李開復(fù)青島“入伙”：人工智能時代背景下的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，我們要了解這幾點

前不久，創(chuàng)新工場孵化的創(chuàng)新奇智科技有限公司集團總部正式落戶青島。

昨天下午，創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官、人工智能工程院院長李開復(fù)博士，被聘請擔(dān)任青島市科技創(chuàng)新決策咨詢專家委員會委員，并以“人工智能時代背景下的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”為題，在青島進行專題講座。

圖源：微信公眾號 李開復(fù)

李開復(fù)

2009年創(chuàng)立創(chuàng)新工場，專注于科技創(chuàng)新型的投資理念與最前沿的技術(shù)趨勢。在此之前，他曾經(jīng)是谷歌中國全球副總裁兼大中華區(qū)的總裁，擔(dān)任微軟全球副總裁期間，開創(chuàng)了微軟亞洲研究院，并曾服務(wù)于蘋果、谷歌等知名的科技企業(yè)。李開復(fù)博士在美國哥倫比亞大學(xué)取得計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位，以最高的榮譽畢業(yè)于卡耐基梅隆大學(xué)并獲得博士學(xué)位。被美國的《時代》雜志評為“2013年影響全球100位年度人物之一”，獲得《連線》科技雜志評選的“本世紀(jì)推動科技全球25位標(biāo)桿人物”，2018年入選“中國改革開放海歸四十年40人”，2019年出任世界經(jīng)濟論壇第四次工業(yè)革命中心的人工智能委員會聯(lián)席主席。

以下是其演講實錄。

我們今天有幸生活在一個很特殊的時代，面臨的是硬科技創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的機會。因為現(xiàn)在全球的格局和中國所掌握的各種技術(shù)，還有未來面臨的機會和挑戰(zhàn)，讓我們必須擁有自己的技術(shù)。所以今天特別重要的事情，就是怎么能夠建立出一個真正做到硬科技、深科技的一個創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的環(huán)境，所以這是我今天演講的主要的題目。

線上化、逆周期帶來的六大創(chuàng)業(yè)機會

疫情讓我們把工作、演講（包括今天這個演講），還有教育都帶到了線上。線上化的過程就會讓我們的整個工作都變成數(shù)字化，那這個過程中就會帶來很多新的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的機會。

我們還可以看到的是一個逆周期的整合。這里的意思就是說當(dāng)整個市場在萎縮的時候，這不見得完全是件壞事情。比如在日本碰到經(jīng)濟蕭條的時候，就是優(yōu)衣庫崛起的時候，因為很多日本的小的做衣服的公司它沒法生存了，優(yōu)衣庫用它很好的設(shè)計，很高的性價比，把其它小公司一個一個擠壓碾壓，最后一家獨大。

直播電商

從電商來看，最近一年崛起的直播帶貨，是在創(chuàng)造一種新的電商模式——從去淘寶、天貓、京東買東西，變成了看直播買東西——現(xiàn)在有我們喜歡的網(wǎng)紅來告訴我們，用他的個人品牌來擔(dān)保某些產(chǎn)品是好的，而且很有趣的來介紹它們，這未嘗不是一個新的創(chuàng)新模式。

而且，很多產(chǎn)品它不再只是先做好了產(chǎn)品再賣出去，你可以甚至用今天的網(wǎng)上的各種方法，來了解用戶想要什么，之后再來制造你想要做的。比如說元氣森林作為一個產(chǎn)品，它就可以用各種不同的廣告和排列組合，了解用戶想要什么，之后才去做那個他已經(jīng)確信可以賣得最好的產(chǎn)品。

在線教育

我在歐美很多的朋友，他們會跟我說，疫情來了，孩子在家上課，看到一個老師在一個白板那邊講課，孩子都打瞌睡。但是我告訴他中國的孩子不會的，因為中國的整個在線教育革命已經(jīng)做了8年了，從我們投資VIPKID開始，就不斷地在打磨更好的課程。

就像當(dāng)以前從廣播走上電視的時候，電視的節(jié)目不是一個廣播員對著一個鏡頭念東西，電視里面可以有綜藝節(jié)目，可以有電視劇等等。當(dāng)你把一個只有聲音的廣播劇搬到電視上的時候，一定不可能是一成不變的搬。

一個孩子可以說，為什么我要一個老師教我，為什么不是卡通人物教我？為什么教我的過程中一定是要考我得幾分，為什么不能讓我去打怪獸？當(dāng)然打怪獸的時候，也就學(xué)習(xí)了各種重要的東西。

物流供應(yīng)鏈

今天我們也看到在有一些領(lǐng)域，（逆周期）這個事情在發(fā)生，首先是在供應(yīng)鏈和物流。今天這兩個領(lǐng)域是碰到挑戰(zhàn)的，因為當(dāng)你太分散了，大家都賺不到錢，市場再不成長，很多公司就會倒掉。

創(chuàng)新工場這兩年投了好幾家物流公司，比如說我們投資的環(huán)世物流，它今年的增長可能有百分之六七十，這是為什么呢？因為它的量大，而且它用了很好的算法和人工智能，能夠把一艘船能夠塞得滿滿的，讓貨柜塞得滿滿的，所以它的運輸?shù)某杀臼歉偷?，因為它的體量更大，因為它的算法更好。所以有些領(lǐng)域它本身并不是很蓬勃的成長，但是里面可以跑出來一個領(lǐng)頭羊。

醫(yī)療保險

逆周期的第二個例子，就是醫(yī)療。當(dāng)然今天我們的經(jīng)濟還是不錯的，但是即便經(jīng)濟不好，我可以打賭，醫(yī)療還是會成長，因為醫(yī)療它的費用是必須花的。

而且現(xiàn)在有幾個結(jié)構(gòu)化的問題，在國家層面有藥改、醫(yī)改還有保險的改革，它們都會給你帶來很多創(chuàng)業(yè)的商機。另外，我們也可以看到我們頂級的醫(yī)院，它并不是一個只看疑難雜癥的地方，很多人感冒什么都去看，這樣的一個倒掛的問題也是需要解決的。讓它有一線、二線、三線的醫(yī)院，各自扮演它們應(yīng)該的角色，還有私人診所的成立，這些都是一個中國必須發(fā)生的事情。

中國當(dāng)下保險的比例是不符合發(fā)達國家的比例的，更多的是國家的保險，普通的商保不足，這個是需要漲起來的。如果看國民每一個人的人均收入多少花在醫(yī)療健康上面，這個數(shù)字也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如歐美、日本的，那么這些數(shù)字隨著中國越來越富強，一定會往上漲，所以這樣的一個領(lǐng)域我們是不用再擔(dān)心周期經(jīng)濟好或不好，它一定是一個很好的投資方向。

自動化

中國的整個經(jīng)濟最重要的一點，還是中國是世界工廠。我們再喜歡人工智能、機器人、無人駕駛，也不能否認(rèn)中國經(jīng)濟主要的滾動，還是靠著我們的制造。

而今天面臨的一些挑戰(zhàn)，包括供應(yīng)鏈的改變，比如說越南，它們可以用更低的成本制造，那我們怎么辦呢？

最主要的解決方案必然是我們是否可以用自動化來降低我們的生產(chǎn)成本。這件事情如果做到了，我們不但提升了我們的自動化能力、人工智能能力，而且降低了我們制造成本——不是靠給更低的工資來去跟越南來競爭。

所以自動化、機器人、人工智能在工業(yè)制造方面的應(yīng)用，是一個必然發(fā)生的事情。

科技產(chǎn)業(yè)鏈

最后一個，當(dāng)然非常重要的是在中美貿(mào)易摩擦的時候，我們需要完善自己的科技產(chǎn)業(yè)鏈，這個時候我們就必須要做好我們的深科技、硬科技，從芯片、人工智能到制藥，到生物、材料等等各方面的，也包括制造業(yè)，大家都應(yīng)該很清楚它的重要性。

解決最高效的C端APP背后的低效

中國在過去15年最好的投資是什么？就是投到了移動互聯(lián)網(wǎng)，投到了C端的應(yīng)用。

今天我可以負(fù)責(zé)任的說，我們享受世界最好的C端的APP。但但是這些APP的背后未必是高效的。

比如說美團是高效的，沒有任何一個國家能夠有1000家餐館可以30分鐘把菜熱熱的送到我家來，而且只需要幾塊錢的配送費。但是你有沒有想到在美團的背后這1000萬的廚師，他們的工作并沒有被優(yōu)化，他們不知道何時有人下單，他們的工作有時候會非常的忙碌，有時候就沒人下單。他們有沒有人去想做一個流程或者一個軟件來優(yōu)化他們的生產(chǎn)力呢？

這還不是最低效的。中國的線上購物很高效，但是線下購物是低效的。我們現(xiàn)在還有六七百萬家夫妻店，他們無論從規(guī)模還是管理來說，都是低效的。

這個低效可以繼續(xù)延伸到很多大企業(yè)，很多問題都是去堆人進去解決。其實中國的人均的生產(chǎn)力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于歐美國家的，很大的一個理由就是我們的很多公司，就喜歡堆人上去解決問題，而不去想制度上的問題或者軟件上的問題。

所以我個人認(rèn)為，未來十年，創(chuàng)造巨大的價值最好的機會，可能就是在企業(yè)服務(wù)、工業(yè)、物流、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、零售這些相對低效的領(lǐng)域，把人工智能、機器人、自動化的各種技術(shù)放進去，把這些相對低效的領(lǐng)域變成高效。

人工智能最有顛覆性的技術(shù)是深度學(xué)習(xí)

首先解釋一下什么是人工智能。人工智能有很多不同的技術(shù)，但是其中有一個技術(shù)，它是最有顛覆性的，這個技術(shù)叫做深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是什么呢？

深度學(xué)習(xí)就是一種特殊的技術(shù)，能夠做一個非常深的網(wǎng)絡(luò)，讓AI能夠?qū)W，AI能夠把一件事情學(xué)得遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人的水平。

比如說我們假如今天要寫一段代碼，說識別這張照片里面有沒有貓，你會怎么做？可能大部分人直觀的就是說，ok，那貓都有三角形的耳朵，貓可能很多有胡須，然后貓有長長的尾巴，那我們就寫一個代碼來去搜這些尾巴，這個耳朵跟胡須，這樣是不是就很好？

錯，這樣做出來絕對達不到目的。因為你是用人的思維去寫規(guī)則，來教AI，那它的上限是什么？上限就是人的水平。

AI的做法是你千萬不要自以為是的去教它貓長像什么，你就給它1000萬張照片，然后告訴它哪些張里面有貓，哪些沒有貓，讓AI自己來思考什么是貓，這么一做出來，AI找貓的能力就超過人。

所以當(dāng)我們考慮AI的時候，一定要想到AI現(xiàn)在的能力是針對某一個領(lǐng)域，用海量的數(shù)據(jù)來做語言，更好的分辨決策或者是預(yù)測，這個才是AI所做的事情。

今天AI還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有滲透到我們的社會環(huán)境里去，你們可以想一想你周圍的人有多少是用上AI的？你的公司，你的部門有沒有AI，大部分人都會說沒有。其實今天的AI發(fā)展的狀況可能還在一個互聯(lián)網(wǎng)還沒有搜索引擎的時候，還在荒野的時候。

所以我覺得今天AI是在一個必然爆發(fā)的狀態(tài)中。因為AI的工程師越來越多，AI的難度越來越高，門檻越來越低，而滲透率還不到4％，所以下一個階段最巨大的機會是怎么把這個深度學(xué)習(xí)用在各個領(lǐng)域上，這個的價值是超過再發(fā)明一個深度學(xué)習(xí)。

因為人工智能已經(jīng)做了60多年了，就發(fā)明了一個深度學(xué)習(xí)。我們能多樂觀認(rèn)為還會有不斷的類似的技術(shù)能夠發(fā)現(xiàn)？這個概率應(yīng)該遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于把已經(jīng)發(fā)明的技術(shù)，能夠發(fā)揚光大，用在各個不同的領(lǐng)域里。

有一個研究，預(yù)測人工智能會給全世界帶來100萬億人民幣（1500萬億美金）的價值。其中有非常重要的兩點，第一點就是最大的受惠者會是中國，其中大概接近一半都是中國受惠。第二點就是它創(chuàng)造的價值不是再造15000個獨角獸，而是賦能給通信、金融、零售、存儲、制造、建筑等行業(yè)。

AI應(yīng)用領(lǐng)域的四波浪潮

互聯(lián)網(wǎng)：互聯(lián)網(wǎng)會是最好的人工智能應(yīng)用領(lǐng)域。因為互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量是最多的，而且互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是可以直接達到一個商業(yè)指標(biāo)的。

我們每一天用的每一個互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，我們都是小白鼠，在免費的供應(yīng)給我們的拼多多、淘寶、抖音海量的數(shù)據(jù)和標(biāo)注，告訴它我們喜歡什么，不喜歡什么，行為是什么，會買什么，不會買什么，讓它人工智能去從我們的身上賺最多的錢。

金融領(lǐng)域：金融領(lǐng)域也有海量的數(shù)據(jù)，銀行有我們的每一筆的開銷，保險公司知道我們每一次申報，出了事，看了醫(yī)生或者是撞了車。它都可以學(xué)習(xí)。

貸款也是一樣，比如說你給了1000萬個人貸款，然后其中有10萬個人沒有還，這10萬個人里有什么相似的地方，讓它可以學(xué)習(xí)，以后再有一個像這10萬個人的來貸款，就不要貸給他了。

生物識別：語音識別領(lǐng)域，AI已經(jīng)比普通人更精確，機器翻譯也比人更精確。物體識別如果是簡單的物體，比如說人臉，也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們，而且人臉識別作為一個特別的例子，我們可能都聽過，張學(xué)友有一次來做了一次演唱會，然后那一天有六個人被抓起來，聽過這個故事嗎？這是因為人臉識別在這。

AI還可以做一個三維重建。你們?nèi)绻靡恍┳钚碌氖謾C都可以知道人臉解鎖，即使你把燈關(guān)掉了，還是可以解鎖。它是怎么做到的呢？就是因為這個新手機里有一個叫做結(jié)構(gòu)光的功能，這個結(jié)構(gòu)光會把一些看不見的光打到臉上再反彈回去，這個時候它就可以把你的輪廓大概構(gòu)思構(gòu)出來，雖然燈是黑的，它也能看到，但是人是做不了這個的。

這些能力就會讓未來的物聯(lián)網(wǎng)變得無所不在，捕捉各種有意義的信息。而且很多是人看不懂、聽不到，無法識別的信息，所以未來的AI當(dāng)有這種眾多的IoT的布置在各個地方，輸入到一個中心的大腦去做決策判斷的，這肯定是人沒有辦法匹配的，人做不到的事情。

全自動：未來的無人駕駛，它不只是你車?yán)锏囊粋€功能，它會是加上電動車和共享經(jīng)濟，未來的無人駕駛，是你隨時需要，一輛車就會到你面前。

而且它一定是非常安全的，剛開始無人駕駛可能還是會出事，但是隨著它越開越多，它會經(jīng)過海量的數(shù)據(jù)不斷地進步，最后會比人開得更好。到某一天人在街上給我們帶來最大傷害的會是什么？是人還在開車。有一天人也會被要求，不可以再開車上街了，因為這不安全。

AI如何賦能傳統(tǒng)行業(yè)

單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化

我們曾經(jīng)針對一個汽車貸款公司做過一個案例。這個公司之前是由信貸員來決定要不要貸款給一個剛買車的人?？戳怂麄兊暮Ａ繑?shù)據(jù)以后，我們說可以做一個單一環(huán)節(jié)的賦能，貸款的流程照樣的走，就把信貸員環(huán)節(jié)取代掉，不要再用人來決定要不要貸款給某一個客戶了，用AI來取代。

AI算法也很簡單，把過去的90萬個例子，每一個貸款的人，他們填的所有的東西輸入AI學(xué)習(xí)機器，然后告訴這個機器，請你決定不貸款給哪些人。然后它就不斷學(xué)習(xí)，它的基本標(biāo)準(zhǔn)，不是來自于信貸員告訴我說這個人好，這個人不好。而是實際看每一個貸款的人，他還款了沒有，還款了就是好，沒有還款就是壞賬，就是不好。

最后我們幫助公司違約率降低了14％，大概節(jié)省了1000多萬美金。所以這是一個單一環(huán)節(jié)的優(yōu)化，就是說整個公司不要變，只要挑一個領(lǐng)域，你有很多的數(shù)據(jù)，我用這個領(lǐng)域用AI來幫你做得更好。

流程的智能化

第二個例子是創(chuàng)新奇智做的，這個是一個在零售業(yè)。這個例子我們是做了一個很聰明的智能補貨，所謂的智能補貨就是說我們在每一個商店，來預(yù)測它每一天會賣多少個每一個產(chǎn)品。

我們當(dāng)然有過去的整個銷售的數(shù)據(jù)，但是不止這些數(shù)據(jù)，AI還可以用上（其它數(shù)據(jù)），比如說今天天氣怎么樣，有沒有下雪下雨，或者疫情是不是嚴(yán)重，今天堵車或不堵車，或者明天有沒有球賽，有沒有演唱會等等，這些都會影響一個商店的銷售。

我們訓(xùn)練的AI就是讓它來預(yù)測每一天每一個產(chǎn)品會賣多少，這個一旦訓(xùn)練好了以后，它就可以回頭去決定我應(yīng)該每一天采購多少產(chǎn)品放到倉庫里，倉庫運多少產(chǎn)品放到店里，這樣才讓我永遠(yuǎn)不缺貨。這么一下來就幫公司省了幾千萬。

甚至以后決定開新店的時候，就不用再找一個有經(jīng)驗的店長了，因為店長只是能夠用他的經(jīng)驗來推測每天可以賣多少產(chǎn)品。但是如果我們用AI來做這個工作，店長這部分的職能就被AI取代了，店長只需要是一個好的管理者可能就可以了。

重構(gòu)整個行業(yè)

再下一個例子講的是醫(yī)療行業(yè)。我個人認(rèn)為整個醫(yī)療行業(yè)都是必然會被AI所顛覆的。

我們大腦有限，記憶有限，所以每個學(xué)生都看幾千個案例就畢業(yè)做醫(yī)生了，每個醫(yī)生一生可能最多看幾萬個案例。但是AI可以看幾十億個安全，所以最終AI一定會醫(yī)得更好。

而且很多事情都是千人千面的，現(xiàn)在你跟我得了同一個病，醫(yī)療方案都是一樣的。但是我們的家庭歷史和我們的基因可能是完全不一樣的。所以如果未來想達到千人千面的精準(zhǔn)醫(yī)療，我們認(rèn)為這是一定需要特別大的顛覆。

成功的創(chuàng)業(yè)環(huán)境應(yīng)具備四個條件

作為一個“創(chuàng)業(yè)城市”，城市中的獨角獸，來打造一個世界工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之都。這些既是建立在青島已有的工業(yè)優(yōu)勢之上，這是非常好的事情。

如果我們也要打造最強的芯片公司、最強的材料公司、最強的生物醫(yī)藥公司，我們需要做什么呢？

在創(chuàng)新工場的研究院里面，我們研究了64家來自北美、歐洲、以色列的巨頭公司，看到了幾個重要的結(jié)論：

第一，這些最成功的公司里面，它們擁有的技術(shù)一定是領(lǐng)先行業(yè)至少兩年的一些獨占性的技術(shù)；

第二，要有非常強大的產(chǎn)品團隊，了解用戶需求和銷售團隊，知道怎么樣去商業(yè)化他們的技術(shù)。

第三，我們也可以看到這些企業(yè)的領(lǐng)頭人，其實大部分不是純粹的科學(xué)家。在所有的科學(xué)家創(chuàng)業(yè)者里面，72％是自己有創(chuàng)業(yè)的經(jīng)驗，42％是引入了商業(yè)背景的合伙人，而且有些公司兩者都做了。很少例子是一個純科技團隊就一直做下去，然后成為了世界偉大的公司。所以一直在高校的象牙塔里面的，可能很難早期獲得成功。

我們可以看到，這些團隊20％是來自校園實驗室，58％是來自于工業(yè)界或者是工業(yè)實驗室，22％是有早期投資者撮合，就像創(chuàng)新工場的創(chuàng)新奇智。

我覺得青島在未來策劃自己成為一個創(chuàng)業(yè)之都時，可能也要思考這幾種模式——如果只是相信學(xué)校出來的團隊，肯定是不夠的。

政府怎么樣去引導(dǎo)這樣既能夠頂天，又能夠立地的團隊？一方面我們真的是要確保有基礎(chǔ)研究、原始創(chuàng)新，然后要把各種“卡脖子”的技術(shù)當(dāng)做自己的科研清單，引導(dǎo)很多的公司來合作，來堆積更多的資源，把真正有硬科技的技術(shù)做好。

但同時也要提醒大家，一定還是要接地氣，要知道商品是什么，商業(yè)是什么，用戶是誰，把用戶當(dāng)做上帝。然后政府創(chuàng)造很好的創(chuàng)業(yè)服務(wù)的體系，來幫助科技創(chuàng)業(yè)者能夠補齊他們在商業(yè)化方面的需求。

也就是說創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)做好了，其實就是四個因素：資金其實只是里面很小的一部分，今天社會上并不缺乏資金；技術(shù)是必須要有的，要不然就不是硬科技了；商業(yè)的賦能、轉(zhuǎn)化能力也是必需的；只有技術(shù)是不夠的，最后還是需要有人才。所以這四個是必須要融為一體的。

今天我們也很高興地看到創(chuàng)新奇智落地青島，我深深地相信創(chuàng)新奇智在青島只是第一步，未來青島還可以做很多很多個和創(chuàng)新奇智一樣成功的公司。我也希望，創(chuàng)新工場以后可以更多地把我們投資的公司，和其他的資源與青島進行更深入、更多的合作。

（注：文章根據(jù)錄音整理，未經(jīng)本人審閱）