什么样的传统企业需要考虑＋AI？

作为人工智能先驱者，创新工场创始人及首席执行官李开复投身于人工智能技术产业领域已经有 30 年。

在 2020 年世界人工智能大会上，李开复提出：过去几年来 AI 正在进入一个转型期——从技术驱动变成商业驱动。AI 的产业化和商业化速度越来越快，有几个重要原因：例如软件工具进步了，硬件变得更容易用了，还有云技术等技术的出现，最后是人才的培育。这些因素把 AI 产业从 AI＋推到＋AI 时代。

早期的 AI 公司是少数以技术为主、以天才科学家为核心的创业公司。毕竟懂 AI 人才是非常少的，这些 AI 天才们被资本支持，成立第一批 AI 公司。随着懂 AI 的人才越来越多，工具也越来越普及，更多传统公司开始思考该怎样融入 AI，逐渐进入＋AI 时代。

AI＋和＋AI 差别是什么？AI＋是以 AI 为核心，以 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，甚至是传统公司来主导的 AI 应用。再过五年左右 AI 会进入下一阶段，AI 应用会变得越来越简单，传统公司也能够雇到工程师，用更接地气的模式把 AI 引入他们的公司。比如说文远知行和广州出租车公司的合作，可以看到 AI 公司来辅助一个传统公司达到商业指标，这就是＋AI 和 AI＋的差别。

普华永道预测人工智能在 2030 年给世界带来一万亿人民币价值，这个价值主要从传统企业里面体现出来。

为什么在下一阶段传统企业这么重要？

有几个理由，第一是传统行业的体量很大，如果 AI 帮助一个银行或者一个造车公司提升 3％～5％ 的效率，就能产生很大的价值。第二，传统公司门槛其实是非常高的，简单来说，AI 公司要想做一家银行是非常困难的，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，上游、下游的对接让传统行业成为一个不可缺少的部分。

另外，人工智能虽然强大但是普及性有限，并没有人工智能成为一个平台可以直接使用。每一个传统企业都有客制化的需求，比如说有独特数据需要收集、清理；制造公司要增加更多传感器。

AI 更多是一个伟大技术，它将赋能给已有的平台。AI＋会继续有价值，＋AI 却是体量更大、对社会经济贡献更大一个方向。

什么样的传统企业需要考虑＋AI？

传统行业往往有很多固化习惯，并不是每一个公司都适合加入 AI，这里有三条建议：

第一，成长型的公司，这样的公司有扩张或者降低成本的商业需求。

第二，公司的数据化做得足够好，有足够的结构化数据，而且是和商业指标相关的数据，能够把 AI 和数据整合起来创造商业价值。

第三，传统公司有的时候会比较固化，比较难于改变自己。因此＋AI 比较适合于一个有远见的 CEO，这样的公司有足够好的文化，愿意改造自己。这样的公司做 AI 有四个方法可以让 AI 产生价值：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。

分别针对四个方法举几个案例：

针对单一环节节省成本的案例：第一个案例是用 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；第二是在零售商店用 AI 来看陈列货品是不是有足够空间，还有多少存量；第三是用 AI 检测生产过程，看马达里面有没有瑕疵。

用 AI 来取代单一环节的案例：比如说贷款的时候用 AI 决定要不要借钱给一个人，在创新工厂工程院也做了这样一个实验，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。

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，从此可以做出更好的预测，降低缺货的可能性，让库存变得更智能化。在这个过程做好之后，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。

重构整个行业规则方面：其实医疗是一个非常巨大的机会。AI 制药领域中，投资有一家公司就是用化学方式来寻找最合适的小分子，加上用 AI 看看哪一些药和病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，能够通过临床实验。在这个过程中发明新药可以比过去变快 4－5 倍，成功重构了医疗行业。

最后，李开复提到：今天中国面临非常重要一个时刻，就是传统行业特别需要来降本增效。作为世界制造大国，中国的人力成本变得越来越贵，而且生产力和效率还是相当不足，零售环节、生产环节各种方面都需要提高效率。人工智能正好就是可以用来提升效率的。未来的 10 年，更多传统行业面临下一阶段的提升，用 AI 赋能，将会是经济提升的一个巨大机会，也是最好的投资方向。
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