李开复谈AI赋能：“AI+”有价值 但“+AI”对社会经济贡献更大

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。