近日,创新工场创始人李开复发表《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。
这五大产业变革预测包括:
一、世界工厂AI 自动化升级,中国先进制造引领全球 二、能源和材料价格大幅下降,中国供应链主导世界 三、智慧城市和万物联网到位,全自动驾驶全面普及 四、中国商业智能创新倍出,AI 驱动商业运作新秩序 五、AI+医疗创新降低疾病致死率,延长人们的生命
李开复表示,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。
以下为李开复演讲全文:
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。
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。
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。
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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