從AI+到+AI，以技術重構中國經濟

李開復

過去幾年，隨著行業的發展，AI技術門檻降低，我們從AI+時代進入+AI時代。從整個產業發展的角度來說，未來10年，我們看到的最大機會是傳統行業的效率提升，+AI賦能，這對重構、提升中國經濟將扮演一個重要角色。

當年互聯網飛速發展引發產業變革時，關于“互聯網+”和“+互聯網”的探討層出不窮。大家一定聽過一個辯論：互聯網到底未來是怎么樣？是互聯網+傳統企業、還是以傳統企業+互聯網？

從2012年到今天，最終互聯網+和+互聯網兩者是融合的。而如今人工智能技術也到了和產業深度融合的時候，究竟是“AI+”，即用AI加上傳統行業？還是“+AI”，即用傳統行業加上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的發展有一個巨大轉型，從技術驅動變成商業驅動，產業化和商業化速度越來越快。比如Transformer技術，從論文刊出到遍地開花的應用產生，僅花了2年，就走完了卷積神經網絡（CNN）當年走了30年的路徑。

實現加速的原因有四個：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。這幾個因素，把我們從AI+的時代推到了+AI的時代。

區別AI+和+AI AI+和+AI區別是什么？

在AI+時代，AI公司是以技術為主，以天才科學家為核心創業。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100萬億人民幣的經濟價值，這些價值將主要由傳統企業+AI的模式創造。為什么傳統企業+AI可以創造這么大的價值？有幾個重要的理由：

第一，傳統行業體量大，新增價值更顯規模化效應。例如一家銀行或一家造車公司，如果AI可以幫助它提升3%、5%的效率，產生的價值就已經很巨大了。

第二，傳統公司積淀深、門檻高。AI從業者可能認為技術門檻是最高的，但其實正如前面所說，AI的門檻已經在逐漸降低。現在，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，傳統行業能帶動技術升級的生態鏈裂變。傳統行業已經形成規模化的上下游生態，技術變革將牽動整個生態鏈價值提升，帶來裂變效應。

第四，傳統公司轉型需求各異，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。每一家企業都需要根據自身需求進行相當高程度的定制化，比如，有些獨特的數據需要收集、清理，有的公司可能要增加更多傳感器。

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

傳統企業考慮+AI的建議

現階段什么樣的傳統企業需要考慮+AI？我有三個建議：

公司是成長型的，現在需要擴張或者降低成本，有自身發展的商業需求。

公司要有足夠結構化和海量的數據，而且必須和商業指標相關，與AI結合能創造商業價值。

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賦能和技術轉型。

具體而言，傳統行業引入AI，可以從四個方面產生價值：①+AI單一環節降本提效，用AI省錢;②+AI單一環節優化賦能，用AI簡單替代某個環節;③+AI流程智能化賦能，用AI改造公司比較重要的流程;④+AI重構整個行業規則。

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

+AI單一環節降本提效創新工場的子公司創新奇智做了很多產品：

服裝產線質檢。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。

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

電機零件組裝質檢。用AI檢測生產過程，看零件里面有沒有瑕疵，比如發動機的正時點位是否對齊，1秒就可以出結果，檢測精度高達99.99%。

鐵水補料智能監控。使用智能方法實時監測鐵水生產過程是否存在空燒現象，提醒工人補料，大規模節約耗電量。

+AI單一環節優化賦能

舉一個金融行業的例子。創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%，節省了數千萬美元。

+AI流程智能化賦能

比如零售業的智慧運營。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、制造等環節，從而輕松知道每一個產品應該生產多少，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化銷售等等。

+AI重構整個行業規則

醫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網絡技術，尋找最合適的小分子，優化藥物發現和生產順序，提升通過臨床實驗的概率，大幅加速新藥小分子研發，讓藥物發現階段的研發速度提升5倍，而該階段的研發費用能降低3?5倍。

創新工場在人工智能方面總共投資了40多家創業公司，最近也發現越來越多AI公司必須要落地，以便能夠對接傳統公司，與傳統公司合作才能創造最大價值。

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

我們雖然有發達的前端，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，與發達的前端極不匹配。還有很多線下商業業態落后，中國目前仍然有700萬家傳統夫妻店。很多傳統行業亟待提升效率，比如教育、醫療，而人工智能可以做到。

所以從整個產業發展的角度來說，過去10年巨大的價值創造，主要來源于前端創新。而未來10年，我們看到的最大機會是傳統行業的效率提升，+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，讓更多的業務從線下轉移到線上、更加數據化，加速了AI的落地。

第二，新基建。傳統企業擁抱AI，需要在計算、通訊、數據方面都有非常好的基礎。如果想實現+AI，數據中心、5G、IOT、大數據都是非常重要的基礎設施。

所以，我相信，+AI在新基建之下，能夠實現數據化、IT化、云端化的一步到位，對重構、提升中國經濟將扮演一個重要的角色。