'李開復：賦能傳統行業，2030年AI實現50萬億價值'

8月29日，由國家發改委、科技部、工信部、國家互聯網信息辦公室、中科院、中國工程院和上海市人民政府共同主辦“2019世界人工智能大會”在滬舉辦，億歐作為官方合作媒體為您帶來精選分享：

創新工場董事長兼首席執行官李開復在2019世界人工智能大會上表示，AI將帶來第四次工業革命，在各種不同行業落地應用。

李開復表示AI在傳統行業的滲透率只有4%，這無論是對AI企業還是對傳統行業，都是巨大的機會。

李開復認為從投資角度來劃分，AI將經歷四個時代，即黑技術時代、B2B時代，賦能“AI+”時代，最後是AI無處不在的時代。現在我們正處於第二和第三個時代中間。

普華永道研究表明2030年AI將給全世界帶來大約100萬億人民幣的GDP提升。在李開復看來，中國傳統行業規模大約是在200萬億人民幣，其中50萬億左右是AI賦能達到的，但這50萬億，不是再去創辦1萬家AI公司帶來的，而是將AI賦能傳統行業。在傳統產業基礎提升20%、30%、40%，就可以達到目標。

李開復表示，AI賦能傳統行業有三種途徑。第一種是優化賦能，即公司所有的運營不變，用AI幫助公司賺更多錢，省更多錢。第二種是流程化賦能，改變賦能模式，創造更大價值。第三種是以重構顛覆整個產業。

最後李開復總結，AI會影響所有行業，尤其是傳統行業；只有那些擁抱AI的傳統行業才能得到最大的增長；中國的傳統行業某些領域還不是領先世界的，但有彎道超車的機會。我們只要同時做到IT化、數據化和AI化，一定會在2030年實現50萬億的價值。

以下為李開復演講實錄：

今天我要講的題目是《“AI+”時代的到來》。

“互聯網+”曾經是一個非常普遍的口號，今天我們要講的是“AI+”。“AI+”是什麼意思？我剛剛從日內瓦回來，和施瓦布教授交流，我們看到在蒸汽機、電氣化、信息通信技術和互聯網基礎上，AI將帶來第四次工業革命，在各種不同行業落地應用。

在我的書《AI未來》當中，我們描述了四波“AI浪潮”。AI是數據驅動，海量的數據是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互聯網數據領域。第二波浪潮是金融和很多其他的有標準化產品機會的各種領域，也就是所謂的商業智能化，數據倉庫。第三波浪潮是AI將有眼睛、耳朵還有更多傳感器，可以看到、聽到、感受到人類更多的信息。第四波浪潮是AI將能夠動，有手有腳，有輪子，在製造方面，在機器人方面，在無人駕駛等多個方面帶來價值，重塑各個行業。

從互聯網進入商業，進入實體世界，進入全自動的智能化，覆蓋的各個領域幾乎是人類社會所有商業領域。“AI+”就是把AI賦能到這四波浪潮當中。

學術界朋友關注的一個重要話題就是深度學習是不是走到底了，我們做科研的人是不是該啟動新的科研課題？這個答案是肯定的。因為深度學習進入了成熟期，在學術界需要再發明更多更好的技術。這個話題的另外一面，雖然說我們在學術界要發明更多更好的技術，取代深度學習的技術，但是這是不可預期的，因為科學發明無法預期什麼時候發生。不過可以非常確定的是在工業界和產業界，我們把深度學習發揚光大是有非常大的機會。

研究表明，AI在傳統行業的滲透率只有4%，這意味著AI在傳統行業還存在著非常大的機會。雖然我們看到AI在安防等領域有一些落地，但實際上我們只要問周圍的企業家朋友，你的公司有沒有全面使用AI，我相信96%的回答是“No”。對比前兩次巨大的革命，我們今天的AI的普及狀態就和當年的“黃頁”是一樣的。馬雲先生的第一次創業就是“中國黃頁”，那個時候互聯網普及率只有4%。AI帶來的變化就相當於當初沒有互聯網的時代有了互聯網。現在，AI應用非常少，這意味著未來發展機會是非常大的。

如果從投資角度來劃分AI的四個時代，我認為是黑技術時代、B2B時代，賦能“AI+”時代，最後是AI無處不在的時代。最開始AI是很難的，只掌握在非常頂級的博士手中。慢慢的，它越來越普及了。最近在創新工廠我們做了一次培訓，僅僅4周的時間，我們招了600個當屆的學生，他們做出了包括無人駕駛、對話機器人等頂級應用。這意味著AI門檻下降，AI技術平臺越來越好用，AI普及帶來了更多工程師，他們可以賦能更多行業。

回到四個AI的階段，我們可以和互聯網時代對比。20多年前，互聯網貌似是一個黑科技，當時雅虎等擁有讓人不可想象的技術，但這些技術大家非常快的掌握了，我們開始買Web Server等互聯網內部服務器的一些軟件。再後來各個公司就建立了互聯網部門，有了互聯網專家來幫助公司尋找方向。當時我在微軟，我們就建立了一個互聯網部門，專門教公司的人怎麼切入互聯網，但是這個部門很快解散了，因為互聯網無處不在。隨著技術的普及，一定會從黑科技走向一個無所不在的過程。現在我們正處於第二和第三個時代中間。

什麼是黑科技時代呢？我非常有幸於98年在微軟中國研究院（現微軟亞洲中國研究院），帶了一批我的同事們做了中國最早的AI的科研人員。在2005年，又帶了一批非常優秀的工程師做了很多AI工作。非常有幸，我在黑科技的時代接觸到了很多偉大的公司，包括在座的很多朋友們，當時是以科研為主，以博士主導，把AI技術作為切入點，再去尋找商業應用的第一個階段。

第二個階段是AI公司開始做2B產品，比如說在保險、銀行、客服、金融、教育領域，把教育產品賣給學校，金融產品賣給保險公司五世或者銀行。我們投的第四範式、曠視科技、追一科技、迅策科技等等，他們都是行業產品領跑者。非常有幸，創新工廠投出了60家AI公司，其中有5家獨角獸，未來一年還會有3-4家獨角獸誕生。這是第二階段，把AI做成產品，變成2B的應用。

第三個階段，普華永道認為2030年AI將給全世界帶來大約100萬億人民幣的GDP提升。在中國，傳統行業規模大約是在200萬億人民幣，其中40萬億左右是AI賦能達到的，遠遠超過其他國家。這是一個巨大的機會，所以要賦能AI的各主要傳統行業。但是話說回來了，我們想想今天的AI獨角獸，包括我們投的5家，商湯科技，以及科大訊飛等公司，都是很偉大的AI公司，這些公司一年就是幾十億的收入。如果說我們在國內要創造50萬億的價值，這絕對不是再去創辦1萬家公司帶來的。已經存在的AI公司會繼續創造價值，但是更大的價值一定是把AI價值賦能傳統行業。如果說2030年傳統行業是近200萬億規模，我們只要在這個基礎提升20%、30%、40%，就可以達到50萬億的規模。50萬億的價值一定是來自於AI賦能傳統行業，一定不是來自於黑科技，這是巨大的差別。

AI怎麼去賦能傳統行業呢？我這裡有三種模式。第一種是優化賦能，也就是說公司所有的運營不變，用AI幫助公司賺更多錢，省更多錢。第二種模式是流程化賦能，也就是說要改改賦能模式，創造更大價值。第三種模式是重構顛覆整個產業。這裡我有六個例子來介紹這三個不同的方式：

第一個是BPO的例子。就是在企業級應用服務當中，我們做了很多外包，簡單來說，所有外包給印度的工作都可以外包給AI，現在有一個新技術叫RPA，就是把一個軟件放到你的機器上，學你做的事情，過一會兒，10%、20%、30%就不需要人做了，機器就可以完成。這對產業的節省成本是巨大的。我們可以看到的一些BPO的例子，包括在財務、法務、人力資源方面節省重複性的白領勞動，可以節省最多91.2%的成本。另外一個例子就是呼叫中心，用語音識別的技術和最新的語音識別加自然語言處理的技術，可以處理80%打來的客服電話，而且它的客戶滿意度是超過人可以提供的，這是我們投資的追一科技所做到的。

再講一下流程的智能化。在零售合作伙伴身上，我們用AI來預測銷售，每一個產品在每家商店，每一天可以賣掉多少，它有海量的數據進來，可以做非常精準的預測，降低了它的倉儲，對接到它的物流，不但節省倉儲物流的錢，人員培訓的錢，它的店長都可以AI化。一個公司擴張找店長是非常困難的，店長現在也可以AI化了，它的事物因為倉儲變少了，也變得新鮮了。獲得的價值，對這樣的零售公司來說是上億的價值。我們就可以明顯看到AI賦能傳統產業帶來的價值是超過一個AI公司本身的價值。

再比如說用AI瞭解傳統數據。用AI來做衛星數據，瞭解地面上農作物的溫度和溼度，預測每年的產量和價錢等等。更加精確的用太陽的高度和陰影的強度來預算那些儲油罐裡面有多少油。這些在沒有AI的時候是不能做到的，這只是冰山的一角，還有更多的機會。

下面一個例子就是投資了，我們知道很多投資都是靠人和基金來做的。你去買基金可能有100種選擇，1000種選擇，但是是千人一面的，而且不是針對你的風險承受能力來定製的。未來AI基金會有各種收入，AI對每個公司的股票可以做精準的預知，分析員分析不出每個公司今天的士氣，但每個人屬於每個公司，他今天發出來的社交媒體信息是高興的還是不高興的，把這個作為一個員工情緒的指數再輸給AI，就可以用AI判斷這個股票是應該買還是應該賣。這種例子我可以再講一千個。一個基金經理決策只是靠幾十個，幾百個因素，幾千個因素，AI可以用無限的數據，無限的因素，而且針對千人千面做出更高回報的投資。美國頂級量化基金有兩家已經達到了600億美金的規模，超過了人的回報。未來這個取代會做得更好，在二級市場股票基金一定會更好，因為它對海量的數據分析能力一定遠遠超過人。

最後講一個更加神奇的例子，製藥。今天的製藥是靠化學、生物專家去拍腦袋想一些疑難雜症用什麼新方法來治療，未來我們可以用生成化學的方法，再加上AI自然語言處理和對抗網絡去尋找哪些可能的藥的新分子是可以最快通過動物試驗和臨床試驗的。根據我們初步的看法，對一個藥的發明可以加快4倍，整個製藥行業被重構。

對於傳統行業，AI賦能價值是巨大的。傳統行業面臨各種挑戰，主要的挑戰是行業怎麼懂AI賦能在哪裡，他們怎麼去找AI專家？這一點我們也有一些想法，創新工廠和我們的子公司創新奇智現在對8個領域提出解決方案。這些專家怎麼介入呢？我們希望扮演的角色不只是VC投資公司，我們希望成為傳統企業的首席AI官，我們會進來幫助每個傳統企業分析在你各個部門裡面，哪一個部門用AI可以產生最大價值，我們會把技術賣給你，或者是把技術和原代碼一起送給你，甚至派人進來，就和傳統的諮詢顧問一樣為公司提供服務。諮詢顧問按照小時收費，我們不用收費，我們直接進去投資你這個公司，所以我們投黑科技公司，投2B公司，下面我們準備投傳統公司，用AI力量來為他們賦能。

今天我的演講是分為三個重點部分。第一，AI會影響所有行業，尤其是傳統行業。第二，只有那些擁抱AI的傳統行業才能得到最大的增長。第三，中國的傳統行業某些領域還不是領先世界的，但有彎道超車的機會。我們只要同時做到IT化、數據化和AI化，一定會在2030年實現50萬億的價值。