李开复:从“AI+”到“+AI”,技术正在重构中国经济 计算机专业个人简历范文 excel if函数

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原题目:李开复:从“AI+”到“+AI”,技巧正在重构中国经济 | 2020WAIC

李开复在人工智能大会讲述AI行业的变更

钛媒体快讯 | 7月9日新闻:在2020世界人工智能大会上,创新工场开创人兼CEO李开复以《从“AI+”到“+AI”:以技巧重构中国经济》为题发表演讲。

李开复指出,过去几年AI实现了从技巧驱动到商业驱动的大转型。AI产业化、商业化的速度越来越快,有以下几点原因:软件工具提高、硬件实现加速、云和其他技巧的提高,以及AI相干人才的培育,共同把AI创业从“AI+”推进到了“+AI”的时期。

所谓的“AI+”,是以AI为核心、以科学家和工程师为核心去寻找商业机遇。而“+AI”,针对传统利用去发生价值,必需要和传统公司合作,甚至是传统公司来主导AI的利用。再过5年,我以为AI会进入到下一个阶段,即AI无处不在。

普华永道的一份预测显示,人工智能在2030年给世界将带来1万亿国民币的价值,而这价值重要是在传统企业里面体现出来的。

李开复以为,“AI+”会持续有价值,那么“+AI”却是远远体量更大,对是社会经济贡献更大的一个方向。

在他看来,传统企业可以有四种方式让“+AI”发生价值。第一个简略的来说就是用AI省钱,第二是用AI简略的替代一个环节。第三是用AI来改革公司比拟主要的几个流程。然后第四是用AI来重构全部行业。

从全部产业的发展来说,我们可以看到的过去10~20年,宏大的价值来自于前端的创新,让很多行业能够联网用App,发明了大批的价值,发生了大批的数据。那么未来的10年,我们看到的更多的传统行业,比如说制作、医疗和教导等行业须要晋升现有阶段的效力,用AI来赋能,用刚才讲的4种方式来发明新价值。

从全部产业的发展来说,我们可以看到的过去10~20年,宏大的价值来自于前端的创新,让很多行业能够联网用App,发明了大批的价值,发生了大批的数据。那么未来的10年,我们看到的更多的传统行业,比如说制作、医疗和教导等行业须要晋升现有阶段的效力,用AI来赋能,用刚才讲的4种方式来发明新价值。

“如果传统行业想好好应用AI,那么数据中心、5G、 IoT还有大数据和AI都是非常主要的,这几个环节要联合到一起。我深深的信任+AI在新基建之下能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位,这对于重构晋升中国经济将扮演一个主要的角色,”李开复总结道。(本文首发钛媒体App)

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以下为李开复演讲内容:

大家好,我是创新工场李开复,很愉快加入世界人工智能大会。今年我的标题是谈一下《从“AI+”到“+AI”,用技巧重构中国经济》。

我们可能还记得在互联网的时期,大家的一个很大的争辩就是互联网到底未来会是怎么样呢?是由互联网公司来加传统企业,还是以传统企业来增添互联网?

我们可能都记得马云和王健林这样的一场争辩,那么当然我们现在回头看,从2012到今天确定是以互联网站了上风,但是最终这两者是融会的,所以“AI+”和“+AI”最终当然也会融会。但是进程会和互联网走的一样吗?

我们可以看到过去这几年来AI有一个特殊大的转型,就是从一个技巧驱动变成商业驱动,即便是非常深的技巧,比如说最近的Transformer技巧,也就是BIRD技巧,仅仅花了两年就走了深度学习当年走了30年这样的一个路径。仅仅两年时光,从谷歌它的论文的刊出一直到遍地开花的利用发生。

所以即便是最精深的技巧,它的产业化商业化的速度也是越来越快。为什么会这么快?这有几个很主要的原因。

第一个我们的软件工具提高了,第二个硬件加速了,也变得更容易用了。第三有很多云和其他的技巧,最后越来越多的人才培训了出来,大批的AI人才和这4个主要的理由,让我们把AI创业从“AI+”真的推进到了一个“+AI”的时期。

所谓“AI+”的创业,如果我们回想早期的AI的公司,以技巧为主,而且是以天才科学家为核心的创业。这类的公司他们非常的少数,因为究竟懂AI的人才是非常的少的,所以这些AI天才们就获得了资本支撑,成为了第一批“AI+”的公司。

那么大约在四五年前,我们看到了“AI+”虽然做了很多很好的工作,但是懂AI的人才越来越多了,工具也越来越普及了,所以更多的传统公司开端思考他们该怎么样融入AI所以我们就正式的进入了“+AI”的时期。

那么“AI+”和“+AI”的差异是什么?

“AI+”是以AI为核心、以科学家和工程师为核心去寻找商业机遇。而“+AI”,针对传统利用去发生价值,必需要和传统公司合作,甚至是传统公司来主导AI的利用。再过5年,我以为AI会进入到下一个阶段,即AI无处不在,AI的利用变得越来越简略。传统公司也能够雇到工程师,他们也能够用更简略更更接地气的模式来把AI引入他们的公司,就跟今天的IT的状况是一样的。

所以讲的更贴切一点,我们可以看到这几个例子。

“AI+”的公司早期是在语音视觉芯片方面为主的,那么“+AI”的公司,我们可以看到一些比拟好的例子,比如说文远知行和广州的出租车公司合作,创新旗号和宝钢合作,追一科技和广发银行合作等等,这些AI的公司是存在的,但是AI的公司是来帮助一个传统公司来到达商业指标,这就是“AI+”和“+AI”的差异。

我们可以看到在普华永道的预测上,其实就告知我们人工智能在2030年给世界将带来1万亿国民币的价值,而这价值重要是在传统企业里面体现出来的。

为什么传统企业在下一个阶段的AI这么主要呢?其实有几个主要的理由,第一个就是说传统行业它的体量很大,可以想象一个银行或者一个造车的公司,它的体量是这么的大,如果AI能够帮他晋升3%、 5%的效力,那么它发生的价值已经是很宏大的。

第二,传统公司的门槛其实是非常高的,我们可能做高科技的盼望以为高科技的门槛是最高的,但是如刚才所说的AI越来越容易了,所以AI门槛在下降,那么传统企业的门槛很高,简略的来说,一个AI公司要想做一家银行,这是非常艰苦的,但是一家银行它想融入AI这是相对容易的。

第三,传统行业它有产业链的这种主要的角色,所以上游下游的这种对接会让传统行业形成一个必需有的这样的一个功效。

还有最后我们也发明人工智能虽然很强盛,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应用。每个传统企业的公司它都有相当的客制化,比如说它有奇特的数据须要收集,须要清算;比如说制作的公司,它甚至要增添更多的传感器,这些都是一个客制化的需求,所以并不是有一套产品传统公司就可以拿来应用。

还有一个互联网跟AI很大的差异,互联网是接触到每一个用户,形成了一个宏大的平台;AI更多的是一个巨大的技巧,它将赋能给那些已有的平台,所以AI到底会不会有一个平台的发生?我不是那么的乐观,AI本身发生给世界的价值和互联网是一样大的,但是他本身现在看来并不会发生一个和互联网一样大的平台。

所以依据这些理由我们可以看到的是“AI+”会持续有价值,那么“+AI”却是远远体量更大,对是社会经济贡献更大的一个方向。

那么什么样的传统企业须要斟酌加AI呢?其实AI在每个企业都有价值,可是传统行业往往它有很多固化的习惯,并不是每个公司都合适在今天跳入AI的。

这里我有三套建议:第一个就是说这个公司必定还是要是成长型的,现在须要去扩大或者须要下降成本,有这样的一个商业的需求。

第二是它本身的数据化要做的足够好。它有足够的数据,足够构造化的数据,而且和他的商业指标相干的数据,能够把AI的数据整合起来,就能发明出一个真实的商业价值。

第三,在传统公司有时候它会比拟固化,比拟旧的比拟老,比拟难于转变自己,那么比拟合适于融用AI的公司,会是一个很有远见的一个CEO,然后公司有足够好的文化,愿意来改革自己这样的一个公司。

那么这样的公司今天如果做了AI他就有4个方式可以让AI发生价值。

第一个简略的来说就是用AI省钱,第二是用AI简略的替代一个环节。第三是用AI来改革公司比拟主要的几个流程。然后第四是用AI来重构全部行业。

这里面当然是前两三个会远远的看到的例子更多,这些才是比拟经典的传统企业加上AI。这里我们可以看到4个案例,我们这是一个单一环节的节俭成本,这都是来自创新旗号。

第一个案例是用AI的视觉来去做质检,看看我们的生产出来的衣服有没有任何的色彩或者尺寸的问题。第二个我们可以用AI来看我们摆设的货品是不是有给我们的一每一个产品把足够的空间,然后还有剩下来有多少的存量是帮着零售商店来做AI的智慧的赋能的。然后第三个案例是可以看到,我们用AI可以来检测一些生产的进程,这里是一个马达,看里面没有任何的瑕疵,而最后是在一个铁水的进程中来检讨,用智能的方式来让流程走得更顺,有没有任何的问题。

另外我们还可以给出的例子就是在单一环节的优化的赋能,也就是第二种的方法,比如说在贷款金融的行业,我们是不是可以用AI来代替单一的环节,比如说贷款的时候用AI来决议要不要借钱给一个人,用海量的数据来训练。

那么我们在人工智能的工程院,创新工场的工程院里面,也做了这样的一个试验。在一个非常大的贷款公司中,我们用AI来代替人,作为一个贷款的断定,下降了违约率大约14%,节俭了宏大的费用。

然后比拟庞杂的一个流程化的赋能,就是在智慧运营方面了。如果我们能够用AI辅助一个商店来预测他卖的每一个商品在每一家店会卖出多少份,从此我们可以不但做出更好的预测,让他能够下降它缺货的可能性,也就是增添它的营业,而且让它的库存变得更智能化。

在这个进程做好了之后,我们在全部物流、仓储甚至制作方面,可以一个一个用AI对接起来,慢慢的我们就很聪慧的可以知道,每一个产品应当生产多少,存多少,送到什么处所去存,什么时候会卖完,什么时候须要补货,而且甚至在商场里面该放在什么地位,都可以来优化它最终的销售。

最后想谈一下重构全部行业规矩的可能性。

其实医疗是一个非常宏大的机遇,这里好几个例子我想更深刻的讲一下。

用AI来制药,我们投资的有一家公司就是在用化学的方法来寻找最适合的小分子,来加上用AI能够对于各种制药的这种次序,看看哪些药和哪些病是能够发生最大的经济价值,辅助更多的人恢复健康,还有能够有更高的概率通过临床试验。在这个进程中我们发明如果一切顺利的话,有可能发现一个新药,可以比过去快了4到5倍,这就胜利地重构了医疗行业。

创新工场在人工智能方面做了40多个案子的投资,最近我们也发明越来越多的AI公司它必需要能够落地,必需要能够对接传统公司,要用AI做传统产业赋能和价值的发明。

而今天中国也面临了非常主要的一个时刻,我们的传统行业特殊须要来降本增效。我们面临的几个大问题,第一个是作为世界的制作大国,我们的人力成本在变得越来越贵,而且生产力和效力相当不足。

如果实际去看一些我们的零售、生产的环节,我们发明有各种方面是须要进步效力。比如说在工厂的生产力,或者虽然有比如说淘宝拼多多带来那么大的花费者的效力,但是他的后台很多的事情欠缺效力。另外还有很多线下商业也须要晋升效力,比如说还有700万多家这种夫妻店。

最后还有很多行业,包含了教导行业、医疗行业等等的,它的效力都是须要晋升,而人工智能正好可以用来晋升效力的。所以从全部产业的发展来说,我们可以看到的过去10~20年,宏大的价值来自于前端的创新,让很多行业能够上网,用APP变得更便利,发明了大批的价值,发生了大批的数据。

那么未来的10年,我们看到的更多的传统行业,比如说制作、医疗、教导,面临他们的下一个阶段的晋升,是要针对性的去转变,晋升他们现有阶段的效力,用AI来进步赋能,用刚才讲的4个方式来发明新的价值,这会是全部经济晋升的一个最宏大的机遇,也是我们做投资的看到最好的投资的方向。

另外还有两个很大的因素会让我们对加AI特殊的看好。第一个因素就是今天的疫情虽然是对世界是一个很大的灾害,但是实际上它转变了我们的应用习惯,让更多的线下的业务变到线上了,非数据化的电子数据化了,那么发生了更多数据以后,就也能够做出更好的AI。

所以我们看到在医疗、办公、教导等等的行业,越来越多都是走了数据化的路线,那么我信任“+AI”的这些行业,也会因为疫情加速了AI的落地。

最后还有一点当然就是新基建了,要做好行业化的AI,要让传统企业拥抱AI,那么我们在各方面的盘算、通信、数据方面都要有非常好的基本才干够跑起来。就像过去如果没有好的基本建设,没有公路,没有城市建设,我们造车也没有措施施展价值。

今天如果我们想要各个传统行业好好的用上AI的话,那么数据中心、5G、 IoT还有大数据和AI都是非常主要的,这几个环节是会联合到一起。所以我深深的信任“+AI”在新基建之下能够实现数据化、IT化、云端化的一步到位,这对于重构晋升中国经济将扮演一个主要的角色。

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