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李开复:AI赋能价值超万亿,应将传统企业纳入投资生态圈

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发表于 2019-8-30 14:52:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

文:倪霞  来源:亿欧网

在经历多年技术积淀后,中国的人工智能发展已经到了一个爆发阶段。当前,人工智能的重心或许不再是技术问题,探索更多赋能价值也许是当下更为重要的任务

今日,2019世界人工智能大会在沪正式开幕,在下午举办的产业发展主论坛上,创新工场董事长兼首席执行官李开复发表主题演讲《AI+时代的到来》。在演讲间隙,亿欧新制造记者就AI目前发展现状及未来发展趋势等话题采访了李开复。

AI技术门槛逐渐降低,赋能传统行业的价值将超万亿

八十年代,中国人工智能研究开始起步。彼时,与发达国家相比,我国在AI领域的研究显然已经落后。在前二十年,中国一直是被动的追赶者、学习者。幸而,在经历漫长的蛰伏探索后,国内AI企业积累的技术力量开始爆发,并成为人工智能浪潮中颇具实力的参与者,涌现了诸如商汤、旷视、云从、依图等一批具有代表性的创新AI科技企业。

事实上,在蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后,AI被认为是第四次科技革命的核心驱动力,将在未来社会的生产中扮演重要角色。

在演讲中,李开复表示,“人工智能将带来第四次工业革命,AI赋能传统行业带来的价值会超过AI企业本身。未来,AI+的四波浪潮将重塑各行各业。第一波浪潮是互联网智能化,第二波浪潮是商业智能化,第三波浪潮是实体世界智能化,第四波浪潮是全自动智能化。AI领域科学的研究进展是不能预期的,但在工业产业界,把AI应用发扬光大还有很大机会。目前,AI在工业领域的应用率仅有4%,未来仍有很大潜力。”

当前,普遍被认可的一种说法是,在2019年,AI产业化发展趋势明显,人工智能开始大规模落地应用,而不再是高高在上的概念。那么, 2019缘何成为了这样一个关键节点?

“我认为今天是一个特别关键的时刻, AI(研究)不再是一个主流工作,不再是一个独立科技平台,它会融入各行各业,尤其是传统行业。”李开复表示。

他表示,早年AI工程师和科学家资源是稀缺的,传统企业要聘请AI工程师,几乎不太可能实现。主要是因为,当时的AI技术尚未发展成熟,产业发展也没到相对成熟的阶段。

据了解,创新工场在今年仅用四周时间,就培训了600多名AI工程师。由此可见,AI的技术和平台门槛正在降低。事实上,AI与互联网、数据库、操作系统等的发展历程是相似的。在AI刚被提出时,其都被认为是一种神奇的、不可思议的黑科技。直到现今,AI技术发展越来越成熟,并被运用在不同行业的各个领域。

“AI可以降低传统行业生产成本、增加利润,甚至可以颠覆商业模式。在不同的产业,它能创造更多的价值。其实,最顶级的AI企业,一年的收入大约是几十亿,这与整个传统行业的规模相比,相差上千上万倍。我们不能期待有上百个几十亿收入的AI公司,这个似乎不太现实。”李开复表示。

据普华永道预测,AI将在2030年的时候,为世界创造万亿人民币的增值。“我认为这万亿人民币价值肯定不仅依靠几个AI独角兽创造,而一定产生在规模已经是百亿、甚至千亿的传统行业,包括医疗、教育、零售、钢铁、银行保险等传统行业。并且,这万亿价值的产生,是在传统行业百亿千亿规模基础上,利用AI赚更多钱,省更多钱。”李开复强调。

总体而言,现阶段AI人才的大量涌现以及技术发展趋于成熟,推动AI应用门槛逐渐变低。在此背景下,新技术的发展一定更应探索为生产力服务,因为其真实的价值就体现在为各行业创造价值。

拥抱AI,传统行业可从三方面切入

当今AI发展遍地开花,赋能传统行业成为未来发展趋势。每一个传统行业都应该关注AI,拥抱AI。越早拥抱人工智能的传统企业,越会有最大的机会胜出。

“这其实与早期拥抱IT、拥抱互联网是一个道理。一个拥抱AI的制造企业,它的成本会大幅下降。一个拥抱AA的一个零售企业,它的效益、整个供应链、销售预测效率都会大幅提升。一个拥抱AI的服务型企业,无论是金融或保险客服,它的成本会降低20%~80%。如果还是用过去的人工方法或非智能的方法做事,企业的落差就会越来越大。”李开复表示。

事实上,拥抱AI成为所有传统行业企业未来发展的关键。未来,传统企业拥抱AI、布局AI,可以从哪些方面切入呢? 李开复介绍了传统企业拥抱AI的三个切入点。

首先是数据收集,无论什么领域,一定要有数据才能做AI。其中,有些公司有天然优势,比如保险银行,它们的数据是结构化且精确的,其本身就有数据的天然优势,因此现在的银行和保险业科技发展也是非常的快。而其他的一些仓库、物流、制造业企业,在数据收集方面,会相对困难一些。

其次,你的数据还要相对精确。 不是说它一定要完美,但是要相对精确。这些数据需要何商业指标能够对接起来。或是要实现降低坏账率,或是实现投资回报最大化,或是互联网企业要增加点击率,这些都是非常清晰的商业指标,这都需要海量数据支持。所以,一个传统企业应该寻找他在哪个领域里有最多的数据,并思考这些数据如何与商业指标对接,并用商业指标引导机器实现流程优化。

最后是立刻行动起来。如果没有最好的数据,企业应该开始收集数据,没有收集数据就意味着很难做AI。如果企业有很好的IT部门能够判断,那么可以自己做,如果需要外部的合作伙伴,也可以找一些咨询公司,或是IBM,或是创新工场等。并且,最重要的是一定要开始行动起来,没有任何的一个公司,不能被AI优化。

AI投资新方向,将传统企业纳入投资生态圈

成立至今,创新工场在人工智能和大数据、消费升级、企业服务、教育以及文化娱乐领域,投资成立了众多有代表性的科技企业。

现阶段,人工智能的发展逐步走向落地,赋能传统行业的价值凸显,未来,AI领域的投资方向有哪些新变化?李开复阐述了人工智能领域的投资逻辑。

在早期,我们投资只看人才。因为那时人才非常少,如果有一个AI科技的专家,不用讲应用,我们就可以投资他。这是第一个阶段,我们可以称之为黑科技阶段的投资。我们投资的旷视科技、地平线机器人,都属于黑科技企业。

第二个阶段,是一个AI To B的阶段。我们发现AI还是要做行业应用,技术一定要找可以产品化的落地场景。这个阶段投资金融、互联网企业,因为互联网、金融企业本身已有数据且数据相对比较标准。在这些行业投到一些好的公司,就可以产品化,然后平台化。例如,第四范式、追一科技、创新奇智,这些是针对行业切入产生的企业。

第三个阶段,更加关注AI赋能。此时,应该进入那些真的很难的传统行业,AI对于这个行业可能会有巨大的帮助。这个行业可能是钢铁、制造或农业、医疗。比如,创新工场最近在策划的新的计划,我们把传统行业同行业也纳入投资生态,把技术和人才注入给传统公司,利用AI帮助传统产业升级。


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