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今年创了6家独角兽公司,李开复:未来的独角兽公司的关键是……

2017-12-10 13:33 | 作者: 张弘一 来源:中国企业家网 李开复

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图片来源:《中国企业家》杂志

AI很火,但要警惕不少公司很机灵地把AI概念加到自己的公司。李开复认为,站在这个所谓的风口,要有识别力和眼光,“个别公司的泡沫是有的,长期的浪潮一定是在的。” 

自2015年淋巴癌痊愈后,低调回归的李开复因当下火热的AI重归公众视野。从成立创新工场人工智能工程院,到投资人脸识别Face++等多个人工智能项目,再到亮相综艺节目畅谈人工智能对人类职业分工的重新洗牌,探访创新工场投资的人脸识别项目……李开复一直很忙。

今天,李开复出现在由《中国企业家》杂志主办,一汽-大众奥迪作为首席战略合作伙伴的2017(第十六届)中国企业领袖年会上,一如既往,穿西装打领带,他站在台上侃侃而谈,再次向大家展示了自己对人工智能未来的无限热情。

他首先介绍人工智能分为强AI和弱AI两个阶段,目前尚处于在单一领域用大量的数据来做强大的推测和判断的弱AI阶段,且没有任何科学根据让我们看到强AI的到来。虽然是单一领域,但也是远远超越人类的。他认为人工智能的未来应用将会出现四波浪潮,其中互联网公司因产生大量数据将最先获益。

李开复称,第一波是互联网公司,因为人工智能需要大量数据,而互联网公司的产品往往会自动标注大量数据,就成了天然的第一批最大的AI独角兽。以淘宝、天猫、京东购物为例,用户在这些平台浏览了大量内容后,这些平台会越来越了解每名客户的需求和喜好。用户在美图上留下的训练数据也是如此,“数据量足够多,就会越做越美”。

第二波就是传统的机构如银行等通过用户数据的获取,在正常的商务流程里面来创造价值。

第三波是实体世界的数据化,将世界上还没有数据化的东西数据化,变成AI。用数据来做过去未曾有的应用,以天猫精灵、小鱼在家为例,这些在机场或其购物中心布的摄像头,能够捕捉很多数据。

第四波是全自动的智能,比如无人驾驶。但这些技术还处在研发阶段,李开复说,如果说Windows是第一代操作系统,安卓就是第二代,那么第三个可能就是无人驾驶操作系统。

以下是李开复在2017(第十六届)中国企业领袖年会的演讲全文: 

谢谢大家,非常高兴有这个机会来跟大家分享独角兽和AI的故事,最近美国的机构做了个评选,2017年中国创造独角兽最多的公司,创新工场有幸在其中,当年跨过10亿美元坎的公司,我们创了6家。

为什么能够把早期投资做到独角兽呢?未来独角兽该怎么走呢?我们认为,未来的独角兽公司的关键是人工智能,互联网和传统公司未来很好地用上了人工智能。

什么是人工智能

人工智能是什么呢?我想做一个非常简短的介绍,最后有一些传统企业,我想分享一下传统企业家如何看待人工智能。

最近有幸去拜访北美的三位教授,包括AlphaGo,比如说大家都懂表格,你每个月把员工的薪水输进去,最后出来一个表就是这个季度的表格。你把很多围棋的棋一按就知道该下什么棋,你把很多按纽再一按就知道这个人会还是不会,其实这是需要很多人工智能专家去调整,但它背后的背景就是基于特别大量的数据这样的一个表格。最后它可以做决策、预测、分类,分类这张脸是谁的脸,决策就是说我下一步该走什么棋,预测是明天的股票会涨会跌,这些事情人工智能都可以做。

强AI和弱AI  

所以很多人说这么可怕,AlphaGo突破了,超过了人类的语音、人类的物体、人类的人脸识别,人工智能是不是要取代人类了呢?

这里我要特别清楚地分析一下人工智能有所谓的强AI和弱AI。所谓强AI就是能做一些人能做的事情,今天没有任何科学根据让我们看到强AI,今天我只会讲弱AI,弱AI的意思就是在单一领域用大量的数据来做非常强大的推测和判断。

虽然是单一领域,但它是远远超过人类的,如果再往后我们看,这四波人工智能的浪潮,这是创新工场的观点,我们认为人工智能有四波浪潮,所谓一波浪潮,表示它不是阶段,不是一个接一个发声的,它是同时发声的,今天的这四波浪潮都在发声,有些可能是前潮,有些可能是后潮。

下面的两条是大数据人工智能,上面的两条可能你们认为是人工智能,因为它看得懂、听得懂,能看、能听、能讲,其实背后的原理都是刚才讲的深度学习,当然还有强化学习等一系列的其他的技术。

人工智能发展的四波浪潮

下面我从所谓的大数据AI先讲起,大数据AI就是我搜集了一大堆数据,这些数据可能是股票的数据、互联网的数据、医院的数据,从这些数据来做判断,这是下两行(PPT播放)。

第一波是互联网AI,互联网AI就是在互联网上BAT、谷歌、Facebook搜集了大量的数据,用来做AI。

第二波是一个传统的机构看你有很多数据,可能是在你们的传统商店里面的行销数据,可能是银行的存款数据,可能是股票数据,可能是保险数据,我们把这些数据用在正常的商务流程里面来赚钱。

第三波是实体世界的数据化,我们把过去不是数据的东西变成数据,用它来做过去未曾有的应用,比如说人脸识别、语音识别这一类的,或者是像天猫精灵、小鱼在家很多很多的摄像头,或者是机场、其他的购物中心布很多摄像头来捕捉数据,把世界上还没有数据化的东西数据化,变成AI,因为AI必须要数据化的。

第四波是全自动的智能,这四波是需要时间的。

第一波浪潮为什么这么成功?是因为BAT非常聪明地让我们成为他的数据创作者,每天你在淘宝、天猫、京东购物的时候,你的每一个点击购买都会被他吸收下来,未来再买什么东西都会被预测。互联网公司就成了天然的第一批最大的AI独角兽。因为他们的数据量最多,而且我们每天不但帮他产生数据,还在帮他标注数据。比如说我们投资的美图就是这样一个案例,大家有没有发现美图美得越来越好?那是因为你们每天都在标注,在五年前你自拍了一张做了美图,你一看效果怎么这么丑,你就把它删除了。可能三年前你拍了一张,这个很美,我要存下来,你删除的和你存储的就成了美图的训练数据,它就会希望以后更多把美化的效应做成你会留存的那种,而不像你会删除的那种,如果数据量足够多,它就会越做越美,因此这样的公司就是这么滚动的,淘宝、百度也是这样的道理。第一波互联网的AI其实不是那么容易做的,因为今天这个领域已经非常拥挤了。

第二波的浪潮是什么呢?这个就是将已有的业务流程作为中心,我们可能常听到一些C2M,从用户的需求去设计产品,优化你的产品流程、你的物流、你的库存、你的供应链等等,这些都属于第二波的浪潮,把你已有的数据拿来激活你的商业流程。

还有什么算式呢?比如说银行要来决定要不要贷款给你,或者是一个私人银行来判断你的资产该怎么配置,或者一个AI的量化炒股决定哪一支股票下一周会涨得更多,或者是一个保险机构来决定这个保险是不是欺诈,他说他撞车了,是不是撞了。还有保险怎么去给每一个人定他的月费,这些东西都是用数据来决定的。过去用人来决定的就像人下围棋、人下国际象棋一样,未来将会被AI完办。谁有大量的数据存在库里这就是AI的机会,在座的传统企业家,你们如果想拥有数据,如果你拥有数据,就要赶快用AI把它激活,让它帮你比你现在的员工做出更好的优化流程。

如果没有数据,怎么办呢?没有数据就赶快搜集数据,要不然会没有竞争力的。第二波浪潮我也举一个投资的例子,叫做追一科技,是做客服,把你公司的产品扫一遍,把你人工客服服务客户的流程扫一遍,把之后用户的满意度再扫一遍,这样它就知道了什么样的用户出了什么样的问题,怎么样去服务于他,会让他更满足,甚至半年、一年以后还留在我们的公司,我们运营客服中心最大的问题就是很难去量化,不知道这个客服到底有没有效,他给你打一颗星三颗星没问题,他可能不卖东西的,一个好的公司会把所有的客服数据留存下来,这样会产生巨大的价值。比如说滴滴就是用追一科技,未来有传统企业的客服有一千人、一万人都有可能被AI取代,一旦你满足了客户,你就可以用你的客服推销你的产品,或做你的市场经营。

前面两个是把已有的数据激活,下面再讲一讲第三波浪潮,经过传感器的普及,我们会捕捉过去不存在的数据,比如说今年每个人进场就是人脸识别,以前的安防在那里,现在不需要了,机器取代了,这就是节省了成本,我们能够更快地过关就是节省了时间。

之后还可以想象人脸识别之后有更多的应用,比如说在过街的时候,红灯你就闯过街了,当时就把你拍下来罚单寄到家里去了,也可能在购物商场的时候,看到你这个人走到什么地方、摸了什么东西、拿了什么东西、买的什么东西都记录下来,除了视频、人脸、还有物体、还有语音,这些都会产生大量的数据。像当年BAT用大量的互联网数据做出了AI,今天做一些视频、人脸、语音的公司也会采集大量的数据,成为他们行业里面的独角兽。还有传感器会越来越便宜、用得越来越多。这里举一个例子,我们投资的旷视科技Face++,现在人脸识别针对一个人的识别已经不算什么了,现在难度是你能不能拿一个100万、200万、300万的数据库把这些人随时都识别出来,如果可以的话,以后这种劫机的事件、安全就可以大大地保障了,因为所有的被通缉的犯人都可以被搜集到一个数据库里不让他们上飞机,这一类的技术不但可以带来价值,可以带来给我们人类更多的安全和更好的生活。

未来五年,机器人从无人驾驶和工业的自动化启动

第四波浪潮是全面自动智能化,这个机器需要动起来,就没有前三波容易了,这不只是一个深度学习、机器学习、软件在做事情,而是软件要开始动了,车子要开始动了。第一个它的突破性可能会比想象的慢,大家想到我什么时候能有一个家庭机器人帮我做一些家务,虽然有些公司想让你赶快买一台,在所有产品的进化流程中进入家庭是最困难的一关,因为我们的期望值最好,因为它长得像人我们会认为它跟人一样,我们人愿意花的钱又是最少。所以机器人一定是从两件事情开始启动的,第一个是无人驾驶,这个是全球已经认可的,在未来十几年会成为主流,以后都不用开车了;另外一个就是工业的自动化,因为在生产的过程中,确实很多在流水线上的人,他们的工作是重复性、是可被机器取代的,就和工业革命一样,这两点才是未来五年的着重点。

当然无人驾驶有人说很难,一辆车开上去,撞到人怎么办?可能就要用阶段性的方法来解决这个问题,我们能不能够先让一辆车在低速的地方跑起来、搜集数据,或者我们能不能在机场,能不能够跑起来,在停车场能够跑起来,或者能不能让他上路,但是无人驾驶适合上的路是什么呢?高速公路,因为高速公路我们开起来可能有点害怕,但机器开起来反而是非常非常合适的,我们投资了几家公司,包括驭势科技,它就是把一个可解的低安全问题领域的做起来,让车子跑起来,现在到广州白云机场可以坐的就是驭势科技的无人车,还有很多其他的公司,我们还投了很多其他的公司。整个领域会激活整个产业,而且它背后的技术可能会成为人类可以看到的第三代操作系统,如果说第一代是windows,第二代是安卓,第三代就是这样一个操作系统,是谷歌会做持续呢?还是百度会做出来呢?要看下面的发展。

数位化

下面要提醒传统企业家的事情就是如果你还没有数位化,一定要数位化,数字是非常重要的,如果你有一家在网上卖衣服的店,你很喜欢每个用户喜欢穿什么,你要通过每个买手店一个一个去测,等你肯定卖的多少回来了知道你的衣服哪些被南方喜欢,哪些不被北方喜欢,一旦数字化以后,有必要开始全链条数字化管理,识别有什么低效的地方,不断地推进你的产品,让你能够做得更好。比如说在服装这个领域,我们可以看到我们就是在搭配人、货、场这三件事情,我们能做什么事情呢?你可以想象,我们几乎是把每一个人在线下的行为都带上了一个所谓的线上。比如说我们在一个卖场里面可以分析客流来了多少,每一层来了多少人,结账的效应如何,每一个人买了什么衣服,经过人脸识别知道谁买了,整个过程就会把线下跟线上做一个非常好的结合。比如说做数字化运营,数字化之后把它的一个产品经过用户的需求,设计的产品推到零售店的时候,只花了30天变到了7天,这个时候你可以想象账期上能够节省多少。

AI时代来了,简单的工作都会被取代

最后,我想呼吁大家,AI的时代来了,有一个必然的现象,AI可以肯定一个一个例子,是取代了人类的工作,这些工作跟工业时代是不一样的。工业时代比如说一辆车本来是几个工匠做的,但是可能经过流水线变成几十个比较低训练的工人来取代了,它消灭了工作,也创造了工作,但是在人工智能呢,我们谈到刚才的客服也好、流水线也好、司机也好,都是全方位地取代。未来很多工作都会被取代,这里因为时间关系就不多说细节了。比如说重复性的工作、简单的工作都会被取代。

人类剩下什么呢?人类未来剩下的只有两件事情,第一件事情就是创造力,我们要推动我们的创造力,包括了科学的创造力、文学、艺术的创造力,也保证了讲故事的能力、公关、市场的能力,人工智能不用多说了,另外就是有爱心的工作,真的能够把爱放到工作里面,经过人与人之间的沟通和信任,来导致更多的人信任你的品牌、信任你的产品。这些服务业会越来越重要,所以我们不但需要鼓励更多的人进入服务业,当传统老板在考虑未来我们的公司该怎么办,当一些技术被AI取代了,可能你钱赚得更多了,有一些人下岗了该怎么办?考虑服务业,尤其考虑关爱层的服务业,未来人类的工作真的就是创造性和关爱性。AI会是我们最好的工具。

谢谢大家!

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