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格隆匯2020全球投資嘉年華首日 · 創新工場李開復:從AI+到+AI,以技術重構經濟


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更新日期:20201117
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格隆匯

鯤鵬計劃獲獎作者 百家榜創作者,優質創作者

第一波AI浪潮是網際網路智慧化。
因為網際網路領域的資料最多,也因此世界上最大的AI公司都是網際網路公司。

網際網路的各個不同領域如何用海量的資料來產生價值?比如說今日頭條怎麼知道你是什麼樣的人,該推送什麼樣的內容給你,或者淘寶怎麼知道你可能會買什麼樣的貨品?因為個人的使用習慣資料讓網際網路公司能夠推送最高機率的、能夠讓你去點選下單的產品。

第二波浪潮是商業的智慧化。
其實在金融類,無論是銀行,保險,證券都是非常好的應用領域,因為它們就是以海量的資料來創造一個非常能夠衡量的價值,其他的領域如公共服務、政府、醫療、扶貧、教育等都可以使用這個已有的資料。

第三波浪潮是實體世界智慧化。AI不再只是現存的大資料了,而是去捕捉新的資料。
這個資料可能是捕捉的影片資料或者音訊資料,也就是AI將能夠聽也能夠看。今天無論在語音識別還是物體識別,或者機器翻譯自然語言理解,AI都能差不多達到人類的水平了。而且AI還可以用更多的物聯網、用更多的感測器能夠知道溼度溫度,三維重建等等各種人無法做到的事,所以在感知的層面AI也會超過人類。

第四波是全自動智慧化,AI
像人一樣,具有「手腳」功能,如駕駛、智慧製造、農業等等眾多的場景都可以落地。

今天,這四波浪潮同時在發生,落地的速度會有所差別。這其中第四波會稍微難一點,因為它不只是一個軟體,而且也包括了硬體的一些改變。

我們看到,AI已經開始像電一樣穿透各行各業,我們也相信AI未來的發展空間巨大,但是今天的AI滲透率僅僅只有4%。也就是說,今天AI的發展階段就等於在網際網路行業還沒有搜尋引擎的時代,等於有了電的應用但還沒有電網的時代。

格隆匯2020全球投資嘉年華首日 · 創新工場李開復:從AI+到+AI,以技術重構經濟

但AI成熟得也很快,我們早期的AI可以算是一個AI+的時代,就是我們先把業績做出來再來加一個領域。AI+零售、AI+製造、AI+媒體等等。但實際上懂AI的人越來越多了,工程師越來越多了,所以AI的門檻在快速降低,就像當年程式設計很難,今天很多人會程式設計一樣。

隨著越來越多人去做AI工程師,AI也會逐漸無所不在。其中,AI與傳統產業的深度融合,將會創造最大的經濟價值。「AI+」的階段是做AI黑科技的的人用技術來「顛覆」傳統行業,而「+AI」的階段則是傳統行業的人用AI來降本提效,轉型升級。
今天,我們正大力邁進「+AI」的階段,將創造比「AI+」更大的價值。因為今天傳統行業的門檻其實要比AI來的高,比如找一批AI的工程師在三五天內做出好演算法很容易,但在三五天做出一個房地產公司或者煤礦或者零售公司,這個反而是更難。

格隆匯2020全球投資嘉年華首日 · 創新工場李開復:從AI+到+AI,以技術重構經濟

為何會這樣?傳統行業畢竟有幾十年的累積與行業特點,要顛覆它並不那麼容易。所以我認為AI+、+AI都會發生,但是+AI產生的效益會更多。早期AI黑科技創業都是一些科技人帶著探索精神去摸石頭過河,想到具體落地應用的很少。而近幾年往往都是一家AI公司和一個傳統公司攜手打造AI化。

普華永道做了一個全球研究,發現AI在未來的9年
可以創造大約15.7萬億美元
(約100億人民幣)的市場,這是非常好的前景。另外,這15萬億美元不是來自於一萬五千個AI黑科技獨角獸,而是大部分來自於傳統產業「+AI」帶來的經濟效益。
比如說在醫療健康、交通、金融、製造、零售等等領域。我們認為+AI來賦能傳統行業才是影響力最大的,因為傳統行業的體量足夠大,提升1%就是很大的價值了。

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另外,傳統行業的門檻很高,每一個公司的需求不太一樣,每一個領域的AI技術需求也不同。所以我們要考慮行業公司目前是不是需要AI的時候,也要考慮它有沒有足夠且有價值的資料。同時,AI會對公司人力、流程變革很大,會遇到阻力,只有那些能夠與時俱進的公司才能夠擁抱AI。

那怎麼去改變這些公司,有四種方法。第一是單一環節降本提效;第二是單一環節最佳化賦能;第三個是流程智慧化賦能;第四是重構整個行業規則。慢慢的,一家家公司改變了,到最後也就改變了整個行業。

舉個創新工場對單一環節最佳化的真例項子,我們找了一個貸款公司,發現還有很多壞賬,我們兩個工程師花了七週的時間就幫它降低了14%的壞賬違約率,這就為公司節省了一千萬美金違約成本。這裡還沒有算進去取代公司信貸員的人工成本、及未來各種效率的提升。

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再一個例子是一個零售行業,我們用AI做了非常精準的產品預測,如每個店每一個產品每天會賣到多少。然後店家就可以做到智慧補貨、智慧物流、甚至智慧製造了。這可以大大緩解存貨問題,對零售行業的價值非常大。

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我個人認為,醫療行業是可能會被AI最大程度顛覆的。
因為過去醫療都是醫生來學少數的規則,但當我們終於可以用海量的資料來做個性化精準醫療的時候,我們可能會看到大資料帶來非常有針對性的診斷。從藥庫存的問題解決,到新藥物的小分子發明等,都可以用AI來提升效率。還有一些病痛比如說腦神經疾病的海馬體的切割人是不可能做的,只有AI能做。所以AI未來有可能會重構規則來顛覆這個行業的。

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創新工場在人工智慧這方面已有非常多的佈局,各個領域都投資。我們在人工智慧領域一共投出了7家獨角獸。

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過去十年中國的創新創業是1.0,無論從抖音、微信、支付寶、淘寶、拼多多、美團、滴滴這些偉大公司來說是把我們移動App的應用做到了極致的前端創新。

但是下面的階段我們必須做的就是提高我們的人效,
中國的藍領和白領的平均工作效率其實是不如全球平均的。這個我們必須要提升。這個提升有很多不同的途徑,其中特別有效的而且立竿見影的就是自動化。

很多工作重複性的工作其實不需要由人來做,由AI來做應該是把成本幾乎直接降到零,讓人從簡單枯燥的重複勞動中解放出來,去做更有價值的工作,這樣他們才能夠得到更高的收入,還有更高的自我實現。

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新冠疫情雖然對全球是個災難,但其實幫助了全球數字化、對AI也有一定的推動作用。

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同時國內的新基建,其實從我們的角度來看也是圍繞AI,因為要傳輸速度快,資料儲存更多,然後要有非常大的計算力量。這些都萬事俱備了,人工智慧再把這些東西用資料全部都串在一起,去實現更大價值。

最後的總結就是人工智慧,它可以來幫助實現資料化,IT化,雲端化,一步到位。
而且它可以把中國今天經濟的每一個部分低效的做到高效、有效的做得更高效、基本上把各行各業都重新做一遍,來實現中國經濟的重構。謝謝。

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