2020年已经接近尾声,回顾今年,实乃百年未有大变局,新冠疫情肆虐全球,资本市场动荡。纵观全球市场,随着新一轮科技革命和产业变革的兴起,投资主线层出不穷,中国企业的强势崛起,在全世界范围内都不容忽视,“全球视野,下注中国”,显得格外重要。
在11月16日的“全球视野”投资高峰论坛上,格隆汇有幸请来了创新工场董事长兼CEO李开复博士,其通过视频连线发表《从AI+到+AI,以技术重构中国经济》的主题演讲。格隆汇第一时间整理并刊发出来,以飨读者。
正文
大家好,我是创新工场的李开复。很高兴参加成都市政府和格隆汇联合举办的投资嘉年华。我也是格隆汇多年的老朋友,第一届投资嘉年华我就参加了,这一晃就过去了五年。
这五年世界的前沿科技、经贸局势都发生了巨大变化。中美之间的博弈,科技是重点领域之一,所以我想有必要向今天来到现场的诸位分享从AI+到+AI,以技术重构中国经济的趋势观点。
作为一个人工智能的从业者,我看到最欣喜的事就是在过去这六十多年,深度学习带来的巨大突破。深度学习是一种能够在多领域使用的算法,它能够在单一领域里用海量数据产生可能超越人类能达到的结果。
当然,它不是一个取代人类的算法,只是在单一领域比如贷款、或者互联网社交等领域,用大量的数据来创造有价值的结果。
人工智能会在各个领域用海量的数据来创造巨大的价值,所以谁数据多,谁的AI就有优势。AI的四波浪潮将重塑各行各业:
第一波AI浪潮是互联网智能化。因为互联网领域的数据最多,也因此世界上最大的AI公司都是互联网公司。
互联网的各个不同领域如何用海量的数据来产生价值?比如说今日头条怎么知道你是什么样的人,该推送什么样的内容给你,或者淘宝怎么知道你可能会买什么样的货品?因为个人的使用习惯数据让互联网公司能够推送最高概率的、能够让你去点击下单的产品。
第二波浪潮是商业的智能化。其实在金融类,无论是银行,保险,证券都是非常好的应用领域,因为它们就是以海量的数据来创造一个非常能够衡量的价值,其他的领域如公共服务、政府、医疗、扶贫、教育等都可以使用这个已有的数据。
第三波浪潮是实体世界智能化。AI不再只是现存的大数据了,而是去捕捉新的数据。这个数据可能是捕捉的视频数据或者音频数据,也就是AI将能够听也能够看。
今天无论在语音识别还是物体识别,或者机器翻译自然语言理解,AI都能差不多达到人类的水平了。而且AI还可以用更多的物联网、用更多的传感器能够知道湿度温度,三维重建等等各种人无法做到的事,所以在感知的层面AI也会超过人类。
第四波是全自动智能化,AI像人一样,具有“手脚”功能,如驾驶、智能制造、农业等等众多的场景都可以落地。
今天,这四波浪潮同时在发生,落地的速度会有所差别。这其中第四波会稍微难一点,因为它不只是一个软件,而且也包括了硬件的一些改变。
我们看到,AI已经开始像电一样穿透各行各业,我们也相信AI未来的发展空间巨大,但是今天的AI渗透率仅仅只有4%。也就是说,今天AI的发展阶段就等于在互联网行业还没有搜索引擎的时代,等于有了电的应用但还没有电网的时代。
但AI成熟得也很快,我们早期的AI可以算是一个AI+的时代,就是我们先把业绩做出来再来加一个领域。AI+零售、AI+制造、AI+媒体等等。
但实际上懂AI的人越来越多了,工程师越来越多了,所以AI的门槛在快速降低,就像当年编程很难,今天很多人会编程一样。
随着越来越多人去做AI工程师,AI也会逐渐无所不在。其中,AI与传统产业的深度融合,将会创造最大的经济价值。“AI+”的阶段是做AI黑科技的的人用技术来“颠覆”传统行业,而“+AI”的阶段则是传统行业的人用AI来降本提效,转型升级。
今天,我们正大力迈进“+AI”的阶段,将创造比“AI+”更大的价值。因为今天传统行业的门槛其实要比AI来的高,比如找一批AI的工程师在三五天内做出好算法很容易,但在三五天做出一个房地产公司或者煤矿或者零售公司,这个反而是更难。
为何会这样?传统行业毕竟有几十年的累积与行业特点,要颠覆它并不那么容易。所以我认为AI+、+AI都会发生,但是+AI产生的效益会更多。早期AI黑科技创业都是一些科技人带着探索精神去摸石头过河,想到具体落地应用的很少。而近几年往往都是一家AI公司和一个传统公司携手打造AI化。
普华永道做了一个全球研究,发现AI在未来的9年可以创造大约15.7万亿美元(约100亿人民币)的市场,这是非常好的前景。另外,这15万亿美元不是来自于一万五千个AI黑科技独角兽,而是大部分来自于传统产业“+AI”带来的经济效益。比如说在医疗健康、交通、金融、制造、零售等等领域。
我们认为+AI来赋能传统行业才是影响力最大的,因为传统行业的体量足够大,提升1%就是很大的价值了。
另外,传统行业的门槛很高,每一个公司的需求不太一样,每一个领域的AI技术需求也不同。所以我们要考虑行业公司目前是不是需要AI的时候,也要考虑它有没有足够且有价值的数据。同时,AI会对公司人力、流程变革很大,会遇到阻力,只有那些能够与时俱进的公司才能够拥抱AI。
那怎么去改变这些公司,有四种方法。第一是单一环节降本提效;第二是单一环节优化赋能;第三个是流程智能化赋能;第四是重构整个行业规则。慢慢的,一家家公司改变了,到最后也就改变了整个行业。
举个创新工场对单一环节优化的真实例子,我们找了一个贷款公司,发现还有很多坏账,我们两个工程师花了七周的时间就帮它降低了14%的坏账违约率,这就为公司节省了一千万美金违约成本。这里还没有算进去取代公司信贷员的人工成本、及未来各种效率的提升。
再一个例子是一个零售行业,我们用AI做了非常精准的产品预测,如每个店每一个产品每天会卖到多少。然后店家就可以做到智能补货、智能物流、甚至智能制造了。这可以大大缓解存货问题,对零售行业的价值非常大。
我个人认为,医疗行业是可能会被AI最大程度颠覆的。因为过去医疗都是医生来学少数的规则,但当我们终于可以用海量的数据来做个性化精准医疗的时候,我们可能会看到大数据带来非常有针对性的诊断。
从药库存的问题解决,到新药物的小分子发明等,都可以用AI来提升效率。还有一些病痛比如说脑神经疾病的海马体的切割人是不可能做的,只有AI能做。所以AI未来有可能会重构规则来颠覆这个行业的。
过去十年中国的创新创业是1.0,无论从抖音、微信、支付宝、淘宝、拼多多、美团、滴滴这些伟大公司来说是把我们移动App的应用做到了极致的前端创新。
但是下面的阶段我们必须做的就是提高我们的人效,中国的蓝领和白领的平均工作效率其实是不如全球平均的。这个我们必须要提升。这个提升有很多不同的途径,其中特别有效的而且立竿见影的就是自动化。
很多工作重复性的工作其实不需要由人来做,由AI来做应该是把成本几乎直接降到零,让人从简单枯燥的重复劳动中解放出来,去做更有价值的工作,这样他们才能够得到更高的收入,还有更高的自我实现。
新冠疫情虽然对全球是个灾难,但其实帮助了全球数字化、对AI也有一定的推动作用。
同时国内的新基建,其实从我们的角度来看也是围绕AI,因为要传输速度快,数据储存更多,然后要有非常大的计算力量。这些都万事俱备了,人工智能再把这些东西用数据全部都串在一起,去实现更大价值。
最后的总结就是人工智能,它可以来帮助实现数据化,IT化,云端化,一步到位。而且它可以把中国今天经济的每一个部分低效的做到高效、有效的做得更高效、基本上把各行各业都重新做一遍,来实现中国经济的重构。谢谢。
责任编辑:tzh
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