2020年已经接近尾声，回顾今年，实乃百年未有大变局，新冠疫情肆虐全球，资本市场动荡。纵观全球市场，随着新一轮科技革命和产业变革的兴起，投资主线层出不穷，中国企业的强势崛起，在全世界范围内都不容忽视，“全球视野，下注中国”，显得格外重要。
在11月16日的“全球视野”投资高峰论坛上，格隆汇有幸请来了创新工场董事长兼CEO李开复博士，其通过视频连线发表《从AI+到+AI，以技术重构中国经济》的主题演讲。格隆汇*时间整理并刊发出来，以飨读者。
大家好，我是创新工场的李开复。很高兴参加成都市政府和格隆汇联合举办的投资嘉年华。我也是格隆汇多年的老朋友，*届投资嘉年华我就参加了，这一晃就过去了五年。
这五年世界的前沿科技、经贸局势都发生了巨大变化。中国和美国之间的博弈，科技是重点领域之一，所以我想有必要向今天来到现场的诸位分享从AI+到+AI，以技术重构中国经济的趋势观点。
作为一个人工智能的从业者，我看到最欣喜的事就是在过去这六十多年，深度学习带来的巨大突破。深度学习是一种能够在多领域使用的算法，它能够在单一领域里用海量数据产生可能超越人类能达到的结果。
当然，它不是一个取代人类的算法，只是在单一领域比如贷款、或者互联网社交等领域，用大量的数据来创造有价值的结果。
人工智能会在各个领域用海量的数据来创造巨大的价值，所以谁数据多，谁的AI就有优势。AI的四波浪潮将重塑各行各业：
*波AI浪潮是互联网智能化。因为互联网领域的数据最多，也因此世界上*的AI公司都是互联网公司。
互联网的各个不同领域如何用海量的数据来产生价值？比如说今日头条怎么知道你是什么样的人，该推送什么样的内容给你，或者淘宝怎么知道你可能会买什么样的货品？因为个人的使用习惯数据让互联网公司能够推送最高概率的、能够让你去点击下单的产品。
第二波浪潮是商业的智能化。其实在金融类，无论是银行，保险，证券都是非常好的应用领域，因为它们就是以海量的数据来创造一个非常能够衡量的价值，其他的领域如公共服务、政府、医疗、扶贫、教育等都可以使用这个已有的数据。
第三波浪潮是实体世界智能化。AI不再只是现存的大数据了，而是去捕捉新的数据。这个数据可能是捕捉的视频数据或者音频数据，也就是AI将能够听也能够看。今天无论在语音识别还是物体识别，或者机器翻译自然语言理解，AI都能差不多达到人类的水平了。而且AI还可以用更多的物联网、用更多的传感器能够知道湿度温度，三维重建等等各种人无法做到的事，所以在感知的层面AI也会超过人类。
第四波是全自动智能化，AI像人一样，具有“手脚”功能，如驾驶、智能制造、农业等等众多的场景都可以落地。
今天，这四波浪潮同时在发生，落地的速度会有所差别。这其中第四波会稍微难一点，因为它不只是一个软件，而且也包括了硬件的一些改变。
我们看到，AI已经开始像电一样穿透各行各业，我们也相信AI未来的发展空间巨大，但是今天的AI渗透率仅仅只有4%。也就是说，今天AI的发展阶段就等于在互联网行业还没有搜索引擎的时代，等于有了电的应用但还没有电网的时代。
但AI成熟得也很快，我们早期的AI可以算是一个AI+的时代，就是我们先把业绩做出来再来加一个领域。AI+零售、AI+制造、AI+媒体等等。但实际上懂AI的人越来越多了，工程师越来越多了，所以AI的门槛在快速降低，就像当年编程很难，今天很多人会编程一样。
随着越来越多人去做AI工程师，AI也会逐渐无所不在。其中，AI与传统产业的深度融合，将会创造*的经济价值。“AI+”的阶段是做AI黑科技的的人用技术来“颠覆”传统行业，而“+AI”的阶段则是传统行业的人用AI来降本提效，转型升级。今天，我们正大力迈进“＋AI”的阶段，将创造比“AI＋”更大的价值。因为今天传统行业的门槛其实要比AI来的高，比如找一批AI的工程师在三五天内做出好算法很容易，但在三五天做出一个房地产公司或者煤矿或者零售公司，这个反而是更难。
为何会这样？传统行业毕竟有几十年的累积与行业特点，要颠覆它并不那么容易。所以我认为AI+、+AI都会发生，但是+AI产生的效益会更多。早期AI黑科技创业都是一些科技人带着探索精神去摸石头过河，想到具体落地应用的很少。而近几年往往都是一家AI公司和一个传统公司携手打造AI化。
普华永道做了一个全球研究，发现AI在未来的9年可以创造大约15.7万亿美元（约100亿人民币）的市场，这是非常好的前景。另外，这15万亿美元不是来自于一万五千个AI黑科技独角兽，而是大部分来自于传统产业“＋AI”带来的经济效益。比如说在医疗健康、交通、金融、制造、零售等等领域。我们认为+AI来赋能传统行业才是影响力*的，因为传统行业的体量足够大，提升1%就是很大的价值了。
另外，传统行业的门槛很高，每一个公司的需求不太一样，每一个领域的AI技术需求也不同。所以我们要考虑行业公司目前是不是需要AI的时候，也要考虑它有没有足够且有价值的数据。同时，AI会对公司人力、流程变革很大，会遇到阻力，只有那些能够与时俱进的公司才能够拥抱AI。
那怎么去改变这些公司，有四种方法。*是单一环节降本提效；第二是单一环节优化赋能；第三个是流程智能化赋能；第四是重构整个行业规则。慢慢的，一家家公司改变了，到最后也就改变了整个行业。
举个创新工场对单一环节优化的真实例子，我们找了一个贷款公司，发现还有很多坏账，我们两个工程师花了七周的时间就帮它降低了14%的坏账违约率，这就为公司节省了一千万美金违约成本。这里还没有算进去取代公司信贷员的人工成本、及未来各种效率的提升。
再一个例子是一个零售行业，我们用AI做了非常精准的产品预测，如每个店每一个产品每天会卖到多少。然后店家就可以做到智能补货、智能物流、甚至智能制造了。这可以大大缓解存货问题，对零售行业的价值非常大。
我个人认为，医疗行业是可能会被AI*程度颠覆的。因为过去医疗都是医生来学少数的规则，但当我们终于可以用海量的数据来做个性化精准医疗的时候，我们可能会看到大数据带来非常有针对性的诊断。从药库存的问题解决，到新药物的小分子发明等，都可以用AI来提升效率。还有一些病痛比如说脑神经疾病的海马体的切割人是不可能做的，只有AI能做。所以AI未来有可能会重构规则来颠覆这个行业的。
创新工场在人工智能这方面已有非常多的布局，各个领域都投资。我们在人工智能领域一共投出了7家独角兽。
过去十年中国的创新创业是1.0，无论从抖音、微信、支付宝、淘宝、拼多多、美团、滴滴这些伟大公司来说是把我们移动App的应用做到了*的前端创新。
但是下面的阶段我们必须做的就是提高我们的人效，中国的蓝领和白领的平均工作效率其实是不如全球平均的。这个我们必须要提升。这个提升有很多不同的途径，其中特别有效的而且立竿见影的就是自动化。
很多工作重复性的工作其实不需要由人来做，由AI来做应该是把成本几乎直接降到零，让人从简单枯燥的重复劳动中解放出来，去做更有价值的工作，这样他们才能够得到更高的收入，还有更高的自我实现。
新冠疫情虽然对全球是个灾难，但其实帮助了全球数字化、对AI也有一定的推动作用。
同时国内的新基建，其实从我们的角度来看也是围绕AI，因为要传输速度快，数据储存更多，然后要有非常大的计算力量。这些都万事俱备了，人工智能再把这些东西用数据全部都串在一起，去实现更大价值。
最后的总结就是人工智能，它可以来帮助实现数据化，IT化，云端化，一步到位。而且它可以把中国今天经济的每一个部分低效的做到高效、有效的做得更高效、基本上把各行各业都重新做一遍，来实现中国经济的重构。谢谢。
