 新浪科技 楊雪梅 2020年7月9日，以“智聯世界 共同家園”為主題的世界人工智能大會將開幕，屆時，創新工場董事長及首席執行官李開復將作為嘉賓分享觀點。借著這次契機，在大會正式開始前，李開復接受了新浪科技獨家專訪，分享疫情之后，自己對于AI應用和發展的最新思考。 如果有類似新病毒來襲，AI會更給力 2020年開年，新冠肺炎疫情成了全人類最大的挑戰，無數產業發展面臨多方面的不確定性。在科技領域，AI的能力和應用，也面臨著現實的巨大考驗。過去幾年行業的探索和投入，會得到驗證。 如今，國內疫情趨于穩定，回顧疫情中AI的發揮，是否達到了預期？ “此次AI在疫情的防御、預測、跟蹤等方面的表現可以打75分。AI是靠數據、多次重復性的事件來訓練的，面對疫情很難提前做好準備。但還是出現了一些不錯的應用，比如AI測溫、AI機器人運送物品、AI診斷等。未來如果有類似的新病毒來襲，我想人類會準備得更好，AI也會更給力。” 他認為，此次AI更重要的不是針對疫情的直接貢獻，而是在抗擊疫情的過程中，社會中產生了AI化的用戶習慣和數據累積，以及AI的潛力被進一步挖掘。疫情成為提升全球AI發展的催化劑。 李開復強調了高科技投資的重要性。疫情之下，很多公司都面臨大的挑戰，比如酒店旅游、餐飲等線下行業，但是二級市場的高科技公司都是非常穩健的，甚至在創新高。 “真正優質的高科技公司比較能抗經濟周期，具有相當大的優勢。未來如何培養更多具有競爭力的高科技企業，也是我們的關注焦點。” 瓶頸不在于技術 傳統行業僅4%擁抱AI “AI技術在快速主流化，那些已經被發明的或者即將被發明的技術，會非常快速地進入商業化的進程。” 在談到AI的瓶頸時，李開復認為現在技術已經不是瓶頸了，當下AI的瓶頸在于傳統企業如何被喚醒，認識到AI的重要性，找到合適的切入點，并獲取商機。“傳統企業首先需要用AI，第二學會怎么用AI，第三把AI用在最到位的地方，讓其能像滾雪球一樣循環起來。” 目前，互聯網行業AI化越來越普及，但在更傳統的行業，只有4%的企業擁抱了AI。“AI未來的瓶頸，是傳統行業要認知自己，切實擁抱AI賦能，進行轉型升級。” 普華永道預測2030年 AI在全世界能創造100萬億元的價值。而傳統創業融合AI將創造最大的價值。當前的中國傳統行業，存在著前后端效率極不匹配的狀況，落后的后端存在著降本提效的巨大空間，而AI則是將這些傳統的經典場景進行升級改造的最佳工具之一。 “對整個傳統行業，AI帶來的格局不僅是被用在哪些場景里，而是能夠幫助最有先見最有膽識的公司，最早給自己建立更有效率的運營體系，增加市場份額，成為行業的領跑者，改變整個行業的格局。 ” 李開復預測，這一次的疫情，會讓企業數字化改造的過程，由原來可能要花費的四五年時間，縮短到可能一兩年就可以達到，所以AI的應用會被加速。 資本不再看好豪賭模式 AI人才已不稀缺 談到當下的創業和投資趨勢， 李開復表示，投資人會更重視那些在傳統商業價值體現指標上表現更好的公司。而融錢燒錢做 to C應用的公司，以及先不考慮商業模型、模式，等累積了足夠的用戶再說的公司，現在在全世界都是受到質疑的。 一方面，國內人口紅利期已過；另一方面，不是每一個行業都可以用燒錢燒出來。任何的公司可能現在想融資都得回答問題：你什么時候會有收入和擴張，什么時候會有利潤，你有沒有足夠的現金流自己可以活下去。 現在的投資形勢與5年前的投資形勢有比較大的不同。李開復提到，早期的AI行業，和跟移動、O2O行業，都是很多人愿意砸大錢進去。但理由不一樣。后者基于人口紅利、巨頭位置的空缺，但是現在大家也要調整心態了。 而5年前的AI領域，基于AI頂級人才的稀缺性和關鍵性，很多AI公司更多在比拼博士數量、能力、論文、比賽等，有的企業甚至第一輪融資就能有上億美金的估值。如今這樣的優勢不再，一方面，世界上已經有上千萬個工程師可以做AI，知道怎么去應用AI了；另一方面，谷歌、百度、騰訊、阿里等公司提供了開源或者更好用的AI平臺。 AI創業進入應用期和成熟期 現在需要務實 在創業方面，李開復認為，AI創業已經走過黑科技發明期，進入到了遍地開花的應用期。黑科技的一批技術牛人出來做前所未有的東西，這個創業空間永遠是存在的，但只是極少數。在一些還沒有普及的領域，類似醫療領域的行業級應用的潛在創業機會也會存在。 此外，他提到，AI賦能和創造價值的獨角獸，一定會變得更多。但它們可能不會是單一的AI獨角獸，甚至都不會自稱為AI公司了，可能是零售公司、制造公司、企業級軟件公司等，它們做的東西沒有AI是做不好的，更多是把AI賦能應用到產品中。 但是純粹的AI公司，比如曠視、商湯、創新奇智，數量不會漲那么快，因為AI普及了，且AI主要的價值是賦能行業應用，而不是獨立成為一個平臺。 “不是說AI不可以成為一個平臺，而是業界不會有100個AI平臺。” “AI的創業進入了一個應用期跟成熟期，所以現在的創業跟過去5年是完全不一樣的。”李開復表示，現在得務實，得有健康的心態。 以下為采訪新浪科技專訪李開復QA（略經編輯）： 一、 新浪科技：您認為這次疫情中AI的表現如何？ 可以打多少分？ 李開復：總體來說，此次AI在疫情的防御、預測、跟蹤等方面的表現可以打75分。人工智能是靠數據、多次重復性的事件來訓練的，面對疫情很難提前做好準備。但還是出現了一些不錯的應用，比如AI測溫、AI機器人運送物品、AI診斷等，如果未來有類似的新病毒來襲，我想人類會準備得更好，AI也會更給力。 AI更重要的不是針對健康、醫療、疫情的直接貢獻，而是在抗擊疫情的過程中，社會中產生了什么樣的用戶習慣和數據累積，以及AI潛力，比如線上辦公、上課等。 用戶習慣形成之后，會逼著企業自動化、AI化、數字化、軟件化、線上化其工作流程，從而形成數據，AI就能產生價值。 數據的雪球越滾越大，AI的能力經過多領域的融合也越做越強。無論是線上教育，還是其他方面，國內是繼續領先全球的。這次，歐美國家也開始有一些動作，比如網上點餐、線上教育等，疫情也是提升全球（AI發展）的催化劑。 二、 新浪科技：疫情為AI技術帶來了哪些挑戰？ 李開復：AI技術在快速地傳播，快速主流化。越來越多程序員學會了怎么用AI，哪怕是最前沿的技術，也能夠在兩年之內就普及化、產品化。而且不是說谷歌發明了一個技術，谷歌兩年就把它產品化了，而是谷歌發明了技術、寫了論文，然后所有的公司，亞馬遜、騰訊、阿里都可以把它產品化。 我不認為有什么技術的瓶頸。那些已經被發明的或者即將被發明的技術，會非常快速地進入商業化的過程。 因為現在工具已經越來越好用了，無論是硬件還是軟件的工具，速度越來越快地在提升，具有軟件+AI能力的工程師也越來越多了。 AI普及化的瓶頸，一定不在于工程師也不在于科學家了。瓶頸會在于傳統企業如何能夠被喚醒，知道AI的重要性，找到合適的人幫他找AI的切入點，通過AI的賦能來獲取巨大的商機和盈利。這個現在是瓶頸。 互聯網行業，基本每個App每家公司都有AI的人員，金融、保險、銀行也越來越多在自己做（AI），但是更傳統的行業，比如挖礦、制造、房地產、醫療等領域里面，大老板們對AI的認知了解，都還在一個比較初步的狀態，只有4%的傳統企業擁抱了AI。那96%怎么快速找到合適的地方去用AI？ 而且AI很容易用錯，比如一些酒店全部用機器人來服務，這就是想太多了，機器人送東西到房間可以，但是AI做禮賓肯定是不行的。還有可能還不知道AI用在什么地方。AI不是他們所想的，要做成像人一樣的東西，純粹的大數據、AI價值也很多，很多人不太了解。 有些初步了解了，開始去做，但可能沒有合適的團隊，要去外部找產品，而大部分行業還沒有AI的產品。然后他們去找咨詢顧問公司，這可能是一個道路，但是這些咨詢顧問公司他們只看是否有錢賺，未必能幫你找最好的（AI）應用。 還有很多公司，就算有意愿來做，但是沒有數據，或者數據很不干凈。清理數據要花巨大的錢，有時候做好AI的實施，所花的錢大部分在數據的清理，但是清理完數據之后，又發現AI用處不大，很可惜和浪費。 綜合這些理由，我覺得AI的實施、普及的瓶頸肯定是怎么進入傳統行業。 三、 新浪科技：對AI在未來幾年的發展有何新的預測？ 李開復：在經濟有挑戰的情形之下，很多公司都會想著節源。在一個公司發展得很好的時候，用AI來取代一些重復性的簡單工作，可能聽起來是一個可有可無的東西，剛開始可能也省不了太多錢，還會有爭議，所以很多老板都會延后一下。此次疫情加速AI落地，會讓一些企業看到AI越來越實用，更接地氣。 我預測這一次的疫情，會讓企業數字化改造的過程，由原來可能要花費的四五年時間，縮短到可能一兩年就可以達到，所以AI的應用會被加速。 四、 新浪科技：受疫情影響，今年的投資市場會有哪些新的機會？ 李開復：宏觀來說，就是高科技公司重要性進一步凸顯。現在很多公司都面臨大的挑戰，比如酒店旅游、餐飲等線下行業，但是二級市場的高科技公司都是非常穩健的，甚至在創新高。 真正優質的高科技公司比較能抗經濟周期，具有相當大的優勢。未來如何培養更多具有競爭力的高科技企業，也是我們的關注焦點。 因為剛才講的種種理由，讓高科技更快地被使用，而且在各個場景、傳統行業都需要高科技。過去，教育、醫療行業不見得會考慮遠程醫療、教育，現在開始用了，高科技（行業）肯定是加速（發展）了。 對AI來說是一個更大的利好。AI能產生最大經濟價值的應用，應該就在節省成本、提高效率這兩件事情上面。所以在現在的經濟狀況里，更多的公司會需要用這些技術。當然技術是利好，線上是利好，AI是利好。 五、 新浪科技：作為投資人，您怎么看AI公司燒錢的現象和問題？ 李開復：現在確實在創業跟投資方面，投資人會更重視那些在傳統商業價值體現指標上表現更好的公司。也就是說，那些融錢燒錢做 to C應用的公司，那些先不考慮商業模型、模式，等累積了足夠的用戶再說的公司，現在在全世界都是受到質疑的。 受到質疑可能有幾個原因。 第一是過去10年更多的人上網，是巨大的人口紅利。以中國為例，從移動互聯網開始的幾千萬個用戶，到現在八九個億用戶，十多年來20倍的成長帶來的人口紅利是可以發展to C應用的。應用做得好，更多用戶涌上來，如果你能成為行業第一，尤其一個平臺性的公司，比如美團這樣的公司，是可以創造非常大的價值的。 但現在人口紅利期已經過了，基本上，上網的人已經飽和了，所以這一類的to C模式就不會再有一個順風的優勢了。 第二是，不是每一個行業都可以用巨大的錢把它砸出來。 我們最近也看到了，比如很多傳統行業，你用to C的模式去砸錢，無論是在國內賣咖啡的，或者是在國外做共享辦公的，或者是在印度做新模式的酒店的，都是用這種to C的模式去砸傳統行業。最后可能會發現也不是那么容易，因為傳統行業的獲客成本跟維護成本等，和在線上是不一樣的，很重了。所以這可能是第二個問題，當然也有一些公司、投資基金用海量的錢去砸這些領域，但是也并沒有得到正面的結果。 現在疫情（影響），錢也緊了，大家也希望對投資有更穩妥的保障了，所以這種比較豪賭的、海量的、燒錢的模式現在肯定是不被看好的。 任何的公司可能現在想融資都得回答問題：你什么時候會有收入和擴張，什么時候會有利潤，你有沒有足夠的現金流自己可以活下去。因為在一個很大挑戰的融資環境里面，即便你是有一個不錯的公司和業務，以及未來的愿景和機會，但是你每年燒錢燒太多了，到最后，還沒有融到下一輪，錢已經花光了，你也會被逼得要解散。 所以現金流的管理，還有盡快建立一個正向現金流的過程、利潤的產生，這其實是過去一年多就很清楚的一個趨勢了，但是疫情之后就變成一個幾乎絕對的事件了。有些創業者可能沒有那么快地扭轉他們的思維，可能就會面臨一些困境。 六、 新浪科技：現在的投資形勢與5年前的投資形勢有哪些比較大的不同？ 李開復：AI的早期跟移動、O2O的早期，都是很多人愿意砸大錢進去，但理由是不一樣的。 我覺得移動、O2O是因為大家看到了這是一個新的平臺，而且沒有那么多巨頭已經占了位置，而且有人口紅利，所以大家當時投資，無論是投頭條，還是滴滴、美團、知乎這一類的公司，都是抱著很大的風險，可能九死一生的風險，看能不能砸出一個百倍千倍回報的公司來，如果投一家做不了，投10家20家，總能成一家吧，是抱著這樣的心態，但現在人口紅利已經過去了，所以大家也要調整心態了。 從AI公司來說，5年前，大家拼命地去找誰的博士最多、誰的博士最牛、誰的論文最多、誰的比賽得了第一名，可能靠這個，第一輪融資就能有上億美金的估值，這是基于一個不同的因素。這個因素是AI頂級人才的稀缺性，而且沒有這些頂級人才，誰也別想把AI用好，是基于這兩件事情。 所以如果你說我有三個頂級的從百度出來的AI專家，或者50個AI博士，這個投資人就給你錢，也是合理的，因為這個資源是非常稀缺的，但這個現在也不成立了。 它不成立的理由，是因為現在不是說世界上有幾百個頂級的AI專家可以做AI了，而是世界上已經有幾百萬、上千萬個工程師可以做AI，知道怎么去應用AI了。 現在，當時那些博士的稀缺性優勢已經不存在了，而且現在有很多好的平臺，谷歌的平臺，國內百度的平臺，騰訊、阿里的云……別人做了平臺，你拿來用AI就可以了。這件事情與5年前是不可相比的。 所以，現在如果你再說我有三個頂級公司出來的AI科學家，我要1億美元估值，現在是拿不到的，因為剛才這個原因。 這幾種創業，現在都不會有那么虛高的估值，但理由是不一樣的。 現在你做個AI公司，也會有人問你什么時候能有產品？什么時候能有一個proof of concept？什么時候能有第一個客戶？什么時候可以擴張？什么時候可以有收入？哪一年能有利潤？而且現在科創板開了一個新的窗口，對利潤還是有一點期待的。 當然，這些其實也是讓AI公司更務實了，都是好事。 但是當年的這種狂熱，博士資源的稀缺性，我覺得也是有其道理的，可是現在沒有。 七、 新浪科技：AI是一個非常大的賽道了，您覺得現在該領域創業或投資的最大機會在哪里？ 李開復：我覺得有幾種。那種黑科技的一批技術牛人出來做前所未有的東西，這個空間永遠是存在的。 但在AI領域里，這個窗口已經有點常（態）化，三五年前只要是個名校的PHD出來，總有人給你投錢的，這個以后不會這么簡單了。因為剛才講的各種理由。 但是我覺得黑科技的頂級技術型創業還是存在的，但是會是很小的少數。 行業級應用（的創業）也會存在的。行業級應用把AI用在一些非常快速看到價值的領域，也一定是一個現在還沒有普及的領域，現在AI應用在互聯網、銀行保險公司已經相當普及了，再去做這些領域可能會有點難。 但醫療是個相當好的領域，因為就在最近，數據累積起來，而且現在藥保醫保都在推進，醫院、藥廠都在重新思考怎么進入一個數字化的更有效率的行業，所以我覺得醫療會是一個好的領域，可能是最好的領域。 還有其他的領域，行業應用是有一點悖論的，就是越辛苦越難的，反而是越好的機會。那些看起來AI一進去，三兩個禮拜就創造了巨大的價值。這些恐怕輪不到一個創業公司來做。如果這么容易的話，可能在某一個云平臺上就做成了，或者公司自己找人來做。 ·END·
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