在 11 月 16 日的 “ 全球視野 ” 投資高峰論壇上，格隆匯有幸請來了創新工場董事長兼 CEO 李開復博士，其透過影片連線發表主題演講。格隆匯第一時間整理並刊發出來，以饗讀者。
正文
大家好，我是創新工場的李開復。我也是格隆匯多年的老朋友，第一屆投資嘉年華我就參加了，這一晃就過去了五年。這五年世界的前端科技、經貿局勢都發生了巨大變化。中美之間的博弈，科技是重點領域之一，所以我想有必要向今天來到現場的諸位分享從 AI + 到 + AI ，以技術重構經濟的趨勢觀點。
作為一個人工智慧的從業者，我看到最欣喜的事就是在過去這六十多年，深度學習帶來的巨大突破。深度學習是一種能夠在多領域使用的算法，它能夠在單一領域裡用海量數據產生可能超越人類能達到的結果。當然，它不是一個取代人類的算法，只是在單一領域比如貸款、或者網路社交等領域，用大量的數據來創造有價值的結果。
人工智慧會在各個領域用海量的數據來創造巨大的價值，所以誰數據多，誰的 AI 就有優勢。 AI 的四波浪潮將重塑各行各業：
第一波 AI 浪潮是網路智慧化
因為網路領域的數據最多，也因此世界上最大的 AI 公司都是網路公司。
網路的各個不同領域如何用海量的數據來產生價值？例如入口網站怎麼知道你是什麼樣的人，該推送什麼樣的內容給你，或者淘寶怎麼知道你可能會買什麼樣的物品？因為個人的使用習慣數據讓網路公司能夠推送最高機率的、能夠讓你去點擊下單的產品。
第二波浪潮是商業的智慧化
其實在金融類，無論是銀行，保險，證券都是非常好的應用領域，因為它們就是以海量的數據來創造一個非常能夠衡量的價值，其他的領域如公共服務、政府、醫療、扶貧、教育等都可以使用這個已有的數據。
第三波浪潮是實體世界智慧化
AI 不再只是現存的大數據了，而是去捕捉新的數據。這個數據可能是捕捉的影片數據或者音樂數據，也就是 AI 將能夠聽也能夠看。
今天無論在語音識別還是物體識別，或者機器翻譯自然語言理解， AI 都能差不多達到人類的水平了。而且 AI 還可以用更多的物聯網、用更多的感測器能夠知道濕度溫度，三維重建等等各種人無法做到的事，所以在感知的層面 AI 也會超過人類。
第四波是全自動智慧化
AI 像人一樣，具有 “ 手腳 ” 功能，如駕駛、智能製造、農業等等眾多的場景都可以落地。
今天，這四波浪潮同時在發生，落地的速度會有所差別。這其中第四波會稍微難一點，因為它不只是一個軟體，而且也包括了硬體的一些改變。
我們看到， AI 已經開始像電一樣穿透各行各業，我們也相信 AI 未來的發展空間巨大，但是今天的 AI 滲透率僅僅只有 4% 。也就是說，今天 AI 的發展階段就等於在網路產業還沒有搜尋引擎的時代，等於有了電的應用但還沒有電網的時代。
但 AI 成熟得也很快，我們早期的 AI 可以算是一個 AI + 的時代，就是我們先把業績做出來再來加一個領域。 AI + 零售、 AI + 製造、 AI + 媒體等等。但實際上懂 AI 的人越來越多了，工程師越來越多了，所以 AI 的門檻在快速降低，就像當年寫程式很難，今天很多人會寫程式一樣。
隨著越來越多人去做 AI 工程師， AI 也會逐漸無所不在。其中， AI 與傳統產業的深度融合，將會創造最大的經濟價值。 “ AI + ” 的階段是做 AI 黑科技的的人用技術來 “ 顛覆 ” 傳統產業，而 “ + AI ” 的階段則是傳統產業的人用 AI 來降本提效，轉型升級。
今天，我們正大力邁進 “ + AI ” 的階段，將創造比 “ AI + ” 更大的價值。因為今天傳統產業的門檻其實要比 AI 來的高，比如找一批 AI 的工程師在三五天內做出好算法很容易，但在三五天做出一個房地產公司或者煤礦或者零售公司，這個反而是更難。
為何會這樣？傳統產業畢竟有幾十年的累積與產業特點，要顛覆它並不那麼容易。所以我認為 AI + 、 + AI 都會發生，但是 + AI 產生的效益會更多。早期 AI 黑科技創業都是一些科技人帶著探索精神去摸石頭過河，想到具體落地應用的很少。而近幾年往往都是一家 AI 公司和一個傳統公司攜手打造 AI 化。
普華永道做了一個全球研究，發現 AI 在未來的 9 年可以創造大約 15.7 兆美元的市場，這是非常好的前景。另外，這 15 兆美元不是來自於一萬五千個 AI 黑科技獨角獸，而是大部分來自於傳統產業 “ ＋ AI ” 帶來的經濟效益。例如在醫療健康、交通、金融、製造、零售等等領域。
我們認為 + AI 來賦能傳統產業才是影響力最大的，因為傳統產業的規模足夠大，提升 1% 就是很大的價值了。
另外，傳統產業的門檻很高，每一個公司的需求不太一樣，每一個領域的 AI 技術需求也不同。所以我們要考慮產業公司目前是不是需要 AI 的時候，也要考慮它有沒有足夠且有價值的數據。同時， AI 會對公司人力、流程變革很大，會遇到阻力，只有那些能夠與時俱進的公司才能夠擁抱 AI 。
那怎麼去改變這些公司，有四種方法。第一是單一環節降本提效；第二是單一環節優化賦能；第三個是流程智慧化賦能；第四是重構整個產業規則。慢慢的，一家家公司改變了，到最後也就改變了整個產業。
舉個創新工場對單一環節優化的真實例子，我們找了一個貸款公司，發現還有很多壞帳，我們兩個工程師花了七週的時間就幫牠降低了 14% 的壞帳違約率，這就為公司節省了一千萬美金違約成本。這裡還沒有算進去取代公司信貸員的人工成本、及未來各種效率的提升。
再一個例子是一個零售產業，我們用 AI 做了非常精準的產品預測，如每個店每一個產品每天會賣到多少。然後店家就可以做到智能補貨、智能物流、甚至智能製造了。這可以大大緩解存貨問題，對零售產業的價值非常大。
我個人認為，醫療產業是可能會被 AI 最大程度顛覆的。因為過去醫療都是醫生來學少數的規則，但當我們終於可以用海量的數據來做個性化精準醫療的時候，我們可能會看到大數據帶來非常有針對性的診斷。
從藥庫存的問題解決，到新藥物的小分子發明等，都可以用 AI 來提升效率。還有一些病痛例如腦神經疾病的海馬體的切割人是不可能做的，只有 AI 能做。所以 AI 未來有可能會重構規則來顛覆這個產業的。
過去十年我們的創新創業是 1.0 ，無論從抖音、微信、支付寶、淘寶、拼多多（Pinduoduo Inc, PDD-US）、美團（ 03690-HK ）、滴滴這些偉大公司來說是把我們行動App的應用做到了極致的前端創新。
但是下面的階段我們必須做的就是提高我們的效率，其中特別有效的而且立竿見影的就是自動化。很多工作重複性的工作其實不需要由人來做，由 AI 來做應該是把成本幾乎直接降到零，讓人從簡單枯燥的重複勞動中解放出來，去做更有價值的工作，這樣他們才能夠得到更高的收入，還有更高的自我實現。
新冠疫情雖然對全球是個災難，但其實幫助了全球數位化、對 AI 也有一定的推動作用。
建造基礎建設，其實從我們的角度來看也是圍繞 AI ，因為要傳輸速度快，數據儲存更多，然後要有非常大的計算力量。這些都萬事俱備了，人工智慧再把這些東西用數據全部都串在一起，去實現更大價值。最後的總結就是人工智慧，它可以來幫助實現數據化，IT 化，雲端化，一步到位。而且它可以把經濟的每一個部分低效的做到高效、有效的做得更高效、基本上把各行各業都重新做一遍，來實現經濟的重構。謝謝。
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