李开复：有了AI赋能，一些中国传统行业将有望弯道超车

2019世界人工智能大会8月29日在沪正式开幕。在主论坛环节，创新工场董事长兼首席执行官李开复带来了主题为“AI+时代的到来”的演讲。

李开复认为，AI在传统行业渗透率只有4%，还有非常大的市场机会。深度学习进入了成熟期，学术界需要发明更多更好取代深度学习的新技术，是不可预期的。而在工业界和产业界，将深度学习发扬光大还有非常大的空间。

从投资的角度看，李开复提出AI发展有四个时代，2012年黑技术时代、2017年B2B时代、2020年赋能AI＋传统公司，以及之后AI无所不在的时代，而我们现在就处在第二个第三个时代之间。现在我们处在第二阶段和第三阶段的中间，随着技术普及，AI一定会从黑科技走向无所不在。

AI怎么赋能传统行业？ 李开复提出了三种方法：第一种，优化赋能。公司的所有运营一点都不变，但是用AI、大数据可以帮助公司赚更多钱，省更多钱。第二种，流程化赋能。改公司的运营模式，帮公司创造更大价值。第三，重构颠覆整个产业。之后，李开复还举了六个案例。

以下是李开复的演讲全文:

“互联网+“曾经是一个非常普遍的口号，今天我们要启动AI+。我们看到，在过去蒸汽机、电气化还有信息通信技术和互联网基础上，AI将带来第四次工业革命。AI在各种不同行业都有应用，在我的书《AI未来》中我描述了四波AI浪潮：

第一波浪潮：互联网行业。AI数据驱动，海量数据是AI成功的要素，第一波浪潮肯定是数据最多的互联网行业。

第二波浪潮：以数据化为主的传统行业。第二波浪潮在数据第二多的行业——各个传统行业，尤其是那些以数据化为主的传统行业，比如说金融。

第三波浪潮：实体世界智能化行业。AI将有眼睛、耳朵还有更多传感器，能看到、听到感受到比人类更多的世界信息。

第四波浪潮：全自动化。也就是当AI能走、能触摸，这个时候智能仓储、智能制造、智能农业、无人驾驶、机器人出现。AI将能够在制造方面、机器人方面、无人驾驶方面带来很大的价值，将重塑各个行业。

深度学习进入了成熟期，学术界需要发明更多更好取代深度学习的新技术，是不可预期的。但是非常确定是，在工业界、产业界，我们把深度学习发扬光大还有非常大的机会。一个研究告诉我们，AI在传统行业渗透率只有4%，这个还有非常大的机会。如果对比一下，虽然我们看到AI在安防等领域开始有一些落地，但实际上只要我们问周围的企业家、你的朋友，”你公司有没有全面使用AI？”，相信96%的回答是没有。

对比前两次巨大的革命，今天AI普及状态和当年的黄页是一样的，阿里巴巴的第一次创业就是中国黄页，互联网普及率只有4%，等于当年没有电网的时代。AI应用还是非常少的，意味着未来发展机会非常大。

从投资角度来划分AI四个时代，我认为应该是黑技术时代、B2B时代、AI+传统公司时代，最后是无所不在的时代。

刚开始AI很难，只掌握在非常少数顶级博士的手中，慢慢越来越好用了。最近创新工场做了一次培训，仅仅4周时间教了600个当届的学生，让他们做出了包括无人驾驶、对话机器人等等顶级的应用。这意味着AI门槛在下降，AI技术平台越来越好用，AI普及带来更多工程师，赋能更多行业，这是驱动的一个重要力量。

四个AI阶段可以和互联网时代对比。20多年前，互联网貌似是一个黑科技，当时雅虎等等都是让人不可想象的技术，但是非常快大家就掌握了这些技术。我们可以买创造互联网内容和服务器的一些B2B软件，之后各个公司建立了互联网部门，有了互联网专家帮助公司寻找方向，当时我在微软建立了互联网部门，专门教公司的人怎么切入互联网，这个部门很快解散了，因为互联网无所不在。

随着技术普及，AI一定会从黑科技向无所不在的过程，现在我们处在第二阶段和第三阶段的中间。详细讲一下什么是黑科技时代。1998年我在微软中国研究院现在叫微软亚洲研究院，带着一批同事做了中国最早AI的科研，2005年在谷歌带了很多工程师，非常有幸在黑科技时代我接触很多伟大公司包括在座的很多朋友们，推动了黑科技的时代。当时是以科研为主，把AI技术当做切入点，寻找商业应用的第一个阶段。

第二个阶段，AI公司开始做2B产品，在保险、银行、客服、金融、教育领域，做教育产品卖给学校，金融产品卖给保险公司或者银行，包括我们投的都是行业产品领跑者，创新工场投出60家AI公司，其中有5家独角兽，未来一年还会有3-4家独角兽产生。这是第二期，把AI做成产品卖给2B的应用。

第三个阶段其实来自普华永道的研究。他们认为2030年AI将给全世界带来大约100万亿人民币的GDP提升，在中国大约是200万亿人民币左右，其中50万亿，也就是四分之一左右将是AI赋能达到的，远远超过其他国家。一方面这是一个巨大机会，要赋能AI到传统行业，这绝对不是再去创1万家AI公司可以带来的，更大的价值一定要把AI价值赋能到传统行业。如果到了2030年传统行业接近200亿的规模，只要在这个基础上达到50万亿就比较容易，所以50万亿的市值价值一定是来自于AI赋能传统行业，一定不是来自黑科技。

AI怎么赋能传统行业？ 第一种，优化赋能。你公司的所有运营一点都不变，但是我用AI帮你的大数据赚更多钱，省更多钱。第二种，流程化赋能。我要改改你公司的运营模式，帮你创造更大价值。第三，重构颠覆整个产业。我有6个例子介绍。

第一个赋能用BPO作为例子。在企业级应用服务领域，我们做了很多外包，这些工作其实都可以外包给AI，对于产业来说，节省的成本是巨大的。我们可以看到BPO的例子在财务、法务、人力资源方面等领域可以节省最多91.2%的成本。另外，对呼叫中心来说，用语音识别技术和最新语音识别加自然语言处理的技术可以处理80%打来客服的电话，客户满意度超过人能够提供的。

第二，流程的智能化。用AI预测每一个产品在每一家商店每一天能卖掉多少，因为有海量数据进来，所以能够做非常精准的预测。不但带来了仓储物流，人员培训的成本都得以节省，店长也慢慢不需要了，店长可以AI化，食物仓储变少变得更新鲜了，对于这样的零售公司是上亿的价值。AI赋能传统行业带来的价值超过AI公司本身。

用AI通过卫星数据了解地面农作物的温度和湿度，预测每年的产量和价钱等等；还可以用太阳高度和阴影长度预算储油罐里面有多少油，对油的预测也提升了方法，在没有AI时，这些是不能做到的。卫星里能够拍的图片和热度湿度只是冰山一角，以后还有更多机会。

下面一个例子讲到投资。很多投资是靠人的基金来做，你去买基金可能有一百、一千种选择，但是是千人一面，它不是针对你对风险的承受来定制的。未来AI基金可以对每个公司的股票做很精准的预知，对于社交媒体上，哪个人属于哪个公司，今天发出来社交媒体的信息是高兴还是不高兴，把这个作为员工情绪的指数输给AI，决定这个股票该买还是该卖，AI可以用无限数据、无限因素，做出更高回报的投资。

制药方面。今天靠化学、生物专家拍脑袋来想一些急难杂症需要用什么方法治疗，未来我们可以用生成化学的方法，加上AI+自然语言处理等寻找可能的药的新分子，可以最快通过动物实验和临床实验。根据初步看法，这可能把新药的发明速度加快四倍。制药行业也被重构了。

传统行业面临各种挑战，主要挑战是传统行业怎么去做到AI如何赋能？怎么找AI的专家？专家怎么介入？我们希望扮演的角色不仅是一个VC投资机构，而是希望成为传统企业的首席AI官，帮每个传统企业分析各个部门，看哪个部门可以用AI产生最大的价值。我们把技术卖给你或者送给你，或者直接投资你这个公司。

总结一下，第一，AI会影响所有行业，特别是传统行业；第二，拥抱AI的行业才能得到最大增长；第三，中国传统行业有些领域还不是领先世界的，反而有弯道超车的机会，因为同时做了IT化、数据化、AI化，红利会帮助我们尽快带来2030年50万亿的价值。谢谢大家！