易坊好文馆

  1. 首页 > 玩科技 >

新浪科技综合|李开复预测：未来20年 AI将深刻影响五大产业

未来20年 李开复预测

来源：TechWeb
6月25日消息 ， 近日 ， 创新工场创始人李开复发表《飞奔的AI时代》的主旨演讲 。 在演讲中 ， 李开复预测了在未来二十年 ， AI加上更多新的技术发展会带来影响深远的五大产业变革 。
这五大产业变革预测包括：
一、世界工厂AI 自动化升级 ， 中国先进制造引领全球
二、能源和材料价格大幅下降 ， 中国供应链主导世界
三、智慧城市和万物联网到位 ， 全自动驾驶全面普及
四、中国商业智能创新倍出 ， AI 驱动商业运作新秩序
五、AI+医疗创新降低疾病致死率 ， 延长人们的生命
李开复表示 ， 如果说美国称霸世界缘起于百年前在能源、制造、运输、医疗四大领域的成功 ， 今天 ， 中国有大数据和AI的优势 ， 自动化、智能化产能继续保持“世界工厂”的地位 。
以下为李开复演讲全文：
一是中国有特别突出的人才优势 ， 比如姚期智院士、周志华教授、创新工场首席科学家周明等科学家和他们的优秀学生；
二是中国有巨大市场带来的商业模式和数据优势；
三是政府务实有力的政策支持AI产业；
四是竞争的创业生态下催生出强大的本土创新型企业 ， 它们的业务在飞速发展 ， 也推动了数据、AI 及其他技术的突飞猛进 。 今天回头来看过去三年发展 ， 这些预测已成真 。 AI四波浪潮正重塑各行各业 。
第一波浪潮是互联网智能化 。 美团、字节跳动等互联网巨头都在AI驱动下 ， 创造了巨大市场和超高市值的奇迹 。
第二波浪潮是商业智能化 。 AI在金融、保险等拥有海量可标注数据的领域 ， 已经取得非常好的落地成果 。
第三波浪潮是实体世界智能化 。 计算机视觉、听觉 ， 还有各种IoT联网装置的普及 ， 让AI对真实世界的感知会比肩人类 ， 甚至在某些领域超过了人类生理感知的能力 。 虽然AI应用目前还是弱人工智能 ， 但是针对定义的任务 ， 如人脸识别、物品识别、AI看片、智能质检等领域 ， AI已超过人类 。
第四波是现在最火的一个领域：全自动智能化 。 当AI有了手和脚 ， 加上视觉和感知 ， 它能够在无人驾驶、机械臂抓取、无人机喷药等场景中创造巨大的价值 。 过去几年 ， 定位“TechVC”的创新工场投资了接近50个人工智能公司 ， 其中诞生了7个独角兽 ， 这很有可能是全球投资机构中名列前茅的成绩 。
当然 ， 虽然人工智能行业整体发展良好 ， 但是在硬科技领域中国急需解决“卡脖子”的问题 ， 这需要上下齐心协力一起应对 。
除了人工智能方面 ， 中国在化学、生物等其他领域的研发和转化能力也在突飞猛进 。 虽然中国的诺贝尔奖、图灵奖得主的数量还不够多（这些是需要时间累积的） ， 但至少从高质量的论文数量维度看 ， 无论是人工智能领域 ， 还是生物、化学和其他材料等重要领域 ， 中国近年急起直追 ， 部分领域已经超越或者接近美国和欧洲的水平 。 这些进步 ， 让我们对中国整体科研能力提升的前景非常乐观 。
科技曾经助推美国成为超级强国
从百年历史的维度来看大国的发展机遇 ， 上一次的历史机遇可能是19世纪末20世纪初美国崛起成为全球科技大国 。 美国的崛起有多维度原因 ， 其中很重要的是赶上了几次工业革命的浪潮 。 第一次科技革命主要是肇始于欧洲 ， 也主要是欧洲得益 。 第二次科技革命 ， 美国迸发出相当数量的科技成果 ， 这为美国崛起并超越欧洲奠定了重要基础 。 到了二十世纪第三次科技革命 ， 美国的各项优势得以全面发挥 ， 引领了整个工业革命的浪潮 ， 此后取得全球霸权 。 之后的第四次科技革命中 ， 美国仍然领跑世界 。
美国跑赢的几场工业革命充分说明科技是第一生产力 ， 这也让其称霸能源、制造、运输、医疗四大领域 。 这四大领域也孕育出了称霸全球的跨国公司 。 能源方面 ， 美国有埃克森美孚、洛克菲勒、通用电气等巨头；制造业方面美国有通用、福特等汽车巨头；钢铁方面 ， 我的母校卡耐基·梅隆大学所在的匹兹堡 ， 孕育出了创始人之一卡耐基先生的钢铁巨头卡耐基钢铁公司（后合并为美国钢铁公司） 。 而医疗方面 ， 诺贝尔医学奖的获得者几十年来几乎被美欧学者垄断 ， 十九世纪末美国南北战争期间更诞生了强生公司、辉瑞公司这样的全球制药巨头 。
正如能源、制造、运输、医疗四大要素铸就美国的超级大国地位一样 ， 今天的中国正面临类似的历史机遇 ， 制造革命、能源革命、自动驾驶、商业智能、医疗创新等变革正在中国开启 。 我预测未来二十年 ， AI将像电力一样推动或者造就这五大变革 ， 赋能产业 。预测1世界工厂AI 自动化升级中国先进制造引领全球 第一个预测是中国“世界工厂”的AI自动化升级 。 中国的世界工厂地位来自欧美国家的生产外包和低廉的劳动力红利 。 时至今日 ， 中国在供应链、材料、制造的质量和流程方面的know-how有了长足进步 。 过去一年 ， 在新冠疫情、中美贸易摩擦压力下 ， 中国依然维持住了世界工厂的地位 ， 但不容忽视的是 ， 中国劳工收入已经是印度和越南的两倍 ， 低廉成本的价格优势正逐渐消失 。 而这些国家透过一段时间的外包也慢慢学会中国的know-how ， 进而有可能挑战中国“世界工厂”的地位 。
【新浪科技综合|李开复预测：未来20年 AI将深刻影响五大产业】在保障劳工收入的情况下 ， 如何带动制造业升级？工业自动化、智能化势必是中国制造业的一剂特效药 。 在工厂里用人的手脚、眼睛和大脑做的事情 ， 将逐渐全面自动化 。 自动化能让运营成本下降 ， 但仍能让中国保持生产质量、流程、供应链维度的优势 。 今天中国工厂拥有世界最多的工业机器人 ， 但机器人的智能水平仍然不高 。 未来 ， 这些机器人的AI化会逐渐增加 ， 广泛应用于各种场景 。
创新工场投资的这些公司 ， 未必要把工人取代 。 我曾经在富士康担任多年独立董事 ， 了解取代一个制造iPhone的工人非常困难 ， 因为人手的灵巧、手眼的协调 ， 还有每年iPhone精密的更新迭代 ， 让自动化的方法非常难实现 。 我大胆预测 ， 在下面几个行业里 ， 我们会找到一些特别容易切入、今天的科技可以解决的场景 。
AI在工业视觉领域已经超越人眼 。 深度学习是用CNN发展出来的 ， 所以它能做人脸识别、物体识别 ， 也能做智能质检 ， 这是AI赋能“最低垂的果实”之一 。 创新奇智通过计算机视觉技术 ， 在工业制造领域创造很大的价值 。
农业也是AI赋能“最低垂的果实” 。 极飞科技的无人机可以播种、施肥 ， 也可以用无人拖拉机做洒水的工作 。 一个农田无论是种棉花 ， 还是种稻种麦 ， 都比起做手机、做鞋子等更容易标准化 ， 所以AI＋农业一旦落地成功 ， 可以更容易地全球化扩张 。
在自动化领域 ， 自动驾驶在新冠疫情后加速落地 ， 但是目前鲜有到L5级别的全自动驾驶 。 但在限定的场域 ， 比如在工厂或仓库里面做无人搬运 ， 和工人加机器臂从事人机协作 ， 可以马上创造价值 。
在生命科学智能自动化领域 ， 创新工场投资的镁伽通过实验室的智能自动化 ， 把AI+自动化技术渗透到了生命科学领域 ， 如新冠核酸检测等 ， 已在医院、疾控中心和实验室开始落地 ， 也能把核酸检测采样之后的检测流程完全一体自动化 。
创新工场会不断投入AI赋能的“低垂果实”——AI技术门槛相对低的 ， 更容易产品化、商业化的领域 。
从横轴看 ， 工业会是第一个突破的领域 。 中国能够继续维持世界工厂的重要地位 ， 经过自动化加智能化升级 ， 应用领域走向商业、走入家庭 。 类似技术很容易从工业打通到商业领域 ， 如果技术已经成熟到能做工业自动叉车来搬运 ， 同样也可以做个安防机器人放在商场 ， 这样的技术在家庭场景也可以做出更智能的家务机器人 。
同样 ， 双眼双手有这样的由简到繁的发展过程：首先在工业领域用最多的资金来解决最难的问题 ， 经过量产实施和大量数据把AI训练得更聪明后 ， 在进入商业领域和有终端用户交互的场景落地 ， 最后再落地到家庭领域 ， 衍生出不同形态的产品 。
从纵轴看 ， “眼睛”——计算机视觉相对容易 ， 其次是相对粗放的搬运 ， 最后 ， 模拟双手会是最困难的 。 未来二十年 ， 这几个领域都会逐渐发展 。 在之后 ， 我相信这些机器人都能够自我复制、自我修复 ， 然后对接各种3D打印的可能性 。 未来的机器人世界 ， 会由中国的自动化工厂升级开始 ， 逐渐穿透更自动化的商业和家庭场景 。预测2能源和材料价格大幅下降中国供应链主导世界 第二个预测是能源革命 。 光伏发电在过去二十年成本降低20倍 ， 锂电池成本降低45倍 ， 今天光伏已经是最便宜的发电方式之一 。 在新能源车推广的影响下 ， 光伏会越来越便宜 ， 而且它吸收阳光之后 ， 过往不用就浪费掉了 ， 随着储能技术也在进步 ， 可以把能源存在锂电池以后继续使用 。
电力逐渐会从传统不节能、不环保、不容易储存的能源逐步转成绿色环保的储能 。 太阳能+锂电池两种技术将导致每十年电力的价格下降1/3-1/4 ， 按此计算 ， 二十年后电费只会是原来的1/10 。
当能源产出方式开始切换的那天来到 ， 谁是最有优势的国家？
过去 ， 谁有石油、谁有矿山、谁有天然气 ， 谁就占优势 ， 完全仰赖着老天赐予一个国家的天然资源 。 但是今天当太阳能或风能+锂电池的发展成熟 ， 阳光和风相对不具有上一代能源供给的稀缺性 ， 关键是谁有制造能力 ， 谁的工业产能最强 ， 谁就领跑全球 。
新材料技术的突破将会进一步推进能源变革的进程 ， 合成生物和很多其他的技术能让生产成本大大下降 。 农业将从耕种收成产能主导 ， 摇身一变转化为供应制造产能主导 。 制造能力强的国家 ， 同样也将领跑农业 。
未来 ， 垂直农场将是人类的重要粮仓 。 蔬菜水果将在一个个工厂里的垂直农架上进行无土种植 。 眼下开始兴起的植物肉、干细胞等技术 ， 能在不伤害动物生命的情况下把未来的食物制造出来 。
可预见的未来 ， 生产一个新物品所需的材料越来越便宜 ， 越来越绿色 ， 所需的能源也越来越便宜 ， 未来物品制造完全靠自动化机器人完成 ， 人类将进入一个消灭贫困、消灭饥饿的丰饶时代 。 丰饶时代的到来需要世界工厂级别的制造实力 ， 中国要在丰饶时代引领全球 ， 就要看自动化、智能化升级的程度和速度跑得多快 ， 而AI、大数据等平台级技术 ， 将是底层的新基建 。预测3智慧城市和万物联网到位全自动驾驶全面普及 第三个预测是智慧城市和万物互联网到位 ， 全自动驾驶将完全普及 。
我把全自动驾驶时代分为两个阶段：
第一个阶段是先在简单的特定场景落地 ， 打通商业化路径 。 比如从仓库工厂的自动叉车做起 ， 再做固定路线的摆渡车、小巴 ， 再到出租车 。 四个场景陆续落地后 ， 就已经进入L4级别自动驾驶 。
第二个阶段是全自动驾驶的L5级别自动驾驶 。 自动驾驶取代人类 ， 安全通畅地行驶于所有交通场景：不管是刮风下雨、还是极端气候、或是月黑风高；无论是在狭窄的胡同 ， 还在酷热的沙漠 ， 全自动驾驶都能安全前进 。
数据智能有四个层级：最底层的“数据”是零乱、无结构的数据 ， 往上一层的“信息”在此基础上“读懂”了数据内容 。 现在大部分深度学习都用在“数据和信息”两个层级上 。
第三层的“知识”目前用上了图谱、关系链 ， 但大部分还没有用到AI 。 最高层次是“洞见” ， 基于事件和洞察的智能分析和辅助决策能对用户进行推荐 ， 但远远不完美 。
我们认为未来商业智能会在顶端的“知识”和“洞见”两层 。 创新工场也在做一些试验：尝试做一个大语言模型 ， 在这个模型之上再做迁移学习 ， 在一些垂直领域快速落地 ， 创造有商业应用场景的产品 。 比如在机器翻译领域 ， 如果“知道”翻译的文件是关于金融 ， 那么会比一个通用的普通翻译翻得精准得多 。
“千人千面”是AI强项 ， 今天抖音就能“千人千面” ， 可以根据过去看的视频 ， 不断地针对个人便好推荐视频 。 淘宝也能不断推荐符合用户喜好的商品 。 但AI“千人千面”推出的为何只能是已有视频 ， 而不是新视频？如果生成新的视频很难 ， 其实可以尝试先做“千人千面”的文本 。 比如一个甜美日系女孩 ， AI在了解她的情感、需求、使用场景后 ， AI就像美妆营销顾问 ， 可以做出最适合她的腮红或唇釉购买建议 。
另外一个场景是“金融事件理解” 。 今天金融很数字化 ， 可以做风控、反洗钱 ， 但是有没有可能提升到一个层次？比如预测全球疫情两个月之后就能缓解 ， 该投资什么？如果巴拿马运河再堵塞三个礼拜 ， 该卖掉什么股票？这都是金融领域的大老板会问的 。 这些经过搜索引擎的提升 ， 加上 AI和大数据提炼的“知识”和“洞见” ， 有可能在未开催生出新的商业秩序 。 所以大数据和AI变革远未停止 ， 我们希望把它们格式化、知识化 ， 进而做出“洞见” 。预测5AI+医疗创新降低疾病致死率延长人们的生命 第五个预测是AI+医疗将降低疾病致死率 ， 延长人们的生命 。 当前 ， 全球生命科学正经历巨大变革 ， 医疗数据在快速地被数字化 ， 除了穿戴设备的普及 ， 医疗的部分流程如AI看片 ， 基因排序等新技术都将带来标准化、结构化的海量新数据 。 数据是AI发展的必要燃料 ， 肯定会给AI在医疗领域的创新应用带来更好更多的机会 。
举个例子 ， 今天我们去看医生可能每次只能和医生谈话五分钟 ， 但这五分钟背后蕴含着巨大的数据 ， 如果医生在AI的帮助下 ， 能细心到收集到像图右这张哈佛医学院数据显示的每一个细节 ， 就可以做出“千人千面”的诊断和治疗方案 ， 进而优化流程降本提效 。
除了用AI和大数据作出“千人千面”的治疗方法 ， 手术机器人的普及应用 ， 用AI发明新药等都是巨大的机会 。 创新工场投资的Insilico Medicine英矽智能 ， 是用AI辅助新药研发领域的世界级领军企业 ， 今年三月宣布了全球首次用AI研发特发性肺纤维化药物的突破 ， 发布了全球首个针对这个病症经由AI研发出来的临床前候选小分子 ， 我们也很乐见这么前沿的AI创新制药公司和著名药企辉瑞、强生、药明康德等有不同层面的合作探索 。
未来AI可能会给制药带来两个巨大的改变：第一个改变是极大程度降低制药成本、节约时间 。 现在用20亿美金做一个药 ， 未来有望降到1/10的价格 。 现在药厂因成本高昂不愿意开发的罕见病药物 ， 上述英矽智能的AI新药研发 ， 将传统药物临床前阶段就要花上四五年的时间 ， 大幅缩短到18个月 ， 大大降低了新药研发的时间和金钱投入！未来 ， AI可以显著加速研发新药 ， 缓解患者病痛 。
第二个改变是“千人千面”的治疗方案 。 为什么每个人生病都用同一种药呢？传统的制药方法 ， 做一个药从研发到临床阶段要花上10亿-20亿美金 ， 未来做药如果到一两亿美金 ， 就会有更多的药让患者得到个性化的治疗疗法 。 而中国对医疗新技术的拥抱和投入 ， 有望引领这场AI+医疗的产业变革 。
结语
如果说美国称霸世界缘起于百年前在能源、制造、运输、医疗四大领域的成功 ， 今天 ， 中国有大数据和AI的优势 ， 自动化、智能化产能继续保持“世界工厂”的地位 。 正如前述 ， 由于制造优势打通了能源革命和农业供给的变革 ， 制造一旦强了 ， 能源、农业、未来新材料也连带增强 。 如今 ， AI+医疗进入快车道 ， 合成生物等新技术带来重新洗牌的机会 。
今天时间有限 ， 我提出的五大预测可能只是其中一部分 ， 但毫无疑问的是 ， 具有 “世界工厂” 火车头地位的中国 ， 有很大机会在下个二十年的全球产业变革中成为弄潮儿 ， 为世界创造巨大的价值 。

    推荐阅读


    上一篇：Microsoft|[视频]会后纳德拉接受采访：欢迎苹果iMessage入驻Windows

    下一篇：新浪科技|松下电器3月底前已抛售其在特斯拉所有股份