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李開復世界人工智慧大會演講:從AI 到 AI,以技術重構中國經濟

這是我在2020世界人工智慧大會雲端峰會上的演講,主題是:從「AI 」到「 AI」:以技術重構中國經濟

AI在新基建之下,將實現數據化、IT化、雲端化的一步到位,對重構、提升中國經濟扮演重要的角色。

演講視頻,歡迎觀看

AI 是以AI為核心,工程師、科學家主導尋找商業機會。而 AI是以傳統公司為主導,AI賦能傳統行業產生價值。

什麼樣的企業適合現在投入 AI?三個建議:

1、處在增長/整合中的行業垂類,並擁有領先的市場地位;

2、擁有海量的、結構化的運營數據,並緊密結合商業指標;

3、擁有追求變革和擁抱變化的公司文化,相信AI賦能和技術轉型。

具體而言,傳統行業 AI,可以通過四個方式:單一環節降本提效、單一環節優化賦能、流程智能化賦能、重構整個行業規則。

以下是演講內容:

創新工場董事長兼首席執行官 李開復博士

演講主題:《從AI 到 AI:以技術重構中國經濟 》

大家好,很高興參加世界人工智慧大會,我的演講主題是《從AI 到 AI:以技術重構中國經濟》。

當年互聯網飛速發展引發產業變革時,關於「互聯網 」和「 互聯網」的探討層出不窮。大家一定聽過一個辯論:互聯網到底未來是怎麼樣?是互聯網 傳統企業、還是以傳統企業 互聯網?

從2012年到今天,最終互聯網+和+互聯網兩者是融合的。而如今人工智慧技術也到了和產業深度融合的時候,究竟是「AI 」,即用AI加上傳統行業?還是「 AI」,即用傳統行業加上AI?雖然最終二者也會融合,但這個過程會一樣嗎?

過去幾年,AI的發展有一個巨大轉型,從技術驅動變成商業驅動,產業化和商業化速度越來越快。

比如最近的Transformer技術,從論文刊出到遍地開花的應用產生,僅花了2年,就走完了卷積神經網路(CNN)當年走了30年的路徑。

實現加速的原因有四個:一是軟體工具的進步,深度學習框架迅速成熟;二是硬體加速,變得更容易使用;三是雲計算等技術讓AI演算法的實施與部署成本大幅降低;四是AI人才大量出現。

這幾個因素,把我們從AI 的時代推到了 AI的時代。

AI 和 AI區別是什麼?在AI 時代,AI公司是以技術為主,以天才科學家為核心創業。這類公司非常少,畢竟懂的AI的科學家有限,他們被資本追捧,成為第一批AI公司。

四五年前,隨著懂AI的人才越來越多,工具也越來越普及,所以更多傳統公司開始思考該怎麼融入AI。因此我們逐漸進入 AI時代,即傳統公司主導的AI應用。

當然,再過五年,我相信AI會進入下一階段——無處不在。AI應用會變得越來越簡單,傳統公司也能夠用更簡單、更接地氣模式把AI引入公司,就像今天IT狀態是一樣的。

我們可以看到幾個更具體的例子:AI 公司早期以語音、視覺、晶元方面為主。而 AI公司則聚焦在零售、金融、製造、交通、能源等領域,比如說文遠知行和廣州白雲計程車公司的合作。

據普華永道(PWC)預測,人工智慧在2030年將給世界帶來100萬億人民幣的經濟價值,這些價值將主要由傳統企業 AI的模式創造。

為什麼傳統企業 AI可以創造這麼大的價值?有幾個重要的理由:

第一,傳統行業體量大,新增價值更顯規模化效應。例如一家銀行或一家造車公司,如果AI可以幫助它提升3%、5%的效率,產生的價值就已經很巨大了。

第二,傳統公司積澱深、門檻高。AI從業者可能認為技術門檻是最高的,但其實正如前面所說,AI的門檻已經在逐漸降低。現在,一家銀行想融入AI變得相對容易,但AI公司想做一家銀行是非常困難的。

第三,傳統行業能帶動技術升級的生態鏈裂變。傳統行業已經形成規模化的上下游生態,技術變革將牽動整個生態鏈價值提升,帶來裂變效應。

第四,傳統公司轉型需求各異,定製化程度高。AI雖然強大,但普及性有限,目前並沒有AI能成為一個平台直接拿來使用。每一家企業都需要根據自身需求進行相當高程度的定製化,比如,有些獨特的數據需要收集、清理,有的公司可能要增加更多感測器。

所以,互聯網和AI有很大的差別,互聯網能夠形成巨大平台,而AI更多是一項偉大技術,它將賦能給已有平台。AI自身到底會不會產生一個平台?我不是那麼樂觀。因此,AI 會繼續有價值,但 AI卻是體量更大、對社會經濟貢獻更大的方向。

現階段什麼樣的傳統企業需要考慮 AI?我有三個建議:

第一,公司是成長型的,現在需要擴張或者降低成本,有自身發展的商業需求。

第二,公司要有足夠結構化和海量的數據,而且必須和商業指標相關,與AI結合能創造商業價值。

第三,公司擁有富有遠見且勇於求變的CEO,有積極擁抱變化的文化,相信AI賦能和技術轉型。

具體而言,傳統行業引入AI,可以從四個方面產生價值:

第一, AI單一環節降本提效,用AI省錢;第二, AI單一環節優化賦能,用AI簡單替代某個環節;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重構整個行業規則。

我們今天看到的案例更多是屬於前三個方面,這也是比較經典的傳統企業 AI模式。

# AI單一環節降本提效

創新工場的子公司創新奇智做了很多產品:

服裝產線質檢。用機器視覺檢測服裝的尺寸或破損問題,檢測精度高達99.99%,比之前有7倍的效率提升。

零售陳列質量監控。用AI查看商品在貨架上的陳列情況是否合規,幫助品牌主做AI智慧賦能,可以做到秒回結果,識別準確率高達98%以上。

電機零件組裝質檢。用AI檢測生產過程,看零件裡面有沒有瑕疵,比如發動機的正時點位是否對齊,1秒就可以出結果,檢測精度高達99.99%。

鐵水補料智能監控。使用智能方法實時監測鐵水生產過程是否存在空燒現象,提醒工人補料,大規模節約耗電量

# AI 單一環節優化賦能

舉一個金融行業的例子。創新工場人工智慧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%,節省了數千萬美元。

# AI 流程智能化賦能

比如零售業的智慧運營。用AI幫助商店預測商品銷量,降低缺貨率,讓庫存變得更智能化,同時對接物流、倉儲、製造等環節,從而輕鬆知道每一個產品應該生產多少,存放多少,送到什麼地方存,什麼時候賣完,什麼時候需要補貨,甚至放在商場什麼位置可以優化銷售等等。

# AI 重構整個行業規則

醫療領域是典型的例子。我們投資了一家AI製藥公司,利用生成化學和對抗神經網路技術,尋找最合適的小分子,優化藥物發現和生產順序,提升通過臨床實驗的概率,大幅加速新葯小分子研發,讓藥物發現階段的研發速度提升5倍,而該階段的研發費用能降低3-5倍。

創新工場在人工智慧方面總共投資了40多家創業公司,最近也發現越來越多AI公司必須要落地,以便能夠對接傳統公司,與傳統公司合作才能創造最大價值。

今天中國面臨非常重要一個時刻,傳統行業面臨很多挑戰,特別需要降本增效。

作為世界的製造大國,我們現在面臨著人力成本越來越高、生產力和效率不足、人口與全要素生產率下降的問題,使得中小企業生存不易。

我們雖然有發達的前端,消費者界面的效率得以大幅提高,但後端依然落後,效率欠缺,與發達的前端極不匹配。

還有很多線下商業業態落後,中國目前仍然有700萬家傳統夫妻店。很多傳統行業亟待提升效率,比如教育、醫療,而人工智慧可以做到。

所以從整個產業發展的角度來說,過去10年巨大的價值創造,主要來源於前端創新。而未來10年,我們看到的最大機會是傳統行業的效率提升, 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難,但它實際改變了我們的使用習慣,讓更多的業務從線下轉移到線上、更加數據化,加速了AI的落地。

第二,新基建。傳統企業擁抱AI,需要在計算、通訊、數據方面都有非常好的基礎。如果想實現 AI,數據中心、5G、IOT、大數據都是非常重要的基礎設施。

所以, 我相信, AI在新基建之下,能夠實現數據化、IT化、雲端化的一步到位,對重構、提升中國經濟將扮演一個重要的角色。

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