9月7日，在2019 我国开展高层论坛（China Development Forum）（简称中发高论坛) 专题研讨会上，立异工场董事长兼 CEO 李开复环绕《AI+年代：下一波立异浪潮》宣布主题讲演，李开复指出，AI 年代到来，将像新年代的电力相同穿透各行各业，简直没有范畴不会获益于 AI，他猜测，中美会带领全球来开辟这第四次的工业革新。
一同，李开复着重，AI 的开展空间还特别巨大，能够说今日的 AI 还处在互联网的我国黄页年代。现在AI浸透率仅4%，深度学习与产业界结合才刚刚开端。而AI技能的普及化，和互联网相同，发明下一波立异增加顶峰。
今日，也是立异工场十周年，李开复在微博中表明：十年前的今日，立异工场建立。咱们从天使出资到VC+AI工程院，从移动互联网到AI年代，从1500万美元到20多亿美元，从零创业到16个独角兽，一向没有忘掉咱们的初心：诚心协助年青创业者、坚持做技能型出资人、让我国立异得到国际尊重。感恩一路走来，咱们的LP、创业者、职工和咱们的业界朋友的支撑！
以下为《AI+年代：下一波立异浪潮》讲演内容实录：
今日我想跟咱们共享的是第四次工业革新。
施瓦布先生告知咱们，历史上的技能革新能够这么做一个分类：从蒸汽机为主的第一次工业革新，到电气化带来的第2次工业革新，再到信息、互联网、移动带来的第三次革新，终究是 AI 带来的第四次工业革新。
从我国开展的视点来说，咱们其实错过了第一次和第2次，第三次咱们体现得仍是很不错的。我猜测中美会带领全球来开辟这第四次的工业革新。
那么 AI 的技能究竟是什么？
其实，AI 便是用海量的数据来做十分准确的选择、判别或许分类。在曩昔的这五年，AI 有了日新月异的开展，所以咱们能够有十分高的等待等待能够再一次看到和前三次的革新相同光辉的进程。
咱们只需看曩昔这 100 年里，最有价值的 10 个公司在全股市上的体现，就能够十分明晰的看到，前期是以工业来驱动的，之后会看到一些顾客的产品，也开端看到一些技能类的产品。
可是到了 2017 年咱们就会发现两个有意思的现象：第一个现象，便是在中美最有价值的 10 个公司里边，有 7 个都是尖端的高科技公司，并且这 7 个公司都是既有第三次工业革新的根底，也便是 IT、移动互联网，也有 AI 萌发的状况。第二个现象，便是在 2017 年，咱们初次看到了两家尖端的我国公司进入了前十的队伍。
曩昔假如说，咱们以为石油或许电是最有价值的东西，那么在今日的国际里，在行将引领 AI 革新的国际里，最有价值的则是全球化、快速开展的数据。
从我个人的比方来说，我自己在 31 年前宣布的博士论文，用了海量的、巨大的数据。我的导师十分大方的给了我 10 万美金，那个时分，我每个月的奖学金只需 700 块钱，他给我 10 万美金。当然不是给我的，是让我去买一个超级大的硬盘。这个硬盘十分的大，有 200 多公斤。但由于有了这么海量的语料，我才做出了其时最好的语音辨认体系。
那么这 10 万美金，200 多公斤的语料，究竟装了多少呢？装了 100 兆。
咱们或许都忘掉了 35 年前的贮存是多么贵啊。
那么，为什么今日尖端的语音辨认体系远远把我其时开发的体系抛在后头了呢？首要的理由便是，他们用了 100 万倍的数据量，练习出了这样的 AI 模型，所以海量的数据是特别的重要。
我也屡次提到了，在新的 AI 革新中，data is the new oil，数据便是咱们新年代的石油和推动力。当然全球化会持续的发作，会十分的快速。咱们能够看到，比较前三次的革新，第四次革新必定会来的最快。
为什么它来的最快呢？
咱们要想，当年把电网铺出来是多么绵长的进程，可是今日 AI 差不多才火了 4、5 年，咱们在亚马逊云或许阿里云上就能够直接调用 AI 了，数据是拿来就能够直接发明价值的。并且简直能够说，上一波的浪潮，便是互联网的浪潮，它累积了数据，那么咱们 AI 浪潮直接用这个数据就能够发作价值了，所以这是一个十分快速迭代的第四波浪潮。
从第三波到第四波浪潮，咱们还能够看到的一个现象是，我国在这段时刻里，开端从一个仿照者进入了一个立异者。十年前，我国的尖端公司根本都是效法美国的公司，之后我国有所谓的微立异，再之后我国有许多的点子是全球都没有看到的。
这儿举几个比方，今日头条、快手、VIPKID、摩拜、映客、拼多多、蚂蚁金服……都是我国立异的形式，今日咱们现已跨过了从 copy to China 到一个 copy from China 这样一个新的年代。
咱们也能够看到中美其实有相同强壮的科技公司，发明了十分不同的环境。
那么回到 AI，究竟什么作业导致了 AI 的到来？
方才谈到了海量的数据、更快速的核算，可是相同重要的是一个巨大的发明，这个发明叫做深度学习。当然之前、之后都会有发明，可是深度学习它带来的革新，就和当年的电力是相同巨大的。它将成为一个十分好的渠道，在上面能够架各种不同的运用。
深度学习便是方才我说的一个大黑盒子，你把海量的数据丢进去，然后告知它学什么它就能帮你优化。比方说，我把许多句话丢进去，告知它每一句话讲了什么，它就能辨认任何人讲的词，任何的字。我假如把银行的好账跟坏账丢进去，它就能够分辩一个新的借款，更或许是好帐仍是坏账。假如我把各种股票出资数据丢进去，然后告知它一个月后股票是挣钱仍是赔钱了，它就能分辩出哪些是更或许挣钱的股票，哪些是更或许赔钱的。
它便是这么巨大的一个戏法性的盒子，能够做单一范畴的，依据海量数据的判别和选择，所以当它被用在各种范畴的时分，它就能发明各种价值。
在曩昔的四年中，咱们看到了 AI 打败了国际围棋冠军，还有简直任何的游戏。当然，它不仅仅在游戏的范畴，今日的 AI 在国内能够考过医学界的高考；在日本简直能够考上东京大学；还有最好的 AI 做的语音辨认能比人类辨认的更准确，最好的物体辨认比人类辨认的更准确；然后再加上无人机等等各种的功用……咱们能够看到，AI 正处于一个百家争鸣的年代。
当然你听我说了这么多，或许说李开复是自己做 AI 出资的，是不是在不断的吹捧他自己的作业呢？咱们就找一个保存的组织普华永道来说。
这是普华永道对未来 AI 的一个猜测：在未来大约十年中，便是 2030 年末，AI 将为全国际发明 16 万亿美金增额的 GDP。这 16 万亿美金里边有 7 万亿美金是来自于我国。麦肯锡也做过相似的研讨。
在我的新书中，我描绘了一共有四波 AI 浪潮。由于 AI 是需求海量的数据，所以第一波浪潮必定是互联网数据最多的范畴，你能够看到各种运用。
第二波浪潮里还有什么职业会有许多的数据？金融业必定是最多的，并且这些数据都和互联网数据相同，是标示的、准确的、海量的、并且是虚拟的，并没有什么物流制作来放缓咱们产品化的进程。当然咱们也能够把它用在教育、政务、还有后台等等各种的当地。
第三波浪潮便是当 AI 能够有眼睛、有耳朵，能感受、能听、能看。方才现已讲过了语音辨认、核算机视觉，可是远远不止这两个像人的听觉视觉相同。当核算机有了视觉的时分，咱们就能够做无人商铺了，在店里咱们的商铺能够看着咱们摸了什么、拿了什么，借此来猜测咱们未来会购买什么。咱们也不再需求收银员了，咱们自己放到口袋里它就知道我买了什么，出门的时分就直接用咱们的移动付出付钱了，它就真的成了一个无人的商铺。
别的，咱们人类首要靠听觉和视觉，可是核算机今后能够有许多的触角。一个好的 AI 算法，它有许多传感器，这些传感器除了听、看之外，它能够感受到热度、湿度，所以对农产品会有十分明晰的了解，它会知道什么时分需求上肥、需求洒水，哪些当地能生长多少白菜……这些都能够算得很清楚。它还能够做三维重建。比方说咱们用 iPhone 来做人脸辨认的时分，有没有发现房间很黑的时分，仍然能够解锁你的 iPhone？为什么呢？那是由于有结构光的技能，让它在漆黑的时分都能够看清。这些功用会让 AI 远远超越人类的才能。由于它不仅仅听和看，还有各种其他的传感功用。
第四波浪潮就更奇特了，AI 能够动了。它有手有脚, 能够接触，能够 move and manipulate，这个 AI 就变成了机器人、工厂、仓储、 还有无人驾驶。
所以通过这四波浪潮你能够认识到：简直没有范畴不会获益于 AI。
今日 AI 有许多很厉害的黑科技发作，但假如咱们细心去调查，或许会问 AI 真的有运用到你的范畴吗？
在座或许许多人来自传统职业，或许你们的朋友有许多来自传统职业。假如你问一问他们，你们的公司用 AI 吗？他们的答复应该是只需 4% 的公司用了 AI。
AI 的开展空间仍是特别巨大的，能够说今日的 AI 还在我国黄页年代，最多算是其时马云先生创的我国黄页，或十分前期的 Yahoo yellow pages，其他的那些技能都还没有被发明。你可想而知，从互联网黄页年代到之后的发明是多大的一个份额。或许，能够比作那个电网还没有出来的电力年代。
所以 AI 会通过四个进程，首要是以 AI 技能为主的立异创业；之后是 AI B2B，作为一个产品针对性的对你的职业来服务，最好是你数据现已有了；第三波是把 AI 注入传统职业我是个传统职业，我有自己的流程，可是我假如能够有一批 AI 的工程师来协助我做作业，就能够进步功率、下降本钱，这叫做 AI Infusion 或许叫 AI+赋能；那么终究当然便是 AI everywhere，无所不在的 AI。
其实这跟互联网是相同的。咱们或许会记住 20 多年前，咱们都以为阅读器是一个很奇特的东西，就像前期 AlphaGo 相同；可是之后咱们发现，没有那么难，许多人都能够做，于是就开发了阅读网站的服务器、网站的修正东西，这就等于是第二阶段的 B2B 功用；再之后，每个公司都要想「我怎样去用互联网？」，再后来咱们每天作业都是互联网了，就没什么「我怎样用互联网？」这样的问题可问了，所以咱们现在正在第二和第三波浪潮的中心。
好，那么咱们第三波是行将来到的浪潮，也便是说一切的传统工业。什么叫传统工业？或许从比较高科技的传统工业，比方说制药，到一些比较不那么高科技的，比方说钢铁石油，都会用上 AI。咱们想到 AI 就想到互联网公司，仅仅由于互联网是有最多的数据，因此是最低垂的果实。
那么 AI 将怎样被传统公司运用呢？
第一种便是传统公司公司流程不变，数据拿进来用，用数据来优化已有的流程；第二，有了 AI 今后要修正一些流程，让它得到更大的好处；第三便是用 AI 来完全推翻一个传统职业。第三个当然是最巨大的、最有推翻性的、最难的、也是少量的，可是这三者都会发作。让我现在每一种举两个比方给咱们。
Local optimization，便是说咱们流程不变，仅仅用数据跟 AI 进来代替部分的流程。那么最规范的比方，是企业级的服务，也便是现在外包到印度的那些服务。
比方帮你做报账，或许是财政上简略数据的处理，或许是后台的 IT 服务，这些东西现在有许多的人力在印度帮着处理了，首要是以欧美为主的大企业，当然我国的企业或许是内部来处理了。
咱们发现，只需在这些重复性作业的白领的电脑上装一个软件，他就会每天看着这些人做什么作业。然后通过一两个月的调查，或许一次看 3 万、5 万、10 万个人，就会发现这个作业量里边 10% 或 20% 是机器 AI 能够做的。然后就能够让把人的 10% 到 20% 的作业解放出来，这些人能够做更多其他的作业，或许能够削减一些人力来下降本钱。这个 10% 到 20% 是最少的，在有些比方中或许会代替 90% 的作业，所以 AI 就像我上一本书上讲到的，最大的力气、最快能得到的价值便是代替人类重复性的作业。
第二个相似的比方是接电话，便是咱们的客服电话，其实 80% 的电话都能够用 AI 来处理。比方说你想知道我可不能够退这个产品、该怎样退、或许是色彩怎样换、怎样运用等等，这些用 AI 都能够像人相同，乃至比人的服务员能到达更高的满意度。当然假如你发火了，对这个公司超级不满，要打曩昔发泄一下你的情感，这个时分仍是要人来处理。咱们的 AI 能够分辩哪些是机器能够处理的，那 80% 的本钱就省掉了，所以一个 call center 能够大大的下降它的本钱。
第三个比方它更高档一点，便是用 AI 来改动流程。比方说咱们和一个尖端的零售超市协作，那么 AI 能够协助咱们节约职工的训练，可是更重要的是，咱们能猜测每一个商铺明天会卖多少产品，每一个产品在每一家商铺的零售是多少，再让 AI 对接上你的物流和供应链，它就能够帮你的公司省下许多许多的钱，28% 的存货都能够下降，你就不必在存货里边糟蹋时刻和钱，由于存货你不卖掉是糟蹋，存货缺乏也得不到收入。更大的一个影响是，许多店长首要是做猜测的，而现在，AI 也能够把店长的大部分使命代替了。这倒不是说代替店长能省多少钱，而是说巨大的企业都是有才能快速扩张的，但问题是找优异的店长是很难的作业，这儿忽然就不必再找店长了。还有，你的货品，像蔬菜和肉也会更新鲜，由于咱们能保证不会过火的去贮藏那些卖不掉的货品，所以这便是改动了整个零售公司的流程。
别的一个比方便是咱们用卫星图画，像左面的图，你能够清楚地看到它的湿度是多少，就能够猜测本年白菜、黄瓜会怎样生长；右边你能够看到油桶里边贮存的油，当油盖被翻开的时分，咱们能够依据太阳的方位和太阳照耀进去的视点、暗影，来估测每一个油桶里有多少油，就能够十分准确的知道国际上每个国家、每个城市有多少油存在。
再一个比方便是购买股票。今日买基金是千人一面的，可是未来咱们能够千人千面，针对每一个人的需求，定制化的把各种信息丢到机器里边做一个最规范的、最契合用户可容忍危险度的一个出资。并且它所采用的信息是基金司理不或许看到的，它能够了解每一个公司，比方今日职工是不是很高兴。怎样做呢？到抖音上面去扒一扒咱们今日发了什么，就能够猜出来。这些东西跟股票的价钱都或许是相关的。
终究的一个比方是发明新的药物。假如咱们运用传统的办法，或许是一些科学家依据经历去猜什么药物能治什么病，可是假如加上了人工智能咱们现在能够把发明新药的速度用生成化学，再加上一个对立式网络，再加上自然语言，三者结合起来，发明新药的时刻能够节约 3/4。
所以这些带来的是巨大的商业价值，当然 AI 也带来了许多应战。
有人今日谈判许多的隐私安全、作业的代替、还有贫富的差异，这些都是 AI 或许会带来的一些巨大的应战。可是我以为，尽管各国政府都现已了解这些应战，并且开端研讨怎样管理，但更重要的是，这些技能带来的问题终究很或许都要由技能来处理。就像当年的病毒是用防病毒软件来处理的，今日的隐私问题、安全问题都或许有新的技能去处理。所以要信任咱们做技能的，信任咱们看到问题，供认它存在，并尽量去处理它。
做一个总结，今日咱们看到的人工智能就相当于新的电力，它会进入一切的职业，包含传统职业，它必定不是再发明许多 AI 黑科技独角兽，而是为传统职业发明价值。那些拥抱 AI 的传统公司他们会胜出，那些不拥抱 AI 的传统公司，他们或许会消失。
终究咱们会看到，今日我国和美国都在快速的开展，我国有些传统职业仍是比较落后的。可是恰恰由于落后，在这个时分就能够拥抱 AI。或许有一些我国的传统职业，它还没有做信息化和数据化，那么这一次咱们就能够享用三个由技能带来的盈利：信息化、数据化和 AI 化。
所以 AI 将改动国际，咱们等待和咱们一同迎候这美丽的未来，谢谢！
