本文摘要：8月29日，由国家发改委、科技部、工信部、国家互联网信息办公室、中科院、中国工程院和上海市人民政府联合主办“2019世界人工智能大会”在沪举行，亿欧作为官方合作媒体为您带给精选辑共享：创新工场董事长兼任首席执行官李开复在2019世界人工智能大会上回应，AI将带给第四次工业革命，在各种有所不同行业落地应用于。李开复回应AI在传统行业的渗透率只有4%，这无论是对AI企业还是对传统行业，都是极大的机会。

8月29日，由国家发改委、科技部、工信部、国家互联网信息办公室、中科院、中国工程院和上海市人民政府联合主办“2019世界人工智能大会”在沪举行，亿欧作为官方合作媒体为您带给精选辑共享：创新工场董事长兼任首席执行官李开复在2019世界人工智能大会上回应，AI将带给第四次工业革命，在各种有所不同行业落地应用于。李开复回应AI在传统行业的渗透率只有4%，这无论是对AI企业还是对传统行业，都是极大的机会。李开复指出从投资角度来区分，AI将经历四个时代，即白技术时代、B2B时代，赋能“AI+”时代，最后是AI无处不在的时代。

现在我们正处于第二和第三个时代中间。普华永道研究指出2030年AI将给全世界带给约100万亿人民币的GDP提高。

在李开复显然，中国传统行业规模约是在200万亿人民币，其中50万亿左右是AI赋能超过的，但这50万亿，不是再行去创立1万家AI公司带给的，而是将AI赋能传统行业。在传统产业基础提高20%、30%、40%，就可以达到目标。

李开复回应，AI赋能传统行业有三种途径。第一种是优化赋能，即公司所有的运营恒定，用AI协助公司赚到更加多钱，省更加多钱。第二种是流程化赋能，转变赋能模式，建构更大价值。第三种是以重构政治宣传整个产业。

最后李开复总结，AI不会影响所有行业，特别是在是传统行业；只有那些亲吻AI的传统行业才能获得仅次于的快速增长；中国的传统行业某些领域还不是领先世界的，但有急弯转弯的机会。我们只要同时做IT化、数据简化和AI化，一定会在2030年构建50万亿的价值。以下为李开复演说国史：今天我要谈的题目是《“AI+”时代的来临》。

“互联网+”曾多次是一个十分广泛的口号，今天我们要谈的是“AI+”。“AI+”是什么意思？我刚从日内瓦回去，和施瓦布教授交流，我们看见在蒸汽机、电气化、信息通信技术和互联网基础上，AI将带给第四次工业革命，在各种有所不同行业落地应用于。在我的书《AI未来》当中，我们叙述了四波“AI浪潮”。

AI是数据驱动，海量的数据是AI顺利的要素，所以第一波浪潮一定是在互联网数据领域。第二波浪潮是金融和很多其他的有标准化产品机会的各种领域，也就是所谓的商业智能化，数据仓库。第三波浪潮是AI将有眼睛、耳朵还有更加多传感器，可以看见、听见、感受到人类更好的信息。

第四波浪潮是AI将需要一动，有手有脚，有轮子，在生产方面，在机器人方面，在无人驾驶等多个方面带给价值，重塑各个行业。从互联网转入商业，转入实体世界，转入全自动的智能化，覆盖面积的各个领域完全是人类社会所有商业领域。

“AI+”就是把AI赋能到这四波浪潮当中。学术界朋友注目的一个最重要话题就是深度自学是不是走到底了，我们做到科研的人是不是该启动新的科研课题？这个答案是认同的。因为深度自学转入了成熟期，在学术界必须再行发明者更多更好的技术。

这个话题的另外一面，虽然说道我们在学术界要发明者更多更好的技术，代替深度自学的技术，但是这是不能预期的，因为科学发明无法预期什么时候再次发生。不过可以十分确认的是在工业界和产业界，我们把深度自学发扬光大是有十分大的机会。研究指出，AI在传统行业的渗透率只有4%，这意味著AI在传统行业还不存在着十分大的机会。

虽然我们看见AI在安防等领域有一些落地，但实质上我们只要问周围的企业家朋友，你的公司是不是全面用于AI，我坚信96%的问是“No”。对比前两次极大的革命，我们今天的AI的普及状态就和当年的“黄页”是一样的。马云先生的第一次创业就是“中国黄页”，那个时候互联网普及率只有4%。

AI带给的变化就相等于当初没互联网的时代有了互联网。现在，AI应用于非常少，这意味著未来发展机会是十分大的。如果从投资角度来区分AI的四个时代，我指出是白技术时代、B2B时代，赋能“AI+”时代，最后是AI无处不在的时代。

最开始AI是很难的，只掌控在十分顶级的博士手中。渐渐的，它更加普及了。最近在创意工厂我们做到了一次培训，意味着4周的时间，我们讨了600个当届的学生，他们作出了还包括无人驾驶、对话机器人等顶级应用于。

这意味著AI门槛上升，AI技术平台更加好用，AI普及带给了更好工程师，他们可以赋能更加多行业。返回四个AI的阶段，我们可以和互联网时代对比。20多年前，互联网奇特是一个白科技，当时雅虎等享有让人不可想象的技术，但这些技术大家十分慢的掌控了，我们开始卖Web Server等互联网内部服务器的一些软件。

再行后来各个公司就创建了互联网部门，有了互联网专家来协助公司找寻方向。当时我在微软公司，我们就创建了一个互联网部门，专门教教公司的人怎么紧贴互联网，但是这个部门迅速退出了，因为互联网无处不在。随着技术的普及，一定会从黑科技南北一个无所不在的过程。

现在我们正处于第二和第三个时代中间。什么是白科技时代呢？我十分幸运地于98年在微软公司中国研究院（现微软公司亚洲中国研究院），带上了一批我的同事们做到了中国最先的AI的科研人员。在2005年，又带上了一批十分杰出的工程师做到了很多AI工作。十分幸运地，我在黑科技的时代认识到了很多最出色的公司，还包括都说的很多朋友们，当时是以科研居多，以博士主导，把AI技术作为切入点，再行去找寻商业应用于的第一个阶段。

第二个阶段是AI公司开始做到2B产品，比如说在保险、银行、客服、金融、教育领域，把教育产品卖给学校，金融产品卖给保险公司五世或者银行。我们转的第四范式、旷视科技、平一科技、迅策科技等等，他们都是行业产品领跑者。十分幸运地，创意工厂击出了60家AI公司，其中有5家独角兽，未来一年还不会有3-4家独角兽问世。这是第二阶段，把AI制成产品，变为2B的应用于。

第三个阶段，普华永道指出2030年AI将给全世界带给约100万亿人民币的GDP提高。在中国，传统行业规模约是在200万亿人民币，其中40万亿左右是AI赋能超过的，相比之下多达其他国家。这是一个极大的机会，所以要赋能AI的各主要传统行业。

但是话说回来了，我们看看今天的AI独角兽，还包括我们转的5家，商汤科技，以及科大讯飞等公司，都是很最出色的AI公司，这些公司一年就是几十亿的收益。如果说我们在国内要建构50万亿的价值，这意味著不是再行去创立1万家公司带给的。早已不存在的AI公司不会之后建构价值，但是更大的价值一定是把AI价值赋能传统行业。

如果说2030年传统行业是将近200万亿规模，我们只要在这个基础提高20%、30%、40%，就可以超过50万亿的规模。50万亿的价值一定是来自于AI赋能传统行业，一定不是来自于黑科技，这是极大的差异。

AI怎么去赋能传统行业呢？我这里有三种模式。第一种是优化赋能，也就是说公司所有的运营恒定，用AI协助公司赚到更加多钱，省更加多钱。第二种模式是流程化赋能，也就是说要改改赋能模式，建构更大价值。第三种模式是重构政治宣传整个产业。

这里我有六个例子来讲解这三个有所不同的方式：第一个是BPO的例子。就是在企业级应用服务当中，我们做到了很多外包，非常简单来说，所有外包给印度的工作都可以外包给AI，现在有一个新技术叫RPA，就是把一个软件放在你的机器上，习你做到的事情，过一会儿，10%、20%、30%就不必须人做到了，机器就可以已完成。这对产业的节省成本是极大的。我们可以看见的一些BPO的例子，还包括在财务、法务、人力资源方面节省重复性的白领劳动，可以节省最少91.2%的成本。

另外一个例子就是呼叫中心，用语音辨识的技术和近期的语音辨识特自然语言处置的技术，可以处置80%打电话的客服电话，而且它的客户满意度是多达人可以获取的，这是我们投资的平一科技所做的。再行谈一下流程的智能化。在零售合作伙伴身上，我们用AI来预测销售，每一个产品在每家商店，每一天可以变卖多少，它有海量的数据进去，可以做到十分精准的预测，减少了它的仓储，对收到它的物流，不但节省仓储物流的钱，人员培训的钱，它的店长都可以AI化。

一个公司扩展去找店长是十分艰难的，店长现在也可以AI简化了，它的事物因为仓储变低了，也显得新鲜了。取得的价值，对这样的零售公司来说是上亿的价值。

我们就可以显著看见AI赋能传统产业带给的价值是多达一个AI公司本身的价值。再行比如说用AI理解传统数据。

用AI来做到卫星数据，理解地面上农作物的温度和湿度，预测每年的产量和价钱等等。更为准确的用太阳的高度和阴影的强度来支出那些储油罐里面有多少油。这些在没AI的时候是无法做的，这只是冰山的一角，还有更好的机会。

下面一个例子就是投资了，我们告诉很多投资都是靠人和基金来做到的。你去卖基金有可能有100种自由选择，1000种自由选择，但是是千人一面的，而且不是针对你的风险承受能力来自定义的。未来AI基金会有各种收益，AI对每个公司的股票可以做到精准的预见，分析员分析不出有每个公司今天的士气，但每个人归属于每个公司，他今天收到来的社交媒体信息是高兴的还是不高兴的，把这个作为一个员工情绪的指数再行败给AI，就可以用AI辨别这个股票是应当卖还是应当买。这种例子我可以再行谈一千个。

一个基金经理决策只是靠几十个，几百个因素，几千个因素，AI可以用无限的数据，无限的因素，而且针对千人千面作出更高报酬的投资。美国顶级分析基金有两家早已超过了600亿美金的规模，多达了人的报酬。未来这个代替不会做到得更佳，在二级市场股票基金一定会更佳，因为它对海量的数据分析能力一定相比之下多达人。最后谈一个更为神秘的例子，制药。

今天的制药是靠化学、生物专家去拍脑袋想要一些疑难杂症用什么新方法来化疗，未来我们可以用分解化学的方法，再行再加AI自然语言处置和对付网络去找寻哪些有可能的药的新分子是可以最慢通过动物试验和临床试验的。根据我们可行性的观点，对一个药的发明者可以减缓4倍，整个制药行业被重构。对于传统行业，AI赋能价值是极大的。

传统行业面对各种挑战，主要的挑战是行业怎么不懂AI赋能在哪里，他们怎么去找AI专家？这一点我们也有一些点子，创意工厂和我们的子公司创意奇智现在对8个领域明确提出解决方案。这些专家怎么插手呢？我们期望扮演着的角色不只是VC投资公司，我们期望沦为传统企业的首席AI官，我们不会进去协助每个传统企业分析在你各个部门里面，哪一个部门用AI可以产生仅次于价值，我们不会把技术卖给你，或者是把技术和原代码一起赠送给你，甚至为首人进去，就和传统的咨询顾问一样为公司获取服务。咨询顾问按照小时收费，我们不必收费，我们必要进来投资你这个公司，所以我们投黑科技公司，投2B公司，下面我们打算投传统公司，用AI力量来为他们赋能。

今天我的演说是分成三个重点部分。第一，AI不会影响所有行业，特别是在是传统行业。

第二，只有那些亲吻AI的传统行业才能获得仅次于的快速增长。第三，中国的传统行业某些领域还不是领先世界的，但有急弯转弯的机会。

我们只要同时做IT化、数据简化和AI化，一定会在2030年构建50万亿的价值。

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