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在2020 WAIC（世界人工智能大会）上，创新工场董事长李开复提出了“从AI+到+AI，以技术重构中国经济”的观点。
李开复提到：过去几年来AI有特别大的转型，从技术驱动变成商业驱动，产业化和商业化速度越来越快，有四个重要原因：
1、软件工具进步；
2、硬件加速变得更容易使用；
3、有很多云和其他技术；
4、越来越多的人才被培训出来，有了大量AI人才
有了这四个重要的因素，把AI创业从AI+推到+AI时代。
我们现在看2012到今天肯定是以互联网占上风，最终这两者是融合的，所以AI+和+AI最终也会融合，但是这个过程会一样吗？
回顾AI+时代，早期AI公司是以技术为主，以天才科学家为核心创业，这类公司非常少数，因为毕竟懂AI人才是非常少的，所以这些AI天才们就被资本支持，然后追求成为第一家AI公司。
大约在四五年前我们看到AI+做了很多很好的工作，但是懂AI的人才越来越多，工具也越来越普及，所以更多传统公司开始思考他们该怎么样融入AI，所以我们就正式进入+AI时代。
AI+和+AI差别是什么？
AI+：是以AI为核心，AI工程师科学家为核心来寻找商业机会；
+AI：是针对传统应用去产生价值然后必须和传统公司来合作，甚至是传统公司来主导的AI应用，而传统公司会寻找AI公司来帮助他们。
当然再过五年左右我们相信AI会进入下一阶段，也是AI无所不在，AI应用会变得越来越简单，传统公司也能够雇到工程师，他们也能够用更简单，更接地气的把AI引入他们的公司，就跟今天IT状态是一样的。所以讲得更贴切一点，
可以看到这几个例子，AI+公司早期是在语音、视觉、芯片方面为主的，+AI公司可以看到一些比较好的例子，比如说文远知行和广州出租车公司合作。可以看到AI公司是存在的，但是AI公司是来辅助一个传统公司达到商业指标，这是+AI和AI+的差别。
普华永道预测告诉了我们人工智能在2030年给世界将带来一万亿人民币价值，这个价值主要看到是在传统企业里面体现出来的。
为什么AI在传统企业的下一阶段里变得这么重要？
第一：是传统行业的体量很大，一个银行或者一个造车公司它的体量是很大的，如果AI可以帮助他提升3%，5%的效率，它产生的价值就很巨大了；
第二：传统公司门槛非常高，但AI门槛越来越低。可能做高科技希望认为高科技门槛是最高的，如刚才所说AI越来越容易了，所以AI门槛在降低，传统企业门槛很高，简单来说AI公司要想做一家银行这是非常困难的，但是一家银行想融入AI是相对容易的；
第三：传统行业有产业链这种重要的角色，所以上游、下游的对接会让传统行业形成必须有的这样一个功能。
最后，我们发现人工智能虽然很强大，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使用，每一个传统企业公司他都有相当客制化，比如说有独特数据需要收集需要清理，比如说制造公司甚至要增加更多传感器，这些都是一个客制化需求，并不是有一套产品传统公司就可以拿来使用。
互联网和AI有很大的差别，互联网接触每一个用户形成巨大平台，AI更多的是一个伟大技术，它将赋能给已有的平台。
所以AI到底会不会有一个平台产生，李开复表示：不是那么乐观
AI本身产生价值和互联网是一样大的，根据这些理由可以看到，AI+会继续有价值，+AI却是体量更大，是对社会经济贡献更大的一个方向。
什么样的传统企业需要考虑+AI？
其实AI在每一个企业都有价值，可是传统行业往往有很多固化习惯，并不是每一个公司都适合今天加入AI，这里有三套建议：
第一，公司还是成长型的，现在需要去扩张或者需要降低成本，就有+AI这样的商业需求。
第二，公司本身数据化做得足够好，有足够数据，足够结构化数据，而且和商业指标相关数据，能够把AI数据整合起来，就能创造出一个真实商业价值。
第三，传统公司有的时候会比较固化，比较旧比较老，比较难于改变自己，比较适合于用AI公司会是一个很有远见的CEO，公司有足够好的文化，愿意来改造自己。这样的公司今天如果做了AI就有四个方法可以让AI产生价值。第一用AI省钱，用AI简单替代一个环节，用AI改造公司比较重要的几个流程，用AI重构整个行业。这里面前两三个会远远看到例子更多，这是比较经典的传统企业+AI。
+AI的四个案例
1、单一环节节省成本
第一个用AI视觉做质检，看看生产出来衣服有没有颜色或者是尺寸问题；
第二可以用AI来看陈列货品是不是给我们的每一个产品足够空间，还有多少存量是帮助零售商店做AI智慧赋能；
第三用AI检测生产过程，这里是一个马达看里面有没有瑕疵。最后铁水过程中用智能方法看这个流程。
2、单一环节优化赋能
贷款金融行业是不是可以用AI来取代单一环节，贷款的时候用AI决定要不要借钱给一个人，用海量数据实验，在创新工厂工程院也做了这样一个实验和非常大的贷款公司，用AI取代人作为贷款的判断，降低了违约率大约14%，省了巨大的费用。
3、复杂的智慧运营
比较复杂的流程化赋能是智慧运营方面，如果用AI帮助商店预测卖的每一个商品，在每一家店卖出多少份，从此可以做出更好预测，让他能够降低他这个缺货的可能性，也就是增加他的营业，让他库存变得更智能化，在这个过程做好之后我们在整个物流、仓储、制造方面可以一个一个用AI对接起来，慢慢我们就很聪明就可以知道，每一个产品应该生产多少，存多少，送到什么地方存，什么时候卖完，什么时候需要补货，甚至商场里面放在什么位置都可以优化最终的销售。
4、重构行业
重构整个行业规则的可能性，其实医疗是一个非常巨大的机会，我们更深入讲用AI制药，投资有一家公司就是用化学方式来寻找最合适的小分子，来加上用AI对于各种制药的顺序，看看哪一些药和病是能够产生最大的经济价值，帮助更多的人恢复健康，还有能够有更高概率，能够通过临床的这种实验，在这个过程中我们发现如果一切顺利有可能发明新药，可以比过去变快4-5倍，这个其实成功重构了医疗这样的行业。
创新工厂在人工智能方面做了40多个案子的投资，最近发现越来越多AI公司必须要能够落地，以后要能够对接传统公司，而且他存在的价值也在于他赋能+AI，就是一个好的AI案例创造最大价值，几乎不可能没有一个传统的公司，他用传统的基础来用AI做赋能和价值创造。
+AI面临的问题和趋势
今天中国面临非常重要一个时刻，就是我们传统行业特别需要来降本增效，面临几个大问题。
第一，人力成本越来越贵
作为世界制造大国人力成本变得越来越贵，而且生产力和效率还是相当不足，如果实际看零售环节，生产环节，我们发现有各种方面是需要提高效率，比如说在工厂的生产力或者是我们虽然有比如说淘宝、拼多多带来那么大消费者效率，但是后台很多事情还是欠缺效率，另外还有很多线下商业也是需要去提升效率，还有七百万家夫妻店，最后还有很多行业，包括教育行业，医疗行业等等，它的效率都是需要提升，人工智能正好就是可以用来提升效率的，所以从整个产业发展来说，我们可以看到过去10-20年巨大的价值来自于前端创新，让很多行业我们能够上网，用APP变得更方便，创造大量价值，产生大量数据。未来的10年我们看到就是更多传统行业，制造、医疗、教育，面临他们的下一阶段的提升，是要针对性改变提升他们现有阶段效率，用AI提高赋能，用刚才讲的四个方法创造新的价值，这会是整个经济提升的一个最巨大的机会，也是我们做投资看到最好的投资方向。
第二、疫情下促使AI趋势化
有两个很大因素会让我们对+AI非常看好，第一个因素今天疫情虽然是对世界是很大灾难，但是实际上改变了我们的使用习惯，让更多线下业务变到线上，非数据化变成数据化，产生更多数据也能够做出更好的AI，我们看到在医疗、办公、教育等等行业越来越多都是走了数据化路线，我相信+AI在这些行业也会因为疫情加速了AI的落地。
第三：新基建
要做好行业化AI，让传统企业拥抱AI，我们在各方面计算、通讯、数据方面都要有非常好的基础才能够跑起来，过去如果没有好的基础建设，没有公路，没有城市建设，我们造车也没有办法发挥它的价值，今天如果想要各个传统行业好好用上AI，数据中心、5G、IOT、大数据和AI都是非常重要的，这几个环节是会结合到一起。
“所以我深深相信+AI在新基建之下能够实现数据化，IT化，云端化一步到位，是整个提升中国经济将扮演一个重要的角色。”李开复表示。
责任编辑：tzh
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