李开复：赋能传统行业，2030年AI实现50万亿价值

华为视频搜索第一，AI会影响所有行业，尤其是传统行业。第二，只有那些拥抱AI的传统行业才能得到最大的增长。第三，中国的传统行业某些领域还不是领先世界的，但有弯道超车的机会。 图片来自“特定授权”

8月29日，由国家发改委、科技部、工信部、国家互联网信息办公室、中科院、中国工程院和上海市人民政府共同主办“2019世界人工智能大会”在沪举办，作为官方合作媒体为您带来精选分享：

创新工场董事长兼首席执行官李开复在2019世界人工智能大会上表示，AI将带来第四次工业革命，在各种不同行业落地应用。

李开复表示AI在传统行业的渗透率只有4%，这无论是对AI企业还是对传统行业，都是巨大的机会。

李开复认为从投资角度来划分，AI将经历四个时代，即黑技术时代、B2B时代，赋能“AI+”时代，最后是AI无处不在的时代。现在我们正处于第二和第三个时代中间。

普华永道研究表明2030年AI将给全世界带来大约100万亿人民币的GDP提升。在李开复看来，中国传统行业规模大约是在200万亿人民币，其中50万亿左右是AI赋能达到的，但这50万亿，不是再去创办1万家AI公司带来的，而是将AI赋能传统行业。在传统产业基础提升20%、30%、40%，就可以达到目标。

李开复表示，AI赋能传统行业有三种途径。第一种是优化赋能，即公司所有的运营不变，用AI帮助公司赚更多钱，省更多钱。第二种是流程化赋能，改变赋能模式，创造更大价值。第三种是以重构颠覆整个产业。

最后李开复总结，AI会影响所有行业，尤其是传统行业；只有那些拥抱AI的传统行业才能得到最大的增长；中国的传统行业某些领域还不是领先世界的，但有弯道超车的机会。我们只要同时做到IT化、数据化和AI化，一定会在2030年实现50万亿的价值。

以下为李开复演讲实录：

今天我要讲的题目是《“AI+”时代的到来》。

“互联网+”曾经是一个非常普遍的口号，今天我们要讲的是“AI+”。“AI+”是什么意思？我刚刚从日内瓦回来，和施瓦布教授交流，我们看到在蒸汽机、电气化、信息通信技术和互联网基础上，AI将带来第四次工业革命，在各种不同行业落地应用。

在我的书《AI未来》当中，我们描述了四波“AI浪潮”。AI是数据驱动，海量的数据是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互联网数据领域。第二波浪潮是金融和很多其他的有标准化产品机会的各种领域，也就是所谓的商业智能化，数据仓库。第三波浪潮是AI将有眼睛、耳朵还有更多传感器，可以看到、听到、感受到人类更多的信息。第四波浪潮是AI将能够动，有手有脚，有轮子，在制造方面，在机器人方面，在无人驾驶等多个方面带来价值，重塑各个行业。

从互联网进入商业，进入实体世界，进入全自动的智能化，覆盖的各个领域几乎是人类社会所有商业领域。“AI+”就是把AI赋能到这四波浪潮当中。

学术界朋友关注的一个重要话题就是深度学习是不是走到底了，我们做科研的人是不是该启动新的科研课题？这个答案是肯定的。因为深度学习进入了成熟期，在学术界需要再发明更多更好的技术。这个话题的另外一面，虽然说我们在学术界要发明更多更好的技术，取代深度学习的技术，但是这是不可预期的，因为科学发明无法预期什么时候发生。不过可以非常确定的是在工业界和产业界，我们把深度学习发扬光大是有非常大的机会。

研究表明，AI在传统行业的渗透率只有4%，这意味着AI在传统行业还存在着非常大的机会。虽然我们看到AI在安防等领域有一些落地，但实际上我们只要问周围的企业家朋友，你的公司有没有全面使用AI，我相信96%的回答是“No”。对比前两次巨大的革命，我们今天的AI的普及状态就和当年的“黄页”是一样的。马云先生的第一次创业就是“中国黄页”，那个时候互联网普及率只有4%。AI带来的变化就相当于当初没有互联网的时代有了互联网。现在，AI应用非常少，这意味着未来发展机会是非常大的。

如果从投资角度来划分AI的四个时代，我认为是黑技术时代、B2B时代，赋能“AI+”时代，最后是AI无处不在的时代。最开始AI是很难的，只掌握在非常顶级的博士手中。慢慢的，它越来越普及了。最近在创新工厂我们做了一次培训，仅仅4周的时间，我们招了600个当届的学生，他们做出了包括无人驾驶、对话机器人等顶级应用。这意味着AI门槛下降，AI技术平台越来越好用，AI普及带来了更多工程师，他们可以赋能更多行业。

回到四个AI的阶段，我们可以和互联网时代对比。20多年前，互联网貌似是一个黑科技，当时雅虎等拥有让人不可想象的技术，但这些技术大家非常快的掌握了，我们开始买Web Server等互联网内部服务器的一些软件。再后来各个公司就建立了互联网部门，有了互联网专家来帮助公司寻找方向。当时我在微软，我们就建立了一个互联网部门，专门教公司的人怎么切入互联网，但是这个部门很快解散了，因为互联网无处不在。随着技术的普及，一定会从黑科技走向一个无所不在的过程。现在我们正处于第二和第三个时代中间。

什么是黑科技时代呢？我非常有幸于98年在微软中国研究院（现微软亚洲中国研究院），带了一批我的同事们做了中国最早的AI的科研人员。在2005年，又带了一批非常优秀的工程师做了很多AI工作。非常有幸，我在黑科技的时代接触到了很多伟大的公司，包括在座的很多朋友们，当时是以科研为主，以博士主导，把AI技术作为切入点，再去寻找商业应用的第一个阶段。

第二个阶段是AI公司开始做2B产品，比如说在保险、银行、客服、金融、教育领域，把教育产品卖给学校，金融产品卖给保险公司五世或者银行。我们投的第四范式、旷视科技、追一科技、迅策科技等等，他们都是行业产品领跑者。非常有幸，创新工厂投出了60家AI公司，其中有5家独角兽，未来一年还会有3-4家独角兽诞生。这是第二阶段，把AI做成产品，变成2B的应用。

第三个阶段，普华永道认为2030年AI将给全世界带来大约100万亿人民币的GDP提升。在中国，传统行业规模大约是在200万亿人民币，其中40万亿左右是AI赋能达到的，远远超过其他国家。这是一个巨大的机会，所以要赋能AI的各主要传统行业。但是话说回来了，我们想想今天的AI独角兽，包括我们投的5家，商汤科技，以及科大讯飞等公司，都是很伟大的AI公司，这些公司一年就是几十亿的收入。如果说我们在国内要创造50万亿的价值，这绝对不是再去创办1万家公司带来的。已经存在的AI公司会继续创造价值，但是更大的价值一定是把AI价值赋能传统行业。如果说2030年传统行业是近200万亿规模，我们只要在这个基础提升20%、30%、40%，就可以达到50万亿的规模。50万亿的价值一定是来自于AI赋能传统行业，一定不是来自于黑科技，这是巨大的差别。

AI怎么去赋能传统行业呢？我这里有三种模式。第一种是优化赋能，也就是说公司所有的运营不变，用AI帮助公司赚更多钱，省更多钱。第二种模式是流程化赋能，也就是说要改改赋能模式，创造更大价值。第三种模式是重构颠覆整个产业。这里我有六个例子来介绍这三个不同的方式：

第一个是BPO的例子。就是在企业级应用服务当中，我们做了很多外包，简单来说，所有外包给印度的工作都可以外包给AI，现在有一个新技术叫RPA，就是把一个软件放到你的机器上，学你做的事情，过一会儿，10%、20%、30%就不需要人做了，机器就可以完成。这对产业的节省成本是巨大的。我们可以看到的一些BPO的例子，包括在财务、法务、人力资源方面节省重复性的白领劳动，可以节省最多91.2%的成本。另外一个例子就是呼叫中心，用语音识别的技术和最新的语音识别加自然语言处理的技术，可以处理80%打来的客服电话，而且它的客户满意度是超过人可以提供的，这是我们投资的追一科技所做到的。

再讲一下流程的智能化。在零售合作伙伴身上，我们用AI来预测销售，每一个产品在每家商店，每一天可以卖掉多少，它有海量的数据进来，可以做非常精准的预测，降低了它的仓储，对接到它的物流，不但节省仓储物流的钱，人员培训的钱，它的店长都可以AI化。一个公司扩张找店长是非常困难的，店长现在也可以AI化了，它的事物因为仓储变少了，也变得新鲜了。获得的价值，对这样的零售公司来说是上亿的价值。我们就可以明显看到AI赋能传统产业带来的价值是超过一个AI公司本身的价值。

再比如说用AI了解传统数据。用AI来做卫星数据，了解地面上农作物的温度和湿度，预测每年的产量和价钱等等。更加精确的用太阳的高度和阴影的强度来预算那些储油罐里面有多少油。这些在没有AI的时候是不能做到的，这只是冰山的一角，还有更多的机会。

下面一个例子就是投资了，我们知道很多投资都是靠人和基金来做的。你去买基金可能有100种选择，1000种选择，但是是千人一面的，而且不是针对你的风险承受能力来定制的。未来AI基金会有各种收入，AI对每个公司的股票可以做精准的预知，分析员分析不出每个公司今天的士气，但每个人属于每个公司，他今天发出来的社交媒体信息是高兴的还是不高兴的，把这个作为一个员工情绪的指数再输给AI，就可以用AI判断这个股票是应该买还是应该卖。这种例子我可以再讲一