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        從AI+到+AI,以技術重構(gòu)中國經(jīng)濟

        2021-03-28 02:23:46李開復
        經(jīng)理人 2021年1期
        關鍵詞:重構(gòu)效率傳統(tǒng)

        李開復

        過去幾年,隨著行業(yè)的發(fā)展,AI技術門檻降低,我們從AI+時代進入+AI時代。從整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來說,未來10年,我們看到的最大機會是傳統(tǒng)行業(yè)的效率提升,+AI賦能,這對重構(gòu)、提升中國經(jīng)濟將扮演一個重要角色。

        當年互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展引發(fā)產(chǎn)業(yè)變革時,關于“互聯(lián)網(wǎng)+”和“+互聯(lián)網(wǎng)”的探討層出不窮。大家一定聽過一個辯論:互聯(lián)網(wǎng)到底未來是怎么樣?是互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)企業(yè)、還是以傳統(tǒng)企業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)?

        從2012年到今天,最終互聯(lián)網(wǎng)+和+互聯(lián)網(wǎng)兩者是融合的。而如今人工智能技術也到了和產(chǎn)業(yè)深度融合的時候,究竟是“AI+”,即用AI加上傳統(tǒng)行業(yè)?還是“+AI”,即用傳統(tǒng)行業(yè)加上AI?雖然最終二者也會融合,但這個過程會一樣嗎?

        過去幾年,AI的發(fā)展有一個巨大轉(zhuǎn)型,從技術驅(qū)動變成商業(yè)驅(qū)動,產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化速度越來越快。比如Transformer技術,從論文刊出到遍地開花的應用產(chǎn)生,僅花了2年,就走完了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)當年走了30年的路徑。

        實現(xiàn)加速的原因有四個:一是軟件工具的進步,深度學習框架迅速成熟;二是硬件加速,變得更容易使用;三是云計算等技術讓AI算法的實施與部署成本大幅降低;四是AI人才大量出現(xiàn)。這幾個因素,把我們從AI+的時代推到了+AI的時代。

        區(qū)別AI+和+AI AI+和+AI區(qū)別是什么?

        在AI+時代,AI公司是以技術為主,以天才科學家為核心創(chuàng)業(yè)。這類公司非常少,畢竟懂得AI的科學家有限,他們被資本追捧,成為第一批AI公司。四五年前,隨著懂AI的人才越來越多,工具也越來越普及,所以,更多傳統(tǒng)公司開始思考該怎么融入AI。因此,我們逐漸進入+AI時代,即傳統(tǒng)公司主導的AI應用。

        當然,再過五年,我相信AI會進入下一階段——無處不在。AI應用會變得越來越簡單,傳統(tǒng)公司也能夠用更簡單、更接地氣模式把AI引入公司,就像今天IT狀態(tài)是一樣的。我們可以看到幾個更具體的例子:AI+公司早期以語音、視覺、芯片方面為主。而+AI公司則聚焦在零售、金融、制造、交通、能源等領域,比如說文遠知行和廣州白云出租車公司的合作。

        據(jù)普華永道(PWC)預測,人工智能在2030年將給世界帶來100萬億人民幣的經(jīng)濟價值,這些價值將主要由傳統(tǒng)企業(yè)+AI的模式創(chuàng)造。為什么傳統(tǒng)企業(yè)+AI可以創(chuàng)造這么大的價值?有幾個重要的理由:

        第一,傳統(tǒng)行業(yè)體量大,新增價值更顯規(guī)?;@缫患毅y行或一家造車公司,如果AI可以幫助它提升3%、5%的效率,產(chǎn)生的價值就已經(jīng)很巨大了。

        第二,傳統(tǒng)公司積淀深、門檻高。AI從業(yè)者可能認為技術門檻是最高的,但其實正如前面所說,AI的門檻已經(jīng)在逐漸降低。現(xiàn)在,一家銀行想融入AI變得相對容易,但AI公司想做一家銀行是非常困難的。

        第三,傳統(tǒng)行業(yè)能帶動技術升級的生態(tài)鏈裂變。傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)形成規(guī)?;纳舷掠紊鷳B(tài),技術變革將牽動整個生態(tài)鏈價值提升,帶來裂變效應。

        第四,傳統(tǒng)公司轉(zhuǎn)型需求各異,定制化程度高。AI雖然強大,但普及性有限,目前并沒有AI能成為一個平臺直接拿來使用。每一家企業(yè)都需要根據(jù)自身需求進行相當高程度的定制化,比如,有些獨特的數(shù)據(jù)需要收集、清理,有的公司可能要增加更多傳感器。

        所以,互聯(lián)網(wǎng)和AI有很大的差別,互聯(lián)網(wǎng)能夠形成巨大平臺,而AI更多是一項偉大技術,它將賦能給已有平臺。AI自身到底會不會產(chǎn)生一個平臺?我不是那么樂觀。因此,AI+會繼續(xù)有價值,但+AI卻是體量更大、對社會經(jīng)濟貢獻更大的方向。

        傳統(tǒng)企業(yè)考慮+AI的建議

        現(xiàn)階段什么樣的傳統(tǒng)企業(yè)需要考慮+AI?我有三個建議:

        公司是成長型的,現(xiàn)在需要擴張或者降低成本,有自身發(fā)展的商業(yè)需求。

        公司要有足夠結(jié)構(gòu)化和海量的數(shù)據(jù),而且必須和商業(yè)指標相關,與AI結(jié)合能創(chuàng)造商業(yè)價值。

        公司擁有富有遠見且勇于求變的CEO,有積極擁抱變化的文化,相信AI賦能和技術轉(zhuǎn)型。

        具體而言,傳統(tǒng)行業(yè)引入AI,可以從四個方面產(chǎn)生價值:①+AI單一環(huán)節(jié)降本提效,用AI省錢;②+AI單一環(huán)節(jié)優(yōu)化賦能,用AI簡單替代某個環(huán)節(jié);③+AI流程智能化賦能,用AI改造公司比較重要的流程;④+AI重構(gòu)整個行業(yè)規(guī)則。

        我們今天看到的案例更多是屬于前三個方面,這也是比較經(jīng)典的傳統(tǒng)企業(yè)+AI模式。

        +AI單一環(huán)節(jié)降本提效創(chuàng)新工場的子公司創(chuàng)新奇智做了很多產(chǎn)品:

        服裝產(chǎn)線質(zhì)檢。用機器視覺檢測服裝的尺寸或破損問題,檢測精度高達99.99%,比之前有7倍的效率提升。

        零售陳列質(zhì)量監(jiān)控。用AI查看商品在貨架上的陳列情況是否合規(guī),幫助品牌主做AI智慧賦能,可以做到秒回結(jié)果,識別準確率高達98%以上。

        電機零件組裝質(zhì)檢。用AI檢測生產(chǎn)過程,看零件里面有沒有瑕疵,比如發(fā)動機的正時點位是否對齊,1秒就可以出結(jié)果,檢測精度高達99.99%。

        鐵水補料智能監(jiān)控。使用智能方法實時監(jiān)測鐵水生產(chǎn)過程是否存在空燒現(xiàn)象,提醒工人補料,大規(guī)模節(jié)約耗電量。

        +AI單一環(huán)節(jié)優(yōu)化賦能

        舉一個金融行業(yè)的例子。創(chuàng)新工場人工智能工程院做了這樣一個實驗:幫助一家非常大的貸款公司,用AI改善貸款審查,將違約率降低了14%,節(jié)省了數(shù)千萬美元。

        +AI流程智能化賦能

        比如零售業(yè)的智慧運營。用AI幫助商店預測商品銷量,降低缺貨率,讓庫存變得更智能化,同時對接物流、倉儲、制造等環(huán)節(jié),從而輕松知道每一個產(chǎn)品應該生產(chǎn)多少,存放多少,送到什么地方存,什么時候賣完,什么時候需要補貨,甚至放在商場什么位置可以優(yōu)化銷售等等。

        +AI重構(gòu)整個行業(yè)規(guī)則

        醫(yī)療領域是典型的例子。我們投資了一家AI制藥公司,利用生成化學和對抗神經(jīng)網(wǎng)絡技術,尋找最合適的小分子,優(yōu)化藥物發(fā)現(xiàn)和生產(chǎn)順序,提升通過臨床實驗的概率,大幅加速新藥小分子研發(fā),讓藥物發(fā)現(xiàn)階段的研發(fā)速度提升5倍,而該階段的研發(fā)費用能降低3?5倍。

        創(chuàng)新工場在人工智能方面總共投資了40多家創(chuàng)業(yè)公司,最近也發(fā)現(xiàn)越來越多AI公司必須要落地,以便能夠?qū)觽鹘y(tǒng)公司,與傳統(tǒng)公司合作才能創(chuàng)造最大價值。

        今天中國面臨非常重要一個時刻,傳統(tǒng)行業(yè)面臨很多挑戰(zhàn),特別需要降本增效。作為世界的制造大國,我們現(xiàn)在面臨著人力成本越來越高、生產(chǎn)力和效率不足、人口與全要素生產(chǎn)率下降的問題,使得中小企業(yè)生存不易。

        我們雖然有發(fā)達的前端,消費者界面的效率得以大幅提高,但后端依然落后,效率欠缺,與發(fā)達的前端極不匹配。還有很多線下商業(yè)業(yè)態(tài)落后,中國目前仍然有700萬家傳統(tǒng)夫妻店。很多傳統(tǒng)行業(yè)亟待提升效率,比如教育、醫(yī)療,而人工智能可以做到。

        所以從整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來說,過去10年巨大的價值創(chuàng)造,主要來源于前端創(chuàng)新。而未來10年,我們看到的最大機會是傳統(tǒng)行業(yè)的效率提升,+AI賦能。這也是我們投資最看好的方向。

        此外,還有兩個因素讓我們看好+AI。第一,新冠肺炎疫情雖然對世界是個災難,但它實際改變了我們的使用習慣,讓更多的業(yè)務從線下轉(zhuǎn)移到線上、更加數(shù)據(jù)化,加速了AI的落地。

        第二,新基建。傳統(tǒng)企業(yè)擁抱AI,需要在計算、通訊、數(shù)據(jù)方面都有非常好的基礎。如果想實現(xiàn)+AI,數(shù)據(jù)中心、5G、IOT、大數(shù)據(jù)都是非常重要的基礎設施。

        所以,我相信,+AI在新基建之下,能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)化、IT化、云端化的一步到位,對重構(gòu)、提升中國經(jīng)濟將扮演一個重要的角色。

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