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李开复演讲发表 AI 技术驱动的五大产业变革预测

2021-06-25 11:44 · 稿源:站长之家

站长之家(ChinaZ.com)6月25日消息:日前创新工场创始人李开复在南京举行的2021中国人工智能峰会上发表了题为《飞奔的AI时代》的主旨演讲。在演讲中,李开复预测了在未来二十年,AI加上更多新的技术发展会带来影响深远的五大产业变革。

李开复 创新工场

李开复表示,这五大产业变革预测包括:世界工厂AI 自动化升级,中国先进制造引领全球;能源和材料价格大幅下降,中国供应链主导世界;智慧城市和万物联网到位,全自动驾驶全面普及;中国商业智能创新倍出,AI 驱动商业运作新秩序;AI+医疗创新降低疾病致死率,延长人们的生命。

李开复还在演讲中表示,「如果说美国称霸世界缘起于百年前在能源、制造、运输、医疗四大领域的成功,今天,中国有大数据和 AI 的优势,自动化、智能化产能继续保持『世界工厂』的地位。」

以下是李开复演讲的全文:

很高兴创新周和大家分享。今天我分享的是“飞奔的 AI 时代”,想把未来维度拉到二十年,看看世界会是什么样。记得两年前,我来南京演讲的时候用了当年出版的《AI・未来》,里面对中国的 AI 发展做了非常乐观的预测。这本书出版之后,国内外反响热烈,有人支持,也有人反对。从产业价值实现来说,我三年前预测中国人工智能会在2023年左右赶上美国,依据有几点:

一是中国有特别突出的人才优势,比如姚期智院士、周志华教授、创新工场首席科学家周明等科学家和他们的优秀学生;

二是中国有巨大市场带来的商业模式和数据优势;

三是政府务实有力的政策支持 AI 产业;

四是竞争的创业生态下催生出强大的本土创新型企业,它们的业务在飞速发展,也推动了数据、AI 及其他技术的突飞猛进。  今天回头来看过去三年发展,这些预测已成真。AI 四波浪潮正重塑各行各业。

第一波浪潮是互联网智能化。美团、字节跳动等互联网巨头都在 AI 驱动下,创造了巨大市场和超高市值的奇迹。

第二波浪潮是商业智能化。AI 在金融、保险等拥有海量可标注数据的领域,已经取得非常好的落地成果。

第三波浪潮是实体世界智能化。计算机视觉、听觉,还有各种 IoT 联网装置的普及,让 AI 对真实世界的感知会比肩人类,甚至在某些领域超过了人类生理感知的能力。虽然 AI 应用目前还是弱人工智能,但是针对定义的任务,如人脸识别、物品识别、AI 看片、智能质检等领域,AI 已超过人类。

第四波是现在最火的一个领域:全自动智能化。当 AI 有了手和脚,加上视觉和感知,它能够在无人驾驶、机械臂抓取、无人机喷药等场景中创造巨大的价值。过去几年,定位“TechVC”的创新工场投资了接近50个人工智能公司,其中诞生了7个独角兽,这很有可能是全球投资机构中名列前茅的成绩。

当然,虽然人工智能行业整体发展良好,但是在硬科技领域中国急需解决“卡脖子”的问题,这需要上下齐心协力一起应对。

除了人工智能方面,中国在化学、生物等其他领域的研发和转化能力也在突飞猛进。虽然中国的诺贝尔奖、图灵奖得主的数量还不够多(这些是需要时间累积的),但至少从高质量的论文数量维度看,无论是人工智能领域,还是生物、化学和其他材料等重要领域,中国近年急起直追,部分领域已经超越或者接近美国和欧洲的水平。这些进步,让我们对中国整体科研能力提升的前景非常乐观。

科技曾经助推美国成为超级强国

从百年历史的维度来看大国的发展机遇,上一次的历史机遇可能是19世纪末20世纪初美国崛起成为全球科技大国。美国的崛起有多维度原因,其中很重要的是赶上了几次工业革命的浪潮。第一次科技革命主要是肇始于欧洲,也主要是欧洲得益。第二次科技革命,美国迸发出相当数量的科技成果,这为美国崛起并超越欧洲奠定了重要基础。到了二十世纪第三次科技革命,美国的各项优势得以全面发挥,引领了整个工业革命的浪潮,此后取得全球霸权。之后的第四次科技革命中,美国仍然领跑世界。

美国跑赢的几场工业革命充分说明科技是第一生产力,这也让其称霸能源、制造、运输、医疗四大领域。这四大领域也孕育出了称霸全球的跨国公司。能源方面,美国有埃克森美孚、洛克菲勒、通用电气等巨头;制造业方面美国有通用、福特等汽车巨头;钢铁方面,我的母校卡耐基・梅隆大学所在的匹兹堡,孕育出了创始人之一卡耐基先生的钢铁巨头卡耐基钢铁公司(后合并为美国钢铁公司)。而医疗方面,诺贝尔医学奖的获得者几十年来几乎被美欧学者垄断,十九世纪末美国南北战争期间更诞生了强生公司、辉瑞公司这样的全球制药巨头。

正如能源、制造、运输、医疗四大要素铸就美国的超级大国地位一样,今天的中国正面临类似的历史机遇,制造革命、能源革命、自动驾驶、商业智能、医疗创新等变革正在中国开启。我预测未来二十年,AI 将像电力一样推动或者造就这五大变革,赋能产业。 预测1世界工厂 AI 自动化升级中国先进制造引领全球 第一个预测是中国“世界工厂”的 AI 自动化升级。中国的世界工厂地位来自欧美国家的生产外包和低廉的劳动力红利。时至今日,中国在供应链、材料、制造的质量和流程方面的 know-how 有了长足进步。过去一年,在新冠疫情、中美贸易摩擦压力下,中国依然维持住了世界工厂的地位,但不容忽视的是,中国劳工收入已经是印度和越南的两倍,低廉成本的价格优势正逐渐消失。而这些国家透过一段时间的外包也慢慢学会中国的 know-how,进而有可能挑战中国“世界工厂”的地位。

在保障劳工收入的情况下,如何带动制造业升级?工业自动化、智能化势必是中国制造业的一剂特效药。在工厂里用人的手脚、眼睛和大脑做的事情,将逐渐全面自动化。自动化能让运营成本下降,但仍能让中国保持生产质量、流程、供应链维度的优势。今天中国工厂拥有世界最多的工业机器人,但机器人的智能水平仍然不高。未来,这些机器人的 AI 化会逐渐增加,广泛应用于各种场景。

创新工场投资的这些公司,未必要把工人取代。我曾经在富士康担任多年独立董事,了解取代一个制造 iPhone 的工人非常困难,因为人手的灵巧、手眼的协调,还有每年 iPhone 精密的更新迭代,让自动化的方法非常难实现。我大胆预测,在下面几个行业里,我们会找到一些特别容易切入、今天的科技可以解决的场景。

AI 在工业视觉领域已经超越人眼。深度学习是用 CNN 发展出来的,所以它能做人脸识别、物体识别,也能做智能质检,这是 AI 赋能“最低垂的果实”之一。创新奇智通过计算机视觉技术,在工业制造领域创造很大的价值。

农业也是 AI 赋能“最低垂的果实”。极飞科技的无人机可以播种、施肥,也可以用无人拖拉机做洒水的工作。一个农田无论是种棉花,还是种稻种麦,都比起做手机、做鞋子等更容易标准化,所以 AI+农业一旦落地成功,可以更容易地全球化扩张。

在自动化领域,自动驾驶在新冠疫情后加速落地,但是目前鲜有到 L5级别的全自动驾驶。但在限定的场域,比如在工厂或仓库里面做无人搬运,和工人加机器臂从事人机协作,可以马上创造价值。

在生命科学智能自动化领域,创新工场投资的镁伽通过实验室的智能自动化,把 AI + 自动化技术渗透到了生命科学领域,如新冠核酸检测等,已在医院、疾控中心和实验室开始落地,也能把核酸检测采样之后的检测流程完全一体自动化。

创新工场会不断投入 AI 赋能的“低垂果实”——AI 技术门槛相对低的,更容易产品化、商业化的领域。

从横轴看,工业会是第一个突破的领域。中国能够继续维持世界工厂的重要地位,经过自动化加智能化升级,应用领域走向商业、走入家庭。类似技术很容易从工业打通到商业领域,如果技术已经成熟到能做工业自动叉车来搬运,同样也可以做个安防机器人放在商场,这样的技术在家庭场景也可以做出更智能的家务机器人。

同样,双眼双手有这样的由简到繁的发展过程:首先在工业领域用最多的资金来解决最难的问题,经过量产实施和大量数据把 AI 训练得更聪明后,在进入商业领域和有终端用户交互的场景落地,最后再落地到家庭领域,衍生出不同形态的产品。

从纵轴看,“眼睛”—— 计算机视觉相对容易,其次是相对粗放的搬运,最后,模拟双手会是最困难的。未来二十年,这几个领域都会逐渐发展。在之后,我相信这些机器人都能够自我复制、自我修复,然后对接各种3D 打印的可能性。未来的机器人世界,会由中国的自动化工厂升级开始,逐渐穿透更自动化的商业和家庭场景。 预测2能源和材料价格大幅下降中国供应链主导世界 第二个预测是能源革命。光伏发电在过去二十年成本降低20倍,锂电池成本降低45倍,今天光伏已经是最便宜的发电方式之一。在新能源车推广的影响下,光伏会越来越便宜,而且它吸收阳光之后,过往不用就浪费掉了,随着储能技术也在进步,可以把能源存在锂电池以后继续使用。

电力逐渐会从传统不节能、不环保、不容易储存的能源逐步转成绿色环保的储能。太阳能 + 锂电池两种技术将导致每十年电力的价格下降1/3-1/4,按此计算,二十年后电费只会是原来的1/10。

当能源产出方式开始切换的那天来到,谁是最有优势的国家?

过去,谁有石油、谁有矿山、谁有天然气,谁就占优势,完全仰赖着老天赐予一个国家的天然资源。但是今天当太阳能或风能 + 锂电池的发展成熟,阳光和风相对不具有上一代能源供给的稀缺性,关键是谁有制造能力,谁的工业产能最强,谁就领跑全球。

新材料技术的突破将会进一步推进能源变革的进程,合成生物和很多其他的技术能让生产成本大大下降。农业将从耕种收成产能主导,摇身一变转化为供应制造产能主导。制造能力强的国家,同样也将领跑农业。

未来,垂直农场将是人类的重要粮仓。蔬菜水果将在一个个工厂里的垂直农架上进行无土种植。眼下开始兴起的植物肉、干细胞等技术,能在不伤害动物生命的情况下把未来的食物制造出来。

可预见的未来,生产一个新物品所需的材料越来越便宜,越来越绿色,所需的能源也越来越便宜,未来物品制造完全靠自动化机器人完成,人类将进入一个消灭贫困、消灭饥饿的丰饶时代。丰饶时代的到来需要世界工厂级别的制造实力,中国要在丰饶时代引领全球,就要看自动化、智能化升级的程度和速度跑得多快,而 AI、大数据等平台级技术,将是底层的新基建。 预测3智慧城市和万物联网到位全自动驾驶全面普及 第三个预测是智慧城市和万物互联网到位,全自动驾驶将完全普及。

我把全自动驾驶时代分为两个阶段:

第一个阶段是先在简单的特定场景落地,打通商业化路径。比如从仓库工厂的自动叉车做起,再做固定路线的摆渡车、小巴,再到出租车。四个场景陆续落地后,就已经进入 L4级别自动驾驶。

第二个阶段是全自动驾驶的 L5级别自动驾驶。自动驾驶取代人类,安全通畅地行驶于所有交通场景:不管是刮风下雨、还是极端气候、或是月黑风高;无论是在狭窄的胡同,还在酷热的沙漠,全自动驾驶都能安全前进。

这一天到来可能是二十年以后,如何加速实现?打造智能交通和智慧城市是关键。

最近,江苏一些高速公路新项目采用让人耳目一新的新技术:天气不好或者天黑时,地上有自动灯和传感器帮助车充电,这些都是让智慧交通智慧城市加速到来的方法。

当前,欧美和中国对自动驾驶的拥抱态度大相径庭。欧美是在路不变、城市不变的前提下,思考自动驾驶怎么上路。中国是特别拥抱新技术革命且有强大执行力的国家,愿意去探讨为什么一定要路不变城市不变?为什么不能让高速公路跟车“讲话”?为什么不能在某一个新建城市中心,把车和行人从地上到地下分层,这样车不会撞到人,可以更大程度加速落地 L5级别的自动驾驶。

无人驾驶的时代一旦到来,与之配套的是划时代的操作系统。过去几代操作系统怎么诞生的?随着 PC 的电脑软件应用,Windows 操作系统出现了;2015年后随着智能手机快速在全球普及,iOS、安卓操作系统出现了。操作系统一旦普及起来都是全球性的,那下一次是什么会催生什么下一个巨大的操作系统呢?我认为很可能是全自动驾驶。因为它的实现,需要把 AI、多种感知技术、软硬件通信、操作决策融合在一个非常强大的计算环境,不仅有当地的运算,也有远程的运算、云计算结合。

这个操作系统的实现难度非常大,但一旦做成,车子就有了眼睛、手和脚,像人一样能看能听,能走能动。

自动驾驶达到这个程度后,两件事情会接着发生:第一是海量数据让 AI 越算越好;第二是自动汽车产量变大,会把所需的元配件成本降低。比如激光雷达的价钱在二十年里大大降低,最终造一辆智能车的成本也会降下来,造一个机器人的价钱也会下来,成本降低后有利于自动驾驶的全面普及。不久的未来,你可以顺理成章、价格合理地用上自动驾驶 + 机器人操作系统。

安卓平台创始人 Andy Rubin 在六七年前做了个公司叫 Playground,致力做一个基于自动驾驶和机器人的操作系统。但他做的时间太超前 —— 当时元配件的价格还很高昂,自动驾驶等 AI 技术还远未落地,发展遇到很多困境。世异时移,现在也许是解决这些问题的好时候,比如 Windows 早于苹果、谷歌好几年就研发出了移动操作系统,但之后的 iOS 和安卓基于消费者端智能手机的广大普及,才真正开启了移动互联网浪潮,新的应用和系统,有时候要“生逢其时”。 预测4中国商业智能创新倍出 AI 驱动商业运作新秩序 第四个预测是中国商业智能的创新突破,AI 驱动商业运作新秩序。刚刚我们探讨了感知技术和自动化技术,这些可以达到人们视觉、手脚、移动的功能,接下来是探索人脑的理解能力。未来的商业智能是要征服对人类语言的理解,不仅是语言识别,而是对文字内容的理解。

数据智能有四个层级:最底层的“数据”是零乱、无结构的数据,往上一层的“信息”在此基础上“读懂”了数据内容。现在大部分深度学习都用在“数据和信息”两个层级上。

第三层的“知识”目前用上了图谱、关系链,但大部分还没有用到 AI。最高层次是“洞见”,基于事件和洞察的智能分析和辅助决策能对用户进行推荐,但远远不完美。

我们认为未来商业智能会在顶端的“知识”和“洞见”两层。创新工场也在做一些试验:尝试做一个大语言模型,在这个模型之上再做迁移学习,在一些垂直领域快速落地,创造有商业应用场景的产品。比如在机器翻译领域,如果“知道”翻译的文件是关于金融,那么会比一个通用的普通翻译翻得精准得多。

“千人千面”是 AI 强项,今天抖音就能“千人千面”,可以根据过去看的视频,不断地针对个人便好推荐视频。淘宝也能不断推荐符合用户喜好的商品。但 AI“千人千面”推出的为何只能是已有视频,而不是新视频?如果生成新的视频很难,其实可以尝试先做“千人千面”的文本。比如一个甜美日系女孩,AI 在了解她的情感、需求、使用场景后,AI 就像美妆营销顾问,可以做出最适合她的腮红或唇釉购买建议。

另外一个场景是“金融事件理解”。今天金融很数字化,可以做风控、反洗钱,但是有没有可能提升到一个层次?比如预测全球疫情两个月之后就能缓解,该投资什么?如果巴拿马运河再堵塞三个礼拜,该卖掉什么股票?这都是金融领域的大老板会问的。这些经过搜索引擎的提升,加上 AI 和大数据提炼的“知识”和“洞见”,有可能在未开催生出新的商业秩序。所以大数据和 AI 变革远未停止,我们希望把它们格式化、知识化,进而做出“洞见”。 预测5AI + 医疗创新降低疾病致死率延长人们的生命 第五个预测是 AI + 医疗将降低疾病致死率,延长人们的生命。当前,全球生命科学正经历巨大变革,医疗数据在快速地被数字化,除了穿戴设备的普及,医疗的部分流程如 AI 看片,基因排序等新技术都将带来标准化、结构化的海量新数据。数据是 AI 发展的必要燃料,肯定会给 AI 在医疗领域的创新应用带来更好更多的机会。

举个例子,今天我们去看医生可能每次只能和医生谈话五分钟,但这五分钟背后蕴含着巨大的数据,如果医生在 AI 的帮助下,能细心到收集到像图右这张哈佛医学院数据显示的每一个细节,就可以做出“千人千面”的诊断和治疗方案,进而优化流程降本提效。

除了用 AI 和大数据作出“千人千面”的治疗方法,手术机器人的普及应用,用 AI 发明新药等都是巨大的机会。创新工场投资的 Insilico Medicine 英矽智能,是用 AI 辅助新药研发领域的世界级领军企业,今年三月宣布了全球首次用 AI 研发特发性肺纤维化药物的突破,发布了全球首个针对这个病症经由 AI 研发出来的临床前候选小分子,我们也很乐见这么前沿的 AI 创新制药公司和著名药企辉瑞、强生、药明康德等有不同层面的合作探索。

未来 AI 可能会给制药带来两个巨大的改变:第一个改变是极大程度降低制药成本、节约时间。现在用20亿美金做一个药,未来有望降到1/10的价格。现在药厂因成本高昂不愿意开发的罕见病药物,上述英矽智能的 AI 新药研发,将传统药物临床前阶段就要花上四五年的时间,大幅缩短到18个月,大大降低了新药研发的时间和金钱投入!未来,AI 可以显著加速研发新药,缓解患者病痛。

第二个改变是“千人千面”的治疗方案。为什么每个人生病都用同一种药呢?传统的制药方法,做一个药从研发到临床阶段要花上10亿-20亿美金,未来做药如果到一两亿美金,就会有更多的药让患者得到个性化的治疗疗法。而中国对医疗新技术的拥抱和投入,有望引领这场 AI + 医疗的产业变革。

结语

如果说美国称霸世界缘起于百年前在能源、制造、运输、医疗四大领域的成功,今天,中国有大数据和 AI 的优势,自动化、智能化产能继续保持“世界工厂”的地位。正如前述,由于制造优势打通了能源革命和农业供给的变革,制造一旦强了,能源、农业、未来新材料也连带增强。如今,AI + 医疗进入快车道,合成生物等新技术带来重新洗牌的机会。

今天时间有限,我提出的五大预测可能只是其中一部分,但毫无疑问的是,具有“世界工厂”火车头地位的中国,有很大机会在下个二十年的全球产业变革中成为弄潮儿,为世界创造巨大的价值。

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