

　　为什么传统企业在下一阶段AI这么重要，其实有几个重要的理由，第一个是说传统行业它的体量很大，可以想像一个银行或者一个造车公司它的体量这么大，如果AI可以帮助他提升3%，5%的效率，他产生的价值已经很巨大了，第二传统公司门槛其实是非常高的，我们可能做高科技希望认为高科技门槛是最高的，如刚才所说AI越来越容易了，所以AI门槛在降低，传统企业门槛很高，简单来说AI公司要想做一家银行这是非常困难的，但是一家银行想融入AI是相对容易的。

　　第三传统行业他有产业链这种重要的角色，所以上游、下游的对接会让传统行业形成一个必须有的这样一个功能。最后我们发现人工智能虽然很强大但是它的普及性还是有限的，并没有人工智能成为一个平台能够直接拿来就直接使用，每一个传统企业公司他都有相当客制化，比如说有独特数据需要收集需要清理，比如说制造公司甚至要增加更多传感器，这些都是一个客制化需求，并不是有一套产品传统公司就可以拿来使用。互联网和AI很大差别，互联网接触每一个用户形成巨大平台，AI更多是一个伟大技术，它将赋能给已有的平台，所以AI到底会不会有一个平台产生，这个我不是那么乐观，AI本身产生价值和互联网是一样大的，根据这些理由可以看到，AI+会继续有价值，+AI却是体量更大，对社会经济贡献更大一个方向。什么样的传统企业需要考虑+AI，其实AI在每一个企业都有价值，可是传统行业往往有很多固化习惯，并不是每一个公司都适合今天加入AI，这里有三套建议。

　　第一，公司一定还是成长型的，现在需要去扩张或者需要降低成本，有这样一个商业需求。

　　第二，它本身数据化要做得足够好，他有足够数据，足够结构化数据，而且和商业指标相关数据，能够把AI数据整合起来，就能创造出一个真实商业价值。

　　第三，传统公司有的时候会比较固化，比较旧比较老，比较难于改变自己，比较适合于用AI公司会是一个很有远见的CEO，公司有足够好的文化，愿意来改造自己。这样的公司今天如果做了AI就有四个方法可以让AI产生价值。第一用AI省钱，用AI简单替代一个环节，用AI改造公司比较重要的几个流程，用AI重构整个行业。这里面前两三个会远远看到例子更多，这是比较经典的传统企业+AI。

　　下面可以看到四个案例，这是一个单一环节节省成本，第一个案例用AI视觉做质检，看看生产出来衣服有没有颜色或者是尺寸问题，第二可以用AI来看陈列货品是不是给我们的每一个产品足够空间，还有多少存量是帮助零售商店做AI智慧赋能。第三用AI检测生产过程，这里是一个马达看里面有没有瑕疵。最后铁水过程中用智能方法看这个流程。还可以给出的例子是在单一环节优化赋能，第二种方式比如说贷款金融行业是不是可以用AI来取代单一环节，比如说贷款的时候用AI决定要不要借钱给一个人，用海量数据实验，在创新工厂工程院也做了这样一个实验和非常大的贷款公司，我们用AI取代人作为贷款的判断，降低了违约率大约14%，省了巨大的费用。比较复杂的流程化赋能是智慧运营方面，如果用AI帮助商店预测卖的每一个商品，在每一家店卖出多少份，从此可以做出更好预测，让他能够降低他这个缺货的可能性，也就是增加他的营业，让他库存变得更智能化，在这个过程做好之后我们在整个物流、仓储、制造方面可以一个一个用AI对接起来，慢慢我们就很聪明就可以知道，每一个产品应该生产多少，存多少，送到什么地方存，什么时候卖完，什么时候需要补货，甚至商场里面放在什么位置都可以优化最终的销售。

　　谈一下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，这里好几个例子我想更深入讲一下用AI制药，投资有一家公司就是用化学方式来寻找最合适的小分子，来加上用AI对于各种制药的顺序，看看哪一些药和病是能够产生最大的经济价值，帮助更多的人恢复健康，还有能够有更高概率，能够通过临床的这种实验，在这个过程中我们发现如果一切顺利有可能发明新药，可以比过去变快4-5倍，这个其实成功重构了医疗这样的行业。创新工厂在人工智能方面做了40多个案子的投资，最近也发现越来越多AI公司必须要能够落地，以后要能够对接传统公司，而且他存在的价值也在于他赋能+AI，就是一个好的AI案例创造最大价值，几乎不可能没有一个传统的公司，他用传统的基础来用AI做赋能和价值创造。

　　今天中国也面临非常重要一个时刻，就是我们传统行业特别需要来降本增效，面临几个大问题。第一，作为世界制造大国人力成本变得越来越贵，而且生产力和效率还是相当不足，如果实际看零售环节，生产环节，我们发现有各种方面是需要提高效率，比如说在工厂的生产力或者是我们虽然有比如说淘宝、拼多多带来那么大消费者效率，但是后台很多事情还是欠缺效率，另外还有很多线下商业也是需要去提升效率，还有七百万家夫妻店，最后还有很多行业，包括教育行业，医疗行业等等，它的效率都是需要提升，人工智能正好就是可以用来提升效率的，所以从整个产业发展来说，我们可以看到过去10-20年巨大的价值来自于前端创新，让很多行业我们能够上网，用APP变得更方便，创造大量价值，产生大量数据。未来的10年我们看到就是更多传统行业，制造、医疗、教育，面临他们的下一阶段的提升，是要针对性改变提升他们现有阶段效率，用AI提高赋能，用刚才讲的四个方法创造新的价值，这会是整个经济提升的一个最巨大的机会，也是我们做投资看到最好的投资方向。

　　另外还有两个很大因素会让我们对+AI非常看好，第一个因素今天疫情虽然是对世界是很大灾难，但是实际上改变了我们的使用习惯，让更多线下业务变到线上，非数据化变成数据化，产生更多数据也能够做出更好的AI，我们看到在医疗、办公、教育等等行业越来越多都是走了数据化路线，我相信+AI在这些行业也会因为疫情加速了AI的落地。

　　最后还有一点就是新基建，要做好行业化AI，让传统企业拥抱AI，我们在各方面计算、通讯、数据方面都要有非常好的基础才能够跑起来，过去如果没有好的基础建设，没有公路，没有城市建设，我们造车也没有办法发挥它的价值，今天如果想要各个传统行业好好用上AI，数据中心、5G、IOT、大数据和AI都是非常重要的，这几个环节是会结合到一起，所以我深深相信+AI在新基建之下能够实现数据化，IT化，云端化一步到位，是整个提升中国经济将扮演一个重要的角色。谢谢。