李开复：人工智能行业发展与投资趋势

如果说在21世纪，还有哪一种技术可以和历次工业革命中的先导科技相提并论的话，答案一定是正在步入成熟增长期的人工智能技术。伴随着人工智能技术应用的快速展开，其价值开始渗透到各行各业。本文分析了目前人工智能产业发展概况，并对产业投资趋势进行展望，探讨了创投基金在赋能产业升级中的作用。

人工智能技术的飞速发展，将有机会重新定义未来人类工作的意义以及财富的创造方式，带来前所未有的经济重塑，甚至改变全球的权力格局。正因如此，全球各地的经济体都在致力于制定相应的战略计划，以期在人工智能赛道的竞争中占据优势。回顾18世纪至今，以蒸汽机、电气技术、计算机信息技术为代表的三次工业革命使人类的生活水平、工作方式、社会结构、经济发展进入了一个崭新的周期。而如果说在21世纪，还有哪一种技术可以和历次工业革命中的先导科技相提并论的话，那答案一定是正在步入成熟增长期的人工智能技术。

以交通场景为例，蒸汽机、内燃机、燃气轮机、电动机的发明让人类的出行方式从人抬马拖的农耕时代，跃入了以飞机、高铁、汽车、轮船为代表的现代交通时代。而在人工智能浪潮之下，仅自动驾驶这一项技术，就能够彻底颠覆人类的出行方式，其影响力足以和此前汽车、飞机的普及比肩。毫无疑问，人工智能技术将深刻改变人类的社会与经济形态，它会超越个人电脑、互联网、移动互联网等特定信息技术，成为下一次工业革命的核心驱动力。

如今，人工智能技术和产品的发展速度之快，已经大大超出人类的认知和预期，注定会改变我们的世界。但是改变世界的人工智能，并非科幻小说或预言家所说的“模拟或等于人类的智慧”的AI（即强人工智能），而是依靠大数据优化，在某一个领域可以超越人类，并替代人类进行重复性工作的AI（即弱人工智能）。

这种人工智能是运行在单一领域里的“狭义”应用，由人类严格控管。要想真正发挥作用，必须具备五个条件，包括海量数据、闭环自动数据标注、单一领域问题、强大的计算力以及顶级科研人员。尽管弱人工智能只是一种工具，不是一种智慧形式，但它普及性极强，未来有机会重新定义工作的意义以及财富的创造方式，带来前所未有的经济重塑，甚至改变全球的权力格局。根据麦肯锡数据显示，到2030年人工智能可以为全球额外贡献13万亿美元的国内生产总值（GDP）增长。正因如此，许多国家开始致力于构建自己的人工智能实力，各大巨头也把目光瞄向了人工智能——谷歌将“AI First”定为公司战略；亚马逊在无人商店、云服务、智能语音交互平台等领域成为世界领跑者；百度宣称自己不再是互联网公司而是人工智能公司；今日头条利用AI推荐引擎迅速成为内容分发领域巨头；美图把AI技术和图像处理技术相结合，给全球人类带来前所未有的美颜体验……

伴随着人工智能技术应用的快速展开，其价值开始渗透到各行各业。例如，在金融领域，人工智能已全面应用于安防、风控、营销、投顾、客服五个环节；在城市安防领域，人脸识别技术已经彻底将传统安防流程变成自动化，效率大幅提升。而这仅仅是人工智能革命的开始。今天的人工智能热潮，还只是人工智能与数据或商业流程结合、提升效率、优化用户体验的开始阶段，未来十年，人工智能将保持稳健的发展势头，穿透各个产业。例如，未来十年有可能成为人工智能最大商用领域的无人驾驶行业，就潜藏着万亿美元产业商机。根据全球知名创投研究机构CB Insights报告，自2012年以来，AI初创企业的融资总额超过149亿美元，总交易量达到2250笔。仅2017年第一季度，初创公司股权融资成交达245笔，总额超过17亿美元。与此同时，人工智能产业并购也十分活跃。据不完全统计，从2011年开始，谷歌、IBM、雅虎、英特尔、苹果等科技巨头总计收购了140多家初创的AI公司，其中，仅2016年，科技巨头对AI初创公司的收购案例就多于40件。

回顾科技史，互联网的发展大致经历了四个阶段：共享和分发信息（Web站点），整合商业流程与人际关系（Web应用、社交网络），创造新的商业模式（移动互联网、O2O、共享经济）与万物互联互通（物联网）。与之类似，人工智能的发展也会首先以线上数据为中心，然后专注于提升各行业的核心业务效率，接下来推动线上与线下业务的整合并产出新数据和新模式，最终进入现实世界的每个角落。从应用的角度来看，人工智能发展可以被归纳为四波浪潮：互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化以及全自动智能化。

第一波互联网AI浪潮是以互联网信息为中心，提升大数据价值，为信息的检索、分发、共享与交换赋能。这个阶段已经到来。人工智能在早期最有效率的应用场景是互联网世界中信息密度最高的地方，例如搜索引擎、广告系统、社交网络、电子商务网站等。谷歌、百度等搜索引擎，Facebook、腾讯等社交网络，亚马逊、阿里巴巴等电商公司，已经把人工智能技术视为核心驱动力。这些企业拥有海量互联网用户，可以建立闭环的自有大数据流程，而人工智能正是利用大数据资源来不断提高信息分发的精确度，增加信息的利用价值。

在这个阶段，人工智能技术、商业应用被互联网巨头引领甚至掌控，但在垂直或细分领域，创业公司仍有机会。例如，今日头条、快手能在BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）三足鼎立的格局中取得令人瞩目的成绩，原因就在善于建立闭环的大数据流程，利用人工智能实现信息分发和个性化推荐等核心功能。

第二波商业应用AI浪潮是以业务流程为中心，激活已有的数据，创造商业价值，在行业核心业务中扮演“大脑”角色。目前我们正处于这个阶段发展的早期。判断行业能否利用人工智能技术提高自身业务流程效率，降低成本，取决于该行业是否已经建立并完善了大数据流程。对于已经拥有高质量大数据的行业，人工智能几乎可以立刻显现出巨大价值。例如，在银行、保险、证券等领域内，数据的产生、流转、存储和利用都已经具备相当的水准，人工智能可以快速接入业务流程，成为商业过程的“大脑”，完成诸如风险防控、投资决策、智能客服、反欺诈等功能，大幅降低运营成本与运营风险。而尚不具备高质量大数据的行业，或是仍需在信息化、自动化的进程上弥补差距，或者需要更早进入下一个发展阶段，用结合线下和线上数据的方式构建完整的数据闭环。总之，一个行业只要可以提供大数据的支持，它的核心业务流程就可以引入智能元素，让人工智能彻底解放生产力。

第三波新数据、新模式AI浪潮旨在连接线上、线下，通过传感器收集更多数据并产生全新流程和商机，将彻底改变我们和世界之间的互动体验以及模糊数字世界和现实世界之间的分界。在互联网的发展历史中，移动支付是打通线上、线下业务流程的关键一环，共享经济正是借助于移动支付才真正深入了我们的生活。在人工智能时代，集成了人工智能技术的智能传感器是打通线上、线下业务的关键。例如，传统零售在各种传感器的辅助下可以同电子商务网站一样随时识别出客户身份，并根据客户的购买历史推荐商品；传统的交通场景基于智能传感器可以被改造成为具备自动交通流量调节能力的智慧公路，教育、医疗、农业、能源、娱乐等行业也会因为线上、线下业务的衔接以及人工智能技术的应用而获得巨大的提升空间。

第四波自主化、自动化AI浪潮中，人工智能将被嵌入到硬件产品中，与应用场景、与人们身边的智能设备结合起来，紧密集成，而且不仅局限于软件和数据的应用，也会操控硬件。例如，人工智能将进入汽车，把它们改造成真正的智能汽车、自动驾驶汽车。自动驾驶是最有想象力和商业价值的人工智能应用场景之一，这项技术的真正意义不仅仅在于自动驾驶本身，更加重要的是，它将带动机器人、AI芯片、传感器、高精地图、控制系统乃至汽车制造等关键技术的进步，催生相关产业的进一步发展。

人工智能将改变世界，这一轮变局中，中国将受益最多。普华永道预测，2030年，人工智能将为美国贡献3.7万亿美元的GDP增长，为中国贡献7万亿美元的GDP增长，是美国的约两倍。在人工智能的加持下，21世纪20年代中国将超越美国，成为世界最大经济体。中国的优势主要得益于，第一，拥有世界上最大的数据量，网民人数接近8亿；第二，拥有强大的中坚力量和年轻研究力量，中国学者及华人已经处在人工智能研究的主流地位；第三，中国市场AI创业更加“湿润”，传统行业升级对AI存在巨大需求，用户对个人数据等问题较不纠结；第四，中国政府不遗余力地推动人工智能发展，将其定为国家战略。基于此，中国的人工智能迅速崛起，大量创业者涌入人工智能赛道，这也意味着领域内的投资需要更加审慎，而以下几个领域值得特别关注：

具备高质量大数据的领域是AI创业最容易成功的地方。金融行业数字化程度高，拥有大量的数据以及客观正确的标注成果，较为适合深度学习的应用；其次金融行业距离资本近，易产生商业价值；另外，金融业态和产品复杂多样，市场规模巨大，衍生出大量AI的投资机会。

人工智能对医疗行业的影响是全方位的：在药物发现环节改变传统药企，提供精准化、个性化药品；改造传统医院，促使传统医院从固定到移动、从近程到远程；优化医生诊断效率，帮助医生从繁琐的事务中解脱出来，转变成诊疗规则的制定者和诊疗过程的监督者；改变病人的看病方式，病人将逐步实现足不出户就能得到精准、个性化的解决方案，拥有更好的治疗体验。人工智能在医疗行业诸多领域将迎来爆发，人工智能技术将在医疗生态链底层融入、医疗信息存储管理和数据挖掘决策方面与医疗行业深度融合。

AI图像识别准确度已经远远超越人类，机器识别产品也被广泛应用于安防。近年来，火车站、机场、交通路面的摄像头骤然增多，这些摄像头每天都在产生海量图像数据，助推领域内的视觉识别公司快速成长。不过由于安防项目周期较长，对创业公司的业务销售能力是一个考验。

零售是最好的虚拟+现实结合场景，用户在线下购物，通过移动支付，其行为和体验被线上收集。用户在线下变成会员后，商家可以在线上做推荐、引导。商家在线下获得用户后，也能够通过社交网络进行二次传播增值，从而模糊了线上流量和线下流量、线下体验和线上体验的边界，形成完整的服务和流量循环体系。无人商店是一个非常有潜力的方向，未来广义上的“线下”都可以实现无人看管。但目前要实现完全无人的成本较高、商业价值有限，需要寻找到一个类似无人驾驶L2级别的自动辅助商店方案。

能源、交通、物流等都是市场规模巨大的传统行业。相对而言，BAT等互联网巨头在这些领域的统治力较弱，给AI创业公司提供了大量市场机会。例如，部署在风力、水力、太阳能等发电站的各种传感器，每天产生大量数据，利用机器学习技术可以帮助企业实时监控设备的运行情况、进行故障排查和诊断、预测风险事件发生并提供防范措施，从而整体提升能源企业运行的效率和效益。交通行业情况类似，随着越来越多的传感器被部署到城市交通网络中，借助AI技术手段可以帮助城市管理者更准确预测城市交通状况、制定更合理的交通管理措施、更及时有效地调度交通管理资源、防治交通拥堵，大大优化城市的交通状况。

无人驾驶绝不仅仅是一项技术，它将重塑整个汽车工业的上下游产业链，颠覆出行市场和物流市场，也将重新定义人类出行的方式，同时大幅降低传感器制造成本，为真正的机器人时代来临奠定坚实的基础。该领域的投资机会涵盖上游的传感器、芯片，中游的汽车制造、自动驾驶方案研发，以及下游的出行服务运营、物流等行业，市场潜力无限，会成为最大的驱动力量。

除了自动驾驶之外，机器人AI最大的机会首先出现在工业应用，其次是商业领域，最后才是家庭场景。工业应用中存在大量重复性劳动，例如制造业生产流水线上对产品进行技术含量较低的检测，或是搬运物品的简单工作，这些都可以被AI替代。工业机器人在质量控制、制造成本优化、深度视频分析、设备维护预测、机器人自我学习完成复杂任务、连续学习减少错误这六个方面，已经被证明具有超越人类的价值。

在行业应用方面，仓储物流行业中的货物装卸、分拣等工作同样可以由机器人代劳。另外，机器人可以部分替代人类在艰苦和危险的环境中作业，例如野外高压电缆的电力巡线、火灾现场救援、炸弹排爆等。这些机会也会帮助降低传感器成本和增加技术能力，促使家庭机器人突破可用线。

我们深刻意识到，对于人工智能领域的投资要“下手早、下注大”。在这场人工智能大变革之中，我们的投资目标不仅包括初创企业，也包括渴望拥抱人工智能、寻求二次崛起的传统企业。基于对人工智能技术发展和商业化的四个发展阶段判断，融入中国产业发展和对人工智能强需求的预测，以及中国用户对人工智能的接受度和时间表，我们描绘了一幅未来十年AI投资图谱，并制定了对应的投资策略。

根据我们的投资策略，在已投的近50家人工智能创业公司中，目前已经孕育了五只人工智能独角兽，包括深耕AI芯片的比特大陆，计算机视觉巨头旷视科技，嵌入式人工智能平台领导者地平线，中国首个自动驾驶领域独角兽MOMENTA，金融领域第一大AI技术服务商第四范式等。我们认为，在投后对众多项目公司进行定向培养是帮助它们从初创走向发展的重要赋能方式。我们专门设立团队，研究不同公司的不同需求，有针对性地定期组织沙龙和培训，帮助这些公司在人力资源、财务、法务、品牌等领域不断提高能力，成为行业标杆。

2016年，我们的人工智能工程院正式成立。除了探索AI方面的前沿技术，人工智能工程院更加重要的职能是为人工智能创业提供人才与技术、产品和商业经验、市场推广、软硬件平台、高质量大数据源等多方位的支持。从成立至今的两年多时间里，人工智能工程院已经孵化出了“AI2B”的创新奇智，且在南京和广州完成布局。工程院还将以“科研+工程实验室”模式，设立医疗AI、教育AI、机器人、机器学习理论、计算金融等面向前沿科技与应用方向的五大实验室。

大数据是人工智能科研与产业化的关键。为此，人工智能工程院于2017年举办“AI Challenger全球AI挑战赛”，在筛选优秀AI人才、寻找潜在创业人才的同时，致力于推动数据集建设和大数据聚合，探索在高效利用大数据的同时保证数据安全和用户隐私的技术、流程与规范。目前，AI Challenger已经成为国内规模最大的科研数据集平台以及最大非商业化竞赛平台，也是最强调前沿科研与产业实践相结合的数据集和竞赛平台。经过两年的发展，AI Challenger平台用户超过30000名、覆盖国家81个、覆盖大学和公司超过1000所。在解决AI人才稀缺这一问题上，创新工场人工智能工程院也是不遗余力，从高校AI人才入手，从2017年开始尝试举办“DeeCamp人工智能训练营”。两年来，DeeCamp吸引了超过全球600所高校的8000人报名，最终来自85所大学的336名AI人才入选，接受李开复、吴恩达、约翰·霍普克罗夫特（John Hopcroft）领衔的顶尖学术与产业专家讲授的超30门专业课，以及进行超10个顶尖AI公司设立并辅导的19个实践课题。

我们命名自己为创新工场。眼下最大的创新正在孕育，正是我们探索人工智能技术、商业与产业发展规律，开展人工智能创业与投资的最佳时机。浪潮之下，我们应该保持冷静，积极理解人工智能的实际价值，发挥人工智能技术的潜力。