'2019WAIC丨李開復：AI賦能價值超萬億，應將傳統企業納入投資生態圈'

文丨倪霞

責編丨餘欣婷

在經歷多年技術積澱後，中國的人工智能發展已經到了一個爆發階段。當前，人工智能的重心或許不再是技術問題，探索更多賦能價值也許是當下更為重要的任務。

今日，2019世界人工智能大會在滬正式開幕，在下午舉辦的產業發展主論壇上，創新工場董事長兼首席執行官李開復發表主題演講《AI+時代的到來》。在演講間隙，億歐新制造記者就AI目前發展現狀及未來發展趨勢等話題採訪了李開復。

AI技術門檻逐漸降低，賦能傳統行業的價值將超萬億

八十年代，中國人工智能研究開始起步。彼時，與發達國家相比，我國在AI領域的研究顯然已經落後。在前二十年，中國一直是被動的追趕者、學習者。幸而，在經歷漫長的蟄伏探索後，國內AI企業積累的技術力量開始爆發，併成為人工智能浪潮中頗具實力的參與者，湧現了諸如商湯、曠視、雲從、依圖等一批具有代表性的創新AI科技企業。

事實上，在蒸汽技術、電力技術、計算機及信息技術革命之後，AI被認為是第四次科技革命的核心驅動力，將在未來社會的生產中扮演重要角色。

在演講中，李開復表示，“人工智能將帶來第四次工業革命，AI賦能傳統行業帶來的價值會超過AI企業本身。未來，AI+的四波浪潮將重塑各行各業。第一波浪潮是互聯網智能化，第二波浪潮是商業智能化，第三波浪潮是實體世界智能化，第四波浪潮是全自動智能化。AI領域科學的研究進展是不能預期的，但在工業產業界，把AI應用發揚光大還有很大機會。目前，AI在工業領域的應用率僅有4%，未來仍有很大潛力。”

當前，普遍被認可的一種說法是，在2019年，AI產業化發展趨勢明顯，人工智能開始大規模落地應用，而不再是高高在上的概念。那麼， 2019緣何成為了這樣一個關鍵節點？

“我認為今天是一個特別關鍵的時刻， AI（研究）不再是一個主流工作，不再是一個獨立科技平臺，它會融入各行各業，尤其是傳統行業。”李開復表示。

他表示，早年AI工程師和科學家資源是稀缺的，傳統企業要聘請AI工程師，幾乎不太可能實現。主要是因為，當時的AI技術尚未發展成熟，產業發展也沒到相對成熟的階段。

據瞭解，創新工場在今年僅用四周時間，就培訓了600多名AI工程師。由此可見，AI的技術和平臺門檻正在降低。事實上，AI與互聯網、數據庫、操作系統等的發展歷程是相似的。在AI剛被提出時，其都被認為是一種神奇的、不可思議的黑科技。直到現今，AI技術發展越來越成熟，並被運用在不同行業的各個領域。

“AI可以降低傳統行業生產成本、增加利潤，甚至可以顛覆商業模式。在不同的產業，它能創造更多的價值。其實，最頂級的AI企業，一年的收入大約是幾十億，這與整個傳統行業的規模相比，相差上千上萬倍。我們不能期待有上百個幾十億收入的AI公司，這個似乎不太現實。”李開復表示。

據普華永道預測，AI將在2030年的時候，為世界創造萬億人民幣的增值。“我認為這萬億人民幣價值肯定不僅依靠幾個AI獨角獸創造，而一定產生在規模已經是百億、甚至千億的傳統行業，包括醫療、教育、零售、鋼鐵、銀行保險等傳統行業。並且，這萬億價值的產生，是在傳統行業百億千億規模基礎上，利用AI賺更多錢，省更多錢。”李開復強調。

總體而言，現階段AI人才的大量湧現以及技術發展趨於成熟，推動AI應用門檻逐漸變低。在此背景下，新技術的發展一定更應探索為生產力服務，因為其真實的價值就體現在為各行業創造價值。

擁抱AI，傳統行業可從三方面切入

當今AI發展遍地開花，賦能傳統行業成為未來發展趨勢。每一個傳統行業都應該關注AI，擁抱AI。越早擁抱人工智能的傳統企業，越會有最大的機會勝出。

“這其實與早期擁抱IT、擁抱互聯網是一個道理。一個擁抱AI的製造企業，它的成本會大幅下降。一個擁抱AA的一個零售企業，它的效益、整個供應鏈、銷售預測效率都會大幅提升。一個擁抱AI的服務型企業，無論是金融或保險客服，它的成本會降低20%~80%。如果還是用過去的人工方法或非智能的方法做事，企業的落差就會越來越大。”李開復表示。

事實上，擁抱AI成為所有傳統行業企業未來發展的關鍵。未來，傳統企業擁抱AI、佈局AI，可以從哪些方面切入呢？ 李開復介紹了傳統企業擁抱AI的三個切入點。

首先是數據收集，無論什麼領域，一定要有數據才能做AI。其中，有些公司有天然優勢，比如保險銀行，它們的數據是結構化且精確的，其本身就有數據的天然優勢，因此現在的銀行和保險業科技發展也是非常的快。而其他的一些倉庫、物流、製造業企業，在數據收集方面，會相對困難一些。

其次，你的數據還要相對精確。 不是說它一定要完美，但是要相對精確。這些數據需要何商業指標能夠對接起來。或是要實現降低壞賬率，或是實現投資回報最大化，或是互聯網企業要增加點擊率，這些都是非常清晰的商業指標，這都需要海量數據支持。所以，一個傳統企業應該尋找他在哪個領域裡有最多的數據，並思考這些數據如何與商業指標對接，並用商業指標引導機器實現流程優化。

最後是立刻行動起來。如果沒有最好的數據，企業應該開始收集數據，沒有收集數據就意味著很難做AI。如果企業有很好的IT部門能夠判斷，那麼可以自己做，如果需要外部的合作伙伴，也可以找一些諮詢公司，或是IBM，或是創新工場等。並且，最重要的是一定要開始行動起來，沒有任何的一個公司，不能被AI優化。

AI投資新方向，將傳統企業納入投資生態圈

成立至今，創新工場在人工智能和大數據、消費升級、企業服務、教育以及文化娛樂領域，投資成立了眾多有代表性的科技企業。

現階段，人工智能的發展逐步走向落地，賦能傳統行業的價值凸顯，未來，AI領域的投資方向有哪些新變化？李開復闡述了人工智能領域的投資邏輯。

在早期，我們投資只看人才。因為那時人才非常少，如果有一個AI科技的專家，不用講應用，我們就可以投資他。這是第一個階段，我們可以稱之為黑科技階段的投資。我們投資的曠視科技、地平線機器人，都屬於黑科技企業。

第二個階段，是一個AI To B的階段。我們發現AI還是要做行業應用，技術一定要找可以產品化的落地場景。這個階段投資金融、互聯網企業，因為互聯網、金融企業本身已有數據且數據相對比較標準。在這些行業投到一些好的公司，就可以產品化，然後平臺化。例如，第四範式、追一科技、創新奇智，這些是針對行業切入產生的企業。

第三個階段，更加關注AI賦能。此時，應該進入那些真的很難的傳統行業,AI對於這個行業可能會有巨大的幫助。這個行業可能是鋼鐵、製造或農業、醫療。比如，創新工場最近在策劃的新的計劃，我們把傳統行業同行業也納入投資生態，把技術和人才注入給傳統公司，利用AI幫助傳統產業升級。

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