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李开复谈AI赋能:“AI+”有价值 但“+AI”对社会经济贡献更大

2020-07-11 09:13 · 稿源:TechWeb.com.cn

【TechWeb】7月11日消息,创新工场董事长兼首席执行官李开复近日出席2020世界人工智能大会云端峰会,并发表《从“AI+”到“+AI”:以技术重构中国经济》的主题演讲。

从之前的“AI+”到现在的“+AI”,二者有何区别?李开复表示,“AI+”是以AI为核心,工程师、科学家主导寻找商业机会。而“+AI”是以传统公司为主导,AI赋能传统行业产生价值。

李开复认为:”再过五年,我相信AI会进入下一阶段——无处不在。AI应用会变得越来越简单,传统公司也能够用更简单、更接地气模式把AI引入公司。“

李开复强调,互联网和AI有很大的差别,互联网能够形成巨大平台,而AI更多是一项伟大技术,它将赋能给已有平台。AI自身到底会不会产生一个平台?我不是那么乐观。因此,AI+会继续有价值,但+AI却是体量更大、对社会经济贡献更大的方向。

具体而言,李开复表示,传统行业+AI,可以通过四个方式:单一环节降本提效、单一环节优化赋能、流程智能化赋能、重构整个行业规则。

以下是李开复主题演讲全文:

大家好,很高兴参加世界人工智能大会,我的演讲主题是《从AI+到+AI:以技术重构中国经济》。

当年互联网飞速发展引发产业变革时,关于“互联网+”和“+互联网”的探讨层出不穷。大家一定听过一个辩论:互联网到底未来是怎么样?是互联网+传统企业、还是以传统企业+互联网?

从2012年到今天,最终互联网+和+互联网两者是融合的。而如今人工智能技术也到了和产业深度融合的时候,究竟是“AI+”,即用AI加上传统行业?还是“+AI”,即用传统行业加上AI?虽然最终二者也会融合,但这个过程会一样吗?

过去几年,AI的发展有一个巨大转型,从技术驱动变成商业驱动,产业化和商业化速度越来越快。

比如最近的Transformer技术,从论文刊出到遍地开花的应用产生,仅花了2年,就走完了卷积神经网络(CNN)当年走了30年的路径。

实现加速的原因有四个:一是软件工具的进步,深度学习框架迅速成熟;二是硬件加速,变得更容易使用;三是云计算等技术让AI算法的实施与部署成本大幅降低;四是AI人才大量出现。

这几个因素,把我们从AI+的时代推到了+AI的时代。

AI+和+AI区别是什么?在AI+时代,AI公司是以技术为主,以天才科学家为核心创业。这类公司非常少,毕竟懂的AI的科学家有限,他们被资本追捧,成为第一批AI公司。

四五年前,随着懂AI的人才越来越多,工具也越来越普及,所以更多传统公司开始思考该怎么融入AI。因此我们逐渐进入+AI时代,即传统公司主导的AI应用。

当然,再过五年,我相信AI会进入下一阶段——无处不在。AI应用会变得越来越简单,传统公司也能够用更简单、更接地气模式把AI引入公司,就像今天IT状态是一样的。

我们可以看到几个更具体的例子:AI+公司早期以语音、视觉、芯片方面为主。而+AI公司则聚焦在零售、金融、制造、交通、能源等领域,比如说文远知行和广州白云出租车公司的合作。

据普华永道(PWC)预测,人工智能在2030年将给世界带来100万亿人民币的经济价值,这些价值将主要由传统企业+AI的模式创造。

为什么传统企业+AI可以创造这么大的价值?有几个重要的理由:

第一,传统行业体量大,新增价值更显规模化效应。例如一家银行或一家造车公司,如果AI可以帮助它提升3%、5%的效率,产生的价值就已经很巨大了。

第二,传统公司积淀深、门槛高。AI从业者可能认为技术门槛是最高的,但其实正如前面所说,AI的门槛已经在逐渐降低。现在,一家银行想融入AI变得相对容易,但AI公司想做一家银行是非常困难的。

第三,传统行业能带动技术升级的生态链裂变。传统行业已经形成规模化的上下游生态,技术变革将牵动整个生态链价值提升,带来裂变效应。

第四,传统公司转型需求各异,定制化程度高。AI虽然强大,但普及性有限,目前并没有AI能成为一个平台直接拿来使用。每一家企业都需要根据自身需求进行相当高程度的定制化,比如,有些独特的数据需要收集、清理,有的公司可能要增加更多传感器。

所以,互联网和AI有很大的差别,互联网能够形成巨大平台,而AI更多是一项伟大技术,它将赋能给已有平台。AI自身到底会不会产生一个平台?我不是那么乐观。因此,AI+会继续有价值,但+AI却是体量更大、对社会经济贡献更大的方向。

现阶段什么样的传统企业需要考虑+AI?我有三个建议:

第一,公司是成长型的,现在需要扩张或者降低成本,有自身发展的商业需求。

第二,公司要有足够结构化和海量的数据,而且必须和商业指标相关,与AI结合能创造商业价值。

第三,公司拥有富有远见且勇于求变的CEO,有积极拥抱变化的文化,相信AI赋能和技术转型。

具体而言,传统行业引入AI,可以从四个方面产生价值:

第一,+AI单一环节降本提效,用AI省钱;第二,+AI单一环节优化赋能,用AI简单替代某个环节;第三,+AI流程智能化赋能,用AI改造公司比较重要的流程;第四,+AI重构整个行业规则。

我们今天看到的案例更多是属于前三个方面,这也是比较经典的传统企业+AI模式。

# +AI单一环节降本提效

创新工场的子公司创新奇智做了很多产品:

服装产线质检。用机器视觉检测服装的尺寸或破损问题,检测精度高达99.99%,比之前有7倍的效率提升。

零售陈列质量监控。用AI查看商品在货架上的陈列情况是否合规,帮助品牌主做AI智慧赋能,可以做到秒回结果,识别准确率高达98%以上。

电机零件组装质检。用AI检测生产过程,看零件里面有没有瑕疵,比如发动机的正时点位是否对齐,1秒就可以出结果,检测精度高达99.99%。

铁水补料智能监控。使用智能方法实时监测铁水生产过程是否存在空烧现象,提醒工人补料,大规模节约耗电量

# +AI 单一环节优化赋能

举一个金融行业的例子。创新工场人工智能工程院做了这样一个实验:帮助一家非常大的贷款公司,用AI改善贷款审查,将违约率降低了14%,节省了数千万美元。

# +AI 流程智能化赋能

比如零售业的智慧运营。用AI帮助商店预测商品销量,降低缺货率,让库存变得更智能化,同时对接物流、仓储、制造等环节,从而轻松知道每一个产品应该生产多少,存放多少,送到什么地方存,什么时候卖完,什么时候需要补货,甚至放在商场什么位置可以优化销售等等。

# +AI 重构整个行业规则

医疗领域是典型的例子。我们投资了一家AI制药公司,利用生成化学和对抗神经网络技术,寻找最合适的小分子,优化药物发现和生产顺序,提升通过临床实验的概率,大幅加速新药小分子研发,让药物发现阶段的研发速度提升5倍,而该阶段的研发费用能降低3-5倍。

创新工场在人工智能方面总共投资了40多家创业公司,最近也发现越来越多AI公司必须要落地,以便能够对接传统公司,与传统公司合作才能创造最大价值。

今天中国面临非常重要一个时刻,传统行业面临很多挑战,特别需要降本增效。

作为世界的制造大国,我们现在面临着人力成本越来越高、生产力和效率不足、人口与全要素生产率下降的问题,使得中小企业生存不易。

我们虽然有发达的前端,消费者界面的效率得以大幅提高,但后端依然落后,效率欠缺,与发达的前端极不匹配。

还有很多线下商业业态落后,中国目前仍然有700万家传统夫妻店。很多传统行业亟待提升效率,比如教育、医疗,而人工智能可以做到。

所以从整个产业发展的角度来说,过去10年巨大的价值创造,主要来源于前端创新。而未来10年,我们看到的最大机会是传统行业的效率提升,+AI赋能。这也是我们投资最看好的方向。

此外,还有两个因素让我们看好+AI。第一,新冠肺炎疫情虽然对世界是个灾难,但它实际改变了我们的使用习惯,让更多的业务从线下转移到线上、更加数据化,加速了AI的落地。

第二,新基建。传统企业拥抱AI,需要在计算、通讯、数据方面都有非常好的基础。如果想实现+AI,数据中心、5G、IOT、大数据都是非常重要的基础设施。

所以, 我相信,+AI在新基建之下,能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位,对重构、提升中国经济将扮演一个重要的角色。

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