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AI+和+AI的差别是什么?

2020年07月14日 15:36 次阅读

在2020 WAIC(世界人工智能大会)上,创新工场董事长李开复提出了“从AI+到+AI,以技术重构中国经济”的观点。

李开复提到:过去几年来AI有特别大的转型,从技术驱动变成商业驱动,产业化和商业化速度越来越快,有四个重要原因:

1、软件工具进步;

2、硬件加速变得更容易使用;

3、有很多云和其他技术;

4、越来越多的人才被培训出来,有了大量AI人才

有了这四个重要的因素,把AI创业从AI+推到+AI时代。

我们现在看2012到今天肯定是以互联网占上风,最终这两者是融合的,所以AI+和+AI最终也会融合,但是这个过程会一样吗?

回顾AI+时代,早期AI公司是以技术为主,以天才科学家为核心创业,这类公司非常少数,因为毕竟懂AI人才是非常少的,所以这些AI天才们就被资本支持,然后追求成为第一家AI公司。

大约在四五年前我们看到AI+做了很多很好的工作,但是懂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他们该怎么样融入AI,所以我们就正式进入+AI时代。

AI+和+AI差别是什么?

AI+:是以AI为核心,AI工程师科学家为核心来寻找商业机会;

+AI:是针对传统应用去产生价值然后必须和传统公司来合作,甚至是传统公司来主导的AI应用,而传统公司会寻找AI公司来帮助他们。

当然再过五年左右我们相信AI会进入下一阶段,也是AI无所不在,AI应用会变得越来越简单,传统公司也能够雇到工程师,他们也能够用更简单,更接地气的把AI引入他们的公司,就跟今天IT状态是一样的。所以讲得更贴切一点,

可以看到这几个例子,AI+公司早期是在语音、视觉、芯片方面为主的,+AI公司可以看到一些比较好的例子,比如说文远知行和广州出租车公司合作。可以看到AI公司是存在的,但是AI公司是来辅助一个传统公司达到商业指标,这是+AI和AI+的差别。

AI+和+AI的差别是什么?

普华永道预测告诉了我们人工智能在2030年给世界将带来一万亿人民币价值,这个价值主要看到是在传统企业里面体现出来的。

为什么AI在传统企业的下一阶段里变得这么重要?

第一:是传统行业的体量很大,一个银行或者一个造车公司它的体量是很大的,如果AI可以帮助他提升3%,5%的效率,它产生的价值就很巨大了;

第二:传统公司门槛非常高,但AI门槛越来越低。可能做高科技希望认为高科技门槛是最高的,如刚才所说AI越来越容易了,所以AI门槛在降低,传统企业门槛很高,简单来说AI公司要想做一家银行这是非常困难的,但是一家银行想融入AI是相对容易的;

第三:传统行业有产业链这种重要的角色,所以上游、下游的对接会让传统行业形成必须有的这样一个功能。

最后,我们发现人工智能虽然很强大,但是它的普及性还是有限的。并没有人工智能成为一个平台能够直接拿来就直接使用,每一个传统企业公司他都有相当客制化,比如说有独特数据需要收集需要清理,比如说制造公司甚至要增加更多传感器,这些都是一个客制化需求,并不是有一套产品传统公司就可以拿来使用。

互联网和AI有很大的差别,互联网接触每一个用户形成巨大平台,AI更多的是一个伟大技术,它将赋能给已有的平台。

所以AI到底会不会有一个平台产生,李开复表示:不是那么乐观

AI本身产生价值和互联网是一样大的,根据这些理由可以看到,AI+会继续有价值,+AI却是体量更大,是对社会经济贡献更大的一个方向。

什么样的传统企业需要考虑+AI?

其实AI在每一个企业都有价值,可是传统行业往往有很多固化习惯,并不是每一个公司都适合今天加入AI,这里有三套建议:

第一,公司还是成长型的,现在需要去扩张或者需要降低成本,就有+AI这样的商业需求。

第二,公司本身数据化做得足够好,有足够数据,足够结构化数据,而且和商业指标相关数据,能够把AI数据整合起来,就能创造出一个真实商业价值。

第三,传统公司有的时候会比较固化,比较旧比较老,比较难于改变自己,比较适合于用AI公司会是一个很有远见的CEO,公司有足够好的文化,愿意来改造自己。这样的公司今天如果做了AI就有四个方法可以让AI产生价值。第一用AI省钱,用AI简单替代一个环节,用AI改造公司比较重要的几个流程,用AI重构整个行业。这里面前两三个会远远看到例子更多,这是比较经典的传统企业+AI。

+AI的四个案例

1、单一环节节省成本

第一个用AI视觉做质检,看看生产出来衣服有没有颜色或者是尺寸问题;

第二可以用AI来看陈列货品是不是给我们的每一个产品足够空间,还有多少存量是帮助零售商店做AI智慧赋能;

第三用AI检测生产过程,这里是一个马达看里面有没有瑕疵。最后铁水过程中用智能方法看这个流程。

2、单一环节优化赋能

贷款金融行业是不是可以用AI来取代单一环节,贷款的时候用AI决定要不要借钱给一个人,用海量数据实验,在创新工厂工程院也做了这样一个实验和非常大的贷款公司,用AI取代人作为贷款的判断,降低了违约率大约14%,省了巨大的费用。

3、复杂的智慧运营

比较复杂的流程化赋能是智慧运营方面,如果用AI帮助商店预测卖的每一个商品,在每一家店卖出多少份,从此可以做出更好预测,让他能够降低他这个缺货的可能性,也就是增加他的营业,让他库存变得更智能化,在这个过程做好之后我们在整个物流、仓储、制造方面可以一个一个用AI对接起来,慢慢我们就很聪明就可以知道,每一个产品应该生产多少,存多少,送到什么地方存,什么时候卖完,什么时候需要补货,甚至商场里面放在什么位置都可以优化最终的销售。

4、重构行业

重构整个行业规则的可能性,其实医疗是一个非常巨大的机会,我们更深入讲用AI制药,投资有一家公司就是用化学方式来寻找最合适的小分子,来加上用AI对于各种制药的顺序,看看哪一些药和病是能够产生最大的经济价值,帮助更多的人恢复健康,还有能够有更高概率,能够通过临床的这种实验,在这个过程中我们发现如果一切顺利有可能发明新药,可以比过去变快4-5倍,这个其实成功重构了医疗这样的行业。

创新工厂在人工智能方面做了40多个案子的投资,最近发现越来越多AI公司必须要能够落地,以后要能够对接传统公司,而且他存在的价值也在于他赋能+AI,就是一个好的AI案例创造最大价值,几乎不可能没有一个传统的公司,他用传统的基础来用AI做赋能和价值创造。

+AI面临的问题和趋势

今天中国面临非常重要一个时刻,就是我们传统行业特别需要来降本增效,面临几个大问题。

第一,人力成本越来越贵

作为世界制造大国人力成本变得越来越贵,而且生产力和效率还是相当不足,如果实际看零售环节,生产环节,我们发现有各种方面是需要提高效率,比如说在工厂的生产力或者是我们虽然有比如说淘宝、拼多多带来那么大消费者效率,但是后台很多事情还是欠缺效率,另外还有很多线下商业也是需要去提升效率,还有七百万家夫妻店,最后还有很多行业,包括教育行业,医疗行业等等,它的效率都是需要提升,人工智能正好就是可以用来提升效率的,所以从整个产业发展来说,我们可以看到过去10-20年巨大的价值来自于前端创新,让很多行业我们能够上网,用APP变得更方便,创造大量价值,产生大量数据。未来的10年我们看到就是更多传统行业,制造、医疗、教育,面临他们的下一阶段的提升,是要针对性改变提升他们现有阶段效率,用AI提高赋能,用刚才讲的四个方法创造新的价值,这会是整个经济提升的一个最巨大的机会,也是我们做投资看到最好的投资方向。

第二、疫情下促使AI趋势化

有两个很大因素会让我们对+AI非常看好,第一个因素今天疫情虽然是对世界是很大灾难,但是实际上改变了我们的使用习惯,让更多线下业务变到线上,非数据化变成数据化,产生更多数据也能够做出更好的AI,我们看到在医疗、办公、教育等等行业越来越多都是走了数据化路线,我相信+AI在这些行业也会因为疫情加速了AI的落地。

第三:新基建

要做好行业化AI,让传统企业拥抱AI,我们在各方面计算、通讯、数据方面都要有非常好的基础才能够跑起来,过去如果没有好的基础建设,没有公路,没有城市建设,我们造车也没有办法发挥它的价值,今天如果想要各个传统行业好好用上AI,数据中心、5GIOT大数据和AI都是非常重要的,这几个环节是会结合到一起。

“所以我深深相信+AI在新基建之下能够实现数据化,IT化,云端化一步到位,是整个提升中国经济将扮演一个重要的角色。”李开复表示。
        责任编辑:tzh

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