 新浪科技 杨雪梅 2020年7月9日，以“智联世界 共同家园”为主题的世界人工智能大会将开幕，届时，创新工场董事长及首席执行官李开复将作为嘉宾分享观点。借着这次契机，在大会正式开始前，李开复接受了新浪科技独家专访，分享疫情之后，自己对于AI应用和发展的最新思考。 如果有类似新病毒来袭，AI会更给力 2020年开年，新冠肺炎疫情成了全人类最大的挑战，无数产业发展面临多方面的不确定性。在科技领域，AI的能力和应用，也面临着现实的巨大考验。过去几年行业的探索和投入，会得到验证。 如今，国内疫情趋于稳定，回顾疫情中AI的发挥，是否达到了预期？ “此次AI在疫情的防御、预测、跟踪等方面的表现可以打75分。AI是靠数据、多次重复性的事件来训练的，面对疫情很难提前做好准备。但还是出现了一些不错的应用，比如AI测温、AI机器人运送物品、AI诊断等。未来如果有类似的新病毒来袭，我想人类会准备得更好，AI也会更给力。” 他认为，此次AI更重要的不是针对疫情的直接贡献，而是在抗击疫情的过程中，社会中产生了AI化的用户习惯和数据累积，以及AI的潜力被进一步挖掘。疫情成为提升全球AI发展的催化剂。 李开复强调了高科技投资的重要性。疫情之下，很多公司都面临大的挑战，比如酒店旅游、餐饮等线下行业，但是二级市场的高科技公司都是非常稳健的，甚至在创新高。 “真正优质的高科技公司比较能抗经济周期，具有相当大的优势。未来如何培养更多具有竞争力的高科技企业，也是我们的关注焦点。” 瓶颈不在于技术 传统行业仅4%拥抱AI “AI技术在快速主流化，那些已经被发明的或者即将被发明的技术，会非常快速地进入商业化的进程。” 在谈到AI的瓶颈时，李开复认为现在技术已经不是瓶颈了，当下AI的瓶颈在于传统企业如何被唤醒，认识到AI的重要性，找到合适的切入点，并获取商机。“传统企业首先需要用AI，第二学会怎么用AI，第三把AI用在最到位的地方，让其能像滚雪球一样循环起来。” 目前，互联网行业AI化越来越普及，但在更传统的行业，只有4%的企业拥抱了AI。“AI未来的瓶颈，是传统行业要认知自己，切实拥抱AI赋能，进行转型升级。” 普华永道预测2030年 AI在全世界能创造100万亿元的价值。而传统创业融合AI将创造最大的价值。当前的中国传统行业，存在着前后端效率极不匹配的状况，落后的后端存在着降本提效的巨大空间，而AI则是将这些传统的经典场景进行升级改造的最佳工具之一。 “对整个传统行业，AI带来的格局不仅是被用在哪些场景里，而是能够帮助最有先见最有胆识的公司，最早给自己建立更有效率的运营体系，增加市场份额，成为行业的领跑者，改变整个行业的格局。 ” 李开复预测，这一次的疫情，会让企业数字化改造的过程，由原来可能要花费的四五年时间，缩短到可能一两年就可以达到，所以AI的应用会被加速。 资本不再看好豪赌模式 AI人才已不稀缺 谈到当下的创业和投资趋势， 李开复表示，投资人会更重视那些在传统商业价值体现指标上表现更好的公司。而融钱烧钱做 to C应用的公司，以及先不考虑商业模型、模式，等累积了足够的用户再说的公司，现在在全世界都是受到质疑的。 一方面，国内人口红利期已过；另一方面，不是每一个行业都可以用烧钱烧出来。任何的公司可能现在想融资都得回答问题：你什么时候会有收入和扩张，什么时候会有利润，你有没有足够的现金流自己可以活下去。 现在的投资形势与5年前的投资形势有比较大的不同。李开复提到，早期的AI行业，和跟移动、O2O行业，都是很多人愿意砸大钱进去。但理由不一样。后者基于人口红利、巨头位置的空缺，但是现在大家也要调整心态了。 而5年前的AI领域，基于AI顶级人才的稀缺性和关键性，很多AI公司更多在比拼博士数量、能力、论文、比赛等，有的企业甚至第一轮融资就能有上亿美金的估值。如今这样的优势不再，一方面，世界上已经有上千万个工程师可以做AI，知道怎么去应用AI了；另一方面，谷歌、百度、腾讯、阿里等公司提供了开源或者更好用的AI平台。 AI创业进入应用期和成熟期 现在需要务实 在创业方面，李开复认为，AI创业已经走过黑科技发明期，进入到了遍地开花的应用期。黑科技的一批技术牛人出来做前所未有的东西，这个创业空间永远是存在的，但只是极少数。在一些还没有普及的领域，类似医疗领域的行业级应用的潜在创业机会也会存在。 此外，他提到，AI赋能和创造价值的独角兽，一定会变得更多。但它们可能不会是单一的AI独角兽，甚至都不会自称为AI公司了，可能是零售公司、制造公司、企业级软件公司等，它们做的东西没有AI是做不好的，更多是把AI赋能应用到产品中。 但是纯粹的AI公司，比如旷视、商汤、创新奇智，数量不会涨那么快，因为AI普及了，且AI主要的价值是赋能行业应用，而不是独立成为一个平台。 “不是说AI不可以成为一个平台，而是业界不会有100个AI平台。” “AI的创业进入了一个应用期跟成熟期，所以现在的创业跟过去5年是完全不一样的。”李开复表示，现在得务实，得有健康的心态。 以下为采访新浪科技专访李开复QA（略经编辑）： 一、 新浪科技：您认为这次疫情中AI的表现如何？ 可以打多少分？ 李开复：总体来说，此次AI在疫情的防御、预测、跟踪等方面的表现可以打75分。人工智能是靠数据、多次重复性的事件来训练的，面对疫情很难提前做好准备。但还是出现了一些不错的应用，比如AI测温、AI机器人运送物品、AI诊断等，如果未来有类似的新病毒来袭，我想人类会准备得更好，AI也会更给力。 AI更重要的不是针对健康、医疗、疫情的直接贡献，而是在抗击疫情的过程中，社会中产生了什么样的用户习惯和数据累积，以及AI潜力，比如线上办公、上课等。 用户习惯形成之后，会逼着企业自动化、AI化、数字化、软件化、线上化其工作流程，从而形成数据，AI就能产生价值。 数据的雪球越滚越大，AI的能力经过多领域的融合也越做越强。无论是线上教育，还是其他方面，国内是继续领先全球的。这次，欧美国家也开始有一些动作，比如网上点餐、线上教育等，疫情也是提升全球（AI发展）的催化剂。 二、 新浪科技：疫情为AI技术带来了哪些挑战？ 李开复：AI技术在快速地传播，快速主流化。越来越多程序员学会了怎么用AI，哪怕是最前沿的技术，也能够在两年之内就普及化、产品化。而且不是说谷歌发明了一个技术，谷歌两年就把它产品化了，而是谷歌发明了技术、写了论文，然后所有的公司，亚马逊、腾讯、阿里都可以把它产品化。 我不认为有什么技术的瓶颈。那些已经被发明的或者即将被发明的技术，会非常快速地进入商业化的过程。 因为现在工具已经越来越好用了，无论是硬件还是软件的工具，速度越来越快地在提升，具有软件+AI能力的工程师也越来越多了。 AI普及化的瓶颈，一定不在于工程师也不在于科学家了。瓶颈会在于传统企业如何能够被唤醒，知道AI的重要性，找到合适的人帮他找AI的切入点，通过AI的赋能来获取巨大的商机和盈利。这个现在是瓶颈。 互联网行业，基本每个App每家公司都有AI的人员，金融、保险、银行也越来越多在自己做（AI），但是更传统的行业，比如挖矿、制造、房地产、医疗等领域里面，大老板们对AI的认知了解，都还在一个比较初步的状态，只有4%的传统企业拥抱了AI。那96%怎么快速找到合适的地方去用AI？ 而且AI很容易用错，比如一些酒店全部用机器人来服务，这就是想太多了，机器人送东西到房间可以，但是AI做礼宾肯定是不行的。还有可能还不知道AI用在什么地方。AI不是他们所想的，要做成像人一样的东西，纯粹的大数据、AI价值也很多，很多人不太了解。 有些初步了解了，开始去做，但可能没有合适的团队，要去外部找产品，而大部分行业还没有AI的产品。然后他们去找咨询顾问公司，这可能是一个道路，但是这些咨询顾问公司他们只看是否有钱赚，未必能帮你找最好的（AI）应用。 还有很多公司，就算有意愿来做，但是没有数据，或者数据很不干净。清理数据要花巨大的钱，有时候做好AI的实施，所花的钱大部分在数据的清理，但是清理完数据之后，又发现AI用处不大，很可惜和浪费。 综合这些理由，我觉得AI的实施、普及的瓶颈肯定是怎么进入传统行业。 三、 新浪科技：对AI在未来几年的发展有何新的预测？ 李开复：在经济有挑战的情形之下，很多公司都会想着节源。在一个公司发展得很好的时候，用AI来取代一些重复性的简单工作，可能听起来是一个可有可无的东西，刚开始可能也省不了太多钱，还会有争议，所以很多老板都会延后一下。此次疫情加速AI落地，会让一些企业看到AI越来越实用，更接地气。 我预测这一次的疫情，会让企业数字化改造的过程，由原来可能要花费的四五年时间，缩短到可能一两年就可以达到，所以AI的应用会被加速。 四、 新浪科技：受疫情影响，今年的投资市场会有哪些新的机会？ 李开复：宏观来说，就是高科技公司重要性进一步凸显。现在很多公司都面临大的挑战，比如酒店旅游、餐饮等线下行业，但是二级市场的高科技公司都是非常稳健的，甚至在创新高。 真正优质的高科技公司比较能抗经济周期，具有相当大的优势。未来如何培养更多具有竞争力的高科技企业，也是我们的关注焦点。 因为刚才讲的种种理由，让高科技更快地被使用，而且在各个场景、传统行业都需要高科技。过去，教育、医疗行业不见得会考虑远程医疗、教育，现在开始用了，高科技（行业）肯定是加速（发展）了。 对AI来说是一个更大的利好。AI能产生最大经济价值的应用，应该就在节省成本、提高效率这两件事情上面。所以在现在的经济状况里，更多的公司会需要用这些技术。当然技术是利好，线上是利好，AI是利好。 五、 新浪科技：作为投资人，您怎么看AI公司烧钱的现象和问题？ 李开复：现在确实在创业跟投资方面，投资人会更重视那些在传统商业价值体现指标上表现更好的公司。也就是说，那些融钱烧钱做 to C应用的公司，那些先不考虑商业模型、模式，等累积了足够的用户再说的公司，现在在全世界都是受到质疑的。 受到质疑可能有几个原因。 第一是过去10年更多的人上网，是巨大的人口红利。以中国为例，从移动互联网开始的几千万个用户，到现在八九个亿用户，十多年来20倍的成长带来的人口红利是可以发展to C应用的。应用做得好，更多用户涌上来，如果你能成为行业第一，尤其一个平台性的公司，比如美团这样的公司，是可以创造非常大的价值的。 但现在人口红利期已经过了，基本上，上网的人已经饱和了，所以这一类的to C模式就不会再有一个顺风的优势了。 第二是，不是每一个行业都可以用巨大的钱把它砸出来。 我们最近也看到了，比如很多传统行业，你用to C的模式去砸钱，无论是在国内卖咖啡的，或者是在国外做共享办公的，或者是在印度做新模式的酒店的，都是用这种to C的模式去砸传统行业。最后可能会发现也不是那么容易，因为传统行业的获客成本跟维护成本等，和在线上是不一样的，很重了。所以这可能是第二个问题，当然也有一些公司、投资基金用海量的钱去砸这些领域，但是也并没有得到正面的结果。 现在疫情（影响），钱也紧了，大家也希望对投资有更稳妥的保障了，所以这种比较豪赌的、海量的、烧钱的模式现在肯定是不被看好的。 任何的公司可能现在想融资都得回答问题：你什么时候会有收入和扩张，什么时候会有利润，你有没有足够的现金流自己可以活下去。因为在一个很大挑战的融资环境里面，即便你是有一个不错的公司和业务，以及未来的愿景和机会，但是你每年烧钱烧太多了，到最后，还没有融到下一轮，钱已经花光了，你也会被逼得要解散。 所以现金流的管理，还有尽快建立一个正向现金流的过程、利润的产生，这其实是过去一年多就很清楚的一个趋势了，但是疫情之后就变成一个几乎绝对的事件了。有些创业者可能没有那么快地扭转他们的思维，可能就会面临一些困境。 六、 新浪科技：现在的投资形势与5年前的投资形势有哪些比较大的不同？ 李开复：AI的早期跟移动、O2O的早期，都是很多人愿意砸大钱进去，但理由是不一样的。 我觉得移动、O2O是因为大家看到了这是一个新的平台，而且没有那么多巨头已经占了位置，而且有人口红利，所以大家当时投资，无论是投头条，还是滴滴、美团、知乎这一类的公司，都是抱着很大的风险，可能九死一生的风险，看能不能砸出一个百倍千倍回报的公司来，如果投一家做不了，投10家20家，总能成一家吧，是抱着这样的心态，但现在人口红利已经过去了，所以大家也要调整心态了。 从AI公司来说，5年前，大家拼命地去找谁的博士最多、谁的博士最牛、谁的论文最多、谁的比赛得了第一名，可能靠这个，第一轮融资就能有上亿美金的估值，这是基于一个不同的因素。这个因素是AI顶级人才的稀缺性，而且没有这些顶级人才，谁也别想把AI用好，是基于这两件事情。 所以如果你说我有三个顶级的从百度出来的AI专家，或者50个AI博士，这个投资人就给你钱，也是合理的，因为这个资源是非常稀缺的，但这个现在也不成立了。 它不成立的理由，是因为现在不是说世界上有几百个顶级的AI专家可以做AI了，而是世界上已经有几百万、上千万个工程师可以做AI，知道怎么去应用AI了。 现在，当时那些博士的稀缺性优势已经不存在了，而且现在有很多好的平台，谷歌的平台，国内百度的平台，腾讯、阿里的云……别人做了平台，你拿来用AI就可以了。这件事情与5年前是不可相比的。 所以，现在如果你再说我有三个顶级公司出来的AI科学家，我要1亿美元估值，现在是拿不到的，因为刚才这个原因。 这几种创业，现在都不会有那么虚高的估值，但理由是不一样的。 现在你做个AI公司，也会有人问你什么时候能有产品？什么时候能有一个proof of concept？什么时候能有第一个客户？什么时候可以扩张？什么时候可以有收入？哪一年能有利润？而且现在科创板开了一个新的窗口，对利润还是有一点期待的。 当然，这些其实也是让AI公司更务实了，都是好事。 但是当年的这种狂热，博士资源的稀缺性，我觉得也是有其道理的，可是现在没有。 七、 新浪科技：AI是一个非常大的赛道了，您觉得现在该领域创业或投资的最大机会在哪里？ 李开复：我觉得有几种。那种黑科技的一批技术牛人出来做前所未有的东西，这个空间永远是存在的。 但在AI领域里，这个窗口已经有点常（态）化，三五年前只要是个名校的PHD出来，总有人给你投钱的，这个以后不会这么简单了。因为刚才讲的各种理由。 但是我觉得黑科技的顶级技术型创业还是存在的，但是会是很小的少数。 行业级应用（的创业）也会存在的。行业级应用把AI用在一些非常快速看到价值的领域，也一定是一个现在还没有普及的领域，现在AI应用在互联网、银行保险公司已经相当普及了，再去做这些领域可能会有点难。 但医疗是个相当好的领域，因为就在最近，数据累积起来，而且现在药保医保都在推进，医院、药厂都在重新思考怎么进入一个数字化的更有效率的行业，所以我觉得医疗会是一个好的领域，可能是最好的领域。 还有其他的领域，行业应用是有一点悖论的，就是越辛苦越难的，反而是越好的机会。那些看起来AI一进去，三两个礼拜就创造了巨大的价值。这些恐怕轮不到一个创业公司来做。如果这么容易的话，可能在某一个云平台上就做成了，或者公司自己找人来做。 ·END·
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