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創新工場李開復:從AI+到+AI,以技術重構中國經濟

2020-07-11 16:06
動點科技
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作為人工智能先驅者,創新工場創始人及首席執行官李開復投身于人工智能技術產業領域已經有 30 年。

在 2020 年世界人工智能大會上,李開復提出:過去幾年來 AI 正在進入一個轉型期——從技術驅動變成商業驅動。AI 的產業化和商業化速度越來越快,有幾個重要原因:例如軟件工具進步了,硬件變得更容易用了,還有云技術等技術的出現,最后是人才的培育。這些因素把 AI 產業從 AI+推到+AI 時代。

早期的 AI 公司是少數以技術為主、以天才科學家為核心的創業公司。畢竟懂 AI 人才是非常少的,這些 AI 天才們被資本支持,成立第一批 AI 公司。隨著懂 AI 的人才越來越多,工具也越來越普及,更多傳統公司開始思考該怎樣融入 AI,逐漸進入+AI 時代。

AI+和+AI 差別是什么?AI+是以 AI 為核心,以 AI 工程師科學家為核心來尋找商業機會,+AI 是針對傳統應用去產生價值,甚至是傳統公司來主導的 AI 應用。再過五年左右 AI 會進入下一階段,AI 應用會變得越來越簡單,傳統公司也能夠雇到工程師,用更接地氣的模式把 AI 引入他們的公司。比如說文遠知行和廣州出租車公司的合作,可以看到 AI 公司來輔助一個傳統公司達到商業指標,這就是+AI 和 AI+的差別。

普華永道預測人工智能在 2030 年給世界帶來一萬億人民幣價值,這個價值主要從傳統企業里面體現出來。

為什么在下一階段傳統企業這么重要?

有幾個理由,第一是傳統行業的體量很大,如果 AI 幫助一個銀行或者一個造車公司提升 3%~5% 的效率,就能產生很大的價值。第二,傳統公司門檻其實是非常高的,簡單來說,AI 公司要想做一家銀行是非常困難的,但是一家銀行想融入 AI 是相對容易的。第三,傳統行業有產業鏈,上游、下游的對接讓傳統行業成為一個不可缺少的部分。

另外,人工智能雖然強大但是普及性有限,并沒有人工智能成為一個平臺可以直接使用。每一個傳統企業都有客制化的需求,比如說有獨特數據需要收集、清理;制造公司要增加更多傳感器。

AI 更多是一個偉大技術,它將賦能給已有的平臺。AI+會繼續有價值,+AI 卻是體量更大、對社會經濟貢獻更大一個方向。

什么樣的傳統企業需要考慮+AI?

傳統行業往往有很多固化習慣,并不是每一個公司都適合加入 AI,這里有三條建議:

第一,成長型的公司,這樣的公司有擴張或者降低成本的商業需求。

第二,公司的數據化做得足夠好,有足夠的結構化數據,而且是和商業指標相關的數據,能夠把 AI 和數據整合起來創造商業價值。

第三,傳統公司有的時候會比較固化,比較難于改變自己。因此+AI 比較適合于一個有遠見的 CEO,這樣的公司有足夠好的文化,愿意改造自己。這樣的公司做 AI 有四個方法可以讓 AI 產生價值:用 AI 省錢、用 AI 簡單替代一個環節、用 AI 改造公司比較重要的幾個流程、用 AI 重構整個行業。

分別針對四個方法舉幾個案例:

針對單一環節節省成本的案例:第一個案例是用 AI 視覺做質檢,看看生產出來衣服有沒有顏色或者是尺寸問題;第二是在零售商店用 AI 來看陳列貨品是不是有足夠空間,還有多少存量;第三是用 AI 檢測生產過程,看馬達里面有沒有瑕疵。

用 AI 來取代單一環節的案例:比如說貸款的時候用 AI 決定要不要借錢給一個人,在創新工廠工程院也做了這樣一個實驗,用 AI 取代人作為貸款的判斷,降低了違約率大約 14%,省了巨大的費用。

比較復雜的流程化賦能是智慧運營方面,如果用 AI 幫助商店預測賣的每一個商品,在每一家店賣出多少份,從此可以做出更好的預測,降低缺貨的可能性,讓庫存變得更智能化。在這個過程做好之后,在整個物流、倉儲、制造方面可以一個一個用 AI 對接起來,慢慢就可以知道,每一個產品應該生產多少,存多少,送到什么地方存,什么時候賣完,什么時候需要補貨,甚至商場里面放在什么位置都可以優化最終的銷售。

重構整個行業規則方面:其實醫療是一個非常巨大的機會。AI 制藥領域中,投資有一家公司就是用化學方式來尋找最合適的小分子,加上用 AI 看看哪一些藥和病能夠產生最大的經濟價值,幫助更多的人恢復健康,還有能夠有更高概率,能夠通過臨床實驗。在這個過程中發明新藥可以比過去變快 4-5 倍,成功重構了醫療行業。

最后,李開復提到:今天中國面臨非常重要一個時刻,就是傳統行業特別需要來降本增效。作為世界制造大國,中國的人力成本變得越來越貴,而且生產力和效率還是相當不足,零售環節、生產環節各種方面都需要提高效率。人工智能正好就是可以用來提升效率的。未來的 10 年,更多傳統行業面臨下一階段的提升,用 AI 賦能,將會是經濟提升的一個巨大機會,也是最好的投資方向。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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