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文丨倪霞责编丨余欣婷在经历多年技术文化底蕴后，中国的人工智能发展早已到了一个愈演愈烈阶段。当前，人工智能的焦点也许仍然是技术问题，探寻更好赋能价值或许是当下更为重要的任务。今日，2019世界人工智能大会在沪月揭幕，在下午举行的产业发展主论坛上，创新工场董事长兼任首席执行官李开复公开发表主题演说《AI+时代的来临》。在演说间隙，亿欧新的生产记者就AI目前发展现状及未来发展趋势等话题专访了李开复。
AI技术门槛渐渐减少，赋能传统行业的价值将超强万亿八十年代，中国人工智能研究开始跟上。彼时，与发达国家比起，我国在AI领域的研究似乎早已领先。在前二十年，中国仍然是被动的追赶者、学习者。
幸好，在经历漫长的潜伏探寻后，国内AI企业累积的技术力量开始愈演愈烈，并沦为人工智能浪潮中极具实力的参与者，兴起了诸如商汤、旷视、云从、依图等一批具备代表性的创意AI科技企业。事实上，在蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后，AI被指出是第四次科技革命的核心驱动力，将在未来社会的生产中扮演着最重要角色。在演说中，李开复回应，“人工智能将带给第四次工业革命，AI赋能传统行业带给的价值不会多达AI企业本身。
未来，AI+的四波浪潮将重塑各行各业。第一波浪潮是互联网智能化，第二波浪潮是商业智能化，第三波浪潮是实体世界智能化，第四波浪潮是全自动智能化。
AI领域科学的研究进展是无法预期的，但在工业产业界，把AI应用于发扬光大还有相当大机会。目前，AI在工业领域的应用率仅有4%，未来仍有相当大潜力。”当前，广泛被接纳的一种众说纷纭是，在2019年，AI产业化发展趋势显著，人工智能开始大规模落地应用于，而仍然是高高在上的概念。那么， 2019缘何沦为了这样一个关键节点？“我指出今天是一个尤其关键的时刻， AI（研究）仍然是一个主流工作，仍然是一个独立国家科技平台，它不会带入各行各业，特别是在是传统行业。
”李开复回应。他回应，早年AI工程师和科学家资源是匮乏的，传统企业要聘用AI工程师，完全不太可能构建。
主要是因为，当时的AI技术仍未发展成熟期，产业发展也到时比较成熟期的阶段。据理解，创新工场在今年仅有用四周时间，就培训了600多名AI工程师。
由此可见，AI的技术和平台门槛正在减少。事实上，AI与互联网、数据库、操作系统等的发展历程是相近的。
在AI刚刚被明确提出时，其都被指出是一种神秘的、不可思议的黑科技。直到现今，AI技术发展更加成熟期，并被运用在有所不同行业的各个领域。“AI可以减少传统行业生产成本、增加利润，甚至可以政治宣传商业模式。
在有所不同的产业，它能建构更好的价值。只不过，最顶级的AI企业，一年的收益约是几十亿，这与整个传统行业的规模比起，差距上千上万倍。我们无法期望有上百个几十亿收益的AI公司，这个或许不过于现实。”李开复回应。
据普华永道预测，AI将在2030年的时候，为世界建构万亿人民币的电子货币。“我指出这万亿人民币价值认同不仅依赖几个AI独角兽建构，而一定产生在规模早已是百亿、甚至千亿的传统行业，还包括医疗、教育、零售、钢铁、银行保险等传统行业。
并且，这万亿价值的产生，是在传统行业百亿千亿规模基础上，利用AI赚到更加多钱，省更加多钱。”李开复特别强调。总体而言，现阶段AI人才的大量兴起以及技术发展渐趋成熟期，推展AI应用于门槛渐渐变短。在此背景下，新技术的发展一定更加不应探寻为生产力服务，因为其现实的价值就反映在为各行业建构价值。
亲吻AI，传统行业可从三方面紧贴当今AI发展遍地开花，赋能传统行业沦为未来发展趋势。每一个传统行业都应当注目AI，亲吻AI。
越早亲吻人工智能的传统企业，就越不会有仅次于的机会落败。“这只不过与早期亲吻IT、亲吻互联网是一个道理。一个亲吻AI的生产企业，它的成本不会大幅度上升。一个亲吻AA的一个零售企业，它的效益、整个供应链、销售预测效率都会大幅度提高。
一个亲吻AI的服务型企业，无论是金融或保险客服，它的成本不会减少20%~80%。如果还是用过去的人工方法或非智能的方法行事，企业的高差就不会更加大。
”李开复回应。事实上，亲吻AI沦为所有传统行业企业未来发展的关键。未来，传统企业亲吻AI、布局AI，可以从哪些方面紧贴呢？ 李开复讲解了传统企业亲吻AI的三个切入点。
首先是数据搜集，无论什么领域，一定要有数据才能做到AI。其中，有些公司有天然优势，比如保险银行，它们的数据是结构化且准确的，其本身就有数据的天然优势，因此现在的银行和保险业科技发展也是十分的慢。
而其他的一些仓库、物流、制造业企业，在数据搜集方面，不会比较艰难一些。其次，你的数据还要比较准确。不是说道它一定要极致，但是要比较准确。
这些数据必须何商业指标需要接入一起。或是要构建减少坏账率，或是构建投资报酬最大化，或是互联网企业要减少点击率，这些都是十分明晰的商业指标，这都必须海量数据反对。所以，一个传统企业应当找寻他在哪个领域里有最少的数据，并思维这些数据如何与商业指标接入，后用商业指标引领机器构建流程优化。
最后是马上行动起来。如果没最差的数据，企业应当开始搜集数据，没搜集数据就意味著很难做到AI。
如果企业有很好的IT部门需要辨别，那么可以自己做到，如果必须外部的合作伙伴，也可以去找一些咨询公司，或是IBM，或是创新工场等。并且，最重要的是一定要开始行动起来，没任何的一个公司，无法被AI优化。AI投资新方向，将传统企业划入投资生态圈正式成立至今，创新工场在人工智能和大数据、消费升级、企业服务、教育以及文化娱乐领域，投资正式成立了众多有代表性的科技企业。现阶段，人工智能的发展逐步南北落地，赋能传统行业的价值突显，未来，AI领域的投资方向有哪些新的变化？李开复阐释了人工智能领域的投资逻辑。
在早期，我们投资只看人才。因为那时人才非常少，如果有一个AI科技的专家，不必谈应用于，我们就可以投资他。这是第一个阶段，我们可以称作白科技阶段的投资。我们投资的旷视科技、地平线机器人，都归属于白科技企业。
第二个阶段，是一个AI To B的阶段。我们找到AI还是要做到行业应用于，技术一定要去找可以产品化的落地场景。
这个阶段投资金融、互联网企业，因为互联网、金融企业本身有数数据且数据比较较为标准。在这些行业投到一些好的公司，就可以产品化，然后平台化。例如，第四范式、平一科技、创意奇智，这些是针对行业紧贴产生的企业。
第三个阶段，更为注目AI赋能。此时，应当转入那些知道很难的传统行业,AI对于这个行业可能会有极大的协助。这个行业有可能是钢铁、生产或农业、医疗。
比如，创新工场最近在策划的新的计划，我们把传统行业同行业也划入投资生态，把技术和人才流经给传统公司，利用AI协助传统产业升级。
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