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李開復(fù):為什么我認(rèn)為“AI+”有四階段?

倩倩 ? 來(lái)源:lq ? 2019-09-02 14:41 ? 次閱讀

這是創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開復(fù)在2019上海世界人工智能大會(huì)上的主論壇演講。

此前對(duì)于AI開啟的行業(yè)賦能,已經(jīng)被很多次闡釋、驗(yàn)證并不斷產(chǎn)出成果。

但對(duì)于“AI+”的發(fā)展路徑、邏輯和未來(lái),在李開復(fù)之前還沒(méi)有人有過(guò)如此大道至簡(jiǎn)式的分析。

或許跟李開復(fù)的履歷和現(xiàn)在密不可分。他是80年代的計(jì)算機(jī)博士,論文成果就是AI領(lǐng)域的研究,是懂AI的科學(xué)家。

他又先后任職微軟、谷歌等巨頭,完整經(jīng)歷了IT、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn),是繼往開來(lái)的產(chǎn)業(yè)變遷一線參與者。

現(xiàn)在AI復(fù)興以來(lái),他創(chuàng)辦的投資機(jī)構(gòu)創(chuàng)新工場(chǎng)已投資60家AI公司,其中獨(dú)角獸就有5家。以及思考著作《AI未來(lái)》,在中美都成暢銷讀物,后又被印成多國(guó)語(yǔ)言,周游列國(guó)AI。

所以這一次“AI+”4時(shí)代的思考,更是真正頂級(jí)全球視野之下的分析。

參考這個(gè)邏輯,或許還能解答另一個(gè)問(wèn)題:

AI公司如何發(fā)展?又會(huì)往哪里去?

原演講題為《“AI+”時(shí)代的到來(lái)》,小標(biāo)題為后添加:

尊敬的陳市長(zhǎng)、王部長(zhǎng),各位嘉賓,今天我要講的題目是《“AI+”時(shí)代的到來(lái)》。“互聯(lián)網(wǎng)+”曾經(jīng)是一個(gè)非常普遍的口號(hào),今天我們要講的是“AI+”。

“AI+”是什么意思?我們可以看到在過(guò)去的每一波浪潮當(dāng)中,我剛剛從日內(nèi)瓦回來(lái),和施瓦布教授(達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)起人)交流,我們看到的是第四次工業(yè)革命在過(guò)去的蒸汽機(jī)、電氣化、信息通信技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上,AI將帶來(lái)第四次工業(yè)革命,AI在各種不同行業(yè)都有應(yīng)用。

AI演進(jìn)4浪潮

在我的書《AI未來(lái)》當(dāng)中,我們描述了四波“AI浪潮”:

AI是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),海量的數(shù)據(jù)是AI成功的要素,所以第一波浪潮一定是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這一波。

第二波浪潮是金融和很多其他的有標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品機(jī)會(huì)的各種領(lǐng)域,所謂的商業(yè)智能化,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

第三波浪潮是AI將有眼睛、耳朵還有更多傳感器可以聽(tīng)到,感受到人類更多的信息。

第四波浪潮AI將能夠動(dòng),有手有腳,有輪子,在制造方面,在機(jī)器人方面,在無(wú)人駕駛方面將帶來(lái)很大價(jià)值。所以它將重塑各個(gè)行業(yè)。

從互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入商業(yè),進(jìn)入實(shí)體世界,進(jìn)入全自動(dòng)的智能化,我們可以看到,下面的各個(gè)領(lǐng)域幾乎涵蓋了人類社會(huì)的所有的商業(yè)領(lǐng)域。所以“AI+”就是把AI賦能到這四波浪潮當(dāng)中的一個(gè)機(jī)會(huì)。

另外我們學(xué)術(shù)界朋友談的一個(gè)重要話題就是深度學(xué)習(xí)是不是走到底了?我們做科研的人是不是該啟動(dòng)新的科研課題?這個(gè)答案是肯定的。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)進(jìn)入了成熟期,我們?cè)诋a(chǎn)業(yè)界開始使用它,但是在學(xué)術(shù)界確實(shí)需要再發(fā)明更多更好的技術(shù)。

這個(gè)話題的另外一面在于,雖然說(shuō)我們?cè)趯W(xué)術(shù)界要發(fā)明更多更好的技術(shù),取代深度學(xué)習(xí)的技術(shù),但是這是不可預(yù)期的,因?yàn)榭茖W(xué)發(fā)明無(wú)法預(yù)期什么時(shí)候發(fā)生。但是非常確定的是在工業(yè)界和產(chǎn)業(yè)界,我們把深度學(xué)習(xí)發(fā)揚(yáng)光大還有非常大的機(jī)會(huì)。

一個(gè)研究告訴我們,AI在傳統(tǒng)行業(yè)的滲透率只有4%,如果說(shuō)我們對(duì)比前兩次巨大的革命,我們今天的AI的普及狀態(tài)就和當(dāng)年的“黃頁(yè)”是一樣的。“黃頁(yè)”大家都知道吧,馬云先生的第一次創(chuàng)業(yè)就是“中國(guó)黃頁(yè)”,那個(gè)時(shí)候互聯(lián)網(wǎng)普及率就只有4%。

這一方面意味著AI應(yīng)用還非常少,另一方面意味著,未來(lái)發(fā)展的機(jī)會(huì)非常大。雖然我們看到AI在安防等領(lǐng)域有一些落地,但實(shí)際上我們只要問(wèn)周圍的企業(yè)家朋友,你的公司有沒(méi)有全面使用AI,我相信96%的回答是“No”。

“AI+”4階段

如果說(shuō)從我們投資角度來(lái)劃分AI的四個(gè)時(shí)代,我認(rèn)為分為:AI技術(shù)時(shí)代、AI B2B時(shí)代,AI+傳統(tǒng)企業(yè)時(shí)代、以及 AI 無(wú)處不在的時(shí)代。

最開始AI是很難的,只掌握在非常頂級(jí)的博士手中。慢慢的它越來(lái)越好用了,最近在創(chuàng)新工廠我們做了一次培訓(xùn),僅僅4周的時(shí)間,我們招了600個(gè)當(dāng)屆的學(xué)生,讓他們做出了包括無(wú)人駕駛、對(duì)話機(jī)器人等頂級(jí)應(yīng)用。這意味著AI門坎在下降,AI技術(shù)平臺(tái)越來(lái)越好用,所以AI普及帶來(lái)了更多工程師,他們可以賦能更多行業(yè),這是驅(qū)動(dòng)的一個(gè)重要力量。

回到四個(gè)AI的階段,我們可以和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代對(duì)比。

我們記得20多年前,互聯(lián)網(wǎng)貌似是一個(gè)黑科技,當(dāng)時(shí)雅虎等都是讓人不可想象的技術(shù),這些技術(shù)大家非常快的掌握了,我們開始買Web Server等互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部服務(wù)器的一些軟件。

再下面各個(gè)公司就建立了互聯(lián)網(wǎng)部門,有了互聯(lián)網(wǎng)專家來(lái)幫助公司尋找方向。當(dāng)時(shí)我在微軟,我們就建立了一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)部門,專門教公司的人怎么切入互聯(lián)網(wǎng),但是這個(gè)部門很快解散了,因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)無(wú)處不在。隨著技術(shù)的普及,一定會(huì)從黑科技走向一個(gè)無(wú)所不在的過(guò)程。現(xiàn)在我們正處于第二和第三個(gè)階段中間。

什么是黑科技時(shí)代呢?我非常有幸98年在微軟中國(guó)研究院(現(xiàn)微軟亞洲中國(guó)研究院),帶了一批我的同事們做了中國(guó)最早的AI的科研人員。在2005年,又帶了一批非常優(yōu)秀的工程師做了很多好的AI工作。

非常有幸,我在黑科技的時(shí)代接觸到了很多偉大的公司,包括很多在座的朋友們,當(dāng)時(shí)是一個(gè)以科研為主,以博士主導(dǎo),把AI技術(shù)作為切入點(diǎn),再去尋找商業(yè)應(yīng)用的第一個(gè)階段。

第二個(gè)階段是AI公司開始做2B產(chǎn)品,比如說(shuō)保險(xiǎn)、銀行、客服、金融、教育領(lǐng)域能做什么產(chǎn)品,教育產(chǎn)品能賣給學(xué)校,金融產(chǎn)品賣給保險(xiǎn)公司五世或者銀行,包括我們投的第四范式、曠視科技、追一科技、迅策科技等等,他們都是行業(yè)的產(chǎn)品的領(lǐng)跑者。

非常有幸,創(chuàng)新工廠投出了60家AI公司,其中有5家獨(dú)角獸,未來(lái)一年還會(huì)有3-4家獨(dú)角獸誕生。這是第二階段,把AI做成產(chǎn)品,變成2B的應(yīng)用。

第三個(gè)階段,普華永道認(rèn)為2030年AI將給全世界帶來(lái)大約100萬(wàn)億人民幣的GDP提升。在中國(guó),我們看到大約是在200萬(wàn)億人民幣左右,其中40萬(wàn)億左右是AI賦能達(dá)到的,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他國(guó)家。

一方面這是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì),所以要賦能AI的各主要傳統(tǒng)行業(yè)。但是話說(shuō)回來(lái)了,我們想想今天的AI獨(dú)角獸,包括我們投的5家,包括今天早上的商湯科技,包括在座的科大訊飛等等的公司,都是很偉大的AI公司,但是這些公司一年就是幾十億的收入,如果說(shuō)我們?cè)趪?guó)內(nèi)要?jiǎng)?chuàng)造50萬(wàn)億的價(jià)值,這絕對(duì)不是再去創(chuàng)1萬(wàn)家公司可以帶來(lái)的。

這些AI公司會(huì)繼續(xù)創(chuàng)造價(jià)值,但是更大的價(jià)值一定是要把AI價(jià)值賦能傳統(tǒng)行業(yè),如果說(shuō)2030年我們是傳統(tǒng)行業(yè)是近200萬(wàn)億規(guī)模,我們只要在這個(gè)基礎(chǔ)提升20%、30%、40%,就可以達(dá)到50萬(wàn)億的規(guī)模,50萬(wàn)億的價(jià)值一定是來(lái)自于AI賦能傳統(tǒng)行業(yè),一定不是來(lái)自于黑科技,這是一個(gè)巨大的差別。

AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)三種模式

AI怎么去賦能傳統(tǒng)行業(yè)呢?我這里有三種模式。

第一種是優(yōu)化賦能,也就是說(shuō)你的公司的所有的運(yùn)營(yíng)一點(diǎn)不變,但是我用AI幫助大數(shù)據(jù)賺更多錢,省更多錢。

第二種模式是流程化賦能,也就是說(shuō)要改改賦能模式,幫你創(chuàng)造更大價(jià)值。

第三種模式是重構(gòu)顛覆整個(gè)產(chǎn)業(yè)。

這里我有六個(gè)例子來(lái)介紹這三個(gè)不同的方式:

第一個(gè)是BPO的例子。

就是在企業(yè)級(jí)應(yīng)用服務(wù)當(dāng)中,我們做了很多外包,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),所有外包給印度的工作都可以外包給AI,現(xiàn)在有一個(gè)新技術(shù)叫RPA,就是把一個(gè)軟件放到你的機(jī)器上,學(xué)你做的事情,過(guò)一會(huì)兒,10%、20%、30%就不需要人做了,機(jī)器就可以做了。

這個(gè)對(duì)產(chǎn)業(yè)的節(jié)省成本是巨大的。我們可以看到的一些BPO的例子,包括在財(cái)務(wù)、法務(wù)、人力資源方面節(jié)省重復(fù)性的白領(lǐng)勞動(dòng),可以節(jié)省最多91.2%的成本。

另外一個(gè)例子就是呼叫中心,用語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)和最新的語(yǔ)音識(shí)別加自然語(yǔ)言處理的技術(shù),可以處理80%打來(lái)的客服電話,而且它的客戶滿意度是超過(guò)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(lái)預(yù)測(cè)銷售,每一個(gè)產(chǎn)品在每家商店,每一天可以賣掉多少,它有海量的數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái),可以做非常精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),降低了它的倉(cāng)儲(chǔ),對(duì)接到它的物流,不但帶來(lái)了倉(cāng)儲(chǔ)物流節(jié)省的錢,人員培訓(xùn)的錢,它的店長(zhǎng)都可以AI化,一個(gè)公司擴(kuò)張找店長(zhǎng)是非常困難的,店長(zhǎng)現(xiàn)在也可以AI化了。

這隊(duì)對(duì)一些零售類的公司應(yīng)該是上億的價(jià)值。這個(gè)我們就可以明顯看到AI賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的價(jià)值是超過(guò)一個(gè)AI公司本身的。

再比如說(shuō)用AI了解傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。左邊是用AI來(lái)做衛(wèi)星數(shù)據(jù),了解地面上農(nóng)作物的溫度和濕度,預(yù)測(cè)每年的產(chǎn)量和價(jià)錢。各種植物等等。右邊的例子是更加精確的用太陽(yáng)的高度和陰影的強(qiáng)度來(lái)預(yù)算那些儲(chǔ)油罐里面有多少油。這些在沒(méi)有AI的時(shí)候是不能做到的,這些只是冰山的一角,后面還有更多的機(jī)會(huì)。

下面一個(gè)例子就是投資了,我們知道很多投資都是靠人和基金來(lái)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(duì)你的風(fēng)險(xiǎn)承受能力來(lái)定制的。

未來(lái)AI基金會(huì)有各種收入,剛剛講到油的收入、農(nóng)產(chǎn)品的收入,對(duì)每個(gè)公司的股票可以做精準(zhǔn)的預(yù)知。對(duì)于每個(gè)公司今天的士氣,一個(gè)分析員是不可能做到的,但是如果說(shuō)我們可以把社交媒體上,每個(gè)人屬于每個(gè)公司,他今天發(fā)出來(lái)的社交媒體信息是高興的還是不高興的,把這個(gè)作為一個(gè)員工情緒的指數(shù)再輸給AI,用AI判斷這個(gè)股票是應(yīng)該買還是應(yīng)該賣呢?

這個(gè)例子我可以講一千個(gè)例子給你,因?yàn)橐粋€(gè)基金經(jīng)理決策只是靠幾十個(gè),幾百個(gè)因素,幾千個(gè)因素,而AI可以用無(wú)限的數(shù)據(jù),無(wú)限的因素,而且針對(duì)千人千面做出更高回報(bào)的投資。

美國(guó)頂級(jí)量化基金有兩家,已經(jīng)達(dá)到了600億美金的規(guī)模,已經(jīng)超過(guò)了人的回報(bào)。未來(lái)這個(gè)取代會(huì)比人更好,在二級(jí)市場(chǎng)股票基金一定會(huì)更好,因?yàn)樗鼘?duì)海量的數(shù)據(jù)分析能力一定遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人。

最后一個(gè)更加神奇的例子,制藥。

今天的制藥是靠化學(xué)、生物專家去拍腦袋想一些疑難雜癥用什么新方法來(lái)治療,未來(lái)我們可以用生成化學(xué)的方法,再加上AI自然語(yǔ)言處理和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)去尋找哪些可能的藥的新分子是可能可以最快通過(guò)動(dòng)物試驗(yàn)和臨床試驗(yàn)的。根據(jù)我們初步的看法,對(duì)一個(gè)藥的發(fā)明可以加快4倍,整個(gè)制藥行業(yè)也被重構(gòu)了。

對(duì)于一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè),AI賦能價(jià)值是巨大的,傳統(tǒng)行業(yè)面臨各種挑戰(zhàn),主要的挑戰(zhàn)是AI行業(yè)怎么懂AI賦能在哪里,他們?cè)趺慈フ褹I專家?

這一點(diǎn)我們也有我們了想法,創(chuàng)新工廠和我們的子公司創(chuàng)新奇智現(xiàn)在對(duì)8個(gè)領(lǐng)域提出解決方案,這些專家怎么介入呢?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(tǒng)企業(yè)的首席AI官,我們會(huì)進(jìn)來(lái)幫助每個(gè)傳統(tǒng)企業(yè)分析在你各個(gè)部門里面,哪一個(gè)部門用AI可以產(chǎn)生最大價(jià)值。

我們會(huì)把技術(shù)賣給你,或者是把技術(shù)送給你,連源代碼,甚至派人進(jìn)來(lái),就和傳統(tǒng)的咨詢顧問(wèn)一樣。咨詢顧問(wèn)按照小時(shí)收費(fèi),我們不用收費(fèi),我們直接進(jìn)去投資你這個(gè)公司,所以我們投黑科技公司,投2B公司,下面我們準(zhǔn)備投傳統(tǒng)公司,用AI力量來(lái)為他們賦能。

總結(jié)

所以今天我的演講是分三個(gè)重點(diǎn)。

第一個(gè)是AI會(huì)影響所有行業(yè),尤其是傳統(tǒng)行。

第二,只有那些擁抱AI的傳統(tǒng)行業(yè)才能得到最大的增長(zhǎng)。

最后,中國(guó)的傳統(tǒng)行業(yè)某些領(lǐng)域還不是領(lǐng)先世界的,但是反而有可以彎道超車的機(jī)會(huì),因?yàn)樗瑫r(shí)做到IT化、數(shù)據(jù)化和AI化,這一定會(huì)幫我們帶來(lái)2030年的50萬(wàn)億的價(jià)值。

謝謝大家。

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    請(qǐng)問(wèn)四階巴特沃斯低通濾波器的幅頻響應(yīng)在衰減的時(shí)候產(chǎn)生跳變這個(gè)正常嗎?

    請(qǐng)問(wèn)四階巴特沃斯低通濾波器的幅頻響應(yīng)在衰減的時(shí)候產(chǎn)生跳變這個(gè)正常嗎?
    發(fā)表于 08-16 07:45

    設(shè)計(jì)一個(gè)四階橢圓低通濾波器,焊接時(shí)出現(xiàn)自激振蕩問(wèn)題怎么解決?

    設(shè)計(jì)一個(gè)四階橢圓低通濾波器,通頻帶為50KHZ,仿真可以但是實(shí)際焊接時(shí)出現(xiàn)自激振蕩問(wèn)題。照書本的解決辦法,在中間級(jí)并聯(lián)一個(gè)大的電容,單還是沒(méi)法解決,這個(gè)電路如何解決????
    發(fā)表于 08-14 07:42

    FX3第二階段引導(dǎo)加載程序需要第二微秒延遲,否則SPI閃存讀取將失敗,為什么?

    第二階段引導(dǎo)加載程序之前,尚未干凈利落地完成閃存讀取,但我沒(méi)有證據(jù)證明這一點(diǎn),因?yàn)橐龑?dǎo)加載程序代碼是保密的。 的問(wèn)題是 這種行為是預(yù)料之中的嗎? 只是想知道是否其他人有過(guò)
    發(fā)表于 07-03 08:22

    李開復(fù)展望AI未來(lái):2025年AI或超博士水平

    在6月29日舉辦的知乎第十屆鹽Club新知青年大會(huì)上,科技巨頭李開復(fù),身兼零一萬(wàn)物CEO和創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)雙重身份,發(fā)表了對(duì)人工智能(AI)未來(lái)的深度見(jiàn)解。他回顧了自己與AI相伴的40年歷程,并大膽預(yù)測(cè),大模型技術(shù)的飛速進(jìn)步將使
    的頭像 發(fā)表于 06-29 15:56 ?1070次閱讀

    軟通動(dòng)力成功承辦知識(shí)城AI+產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會(huì)

    近日,“知識(shí)城AI+ 產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會(huì)暨AI項(xiàng)目路演活動(dòng)”在廣州知識(shí)城會(huì)展中心隆重召開。活動(dòng)由知識(shí)城集團(tuán)舉辦,知識(shí)城產(chǎn)投集團(tuán)、廣東軟通工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)科技創(chuàng)新研究院聯(lián)合承辦。來(lái)自科研院所、產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)
    的頭像 發(fā)表于 06-14 14:57 ?629次閱讀

    粵港澳大灣區(qū)AI+智能傳感器科技創(chuàng)新研討會(huì)成功舉辦

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,智能傳感器作為關(guān)鍵部件,在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛。為加強(qiáng)粵港澳大灣區(qū)內(nèi)AI+智能傳感器產(chǎn)業(yè)的交流與合作,推動(dòng)智能傳感技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用與發(fā)展。深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)AI+
    的頭像 發(fā)表于 05-14 08:24 ?1288次閱讀
    粵港澳大灣區(qū)<b class='flag-5'>AI+</b>智能傳感器科技創(chuàng)新研討會(huì)成功舉辦

    李開復(fù):中國(guó)須獨(dú)立研發(fā)ChatGPT?

    李開復(fù)援引“ChatGPT 時(shí)刻”概念,指出美國(guó)在約 17 個(gè)月前就已體驗(yàn)到這一波熱潮(注:ChatGPT 最早于 2022 年 12 月走紅)。然而,他認(rèn)為中國(guó)尚未達(dá)到這一階段,目前國(guó)內(nèi)的聊天機(jī)器人或工具仍有待改進(jìn)。
    的頭像 發(fā)表于 05-13 16:05 ?577次閱讀

    AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”賦能新型工業(yè)化的路徑分析

    橫看成嶺側(cè)成峰,探索“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”技術(shù)賦能新型工業(yè)化的路徑,還要從技術(shù)視角、產(chǎn)業(yè)視角、應(yīng)用視角綜合分析。
    的頭像 發(fā)表于 03-14 10:57 ?1365次閱讀
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