7月11日，創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)近日出席2020世界人工智能大會云峰會，并在《從“AI+”到“+AI”：以技術(shù)重構(gòu)中國經(jīng)濟(jì)》發(fā)表主旨演講。

以前的“AI”和現(xiàn)在的“AI”有什么區(qū)別？李開復(fù)說，“人工智能”是基于人工智能，由工程師和科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)尋找商業(yè)機(jī)會。而“AI”由傳統(tǒng)公司主導(dǎo)，AI賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生價值。

李開復(fù)說：“五年后，我相信ai會進(jìn)入下一個階段?！獰o處不在。AI的應(yīng)用將變得越來越簡單，傳統(tǒng)公司可以以更簡單、更接地氣的模式將AI引入公司?！?

李開復(fù)強(qiáng)調(diào)，互聯(lián)網(wǎng)和ai有很大的區(qū)別，互聯(lián)網(wǎng)可以形成一個巨大的平臺，而AI更多的是一種偉大的技術(shù)，它會賦能現(xiàn)有的平臺。AI本身會產(chǎn)生平臺嗎？我沒那么樂觀。因此，AI將繼續(xù)有價值，但AI是一個體量更大、對社會經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)更大的方向。

具體來說，李開復(fù)表示，傳統(tǒng)行業(yè)ai可以通過四種方式實現(xiàn)：單一環(huán)節(jié)降本增效、單一環(huán)節(jié)優(yōu)化賦能、流程智能賦能、整個行業(yè)規(guī)則重構(gòu)。

以下是李開復(fù)主旨演講全文：

大家好，很高興參加世界人工智能大會。我的演講題目是《從AI+到+AI：以技術(shù)重構(gòu)中國經(jīng)濟(jì)》。

當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革時，關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)”和“互聯(lián)網(wǎng)”的討論層出不窮。大家一定聽過一個爭論：互聯(lián)網(wǎng)的未來是什么？是互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)企業(yè)還是傳統(tǒng)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)？

從2012年到今天，互聯(lián)網(wǎng)plus和互聯(lián)網(wǎng)終于融合了。如今，人工智能技術(shù)與行業(yè)深度融合。是“AI”，也就是AI加上傳統(tǒng)行業(yè)？還是“AI”，即在傳統(tǒng)行業(yè)中加入AI？雖然兩者最終會融合，但過程會一樣嗎？

在過去的幾年里，AI的發(fā)展發(fā)生了很大的轉(zhuǎn)變，從技術(shù)驅(qū)動到商業(yè)驅(qū)動，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化越來越快。

比如最近的Transformer技術(shù)，從發(fā)表論文到到處出現(xiàn)應(yīng)用，只用了兩年時間，就完成了CNN 30年走的路。

加速的原因有四：一是軟件工具的進(jìn)步和深度學(xué)習(xí)框架的快速成熟；第二，硬件加速，變得更容易使用；三是云計算等技術(shù)大幅降低了AI算法的實現(xiàn)和部署成本；第四，AI人才大量出現(xiàn)。

這些因素把我們從AI時代推向了AI時代。

AI和AI有什么區(qū)別？在人工智能時代，人工智能公司主要以技術(shù)和天才科學(xué)家為核心開展業(yè)務(wù)。這樣的公司很少。畢竟了解AI的科學(xué)家有限。他們受到資本的追捧，成為第一批AI公司。

四五年前，隨著懂AI的人才越來越多，工具越來越普及，更多的傳統(tǒng)公司開始思考如何整合AI。因此，我們正在逐步進(jìn)入AI時代，也就是傳統(tǒng)公司主導(dǎo)的AI應(yīng)用。

當(dāng)然，五年后，我相信AI會進(jìn)入下一個階段，——無處不在。AI的應(yīng)用會越來越簡單，傳統(tǒng)公司可以用更簡單、更接地氣的模式把AI引入公司，就像今天的IT現(xiàn)狀一樣。

我們可以看到幾個比較具體的例子：AI公司早期主要專注于語音、視覺和芯片。AI聚焦零售、金融、制造、交通、能源等領(lǐng)域，如文遠(yuǎn)智星與廣州白云出租汽車公司的合作。

根據(jù)普華永道的預(yù)測，2030年人工智能將為全球帶來100萬億人民幣的經(jīng)濟(jì)價值，主要由傳統(tǒng)的企業(yè)AI模式創(chuàng)造。

傳統(tǒng)企業(yè)AI為什么能創(chuàng)造如此巨大的價值？有幾個重要原因：

一是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，附加值呈現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。比如一家銀行或者一家汽車制造公司，如果AI能幫助其提高3%和5%的效率，產(chǎn)生的價值將是巨大的。

第二，傳統(tǒng)公司積累深厚，門檻高。AI從業(yè)者可能認(rèn)為技術(shù)門檻最高，但實際上，如前所述，AI的門檻已經(jīng)在逐步降低?，F(xiàn)在，一家銀行融入AI相對容易，但AI公司要成為一家銀行卻非常困難。

三是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以帶動技術(shù)升級的生態(tài)鏈裂變。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形成了大規(guī)模的上下游生態(tài)，技術(shù)變革會影響整個生態(tài)鏈的價值，帶來裂變效應(yīng)。

四是傳統(tǒng)公司轉(zhuǎn)型需求不同，定制化程度高。AI雖然強(qiáng)大，但普及有限。目前還沒有可以直接作為平臺使用的AI。每個企業(yè)都需要根據(jù)自己的需求進(jìn)行高度定制。例如，一些獨特的數(shù)據(jù)需要收集和清理，一些公司可能需要添加更多的傳感器。

所以互聯(lián)網(wǎng)和AI有很大的區(qū)別，互聯(lián)網(wǎng)可以形成一個巨大的平臺，而AI更多的是一個偉大的技術(shù)，它會賦能現(xiàn)有的平臺。AI本身會產(chǎn)生平臺嗎？我沒那么樂觀。因此，AI將繼續(xù)有價值，但AI是一個體量更大、對社會經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)更大的方向。

現(xiàn)階段什么樣的傳統(tǒng)企業(yè)需要考慮AI？我有三個建議：

第一，公司在成長，現(xiàn)在需要擴(kuò)大或降低成本，有自己的業(yè)務(wù)發(fā)展需求。

第二，公司必須有足夠的結(jié)構(gòu)化、海量的數(shù)據(jù)，而且必須與業(yè)務(wù)指標(biāo)相關(guān)，并且a。

第三，公司擁有富有遠(yuǎn)見且勇于求變的CEO，有積極擁抱變化的文化，相信AI賦能和技術(shù)轉(zhuǎn)型。

具體而言，傳統(tǒng)行業(yè)引入AI，可以從四個方面產(chǎn)生價值：

第一，+AI單一環(huán)節(jié)降本提效，用AI省錢；第二，+AI單一環(huán)節(jié)優(yōu)化賦能，用AI簡單替代某個環(huán)節(jié)；第三，+AI流程智能化賦能，用AI改造公司比較重要的流程；第四，+AI重構(gòu)整個行業(yè)規(guī)則。

我們今天看到的案例更多是屬于前三個方面，這也是比較經(jīng)典的傳統(tǒng)企業(yè)+AI模式。

# +AI單一環(huán)節(jié)降本提效

創(chuàng)新工場的子公司創(chuàng)新奇智做了很多產(chǎn)品：

服裝產(chǎn)線質(zhì)檢。用機(jī)器視覺檢測服裝的尺寸或破損問題，檢測精度高達(dá)99.99%，比之前有7倍的效率提升。

零售陳列質(zhì)量監(jiān)控。用AI查看商品在貨架上的陳列情況是否合規(guī)，幫助品牌主做AI智慧賦能，可以做到秒回結(jié)果，識別準(zhǔn)確率高達(dá)98%以上。

電機(jī)零件組裝質(zhì)檢。用AI檢測生產(chǎn)過程，看零件里面有沒有瑕疵，比如發(fā)動機(jī)的正時點位是否對齊，1秒就可以出結(jié)果，檢測精度高達(dá)99.99%。

鐵水補(bǔ)料智能監(jiān)控。使用智能方法實時監(jiān)測鐵水生產(chǎn)過程是否存在空燒現(xiàn)象，提醒工人補(bǔ)料，大規(guī)模節(jié)約耗電量

# +AI 單一環(huán)節(jié)優(yōu)化賦能

舉一個金融行業(yè)<愛尬聊_尬聊百科>的例子。創(chuàng)新工場人工智能工程院做了這樣一個實驗：幫助一家非常大的貸款公司，用AI改善貸款審查，將違約率降低了14％，節(jié)省了數(shù)千萬美元。

# +AI 流程智能化賦能

比如零售業(yè)的智慧運營。用AI幫助商店預(yù)測商品銷量，降低缺貨率，讓庫存變得更智能化，同時對接物流、倉儲、制造等環(huán)節(jié)，從而輕松知道每一個產(chǎn)品應(yīng)該生產(chǎn)多少，存放多少，送到什么地方存，什么時候賣完，什么時候需要補(bǔ)貨，甚至放在商場什么位置可以優(yōu)化銷售等等。

# +AI 重構(gòu)整個行業(yè)規(guī)則

醫(yī)療領(lǐng)域是典型的例子。我們投資了一家AI制藥公司，利用生成化學(xué)和對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，尋找最合適的小分子，優(yōu)化藥物發(fā)現(xiàn)和生產(chǎn)順序，提升通過臨床實驗的概率，大幅加速新藥小分子研發(fā)，讓藥物發(fā)現(xiàn)階段的研發(fā)速度提升5倍，而該階段的研發(fā)費用能降低3-5倍。

創(chuàng)新工場在人工智能方面總共投資了40多家創(chuàng)業(yè)公司，最近也發(fā)現(xiàn)越來越多AI公司必須要落地，以便能夠?qū)觽鹘y(tǒng)公司，與傳統(tǒng)公司合作才能創(chuàng)造最大價值。

今天中國面臨非常重要一個時刻，傳統(tǒng)行業(yè)面臨很多挑戰(zhàn)，特別需要降本增效。

作為世界的制造大國，我們現(xiàn)在面臨著人力成本越來越高、生產(chǎn)力和效率不足、人口與全要素生產(chǎn)率下降的問題，使得中小企業(yè)生存不易。

我們雖然有發(fā)達(dá)的前端，消費者界面的效率得以大幅提高，但后端依然落后，效率欠缺，與發(fā)達(dá)的前端極不匹配。

還有很多線下商業(yè)業(yè)態(tài)落后，中國目前仍然有700萬家傳統(tǒng)夫妻店。很多傳統(tǒng)行業(yè)亟待提升效率，比如教育、醫(yī)療，而人工智能可以做到。

所以從整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來說，過去10年巨大的價值創(chuàng)造，主要來源于前端創(chuàng)新。而未來10年，我們看到的最大機(jī)會是傳統(tǒng)行業(yè)的效率提升，+AI賦能。這也是我們投資最看好的方向。

此外，還有兩個因素讓我們看好+AI。第一，新冠肺炎疫情雖然對世界是個災(zāi)難，但它實際改變了我們的使用習(xí)慣，讓更多的業(yè)務(wù)從線下轉(zhuǎn)移到線上、更加數(shù)據(jù)化，加速了AI的落地。

第二，新基建。傳統(tǒng)企業(yè)擁抱AI，需要在計算、通訊、數(shù)據(jù)方面都有非常好的基礎(chǔ)。如果想實現(xiàn)+AI，數(shù)據(jù)中心、5G、IOT、大數(shù)據(jù)都是非常重要的基礎(chǔ)設(shè)施。

所以， 我相信，+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，對重構(gòu)、提升中國經(jīng)濟(jì)將扮演一個重要的角色。