在2020 WAIC（世界人工智能大會）上，創新工場董事長李開復提出了“從AI+到+AI，以技術重構中國經濟”的觀點。

李開復提到：過去幾年來AI有特別大的轉型，從技術驅動變成商業驅動，產業化和商業化速度越來越快，有四個重要原因：

1、軟件工具進步；

2、硬件加速變得更容易使用；

3、有很多云和其他技術；

4、越來越多的人才被培訓出來，有了大量AI人才

有了這四個重要的因素，把AI創業從AI+推到+AI時代。

我們現在看2012到今天肯定是以互聯網占上風，最終這兩者是融合的，所以AI+和+AI最終也會融合，但是這個過程會一樣嗎？

回顧AI+時代，早期AI公司是以技術為主，以天才科學家為核心創業，這類公司非常少數，因為畢竟懂AI人才是非常少的，所以這些AI天才們就被資本支持，然后追求成為第一家AI公司。

大約在四五年前我們看到AI+做了很多很好的工作，但是懂AI的人才越來越多，工具也越來越普及，所以更多傳統公司開始思考他們該怎么樣融入AI，所以我們就正式進入+AI時代。

AI+和+AI差別是什么？

AI+：是以AI為核心，AI工程師科學家為核心來尋找商業機會；

+AI：是針對傳統應用去產生價值然后必須和傳統公司來合作，甚至是傳統公司來主導的AI應用，而傳統公司會尋找AI公司來幫助他們。

當然再過五年左右我們相信AI會進入下一階段，也是AI無所不在，AI應用會變得越來越簡單，傳統公司也能夠雇到工程師，他們也能夠用更簡單，更接地氣的把AI引入他們的公司，就跟今天IT狀態是一樣的。所以講得更貼切一點，

可以看到這幾個例子，AI+公司早期是在語音、視覺、芯片方面為主的，+AI公司可以看到一些比較好的例子，比如說文遠知行和廣州出租車公司合作。可以看到AI公司是存在的，但是AI公司是來輔助一個傳統公司達到商業指標，這是+AI和AI+的差別。

普華永道預測告訴了我們人工智能在2030年給世界將帶來一萬億人民幣價值，這個價值主要看到是在傳統企業里面體現出來的。

為什么AI在傳統企業的下一階段里變得這么重要？

第一：是傳統行業的體量很大，一個銀行或者一個造車公司它的體量是很大的，如果AI可以幫助他提升3%，5%的效率，它產生的價值就很巨大了；

第二：傳統公司門檻非常高，但AI門檻越來越低。可能做高科技希望認為高科技門檻是最高的，如剛才所說AI越來越容易了，所以AI門檻在降低，傳統企業門檻很高，簡單來說AI公司要想做一家銀行這是非常困難的，但是一家銀行想融入AI是相對容易的；

第三：傳統行業有產業鏈這種重要的角色，所以上游、下游的對接會讓傳統行業形成必須有的這樣一個功能。

最后，我們發現人工智能雖然很強大，但是它的普及性還是有限的。并沒有人工智能成為一個平臺能夠直接拿來就直接使用，每一個傳統企業公司他都有相當客制化，比如說有獨特數據需要收集需要清理，比如說制造公司甚至要增加更多傳感器，這些都是一個客制化需求，并不是有一套產品傳統公司就可以拿來使用。

互聯網和AI有很大的差別，互聯網接觸每一個用戶形成巨大平臺，AI更多的是一個偉大技術，它將賦能給已有的平臺。

所以AI到底會不會有一個平臺產生，李開復表示：不是那么樂觀

AI本身產生價值和互聯網是一樣大的，根據這些理由可以看到，AI+會繼續有價值，+AI卻是體量更大，是對社會經濟貢獻更大的一個方向。

什么樣的傳統企業需要考慮+AI？

其實AI在每一個企業都有價值，可是傳統行業往往有很多固化習慣，并不是每一個公司都適合今天加入AI，這里有三套建議：

第一，公司還是成長型的，現在需要去擴張或者需要降低成本，就有+AI這樣的商業需求。

第二，公司本身數據化做得足夠好，有足夠數據，足夠結構化數據，而且和商業指標相關數據，能夠把AI數據整合起來，就能創造出一個真實商業價值。

第三，傳統公司有的時候會比較固化，比較舊比較老，比較難于改變自己，比較適合于用AI公司會是一個很有遠見的CEO，公司有足夠好的文化，愿意來改造自己。這樣的公司今天如果做了AI就有四個方法可以讓AI產生價值。第一用AI省錢，用AI簡單替代一個環節，用AI改造公司比較重要的幾個流程，用AI重構整個行業。這里面前兩三個會遠遠看到例子更多，這是比較經典的傳統企業+AI。

+AI的四個案例

1、單一環節節省成本

第一個用AI視覺做質檢，看看生產出來衣服有沒有顏色或者是尺寸問題；

第二可以用AI來看陳列貨品是不是給我們的每一個產品足夠空間，還有多少存量是幫助零售商店做AI智慧賦能；

第三用AI檢測生產過程，這里是一個馬達看里面有沒有瑕疵。最后鐵水過程中用智能方法看這個流程。

2、單一環節優化賦能

貸款金融行業是不是可以用AI來取代單一環節，貸款的時候用AI決定要不要借錢給一個人，用海量數據實驗，在創新工廠工程院也做了這樣一個實驗和非常大的貸款公司，用AI取代人作為貸款的判斷，降低了違約率大約14%，省了巨大的費用。

3、復雜的智慧運營

比較復雜的流程化賦能是智慧運營方面，如果用AI幫助商店預測賣的每一個商品，在每一家店賣出多少份，從此可以做出更好預測，讓他能夠降低他這個缺貨的可能性，也就是增加他的營業，讓他庫存變得更智能化，在這個過程做好之后我們在整個物流、倉儲、制造方面可以一個一個用AI對接起來，慢慢我們就很聰明就可以知道，每一個產品應該生產多少，存多少，送到什么地方存，什么時候賣完，什么時候需要補貨，甚至商場里面放在什么位置都可以優化最終的銷售。

4、重構行業

重構整個行業規則的可能性，其實醫療是一個非常巨大的機會，我們更深入講用AI制藥，投資有一家公司就是用化學方式來尋找最合適的小分子，來加上用AI對于各種制藥的順序，看看哪一些藥和病是能夠產生最大的經濟價值，幫助更多的人恢復健康，還有能夠有更高概率，能夠通過臨床的這種實驗，在這個過程中我們發現如果一切順利有可能發明新藥，可以比過去變快4-5倍，這個其實成功重構了醫療這樣的行業。

創新工廠在人工智能方面做了40多個案子的投資，最近發現越來越多AI公司必須要能夠落地，以后要能夠對接傳統公司，而且他存在的價值也在于他賦能+AI，就是一個好的AI案例創造最大價值，幾乎不可能沒有一個傳統的公司，他用傳統的基礎來用AI做賦能和價值創造。

+AI面臨的問題和趨勢

今天中國面臨非常重要一個時刻，就是我們傳統行業特別需要來降本增效，面臨幾個大問題。

第一，人力成本越來越貴

作為世界制造大國人力成本變得越來越貴，而且生產力和效率還是相當不足，如果實際看零售環節，生產環節，我們發現有各種方面是需要提高效率，比如說在工廠的生產力或者是我們雖然有比如說淘寶、拼多多帶來那么大消費者效率，但是后臺很多事情還是欠缺效率，另外還有很多線下商業也是需要去提升效率，還有七百萬家夫妻店，最后還有很多行業，包括教育行業，醫療行業等等，它的效率都是需要提升，人工智能正好就是可以用來提升效率的，所以從整個產業發展來說，我們可以看到過去10-20年巨大的價值來自于前端創新，讓很多行業我們能夠上網，用APP變得更方便，創造大量價值，產生大量數據。未來的10年我們看到就是更多傳統行業，制造、醫療、教育，面臨他們的下一階段的提升，是要針對性改變提升他們現有階段效率，用AI提高賦能，用剛才講的四個方法創造新的價值，這會是整個經濟提升的一個最巨大的機會，也是我們做投資看到最好的投資方向。

第二、疫情下促使AI趨勢化

有兩個很大因素會讓我們對+AI非常看好，第一個因素今天疫情雖然是對世界是很大災難，但是實際上改變了我們的使用習慣，讓更多線下業務變到線上，非數據化變成數據化，產生更多數據也能夠做出更好的AI，我們看到在醫療、辦公、教育等等行業越來越多都是走了數據化路線，我相信+AI在這些行業也會因為疫情加速了AI的落地。

第三：新基建

要做好行業化AI，讓傳統企業擁抱AI，我們在各方面計算、通訊、數據方面都要有非常好的基礎才能夠跑起來，過去如果沒有好的基礎建設，沒有公路，沒有城市建設，我們造車也沒有辦法發揮它的價值，今天如果想要各個傳統行業好好用上AI，數據中心、5G、IOT、大數據和AI都是非常重要的，這幾個環節是會結合到一起。

“所以我深深相信+AI在新基建之下能夠實現數據化，IT化，云端化一步到位，是整個提升中國經濟將扮演一個重要的角色。”李開復表示。
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