李开复青岛“入伙”：人工智能时代背景下的创新创业，我们要了解这几点

前不久，创新工场孵化的创新奇智科技有限公司集团总部正式落户青岛。

昨天下午，创新工场董事长兼首席执行官、人工智能工程院院长李开复博士，被聘请担任青岛市科技创新决策咨询专家委员会委员，并以“人工智能时代背景下的创新创业”为题，在青岛进行专题讲座。

图源：微信公众号 李开复

李开复

2009年创立创新工场，专注于科技创新型的投资理念与最前沿的技术趋势。在此之前，他曾经是谷歌中国全球副总裁兼大中华区的总裁，担任微软全球副总裁期间，开创了微软亚洲研究院，并曾服务于苹果、谷歌等知名的科技企业。李开复博士在美国哥伦比亚大学取得计算机科学学士学位，以最高的荣誉毕业于卡耐基梅隆大学并获得博士学位。被美国的《时代》杂志评为“2013年影响全球100位年度人物之一”，获得《连线》科技杂志评选的“本世纪推动科技全球25位标杆人物”，2018年入选“中国改革开放海归四十年40人”，2019年出任世界经济论坛第四次工业革命中心的人工智能委员会联席主席。

以下是其演讲实录。

我们今天有幸生活在一个很特殊的时代，面临的是硬科技创业创新的机会。因为现在全球的格局和中国所掌握的各种技术，还有未来面临的机会和挑战，让我们必须拥有自己的技术。所以今天特别重要的事情，就是怎么能够建立出一个真正做到硬科技、深科技的一个创新创业的环境，所以这是我今天演讲的主要的题目。

线上化、逆周期带来的六大创业机会

疫情让我们把工作、演讲（包括今天这个演讲），还有教育都带到了线上。线上化的过程就会让我们的整个工作都变成数字化，那这个过程中就会带来很多新的创新创业的机会。

我们还可以看到的是一个逆周期的整合。这里的意思就是说当整个市场在萎缩的时候，这不见得完全是件坏事情。比如在日本碰到经济萧条的时候，就是优衣库崛起的时候，因为很多日本的小的做衣服的公司它没法生存了，优衣库用它很好的设计，很高的性价比，把其它小公司一个一个挤压碾压，最后一家独大。

直播电商

从电商来看，最近一年崛起的直播带货，是在创造一种新的电商模式——从去淘宝、天猫、京东买东西，变成了看直播买东西——现在有我们喜欢的网红来告诉我们，用他的个人品牌来担保某些产品是好的，而且很有趣的来介绍它们，这未尝不是一个新的创新模式。

而且，很多产品它不再只是先做好了产品再卖出去，你可以甚至用今天的网上的各种方法，来了解用户想要什么，之后再来制造你想要做的。比如说元气森林作为一个产品，它就可以用各种不同的广告和排列组合，了解用户想要什么，之后才去做那个他已经确信可以卖得最好的产品。

在线教育

我在欧美很多的朋友，他们会跟我说，疫情来了，孩子在家上课，看到一个老师在一个白板那边讲课，孩子都打瞌睡。但是我告诉他中国的孩子不会的，因为中国的整个在线教育革命已经做了8年了，从我们投资VIPKID开始，就不断地在打磨更好的课程。

就像当以前从广播走上电视的时候，电视的节目不是一个广播员对着一个镜头念东西，电视里面可以有综艺节目，可以有电视剧等等。当你把一个只有声音的广播剧搬到电视上的时候，一定不可能是一成不变的搬。

一个孩子可以说，为什么我要一个老师教我，为什么不是卡通人物教我？为什么教我的过程中一定是要考我得几分，为什么不能让我去打怪兽？当然打怪兽的时候，也就学习了各种重要的东西。

物流供应链

今天我们也看到在有一些领域，（逆周期）这个事情在发生，首先是在供应链和物流。今天这两个领域是碰到挑战的，因为当你太分散了，大家都赚不到钱，市场再不成长，很多公司就会倒掉。

创新工场这两年投了好几家物流公司，比如说我们投资的环世物流，它今年的增长可能有百分之六七十，这是为什么呢？因为它的量大，而且它用了很好的算法和人工智能，能够把一艘船能够塞得满满的，让货柜塞得满满的，所以它的运输的成本是更低的，因为它的体量更大，因为它的算法更好。所以有些领域它本身并不是很蓬勃的成长，但是里面可以跑出来一个领头羊。

医疗保险

逆周期的第二个例子，就是医疗。当然今天我们的经济还是不错的，但是即便经济不好，我可以打赌，医疗还是会成长，因为医疗它的费用是必须花的。

而且现在有几个结构化的问题，在国家层面有药改、医改还有保险的改革，它们都会给你带来很多创业的商机。另外，我们也可以看到我们顶级的医院，它并不是一个只看疑难杂症的地方，很多人感冒什么都去看，这样的一个倒挂的问题也是需要解决的。让它有一线、二线、三线的医院，各自扮演它们应该的角色，还有私人诊所的成立，这些都是一个中国必须发生的事情。

中国当下保险的比例是不符合发达国家的比例的，更多的是国家的保险，普通的商保不足，这个是需要涨起来的。如果看国民每一个人的人均收入多少花在医疗健康上面，这个数字也是远远不如欧美、日本的，那么这些数字随着中国越来越富强，一定会往上涨，所以这样的一个领域我们是不用再担心周期经济好或不好，它一定是一个很好的投资方向。

自动化

中国的整个经济最重要的一点，还是中国是世界工厂。我们再喜欢人工智能、机器人、无人驾驶，也不能否认中国经济主要的滚动，还是靠着我们的制造。

而今天面临的一些挑战，包括供应链的改变，比如说越南，它们可以用更低的成本制造，那我们怎么办呢？

最主要的解决方案必然是我们是否可以用自动化来降低我们的生产成本。这件事情如果做到了，我们不但提升了我们的自动化能力、人工智能能力，而且降低了我们制造成本——不是靠给更低的工资来去跟越南来竞争。

所以自动化、机器人、人工智能在工业制造方面的应用，是一个必然发生的事情。

科技产业链

最后一个，当然非常重要的是在中美贸易摩擦的时候，我们需要完善自己的科技产业链，这个时候我们就必须要做好我们的深科技、硬科技，从芯片、人工智能到制药，到生物、材料等等各方面的，也包括制造业，大家都应该很清楚它的重要性。

解决最高效的C端APP背后的低效

中国在过去15年最好的投资是什么？就是投到了移动互联网，投到了C端的应用。

今天我可以负责任的说，我们享受世界最好的C端的APP。但但是这些APP的背后未必是高效的。

比如说美团是高效的，没有任何一个国家能够有1000家餐馆可以30分钟把菜热热的送到我家来，而且只需要几块钱的配送费。但是你有没有想到在美团的背后这1000万的厨师，他们的工作并没有被优化，他们不知道何时有人下单，他们的工作有时候会非常的忙碌，有时候就没人下单。他们有没有人去想做一个流程或者一个软件来优化他们的生产力呢？

这还不是最低效的。中国的线上购物很高效，但是线下购物是低效的。我们现在还有六七百万家夫妻店，他们无论从规模还是管理来说，都是低效的。

这个低效可以继续延伸到很多大企业，很多问题都是去堆人进去解决。其实中国的人均的生产力是远远低于欧美国家的，很大的一个理由就是我们的很多公司，就喜欢堆人上去解决问题，而不去想制度上的问题或者软件上的问题。

所以我个人认为，未来十年，创造巨大的价值最好的机会，可能就是在企业服务、工业、物流、医疗、农业、零售这些相对低效的领域，把人工智能、机器人、自动化的各种技术放进去，把这些相对低效的领域变成高效。

人工智能最有颠覆性的技术是深度学习

首先解释一下什么是人工智能。人工智能有很多不同的技术，但是其中有一个技术，它是最有颠覆性的，这个技术叫做深度学习。

深度学习是什么呢？

深度学习就是一种特殊的技术，能够做一个非常深的网络，让AI能够学，AI能够把一件事情学得远远超过人的水平。

比如说我们假如今天要写一段代码，说识别这张照片里面有没有猫，你会怎么做？可能大部分人直观的就是说，ok，那猫都有三角形的耳朵，猫可能很多有胡须，然后猫有长长的尾巴，那我们就写一个代码来去搜这些尾巴，这个耳朵跟胡须，这样是不是就很好？

错，这样做出来绝对达不到目的。因为你是用人的思维去写规则，来教AI，那它的上限是什么？上限就是人的水平。

AI的做法是你千万不要自以为是的去教它猫长像什么，你就给它1000万张照片，然后告诉它哪些张里面有猫，哪些没有猫，让AI自己来思考什么是猫，这么一做出来，AI找猫的能力就超过人。

所以当我们考虑AI的时候，一定要想到AI现在的能力是针对某一个领域，用海量的数据来做语言，更好的分辨决策或者是预测，这个才是AI所做的事情。

今天AI还远远没有渗透到我们的社会环境里去，你们可以想一想你周围的人有多少是用上AI的？你的公司，你的部门有没有AI，大部分人都会说没有。其实今天的AI发展的状况可能还在一个互联网还没有搜索引擎的时候，还在荒野的时候。

所以我觉得今天AI是在一个必然爆发的状态中。因为AI的工程师越来越多，AI的难度越来越高，门槛越来越低，而渗透率还不到4％，所以下一个阶段最巨大的机会是怎么把这个深度学习用在各个领域上，这个的价值是超过再发明一个深度学习。

因为人工智能已经做了60多年了，就发明了一个深度学习。我们能多乐观认为还会有不断的类似的技术能够发现？这个概率应该远远低于把已经发明的技术，能够发扬光大，用在各个不同的领域里。

有一个研究，预测人工智能会给全世界带来100万亿人民币（1500万亿美金）的价值。其中有非常重要的两点，第一点就是最大的受惠者会是中国，其中大概接近一半都是中国受惠。第二点就是它创造的价值不是再造15000个独角兽，而是赋能给通信、金融、零售、存储、制造、建筑等行业。

AI应用领域的四波浪潮

互联网：互联网会是最好的人工智能应用领域。因为互联网的数据量是最多的，而且互联网的数据是可以直接达到一个商业指标的。

我们每一天用的每一个互联网的应用，我们都是小白鼠，在免费的供应给我们的拼多多、淘宝、抖音海量的数据和标注，告诉它我们喜欢什么，不喜欢什么，行为是什么，会买什么，不会买什么，让它人工智能去从我们的身上赚最多的钱。

金融领域：金融领域也有海量的数据，银行有我们的每一笔的开销，保险公司知道我们每一次申报，出了事，看了医生或者是撞了车。它都可以学习。

贷款也是一样，比如说你给了1000万个人贷款，然后其中有10万个人没有还，这10万个人里有什么相似的地方，让它可以学习，以后再有一个像这10万个人的来贷款，就不要贷给他了。

生物识别：语音识别领域，AI已经比普通人更精确，机器翻译也比人更精确。物体识别如果是简单的物体，比如说人脸，也远远超过我们，而且人脸识别作为一个特别的例子，我们可能都听过，张学友有一次来做了一次演唱会，然后那一天有六个人被抓起来，听过这个故事吗？这是因为人脸识别在这。

AI还可以做一个三维重建。你们如果用一些最新的手机都可以知道人脸解锁，即使你把灯关掉了，还是可以解锁。它是怎么做到的呢？就是因为这个新手机里有一个叫做结构光的功能，这个结构光会把一些看不见的光打到脸上再反弹回去，这个时候它就可以把你的轮廓大概构思构出来，虽然灯是黑的，它也能看到，但是人是做不了这个的。

这些能力就会让未来的物联网变得无所不在，捕捉各种有意义的信息。而且很多是人看不懂、听不到，无法识别的信息，所以未来的AI当有这种众多的IoT的布置在各个地方，输入到一个中心的大脑去做决策判断的，这肯定是人没有办法匹配的，人做不到的事情。

全自动：未来的无人驾驶，它不只是你车里的一个功能，它会是加上电动车和共享经济，未来的无人驾驶，是你随时需要，一辆车就会到你面前。

而且它一定是非常安全的，刚开始无人驾驶可能还是会出事，但是随着它越开越多，它会经过海量的数据不断地进步，最后会比人开得更好。到某一天人在街上给我们带来最大伤害的会是什么？是人还在开车。有一天人也会被要求，不可以再开车上街了，因为这不安全。

AI如何赋能传统行业

单一环节的优化

我们曾经针对一个汽车贷款公司做过一个案例。这个公司之前是由信贷员来决定要不要贷款给一个刚买车的人。看了他们的海量数据以后，我们说可以做一个单一环节的赋能，贷款的流程照样的走，就把信贷员环节取代掉，不要再用人来决定要不要贷款给某一个客户了，用AI来取代。

AI算法也很简单，把过去的90万个例子，每一个贷款的人，他们填的所有的东西输入AI学习机器，然后告诉这个机器，请你决定不贷款给哪些人。然后它就不断学习，它的基本标准，不是来自于信贷员告诉我说这个人好，这个人不好。而是实际看每一个贷款的人，他还款了没有，还款了就是好，没有还款就是坏账，就是不好。

最后我们帮助公司违约率降低了14％，大概节省了1000多万美金。所以这是一个单一环节的优化，就是说整个公司不要变，只要挑一个领域，你有很多的数据，我用这个领域用AI来帮你做得更好。

流程的智能化

第二个例子是创新奇智做的，这个是一个在零售业。这个例子我们是做了一个很聪明的智能补货，所谓的智能补货就是说我们在每一个商店，来预测它每一天会卖多少个每一个产品。

我们当然有过去的整个销售的数据，但是不止这些数据，AI还可以用上（其它数据），比如说今天天气怎么样，有没有下雪下雨，或者疫情是不是严重，今天堵车或不堵车，或者明天有没有球赛，有没有演唱会等等，这些都会影响一个商店的销售。

我们训练的AI就是让它来预测每一天每一个产品会卖多少，这个一旦训练好了以后，它就可以回头去决定我应该每一天采购多少产品放到仓库里，仓库运多少产品放到店里，这样才让我永远不缺货。这么一下来就帮公司省了几千万。

甚至以后决定开新店的时候，就不用再找一个有经验的店长了，因为店长只是能够用他的经验来推测每天可以卖多少产品。但是如果我们用AI来做这个工作，店长这部分的职能就被AI取代了，店长只需要是一个好的管理者可能就可以了。

重构整个行业

再下一个例子讲的是医疗行业。我个人认为整个医疗行业都是必然会被AI所颠覆的。

我们大脑有限，记忆有限，所以每个学生都看几千个案例就毕业做医生了，每个医生一生可能最多看几万个案例。但是AI可以看几十亿个安全，所以最终AI一定会医得更好。

而且很多事情都是千人千面的，现在你跟我得了同一个病，医疗方案都是一样的。但是我们的家庭历史和我们的基因可能是完全不一样的。所以如果未来想达到千人千面的精准医疗，我们认为这是一定需要特别大的颠覆。

成功的创业环境应具备四个条件

作为一个“创业城市”，城市中的独角兽，来打造一个世界工业互联网之都。这些既是建立在青岛已有的工业优势之上，这是非常好的事情。

如果我们也要打造最强的芯片公司、最强的材料公司、最强的生物医药公司，我们需要做什么呢？

在创新工场的研究院里面，我们研究了64家来自北美、欧洲、以色列的巨头公司，看到了几个重要的结论：

第一，这些最成功的公司里面，它们拥有的技术一定是领先行业至少两年的一些独占性的技术；

第二，要有非常强大的产品团队，了解用户需求和销售团队，知道怎么样去商业化他们的技术。

第三，我们也可以看到这些企业的领头人，其实大部分不是纯粹的科学家。在所有的科学家创业者里面，72％是自己有创业的经验，42％是引入了商业背景的合伙人，而且有些公司两者都做了。很少例子是一个纯科技团队就一直做下去，然后成为了世界伟大的公司。所以一直在高校的象牙塔里面的，可能很难早期获得成功。

我们可以看到，这些团队20％是来自校园实验室，58％是来自于工业界或者是工业实验室，22％是有早期投资者撮合，就像创新工场的创新奇智。

我觉得青岛在未来策划自己成为一个创业之都时，可能也要思考这几种模式——如果只是相信学校出来的团队，肯定是不够的。

政府怎么样去引导这样既能够顶天，又能够立地的团队？一方面我们真的是要确保有基础研究、原始创新，然后要把各种“卡脖子”的技术当做自己的科研清单，引导很多的公司来合作，来堆积更多的资源，把真正有硬科技的技术做好。

但同时也要提醒大家，一定还是要接地气，要知道商品是什么，商业是什么，用户是谁，把用户当做上帝。然后政府创造很好的创业服务的体系，来帮助科技创业者能够补齐他们在商业化方面的需求。

也就是说创新创业做好了，其实就是四个因素：资金其实只是里面很小的一部分，今天社会上并不缺乏资金；技术是必须要有的，要不然就不是硬科技了；商业的赋能、转化能力也是必需的；只有技术是不够的，最后还是需要有人才。所以这四个是必须要融为一体的。

今天我们也很高兴地看到创新奇智落地青岛，我深深地相信创新奇智在青岛只是第一步，未来青岛还可以做很多很多个和创新奇智一样成功的公司。我也希望，创新工场以后可以更多地把我们投资的公司，和其他的资源与青岛进行更深入、更多的合作。

（注：文章根据录音整理，未经本人审阅）